决策支持系统概述26685.docx
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1、第1章 决策支持系统概述 数据:记载下来的事实,客观属性的值 信息:构成一定含含义的一一组数据据 系统:由若干相互互联系相相互制约约的元素素结合在在一起,并并具有特特定功能能的有机机整体。 系统的组成成:1、 系统由各元元素或子子系统组组成2、 至少包含两两个以上上的元素素3、 各元素之间间相互联联系或相相互制约约4、 具有目的性性5、 适应环境的的变化 数据处理系系统:是对大量数数据进行行收集、组组织、存存储、加加工与传传播的总总和 数据处理系系统的特特征:1、 数据量大;2、没没有特别别复杂的的运算;3、时时效性强强 管理信息系系统MIIS:运用系统管管理的理理论方法法,以计计算机网网络和
2、现现代通信信技术为为手段,对对信息进进行收集集、组织织、存储储、加工工、传播播和使用用的人机机系统。 管理信息系系统的基基本组成成:管理业务应应用系统统、数据据库系统统 管理信息系系统特点点:1、以数据据库系统统为基础础;2、数数据录入入;3、数数据传输输;4、数数据存储储;5、数数据查询询;6、数数据统计计;7、指指标计算算决策支持持系统:以管理科学学、运筹筹学、行行为科学学、控制制论为基基础,以以计算机机技术、模模拟技术术、信息息技术为为手段,面面向半结结构化的的决策问问题,支支持决策策活动的的具有智智能作用用的人机机系统。 决策支持系系统主要要特征:1、 关注上层管管理人员员经常遇遇到的
3、结结构化程程度不高高、规范范化不明明确的问问题2、 把模拟或分分析技术术与传统统的数据据存取和和检索技技术结合合起来3、 易于非计算算机专业业的人员员,以交交互会话话的方式式使用4、 强调对环境境及用户户决策方方法改变变的适应应性和灵灵活性5、 提供决策的的良好效效果 DSS的功功能:1、 管理并提供供外部信信息2、 收集、管理理并提供供内部信信息3、 收集、管理理并提供供反馈信信息4、 存储和管理理数学模模型5、 修改和添加加数据、模模型、方方法6、 加工、汇总总、分析析、预测测数据、7、 具有人机会会话和图图像输出出功能以以满足数数据查询询需求8、 提供良好的的数据通通信功能能9、 合理的
4、加工工速度和和响应时时间 决策支持系系统的形形成过程程1、 科学计算为为管理信信息系统统奠定了了算法基基础2、 运筹学的发发展为模模型辅助助决策奠奠定了模模型基础础3、 管理信息系系统4、 模型辅助决决策系统统5、 决策支持系系统 分布式决策策支持系系统DDDSS:研究由多个个物理位位置上分分离的决决策体如如何并发发计算、协协调一致致地求解解问题 DDSS分分为:同步系统:有时间间压力下下参与者者之间同同时同地地和同时时异地的的信息交交换。异步系统:无时间间压力下下参与者者异时异异地对信信息的调调查、核核实,并并通过对对在线研研讨产生生的不连连贯信息息进行提提取整合合,形成成系统完完整的结结论
5、。 与DSS集集成的人人工智能能技术主主要有:1、自然语语言处理理和语音音处理技技术;22、专家家系统EES;33、人工工神经网网络ANNN智能决策策的新技技术1、计算智智能(通通过对“数值知知识”进行数数值计算算,来实实现某些些智能行行为,与与传统的的以符号号推演为为特征的的符号智智能互相相补充)2、Ageent技技术3、商业智智能技术术(从商商业数据据中提取取信息和和知识,并并根据这这些做出出商业决决策) 决策支持的的主要方方式1、 数据辅助决决策2、 模型辅助决决策3、 知识辅助决决策4、 方案辅助决决策 决策支持系系统与管管理信息息系统的的区别【联系】:DSSS是从MMIS的的基础上上
6、发展起起来的,都都是以数数据库为为基础,都都需要进进行数据据处理,都都能在不不同程度度上为用用户提供供辅助决决策信息息【区别】11、DSSS支持持半结构构化,MMIS支支持结构构化决策策2、 DSS可处处理不确确定性问问题,MMIS处处理确定定性问题题3、 DSS具有有模型管管理与服服务功能能,MIIS只涉涉及处理理单模型型问题4、 DSS具有有强大的的人机交交互功能能,MIIS交互互功能较较弱5、 DSS一般般只使用用数据,MMIS经经常维护护数据6、 DSS支持持方案生生成与评评估,MMIS不不具备此此功能7、 DSS为模模型驱动动,MIIS是数数据驱动动8、 DSS面向向高层管管理人员员
7、,MIIS面向向中低层层管理人人员第2章 决策、决决策过程程和决策策支持决策:为了确定未未来某个个行动目目标,根根据决策策者的经经验,在在具有一一定信息息的基础础之上,借借助科学学的方法法,从两两个以上上的可行行方案中中选择最最优方案案的分析析判断过过程。决策的内内涵:1、决策目目标;22、多个个可行方方案;33、决策策实施;4、目目标优化化决策的特特征:1、目的性性2、超前性性3、创造性性4、管理性性决策的分分类:按性质分(结结构化、半半结构化化、非结结构化)按影响范围围分(战战略、战战术、执执行)按决策环境境分(确确定型、风风险型、非非确定型型)决策过程程:人们为实现现一定目目标而制制定行
8、动动方案,并并准备实实施的过过程,此此过程也也是一个个提出问问题、分分析问题题、解决决问题的的过程。决策分三三个阶段段:1、情报收收集;22、方案案设计;3、方方案评估估与选择择决策过程程示意图图:(看看书上图图)科学决策策包括:1、科学的的决策程程序;22、科学学的决策策技术;3、用用科学的的思维方方法做出出决断科学决策策的特点点:1、有科学学的决策策体系和和运作机机制;22、有科科学的决决策程序序;3、重重视参谋谋作用;4、运运用科学学技术和和科学方方法。科学决策策原则:1、信息化化;2、定定量分析析与定性性分析相相结合;3、对对比优化化;4、反反馈;55、复杂杂问题群群体决策策科学决策策
9、流程:1、提出问问题;22、确定定目标;3、价价值准则则;4、拟拟定方案案;5、分分析评估估;6、选选择方案案;7、实实验验证证;8、普普遍实施施1、结构构化决策策(指问问题的本本质和结结构非常常明确,且且经常重重复发生生的决策策问题,解解决这些些问题的的步骤是是已知的的,可以以采用格格式化的的书面指指示留给给用户或或计算机机处理)2、非结构构化(问问题的本本质和结结构复杂杂难以理理解,无无法用固固定决策策程序来来解决)3、半结构构化(介介于结构构化和非非结构化化之间)决策支持持系统的的三部件件结构:对话部件,模模型部件件,数据据部件三部件结结构图(看看书上图图)决策支持持系统的的三系统统结构
10、语言系统LLS,知知识系统统KS,问问题处理理系统PPPS三系统结结构图(看看书上图图)三部件和和三系统统结构的的比较【三部件】(优优点:明确了了三部件件之间的的关系便于和和其他系系统的区区别。缺缺点:没有突突出DSSS的问问题处理理特性没有突突出语言言系统)【三系统】(优优点:突出了了问题处处理系统统的重要要性明确了了语言系系统的重重要性。缺缺点:忽略了了数据库库系统、模模型库系系统的关关系不适合合与其他他系统的的区别)模型库和和方法库库的关系系1、一个模模型可以以有多个个方法;2、多个方方法组成成一个模模型;3、模型是是由方法法实现的的4、模型和和方法的的表现形形式不同同5、模型和和方法是
11、是同一个个问题的的两个侧侧面增强型三三部件结结构(看看书上图图)四库系统统(看书书上图)智能决策策支持系系统IDDSS:是将人工智智能技术术引入决决策支持持系统而而形成的的一种具具有人工工智能行行为的信信息系统统。IDSSS的分层层1、应用层层(面向向IDSSS的使使用者)2、控制协协调层(面面向IDDSS的的总设计计师)3、基本结结构层(面面向专业业程序设设计人员员)IDSSS是专家家系统EES与决决策支持持系统DDSS的的结合用户问题处理与人机交互系统数据库管理系统模型库管理系统数据库知识库模型库知识库管理系统推理机什么是II3DSSS:是智能化、交交互性、集集成化决决策支持持系统的的简称
12、,是是面向决决策者、决决策过程程的综合合型决策策支持系系统的一一个功能能框架,也也称综合合决策支支持系统统。综合决策策支持系系统I33DSSS的结构构图(看看书上图图)I3DSSS的体体系结构构1、第一个个主体是是数据库库系统、方方法库系系统和模模型库系系统的结结合,为为决策问问题提供供定量分分析的辅辅助决策策信息,是是定量分分析基础础。2、第二个个主体是是数据仓仓库、OOLAPP,它从从数据仓仓库中提提取数据据和信息息,这些些东西反反映了大大量数据据的内在在本质,是是定量分分析的关关键。3、第三个个主体是是专家系系统和数数据挖掘掘的结合合,数据据挖掘从从数据库库和数据据仓库挖挖掘知识识,放入
13、入专家系系统中,并并由知识识推理达达到定性性分析的的辅助决决策。I3DSSS的特特点1、集成化化2、交互性性3、智能化化基于服务务的决策策支持系系统S-DSSS的分层层:资源层、服服务层、应应用支撑撑层、应应用层基于服务务的决策策支持系系统S-DSSS的特点点:1、有较强强的可扩扩展性;2、兼兼容性好好;3、应应用领域域宽说明模型型库、知知识库、数数据库三三者的两两两之间间的接口口问题(找找答案)如何集成成模型库库系统、知知识库系系统、数数据库系系统为统统一整体体(找答答案)第三章 基于数数据的决决策支持持技术数据仓库库:数据仓库是是面向主主题的、集集成的、稳稳定的、随随时间变变化的数数据集合
14、合,用于于支持决决策制定定过程。数据仓库库特点:面向主题集成稳定随时间变化化数据集市市:是指具有特特定应用用的数据据仓库,主主要针对对某个具具有战略略意义的的应用或或者具体体部门级级的应用用。数据库与与数据仓仓库的区区别:数据库数据仓库定位事务处理数据分析设计E-R模型型,面向向应用星型模型,面面向主题题数据当前的历史的汇总细节的汇总的视图关系的多维的存取读/写读访问记录少量记录记录集合规模MB到GBBTB单位简单复杂多维数据据模型:以分析和描描述数据据的多维维特征为为目标,将将客观世世界划分分为维度度和度量量,最终终形成多多维逻辑辑视图多维数据据模型相相关概念念:维、维维级别、维维成员、度度
15、量、多多维数组组、数据据单元 维:人人们观察察数据的的特定角角度 维级别别:人们们观察数数据的特特定角度度还存在在不同的的细节 维成员员:维的的一个取取值 度量:数据的的实际意意义,即即描述数数据“是什么么” 多维数数组:可可以表示示为(维维1维维n,度度量1度度量m) 数据单单元:多多维数组组的取值值数据仓库库中的数数据分为为四个级级别:早期细节数数据、当当前细节节数据、轻轻度综合合数据、高高度综合合数据粒度:粒度是对数数据仓库库中数据据的综合合程度高高低的度度量。粒粒度越小小,细节节程度越越高。元数据:关于数据的的数据元数据的的分类: 技术元元数据(关关于数据据仓库系系统技术术细节的的数据
16、) 业务元元数据(从从业务角角度描述述数据仓仓库的数数据)元数据的的系统管管理功能能: 1、描描述哪些些数据在在数据仓仓库中; 2、定定义要进进入数据据仓库的的数据和和数据仓仓库中产产生的数数据; 3、记记录数据据抽取工工作时间间安排; 4、记记录并检检测系统统数据一一致性的的要求和和执行情情况; 5、衡衡量数据据质量。数据仓库库的数据据组织方方式: 1、虚虚拟存储储方式 2、基基于关系系表的存存储方式式( 3、多多维数据据库存储储方式数据仓库库中主要要有几类类表? 事实表表、维表表星型模式式事实表和维维表联系系在一起起形成“星型模模式”的数据据结构雪花模式式 “星型型模式”的维表表按其层层次
17、结构构用多个个维表分分开表示示。数据仓库库的基本本体系结结构: 数据源源,数据据ETLL,存储储与管理理,数据据的表现现ETL处处理过程程描述: 抽取:是数据据进入仓仓库的入入口。 转换:根据数数据仓库库的要求求,进行行数据转转换等处处理,确确保来自自不同系系统、不不同格式式的数据据的一致致性和完完整性,并并按要求求装入数数据仓库库。 加载:将转换换后的数数据加载载到数据据仓库中中。数据清洗洗:指发现并纠纠正数据据文件中中可识别别的错误误,包括括检查数数据的一一致性,处处理无效效值和缺缺失值等等。数据质量量问题可可分为:单数据源模模式层问问题,单单数据源源实例层层问题,多多数据源源模式层层问题
18、,多多数据源源实例层层问题。数据清洗洗分类:1、手工实实现方式式;2、通通过专门门编写的的应用程程序;33、某类类特定领领域的问问题;44、与特特定应用用领域无无关。数据清洗洗分成哪哪几个阶阶段?1、数据分分析2、定义清清洗3、执行清清洗异构数据据集成主要处理多多数据源源的异构构问题。异构性分分为哪几几个层次次?系统级异构构:指不不同的主主机语法级异构构:指数数据类型型结构级异构构:指数数据结构构语义级异构构:指词词汇的语语义区别别数据仓库库设计的的方法分分为:自顶向下、自自底向上上、二者者混合数据仓库库的设计计过程:1、选取待待建模的的分析主主题2、选取数数据粒度度3、选取用用于每个个事实表
19、表记录的的维4、选取将将记录在在事实表表中的度度量。联机分析析处理OOLAPP是使分析、管管理或执执行人员员能够从从多角度度对企业业数据进进行快速速、一致致、交互互地存取取,从而而获得对对数据更更加深入入了解的的一类软软件技术术。OLAPP特点快速性、可可分析性性、多维维性、信信息性OLAPP分析:指对以多维维形式组组织起来来的数据据进行切切片、切切块、上上钻、下下钻和旋旋转等分分析,使使用户能能从多角角度观察察数据仓仓库中的的数据,从从而深入入了解数数据的信信息和内内涵。OLAPP基本分分析操作作 1、切切片:在在多维数数组的某某一维上上选定一一维成员员 2、切切块:在在多维数数组的某某一维
20、上上选定某某一区间间的维成成员 3、旋旋转:改改变报告告或页面面的显示示的维方方向 4、上上钻:通通过归约约,将概概念向上上聚集。 5、下下钻:由由不太详详细的数数据分解解到更详详细的数数据。OLAPP体系结结构:C/S模式式,B/S模式式OLAPP存储格格式可分分为:关系OLAAP(RROLAAP,基基于关系系数据库库的OLLAP实实现),多多维OLLAP(MMOLAAP,基基于多维维数据组组织的OOLAPP实现),混混合型OOLAPP(HOOLAPP,基于于混合数数据组织织的OLLAP实实现)MOLAAP与RROLAAP的比比较 1、存存储结构构比较:MOLLAP查查询速度度快,结结构清晰
21、晰明了 2、数数据更新新比较:ROLLAP灵灵活性好好,对数数据变化化适应性性强 3、性性能比较较:MOOLAPP在存取取速度上上占优势势,但在在预计算算、响应应时间上上的优势势是通过过牺牲存存储空间间换来的的。数据挖掘掘的定义义:就是从大量量的、不不完全的的、有噪噪声的、模模糊的、随随机的数数据中,提提取隐藏藏在其中中的,但但又潜在在有用的的信息和和知识的的过程。数据挖掘掘的分类类:1、关联规规则挖掘掘(发现现数据库库中一组组对象之之间的关关联)2、分类和和预测(分分类是对对数据集集的分析析,找出出并区分分数据类类,以便便使用模模型预测测未知类类型的数数据) 分类预预测模型型的建立立采用的的
22、技术: 人人工神经经元网络络、决策策树方法法、规则则推理方方法3、聚类挖挖掘(利利用计算算机技术术进行自自动分类类) 聚类技技术主要要分为: 划划分聚类类、层次次聚类、密密度性聚聚类和网网格型聚聚类4、偏差检检测(对对历史数数据的异异常记录录进行检检测)5、演变分分析(描描述行为为随时间间变化的的对象的的规律和和趋势)数据挖掘掘和联机机分析的的异同: OLAAP:11、验证证型分析析工具,由由用户驱驱动 2、事事先要对对用户需需求有深深入的了了解 3、不不同的视视图得到到的结果果可能不不同,容容易产生生误导 DM:1、挖挖掘型分分析工具具,由数数据驱动动 2、计计算机将将处于长长时间工工作,结
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