决策支持系统与商业智能.ppt

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1、决策支持系统与商业智能 第一节第一节 决策支持系统 本章内容：本章内容：第二节第二节 商业智能 第一节 决策支持系统 一、决策支持系统的概念与特征一、决策支持系统的概念与特征一、决策支持系统的概念与特征一、决策支持系统的概念与特征（一）决策支持系统的概念（一）决策支持系统的概念（一）决策支持系统的概念（一）决策支持系统的概念 决策支持系统（决策支持系统（Decision Support Systems,DSSDecision Support Systems,DSS）是以管）是以管理学、运筹学、控制论和行为科学为基础，以计算机技术、仿理学、运筹学、控制论和行为科学为基础，以计算机技术、仿真技术和

2、信息技术为手段，针对半结构化的决策问题，支持决真技术和信息技术为手段，针对半结构化的决策问题，支持决策活动的具有智能作用的人机系统。该系统能够为决策提供决策活动的具有智能作用的人机系统。该系统能够为决策提供决策所需的数据、信息和背景材料，帮助其明确决策目标和进行策所需的数据、信息和背景材料，帮助其明确决策目标和进行问题识别，建立或修改决策模型，提供各种备选方案，并且对问题识别，建立或修改决策模型，提供各种备选方案，并且对各种方案进行评价和优选，通过人机交互功能进行分析、比较各种方案进行评价和优选，通过人机交互功能进行分析、比较和判断，为正确决策提供必要的支持。和判断，为正确决策提供必要的支持。

3、情报情报设计设计选择选择实施实施监控监控决策决策问题解答问题解答决策支持系统决策支持系统决策和问题解答决策和问题解答1.决策是问题解答的一个组成部分决策是问题解答的一个组成部分问题解答问题解答情报时期情报时期认识和确定潜在的困难和机会认识和确定潜在的困难和机会设计时期设计时期确定问题解答可选择的方案确定问题解答可选择的方案选择时期选择时期-选择一种行动方案选择一种行动方案实施时期实施时期确定的行动方案开始生效确定的行动方案开始生效监控时期监控时期决策者们评估问题解答方案实施效果决策者们评估问题解答方案实施效果决策支持系统决策支持系统决策和问题解答决策和问题解答2.程序化决策和非程序化决策程序化

4、决策和非程序化决策程序化的决策程序化的决策使用一种规则、过程或量化方法所做的决策使用一种规则、过程或量化方法所做的决策非程序化的决策非程序化的决策处理不常见的和异常的情况所做的决策处理不常见的和异常的情况所做的决策3.最优化、满意性和启发式方法最优化、满意性和启发式方法最优化模型最优化模型找到最好解决方案的决策支持方法找到最好解决方案的决策支持方法满意性模型满意性模型找出一个好的解决方案的决策支持方案找出一个好的解决方案的决策支持方案启发式方法启发式方法通常被认为能找到一个较好解决方案的指导或通常被认为能找到一个较好解决方案的指导或过程过程4.问题解答的因素多种决策目标、增加的选择对象、日益激

5、烈的竞争创造性的需求、社会和政治行为、国际因素技术时间凝缩是一种在比以前更短的时间内事件发生的现象一、决策支持系统的概念与特征一、决策支持系统的概念与特征（二）决策支持系统的特征（二）决策支持系统的特征（二）决策支持系统的特征（二）决策支持系统的特征1.DSS1.DSS的使用主体是中、上层的管理人员；的使用主体是中、上层的管理人员；2.2.辅助而不是代替管理人员进行决策；辅助而不是代替管理人员进行决策；3.3.易于为非计算机专业人员以交互会话的方式使用；易于为非计算机专业人员以交互会话的方式使用；4.4.把模型分析技术与传统的数据存储技术及检索技术结合起来；把模型分析技术与传统的数据存储技术及

6、检索技术结合起来；5.5.准确处理大量的不同来源数据；准确处理大量的不同来源数据；6.6.提提供供报报告告和和展展示示的的灵灵活活性性，提提供供文文本本和和图图表表的的格格式式，支支持持对对于于决决策策的的深深入分析；入分析；7.7.使用先进的软件包，完成错综复杂的分析和比较；使用先进的软件包，完成错综复杂的分析和比较；8.8.系统具有灵活性及适应性。系统具有灵活性及适应性。一、决策支持系统的概念与特征一、决策支持系统的概念与特征（三）决策支持系统与管理信息系统的关系（三）决策支持系统与管理信息系统的关系（三）决策支持系统与管理信息系统的关系（三）决策支持系统与管理信息系统的关系决策支持系统决

7、策支持系统决策支持系统的性能决策支持系统的性能决策支持系统的性能决策支持系统的性能对问题解答阶段的支持对问题解答阶段的支持支持不同的决策频率支持不同的决策频率特定的特定的DSS涉及组织生命过程中极少出现的情况或决策的涉及组织生命过程中极少出现的情况或决策的DSS惯例化惯例化DSS处理那些不只一次出现的情况和决策处理那些不只一次出现的情况和决策支持不同的问题结构支持不同的问题结构高度结构化问题高度结构化问题比较直接的问题，需要已知的事实和关系比较直接的问题，需要已知的事实和关系半结构化或非结构化问题半结构化或非结构化问题一些复杂问题，包括并不很清晰的数据一些复杂问题，包括并不很清晰的数据关系，且

8、数据格式多样化，又难于处理或得到。关系，且数据格式多样化，又难于处理或得到。支持不同层次的决策支持不同层次的决策单一性单一性重复性重复性决策频率决策频率战略层管理者要进行长期的决策战略层管理者要进行长期的决策操作层管理者要进行每一天的决策操作层管理者要进行每一天的决策决策频率决策频率高高低低战略层战略层战术层战术层操作层操作层二、决策支持系统的组成二、决策支持系统的组成（一）决策支持系统的概念模式（一）决策支持系统的概念模式（一）决策支持系统的概念模式（一）决策支持系统的概念模式 真真实实系系统统环境环境决策决策问题问题与人的行为与人的行为有关的信息有关的信息内部信息内部信息操作操作对话系统对

9、话系统响应响应数据库数据库系统系统模型库模型库系统系统外部信息外部信息决策决策者者图图9-1 DSS 9-1 DSS 的概念模式的概念模式（二）决策支持系统的结构模式（二）决策支持系统的结构模式（二）决策支持系统的结构模式（二）决策支持系统的结构模式 DSSDSS就是由人机接口、对话管理系统、数据库、数据库管理系统、模型就是由人机接口、对话管理系统、数据库、数据库管理系统、模型库、模型库管理系统、知识库、知识库管理系统、方法库和方法库管理系统库、模型库管理系统、知识库、知识库管理系统、方法库和方法库管理系统1010个基本部件进行不同的集成、组合而成的，如图个基本部件进行不同的集成、组合而成的，

10、如图9-2所示。所示。用用户户数据库数据库知识库知识库方法库方法库模型库模型库图图9-2DSS的结构模型的结构模型（二）决策支持系统的结构模式（二）决策支持系统的结构模式（二）决策支持系统的结构模式（二）决策支持系统的结构模式 1.1.用户。用户。用户的使用技能、动机、知识背景、使用方式以及担当的角色用户的使用技能、动机、知识背景、使用方式以及担当的角色等相关问题对于成功应用决策支持系统是至关重要的。等相关问题对于成功应用决策支持系统是至关重要的。2.2.数据管理部分。数据管理部分。管理和存储与决策问题有关的数据，数据管理部分包管理和存储与决策问题有关的数据，数据管理部分包括多个相应的子系统：

11、数据库、数据库管理系统、数据仓库以及查询分析工括多个相应的子系统：数据库、数据库管理系统、数据仓库以及查询分析工具等。具等。3.3.模型管理部分。模型管理部分。模型管理部分的部件包括：模型库、模型库管理系统、模型管理部分的部件包括：模型库、模型库管理系统、模型执行处理程序、模型组合生成程序等。利用这些模型，就可以把面向过模型执行处理程序、模型组合生成程序等。利用这些模型，就可以把面向过去的数据变换成面向现在和预测将来的有意义的信息。模型库系统要能够灵去的数据变换成面向现在和预测将来的有意义的信息。模型库系统要能够灵活地完成模型的存储、管理和运行以及动态建模的功能。活地完成模型的存储、管理和运行

12、以及动态建模的功能。4.4.知识管理部分。知识管理部分。知识管理部分中最主要的是知识库，它以结构化的形知识管理部分中最主要的是知识库，它以结构化的形式存储了有关的经验和知识，通过推理机完成知识的推理过程。知识和推理式存储了有关的经验和知识，通过推理机完成知识的推理过程。知识和推理是决策的本质。知识管理部分主要集中管理决策问题领域的知识（规则和事是决策的本质。知识管理部分主要集中管理决策问题领域的知识（规则和事实），包括知识的获取、表达、管理等功能。实），包括知识的获取、表达、管理等功能。（二）决策支持系统的结构模式（二）决策支持系统的结构模式（二）决策支持系统的结构模式（二）决策支持系统的结构

13、模式 5.5.方法管理部分。方法管理部分。方法管理部分主要包括的是方法库和方法库管理系方法管理部分主要包括的是方法库和方法库管理系统。是存储、管理、调用及维护统。是存储、管理、调用及维护DSS各部件要用到的通用算法、标准函数等各部件要用到的通用算法、标准函数等方法的部件，方法库中的方法一般用程序方式存储。它通过对描述外部接口方法的部件，方法库中的方法一般用程序方式存储。它通过对描述外部接口的程序向的程序向DSS提供合适的环境，使计算过程实行交互式的数据存取，从数据提供合适的环境，使计算过程实行交互式的数据存取，从数据库中选择数据，从方法库中选择算法，然后将数据和算法结合起来进行计算，库中选择数

14、据，从方法库中选择算法，然后将数据和算法结合起来进行计算，并以直观清晰的呈现方式输出结果，供决策参考使用。方法库内存储的方法并以直观清晰的呈现方式输出结果，供决策参考使用。方法库内存储的方法程序一般有：排序算法、分类算法、最小生成树算法、最短路径算法、计划程序一般有：排序算法、分类算法、最小生成树算法、最短路径算法、计划评审技术、线性规划、整数规划、动态规划、各种统计算法、各种组合算法评审技术、线性规划、整数规划、动态规划、各种统计算法、各种组合算法等。等。6.6.交互接口。交互接口。也就是输入输出的界面，是人机进行交互的窗口。对话也就是输入输出的界面，是人机进行交互的窗口。对话子系统是决策支

15、持系统的人机接口，它负责接收和检验用户的请求，协调数子系统是决策支持系统的人机接口，它负责接收和检验用户的请求，协调数据库系统、模型库系统之间的通信，为决策者提供信息收集、问题识别以及据库系统、模型库系统之间的通信，为决策者提供信息收集、问题识别以及模型构造、使用、改进、分析和计算等功能。模型构造、使用、改进、分析和计算等功能。决决策策支支持持系系统统最最一一般般的的系系统统结结构构是是三三角角结结构构，三三角角结结构构主主要要由由数数据据库库、模型库等子系统与对话子系统模型库等子系统与对话子系统呈三角形分布构成，具体结构如下图所示：呈三角形分布构成，具体结构如下图所示：用用户户DSS输入输入

16、接口接口数据库数据库管理系统管理系统方法库方法库管理系统管理系统模型库模型库管理系统管理系统数据库数据库方法库方法库模型库模型库报告报告数据库查询数据库查询模拟结果模拟结果DSSDSS输出接口输出接口三、智能决策支持系统三、智能决策支持系统 智能决策支持系统（智能决策支持系统（IntelligenceDecisionSupportingSystem，IDSS），是人工智能（），是人工智能（ArtificialIntelligence,AI）与）与DSS相结合，应用专家系统相结合，应用专家系统（ExpertSystem,ES）技术，使）技术，使DSS能够更充分地应能够更充分地应用原有的知识，如关

17、于决策问题的描述性知识，决策用原有的知识，如关于决策问题的描述性知识，决策过程中的过程性知识，求解问题的推理性知识，通过过程中的过程性知识，求解问题的推理性知识，通过逻辑推理来帮助解决复杂的决策问题的辅助决策系统。逻辑推理来帮助解决复杂的决策问题的辅助决策系统。它具有既能处理定量问题，又能处理定性问题的功能。它具有既能处理定量问题，又能处理定性问题的功能。IDSSIDSS的核心思想是将的核心思想是将AIAI与其他相关科学成果相结合，与其他相关科学成果相结合，使使DSSDSS具有人工智能。具有人工智能。人工智能与专家系统1.1.人工智能透视人工智能透视人工智能系统包括人员、规程、硬件、软件、数据

18、、开发计算机系统所必需的知识，以及用来演示智能特性的机器设备。2.2.智能的本质智能的本质智能行为：汲取经验、处理复杂情形、在没有重要信息时解决问题、决定重要事项、快速且正确的对新年环境做出反应、理解可视化图象、处理及操纵符号、有创造性和想象力、善于启发的能力。人工智能人工智能自然语言处理自然语言处理视觉系统视觉系统机器人技术机器人技术专家系统专家系统神经网络神经网络学习系统学习系统人工智能与专家系统3.3.自然智能与人工智能的区别自然智能与人工智能的区别4.4.人工智能的主要分支人工智能的主要分支专家系统机器人技术视觉系统自然语言处理学习系统神经网络 人工智能与专家系统 1.1.专家系统的特

19、点专家系统的特点能对他们的推理或提议的决策做出解释能显示“智能”行为能从复杂的关系间得出结论能提供“可移动的”知识能处理不确定性2.2.专家系统的能力专家系统的能力战略目标的制订规划设计决策制定质量控制和监控诊断3.3.何时采用专家系统何时采用专家系统 专家系统是由许多集成的、相互联系的构件所组成的。其中包括知识库、专家系统是由许多集成的、相互联系的构件所组成的。其中包括知识库、推理机、解释工具、知识库获取工具以及人机界面。专家系统的构成如下图推理机、解释工具、知识库获取工具以及人机界面。专家系统的构成如下图所示：所示：用用户户用户用户接口接口推理机推理机知识库知识库知识获取知识获取设备设备专

20、家专家1专家专家2专家专家N推理说明推理说明查询查询人工智能与专家系统 专家系统构件专家系统构件1.1.知识库知识库 专家系统的一个组件，其中存储了专家系统所用的所有相关信息、数据、规则、案例以及关系知识库的目的集结人类专家的经验模糊逻辑的运用模糊逻辑模糊逻辑计算机科学中的一个专业研究领域，可允许有计算机科学中的一个专业研究领域，可允许有“灰度灰度”，或称，或称“模糊设置模糊设置”规则的运用规则规则是联结给定的条件与应采取的行动或结果之间的一种条件是联结给定的条件与应采取的行动或结果之间的一种条件表述表述案例的使用 人工智能与专家系统 专家系统构件专家系统构件2.2.推理引擎推理引擎 推理引擎

21、能从知识库中搜索信息及关系并提供答案、预测推理引擎能从知识库中搜索信息及关系并提供答案、预测及建议。及建议。回溯链法是一种从结论出发，向后追溯至支持结论的事实的推理引擎过程前溯链法是一种从事实出发，向前推进直到找出结论的推理引擎过程回溯链法与前溯链法的比较3.3.解释工具解释工具 解释工具可让用户理解专家系统是如何得出某个结论的。解释工具可让用户理解专家系统是如何得出某个结论的。知识库知识库知识获取工具知识获取工具专家专家 人工智能与专家系统 专家系统构件专家系统构件4.4.知识获取工具知识获取工具 专家系统的部件之一，为获取及存储知识库中所有元素而专家系统的部件之一，为获取及存储知识库中所有

22、元素而提供的一种方便有效的方法。提供的一种方便有效的方法。5.5.用户界面用户界面专家系统的应用范畴专家系统的应用范畴专家系统利用信息技术来获取并利用人类的专业知识。专家系统能够很好地解决具有清晰规则和程序的问题且具有很高的效率，并给公司带来巨大的收益。专家系统能做的事情有：处理大量的信息；减少错误；汇集各种渠道的信息 改善服务；提供决策的一致性；提供新的信息；减少工作时间 降低成本。1.1.开发过程开发过程明确需求明确需求识别专家识别专家构架专家系统的部件构架专家系统的部件实施各项结果实施各项结果维护和评价系统维护和评价系统 人工智能与专家系统 专家系统开发专家系统开发专家系统专家系统知识工

23、程师知识工程师领域专家领域专家知识用户知识用户 人工智能与专家系统 专家系统开发专家系统开发2.2.开发及使用专家系统的参与者开发及使用专家系统的参与者领域专家领域专家是那些专家系统力图获取其专家经验或知识的个人或群体知识工程师和知识用户知识工程师是在专家系统的设计、开发、实施和维护方面受过培训或有经验的个人知识用户是使用专家系统的并从中受益的个人或群体。3.3.专家系统开发工具和技术专家系统开发工具和技术1980以前以前19世纪世纪20世纪世纪低低高高使使用用难难易易程程度度传统程序传统程序设计语言设计语言专用的以及专用的以及第四代语言第四代语言专家系统专家系统外壳外壳 人工智能与专家系统

24、专家系统开发专家系统开发低低开发专家系统的时间开发专家系统的时间高高低低高高开发开发成本成本利用现有利用现有的软件包的软件包从外壳开发从外壳开发从头开发从头开发 人工智能与专家系统 专家系统开发专家系统开发4.4.专家系统外壳和产品的优点专家系统外壳和产品的优点易于开发和修改满意解的采用启发学的运用可由知识工程师和知识用户进行开发5.5.专家系统开发方案专家系统开发方案内部开发从头开发以专家系统外壳进行开发采购现有软件产品信息的管理和检索信息的管理和检索AIAI和嵌入产品中的专家系统和嵌入产品中的专家系统工厂布局工厂布局医院及医疗设施医院及医疗设施援助接待处和援助援助接待处和援助员工业绩评价员

25、工业绩评价贷款分析贷款分析病毒检测病毒检测修复和维护修复和维护运输运输市场营销市场营销处理大量的信息；处理大量的信息；减少错误；减少错误；汇集各种渠道的信息汇集各种渠道的信息改善服务；改善服务；提供决策的一致性；提供决策的一致性；提供新的信息；提供新的信息；减少工作时间减少工作时间降低成本。降低成本。人工智能与专家系统 专家系统及人工智能的应用专家系统及人工智能的应用三、三、三、三、智能决策支持系统智能决策支持系统 IDSS可以有多种类型的信息库：可以有多种类型的信息库：文本库（文本库（TBTB）、数据库）、数据库（DBDB）、方法库（）、方法库（ABAB）、模型库（）、模型库（MBMB）和规

26、则库（）和规则库（RBRB）。）。其中其中文本库存储的是大量的自然语言书写的文档；数据库中存放的文本库存储的是大量的自然语言书写的文档；数据库中存放的是事物关键因素的字段形式；模型库中存放的是反映信息本质是事物关键因素的字段形式；模型库中存放的是反映信息本质关系的各种模型；规则库存放的是知识的最精炼的形式。关系的各种模型；规则库存放的是知识的最精炼的形式。在结构上，在结构上，IDSS增设了增设了知识库、推理机与问题处理系统，知识库、推理机与问题处理系统，人机对话部分还加入了自然语言处理功能。人机对话部分还加入了自然语言处理功能。IDSS以知识库为核以知识库为核心，在模型数值计算的基础上引入了启

27、发式等人工智能的求解心，在模型数值计算的基础上引入了启发式等人工智能的求解方法，使原来主要由人承担的定性分析任务的部分或大部分转方法，使原来主要由人承担的定性分析任务的部分或大部分转由机器完成，并且比人做得更好、更稳定。知识的推理机制能由机器完成，并且比人做得更好、更稳定。知识的推理机制能获得新知识，知识的积累使系统的能力不断增强。在人机交流获得新知识，知识的积累使系统的能力不断增强。在人机交流方面，方面，IDSS的人机对话子系统采用自然语言处理技术形成智能的人机对话子系统采用自然语言处理技术形成智能人机交互。人机交互。用用户户人机接口人机接口自然语言处理系统自然语言处理系统问题处理系统问题处

28、理系统模型库模型库管理系统管理系统数据库数据库管理系统管理系统方法库方法库管理系统管理系统知识库知识库管理系统管理系统推理机推理机模型库模型库数据库数据库方法库方法库知识库知识库图图9-5 IDSS9-5 IDSS的基本结构的基本结构 四、群体决策支持系统四、群体决策支持系统 群体决策支持系统（群体决策支持系统（GDSS，GroupDecisionSupportSystem），是指在系统环），是指在系统环境中，多个决策参与者共同进行思想和信息境中，多个决策参与者共同进行思想和信息的交流，群策群力，寻找一个令人满意和可的交流，群策群力，寻找一个令人满意和可行的方案，但在决策过程中只由某个特定的行

29、的方案，但在决策过程中只由某个特定的人做出最终决策，并对决策结果负责。人做出最终决策，并对决策结果负责。（一）（一）（一）（一）GDSSGDSS的功能的功能的功能的功能 群体决策支持系统的基本功能有以下几点：群体决策支持系统的基本功能有以下几点：1.1.通通过过加加强强通通信信，消消除除了了差差异异：通通过过限限制制不不必必要要的的感感情情式式的的相相互互作作用用，控制、协调参与者的关系。控制、协调参与者的关系。2.2.提高讨论者的地位和结论的公正性。提高讨论者的地位和结论的公正性。3.3.系系统统的的实实施施可可以以是是永永久久性性的的（稳稳定定和和正正式式的的程程序序集集合合）或或暂暂时时

30、性性的的（必要时才使用的系统）。（必要时才使用的系统）。群体决策支持系统的技术功能主要有以下几点：群体决策支持系统的技术功能主要有以下几点：1.1.对决策过程中的数据信息交流的控制。对决策过程中的数据信息交流的控制。2.2.自动选择合适的群体决策技术。自动选择合适的群体决策技术。3.3.对可行的决策方案进行分析计算和解释。对可行的决策方案进行分析计算和解释。4.4.如如果果群群体体决决策策无无法法得得出出一一致致，则则讨讨论论个个体体决决策策差差异异或或提提出出重重新新定定义义问题的建议。问题的建议。（二）（二）（二）（二）GDSSGDSS的结构的结构的结构的结构 GDSS是是决决策策支支持持

31、领领域域的的新新的的分分支支，对对常常规规的的DSS进进行行了了扩扩充充，扩扩充的内容包括：充的内容包括：1.1.增增加加了了一一个个通通信信库库（CommunicationBase），方方便便决决策策参参与与者之间进行交流。者之间进行交流。2.2.加加强强了了模模型型库库功功能能，提提供供了了投投票票、排排序序、分分类类评评估估等等功功能能来来实现达成一致的决策。实现达成一致的决策。3.3.系系统统使使用用前前能能够够快快速速准准备备和和具具有有协协调调能能力力，如如安安排排会会议议议议程程，事先让与会者熟悉相关数据文件和决策模型等。事先让与会者熟悉相关数据文件和决策模型等。4.4.扩充了必

32、要的物理设备。扩充了必要的物理设备。GDSS应用软件应用软件模型库模型库通信库通信库数据库数据库用户接口用户接口公共屏幕与公共屏幕与I/O设备设备终端终端C终端终端A终端终端B主持人主持人决策者决策者决策者决策者图图9-6一种较有代表性的一种较有代表性的GDSS结构结构 局域决策网络局域决策网络广域决策网络广域决策网络电话会议电话会议决策场所决策场所群体组员的位置群体组员的位置近近远远高高低低决决策策频频率率群体决策支持系统群体决策支持系统2.GDSS的组成和GDSS软件GDSS软件软件为群体工作提供有用工具的软件为群体工作提供有用工具的软件复合文档复合文档由群体成员创建、使用和共享的文档由群

33、体成员创建、使用和共享的文档组件组件协助联合工作群体安排进度、交流和管理的协助联合工作群体安排进度、交流和管理的GDSS软件软件3.GDSS的选择决策场所选择决策场所选择局域决策网络局域决策网络电话会议选择方案电话会议选择方案广域决策网络广域决策网络 执行支持系统ESS一个专门化的DSS，包括所有硬件、软件、数据、过程和人员，用于辅助组织的高层行政官。1.ESS特点为个别执行者特制容易使用具有深入的能力支持对外部数据的需要可以协助处理高度不确定性问题面向未来和增值企业处理联系在一起董事会董事会总经理总经理职能部副经理职能部副经理职能部门主管职能部门主管执行决策的层次执行决策的层次决策支持系统决

34、策支持系统执行支持系统执行支持系统决策支持系统决策支持系统执行支持系统执行支持系统2.ESS功能支持定义整体视野支持战略计划分析群体的优缺点，预测未来的趋势，规划新生产线的开发，确定长远目标支持战略性规划和人员配置人员培植决策的整体方向和与工会有效的交流意见也是高层执行官重要的决策领域支持战略控制支持危机管理神经网络神经网络神经网络神经网络(经常称为人工神经网络，经常称为人工神经网络，ANN)是可以发现和辨别模式的人工智能系统。是可以发现和辨别模式的人工智能系统。神经网络可以从例子中学习，并且可以用于新的概念和知识。神经网络广泛地用于神经网络可以从例子中学习，并且可以用于新的概念和知识。神经网

35、络广泛地用于图像模式和语言的分辨系统中。如果使用过可以辨认字迹的电子记事簿，它很可能图像模式和语言的分辨系统中。如果使用过可以辨认字迹的电子记事簿，它很可能就是利用神经网络来分析的字迹特征的。就是利用神经网络来分析的字迹特征的。当有大量的信息可以利用时，神经网络非常适合于识别、分类和预测。通过检验成当有大量的信息可以利用时，神经网络非常适合于识别、分类和预测。通过检验成百上千的实例，神经可以查明信息中的重要联系和模式。例如，若将许多信用卡交百上千的实例，神经可以查明信息中的重要联系和模式。例如，若将许多信用卡交易信息提供给神经网络，并告知哪些是欺诈性的交易，则它最终将学会识别可疑的易信息提供给

36、神经网络，并告知哪些是欺诈性的交易，则它最终将学会识别可疑的交易。交易。由于神经网络和专家系统都是接收输入并就输入的情况属于哪一类做出回答的系统，由于神经网络和专家系统都是接收输入并就输入的情况属于哪一类做出回答的系统，因此，读者可能会问，它们之间有何区别因此，读者可能会问，它们之间有何区别?我们知道，专家系统也可以进行分类，我们知道，专家系统也可以进行分类，它根据要推出的结论提出问题，由问题的回答进行诊断或提出建议。它根据要推出的结论提出问题，由问题的回答进行诊断或提出建议。它们之间的区别就是专家系统必须严格按照规则实施，而不能进行自我调节。它们之间的区别就是专家系统必须严格按照规则实施，而

37、不能进行自我调节。神经网络具有许多优点，例如，它可以：神经网络具有许多优点，例如，它可以：独立学习并适应新环境；独立学习并适应新环境；适于大规模并进行处理；适于大规模并进行处理；可以在具有不完整或不良结构信息的情况下进行工作可以在具有不完整或不良结构信息的情况下进行工作;能够处理变量之间具有依赖性的大量信息；能够处理变量之间具有依赖性的大量信息；可以分析信息中的非线性关系，并被称为特别回归分析系统。可以分析信息中的非线性关系，并被称为特别回归分析系统。第二节 商业智能 一、商业智能的概念一、商业智能的概念一、商业智能的概念一、商业智能的概念 商业智能（商业智能（BusinessIntellig

38、ence，简称，简称BI）的概念最早是）的概念最早是GartnerGroup于于1996年提出来的。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据年提出来的。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。以帮助企业决策为目的技术及其应用。目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。从技术层面上讲，商业智能不是什么新业做出明智的业

39、务经营决策的工具。从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。和数据挖掘等技术的综合运用。商业智能是一种商业智能是一种解决方案解决方案，关键是从许多来自不同的企业运作系统的数，关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中，提取出有用的数据，进行清理以保证数据的正确性，然后经过抽取据中，提取出有用的数据，进行清理以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（）、转换（Transformation）和装载（）和装载（Load），即），即ETL过程，过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图

40、，在此合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。为管理者的决策过程提供支持。外外部部数数据据库库MSSQLORACAL外部外部文件文件ETL工具工具数据数据仓库仓库元数据元数据数据挖掘数据挖掘OLAP分析分析信息表现信息表现查询报表查询报表数据仓库数据模型数据仓库数据模型BI系统用户系统

41、用户元数据库元数据库元数据元数据数据数据描述描述用用法法结构结构安全安全设置设置数据数据数据数据数据数据查询查询请求请求图图9-7 9-7 商业智能基本过程图商业智能基本过程图 二、商业智能包含的内容二、商业智能包含的内容 商商业业智智能能包包括括专专家家系系统统、神神经经网网络络、遗遗传传算算法法和和智智能能代代理理等等几个方面。几个方面。1.1.神经网络被称为有学习能力的商业智能系统。神经网络被称为有学习能力的商业智能系统。神经网神经网络具有和人类大脑相似的功能络具有和人类大脑相似的功能.经过对神经网络系统进行一段经过对神经网络系统进行一段时间的训练以后，该系统可以在没有人干预的情况下进行

42、模拟时间的训练以后，该系统可以在没有人干预的情况下进行模拟识别，以解决特定领域中的问题。神经网络可以很容易的解决识别，以解决特定领域中的问题。神经网络可以很容易的解决具有上百个参数的问题，神经网络常用于两类问题：分类和回具有上百个参数的问题，神经网络常用于两类问题：分类和回归。当神经网络被训练好以后，如果给它制定领域内新的模式归。当神经网络被训练好以后，如果给它制定领域内新的模式识别问题，它就能给你有关这种模式的相关信息。原因就是在识别问题，它就能给你有关这种模式的相关信息。原因就是在于神经网络是按照人脑的模式来制造出来的。它的任务就是响于神经网络是按照人脑的模式来制造出来的。它的任务就是响应

43、、自我组织、学习、抽象和遗忘，而不是执行。应、自我组织、学习、抽象和遗忘，而不是执行。2.2.遗遗传传算算法法是是基基于于进进化化理理论论，并并采采用用遗遗传传结结合合、遗遗传传变变异异、以以及及自自然然选选择择等等设设计计方方法法的的优优化化技技术术。它它通通过过选选择择、交交叉叉和和变变异异等等进进化化概概念念，产产生生出出解解决决问问题题的的新新方方法法和和策策略略。选选择择是是指指挑挑选选出出好好的的解解决决方方案案，交交叉叉是是将将好好的的方方案案中中的的部部分分进进行行组组合合连连接接，而而变变异异则则是是随随机机的的改改变变解解决决方方案案的的某某些些部部分分。这这样样当当提提供

44、供了了一一系列可能的解决方案后，遗传算法就可以得出许多解决方案。系列可能的解决方案后，遗传算法就可以得出许多解决方案。3.3.智能代理是将计算机和网络中许多重复的工作独立出智能代理是将计算机和网络中许多重复的工作独立出来，自动的适应人们的爱好和习惯，按照人们的要求完成工作。来，自动的适应人们的爱好和习惯，按照人们的要求完成工作。融合了许多现代的软件技术。它的典型应用是在融合了许多现代的软件技术。它的典型应用是在Web上为消费上为消费商品进行筛选或监测拍卖，在竞价时提醒用户。商品进行筛选或监测拍卖，在竞价时提醒用户。二、商业智能包含的内容二、商业智能包含的内容 三、客户知识和客户智能三、客户知识

45、和客户智能 1.1.客户知识客户知识 客户知识有三个方面的涵义：客户知识有三个方面的涵义：一是客户的知识一是客户的知识(Knowledgeofcustcmers)，如谁是企业的，如谁是企业的客户，他们需要什么；客户，他们需要什么；二是关于客户的知识二是关于客户的知识(Knowledgeaboutcustomers)，如客户，如客户的特征、困难和观点，交易历史，以及再次光顾本企业的可能的特征、困难和观点，交易历史，以及再次光顾本企业的可能性；性；三是有关客户环境的知识与观点，以及客户的关系网。三是有关客户环境的知识与观点，以及客户的关系网。三、客户知识和客户智能三、客户知识和客户智能客户知识在企

46、业的有效使用可以给企业带来以下好处：客户知识在企业的有效使用可以给企业带来以下好处：（1 1）客客户户知知识识让让企企业业清清楚楚在在产产品品和和服服务务上上努努力力的的方方向向。企企业业有有效效整整合合现现有有的的资资源源，从从计计划划、设设计计、生生产产、营营销销、销销售售、服服务务等等各各个个环环节节保保证证在在满满足足客客户户需需求求下下的的高高效效率率的的运运作作。另另外外客客户户知知识识管管理理可可以以预预测测客客户户将将来来一一段段时时期期的的需需求求，从从而而制制定定有有效效的策略。的策略。（2 2）根根据据从从客客户户知知识识发发掘掘的的信信息息，计计算算客客户户生生命命周周

47、期期价价值值，以以此此作作为为客客户户分分类类的的依依据据。针针对对不不同同类类别别的的客客户户采采取取不不同同的的措措施。施。（3 3）预测客户流失的可能性，或者采取及时的补救措施，）预测客户流失的可能性，或者采取及时的补救措施，或者做出减少不必要的投资等决策，最大限度地保留客户和降或者做出减少不必要的投资等决策，最大限度地保留客户和降低企业的损失。低企业的损失。三、客户知识和客户智能三、客户知识和客户智能2.2.客户智能客户智能v客户智能（客户智能（CI）是创新和使用客户知识、帮助企业提高优化是创新和使用客户知识、帮助企业提高优化客户关系的决策能力和整体运营能力的概念、方法、过程以及客户关

48、系的决策能力和整体运营能力的概念、方法、过程以及软件的集合。实现客户智能的前提是软件的集合。实现客户智能的前提是：客户数据必须准备完整，客户数据必须准备完整，能初步具备构建客户数据仓库的标准。能初步具备构建客户数据仓库的标准。v客户智能具有的功能客户智能具有的功能：（1）客户）客户数据管理功能数据管理功能。（2）数据分析功能。）数据分析功能。（3）客户知识发现功能。）客户知识发现功能。（4）辅助企业建模。）辅助企业建模。案例：金蝶的商业智能方案及其特点 商业智能已经成为中国软件市场的新热点，全球著名的商业智能已经成为中国软件市场的新热点，全球著名的BI厂商已经纷纷进入中国，以期占领较高的市场份

49、额。如，厂商已经纷纷进入中国，以期占领较高的市场份额。如，SAS、SPSS、Hyperion、Cognos、Brio、BusinessObjects、Microstrategy等等BI厂商，厂商，SAP、ORACLE、SYBASE、Microsoft、IBM也都纷纷推出自己的商业智能方案。也都纷纷推出自己的商业智能方案。在中国金蝶公司也在在中国金蝶公司也在5月份推出自己的月份推出自己的“金蝶商业智能金蝶商业智能方案方案”，该方案主要借助于，该方案主要借助于BrioPerformanceSuite完成，完成，金蝶公司和金蝶公司和Brio公司建立了战略合作伙伴关系，双方公司力公司建立了战略合作伙伴

50、关系，双方公司力图共同开拓企业商业智能分析市场。图共同开拓企业商业智能分析市场。首首先先，企企业业内内不不同同平平台台上上的的应应用用系系统统如如，K/3K/3、SAPSAP、ORACLEORACLE、开开思思TEEMSTEEMS、CRMCRM、E-BusinessE-Business通通过过KD-ETLKD-ETL（金金蝶蝶数数据据抽抽取取转转换换导导入入工工具具）建建立立数数据据仓仓库库；其其次次，在在数数据据仓仓库库的的基基础础之之上上，建建立立生生产产、财财务务、市市场场、采采购购、人人力力资资源源、成成本本、预预算算等等各各种种分分析析模模型型，这这些些模模型型可可以以存存贮贮在在专