最新决策支持系统的核心数据挖
大数据技术在决策支持系统中的应用
大数据技术在决策支持系统中的应用随着信息技术的迅猛发展，大数据技术在各行各业的应用日益广泛。
在决策支持系统中，大数据技术的应用也得到了越来越多的关注和应用。
本文将介绍大数据技术在决策支持系统中的应用，并探讨其对决策过程的影响。
一、大数据技术概述大数据技术是指处理大规模、高维度、高速度和多样化数据的技术手段。
它包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等多个环节。
大数据技术通过强大的计算能力和高效的数据处理算法，能够从庞杂的数据中提取有价值的信息，帮助企业和机构做出更加明智的决策。
二、大数据技术在决策支持系统中的应用1. 数据采集与整合大数据技术可以从多个渠道获取数据，包括传感器、社交媒体、日志文件等。
这些数据可以是结构化的、半结构化的或非结构化的，大数据技术可以将它们整合在一起，并进行数据清洗和预处理，以确保数据质量的准确性和完整性。
2. 数据存储与管理大数据技术提供了可扩展的存储和管理能力，可以处理大规模数据的存储需求。
传统的关系型数据库无法应对大数据处理的需求，而大数据技术可以使用分布式文件系统（如Hadoop）和NoSQL数据库（如MongoDB）等，以满足数据的存储和管理需求。
3. 数据分析与挖掘大数据技术利用机器学习、数据挖掘和人工智能等技术，对大规模数据进行分析和挖掘。
通过对数据进行模式识别、聚类分析、分类预测等，可以发现数据背后的规律和趋势，为决策提供有力的依据。
4. 决策模型构建与优化大数据技术可以帮助构建决策模型，并通过对大规模数据的优化来提升模型的准确度和效果。
通过对历史数据的分析和建模，可以建立起可靠的决策模型，并通过实时的数据更新和优化，不断改进模型的性能。
5. 决策结果可视化大数据技术提供了丰富的数据可视化手段，可以将决策结果以图表、仪表盘等形式直观地展示给决策者。
通过可视化，决策者可以更直观地了解决策结果和趋势，有助于更好地理解和评估决策的效果。
三、大数据技术对决策过程的影响大数据技术在决策支持系统中的应用，对决策过程有着重要的影响。
论基于大数据的智能决策支持系统
论基于大数据的智能决策支持系统随着大数据技术的不断发展和普及，越来越多的企业开始尝试利用大数据来改善业务流程和决策过程。
而基于大数据技术和人工智能技术的智能决策支持系统，便成为了企业数智化转型中的核心组成部分。
一、智能决策支持系统是什么？智能决策支持系统（IDSS）是一种基于人工智能（AI）和大数据分析技术，旨在帮助企业快速、准确地做出决策的软件系统。
它可以帮助企业收集、存储、分析和可视化大量的数据，从而提供给企业高度精确、实时、定制化的智能化建议，进而提升决策的质量和效率。
IDSS主要包含以下组成部分：1. 数据采集系统：对传感器、传输通道进行数据采集和带宽优化；2. 数据存储系统：采用分布式文件系统、NoSQL等技术存储和处理各种类型的数据；3. 数据分析系统：通过大数据分析、机器学习等技术对数据进行分类、聚类、回归等分析，并将分析结果反馈给决策者；4. 决策支持系统：通过可视化、建模和优化等技术，帮助决策者作出准确的决策。
二、 IDSS的优势1. 对数据的依赖性高：IDSS可以借助人工智能技术对海量的数据进行分析和挖掘，提供更加准确、实时的数据分析结果，帮助企业更好的了解市场变化、消费趋势以及未来的发展趋势，从而在决策过程中更加科学、精准；2. 精准的决策支持：IDSS可以基于数据分析，提供针对性的决策支持，而非单纯的依靠决策者的经验，从而避免决策过程中的主观性和随意性。
3. 能够快速地调整到变化：IDSS可以更加快速地识别和响应市场变化和风险，及时对决策进行调整和优化，及时应对市场变化，进而提升企业的竞争力。
三、 IDSS的应用场景1.零售业：随着大数据和云计算技术的广泛应用，零售业更加注重数据的收集、分析和应用。
IDSS可以更好地帮助零售企业，通过对数据的分析和挖掘，了解消费者的喜好和需求，调整自身的经营策略和方向，提升零售业的竞争力和盈利能力。
2.金融业：金融业是一种高风险的业务，需要准确的分析和决策来应对各种风险。
数据分析与决策支持方案
数据分析与决策支持方案随着信息技术的快速发展，大量的数据被产生和存储。
这些数据包含着丰富的信息和价值，在企业的决策过程中能够为决策者提供有效的支持。
为了更好地利用这些数据，企业需要建立一个数据分析与决策支持方案，以帮助他们做出明智的决策。
本文将介绍一个高质量的数据分析与决策支持方案，包括数据采集与处理、数据分析与挖掘、决策支持和方案评估等几个方面。
1. 数据采集与处理在数据分析与决策支持方案中，数据采集与处理是一个关键的环节。
首先，企业需要确定需要采集的数据种类和来源。
常见的数据来源有企业内部系统、第三方数据提供商和市场调研等。
企业需要根据自身的需求选择数据采集方式，并确保数据的准确性和完整性。
采集到的数据需要进行处理和清洗，以保证数据的可用性和一致性。
这包括数据去重、缺失值处理、异常值检测和数据标准化等步骤。
数据的处理和清洗需要使用相应的工具和技术，如数据清洗软件和数据挖掘算法，以确保处理后的数据质量。
2. 数据分析与挖掘数据分析与挖掘是数据分析与决策支持方案的核心环节。
通过使用各种数据分析技术和算法，企业可以从海量的数据中发现隐藏的规律和趋势，为决策者提供决策依据。
常见的数据分析和挖掘技术包括统计分析、机器学习、数据可视化和文本挖掘等。
根据企业的需求和具体情况，选择合适的技术和算法进行数据分析和挖掘。
例如，如果企业需要分析销售数据，可以使用统计分析方法来计算销售额、销售增长率等指标；如果企业需要挖掘用户行为数据，可以使用机器学习算法来构建用户行为模型。
在数据分析与挖掘的过程中，需要对数据进行可视化处理，以便更好地理解和展现数据之间的关系和趋势。
常用的可视化工具包括数据可视化软件和图表生成工具，如Tableau和Excel。
3. 决策支持数据分析与决策支持方案的最终目的是为决策者提供决策支持。
在数据分析的基础上，企业可以制定相应的决策策略，并给出明确的决策建议。
决策支持需要将数据分析的结果与企业的实际情况相结合，进行综合考虑。
决策支持和商务智能
决策支持和商务智能简介决策支持和商务智能是管理和决策过程中所使用的重要工具。
它们提供了有关组织内部和外部情况的数据和分析，帮助管理者做出更明智的决策。
本文将介绍决策支持和商务智能的概念、作用和优势，并分析如何将它们应用到组织中。
决策支持系统决策支持系统（Decision Support System，DSS）是一个基于计算机的信息系统，用于帮助决策者在复杂和不确定的环境中做出决策。
它通过收集、组织和分析各种类型的数据来支持决策过程。
决策支持系统通常包含以下几个核心部分：1.数据仓库：存储组织内部和外部数据的集中位置。
2.数据挖掘：通过对大量数据进行分析，提取有用的信息和模式。
3.分析工具：用于对数据进行可视化和分析的软件工具。
4.模型和算法：通过建立数学模型和运用决策算法，帮助决策者做出决策。
决策支持系统的主要作用是提供决策所需的信息和分析，帮助决策者更好地理解问题和预测未来的趋势。
它可以应用于各个层面的决策，从个人决策到组织战略决策。
商务智能商务智能（Business Intelligence，BI）是一种将数据转化为有用信息的技术和工具。
商务智能系统通过整合、分析和展示组织内部和外部的数据，帮助管理者获取对业务决策有用的见解。
商务智能系统通常包含以下几个重要组成部分：1.数据仓库：用于存储和管理组织内部和外部的数据。
2.数据整合：将来自不同来源的数据整合到一起，以便进行统一的分析。
3.数据分析：通过使用各种统计和分析技术，从数据中提取有用的信息。
4.数据可视化：将分析结果以图表、报表等形式展示，帮助管理者更好地理解数据。
商务智能系统的主要作用是帮助管理者快速而准确地获取所需的信息。
它可以从多个角度分析数据，帮助管理者发现潜在的机会和挑战，并做出相应的决策。
决策支持与商务智能的关系决策支持系统和商务智能系统在某种程度上是相互关联的。
它们都使用数据和分析技术来辅助管理决策。
然而，它们之间也存在一些区别。
决策支持系统(DDS)
综述： 综述：决策支持系统的基本特征
1、对准上层管理人员经常面临的结构化程 、 度不高、说明不充分的问题； 度不高、说明不充分的问题； 2、把模型或分析技术与传统的数据存取技 、 术检索技术结合起来； 术检索技术结合起来； 3、易于为非计算机专业人员以交互会话的 、 方式使用； 方式使用； 4、强调对用户决策方法改变的灵活性及适 、 应性； 应性； 5、支持但不是代替高层决策者制定决策。 、支持但不是代替高层决策者制定决策。
决策支持系统的分类
(1)结构化决策，是指对某一决策过程的环境及规 结构化决策， 结构化决策 能用确定的模型或语言描述， 则，能用确定的模型或语言描述，以适当的算法产 决策按其性质可分 生决策方案，并能从多种方案中选择最优解的决策； 生决策方案，并能从多种方案中选择最优解的决策； (2)非结构化决策，是指决策过程复杂，不可能 非结构化决策，是指决策过程复杂， 非结构化决策 用确定的模型和语言来描述其决策过程， 用确定的模型和语言来描述其决策过程，更无所谓 最优解的决策； 最优解的决策； (3)半结构化决策，是介于以上二者之间的决策， 半结构化决策，是介于以上二者之间的决策， 半结构化决策 这类决策可以建立适当的算法产生决策方案， 这类决策可以建立适当的算法产生决策方案，使决 策方案中得到较优的解。 策方案中得到较优的解。
• 核心数据库主要任务 在于支持银行交易处 理系统、 理系统、保证银行的 日常运行、 日常运行、正确记录 客户数据信息、 客户数据信息、追求 数据的绝对精确和可 靠，数据来自银行联 机交易处理系统
银行数据仓库与核心数据库的 区别
• 数据仓库重在收集具 有一定含义的信息及 数据， 数据，对具体数据源 抽象和概括， 抽象和概括，目的是 向银行管理决策提供 支持， 支持，为银行决策服 务。
军队信息化构建高效指挥决策体系的关键
军队信息化构建高效指挥决策体系的关键随着科技的不断发展，信息化已经广泛应用于各个领域，军队也不例外。
军队信息化的目标是构建高效的指挥决策体系，以提升作战能力和战斗力。
本文将就军队信息化构建高效指挥决策体系的关键进行探讨。
一、建立完善的信息采集体系信息化建设的第一步是建立完善的信息采集体系。
军队通过使用现代化的通信设备和信息系统，实现对海量信息的采集和存储。
各种传感器、无人机等先进设备的运用，使得军队能够快速获取到各种类型的情报信息，从而为决策制定提供有效的依据。
二、构建高效的信息传输网络军队信息化的关键之一是构建高效的信息传输网络。
快速、稳定的信息传输是指挥和决策的基础。
通过建设互联网、军事通信网络等技术手段，实现军区、部队、指挥机关之间的快速信息传输，确保指挥决策能够及时有效地实施。
此外，还需要保障信息传输的安全性，采取加密等措施，防止信息泄露和被窃取。
三、数据挖掘与分析技术的应用为了更好地利用海量的战场信息，军队需要运用数据挖掘与分析技术。
通过对战场信息进行分析，能够发现规律和趋势，为军队指挥决策提供智能化支持。
例如，通过分析历史数据，可以预测敌方的行动意图，从而制定更加合理的作战计划。
四、建立决策支持系统决策支持系统是军队信息化构建高效指挥决策体系的核心。
通过使用专门的软件和算法，决策支持系统能够对战场情报数据进行实时分析和处理，提供科学的决策建议。
决策支持系统可以根据不同的需求，为指挥员提供多种决策方案，并对各种方案进行模拟评估，以找到最佳方案。
五、人员培训与信息安全军队信息化的建设还需要注重人员培训和信息安全。
只有军队人员掌握了信息化设备和系统的使用技能，才能更好地发挥信息化的作用。
同时，信息安全也是一个关键问题，军队需要建立健全的信息安全体系，加强对信息泄露和网络攻击的防范。
总结起来，军队信息化构建高效指挥决策体系的关键包括建立完善的信息采集体系、构建高效的信息传输网络、应用数据挖掘与分析技术、建立决策支持系统以及加强人员培训和信息安全。
基于大数据的智能决策支持系统设计和实现
基于大数据的智能决策支持系统设计和实现随着信息技术的日益发展和数据技术的不断提升，大数据已经逐渐成为现代企业决策支持的核心技术之一。
在大数据背景下，企业需要大量的数据来支持其决策，而如何通过这些数据实现智能决策支持系统的设计和实现，已经成为了企业发展的核心问题。
一、大数据背景下智能决策支持系统的概念智能决策支持系统，通俗来说，就是企业通过收集、分析、处理大规模数据，提取出有价值的信息，为管理人员提供决策参考和建议，并支持管理人员在决策过程中获得更透彻的理解和更准确的结果。
智能决策支持系统的主要目的是优化管理决策，帮助企业更加理性地分析决策环境、评估决策风险，准确预测市场趋势和客户行为，为企业的未来发展提供战略指导和指引。
二、基于大数据的智能决策支持系统的设计和实现要实现基于大数据的智能决策支持系统，需要从以下几个方面展开研究和实践。
1、数据收集和处理无论是企业内部数据，还是外部数据，都是智能决策支持系统的基础。
为了收集到足够的数据，企业需要进行系统的收集和整合，对数据进行清洗、统一标准，确保数据的准确性和可靠性。
2、数据分析技术数据分析技术是实现大数据智能决策支持系统的核心技术之一。
包括监督学习和无监督学习等算法，如决策树、神经网络、工业4.0等。
基于这些技术，可以实现从数据中提取出有效信息和模式，并通过数据可视化工具展现给管理人员。
3、智能算法优化对于大规模的数据分析和处理任务，如何提高效率和准确性，避免重复和无效的分析，就需要采用智能算法来帮助系统自动优化。
根据分类、聚类、规则挖掘等不同的算法，可以设计出适合不同场合的智能算法模型。
4、决策评估和反馈通过收集和分析数据，智能决策支持系统可以提供多种决策方案的优劣分析和预测，同时还要支持决策的实时调整和追溯。
同时，系统还需要提供决策结果的反馈和 value analysis，以衡量决策的效果和成功率。
三、智能决策支持系统的应用智能决策支持系统在各行各业中的应用已经非常广泛。
数据挖掘概述
数据挖掘是20世纪90年代中期兴起的决策支持新技术，是基于大规模数据库的决策支持系统的核心，它是从数据库中发现知识的核心技术。
数据挖掘能够对数据库中的数据进行分析，以获得对数据更加深入的了解。
数据挖掘技术经历了三个演变时期。
第一时期称为机器学习时期，在这时期人们将已知的并且已经成功解决的事例输入计算机，由计算机对输入的事例进行总结产生相应的规则，在把总结出来的这些规则应用于实践；第二时期称为神经网络技术时期，这一时期人们关注的重点主要是在知识工程领域，向计算机输入代码是知识工程的重要特征，然而，专家们在这方面取得的成果并不理想，因为它投资大、效果差。
第三时期称为KDD时期，即数据挖掘现阶段所处的时期。
它是在20世纪80年代神经网络理论和机器学习理论指导下进一步发展的成果。
当时的KDD全称为数据库知识发现。
它一般是指从样本数据中寻找有用信息或联系的全部方法，如今人们已经接受这个名称，并用KDD这个词来代替数据挖掘的全部过程。
这里我们需要指出的是数据挖掘只是整个KDD过程中的一个重要过程。
数据仓库技术的发展促进了数据挖掘的发展，因为数据仓库技术为数据挖掘提供了原动力。
但是，数据仓库并不是数据挖掘的唯一源泉，数据挖掘不但可以从数据库中提取有用的信息，而且还可以从其它许多源数据中挖掘有价值的信息。
数据挖掘(Data Mining，DM)，也称数据库中知识发现(knowlegde discovery in database，KDD)，就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的及随机的实际数据中提取隐含在其中的、未知的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
现在与之相应的有很多术语，如数据分析、模式分析、数据考古等。
我们从数据挖掘的定义中可以看出它包含了有几层意义：所使用的样本数据一般要求是有代表性的、典型的、可靠的；在样本数据中发现的规律是我们需要的；在样本数据中发现的规律能够被我们理解、接受、运用。
数据挖掘过程从数据库中发现知识，简称KDD，是20世纪80年代末开始的，现在人们把KDD 过程可定义为从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可以理解的模式的高级处理过程[14]。
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1 数据挖掘的基本概念
数据挖掘的功能
演化分析（Evolution Analysis）：对随 时间变化的数据对象的变化规律和趋势进行 建模描述
1 数据挖掘的基本概念数源自挖掘工具与传统数据分析工具的比较传统数据分析工具
数据挖掘工具
工具特点
回顾型、验证型
发现型、预测型
分析重点
已经发生了什么
分析目的 从最近的销售文件中列出最大客户
1 数据挖掘的基本概念
数据挖掘的功能
聚类分析（Clustering Analysis）：根据 “各聚集（cluster）之内数据对象的相似 度最大化和各聚集之间数据对象相似度最小 化”这一原则将数据对象划分为若干组
1 数据挖掘的基本概念
数据挖掘的功能
孤立点分析（Outlier Analysis）：寻找不 符合大多数数据对象所构成的规律（模型） 的数据对象
1 数据挖掘的基本概念
数据挖掘的功能
关联分析（Association Analysis）：从 给定的数据集中发现频繁出现的项集模式知 识
1 数据挖掘的基本概念
数据挖掘的功能
分类（Classification）：找出一组能够描 述数据集合典型特征的函数，以便能够识别 未知数据的归属或类别，即将未知事例映射 到某个离散类别
2 数据挖掘功能——关联规则
购物篮分析
com pfuin tear_ nmca ianla_g so em ftw en at
sup p2% ocr,o t nfid 6% e 0nce
关联规则的支持度（support）2% 表示分 析中的全部事务的2% 同时购买计算机和 财务管理软件。
关联规则的置信度（confidence）60%表 示：购买计算机的顾客60% 也购买财务管 理软件。
决策支持系统的核心数据挖
0 决策支持系统（DSS）
数据
推理
模型
知识
人机 交互
决策
1 数据挖掘的基本概念
数据挖掘的概念
数据挖掘涉及多学科技术的集成：数据 库技术，统计学，机器学习，高性能计 算，模式识别，神经网络，数据可视化， 信息检索，图象与信号处理和空间数据 分析。
1 数据挖掘的基本概念
解释发生的原因、 预测未来的情况
锁定未来的可能客户，以减少 未来的销售成本
数据大小 数据量和数据维度均是少量的 数据量和数据维度均是庞大的
控制方式
企业管理人员、系统分析员、 管理顾问启动与控制
数据与系统启动， 少量的控制人员
发展状况
成熟
发展中
2 数据挖掘功能——关联规则
关联规则的基本概念
关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有 趣的关联或相关联系。
2 数据挖掘功能——关联规则
Apriori算法
Apriori算法是根据有关频繁项集性质的先 验知识而命名。该算法使用一种逐层搜索的 迭代方法，利用k-项集探索(k+1)-项集。
具体做法：首先找出频繁1-项集的集合，记 为L1 ；再用L1找频繁2-项集的集合L2；再用 L2找L3 …如此下去，直到不能找到频繁k-项 集为止。找每个Lk需要一次数据库扫描。
数据挖掘的概念
数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务中 要找的模式类型。数据挖掘任务一般分 两类：
描述式数据挖掘：刻画数据库或数据仓库中 数据的一般特性。
预测式数据挖掘：在当前数据上进行推断， 以进行预测。
1 数据挖掘的基本概念
数据挖掘的功能
概念描述（Concept description）：利用 数据属性中更广义的（属性）内容对其进行 归纳和总结
2 数据挖掘功能——关联规则
购物篮分析
若设商店中所有销售商品为一个集合，则每 个商品均为一个布尔变量，表示该商品是否 被（一个）顾客购买。因此每个购物篮就可 以用一个布尔向量表示。
2 数据挖掘功能——关联规则
购物篮分析
分析相应布尔向量，得到反映商品频繁关联 或同时购买的购买模式，并可用关联规则的 形式表示模式。例如，购买计算机也趋向于 同时购买财务管理软件可用以下关联规则表 示：
执行连接 Lk-1 Lk-1， 其中Lk-1的元素是可
连接的，如果它们前(k-2)个项相同。
2 数据挖掘功能——关联规则
Apriori算法
即Lk-1的元素l1和l2是可连接的，如果 （ l1[1] = l2[1] ∧ l1[2] = l2[2] ∧ … ∧ l1[k2] = l2[k-2] ∧ l1[k-1] < l2[k-1] ）。条件 （l1[k-1] < l2 [k-1]）可确保不产生重复的 项集。
连接步产生候选项集 剪枝步确定频繁项集
连接步：为找Lk，可通过Lk-1与自己连接， 产生一个候选k-项集的集合，该候选项集的 集合记作Ck 。
2 数据挖掘功能——关联规则
Apriori算法
设l1和l2是Lk-1中的项集，记号li [j]表示li的第 j项。为方便计，假定事务或项集中的项按 字典次序排序。
2 数据挖掘功能——关联规则
Apriori算法
该性质属于一种特殊的分类，也称作反单调 性。意指如果一个集合不能通过测试，则它 的所有超集也都不能通过相同的测试。
反单调性能迅速减值，提高搜索频繁项集的 处理效率。
2 数据挖掘功能——关联规则
Apriori算法
整个过程由连接和剪枝两步组成，即
从大量商业事务记录中发现有趣的关联关 系，可以帮助许多商务决策的制定，如分 类设计、交叉购物和促销分析等。
2 数据挖掘功能——关联规则
购物篮分析
购物篮分析是关联规则挖掘的最初形式 假定作为某商店经理，你想更加了解你的顾
客的购物习惯。例如：“什么商品组或集合 顾客多半会在一次购物时同时购买？”。为 解答这个问题，可以在商店顾客事务零售数 据上运行购物篮分析。 分析的结果可用于市场规划、广告策划和分 类设计。
2 数据挖掘功能——关联规则
Apriori算法
Apriori算法的有效性，在于它利用了一个 非常重要的原理，即Apriori性质：如果一 个项集是频繁的，则这个项集的任意一个非 空子集都是频繁的。
Apriori性质基于如下观察：如果项集I不满 足最小支持度阈值min_sup，则I 不是频繁 的。如果增加项A到I，则结果项集不可能比 I更频繁出现。因此，也不是频繁的。