决策支持与商务智能(ppt 76页).ppt

8章决策支持与商务智能,第8章决策支持与商务智能,了解决策支持系统的基本概念,了解决策支持系统的几种主要类型,了解决策支持系统的主要功能,了解决策支持系统的发展趋势,8章决策支持与商务智能,第8章决策支持与商务智能,主要内容8.1决策支持系统8.2地理信息系统8.3人工智能与专家系统8.4商务智能,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,主要内容8.1.1决策模型8.1.2决策支持系统的基本概念8.1.3决策支持系统的基本功能8.1.4决策支持系统的系统结构8.1.5群体决策支持系统8.1.6智能决策支持系统,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,8.1.1决策模型1.决策模型,图8.1决策模型,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,8.1.1决策模型1.决策模型（1）识别问题、明确目标在进行决策之前，首先应识别决策问题的含义，明确决策目标及其评价标准。（2）形成备选方案通过对数据的模型分析和知识推理尽可能找出所有可行的备选方案。（3）评价这是对上一阶段得出的备选方案按事先确定的评价标准进行评价，对可能的实施结果进行仿真和评估，并从中选出最佳方案的过程。（4）实施执行上一阶段选出的决策方案，检测实施的结果，并做出必要的调整。（5）环境与决策问题有关的客观条件以及与管理人员密切相关的社会关系等。,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,8.1.1决策模型2.决策类型结构化决策能够用确定的步骤、规则或算法反复求解的、并可以得到准确答案的一类决策问题。这类决策是可编程的，即一定的输入信息，可得一定的输出结果。非结构化决策难以用确定的步骤、规则或算法求解的决策问题。这类决策问题常常是随机的，每次出现都有不同的情况，无法用固定的规则、步骤或精确的算式得到决策最佳方案。半结构化决策介于结构化和非结构化之间。,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,MIS系统只能解决企业的一些结构化问题，即只能对信息做表面的组织和管理，如查询和统计等，而不能对信息进行更复杂、更深入的分析，不能将信息背后隐藏的知识更深刻地挖掘出来，从而难以为管理人员的决策提供支持。为此，人们在MIS的基础上进一步提出了决策支持系统（DecisionSupportSystem，简称DSS），通过对信息进行更复杂、更深入的分析，形成备选方案并对其进行分析、仿真和综合评价，从而对管理人员的决策提供支持。DSS可以为中高层管理人员的半结构化和非结构化决策提供支持，克服传统决策采用经验估计和定性分析等方法而使决策的质量受限于个人的经验和水平等问题，以及传统决策方法常局限于某一种决策方案而缺乏多种方案的制定与比较的问题等。,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,8.1.2决策支持系统的基本概念1.DSS的基本概念具体地讲，决策支持系统（DecisionSupportSystem，简称DSS）是通过数据、模型和知识，以人机交互方式支持管理人员进行半结构化或非结构化决策的信息系统。它为管理人员提供决策所需要的数据、信息和背景资料，帮助明确决策目标、分析决策问题、建立决策模型、模拟决策过程、提供备选方案，并对各种方案进行评价和优选，帮助管理人员提高决策的水平和质量。,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,8.1.2决策支持系统的基本概念2.DSS的基本特征DSS只能辅助管理人员进行决策，而不能代替管理人员进行决策，决策的主体仍然是人，而不是DSS。也就是说，DSS是结合了管理人员的知识技能和信息技术的计算能力的一个人-机系统。DSS解决的问题一般是半结构化或非结构化的。相对于结构化问题，半结构化或非结构化问题难以用明确的语言给予清晰的描述，可能需要直观或经验判断，因此会存在若干个“正确”的解决方案，但不存在一种精确的方法或标准来计算出最优解决方案。,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,8.1.2决策支持系统的基本概念2.DSS的基本特征（续）DSS以人机交互方式进行工作。DSS不是要找出决策的结构并使之完全自动化的，而只是对管理人员的决策过程进行支持。DSS利用数据分析和决策模型来实现决策支持，因此，需要将传统的数据存储及检索技术和模型分析技术结合起来。DSS追求的是决策的有效性（Effectiveness），而不是提高决策的效率（Efficiency）。DSS应具有灵活性和适应性，以应付决策环境的改变和管理人员决策方法的变化，支持动态决策。,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,8.1.2决策支持系统的基本概念3.DSS和MIS的区别MIS完成的是例行业务活动中的信息处理任务，而DSS完成的则是支持决策活动，提供决策所需的高层综合信息。MIS追求的目标是提高工作效率，而DSS追求的目标则是提高决策的质量和效果。MIS的设计方法是数据驱动的，而DSS的设计方法则是模型驱动的，也是用户驱动的。,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,8.1.2决策支持系统的基本概念3.DSS和MIS的区别（续）MIS的设计思想是实现一个相对稳定协调的工作系统，努力使系统设计符合实际情况，而DSS的设计思想则是实现一个适应性强的开发系统，应充分发挥人的经验、智慧、判断力和创造性，努力使决策更加正确、更加科学。MIS趋向于信息的集中管理，而DSS则趋向于信息的分散使用。MIS的分析着重体现系统全局的、总体的信息需求，而DSS的分析则着重体现管理人员的信息需求，通常是综合信息或预测信息需求。,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,8.1.2决策支持系统的基本概念3.DSS和MIS的区别（续）DSS是鉴于MIS的不足而推出的、目标不同于MIS的新型管理系统，和MIS是信息技术应用于管理活动的两个不同的发展阶段，其设计思想和工作对象都有所差异。作为人类认识世界的工具，它们是不能相互代替的，各有各的地位和作用。,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,8.1.2决策支持系统的基本概念4.DSS的发展20世纪70年代中期由Keen和ScottMorton首次提出，80年代末引入我国两库系统三库系统四库系统（IDSS）GDSSDDSS,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,8.1.3决策支持系统的基本功能DSS的功能由其系统结构所决定，不同结构的系统，功能不尽相同。DSS的功能至少应具有以下几点：管理并随时提供与决策问题有关的组织内部信息，如订单要求、库存状况、生产能力与财务报表等。收集、管理并提供与决策问题有关的组织外部信息，如政策法规、经济统计、市场行情、同行动态与科技进展等。收集、管理并提供各项决策方案执行情况的反馈信息，如订单或合同执行进程、物料供应计划落实情况、生产计划完成情况等。,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,8.1.3决策支持系统的基本功能（续）能以一定的方式存储和管理与决策问题有关的各种数学模型，如定价模型、投入产出模型、库存控制模型与生产调度模型等，从中选择恰当的模型可以构造适合于具体问题的决策模型。能够存储并提供各种决策常用的数学方法及算法，如回归分析方法、线性规划、整数规划、动态规划、排序算法、最小生成树算法、最短路径算法等。使系统中的数据、模型和方法能容易地修改和添加，如数据模式的变更、模型的连接或修改、各种方法的修改等。能灵活地运用模型和方法对数据进行加工、汇总、分析、预测，得出所需的综合信息与预测信息。,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,8.1.3决策支持系统的基本功能（续）具有方便的人机会话和图像输出功能，能满足随机的数据查询要求，回答“如果则”（Whatif）之类的询问，对使用者提交的方案进行灵敏度分析，或者以新的参数进行模拟得到一个新的方案，也就是说，DSS只是为管理人员做出自己的判断提供支持，最终还是由管理人员在一系列备选方案中得出合理的决策方案；当需要的时候，可以按使用者要求的方式，方便地以图形及表格等丰富的表达方式输出信息、结论及依据等。提供良好的数据通信功能，以保证及时收集所需要的数据，并将加工结果传送给使用者。具有使用者能够忍受的加工速度与响应时间，而不至于影响使用者的情绪。,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,8.1.4决策支持系统的系统结构,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,8.1.4决策支持系统的系统结构1.人机接口系统人机接口系统是任何一个DSS都不可缺少的基本部件，是用户和计算机的接口，在使用者、数据库、模型库、方法库和知识库之间传送命令和数据，其核心是人机界面，目的是为用户提供一个方便、友好的交互环境。在实际工作中，由于DSS通常是由那些需要系统提供决策支持但又对计算机技术或系统内部构造知之甚少的人（通常是管理人员）直接使用的，因此，人机接口系统对DSS的成败有举足轻重的意义，最佳的人机接口系统应当是采用用户习惯的术语和方法，且灵活、简单、具有良好的一致性和适应性。此外，人机接口系统也要便于系统维护人员的使用。,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,8.1.4决策支持系统的系统结构1.人机接口系统（续）为了满足一般用户的要求，人机接口系统应该提供如下功能：（1）用户可以方便地了解系统中现有数据、模型、方法和知识的情况，包括其数量、功能、完整程度、约束条件等。（2）用户可以在系统的提示和帮助下自行选择并运行模型和方法，以取得某种分析或预测结果，为用户的判断提供依据。（3）用户可以提出“如果则”（Whatif）之类的询问，系统应能返回得出的参考意见，为用户的判断提供支持。（4）对用户的输入要有纠错和容错能力，对用户有明确的操作提示。（5）当需要的时候，可以按用户要求的方式，输出易于理解的图形和表格等。（6）在决策完成后，用户可以把反馈结果送入系统，以能够对现有模型进行评价和提出修改意见。,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,8.1.4决策支持系统的系统结构1.人机接口系统（续）对于系统维护人员，人机接口系统应能帮助系统维护人员方便地了解系统运行的状况、分析存在的问题、找出改进的方法，并能迅速而可靠地帮助系统维护人员完成系统的修改任务。随着多媒体技术和人工智能技术（尤其是模式识别和自然语言理解）的发展，人机接口系统可以为管理人员提供声、文、图并茂的交互方式，信息的表达形式更加直观、形象、便于理解，管理人员可以自己习惯的方式（如自然语言、声音、文字、图像等）与DSS进行信息交流，这就是所谓的多媒体人机智能接口。,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,8.1.4决策支持系统的系统结构2.数据库及其管理系统数据库及其管理系统（简称数据库系统）是任何一个DSS都不可缺少的基本部件，用于存储和管理决策所需要的重要数据资源，为系统提供数据支持。DSS和MIS的数据库系统在概念上有许多相同之处，都具有如下一些主要特征：数据独立性、共享性、统一管理性、最小冗余性、可扩充性等。,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,8.1.4决策支持系统的系统结构2.数据库及其管理系统（续）DSS和MIS的数据库系统虽然存在以上一些相同特征，但由于两者的目标和用途不同，因此也存在一些区别，主要表现在以下几个方面：（1）多重数据来源（2）更宽的时间范围（3）更宽松的精确要求（4）数据综合（5）数据预处理和分析,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,8.1.4决策支持系统的系统结构3.模型库及其管理系统数据库系统提供的是制定决策所需要的原始数据，而模型库系统则是对这些原始数据进行加工处理、从而为管理人员提供推理、比较、选择以及分析问题、解答问题的能力。DSS之所以能够对决策的制定提供有效的支持，主要原因在于DSS具有能为管理人员提供以上处理能力的模型库。模型库及其管理系统（简称模型库系统）是传统DSS的核心，是DSS区别于其它信息系统最有特色的部件之一，而且DSS中的数据库需求大多也是由模型库来确定的。,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,8.1.4决策支持系统的系统结构3.模型库及其管理系统（续）传统DSS是模型驱动的。根据功能和用途可将支持决策活动的模型分为若干个模型群，通常有以下几种：（1）预测模型群（2）系统结构模型群（3）数量经济模型群（4）优化模型群（5）不确定模型群（6）决策模型群（7）系统综合模型群,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,8.1.4决策支持系统的系统结构3.模型库及其管理系统（续）模型库是用来存储模型及其基本单元的机构。模型库管理系统是用来创建、利用和管理模型而建立的一个软件系统，主要功能有：（1）创建模型（2）利用模型（3）管理模型,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,8.1.4决策支持系统的系统结构4.方法库及其管理系统方法库及其管理系统（简称方法库系统）用来向系统提供各种决策常用的方法（或算法），如数学方法、数理统计方法、优化方法等，并实现对方法的管理。其目的是为DSS提供一个合适的环境，根据具体问题的决策模型的要求，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，其结果供管理人员使用。在DSS中，方法一般以程序方式存储，常用的方法有：排序算法、分类算法、最小生成树算法、最短路径算法、线性规划、整数规划、动态规划、各种统计算法和各种组合算法等。,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,8.1.4决策支持系统的系统结构4.方法库及其管理系统（续）在DSS中引入方法库系统具有以下主要优点：（1）提供各种通用计算、分析、加工处理的能力。（2）提高模型的运行效率。用户可以根据模型的需要从方法库中调出相应的方法程序，通过它们之间的链接，就可以有效地完成模型的运算和分析。（3）实现方法的共享。由于建立了方法库，就无须为模型库中的每一个模型都配置一组方法程序，而可以共享方法库中相同的方法程序。,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,8.1.4决策支持系统的系统结构5.知识库及其管理系统知识库及其管理系统（简称知识库系统）是DSS中的智能部件，用于模拟人类决策过程中的某些智能行为，用来获取、表示、推理、解释、管理和维护决策所需要的有关规则、因果关系及经验等知识。知识库是知识库系统的核心，其中存储的是那些既不能用数据表示，也不能用模型和方法描述的决策专家的决策知识和经验知识，同时也包括一些特定问题领域的专门知识。拖债达3级以上的客户其信用度比较低与信用度比较低的客户做交易一定要谨慎紧急订货的任务应优先安排,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,8.1.4决策支持系统的系统结构5.知识库及其管理系统（续）对知识的利用是通过推理机来实现的。推理机是知识库系统的核心部件，由一组程序构成，可以从已知事实出发，利用知识推出决策所需要的结论。例如：根据知识库中存储的知识“拖债达3级以上的客户其信用度比较低”和已知事实“客户A拖债达4级”，可以推出“客户A的信用度比较低”这一结论；再根据知识“与信用度比较低的客户做交易一定要谨慎”，又可以推出“与客户A做交易一定要谨慎”这一结论。,8章决策支持与商务智能,案例8-1,某千斤顶厂的销售决策支持某千斤顶厂是研究、开发和制造各类液压千斤顶的专业企业，拥有各种千斤顶装配线20条，年生产能力超过280万台，在市场上的占有率较大，指定的价格通常处于一个领导价格的地位。随着市场经济的进一步发展，千斤顶行业的竞争日趋激烈，如何及时把握市场机会、准确预测市场需求，如何根据市场需求及时调整自己的营销策略等问题对公司高层管理人员提出了更高的要求。为此，厂领导决定使用DSS来支持决策。影响该厂销售情况的主要因素是价格、广告支出和汽车产量，19992008年各年的销售因素数据如表8.1所示。,8章决策支持与商务智能,案例8-1,某千斤顶厂的销售决策支持根据表中数据，应用DSS的销售量预测功能，由回归分析建立该厂的需求预测模型：其中，表示价格，表示广告支出，表示汽车产量，y表示销售量。统计量表明该模型的拟合良好（R2=0.9986），误差较小（标准差=1.9515）。根据预测模型对2008年市场需求进行验算，价格=41.26，广告支出=114.18541，汽车产量=157.00，计算得2008年需求约为268.4396，与实际情况265.3213基本符合（较为宽松的精度要求）。进行“如果则”方式的灵敏度分析，可以回答类似这样的问题：其他不变，广告支出需要达到多少，才能使销售量增长10%？经分析可知，当广告支出达到135.2081万元时，可以实现销售量增长大约10%的目标。,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,8.1.5群体决策支持系统1.GDSS的基本概念群体决策支持系统（GroupDecisionSupportSystem，简称GDSS）是在DSS的基础上利用计算机网络与通信技术、供多个管理人员为了一个共同的目标、通过某种规程相互协作地探寻半结构化或非结构化决策问题解决方案的一类信息系统，体现的是群体决策和群体智慧。GDSS克服了DSS在时间和空间上的限制，为群体决策提供良好的协商与综合决策环境，能让多位管理人员便捷地交流和共享信息，集思广益地共同参与大规模的重大问题的决策。,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,8.1.5群体决策支持系统1.GDSS的基本概念,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,8.1.5群体决策支持系统1.GDSS的基本概念GDSS具有以下一些特点：不受时间和空间的限制。能让管理人员便捷地相互交流和共享信息，减少片面性。能使管理人员克服消极的心理影响，无保留地发表自己的意见。能集思广益，激发管理人员思路，使问题的方案尽可能趋于完美。能防止小集体主义及个性对决策结果的影响。能提高决策群体成员对决策结果的满意程度和置信度。群体越大效果越显著。,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,8.1.5群体决策支持系统2.GDSS的类型,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,8.1.5群体决策支持系统3.GDSS的组成,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,8.1.6智能决策支持系统1.IDSS的基本概念智能决策支持系统（IntelligentDecisionSupportSystem，简称IDSS）是把人工智能技术，特别是专家系统应用于传统DSS而发展起来的。一个IDSS应由数据库系统、模型库系统、方法库系统、人机接口系统和智能部件这五个基本部分组成，其中的智能部件通常就是前述的知识库系统。需要注意的是，这里所说的知识库系统不仅包括知识库和相应的知识库管理，而且还包括推理、解释等功能。,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,8.1.6智能决策支持系统1.IDSS的基本概念知识库系统存在和专家系统同样的问题，即难以对知识进行自动获取。为了克服这一问题，IDSS通常采用机器学习技术来实现知识的自动获取和学习，其中，比较具有代表性的机器学习技术就是人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，简称ANN）。此外，为了更方便地与人交互，使不熟悉计算机的人也能方便地使用DSS，IDSS在人机接口系统中还加入了自然语言处理的功能，可以接受以自然语言或接近自然语言的方式表达的决策问题和决策目标，以及以自然语言或接近自然语言的方式输出系统得到的决策方案，从而在很大程度上改善了DSS的易用性。因此，和传统的DSS相比，IDSS在决策问题的输入和描述、决策过程的推理和求解、决策方案的输出等方面都有显著的改进，向着人类靠近了一大步。,8章决策支持与商务智能,8.1决策支持系统,8.1.6智能决策支持系统2.IDSS的构成,8章决策支持与商务智能,案例8-2,某钢铁企业铁水运输调度的智能决策支持铁水运输是大型钢铁企业的一个重要的物流环节，在大型钢铁企业中，一般由多座高炉向多座炼钢厂运送铁水，而且途中要经过多个工位点如铁水预处理、扒渣、倒罐站、脱硫等。运输铁水的机车和鱼雷罐车往往也有十多台，该调度问题是一个典型NP问题。一般情况下采用人工调度的方法，有的企业采用的是建立机车调度指令库的方法，但由于这个问题的组合情况实在太多，情形非常复杂，指令库的条件难以完全和实际情况相匹配，所以往往无法自动生成指令，应用效果很不理想。另外，由于运输环节多，常常会出现一些异常情况，使铁水运输调度更加困难，,8章决策支持与商务智能,案例8-2,某钢铁企业铁水运输调度的智能决策支持采用CBR技术的相似性推理，一方面可以大大减少指令库中的指令，利用相似性可以对这些指令进行提取和归类；另一方面也可以使自动生成调度指令成为可能。利用铁水运输的仿真系统可以离线研究各种条件下的运输调度方案，即便是实际没有发生的情况，也可以通过仿真运行和比较得到最优或较优的运输调度方案，经过一定处理后放入知识库。CBR技术的相似性推理可以通过访问知识库中和当前情况相类似的运输调度方案来自动获得当前情况下的调度指令；此外，它所具有的自学习能力也保证了其推理能力的不断增强。,8章决策支持与商务智能,8.2地理信息系统,主要内容8.2.1地理信息系统的基本概念8.2.2地理信息系统的组成8.2.3地理信息系统的基本功能8.2.4地理信息系统的主要应用,8章决策支持与商务智能,8.2地理信息系统,8.2.1地理信息系统的基本概念1.GIS的基本概念地理信息系统（GeographicInformationSystem或Geo-InformationSystem，简称GIS）有时又称为地学信息系统或资源与环境信息系统（ResourceandEnvironmentalInformationSystem），是在计算机软硬件系统的支持下，以地理空间数据库（GeospatialDatabase）为基础，支持地理空间数据的采集、建模、管理、分析、处理和显示，为与地理研究和地理决策等有关的决策提供支持的信息系统。简单地说，GIS就是综合分析和处理地理空间数据的信息系统（或决策支持系统）。,8章决策支持与商务智能,8.2地理信息系统,8.2.1地理信息系统的基本概念1.GIS的基本特征GIS的物理外壳是计算机化的技术系统。它由若干个相互关联的子系统构成，如数据采集子系统、数据管理子系统、数据处理和分析子系统、可视化表达和输出子系统等，这些子系统的优劣、结构直接影响着GIS的硬件平台、功能、效率、数据处理方式和产品类型。GIS的操作对象是地理空间数据，即点、线、面、体这类有三维要素的地理实体。地理空间数据的最根本特点是每一个数据都要按照统一的地理坐标进行编码，实现对其定位、定性和定量的描述，也就是说，GIS是一种以地理坐标为骨干的信息系统，具有公共的地理定位基础，这是GIS区别于其它类型信息系统的根本标志，也是其技术难点之所在。GIS中的“地理”并非狭义地指地理学，而是广义地指地理坐标参照系统中的空间数据、属性数据以及以此为基础演绎出来的知识。,8章决策支持与商务智能,8.2地理信息系统,8.2.1地理信息系统的基本概念1.GIS的基本特征（续）GIS的技术优势在于它的空间分析能力。GIS独特的地理空间分析能力、快速的空间定位和复杂的查询能力、强大的图形处理和表达能力、空间模拟和空间决策支持能力等，可产生常规方法难以获得的重要信息，这是GIS的重要贡献。GIS和地理学、测绘学有着密切的关系。地理学是GIS的理论依托，为GIS提供有关空间分析的基本观点和方法。大地测量、工程测量、矿山测量、地籍测量、航空摄影测量和遥感技术为GIS中的空间实体提供各种不同比例尺和精度的定位数据；电子速测仪、GPS全球定位技术、解析或数字摄影测量工作站、遥感图像处理系统等现代测绘技术的使用，可直接、快速和自动地获取空间目标的数字信息产品，为GIS提供丰富和更加实时的信息源，并促使GIS向着更高层次发展。,8章决策支持与商务智能,案例8-3,GIS在某冷箱运输公司中的应用某冷箱运输公司采用GIS可以为货运委托人全面了解货物的各方面信息提供支持。,8章决策支持与商务智能,案例8-3,GIS在某冷箱运输公司中的应用该公司在冷箱监控装置中增加了GPS模块和天线装置，通过接收定位卫星的定位信息得到冷箱的地理位置。冷箱的位置信息连同温湿度等信息一起通过GSM/GPRS网络返回到监控中心。监控中心采用GIS提供全国范围内的地理空间数据，并采用专业的GIS软件平台对地理空间数据和冷箱的状态数据（位置和温湿度等信息）进行整合，货运委托人通过网站就可以看到货物的位置和温湿度等相关的状态信息。,8章决策支持与商务智能,8.2地理信息系统,8.2.2地理信息系统的组成计算机硬件系统计算机软件系统系统开发、管理和操作人员地理空间数据空间数据几何数据：用于标识地理实体在自然界或包含某个区域的地图中的空间位置。关系数据：用于标识两个地理实体之间的距离、方位、连通、邻接、包含等关系。属性数据：是与地理实体相联系的非几何地理变量或地理意义。,8章决策支持与商务智能,8.2地理信息系统,8.2.3地理信息系统的基本功能为了满足各种应用需求，GIS通常需要回答以下5个方面的问题：位置（Locations）条件（Conditions）变化趋势（Trends）模式（Patterns）模型（Models）,8章决策支持与商务智能,8.2地理信息系统,8.2.4地理信息系统的主要应用资源清查城市与区域规划灾害监测环境管理宏观决策,8章决策支持与商务智能,8.3人工智能与专家系统,主要内容8.3.1人工智能的概念和发展8.3.2人工智能的应用领域8.3.3专家系统的定义和基本特征8.3.4专家系统的应用类型,8章决策支持与商务智能,8.3人工智能与专家系统,8.3.1人工智能的概念和发展人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，研究如何用计算机来模拟人类的智能活动，求解需要人类智力才能解决的复杂问题，如定理证明、医疗诊断、下棋、管理决策、自然语言理解、手写字符识别等，从而实现对人类智能的模拟、延伸和扩展。因此，人工智能又叫机器智能或模拟智能。,8章决策支持与商务智能,8.3人工智能与专家系统,8.3.1人工智能的概念和发展1956年在美国达特茅斯（Dartmouth）大学召开的一次历史性聚会被认为是人工智能学科正式诞生的标志。自此开始，人工智能在争议、困难和挑战中不断发展壮大，新思想、新观点、新理论、新技术不断涌现，成为20世纪最伟大的科学成就之一。形成时期（1956-1969）发展时期（1970年以后）,8章决策支持与商务智能,8.3人工智能与专家系统,8.3.2人工智能的应用领域专家系统自然语言理解数据库的智能检索定理证明博弈机器人学,8章决策支持与商务智能,8.3人工智能与专家系统,8.3.3专家系统的定义和基本特征自1968年费根鲍姆等人研制完成世界上第一个专家系统DENDRAL以来，专家系统得到了迅猛发展，目前已经成为人工智能中一个最活跃、也最有成效的研究领域。迄今为止，专家系统还没有一个公认的严格定义。一般而言，专家系统（ExpertSystem，简称ES）就是一种在相关领域内具有专家水平解题能力的智能程序系统，它运用领域专家多年来积累的经验和专门知识，模拟人类专家求解问题的思维过程，求解需要人类专家才能解决的领域难题。,8章决策支持与商务智能,8.3人工智能与专家系统,8.3.3专家系统的定义和基本特征根据定义，专家系统一般具有如下一些基本特征：具有专家水平的专门知识能进行有效的推理具有获取知识的能力具有透明性具有交互性具有灵活性实用性此外，专家系统还具有启发性、复杂性等基本特征。为实现这些基本特征，专家系统一般都包括人机接口、推理机、知识库及其管理系统、数据库及其管理系统、知识获取机构、解释机构这6个基本组成部分。,8章决策支持与商务智能,8.3人工智能与专家系统,8.3.3专家系统的定义和基本特征,8章决策支持与商务智能,8.3人工智能与专家系统,8.3.3专家系统的定义和基本特征根据定义，虽然专家系统也是一个程序系统，但它和常规的计算机程序有所不同，主要特点有：专家系统则是数据驱动的，是不断运用知识进行推理的过程，某条知识能否用来推理，不是由程序指令决定的，而是由当前的问题求解状态（即数据，存放在专家系统的数据库中）决定的，表述为：专家系统=知识+推理专家系统面向的则是符号处理和知识推理。专家系统处理的数据和知识大多则是不确定的。专家系统则一般具有解释功能，能对自己的行为做出解释。,8章决策支持与商务智能,8.3人工智能与专家系统,8.3.4专家系统的应用类型解释型专家系统预测型专家系统诊断型专家系统设计型专家系统规划型专家系统控制型专家系统监测型专家系统（或监视型专家系统）维修型专家系统教育型专家系统调试型专家系统决策型专家系统管理型专家系统,8章决策支持与商务智能,8.4商务智能,主要内容8.4.1商务智能的概念8.4.2商务智能的技术体系8.4.3商务智能的应用举例,8章决策支持与商务智能,8.4商务智能,8.4.1商务智能的概念商务智能（BusinessIntelligence，简称BI）最初是由美国加特纳（Gartner）公司的分析师HowardDresner于1996年提出来的，经过十多年的发展已经日趋成熟，在中国也正处于蓬勃发展的时期。关于商务智能的含义，不同学者根据自己的理解给予了不同看法，主要有以下几种：商务智能是指通过数据的收集、管理、分析以及转化，使数据成为可以用的信息，从而获得必要的洞察力和理解力，更好地辅助决策和指导行为。商务智能是运用了数据仓库、在线分析处理和数据挖掘技术来处理和分析数据的技术，用户可以无障碍地直接查询和分析数据库和数据仓库，找出影响商业活动的关键因素，最终帮助用户做出更好、更合理的决策。商务智能是应用于Internet上的集查询、报表、分析为一体的在线分析处理工具，企业用户在客户端可对数据进行深层次的挖掘、钻取、切片等分析处理，轻松完成数据的分析处理、报表统计工作。商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，增强企业的综合竞争力。,8章决策支持与商务智能,8.4商务智能,8.4.1商务智能的概念简言之，商务智能是对企业收集到的各种商务数据进行管理和分析，将其转化为有用的商务知识，并以此来更好地辅助管理人员进行正确商务决策的工具。在这个定义中，需要注意以下几点：数据的收集工作十分重要，是管理和分析的前提，必须引起企业的高度重视。不但要收集来自企业内部各业务信息系统的商品、订单、库存、交易账目、员工和客户资料等内部数据，还要收集来自企业所处行业和竞争对手的各种外部数据。由于数据来源的多样性，对数据的管理包括数据的抽取、转换、清洗、装载和整合等工作，其目的主要是为了提高数据的质量。这里的分析是一个广泛的概念，包括对数据的查询、统计与报表、在线分析处理、数据挖掘等，通过对数据的分析可以将其转化为决策所需要的知识。大多数人理解的商务智能都集中在这些分析工具上。更好地辅助管理人员进行正确决策是商务智能的功能和目的。企业能否利用好这一功能、实现这一目的在很大程度上还要取决于管理人员的意识以及决策科学化、民主化的成分。,8章决策支持与商务智能,8.4商务智能,8.4.2商务智能的技术体系商务智能的技术体系主要由数据仓库、在线分析处理和数据挖掘这3部分组成。1.数据仓库（DataWarehouse，DW）数据仓库就是面向主题的、集成的、稳定的且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策。2.在线分析处理（On-LineAnalyticalProcessing，OLAP）在线分析处理使分析人员和管理人员能够从多个角度对从原始数据转化而来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业维特性的信息进行快速、一致、交互式的访问，从而获得对数据更深入的了解。,8章决策支持与商务智能,8.4商务智能,8.4.2商务智能的技术体系OLAP的主要特点是直接仿照用户的多角度思考模式，预先为用户创建相应的多维数据模型（又称数据立方体）。一旦多维数据模型创建完成，用户就可以快速地从各个分析角度来获取数据，也能动态地在各个分析角度之间进行切换，或者进行多角度综合分析，具有极大的分析灵活性，它从设计理念和真正实现上都与传统的MIS有着本质的区别。,图8.11数据立方体的一个例子,8章决策支持与商务智能,8.4商务智能,8.4.2商务智能的技术体系多维数据模型上的OLAP操作可以方便地实现用户分析角度的上述改变，主要有：钻取（Drill-up和Drill-down）向下钻取（Drill-down）向上钻取（Drill-up）切片（Slice）切块（Dice）旋转（Pivot）,8章决策支持与商务智能,8.4商务智能,8.4.2商务智能的技术体系3.数据挖掘（DataMining，简称DM