决策支持与人工智能企业的智囊

第十六讲决策支持与人工智能：企业的智囊商务智能分析方法统计分析数据挖掘人工智能统计分析研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映客观现象总体数量的数据，以便给出正确认识。客户的平均年龄？平均收入水平？销售额？销售额是否与销售员的年龄、广告的强度等有密切关系？如果有关系，它们之间是什么关系？关系强度如何？数据挖掘：多功能分析从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。知识形成过程数据信息知识商务智能行为案例：零售店的尿布与啤酒购物篮分析：零售店的尿布与啤酒经常一起被销售知识：啤酒和尿布摆放在一起零售店：周五晚上尿布销量在一周尿布销量总量中占很大比例知识：促销尿布？商务智能：谁买？为什么买？互补品？知识：周五晚上在尿布附近促销啤酒！！！数据挖掘分类关联分析：决定哪些事情将一起发生分类：如信用卡申请者，分类为低、中、高风险；客户流失风险分析聚类：对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。客户细分，哪一种类的促销对客户响应最好？分类举例：决策树分类举例：决策树分类举例：决策树聚类假设某银行拥有以下下数据：1．客户号；；

2．储蓄蓄账户余额；；

3．活期期账户余额；；

4．投资资账户余额；；

5．日均均交易次数；；

6．信用用卡支付模式式；

7．是是否有抵押贷贷款；

8．．是否有赊账账额度；9．客户年龄龄；

10．．客户性别；；

11．客客户婚姻状况况；

12．．客户家庭情情况（孩子数数）；

13．客户年收收入；

14．客户是否否拥有一辆以以上小汽车；；

15．客客户流失状态态。K-means聚类算法人工智能：智智能计算人工神经网络络遗传算法模拟退火算法法模糊数学等等智能计算也称“软计计算”，是们们受自然（生生物界）规律律的启迪，根根据其原理，，模仿求解问问题的算法。。从自然界得到到启迪，模仿仿其结构进行行发明创造，，这就是仿生生学。这是我我们向自然界界学习的一个个方面。另一方面，还还可以利用仿仿生原理进行行设计(包括设计算法法)，这就是智能能计算的思想想。如人工神经网网络技术、遗遗传算法、模模拟退火算法法等。人工神经网络络指模拟人脑神神经系统的结结构和功能，，运用大量的的处理部件，，由人工方式式构造的网络络系统突破了传统的的、线性处理理的数字电子子计算机的局局限，是一个个非线形动力力学系统，并并以分布式存存储和并行协协同处理为特特色单个神经经元的结结构和功功能极其其简单有有限，但但是大量量的神经经元构成成的网络络系统所所实现的的行为却却是极其其丰富多多彩的人工神经经网络神经元隐藏单元元输入输出人工神经经网络隐藏层输出层输入层隐藏单元元输入隐藏输出ß10+ß11A+ß12B+ß13Cß1+ß2AGE+ß3INCCOMBINATIONACTIVATIONtanh(ß1+ß2AGE+ß3INC)=Aß4+ß5AGE+ß6INCtanh(ß4+ß5AGE+ß6INC)=Bß7+ß8AGE+ß9INCtanh(ß7+ß8AGE+ß9INC)=CCOMBINATIONCOMBINATIONACTIVATIONCOMBINATIONACTIVATION年龄收入人工神神经网网络规则：：两个个以上上输入入为1时，则则输出出为1人工神神经网网络人工神神经网网络人工神神经网网络训练神神经网网络即即调整整神经经元的的权重重人工神神经网网络的应用用神经网网络的的应用用案例例：银银行信用卡持有者的年龄、收入和职业信用卡显示的大额购买额度大额购买次数大额购买交易地点良好的交易可能是欺诈性交易输入层隐藏层输出层遗传算算法（GeneticAlgorithm：GA）遗传算算法是是一类类通过过模拟拟生物物界自自然选选择和和自然然遗传传机制制的随随机化化搜索索算法法，由由美国国J.Holand教授于于1975年首次次提出出。它是利利用某某种编编码技技术作作用于于称为为染色色体的的二进进制数数串，，其基基本思思想是是模拟拟由这这些串串组成成的种种群的的进化化过程程，通通过有有组织织地然然而是是随机机地信信息交交换来来重新新组合合那些些适应应性好好的串串遗传算算法对对求解解问题题的本本身一一无所所知，，它所所需要要的仅仅是对对算法法所产产生的的每个个染色色体进进行评评价，，并根根据适适应性性来选选择染染色体体，使使适应应性好好的染染色体体比适适应性性差的的染色色体有有更多多的繁繁殖机机会。。遗传操操作采用整整数的的二进进制编编码x={10111}表示了了16+4+2+1=23初始化化种群群计算适适应度度选择交叉变异停止条条件最优个个体是否遗传算算法流程图图优点：解决非非线性性最优优化问问题可以简简化复复杂的的目标标函数数以及及制约约条件件最优化化过程程相对对简单单缺点：不能很很清楚楚地表表示对对那些些部分分进行行了遗遗传运运算不能对对数据据进行行可视视化解解释TSP问题题位置编号X坐标Y坐标116.4796.1216.4794.44320.0992.54422.3993.37525.2397.2462296.05720.4797.02817.296.29916.397.381014.0598.121116.5397.381221.5295.591319.4197.131420.0992.55TSP问题题随机路路线为为：4—>5——>10——>11——>13——>14——>1—>8——>12——>7—>6——>3—>2——>9—>411——>7—>10—>4——>12——>9—>14—>8——>13——>5—>2——>3—>6——>1—>118—>7——>9—>12—>2——>5—>1——>4—>11—>14—>6——>3—>13—>10—>8……………总距离离：71.1144TSP问题题最优解解路线线:5—>4——>3—>14—>2——>1—>10—>9——>11——>8—>13—>7——>12——>6—>5总距离离：29.3405大数据据或称巨巨量资资料，，指的的是所所涉及及的资资料量量规模模巨大大到无无法透透过目目前主主流软软件工工具，，在合合理时时间内内达到到撷取取、管管理、、处理理、并并整理理成为为帮助助企业业经营营决策策更积积极目目的的的资讯讯。大数据据更准准确的的应该该叫““大数数据挖挖掘””大数据据-资资料一天之之中，，互联联网产产生的的全部部内容容可以以刻满满1.68亿张DVD；发出出的邮邮件有有2940亿封之之多（（相当当于美美国两两年的的纸质质信件件数量量）；；发出出的社社区帖帖子达达200万个（（相当当于《时代》杂志770年的文文字量量）；；卖出出的手手机为为37.8万台，，高于于全球球每天天出生生的婴婴儿数数量37.1万……截止到到2012年，数数据量量已经经从TB（1024GB=1TB）级别别跃升升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至至ZB(1024EB=1ZB)级别。。国际际数据据公司司（IDC）的研研究结结果表表明，，2008年全球球产生生的数数据量量为0.49ZB，2009年的数数据量量为0.8ZB，2010年增长长为1.2ZB，2011年的数数量更更是高高达1.82ZB，相当当于全全球每每人产产生200GB以上的的数据据。而而到2012年为止止，人人类生生产的的所有有印刷刷材料料的数数据量量是200PB，全人人类历历史上上说过过的所所有话话的数数据量量大约约是5EB。IBM的研究称称，整个个人类文文明所获获得的全全部数据据中，有有90%是过去两两年内产产生的。。而到了了2020年，全世世界所产产生的数数据规模模将达到到今天的的44倍。大数据-案例你开心他他就买，，你焦虑虑他就抛抛华尔街““德温特特资本市市场”公公司首席席执行官官保罗·霍廷每天天的工作作之一，，就是利利用电脑脑程序分分析全球球3.4亿微博账账户的留留言，进进而判断