《决策支持与商务智能》课程实验指导书
第五章 决策支持和商务智能
早期的管理信息系统主要为管理者提供预定的报告，
而DSS则是在人和计算机交互的过程中帮助决策者探索 可能的方案，为管理者提供决策所需的信息。 管理信息系统和决策支持系统各自代表了信息系统发 展过程中的某一阶段，但至今它们仍在不断地发展，而 且是相互交叉的关系。 管理信息系统是面向管理的信息系统，决策支持系统 则是面向决策的信息系统。 决策支持系统在组织中可能是一个独立的系统，也可 能作为管理信息系统的一个高层子系统而存在。
Management Information System
张 戈 zhangge0606@
© 2010 SDIE
MIS
BI
DSS&专 家系统
数据
信息
知识
决策
决策支持系统、商务智能以及专 家系统在组织信息管理过程中发挥的 作用
Page 2
行动
利润
BI&DSS
MIS（ERP、 CRM、SCM）
是CRM的重要组成部分。华尔街的零售业经济公司利用 决策支持系统分析客户行为和目标，从而展现机遇并警 示经纪人注意最新出现的问题。
Page 16
3 决策支持系统的特征
面向组织中上层管理人员经常面临的半结构化问题； 把模型和分析技术与传统的数据存储技术及检索技术
结合起来；
易于为非计算机专业人员以交互会话的方式使用； 强调对环境及用户决策方法改变的灵活性及适应性； 支持但不是代替高层决策者制定决策。 充分利用先进信息技术快速传递和处理信息。
Page 30
会计---用于审计、税务计划、管理咨询和培训方面
医药---在兼顾多方面因素（如患者病史、感染源以及
现有药品的价格）情况下开出抗生素处方
财务管理---辨别银行贷款部门中有拖欠倾向的账户
决策支持和商务智能课件
本章小结
本章分为两大部分，第一部分是介绍决策支持系统，第二部分是介绍商务智能系统。第一部分首先从相关概念入手，分别介绍了决策、决策支持系统、智能决策支持系统、人工智能、专家系统、群体决策支持系统等相关概念，然后重点介绍了决策支持系统的原理，包括决策支持系统的概念模型和结构模型，接着又简单介绍了智能决策支持系统和群体决策支持系统的结构，同时结合我国的实际情况，介绍了决策支持系统的具体应用情况，最后做了一个小结，将本章的决策支持系统与之前所学的管理信息系统做了一番比较，希望能够加深学生对这两个概念的区别与联系。第二部分首先介绍了商务智能的概念，以及它的结构与原理，然后结合国内外的实际情况，介绍了商务智能应用的三个层次以及发展趋势。
Contents
决策支持系统
1
商务智能
2
第二节 商务智能
一、商务智能的概念 商务智能是帮助企业提高决策能力和运营能力的概念、方法、过程以及软件的集合。 （1）信息系统层面 （2）数据分析层面 （3）知识发现层面 （4）战略层面 功能： （一）数据管理功能。 （二）数据分析功能。 （三）知识发现功能。 （四）企业优化功能。
关键术语
决策、结构化、半结构化、决策支持系统（DSS）、智能决策支持系统（IDSS）、人工智能（AI）、专家系统、群体决策支持系统（GDSS）、概念模型、结构模型、数据库、 模型库、知识库、方法库、人机接口、推理机、商务智能、OLTP、OLAP、 数据挖掘
思考题
1. 怎么理解决策？ 2. 什么是决策支持系统？决策支持系统的基本特征是什么？ 3. 专家系统的特点是什么？ 4. 群体决策支持系统的功能有哪些？ 5. 决策支持系统的结构模型包括哪些？ 6. DSS与MIS的关系问题一直是学术界讨论的热点。请谈谈你对二者关系的认识？ 7. 什么是商务智能？商务智能的功能有哪些？ 8. 请简单描述下商务智能的基本运作过程。
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。
04第四章决策支持与商务智能
风险决策和不确定性决策
路漫漫其修远兮, 吾将上下而求索
三、决策的过程
• 1、西蒙的决策过程模式 • 2、卡耐基决策过程模式 • 3、马尔可夫决策过程模式 • 4、渐进型决策过程模式
路漫漫其修远兮, 吾将上下而求索
1、西蒙的决策过程模式
• 他们认为，人是坚持寻求最大价值的经济人。经济人具有最大限度 的理性，能为实现组织和个人目标而作出最优的选择。其在决策上 的表现是：决策前能全盘考虑一切行动，以及这些行动所产生的影 响；决策者根据自身的价值标准，选择最大价值的行动为对策。这 种理论只是假设人在完全理性下决策，而不是在实际决策中的状态 。
• 这种多阶段决策处于一种动态变化之中。
路漫漫其修远兮, 吾将上下而求索
4、渐进型决策过程模式
• 亨利·明茨伯格和他在麦吉尔大学的同事从另一个角度 决策。他们确定了25个组织决策并从始至终跟踪与这 的事件。他们的研究识别了决策过程中的每一个顺序 决策的方法叫渐进型决策过程模式，这种模式较少强 式所涉及的政治、社会因素而较多研究了从问题发现 的活动的结构化顺序。
采用对联合团队较为 满意的可选方案
路漫漫其修远兮, 吾将上下而求索
• 卡耐基模式指出通过一个管理者联合团队建立认同 是组织决策的主要部分，这在高层决策中尤其正确 。
• 讨论和磋商是极为费时的，所以方案搜寻过程通常 很简单，只需挑选那些令人满意而不是最优的解决 方案。当问题是程序化的，组织将依赖以前的程序 和惯例。规则和程序避免了形成新的管理者联合团 队和政策磋商的需要。然而，非程序化的决策需要 磋商和冲突解决。
• 组织决策的卡耐基模式主要由希而特(Richard Cyert)、马奇 March)、赫伯特·西蒙 (Herbert Simon)提出并加以发展，他 基梅隆大学有关，此法因此而得名。
决策支持系统和商业智能
– 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.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、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：
推理说明
用 户
用户 查询 接口
• 5.专家系统开发方案 高
– 内部开发
• 从头开发
• 以专家系统外壳进行开发 开发
– 采购现有软件产品
成本
从头开发 从外壳开发
利用现有
的软件包 低
低
开发专家系统的时间
高
人工智能与专家系统
—专家系统及人工智能的应用
• 信息的管理和检索
• AI和嵌入产品中的专家系统
• 工厂布局
• 医院及医疗设施
• 援助接待处和援助
决策支持系统—决策和问题解答
• 1.决策是问题解答的一个组成部分
– 问题解答
• 情报时期— 认识和确定潜在的困难和机会 • 设计时期— 确定问题解答可选择的方案 • 选择时期--选择一种行动方案 • 实施时期– 确定的行动方案开始生效 • 监控时期—决策者们评估问题解答方案实施效果
决策
情报
设计
选择
3. 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 够灵活地完成模型的存储、管理和运行以及动态建模的功能。
4. 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 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 和事实），包括知识的获取、表达、管理等功能。
决策支持系统与商业智能
目录
• 决策支持系统概述 • 商业智能基础 • 决策支持系统与商业智能的关联 • 基于商业智能的决策支持系统构建 • 决策支持系统与商业智能的典型案例 • 挑战与展望
01 决策支持系统概述
定义与发展历程
定义
决策支持系统（Decision Support System，DSS）是一种基于计算机技术的 交互式信息系统，旨在帮助决策者通过数据分析和模型化方法，解决半结构化 或非结构化问题。
商业智能的核心技术与应用领域
商业智能的核心技术包括数据仓库、在线分析处理 （OLAP）、数据挖掘和可视化技术等，这些技术为商业智 能提供了强大的数据处理和分析能力。
商业智能的应用领域广泛，包括市场营销、客户关系管理 、供应链管理、财务管理和风险管理等，这些领域都可以 通过商业智能来提高决策效率和准确性。
两者之间的互补与协同作用
互补性
决策支持系统提供结构化决策过程和方法，而商业智能提 供数据分析和挖掘能力，两者相互补充，共同支持更全面、 准确的决策。
协同作用
决策支持系统和商业智能在数据收集、处理、分析和呈现 等方面协同工作，形成一个完整、高效的决策支持体系。
相互促进
随着商业智能技术的不断发展和完善，决策支持系统的功 能和性能也不断提升，两者相互促进，推动决策支持领域 的发展。
商业智能在决策支持系统中的应用
数据可视化
商业智能通过数据可视化技术，将复杂的数 据以直观、易理解的方式呈现给决策者，提 高决策效率和准确性。
关键绩效指标（KPI）监控
商业智能帮助决策支持系统实时监控关键绩效指标 ，及时发现潜在问题和机会，为决策提供实时支持 。
多维度分析
商业智能提供多维度分析功能，使得决策支 持系统能够从不同角度审视问题，发现更多 潜在因素和解决方案。
重庆工商大学《决策支持系统》课程实验指导书.
《决策支持系统》课程实验指导书重庆工商大学管理学院目录实验一、优化算法程序设计 (3)1.进退法 (3)2.黄金分割法 (5)3.二次插值法 (6)实验一、优化算法程序设计1.进退法实验目的:理解进退法确定函数极小值区间和求极小值的过程和原理, 完成程序设计并得出正确结果。
实验内容:用进退法确定函数432( 46164f x x x x x =−−−+最小值所在的区间和最小值。
(1、进退法求函数极小值实验步骤:选择一种自己熟悉的语言进行程序设计,这里以 Visual Basic 6.0为例。
设计好界面后进行编码,以完成算法所要求的目的。
任意取初始点和初始步长 (注意不能为 0,并取所要求的计算精度0a 0h 0h ε,令0, 0x a h h ==,计算 1( f x ϕ=。
计算 2( f x h ϕ=+。
如果21ϕϕ<,令 x x h =+, 12ϕϕ=, 2h h =,转 4。
若21ϕϕ≥,判断||h ε≤?若||h ε≤,则停止迭代, *x x =。
否则,令4hh =−,转 4。
实验结果:此函数的精确结果是,最优解为 *4x =,最小值为min 156=−,大致应该得到如下的运行结果:(2、进退法搜索函数极小值所在区间实验步骤: 给定初始点和 ,令 , 0a 0h 10a a =0h h =。
令 ,计算 21a a =+h 11( y f a =, 22( y f a =。
若21y y >,令。
313, , h h a a y y =−==123 2121, a a y y ==, 。
232, a a y y ==3233, (a a h y f a =+=,若 3y y >,令 2h h =,转 4。
否则,输出区间。
13(, a a 实验结果:应该注意给定的初始点和初始步长不同的话, 计算出来的搜索区间会有所不同,但最小值必定在所求区间内。
如取000, 2a h ==时计算出来的搜索区间为:当取时,计算出来的搜索区间如下,此函数的最小值点为 ,可见最小值点在所求的搜索区间内。
mis_C8决策支持与商务智能-文档资料
– 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。
– 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。
8.1 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。
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。
第8章 决策支持与商务智能
学习目标
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
(商务智能)实验五决策支持和商务智能最全版
（商务智能)实验五决策支持和商务智能实验五决策支持和商务智能（4学时）一、实验目的1．理解DSS支持管理人员解决半结构化、非结构化决策问题。
2．理解DSS基本部件中的数据库及其管理系统、模型库及其管理系统、方法库及其管理系统如何综合运用有关数据、求解模型、计算方法等。
3．掌握相关的数理统计与定量分析方法在MicrosoftExcel2010中的具体操作；了解MicrosoftExcel2010在企业管理与决策、个人日常生活中的高级应用。
4．在SQLServer中体验和认识OLAP在决策支持中的应用，以及数据挖掘如何发现隐藏在数据中的有用信息并辅助于决策。
二、实验内容实验5-1指数平滑预测法实验背景：指数平滑法是依据事物变化的连续性原理，通过掌握事物过去运动轨迹（即利用历史数据）来预测未来事物发展的规律的一种预测方法。
这里采用Excel2003中的指数平滑计算公式：公式中的S t+1和S t分别代表第t+1期和第t期的指数平滑值，y t代表第t期的变量原始数据；α是阻尼系数，其中0<α<1。
公式中的t+1期平滑值S t+1就是预测值。
经过迭代，并取S1=y1，我们可以将公式化为：从此形式不难发现，新估计值等于各期原始数据的加权平均值，且各期原始数据的权重随着期数的前推以指数形式衰减，阻尼系数α决定了权重衰减速度。
α值越小，权重衰减速度越快，相应的，近期数据在预测值S t+1中所占的比重越大；α增大，权重衰减速度减慢，近期数据对S t+1值的影响程度也随之减弱；α越接近1，S t+1值越接近全部数据的平均数据值。
下面，以实例说明利用Excel进行指数平滑预测的步骤以及α对预测结果的影响。
实验数据：假设某商场2014年家电部销售额（百万元）的记录如表5.1所示，现用指数平滑预测法，分别取α=0.2、α=0.5和α=0.8对2015年1月份的销售额进行预测，并比较α的3种不同取值对预测结果的影响。
优秀课件精选——《决策支持与商务智能》
执教教师：XXX
管理信息系统
第7章 决策支持与商务智能
学习目标
了解决策支持系统的基本概念、功能及构成 了解决策支持系统发展的主要分支
理解商务智能的涵义及应用
第7章 决策支持与商务智能
第7章 决策支持与商务智能
• 主要内容
7.1 决策支持系统 7.2 决策支持系统的发展 7.3 商务智能
（2）形成备选方案 在明确决策问题之后，就可以着手形成备选方案。这一过程需要综合
运用有关数据、求解模型、计算方法和有关知识等。通常可以通过所建 决策模型的分析和知识推理尽可能找出所有可行的备选方案，如新商场 的所有可选地址等，这些方案或能解决问题，或能满足需要，或能抓住 机遇等。
第7章 决策支持与商务智能
第7章 决策支持与商务智能
7.71.1决.2 决策策支支持持系统系的统基本概念
2．传统DSS的主要特点 （1）用于支持半结构化和非结构化决策； （2）以计算机方式辅助决策，而不是代替人的决策； （3）使用大量的数据和多个模型分析决策问题； （4）可支持决策制定过程各个阶段，包括情报、设计、选
择和实施等过程； （5）人机交互界面友好，有较强的图形功能及自然语言交
7.71.1决.1 决策策模支型持系统
（3）评价 这是对上一阶段得出的备选方案按事先确定的目标和评价标准进行
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。在评价时，先按评价标准得出评价指标，再按这些评价指标进行 综合评价。例如，在商场选址问题中，为获得最大利润，评价指标可 能包括所在地区人口密度及其收入情况、所在地区交通情况、所在地 区竞争对手情况等；又如，在先进评选问题中，为评价员工的先进性， 评价指标可能包括品行、业绩、贡献、专业、特长等。
第8章 商务智能与决策支持 《管理信息系统》PPT课件
决策支持系统的功能
（1）信息服务 （2）科学计算 （3）辅助决策 （4）人工智能
412
8.3 商务智能与决策支持
001国1 0外01对0 1经01理0 1支10持1 0系00统1 0的10研0 1究01起1 源于20世纪80年代初期，最具代 表性的有以下几种： （1）Rocuart和Treacy从解决问题的对象和主要使用的技术角 度，通过与决策支持系统进行比较，认为经理支持系统是解决 决策支持系统所不能解决的一类决策问题，并为第四代语言和 菜单存取数据的面向数据的系统。 （2）Scott Morton认为经理支持系统主要是向经理提供信息，
1 （3）扩展的支持具有很强的主动性，给决策者提出一些可供选
择的方案，也给出不同标准下选择方案的建议。
2 （4）标准化支持是理想化的支持，因为它只要求决策者提供数
4 据和详细的要求说明，而整个决策决策过程交由系统执行。
8.1 决策和信息系统
决策过程对决策支持的要求
（1）对情报阶段的支持 00（1120）01对0 1设01计0 1阶101段0的001支0持100 1011
8.2 商务智能-预测分析
三、商务智能的分析能力
使用不同的数据和技术来预测未来的趋势和行为 模式 统计分析 数据挖掘
0011 0010 1010 1101 0001 0100 1011
历史数据
1 假设
2 被纳入许多商务智能应用系统中，例如销售、营 销、财务、欺诈识别和医疗保健等 信用评分 4 预测客户对直接营销活动的响应情况
1 数据部件
2 模型部件
4 这种结构是为达到DSS目标的要求而形成的
8.3 商务智能与决策支持
2.决策支持系统与商务智能学习报告——Apriori算法
决策支持系统与商务智能——Apriori算法1．背景近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。
获取的信息和知识可以广泛的用于各种应用，包括商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索等。
数据挖掘，在人工智能领域，习惯上又称为数据库中的知识发现 (Knowledge Discovery in Database, KDD)，也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。
知识发现过程由以下三个阶段组成：（1）数据准备，（2）数据挖掘，（3）结果表达和解释。
数据挖掘可以与用户或知识库交互。
经过长时间的发展，数据挖掘产生了一系列的算法，其中以十大经典算法为最，分别是C4.5、The K-means algorithm（即K-Means算法）、Support vetor machines、The Apriori algorithm、最大期望（EM）算法、PageRank、AdaBoost、kNN:K-mearest neighbor classification、Naïve Bayes、CART:分类与回归树。
2．目的2.1 Apriori算法本软件系统是对数据掘Apriori算法的功能实现。
该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。
然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。
然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。
一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。
为了生成所有频集，使用了递推的方法。
2.2 应用领域经典的关联规则数据挖掘算法Apriori 算法广泛应用于各种领域，通过对数据的关联性进行了分析和挖掘，挖掘出的这些信息在决策制定过程中具有重要的参考价值。
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《决策支持与商务智能》课程实验指导书
实验学时：课内实验16学时、课外实践0学时
实验类型：综合性
实验要求：必修
适用对象：信息管理与信息系统、计算机科学与技术、软件工程
实验一：熟悉Python语法和掌握数据特征及相似性度量方法，2学时
一、实验目的
1. 熟悉Python基本语法和常用函数；
2. 熟悉Numpy、Scipy、Matplotlib、Pandas等常用技术包；
3. 学会使用WinPython开发平台；
4. 熟练掌握数据统计特征的分析方法，五树概况，中位数、均值、众数等。
5. 熟练使用常用数据相似性度量方法，例如，曼哈顿距离、欧式距离、闵考斯福基距离、余弦等。
二、实验内容
1.数据统计特征的分析方法，五树概况，中位数、均值、众数等。
2.数据之间相似性度量方法，包括曼哈顿距离、欧式距离、闵考斯福基距离、余弦。
三、实验原理、方法和手段
1. 实验原理：
●WinPython开发平台是目前Python源程序开发中比较重要的工具，使用它基本上
可以完成数据分析所有的操作，如关联规则分析、分类分析、聚类分析等。
●数据统计特征是数据分析的基础。
●数据之间的相似性是许多数据分析任务常用的技巧，如聚类分析中簇之间聚类的度
量。
2. 方法与手段：先由教师讲解并演示，然后学生根据实验报告进行实验。
四、实验环境、条件
若干台装有WinPython开发平台的计算机。
五、实验组织运行要求
本实验是演示性+综合性实验，采用集中授课形式组织教学，先由教师讲解并演示，然后学生根据实验报告进行实验。
六、实验步骤
1. 随机生成长度为奇数或者偶数长度的整数序列，编程求出五数概况、中位数、均值、众数；
2. 给定my_list1 = [5, 0, 3, 0, 2, 0, 0, 2, 0, 0]，my_list2 = [3, 0, 2, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1]，分别利用哈顿距离、欧式距离、闵考斯福基距离、余弦计算二者之间的相似性。
七、实验报告
河南财经政法大学
计算机与信息工程学院实验报告
实验项目名称熟悉Python语法和掌握数据特征及相似性度量方法课程名称决策支持与商务智能成绩评定
实验类型：验证型□综合型√设计型□实验日期指导教师
学生姓名学号专业班级
一、实验项目训练方案
二、实验总结与评价
实验二：频繁模式与关联规则挖掘，6学时
一、实验目的
1. 了解关联规则、频繁模式、支持度、可信度的基本原理和计算方法；
2. 熟练掌握频繁模式挖掘算法；
3. 熟练使用Python编写APRIORI、FP-Growth以及基于APRIORI的提升算法；
4. 学会利用频繁模式生成关联规则。
二、实验内容
1.频繁模式挖掘算法APRIORI及其提升算法的实现。
三、实验原理、方法和手段
1. 实验原理：利用候选集之间的连接与剪枝操作生成频繁模式、利用抽样与散列技术提升挖掘效率。
2. 方法与手段：先由教师讲解并演示，然后学生根据实验报告进行实验。
四、实验环境、条件
若干台装有WinPython开发平台的计算机。
五、实验组织运行要求
本实验是综合性实验，采用集中授课形式组织教学，先由教师讲解并演示，然后学生根据实验报告进行实验。
六、实验步骤
1. 给定亚马逊销售数据集retail.txt，最小支持度参数min_sup=0.5，最小可信度min_con=0.5。
2. 利用APRIORI算法寻找retail数据集中所有的频繁模式，寻找出top-100的频繁模式。
根据得到的频繁模式寻找出所有满足条件的关联规则。
3. 利用抽样技术来提高APRIORI算法的效率，减少数据库的扫描遍数。
具体操作要求：选取retail数据集中的一个样本,使用Apriori 算法在样本中挖掘频繁模式。
扫描一次数据库, 验证在样本中发现的频繁模式。
4. 利用散列技术提高APRIORI算法的效率，进而压缩存储空间。
散列项集到对应的桶中，一个其hash桶的计数小于阈值的k-itemset不可能是频繁的。
具体操作要求：首先利用APRIORI算法生成频繁1-项集，基于频繁1-项集产生候选2-项集。
然后，设计合理的hash
函数（或者直接利用MD5实现hash效果），把候选2-项集压缩到相应的hash桶中。
再根据min-sup=0.5寻找频繁2-项集。
根据上述过程，寻找出所有频繁项集和关联规则。
七、实验报告
河南财经政法大学
计算机与信息工程学院实验报告
实验项目名称频繁模式与关联规则挖掘课程名称决策支持与商务智能成绩评定
实验类型：验证型□综合型√设计型□实验日期指导教师
学生姓名学号专业班级
一、实验项目训练方案
实验三：分类算法实现，4学时
一、实验目的
1. 了解ID3、C4.5、朴实贝叶斯、SVM等常用分类算法的核心思想；
2. 熟练掌握ID3、C4.5以及算法朴实贝叶斯分类算法；
3. 熟练掌握sklearn工具包的应用技巧
4. 熟练使用Python编写ID3与朴实贝叶斯分类算法；
二、实验内容
1.ID3与朴实贝叶斯分类算法的实现。
三、实验原理、方法和手段
1. 实验原理：利用信息论中的信息熵、信息增益、信息增益率来度量ID3算法的分割结点；利用贝叶斯定理实现朴实贝叶斯分类算法中类别的判断。
2. 方法与手段：先由教师讲解并演示，然后学生根据实验报告进行实验。
四、实验环境、条件
若干台装有WinPython开发平台的计算机。
五、实验组织运行要求
本实验是综合性实验，采用集中授课形式组织教学，先由教师讲解并演示，然后学生根据实验报告进行实验。
六、实验步骤
1. 给定一个训练集Training-data.txt，构建ID3（构建决策树时，采用信息增益分裂相应结点）和朴实贝叶斯分类器，并对如下测试用例作出推断：
（1）X1 = (age <=30, Income = medium, Student = yes, Credit_rating = Fair) （2）X2 = (30<= age <40, Income = high, Student = no, Credit_rating = Fair) （3）X3 = (age > 40, Income = medium, Student = no, Credit_rating = Fair)
2. 给出相应的核心代码和实验结果截屏。
七、实验报告
河南财经政法大学
计算机与信息工程学院实验报告
实验项目名称分类算法实现课程名称决策支持与商务智能成绩评定
实验类型：验证型□综合型√设计型□实验日期指导教师
学生姓名学号专业班级
一、实验项目训练方案
实验四：聚类算法实现，4学时
一、实验目的
1. 了解k-均值、k-中心点、DBSCAN、层次聚类算法的核心思想；
2. 熟练掌握k-均值、k-中心点聚类算法；
3. 熟练掌握sklearn工具包的应用技巧
4. 熟练使用Python编写k-均值、k-中心点聚类算法；
二、实验内容
1.k-均值、k-中心点聚类算法的实现。
三、实验原理、方法和手段
1. 实验原理：利用数据之间的相似性度量方法，如曼哈顿距离、欧式距离、闵考斯福基距离、余弦等，来度量划分不同数据点；利用误差平方和度量每次聚类的质量。
2. 方法与手段：先由教师讲解并演示，然后学生根据实验报告进行实验。
四、实验环境、条件
若干台装有WinPython开发平台的计算机。
五、实验组织运行要求
本实验是综合性实验，采用集中授课形式组织教学，先由教师讲解并演示，然后学生根据实验报告进行实验。
六、实验步骤
1. 利用python写出一个二维数据模拟器，例如生成500个点。
利用k-均值和k-中心点聚类技术对这500个点进行聚类分析。
k=4。
2. 给出相应的核心代码和实验结果截屏。
七、实验报告
河南财经政法大学
计算机与信息工程学院实验报告
实验项目名称聚类算法实现课程名称决策支持与商务智能成绩评定
实验类型：验证型□综合型√设计型□实验日期指导教师
学生姓名学号专业班级
一、实验项目训练方案。