第八章决策支持与商务智能
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第八章 决策支持与商务智能
本章内容
• 8.1 决策支持系统
• 8.2 人工智能与专家系统 • 8.3 联机分析处理 • 8.4 商务智能方法与应用
决策过程和决策问题
• 决策过程：人们为实现一定目标而制定行
动方案，并准备实施的活动过程，是一个 提出问题、分析问题和解决问题的过程。
• 决策问题
– 一般用“结构”这个概念来描述 – 问题结构化程度的三种描述：
识的处理、知识的获取与学习为基础的，利用知识求解问 题的基本技术为主要研究内容。
• 人工智能工程系统：根据人工智能原理而建立的工程系统，
如专家系统、图像识别系统、智能机器人系统等都属于人 工智能工程技术的范围。实质是人工智能的应用。
人工智能的研究内容和目的
• 机器思维与思维机器。
– 机器思维：启发式程序、专家系统、知识工程、机器学习、机器证明、 机器博弈等。
• 表述（Representation）
– 采用表格、图表、数据、文本或模型等概念化的形式来描述 各个活动的规范和内容，而不必描述决策过程整体；
• 操作（Operation）
– 将概念化的描述转换为相应决策活动中的具体操作，这些操 作无须确定先后顺序；
• 记忆辅助（Memory Aids）
– 对决策者采用的决策方法与决策数据的记忆手段加以辨识可 确定DSS应该具有的各种记忆辅助功能；
• 结构化 • 半结构化 • 非结构化
根据结构化程度和层次划分决策
问题
• 结构化程度是指对某一个过程的环境和规律，能
否用明确的语言（数学的或逻辑学的，形式的或 非形式的，定量的或推理的）给予清晰的说明或 描述。
决策支持系统的定义
• DSS是以管理科学、运筹学、控制论和行为
科学为基础，以计算机技术、模拟技术和 信息技术为手段，面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－ 机计算机系统 。
机网络技术的结合，能够供一定决策者共 同参与进行决策的；
• 分布式决策支持系统（DDSS）：在GDSS的
基础上，将分布式的数据库、模型库与知 识库等决策资源有机集成。
智能决策支持系统 （IDSS ）
• IDSS在DSS基础上增设
了知识库、推理机与问 题处理系统，人机对话 部分加入了自然语言处 理系统 。
• IDSS以知识库为核心，
引入了启发式等人工智 能求解方法，使传统 DSS原来由人承担的定 性分析工作部分或者大 部分转由机器完成。
四库IDSS的基本结构
群体决策支持系统（GDSS）
• 群体决策支持系统
（GDSS）是一种在 DSS基础上利用计算机 网络与通信技术，供 多个决策者为了一个 共同的目标，通过某 种规程相互协作地探 询半结构化或非结构 化决策问题的信息系 统。
• 控制机制（Control Mechanisms）
– 关于如何引导决策者使用表述、操作、记忆辅助，以便根据 他们个人的风格、技能和知识综合进行决策的机制。
决策支持系统的发展趋势
• 智能决策支持系统（IDSS）：充分利用专
家系统定性分析与DSS定量分析的能力；
• 群体决策支持系统（GDSS）： DSS与计算
• 具有方便的人机对话和图像输出功能，能够满足
随机的数据查询要求，回答“如果…则…”之类的 问题。
• 提供良好的数据通信功能 • 具有使用者能够忍受的加工速度与响应时间，不
影响使用者的情绪。
决策支持系统的基本模式
决策支持系统的模式
• 一个完整的决策支持系统的模式被表
示为DSS本身以及它与真实系统、管理 者和外部环境的关系 。
决策支持系统的特征
• 面向决策者：决策支持系统的输入和输出、
起源和归宿都是决策者。
• 主要帮助管理人员完成半结构化的决策问
题
• 强调支持的概念 ：辅助和支持管理人员，
而非取而代之 。
• 强调交互式的处理方式
决策支持系统的功能 ⑴
• 管理并随时提供与决策问题有关的组织内
部信息
• 搜集、管理并提供与决策问题相关的组织
和软件）模仿、延伸和扩展人脑从事推理、 规划、计算、思考、学习等思维活动，解 决迄今为止需要人类专家才能处理好的复 杂问题。
人工智能学科体系的三个层次
• 人工智能理论基础：与人工智能有关的数学理论、思维科
学理论和计算机工程技术，都是人工智能的理论基础。
• 人工智能原理：人工智能的作用原理是以知识的表达、知
外部信息
• 及时搜集提供有关各项活动的反馈信息 • 能以一定的方式存储和管理与决策问题相
关的各种数学模型
• 能够存储并提供常用的数学方法及算法
决策支持系统的功能⑵
• 上述数据、模型和算法能够容易的添加和修改 • 能够灵活的运用模型与方法对数据进行加工、汇
总、分析、预测，得出Hale Waihona Puke Baidu需的综合信息与预测信 息。
• 管理者处于核心位置
决策支持系统的基本构件
• 人机对话系统：DSS中用户与计算机的接口，其
核心是人机界面。
• 数据库系统：存储、管理、提供与维护用于决策
支持的数据的基本构件，是支撑模型库系统及方 法库系统的基础。
• 模型库系统：传统的DSS的重要支柱，是DSS最有
特色的构件之一。
• 方法库系统：存储、管理、调用和维护DSS各构
– 思维机器：智能计算机、学习机、推理机、博弈机、逻辑机、自动机、 神经细胞模型、人工神经网络、脑模型等。
• 机器感知与感知机器。
– 机器感知：文字、图像、物体、声音等模式识别与自然语言理解；计算 机视觉、听觉、触觉等。
– 感知机器：文字、图像、声音、语言的识别机、感知机等；触觉感知器， 平衡感知器，各种智能传感器等。
件要用到的通用算法、标准函数等方法的构件。
• 知识库系统
DSS的系统结构
• 上述构件之间的关系
组成了DSS的系统结构。
• 不同功能特色的DSS，
其系统结构也不同。
• 当前存在的结构包括
三角式结构，串连结 构，熔合式结构以及 以数据库为中心的结 构等。
三角式结构 串连式结构
DSS的系统分析方法 －ROMC
群体决策支持模型
本章内容
• 8.1 决策支持系统
• 8.2 人工智能与专家系统
• 8.3 联机分析处理 • 8.4 商务智能方法与应用
人工智能(AI)
• 人工智能是在计算机科学、控制论、信息
论、神经生理学、心理学、哲学、语言学 等多种学科相互渗透的基础上发展起来的 一门新兴边缘学科。
• 研究怎样让计算机或智能机器（包括硬件
本章内容
• 8.1 决策支持系统
• 8.2 人工智能与专家系统 • 8.3 联机分析处理 • 8.4 商务智能方法与应用
决策过程和决策问题
• 决策过程：人们为实现一定目标而制定行
动方案，并准备实施的活动过程，是一个 提出问题、分析问题和解决问题的过程。
• 决策问题
– 一般用“结构”这个概念来描述 – 问题结构化程度的三种描述：
识的处理、知识的获取与学习为基础的，利用知识求解问 题的基本技术为主要研究内容。
• 人工智能工程系统：根据人工智能原理而建立的工程系统，
如专家系统、图像识别系统、智能机器人系统等都属于人 工智能工程技术的范围。实质是人工智能的应用。
人工智能的研究内容和目的
• 机器思维与思维机器。
– 机器思维：启发式程序、专家系统、知识工程、机器学习、机器证明、 机器博弈等。
• 表述（Representation）
– 采用表格、图表、数据、文本或模型等概念化的形式来描述 各个活动的规范和内容，而不必描述决策过程整体；
• 操作（Operation）
– 将概念化的描述转换为相应决策活动中的具体操作，这些操 作无须确定先后顺序；
• 记忆辅助（Memory Aids）
– 对决策者采用的决策方法与决策数据的记忆手段加以辨识可 确定DSS应该具有的各种记忆辅助功能；
• 结构化 • 半结构化 • 非结构化
根据结构化程度和层次划分决策
问题
• 结构化程度是指对某一个过程的环境和规律，能
否用明确的语言（数学的或逻辑学的，形式的或 非形式的，定量的或推理的）给予清晰的说明或 描述。
决策支持系统的定义
• DSS是以管理科学、运筹学、控制论和行为
科学为基础，以计算机技术、模拟技术和 信息技术为手段，面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－ 机计算机系统 。
机网络技术的结合，能够供一定决策者共 同参与进行决策的；
• 分布式决策支持系统（DDSS）：在GDSS的
基础上，将分布式的数据库、模型库与知 识库等决策资源有机集成。
智能决策支持系统 （IDSS ）
• IDSS在DSS基础上增设
了知识库、推理机与问 题处理系统，人机对话 部分加入了自然语言处 理系统 。
• IDSS以知识库为核心，
引入了启发式等人工智 能求解方法，使传统 DSS原来由人承担的定 性分析工作部分或者大 部分转由机器完成。
四库IDSS的基本结构
群体决策支持系统（GDSS）
• 群体决策支持系统
（GDSS）是一种在 DSS基础上利用计算机 网络与通信技术，供 多个决策者为了一个 共同的目标，通过某 种规程相互协作地探 询半结构化或非结构 化决策问题的信息系 统。
• 控制机制（Control Mechanisms）
– 关于如何引导决策者使用表述、操作、记忆辅助，以便根据 他们个人的风格、技能和知识综合进行决策的机制。
决策支持系统的发展趋势
• 智能决策支持系统（IDSS）：充分利用专
家系统定性分析与DSS定量分析的能力；
• 群体决策支持系统（GDSS）： DSS与计算
• 具有方便的人机对话和图像输出功能，能够满足
随机的数据查询要求，回答“如果…则…”之类的 问题。
• 提供良好的数据通信功能 • 具有使用者能够忍受的加工速度与响应时间，不
影响使用者的情绪。
决策支持系统的基本模式
决策支持系统的模式
• 一个完整的决策支持系统的模式被表
示为DSS本身以及它与真实系统、管理 者和外部环境的关系 。
决策支持系统的特征
• 面向决策者：决策支持系统的输入和输出、
起源和归宿都是决策者。
• 主要帮助管理人员完成半结构化的决策问
题
• 强调支持的概念 ：辅助和支持管理人员，
而非取而代之 。
• 强调交互式的处理方式
决策支持系统的功能 ⑴
• 管理并随时提供与决策问题有关的组织内
部信息
• 搜集、管理并提供与决策问题相关的组织
和软件）模仿、延伸和扩展人脑从事推理、 规划、计算、思考、学习等思维活动，解 决迄今为止需要人类专家才能处理好的复 杂问题。
人工智能学科体系的三个层次
• 人工智能理论基础：与人工智能有关的数学理论、思维科
学理论和计算机工程技术，都是人工智能的理论基础。
• 人工智能原理：人工智能的作用原理是以知识的表达、知
外部信息
• 及时搜集提供有关各项活动的反馈信息 • 能以一定的方式存储和管理与决策问题相
关的各种数学模型
• 能够存储并提供常用的数学方法及算法
决策支持系统的功能⑵
• 上述数据、模型和算法能够容易的添加和修改 • 能够灵活的运用模型与方法对数据进行加工、汇
总、分析、预测，得出Hale Waihona Puke Baidu需的综合信息与预测信 息。
• 管理者处于核心位置
决策支持系统的基本构件
• 人机对话系统：DSS中用户与计算机的接口，其
核心是人机界面。
• 数据库系统：存储、管理、提供与维护用于决策
支持的数据的基本构件，是支撑模型库系统及方 法库系统的基础。
• 模型库系统：传统的DSS的重要支柱，是DSS最有
特色的构件之一。
• 方法库系统：存储、管理、调用和维护DSS各构
– 思维机器：智能计算机、学习机、推理机、博弈机、逻辑机、自动机、 神经细胞模型、人工神经网络、脑模型等。
• 机器感知与感知机器。
– 机器感知：文字、图像、物体、声音等模式识别与自然语言理解；计算 机视觉、听觉、触觉等。
– 感知机器：文字、图像、声音、语言的识别机、感知机等；触觉感知器， 平衡感知器，各种智能传感器等。
件要用到的通用算法、标准函数等方法的构件。
• 知识库系统
DSS的系统结构
• 上述构件之间的关系
组成了DSS的系统结构。
• 不同功能特色的DSS，
其系统结构也不同。
• 当前存在的结构包括
三角式结构，串连结 构，熔合式结构以及 以数据库为中心的结 构等。
三角式结构 串连式结构
DSS的系统分析方法 －ROMC
群体决策支持模型
本章内容
• 8.1 决策支持系统
• 8.2 人工智能与专家系统
• 8.3 联机分析处理 • 8.4 商务智能方法与应用
人工智能(AI)
• 人工智能是在计算机科学、控制论、信息
论、神经生理学、心理学、哲学、语言学 等多种学科相互渗透的基础上发展起来的 一门新兴边缘学科。
• 研究怎样让计算机或智能机器（包括硬件