決策支持和商務(wù)智能第七章

決策支持和商務(wù)智能第七章第1頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月章節(jié)的基本要求1.掌握決策過程的四個階段2.掌握決策支持系統(tǒng)的概念、結(jié)構(gòu)3.掌握決策支持系統(tǒng)的各庫的功能

4.了解決策支持系統(tǒng)的發(fā)展5.掌握決策支持系統(tǒng)與管理信息系統(tǒng)之間的關(guān)系6.掌握商務(wù)智能的概念7.了解商務(wù)智能的三個技術(shù)基礎(chǔ)和技術(shù)體系第2頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月第七章決策支持和商務(wù)智能章節(jié)安排

7.1決策支持系統(tǒng)

7.2群決策支持系統(tǒng)

7.3商務(wù)智能第3頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月決策是什么？決策是人們?yōu)榱诉_(dá)到一定目的而進(jìn)行的有意識的、有選擇性的活動。

條件約束；科學(xué)方法；最優(yōu)或次優(yōu)方案決策是一個行動過程，是一個連續(xù)的整體。傳統(tǒng)決策和科學(xué)決策的區(qū)別是什么？傳統(tǒng)決策依靠個人的直覺、經(jīng)驗、閱歷等主觀行為進(jìn)行決策科學(xué)決策結(jié)合定量分析和定性分析，運(yùn)用多門學(xué)科經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會學(xué)、心理學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機(jī)科學(xué)等7.1.1決策第4頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月例如：利用有限的人力、物力和財力等資源，使利潤最大化某工廠在計劃期內(nèi)生產(chǎn)Ⅰ、

Ⅱ產(chǎn)品，已知生產(chǎn)單位產(chǎn)品所需的設(shè)備臺時及A、B兩種原材料的消耗，該工廠每生產(chǎn)一件產(chǎn)品Ⅰ可獲利2元，每生產(chǎn)一件產(chǎn)品Ⅱ可獲利3元，問如何安排計劃使利潤最大？

ⅠⅡ設(shè)備128臺時原材料A4016kg原材料B0412kg設(shè)x1,x2分別表示在計劃期內(nèi)產(chǎn)品Ⅰ、Ⅱ的產(chǎn)量。目標(biāo)函數(shù)maxZ=2x1+3x2滿足約束條件x1+2x2≤84x1

≤164x2

≤12x1,x2

≥0第5頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月7.1.1決策管理學(xué)家西蒙（HASimon）教授認(rèn)為決策是一個過程，包括四個階段的活動：決策過程情報活動階段設(shè)計活動階段選擇活動階段實施活動階段

第6頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月決策過程（續(xù)）情報活動階段調(diào)查環(huán)境，收集與決策問題相關(guān)的信息，分析和確定決策的條件和因素，發(fā)現(xiàn)問題，確定決策目標(biāo)。

設(shè)計活動階段在限制性因素的約束條件下，擬訂多種可供選擇的方案，充分利用決策技術(shù)和可行性分析方法，描述和評價每個方案所產(chǎn)生各種結(jié)果的可能性。

選擇活動階段從多種備選方案中，選擇出最合理的方案。

實施活動階段驗證方案是否達(dá)到預(yù)期的效果，進(jìn)行方案的實施執(zhí)行。

第7頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月決策過程（續(xù)）第8頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月決策問題的類型

企業(yè)面臨大量的決策問題生產(chǎn)計劃的制定、產(chǎn)品銷售計劃的制定、廠址的選擇等根據(jù)決策活動表現(xiàn)方式的結(jié)構(gòu)化程度，決策活動可以分為結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的決策活動。結(jié)構(gòu)化決策半結(jié)構(gòu)化決策非結(jié)構(gòu)化決策第9頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月結(jié)構(gòu)化決策決策過程和決策方法可以遵循固定的規(guī)律、規(guī)則，能用確定的模型或語言加以描述，能夠建立適當(dāng)?shù)哪Ｐ彤a(chǎn)生決策方案，并能實現(xiàn)決策過程的基本自動化。特點(diǎn)：問題相對簡單、重復(fù)發(fā)生、有規(guī)律可循、建立模型例如：庫存控制（定期訂貨點(diǎn)和定量訂貨法P269）、廠址選擇(重心法、成本－利潤－產(chǎn)量定制法)非結(jié)構(gòu)化決策決策過程和決策方法不可以遵循固定的規(guī)律、規(guī)則，不能用確定的模型或語言加以描述，只能靠決策者的經(jīng)驗、直覺、個人偏好、習(xí)慣等主觀行為作出決策。特點(diǎn)：問題復(fù)雜、沒有規(guī)律可循、不能建立固定的模型、沒有最優(yōu)或次優(yōu)方案、創(chuàng)造性思維例如：組織發(fā)展戰(zhàn)略的制定第10頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月

類型屬性結(jié)構(gòu)化半結(jié)構(gòu)化非結(jié)構(gòu)化決策過程遵循固定的規(guī)律、規(guī)則不能完全確定是否遵循固定的規(guī)律、規(guī)則不遵循固定的規(guī)律、規(guī)則決策方法可以定量化可以定量化難以定量化決策問題簡單、直接較復(fù)雜相對復(fù)雜決策模型通用的模型可以建立模型，沒有固定的模型決策方式大部分或全部實現(xiàn)自動化不能完全實現(xiàn)自動化不能實現(xiàn)自動化，需要用人機(jī)交互進(jìn)行決策決策問題的類型（續(xù)）第11頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月7.1.2決策支持系統(tǒng)的概念高瑞和斯考特開發(fā)了“Gorry和Scott坐標(biāo)圖”，它是按照管理層次和決策問題類型所構(gòu)造的

第12頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月決策支持系統(tǒng)的概念（續(xù)）什么是決策支持系統(tǒng)？它所有對決策提供支持的計算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)，這個系統(tǒng)充分運(yùn)用可供利用的、合適的計算機(jī)技術(shù)和信息技術(shù)，針對半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化問題，通過人機(jī)交互方式，使用模型和數(shù)據(jù)，幫助和改善管理決策制定的有效性的系統(tǒng)。決策支持系統(tǒng)的目的是在決策者的分析和判斷基礎(chǔ)上，借助計算機(jī)技術(shù)、信息技術(shù)和管理科學(xué)方法對半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的問題進(jìn)行決策。提高決策的有效性（effective）而不是提高決策的效率（efficient）。第13頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月決策支持系統(tǒng)的概念（續(xù)）決策支持系統(tǒng)的特點(diǎn)面向決策者強(qiáng)調(diào)的是支持決策，而不是代替決策強(qiáng)調(diào)了人機(jī)交互的處理方式主要解決半結(jié)構(gòu)化的決策問題模型和數(shù)據(jù)共同驅(qū)動，分析能力強(qiáng)第14頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月信息的性質(zhì)7.1.3決策支持系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)決策支持系統(tǒng)的概念模式

第15頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月決策支持系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)（續(xù)）DSS的結(jié)構(gòu)一般包括如下幾個子系統(tǒng)：人機(jī)對話子系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫子系統(tǒng)模型庫子系統(tǒng)方法庫子系統(tǒng)一般可以分為二庫、三庫、四庫、五庫的決策支持系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)。第16頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月決策支持系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)（續(xù)）一般可以分為二庫、三庫、四庫、五庫的決策支持系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)。二庫結(jié)構(gòu)二庫結(jié)構(gòu)第17頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月決策支持系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)（續(xù)）三庫結(jié)構(gòu)三庫結(jié)構(gòu)第18頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月DSS的結(jié)構(gòu)一般包括如下幾個子系統(tǒng)：人機(jī)對話子系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫子系統(tǒng)模型庫子系統(tǒng)方法庫子系統(tǒng)決策支持系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)（續(xù)）第19頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月201.討論：

隨著各個學(xué)科和技術(shù)的發(fā)展，決策支持系統(tǒng)的發(fā)展怎樣？2.學(xué)習(xí)了決策支持系統(tǒng)的相關(guān)知識，請問；你所接觸到的決策支持系統(tǒng)如何？應(yīng)用于哪個行業(yè)？如何從管理信息系統(tǒng)發(fā)展為決策支持系統(tǒng)？

7.1.4決策支持系統(tǒng)的發(fā)展第20頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月對象DSS：高層管理人員MIS:中層或基層問題類型DSS：本結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化MIS:結(jié)構(gòu)化信息來源DSS：綜合信息MIS:原始數(shù)據(jù)靈活性，適應(yīng)性DSS：模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動MIS:數(shù)據(jù)驅(qū)動替代性DSS：借助系統(tǒng)，靠決策者主觀決策M(jìn)IS:完全替代人的工作人機(jī)交互DSS：多次交互MIS:不太需要人工干預(yù)目標(biāo)DSS：有效性MIS:效率7.1.5決策支持系統(tǒng)與管理信息系統(tǒng)的比較第21頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月7.2.1群體決策群體決策（GroupDecisionMaking）是指一個群體如何共同進(jìn)行一項聯(lián)合行動抉擇。聯(lián)合行動抉擇：既可能是各方為了共同的利益而參與同一行動。例如董事會對投資項目進(jìn)行表決

。多位專家對某個科研項目評分。最高決策往往不是有總經(jīng)理單獨(dú)作出的，而是該決策機(jī)構(gòu)成員共同討論并進(jìn)行決策的結(jié)果。在此類決策機(jī)構(gòu)進(jìn)行決策的時候，通常以會議形式進(jìn)行。也可能是各方為了不同的利益參與同一行動。例如ERP軟件的供應(yīng)商和企業(yè)談判過程。第22頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月

群體決策（續(xù)自學(xué)）群體決策的優(yōu)點(diǎn)決策的正確性和速度

決策的創(chuàng)造性決策的風(fēng)險性群體決策的階段確定群體決策的問題。相互交流、溝通，找到可供選擇的解決方案。多次分析、討論，權(quán)衡各種解決方案的優(yōu)劣，達(dá)成共識第23頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月根據(jù)一些調(diào)查結(jié)果證明：30％的會議都是低效的。造成這一現(xiàn)象的原因在于：缺乏事先預(yù)備好的議程；缺乏必要的信息；缺乏有力的決策人物；在例行公事上花費(fèi)時間太多；會議為少數(shù)人所控制而其他人沒有機(jī)會發(fā)表意見。

群體決策（續(xù)自學(xué)）第24頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月7.2.2群決策支持系統(tǒng)的概念（自學(xué)）群決策支持系統(tǒng)（GroupDecisionSupportSystems,GDSS）是在決策支持系統(tǒng)的基礎(chǔ)上利用計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和通信技術(shù)，通過某種規(guī)程，供多個決策者相互協(xié)作地探詢半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化決策問題的信息系統(tǒng)。第25頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月群決策支持系統(tǒng)的特點(diǎn)不受時間和空間的限制。具有一定的規(guī)程，可使多個決策者充分交流、協(xié)作決策。減少群體中部分消極行為的產(chǎn)生，激發(fā)決策者的思路，限制小集團(tuán)對決策結(jié)果的影響，保證了決策的客觀性和公平性，提高決策者對決策結(jié)果的滿意度。它不是決策支持系統(tǒng)的簡單組合，既可以是專用的，也可以是通用的。群決策支持系統(tǒng)的概念（續(xù)自學(xué)）第26頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月根據(jù)決策問題的類型、物理接近程度、人員的空間分布、決策周期的長短等因素，可以將群決策支持系統(tǒng)劃分為決策室、局域決策網(wǎng)、傳真會議和遠(yuǎn)程決策網(wǎng)這四種類型。

決策室（DecisionRoom）局域決策網(wǎng)（LocalDecisionNetwork）傳真會議（Teleconferencing）

遠(yuǎn)程決策網(wǎng)（RemoteDecisionNetwork）

7.2.3群決策支持系統(tǒng)的類型（自學(xué)）第27頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月群決策支持系統(tǒng)是建立在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上的，一般由私有決策支持系統(tǒng)、規(guī)程庫、通信庫、共享的公共數(shù)據(jù)庫、模型庫、方法庫、公共顯示設(shè)備等部件組成。7.2.4群決策支持系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)（自學(xué)）第28頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月群決策支持系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)（續(xù)自學(xué)）第29頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月企業(yè)：大量的信息系統(tǒng)，但是信息是貧乏的。1989年，GartnerGroup的HowardDresner首次提出商務(wù)智能（BusinessIntelligence,BI）的概念。

傳統(tǒng)商務(wù)智能：將存儲在各種商務(wù)信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有用信息。此后，商務(wù)智能的研究集中在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘等方面的研究。

7.3.1商務(wù)智能的概念第30頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月這里有幾根火柴？第31頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月現(xiàn)在呢？第32頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月目前，學(xué)術(shù)界和企業(yè)界對商務(wù)智能的定義有不同的理解。國際數(shù)據(jù)公司（InternationalDataCorporation,IDC）

商務(wù)智能是對商業(yè)信息的搜集、加工、管理和分析過程，目的是使企業(yè)的各級決策者獲得知識，更快做出決策。商務(wù)智能是建立在數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的基礎(chǔ)之上，通過收集和分析企業(yè)已有數(shù)據(jù)庫中的原始數(shù)據(jù)或業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，甚至是分散在各個信息系統(tǒng)中的各種數(shù)據(jù)，對企業(yè)運(yùn)營狀況、客戶需求、市場動態(tài)等做出合理的評價和預(yù)測，為企業(yè)管理層提供科學(xué)的決策依據(jù)。商務(wù)智能的概念（續(xù)）第33頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月目前，商務(wù)智能已經(jīng)可以應(yīng)用在企業(yè)經(jīng)營狀況分析、績效管理、戰(zhàn)略支持等多方面。例如：通過對全球性每個季度產(chǎn)品的銷售報告進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)銷售低于預(yù)定目標(biāo)，對諸多因素逐步進(jìn)行挖掘，過程如下：銷售低于預(yù)定目標(biāo)某種產(chǎn)品銷售下降客戶投訴太多延遲發(fā)貨率太高運(yùn)力不足，經(jīng)過對這些過程的深入鉆取，就可以把銷售下降的根本原因找出來。

商務(wù)智能的概念（續(xù)）第34頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月35BI解決的問題什么因素是影響訂單處理速度的首要因素？上一個季度，每一個種類的產(chǎn)品是如何在某銷售點(diǎn)創(chuàng)造銷售額的？一般信息系統(tǒng)解決的問題某訂單發(fā)生的時間？上一個季度，某銷售點(diǎn)的利潤是多少？某產(chǎn)品去年的平均庫存是多少？第35頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月聯(lián)機(jī)事務(wù)處理（On-lineTransactionProcessing,OLTP），分析能力弱。1993年，關(guān)系數(shù)據(jù)庫之父Codd提出聯(lián)機(jī)分析處理（On-lineAnalysisProcessing,OLAP）

7.3.2聯(lián)機(jī)分析處理第36頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月聯(lián)機(jī)分析處理（續(xù)）聯(lián)機(jī)分析處理是通過多維數(shù)據(jù)立方體技術(shù)幫助管理者從多層次和多角度觀察數(shù)據(jù)，深入理解數(shù)據(jù)。它是一種多維分析工具，核心是“維”，通過對多維數(shù)據(jù)的鉆取、切片和旋轉(zhuǎn)等分析，目標(biāo)是滿足決策支持或多維環(huán)境下特定的查詢和報表需求，使管理層從多個層次和多個角度對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入了解。它主要分析存儲在數(shù)據(jù)集市、數(shù)據(jù)倉庫和其它多維數(shù)據(jù)庫中的成千上萬的數(shù)據(jù)項間的復(fù)雜關(guān)系，從中發(fā)現(xiàn)模式、趨勢和發(fā)生例外事務(wù)的條件。聯(lián)機(jī)分析處理是以實時方式在線執(zhí)行，能夠?qū)芾砣藛T的查詢快速響應(yīng)，使決策和分析不受干擾。第37頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月聯(lián)機(jī)分析處理的基本概念要點(diǎn)知識：基本概念變量、維、維的層次、維成員、多維數(shù)組多維度分析切片、切塊、鉆取（上鉆、下鉆）、旋轉(zhuǎn)第38頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月聯(lián)機(jī)分析處理的基本概念（續(xù)）（1）變量變量是數(shù)據(jù)的實際意義，描述了數(shù)據(jù)“是什么”。一般情況下，變量是一個數(shù)值度量指標(biāo)，例如，單價、人數(shù)、銷售量、利潤、成本等。（2）維維是人們觀察數(shù)據(jù)的特定角度。例如，企業(yè)的管理人員可以從客戶、產(chǎn)品、銷售量、時間、銷售地區(qū)、銷售渠道、供應(yīng)商等多個角度來分析問題，因而，這些角度都構(gòu)成了維，我們把它們分別稱為客戶維、產(chǎn)品維、銷售量維等等。第39頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月（3）維的層次維的層次是指同一維度上，可以存在多個程度不同的細(xì)節(jié)。例如，時間維上可以有日期、周、月份、季度、年五個層次；地理維可以有城市、地區(qū)、國家三個層次。（4）維成員維成員是指維的取值。如果一個維是多個層次的，那么該維的維成員是由各個不同的維層次的取值組合而成的。例如，僅考慮時間維的日期、月份、年這三個層次，分別在這三個層次上各取一個值，并且組合起來，則“某年某月某日”就是維的一個取值，構(gòu)成了時間維的一個維成員。有時候，維成員并不一定在每個維層次上都要取值，例如，“某年某月”“某月某日”“某年”等都是時間維的維成員。聯(lián)機(jī)分析處理的基本概念（續(xù)）第40頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月（5）多維數(shù)組多維數(shù)組是根據(jù)多個維度把數(shù)據(jù)組織所構(gòu)成的數(shù)組，可以表示為（維1，維2，維3，…，維i，…，維n，變量）。例如，時間維、地區(qū)維、產(chǎn)品維組織起來的三維立方體，加入銷售量作為變量，就構(gòu)成了多維數(shù)組（時間，地區(qū)，產(chǎn)品，銷售量）。聯(lián)機(jī)分析處理的基本概念（續(xù)）第41頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月切片（Slice）切片是指多維數(shù)組的某一維上選定其維成員的操作。如果多維數(shù)組（維1，維2，維3，…，維i，…，維n，變量），對維i選定了某個維成員，那么，（維1，維2，維3，…，維i成員，…，維n，變量）就是多維數(shù)組（維1，維2，維3，…，維i，…，維n，變量）在維i上的一個切片。這種切片的數(shù)量完全取決于維i上的維成員個數(shù)，個數(shù)越多，可以做的切片越多。OLAP多維分析第42頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月OLAP多維分析（續(xù)）第43頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月切塊（Dice）切塊是指將多維數(shù)組對兩個和兩個以上的維選定維成員的操作。如果多維數(shù)組（維1，維2，維3，…，維i，…，維k，維n，變量），從中選定維i，…，維k的維成員，則（維1，維2，維3，…，維i成員，…，維k成員，維n，變量），就是多維數(shù)組（維1，維2，維3，…，維i，…，維k，維n，變量）在維i，…，維k上的一個切塊。

OLAP多維分析（續(xù)）第44頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月OLAP多維分析（續(xù)）第45頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月鉆?。―rilldown/Rollup）鉆取包括上卷（Rollup)和下鉆（Drilldown)。上卷是指沿著某一維度層次，從較低的維度層次向較高的維度層次的歸約，它是細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)概括到高層次的匯總數(shù)據(jù)。下鉆是上卷的逆向操作，是指沿著某一維度層次，從較高的維度層次向下深入到細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)或引入新的維度來觀察。OLAP多維分析（續(xù)）第46頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月2005年2006年北京414415上海4384452005年2006年一季度二季度三季度四季度一季度二季度三季度四季度北京12010098961241009695上海12611010010213011810097OLAP多維分析（續(xù)）第47頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月旋轉(zhuǎn)（Rotate）旋轉(zhuǎn)是改變多維數(shù)組顯示的維方向。這種旋轉(zhuǎn)操作可以將多維數(shù)組的不同維進(jìn)行交換顯示，使用戶能夠更加直觀地觀察到不同維之間的關(guān)系。OLAP多維分析（續(xù)）第48頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月OLAP多維分析（續(xù)）2005年2006年一季度二季度三季度四季度一季度二季度三季度四季度北京12010098961241009695上海12611010010213011810097北京上海2005年一季度120126二季度100110三季度98100四季度961022006年一季度124130二季度100118三季度96100四季度9597第49頁，課件共56頁，創(chuàng)作于2023年2月數(shù)據(jù)挖掘（DataMining,DM）是指運(yùn)用人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)等技術(shù)，對企業(yè)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析推理，從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的和隨機(jī)的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，找出隱含或未知的模式（