第8章 决策支持与商务智能.ppt

山东财政学院东方学院 专家系统的发展趋势－第一代专家系统 典型例子：化学专家系统DENDRAL 1965年在美国斯坦福大学开始研制，以后不断发展。系统是用LISP语言写成。DENDRAL利用的原始信息主要是该物质的质谱数据。整个系统按功能可分为三部分。①规划：利用质谱数据和化学家对质谱数据与分子构造关系的经验知识，对可能的分子结构形成若干约束。②生成结构图：利用J.莱德伯格的算法，给出一些可能分子结构，利用第一部分所生成的约束条件来控制这种可能性的展开，最后给出一个或几个可能的结构。③利用化学家对质谱数据的知识，对第二部给出的结果进行检测、排队。最后给出分子结构图。 特点 高度专业化，但结构、功能不完整，移植性差； 专门问题求解能力强，但缺乏推理解释功能。 专家系统的发展趋势－第二代专家系统 典型例子：医疗诊断专家系统MYCIN MYCIN系统是由斯坦福(Stanford)大学建立的对细菌感染疾病的诊断和治疗提供咨询的计算机咨询专家系统。医生向系统输入病人信息，MYCIN系统对之进行诊断，并提出处方。 特点 学科专用型系统； 系统结构较完整，功能较全面，移植性好； 具有推理解释功能，使用户比较清楚地了解系统地解题过程； 采用启发式推理、似然推理、非精确推理，增强了系统的表达能力； 把具有一定普遍意义的推理方法与大量同领域相关的专门知识结合起来，从而使这些系统具有广泛的通用性； 用产生式规则、框架、语义网络表达知识 专家系统的发展趋势－第三代专家系统 特点 向用户实际的复杂问题求解； 具有综合性、多方面的集成功能； 应用多学科、多专业、多专家的知识和经验，进行并行协同解题； 依靠诸如模型、方法、软件和接口等多种技术集成进行设计和建造； 基于分布式、开放性软硬件及网络环境； 实现知识共享和知识重用 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 从OLTP到OLAP 事务处理侧重于对组织的业务职能的自动化，即：统计报表和数据查询； 分析处理侧重于对信息的分析，即：对信息的切分、多维化、前推和回溯 OLAP和数据仓库 OLAP应用构建于数据仓库而非数据库之上，主要是由于以下三个技术方面的原因 ： 计算机处理速度阶跃式增长，单位字节的存储和处理成本大幅度降低，是保证数据仓库有效运行的物理基础； 决策分析理论的完善和应用使得数据仓库中的分析技术能够有效实现，使得决策人员可以直接从系统中获得需要的决策支持信息； 数据仓库系统中，数据用于支持各种分析任务，并生成多角度，多层次和不同粒度上的分析结果. OLAP中的基本概念 ⑴ 变量:从现实系统中抽象出来，用于描述数据的实际含义。 维:人们观察数据的特定角度 （时间维、产品维、顾客维） 维的层次 ：对应于数据的粒度，维也存在层次性问题（时间维：周、月、年） 类别:构成一个维的独立的数据元素，是存在于层里每一个数据。 维、层和类别的关系示意图 OLAP中的基本概念 ⑵ 维的取值：也称为维的成员（如：地理维度由国家、省、地区三个层次构成，则“中国浙江省嘉兴地区”就是维的一个取值） 度量：企业收集和存储的用于评价业务状况的数值性数据，以监测和评估企业成效。（如：客户满意度） 多维数组：维1,维2,…,维n,度量（如：地区,时间,产品,销售额） 数据单元（单元格） 多维数组的取值称为数据单元 （电视机，2001年，北京，10000） 多维数据立方体 OLAP的基本操作 －切片（Slice） 在多维数组的某一维上选定其维成员的动作称为切片 在多维数组（维1，维2，…维n，度量）中选中某一维，如维i，并取其某一维成员（设为维成员Vi），所得的多维数组的子集（维1，维2，…维成员Vi，…维n，度量）称为在维i上的一个切片。 如：（地区，时间，产品，销售额），在地区维度选定“上海”，得到地区维上的一个切片。 OLAP的基本操作 －切块（Dice） 数据切块就是将完整的数据立方体切取一部分数据而得到的新的数据立方体。 选取多维数组（维1，维2，…，维n，度量）中若干维度（通常是3个维度便于图形显示）的取值范围，从而形成了多维数据的子集（维1，维2，…，Ai 维i Bi，…，Bj 维j Bj，…，维度n，度量），这个多维数据子集被称为切块。 如：时间维：2002—2004，地理维：北京、上海，产品维：电视机、电冰箱，就得到数据切块。 OLAP的基本操作 － 下钻/上卷（Drill Down/Roll Up） 数据下钻（向下钻取）是从较高的维度层次下降到较低的层次上来观察多维数据 数据上卷是下钻的逆向操作，是对数据进行高层次聚合的操作。 （如：将每个月的数据上卷来聚合成季度数据） OLAP的基