基于數(shù)據(jù)挖掘的決策支持系統(tǒng)分析研究

1、理論版）（圖書館學(xué)研究基于數(shù)據(jù)挖掘的決策支持系統(tǒng)分析研究陳路明【摘要】文章分析了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在決策支持系統(tǒng)中的應(yīng)用現(xiàn)狀，傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)由于其功能的不足，不能滿足現(xiàn)代企業(yè)的決策需求，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是解決該問題的有效途徑之一。同時分析了基于數(shù)據(jù)挖掘的決策支持系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)，并且討論了數(shù)據(jù)挖掘在實際決策支持系統(tǒng)中的應(yīng)用以及決策支持系統(tǒng)的發(fā)展趨勢?！娟P(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘決策支持系統(tǒng)：，：隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的廣泛應(yīng)用，以及人們對當今社會信息的高層次需求，以事務(wù)處理為核心、支持業(yè)務(wù)操作環(huán)境與平臺的數(shù)據(jù)庫技術(shù)已不能適應(yīng)人們在分析和決策層次上的需要。為了有效地為企業(yè)和政府的管理與決策過程提供重要的信息，需要根據(jù)決策

2、的需要收集來自企業(yè)內(nèi)外的有關(guān)數(shù)據(jù)，并加以適當?shù)亟M織處理，以形成一個綜合的面向決策的環(huán)境。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是作為獨立的信息技術(shù)出現(xiàn)的。數(shù)據(jù)挖掘是通過對數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進行分析，獲得有用知識和信息的一系列方法和技術(shù)。在國外，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已迅速發(fā)展起來，逐漸成為決策支持的新手段。我國信息系統(tǒng)實施現(xiàn)狀分析我國企業(yè)從建設(shè)最初的電子化的生產(chǎn)或業(yè)務(wù)系統(tǒng)開始，就一直向往能真正擁有信息，但是在經(jīng)歷了網(wǎng)、管理信息系統(tǒng)（絡(luò)系統(tǒng)、辦公自動化（）和、電子商務(wù)、決策支持系統(tǒng)企業(yè)資源計劃（）（）以及近年來引起廣泛關(guān)注的數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉、客戶關(guān)系管理（庫（）等多個定位于信息獲取和管理的系統(tǒng)之后，這種向往并沒有真正像所期望

3、的那樣被逐步現(xiàn)實化。造成這種情況主要是因為系統(tǒng)實施質(zhì)量和應(yīng)用情況問題。因此，對已經(jīng)實施和準備實施以上系統(tǒng)的企業(yè)，必須對以上系統(tǒng)有清楚的認識和定位，進一步把握好實施和應(yīng)用的關(guān)鍵因素至關(guān)重要。在系統(tǒng)日漸成熟和普遍應(yīng)用的今天，如何從長期應(yīng)用積累的數(shù)據(jù)中提取和發(fā)現(xiàn)對企業(yè)發(fā)展至關(guān)重要的規(guī)律，形成科學(xué)決策的依據(jù)，對于企業(yè)充分發(fā)揮系統(tǒng)效率，改進提高應(yīng)用水平具有重要意義。決策支持系統(tǒng)的先天不足決策支持系統(tǒng)的英文名詞為，簡寫為。年，美國莫頓教授提出決策支持系統(tǒng)概念。此后它發(fā)展迅速，在美國許多部門中成功地獲得應(yīng)用，如對城市規(guī)劃決策、商品銷售決。策等，深受用戶歡迎決策支持系統(tǒng)側(cè)重于半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化決策。這兩種決策

4、在解決問題時沒有一定的模式或程序可遵循，需憑決策人的經(jīng)驗和洞察力進行決斷。決策支持系統(tǒng)應(yīng)用計算機技術(shù)將人類的洞察力、分析和解決問題的方法及經(jīng)驗加以邏輯化、數(shù)字化，并編成邏輯判斷程序送入計算機。這套程序軟件就構(gòu)成決策支持系統(tǒng)。決策支持系統(tǒng)具有四個特性：（）一個是集中決策，面向高層管理和執(zhí)行決策。（）使用方便、靈活，適應(yīng)性強，響應(yīng)速度快。（）支持做出決策過程的所有狀態(tài)。包括智能活動，即搜索原始數(shù)據(jù)進行處理以及對識別問題的思想作解釋；設(shè)計活動，即問題的處理、產(chǎn)生解答和測試解答的可行性；選擇活動，即從這些可行性中選擇一定的作用過程，加以實現(xiàn)。（）支持各種決策過程，能夠滿足不同變量類型之間的決策問題。用

5、戶使用決策支持系統(tǒng)基本上是通過交互設(shè)備如終端顯示器、打印機、繪圖儀等向計算機輸入決策要求，然后選擇輸出形式如圖線、報表、直接在屏幕顯示等，計算機根據(jù)這些請求進行處理，最后輸出一個解決問題的最優(yōu)方案。所以，決策支持系統(tǒng)具有試探、。推理、演繹等功能（）數(shù)據(jù)挖掘生成的模型結(jié)果可以與企業(yè)的業(yè)務(wù)操作平臺自動連接，使分析結(jié)果可以很方便地得到應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘方法數(shù)據(jù)挖掘從本質(zhì)上說是一種新的商業(yè)信息處理技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)把人們對數(shù)據(jù)的應(yīng)用，從低層次的聯(lián)機查詢操作，提高到?jīng)Q策支持、分析預(yù)測等更高級應(yīng)用上。它通過對這些數(shù)據(jù)進行微觀、中觀乃至宏觀的統(tǒng)計分析、綜合和推理，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性、未來趨勢以及一般性的概括知識等

6、。數(shù)據(jù)挖掘作為一門數(shù)據(jù)處理的新興技術(shù)，它具有的特征是處理海量數(shù)據(jù)，并且即使這些數(shù)據(jù)是不完全的、冗余的、隨機的、復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的、維數(shù)大的，都可以通過數(shù)據(jù)清洗來選。數(shù)據(jù)挖掘是多學(xué)科交擇有用數(shù)據(jù)，建立知識模型）是在管理信息系統(tǒng)的基礎(chǔ)上決策支持系統(tǒng)（發(fā)展起來的，在數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機分析處理技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘工具出現(xiàn)以前，在實際應(yīng)用開發(fā)過程中暴露出許多問題，主要有以下個方面：）（所使用的數(shù)據(jù)庫（）只能對原始數(shù)據(jù)進行一般的加工和匯總，致使決策所需信息不足，難以滿足的需要。（）由于決策本身的動態(tài)性和復(fù)雜性，針對不同的情況應(yīng)有不同的處理方法，而模型庫提供的分析能力有限，它所提供的模型獨立于環(huán)境之外，決策者和模型交互很

7、少，模型參數(shù)固定不變，不符合決策要求，所作出的決策常被有經(jīng)驗的決策者一口否定，使決策者對產(chǎn)生不信任感。（）在實際開發(fā)過程中，人機接口部件占整個開發(fā)工作量的一半，人的任何意圖及系統(tǒng)對人的任何支持都要通過人機接口才能最終實現(xiàn)，因此它在整個系統(tǒng)中起著舉足輕重的作用。人機接口開發(fā)得不理想，可以說是實施中的一個瓶頸。叉，涉及計算機科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)等學(xué)科的技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘的主要應(yīng)用模式數(shù)據(jù)挖掘過程是包含多個步驟的循環(huán)過程，從對業(yè)務(wù)問題的理解開始，經(jīng)過數(shù)據(jù)源調(diào)查、數(shù)據(jù)準備、模型設(shè)計、模型評估，最后將模型分析結(jié)果報告決策層并應(yīng)用到業(yè)務(wù)系統(tǒng)，在每一步如果發(fā)現(xiàn)問題，都可回到前一步甚至前幾步進行調(diào)整和修改。在項目實

8、施中，基于數(shù)據(jù)倉庫進行數(shù)據(jù)挖掘一般應(yīng)包括以下幾個環(huán)節(jié)。準備數(shù)據(jù)集市由于數(shù)據(jù)挖掘?qū)?shù)據(jù)的要求往往不同于數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中其他報表和分析應(yīng)用，例如進行數(shù)據(jù)挖基本變量或衍生變量）掘時往往會考察很多因素變量（與結(jié)果的關(guān)聯(lián)性，而且對數(shù)據(jù)的時間周期要求比較長，所以一般情況下數(shù)據(jù)挖掘要求的數(shù)據(jù)模型都不會是數(shù)。據(jù)倉庫中已有的，而要設(shè)計數(shù)據(jù)挖掘集市數(shù)據(jù)挖掘的特點、方法及應(yīng)用模式數(shù)據(jù)挖掘的特點和優(yōu)勢數(shù)據(jù)挖掘是通過仔細分析大量數(shù)據(jù)來揭示有意義的新關(guān)系、模式和趨勢的過程，它使用模式認知技術(shù)、統(tǒng)計技術(shù)和數(shù)學(xué)技術(shù)。從數(shù)據(jù)挖掘的各種定義中可以得到這樣的概念：數(shù)據(jù)挖掘就是從大量有噪聲的、模糊的或者隨機的數(shù)據(jù)中提取隱含的、先前未知

9、的對決策有潛在價值的知識和規(guī)則，并能夠根據(jù)已有的信息對未發(fā)生行為做出結(jié)果預(yù)測，為企業(yè)經(jīng)營決策、市場。策劃提供依據(jù)建模分析當數(shù)據(jù)挖掘所需要的基本數(shù)據(jù)準備好以后，就可以開始進行建模分析，在這個過程中，一般會借助專業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘軟件工具，不斷進行模型參數(shù)調(diào)整，模型結(jié)果評估，最后確定最佳模型。結(jié)果報告數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果應(yīng)該以直觀的圖形或報表形式展現(xiàn)出來，現(xiàn)在的數(shù)據(jù)挖掘軟件工具都能在不同程度上將數(shù)據(jù)挖掘模型結(jié)果生成圖形、報表輸出，對數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果進行解釋和整理，以業(yè)務(wù)語言進行描述，生成分析結(jié)果報告提交決策層。策略應(yīng)用分析結(jié)果如果不能轉(zhuǎn)化成相應(yīng)的商務(wù)或業(yè)務(wù)策略，并把它應(yīng)用到企業(yè)的業(yè)務(wù)操作中是不能為企業(yè)帶來最終效益

10、的，所以對于數(shù)據(jù)挖掘，只有當模型結(jié)果直接或間接應(yīng)用于實際中，并根據(jù)實際應(yīng)用結(jié)果對模型進行評估以及必要時提出進行模型調(diào)整或修改的要求，以數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)挖掘相對于傳統(tǒng)的查詢報表和分析方法具有以下的優(yōu)勢：）有統(tǒng)一、整合的數(shù)據(jù)平臺；（）數(shù)據(jù)挖掘基于人工智能、機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)等技術(shù)，高度自動化地分析企業(yè)收集的數(shù)據(jù)，作出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，預(yù)測客戶的行為；（）數(shù)據(jù)挖掘模型可以隨著企業(yè)數(shù)據(jù)的變化動態(tài)調(diào)整以實時準確地反映數(shù)據(jù)的規(guī)律；理論版）（圖書館學(xué)研究才能說一個完整、閉合的數(shù)據(jù)挖掘過程完成。數(shù)據(jù)挖掘為決策支持系統(tǒng)賦予真正的智能當數(shù)據(jù)中潛在的規(guī)律被發(fā)現(xiàn)，有效地解決業(yè)務(wù)問題，并可以對將來進

11、行預(yù)測時，才可以說數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成了信息，真正為決策提供支持。目前的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)可以高效地實現(xiàn)數(shù)據(jù)的錄入、修改、統(tǒng)計、查詢等功能，但無法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的關(guān)系和規(guī)則，無法根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)預(yù)測未來的發(fā)展趨勢。數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的出現(xiàn)代表著常規(guī)決策支持系統(tǒng)的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變，為決策支持系統(tǒng)賦予了真正的智能。不像查詢和報表語言或工具僅僅是將數(shù)據(jù)查詢結(jié)果反饋給最終用戶那樣，數(shù)據(jù)挖掘高級分析工具能把用戶的商業(yè)模型直接應(yīng)用于其數(shù)據(jù)倉庫之上，并且反饋給用戶一個相關(guān)信息的分析結(jié)果。這個結(jié)果是一個經(jīng)過分析和抽象的動態(tài)視圖層，通常會根據(jù)用戶的不同需求而變化。基于這個視圖，各種報表工具和可視化工具就可以將分析結(jié)果展現(xiàn)在用戶面前，以幫助

12、用戶計劃將采取怎樣的行動。數(shù)據(jù)挖掘在實際中的應(yīng)用以及發(fā)展趨勢在中的應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘是在數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)上進行的深層的數(shù)據(jù)分析過程，它能揭示大量數(shù)據(jù)中隱含的、潛在的、有用的和感興趣的信息，并為用戶提供較好的決策支持策支持系統(tǒng)的設(shè)計各有特色，但其基本的框架可以用一個簡單的模型來刻畫，如圖所示。圖決策支持系統(tǒng)模型圖在實現(xiàn)實際的決策支持系統(tǒng)時，系統(tǒng)首先通過數(shù)據(jù)采集與加工模塊將各數(shù)據(jù)源中數(shù)據(jù)載入數(shù)據(jù)倉庫，然后各用戶再通過數(shù)據(jù)挖掘和在線分析來分析處理來自數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)，并得到一系列用于實際決策過程的有用知識和信息。其中，數(shù)據(jù)挖掘是系統(tǒng)的核心部件，是決定數(shù)據(jù)倉庫決策價值的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。發(fā)展趨勢將定量分析的方法同方法以

13、及許多相關(guān)技術(shù)如模糊集理論、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、面向?qū)ο蟮姆椒?、中的問題求解與搜索技術(shù)、機器學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)庫技術(shù)等集成運用，從而為決策者創(chuàng)造一個集成化的決策支持環(huán)境，這是今后研究的一個重要趨勢。今后的研究將主要集中在的友好性、系統(tǒng)的智能化和。對系統(tǒng)的集成化三大方面的進一步研究與開。自數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)出現(xiàn)至今，許多大公司、大企業(yè)紛紛構(gòu)建自己的數(shù)據(jù)倉庫，并通過對數(shù)據(jù)倉庫中大量歷史數(shù)據(jù)的挖掘，得到許多有用的信息，以支持企業(yè)內(nèi)部的生產(chǎn)經(jīng)營管理過程中的決策控制。實際的數(shù)據(jù)挖掘過程一般包括以下幾個步驟：（）了解行業(yè)背景，熟悉基本數(shù)據(jù)；（）確定數(shù)據(jù)挖掘的目標；）選取數(shù)據(jù)倉庫中相應(yīng)的數(shù)據(jù)集合；（）給出合適的挖掘

14、算法；（）進行實際的數(shù)據(jù)挖掘；（）對所得的結(jié)果知識進行評價并輸出。目前，數(shù)據(jù)挖掘的主要應(yīng)用領(lǐng)域有：市場分析和預(yù)測；生產(chǎn)過程優(yōu)化；股票分析和預(yù)測；金融風險分。例如，針對本單位的人力資源管析；氣象預(yù)報等發(fā)，必將進一步推動決策科學(xué)化、管理現(xiàn)代化的進程。無論最終挖掘出來的結(jié)果是用來描述理解、預(yù)測或是干預(yù)，我們尋求知識的目的都是為了運用知識，提高決策支持的能力。由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展，為決策支持系統(tǒng)開辟了新的發(fā)展方向，數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)作為一個子系統(tǒng)在決策支持系統(tǒng)中發(fā)揮著重要的作用。數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)從數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中挖掘出有價值的知識和信息，提供給上一層次的知識庫并作為決策信息，通過問題綜合和交互系統(tǒng)，產(chǎn)生決策

15、提交給用戶，它所起的作用是提高了整個系統(tǒng)的決策能力。結(jié)束語數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為決策支持系統(tǒng)的研制與開發(fā)提供了一種有效、可行的體系化解決方案，基于數(shù)據(jù)挖掘的決策支持系統(tǒng)在技術(shù)上有效地解決了企業(yè)決策難以進行預(yù)測和分析的問題。從已經(jīng)投入使用的數(shù)據(jù)挖掘工具表明，數(shù)據(jù)挖掘方法給企業(yè)帶來了巨大的社會效益和經(jīng)濟效益?；跀?shù)據(jù)挖掘的決策支持系統(tǒng)是在更高層次上的系統(tǒng)整合，數(shù)據(jù)來源更廣泛，集成度更高，挖掘目標更細化和抽象化，這些對用戶來說具有很大（下轉(zhuǎn)第頁）理需要，構(gòu)建本單位的人力資源數(shù)據(jù)倉庫，并利用選擇樹分類器對其進行數(shù)據(jù)挖掘；針對旅游業(yè)的管理需要，構(gòu)建旅游業(yè)數(shù)據(jù)倉庫，并利用決策樹分類器挖掘其中的深層次規(guī)則；針對零售

16、連鎖業(yè)的發(fā)展需要，構(gòu)建連鎖超市數(shù)據(jù)倉庫，并通過對其進行數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)連鎖超市銷售分析與預(yù)測。雖然這些基于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實際決理論版）（圖書館學(xué)研究數(shù)字環(huán)境下圖書館聯(lián)盟的資源質(zhì)量和利用水平提供了思路。注釋張璇，肖希明信息資源共享系統(tǒng)績效評估指標體系的構(gòu)建）：圖書情報工作，（梁燦興可獲得性論：從圖書館學(xué)原理到圖書館原理圖書）：館，（王歡喜電子政務(wù)信息安全風險分析與防范策略中國圖書館）：學(xué)報，（，黃海鷹信息安全保障體系建設(shè)研究數(shù)字圖書館論壇，（）：黃培標高校圖書館數(shù)字資源安全探討中華醫(yī)學(xué)圖書情報雜）：志，（何朝暉，戴龍基，肖瓏共建共享數(shù)字資源的可持續(xù)利用研）：究大學(xué)圖書館學(xué)報，（李偉超，朱學(xué)

17、芳影響數(shù)字保存系統(tǒng)質(zhì)量的因素分析大學(xué)圖）：書館學(xué)報，（，張曉林，宛玲大外購數(shù)字文獻資源的長期保存策略）：學(xué)圖書館學(xué)報，（，（）：?，?：?，：，?：，?袁靜鄭州大學(xué)信息管理系。（上接第頁）的應(yīng)用價值，能給企業(yè)的管理與決策提供可靠的數(shù)據(jù)支撐，從而利于企業(yè)對市場的準備判斷，提高經(jīng)濟效益。但決策支持系統(tǒng)的建設(shè)仍是一個長期的過程，有不少問題還沒有被完全解決。一個完整的決策支持系統(tǒng)應(yīng)集成數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，隨著數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在各個領(lǐng)域的廣泛采用，決策支持系統(tǒng)的研究與開發(fā)工作將被推向一個更高的層次，從而成為新世紀計算機技術(shù)浪潮中的一個熱點。注釋洪沙，向芳數(shù)據(jù)挖掘與決策支持系統(tǒng)科學(xué)咨詢（決策管，）：理）（廖劍嵐）：數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境下的信息分析情報雜