资源预览内容
第1页 / 共133页
第2页 / 共133页
第3页 / 共133页
第4页 / 共133页
第5页 / 共133页
第6页 / 共133页
第7页 / 共133页
第8页 / 共133页
第9页 / 共133页
第10页 / 共133页
亲,该文档总共133页,到这儿已超出免费预览范围,如果喜欢就下载吧!
资源描述
管理信息系统(管理信息系统(MISMIS)李修德2012.10第3次上机:设计表单(FORM)1第3次上机内容和要求:内容:表单设计要求:1、 预习VF教材(绿皮书)的第7章 表单设计2、用表单向导为三张数据表设计表单,如P157页图7-153、用表单向导设计多表表单,并存放在表单设计器上修改(利用属性表、控件等工具),要求做两个多表表单4、做一个“欢迎使用教学管理信息系统”的表单。如P170 页图7-27。 第8章 决策支持系统与商务智能(1)第8章 (1) 决策支持和数据仓库 内容提要: 决策支持系统(DSS) 联机分析处理(OLAP) 数据仓库和数据挖掘数据仓库在商业中的应用 主要术语和概念 主要参考资料数据仓库 Data warehouse已讲内容与新内容的关系营销营销 系 统统生产产系统统财务财务 系 统统人力管理决策支持系统 DSS数据仓库 Data warehouse人工智能 AI商务智能 BI计算机数据库网络7种 策略TCSOAKW SMISDSSESS4种 战战略M R PM RP IIE R PS C MC R ME C数据挖掘 Data mining本章内容提要:相互关系数据仓库OLAP决策支持系统数据挖掘技术人工智能商务智能决策支持系统、商务智能与数据仓库定义:决策支持系统(decision support system DSS)为交互式计算机系统,运用数据、模型分析、专家知识及其他资源通过友善的人机接口互动,协助个人或团体决策者提升半结构化决策的绩效和满足。在IBM中,又称为商务智能(business intelligence BI)。定义:数据仓库(data warehouse DW)是一种数据库概念的延伸与推广,以适应决策支持需要的一种数据的集合。数据挖掘与联机分析处理定义:数据挖掘(data mining DM)是一种探索性的分析方法。(根据已经有的数据,挖掘其中的规律)定义:联机分析处理(on-line analytical processes OLAP):是一种验证性分析方法。(先定方法,后由数据验证)决策支持系统 DSSDSS和MIS的不同1、MIS 主要为中层管理提供信息服务2、 主要是通过查询或报表进行联机事务处理(OLTP)3、 问题: 结构化问题4、 使用:5、 主要技术:关系数据库的关系运算1、DSS 支持高层的决策2、 主要是通过对话系统进行联机分析处理(OLAP)3、 问题:半结构化问题4、使用 历史性数据库5、主要技术:数据挖掘:依赖性分析、聚类分析、神经网络、遗传算法、粗糙集理论 数据库数据仓库决策支持系统(DSS)的半结构化问题决策支持系统(DSS)定义:为交互式计算机系统,运用数据、模型分析、专家知 识及其他资源通过友善的人机接口互动,协助个人或团体 决策者提升半结构化决策的绩效和满意决策。给我销售量最好的产品名单 告诉我出现问题的地区告诉我为什么(向下钻取)让我看看其它数据(横向钻取)显示最大的利润当一个地区的销售低于目标时,提醒我半结构化问题:股票管理、贸易市场开发经费预算资本获利分析等问 题决策支持系统(DSS)的基本模式DSS的基本模式:真 实 系 统决策环境操作响应管理者协作 人员与人的行为 有关的信息处理数据MIS信息外部数据问题对话系统数据库 系统模型库方法库知识库DSS决策支持系统(DSS)的基本构件基本构件人 机对话系统: 核心是人机界面 提问方式:“如果.则.” 能够给用户必要的提示和帮助数据库: MIS的DB 支持日常 事务处理 DSS的数据 仓库可以用 联机分析 处理(OLAP) 支持决策。方法库: 包括通用算法和 标准函数:排序算 法、分类算法、 最小生成树算法 最短路径算法、 线形规划、整数 规划、动态规划、 各种统计算法、 各种组合算法等知识库: 包括知识的获取, 知识的解释、知 识的表示、知识 推理、知识库的 管理和维护。 DSS的知识库使 用的技术和专家 系统与人工智能 技术一致。模型库: 可以提供推理 比较选择、分析 整个问题的模 型,DSS是以模 型驱动的,可根 据具体问题生成 决策模型,输出 用于制定或估计 决策.数据库、数据仓库、知识库、方法库数据库:指长期储存在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合 数据仓库:不同于数据库。数据库 系统是一种通用的平台,用来管理企 业的数据;而数据仓库是一种概念, 在此概念下进行的构造过程,我们叫 它数据仓库处理。所以,数据仓库不 是花钱可以购买的现成产品,它是一 个建立的过程。 知识库(Knowledge Base)是知识工程中结构化,易操作, 易利用,全面有组织的知识集群 ,是针对某一(或某些)领域问题 求解的需要,采用某种知识表示 方式在计算机存储器中、组织、 管理和使用的互相联系的知识片 存储集合。方法库基 本 数 学 方 法统 计 方 法优 化 方 法预 测 方 法计 划 方 法金 融 方 法计 划 评 审时 间 序 列矩 阵 运 算线 性 规 划判 别 分 析因 子 分 析关 联 分 析初 等 函 数 算 法插 值 算 法拟 合 算 法平 滑 算 法外 推 算 法回 归 分 析数据仓库建立过程ETL (Extract Transformation Load) 数据加载: 包括数据的抽取、清洗(Data Cleaning)、转换和加载方法库方法库中的方法模块方法库基 本 数 学 方 法统 计 方 法优 化 方 法预 测 方 法计 划 方 法金 融 方 法计 划 评 审矩 阵 计 算时 间 序 列线 性 规 划判 别 分 析因 子 分 析二 元 相 关 分 析方 差 分 析回 归 分 析外 推 法平 滑 法拟 合 法插 值 法初 等 函 数 法方法库的输出报表图形工程造价与管理知识库项目管理知识库 DSS Image Library Browser DSS的主要关键要素和决策流程DSS的主要关键要素(4个)即影响DSS结果的因素:1、环境(如环境的压力、主 管的支持、权力和政治结构等)2、任务:决策的工作项目3、使用者:使用者的认知方式、动机、期望、使用方式4、DSS系统:系统设计的质量、推动和导人策略等问题认知情报搜集方案设计选择方案推动结果决策的流程:西蒙的决策过程DSS Liftoff In Flight CLIME-DSS-2. Leicester(英国累斯特), DSS (STScI/AURUA) 商务DSS系统决策支持系统(DSS)的发展趋势决策支持系统(DSS)的发展趋势1、智能决策支持系统(IDSS):人机接口(对话机)自然语言处理系统问题处理系统模型库管理 系统数据库管理 系统方法库管理 系统知识库管理 系统推理机模型库数据库方法库知识库用户企业智能决策支持系统架构图IDSS智能决策支持系统决策支持系统(DSS)的发展趋势2、群体决策支持系统(GDSS)决策室大屏幕大屏幕大 屏 幕远程电信会议远程决策决策局网群体决策支持GDSS的类型及相互关系群组决策支持系统(GDSS)就是由DSS演化来的。 包括:计算机辅助协同工作(CSCW)群组决策支持系统(GDSS)电子会议系统(EMS) 它们之间的关系如图:GDSS专家Delphi法线上投票 多目标决策EMS电子会议线上讨论CSCW共同编辑 协同设计GDSS群体决策支持系统the GDSS tools, word processing 联机分析处理 OLAPOLAP技术是与数据仓库技术相伴发展起来的,1993年,“关系数据库”之父E。F。Codd首次提出了OLAP的概念,专门支持复杂的分析操作。OLAP的主要特征是能够提供数据的多维概念视图。多维信息被抽象为立方体,它包括维和度量值,维是我们说的观察角度,度量值是我们关心的指标值。可以使用户从多角度、多侧面、多层次直观地考察数据仓库中数据,深入理解数据中的信息和内含。基本概念联锁商店的销售金额(主题)的维 1、按时间角度分析、统计其销售金额(季度) 2、按不同商品角度分析统计的销售金额。(产品) 3、按联锁商店不同地域分析统计的销售金额(地域)观察角度称为“维”,观察深度称为“层”。一个维中可以允许有若干层。NO1NO2NO3ALL一 二 三 四 all (季)TVPCVCD ALL产 品商店什么是联机分析处理(OLAP)什么是联机分析处理(OLAP)OLAP是一种验证性分析软件,它具有归纳的作用。它将数据仓库中的数据作为分析对象,通过多种复杂操作,可以对高层管理人员提供有力的决策支持。它可以满足分析人员的要求,进行快速灵活地大数据量复杂的操作处理。并且以一种直观、易懂的形式将结果展示给决策人员。OLAP与OLTP的比较比较项较项 目OLAP(联联机分析处处理 )OLTP(联联机事务处务处 理)应应用基础础数据仓库仓库DBMS用户户决策者(高层层管 理)一般操作者(低、中 ) 目的为为决策提供支持为为日常工作服务务数据特征导导出数据原始数据数据细节细节综综合数据细节细节 程 度低细节细节 程度高时间时间 特征历历史数据,一个 时时段当前数据数据量需 求一次处处理需大量 数据一次处处理需少量数据Create OLAP NET OLAP control界面 简单联机分析轴侧图结果OLAP的分析结果Analyzer OLAP OLAP Example 1 OLAP Market分析 什么是联机分析处理(OLAP)2、OLAP试测环境构建的4个过程:OLAP 主 题OLAP概念模型-星形、雪花、星座模型OLAP 逻辑模型-多维数据模型OLAP 物理模型-ROLAP / MOLAPOLAP联机分析概念模型基本概念联锁商店的销售金额(主题)的维度 1、按时间角度分析、统计其销售金额(季度) 2、按不同商品角度分析统计的销售金额。(产品) 3、按联锁商店不同地域分析统计的销售金额(地域)观察深度称为“层”。一个维中可以允许有若干层。NO1NO2NO3ALL一 二 三 四 all (季)TVPCVCD ALL产 品商店OLAP vs 联机分析处理的基本数据模型OLAP的基本概念模型:1、星型模型(star schema)星型模型的主体是事实表(如:销售表)其主要事实称为量或度量(如:销售金额),另一种表称为维表,用以建立多维结构中的维值,一般有一个事 实表和n个维表。在维表 中给出取值条件,在事实表中获得值的结果。商店标识符产品标识符日期标识符单价金额日期标识符日月季年产品标识符产品名类 名大类名现存货物日期表(维表)销售表(事实表)商店表(维表)商店标识符商店名市名省名国名洲名产品表(维表)实例联机分析处理的基本数据模型2、雪花模式很多情况维呈现层次状,即具有一定深度。就成为雪花模式。商店标识符商店名市标识符产品标识 符类标识 符产品名现存货物商店标识 符 产品标识 符 日期标识 符单价牺牲金额日期标识 符月标识符月年标识 符季标识符年标识符季月标识符季标识符月类标识 符大类标识 符 类名国标 识符 国名 洲标 识符省标 识符 省名国标 识符市标 识符 市名省标 识符大类标识 符大类名洲标 识符 洲名销售表(事实表)产品表类表洲表大类表商店表市表省表国表年表日期表月表季表联机分析处理的基本数据模型3、星座模式通过共享维,将多个星型模式连接在一起,构成星座模式。产品标识 符产品名类 名大类名现存货物日期标识 符日月季年商店标识 符 产品标识 符 日期标识 符单价牺牲金额商店标识符商店名市名省名国名洲名产品标识符日期标识符供应商标识单价数量金额供应商标识 符供应商名市名省名国名洲名事实表案例机构表联机分析处理的实例:银行交易分析OLAP的操作实例 (如:银行交易分析)1、雪花模型:帐号
网站客服QQ:2055934822
金锄头文库版权所有
经营许可证:蜀ICP备13022795号 | 川公网安备 51140202000112号