数据分析与决策支持系统

维普资讯 电脑知识与技术　．。．．．．网络通讯与安全．　

网络元件，ＶｏＩＰ技术也为未来行动通信语音服务之主要技术，目　

前讨论的技术也包括Ｈ．３２３，Ｈ．２４８，ＳＩＰ等。　

参考文献：　

【ｌ】黄永峰．因特网语音通信技术及其应用【Ｍ】．北京：人民邮电　

出版社．２００２．１．　【２】张登银等．ＶｏｌＰ技术分析与系统设计【Ｍ】．北京：人民邮电出　版社．２００３．５．　

【３】陈万培．因特网语音通信的关键技术．电声技术【．『】，２００３．５：　

５２－５３．　

『４］Ｂｉｌｌ　Ｄｏｕｓｋａｌｉｓ．ＩＰ电话技术稳定的ＶＯＩＰ服务集成．北京：机　

械工业出版社．２０００．９．　

（上接第６页）　

息，可以用查询、ＯＬＡＰ或其它工具直接获取．而另外一些隐藏在　

大量数据中的关系、趋势等信息就需要ＤＭ技术。ＤＭ技术可从数　

据仓库中找出大量真正有价值的信息和知识．可以更好地对企业　

的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测．是ＤＷ的主要应用　

技术之一。　

３基于数据仓库的ＤＳＳ体系结构　

３．１　ＤＳＳ的基本概念　

决策支持系统是以现代信息技术为手段．综合运用计算机技　

术、管理科学、经济数学、人工智能技术等多种学科知识．针对某　

一类型的半结构化和非结构化决策问题．通过提供背景材料协助　

明确问题、修改完善模型、列举可能方案等方式，为管理者做出正　

确决策提供帮助的人机交互式系统。其从功能逻辑结构上看，是　

由数据库系统、模型库系统、方法库系统、知识库系统及人机会话　

系统等部分组成的。　

决策支持系统（ＤＳＳ）是涉及到计算机软件、硬件、信息论、人　

工智能、信息经济学、管理科学、行为科学等跨学科的技术．其目　

标是支持企业高层管理者的决策过程，使高层管理者相当容易地　

根据已获得的数据，运用定量分析和定性分析相结合的技术．从　

多个侧面对企业内部运行过程进行分析、评价和判断。科学的决　

策需要大量的数据为基础。处于信息系统建设初期的企业或机　

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基于数据挖掘的企业决策支持系统分析

作者：汤成曦

来源：《科技资讯》2011年第26期

1数据挖掘的关键技术分析

数据挖掘是建立在数据库基础上结合了人工智能、概率、数据统计等技术发展起来的新型数据处理技术。所谓挖掘就是从大量的不完全、模糊、随机数据中提取隐含信息和知识的过程。其主要的关键技术有以下几种。

1.1 数据仓库

传统书库模式占据数据处理业务主导地位情况已经于数据处理需求产生了矛盾,只能进行查询的数据库已经与智能化需求显然是不能相互促进和发展的,以此研究者提出了数据仓库和数据挖掘技术,并转向将其作为未来数据库发展的方向。从单一的查询转为智能化的数据处理,实现可挖掘可归纳的数据处理目标。数据仓库作为为一个集成了多种数据源的中央平台,可以从多元的联机事务处理中收集和提取数据,并通过计算机将数据从新排列构成容易分析的形式,实际上就是企业内部的信息平台,这为数据挖掘提供了数据库基础。

1.2 智能化技术

智能化技术实际上就是对人类行为的模拟,即利用计算机的知识获取、知识表达、知识比对来完成对人类行为的模拟。在数据发掘中智能化技术可以完成对数据的“人为”化处理,即利用知识学习和比对完成数据挖掘。

1.3 概率和统计

概率和统计是一种数学方法,其重要的作用就是对数据信息所表达的数学内涵进行解释,将其与数据处理结合起来可以有效的在海量数据中获得有价值的规律和隐含信息,着无疑可以成为数据挖掘技术的重要基础。

2数据挖掘技术支持的企业决策系统构成

2.1 数据采集和监控系统

数据挖掘的基础数海量的数据,因此数据的采集就成为了决策系统的重要基础,可以看作是企业数据信息网络的终端。企业要实现生产智能化和管理决策的科学化,就需要采集和生产监控系统。(1)数据采集系统是企业利用大量的控制系统、单机片构成自动化可控的数据采集终龙源期刊网

Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｓｈｏｕｇａｎｇ　Ｄａｔａ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　ａｎｄ　Ｄｅｃｉｓｉｏｎ　Ｓｕｐｐｏ￣Ｓｙｓｔｅｍｓ　ｉｎ　Ｆｉｎａｎｃｉａｌ　Ｃｏｓｔ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　

摘要：通过管理模型的应用，实现了利用财务成本倒推法来控制生产成　本。通过逆向成本管理实现对财务成本的有效控制，并收到良好效果。　关键词：数据分析；成本；数学模型　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｒｏｕｇｈ　ｔｈｅ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　ｍｏｄｅｌ，ｗｅ　ｃａｎ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　ｃｏｓｔｓ　ｂｙ　ｕｓｉｎｇ　ｆｉｎａｎｃｉａｌ　ｂａｃｋ　ｐｕｓｈ　ｃｏｓｔｉｎｇ　ｍｅｔｈｏｄ．Ｔｈｒｏｕｇｈ　ｒｅｖｅｒｓｅ　ｃｏｓｔ　ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ｗｅ　ｃａｎ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｆｉｎａｎｃｉａｌ　ｃｏｓｔ　ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ，ａｎｄ　ａｃｈｉｅｖｅ　ｇｏｏｄ　ｅｆＦｅｃｔ　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：Ｄａｔａ　ａｎａｌｙｓｉｓ；Ｃｏｓｔ；ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ　ｍｏｄｅｌ　

随着社会对企业信息化建设认识理论的不断深化与提升，　

企业信息化建设的内容与方法越来越贴近企业成本战略发展的需　

要，其科学与应用水平也越来越高。当前，我国许多企业在信　

息化建设方面，企业的ＥＲＰ建设已经初显成效，下一步的重点该　

如何发展，也就是说在企业后ＥＲＰ时代的信息化建设的主要内容　

是什么？许多企业都把目光关注到了数据，几年来的企业信息化　

建设的长足发展，为企业积累了大量的数据资源，如何将这些数　

据资源进行科学合理的利用，使之进一步发挥作用，提升企业的　

核心竞争力等，都为今后的企业信息化建设提出了新的任务和课　

题。　

ｌ　数据仓库与数据挖掘　

企业数据的深层次应用，离不开数据仓库与数据挖掘技术。　

１ｌ１数据仓库　

数据仓库（ＤＷ：ｄａｔａ　ｗａｒｅｈｏｕｓｅ）的定义版本很多，经反复　

对比，来这样描述数据仓库可能会恰当一些：数据仓库是支持管　

决策支持系统名词解释

决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）是一种通过信息技术提供决策制定者有效信息和工具来支持决策制定过程的系统。DSS结合了数据分析、模型建立、信息管理和决策方法等技术，帮助管理者进行决策。

决策支持系统通常包含以下几个主要组成部分：

数据库管理系统（Database Management System，DBMS）：用于存储和管理决策所需的数据。DBMS可以根据用户的需要提供数据查询、更新和删除等功能，为决策者提供数据支持。

模型管理系统（Model Management System，MMS）：用于管理和执行决策所需的数学模型。MMS可以帮助决策制定者构建和分析决策模型，以便在决策过程中提供科学依据。

决策分析系统（Decision Analysis System，DAS）：用于分析和评估不同决策方案的潜在风险和机会。DAS可以根据已有的数据和模型，对不同的决策选项进行详细的分析和比较，以帮助决策者做出合理的决策。

用户接口（User Interface）：用于决策制定者与决策支持系统进行交互的界面。用户接口通常提供数据输入、模型选择、结果展示等功能，以便用户能够方便地使用系统进行决策。

决策支持系统的主要特点包括以下几点：

1. 及时性：决策支持系统能够实时获取和处理数据，为决策者提供及时的信息，以便快速做出决策。

2. 灵活性：决策支持系统具有较强的灵活性，可以根据不同决策的需求进行定制和扩展，以满足用户的特定需求。

3. 多功能性：决策支持系统不仅能够提供数据查询和展示功能，还能够进行数据分析、模型建立和决策评估等多种功能，为决策者提供全面的决策支持。

4. 用户友好：决策支持系统通常具有友好的用户界面和操作方式，便于用户学习和使用，提高工作效率。

5. 决策辅助：决策支持系统并非直接代替决策制定者进行决策，而是通过提供信息和工具来辅助决策制定者进行决策，提高决策的科学性和准确性。