基于數(shù)據(jù)挖掘的決策支持系統(tǒng)及應(yīng)用研究

王連　徐順

摘要：近年來，信息技術(shù)得以日新月異的發(fā)展，給人們的工作及生活帶來了極大的影響。現(xiàn)階段，人們在進(jìn)行管理、創(chuàng)新及決策等過程中都增加了對信息技術(shù)的應(yīng)用，它能夠極大地提升工作效率，同時(shí)擁有較高的精確性。決策支持系統(tǒng)就是在這種情況下產(chǎn)生并得到有效應(yīng)用的。文章從傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)中的缺陷入手，對基于數(shù)據(jù)挖掘的決策支持系統(tǒng)進(jìn)行了介紹，并對其系統(tǒng)設(shè)計(jì)及應(yīng)用進(jìn)行了詳細(xì)的探討，希望對數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)上的決策支持系統(tǒng)的研究起到促進(jìn)作用。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；決策支持系統(tǒng)；應(yīng)用

信息技術(shù)在人們的日常工作及生活中出現(xiàn)，通過便捷而精確的信息整理及儲(chǔ)存功能，提高了工作效率。在這種情況下，人們開始在各個(gè)領(lǐng)域中有效應(yīng)用信息技術(shù)，決策支持系統(tǒng)就是信息技術(shù)同決策有效結(jié)合的產(chǎn)物，它在提升決策科學(xué)性的過程中發(fā)揮了重要功能。然而信息技術(shù)仍然不斷發(fā)展，該系統(tǒng)的功能也逐漸完善?，F(xiàn)階段基于數(shù)據(jù)挖掘的決策支持系統(tǒng)取代了傳統(tǒng)的決策支持系統(tǒng)，順應(yīng)了時(shí)代及經(jīng)濟(jì)發(fā)展的要求。

1傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)中的缺陷

在社會(huì)經(jīng)濟(jì)及信息技術(shù)飛速發(fā)展的背景下，傳統(tǒng)的決策支持系統(tǒng)體現(xiàn)出種種不足，不利于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的進(jìn)步，為使用者提供更好的服務(wù)。其缺陷表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

首先，統(tǒng)一管理數(shù)據(jù)能力差。在運(yùn)行過程中無法進(jìn)行高效率的查詢和分析。在經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展的背景下，企業(yè)及相關(guān)部門在運(yùn)行過程中積累了海量的數(shù)據(jù)，同時(shí)在數(shù)據(jù)管理過程中標(biāo)準(zhǔn)不夠統(tǒng)一，組織能力弱，因此在查詢過程中非常困難。傳統(tǒng)的決策支持系統(tǒng)在應(yīng)用過程中數(shù)據(jù)庫為關(guān)系型，查詢和分析只是一種形式上的存在，決策支持信息形成困難。

其次，決策問題多。在構(gòu)建模型庫的過程中非常困難，從而導(dǎo)致分析數(shù)據(jù)及構(gòu)建維度的過程中受到嚴(yán)重限制。在這種情況下，傳統(tǒng)的決策支持系統(tǒng)無法及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在知識(shí)，更無法探究擁有一定深度的知識(shí)數(shù)據(jù)，因此無法強(qiáng)有力地指導(dǎo)決策分析工作及過程，在社會(huì)經(jīng)濟(jì)不斷進(jìn)步的背景下，無法滿足決策分析需求。

最后，不充分的人機(jī)接口開發(fā)。這種現(xiàn)象導(dǎo)致人機(jī)交互受到嚴(yán)重阻礙，系統(tǒng)無法及時(shí)收到工作人員在長期實(shí)踐中積累的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，無法對未來的決策起到有效的輔助作用，導(dǎo)致嚴(yán)重的信息缺失現(xiàn)象存在于決策過程中，同時(shí)也促使現(xiàn)有的系統(tǒng)決策建立在脫離實(shí)際的基礎(chǔ)上，嚴(yán)重者將導(dǎo)致決策缺乏科學(xué)性而失敗。在應(yīng)用決策支持系統(tǒng)的過程中，人們決策信息希望能夠更加多角度、多層次和直觀地展現(xiàn)出來，一旦失去這幾點(diǎn)功能，不僅無法輔助決策人員，還會(huì)導(dǎo)致工作人員在工作過程中需要付出更多的經(jīng)歷來搜集資料，影響決策效率的同時(shí)也嚴(yán)重降低了決策質(zhì)量。

2基于數(shù)據(jù)挖掘的決策支持系統(tǒng)

2.1優(yōu)點(diǎn)

新時(shí)期，在信息技術(shù)飛速發(fā)展的背景下，人們在構(gòu)建決策支持系統(tǒng)的過程中積極應(yīng)用了數(shù)據(jù)倉庫及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，然而這種現(xiàn)象導(dǎo)致不一致性存在于該系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)中。然而該系統(tǒng)在構(gòu)建過程中，其內(nèi)在結(jié)構(gòu)能夠進(jìn)行有效的聯(lián)系和運(yùn)行，在有效銜接過程中能夠解決以上問題。同時(shí)，多數(shù)事務(wù)級數(shù)據(jù)都會(huì)經(jīng)過底層數(shù)據(jù)庫的運(yùn)作而集合于數(shù)據(jù)倉庫中，而數(shù)據(jù)倉庫能夠有效地整理、綜合并轉(zhuǎn)化海量數(shù)據(jù)，并構(gòu)建數(shù)據(jù)視圖，該視圖能夠針對全局進(jìn)行展示，也正因?yàn)槿绱?，決策支持系統(tǒng)在運(yùn)行過程中所使用的數(shù)據(jù)具有堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。該倉庫的集成數(shù)據(jù)是OLAP的出發(fā)點(diǎn)，能夠使多維數(shù)據(jù)模型在應(yīng)用過程中更加面向分析進(jìn)行，使用者通過不同的途徑，對數(shù)據(jù)進(jìn)行不同層次及角度的分析，有效分離數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及分析策略。OLAP和數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)，在運(yùn)行過程中能夠通過多種途徑對數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析及挖掘，充分挖掘其中的潛在知識(shí)，同時(shí)在海量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)預(yù)測自動(dòng)性。由此，信息的本質(zhì)在數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)上的決策支持系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)了決策支持系統(tǒng)的設(shè)計(jì)實(shí)質(zhì)，促使數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)取代模型驅(qū)動(dòng)，同時(shí)，能夠降低開發(fā)難度。

2.2體系結(jié)構(gòu)

在進(jìn)行設(shè)計(jì)挖掘過程中，需要利用寬廣的活動(dòng)空間，這一空間由數(shù)據(jù)倉庫提供，從而促使完整性及廣泛性體現(xiàn)在數(shù)據(jù)來源中。而被初步加工的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)挖掘的主要對象，導(dǎo)致發(fā)現(xiàn)知識(shí)成為數(shù)據(jù)挖掘的主要功能。集成數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫中的位置是OLAP的出發(fā)地點(diǎn)，能夠促使數(shù)據(jù)模型更具有多維性，同時(shí)建立在分析的基礎(chǔ)上。在多維分析基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)的分析能夠從不同角度及出發(fā)點(diǎn)進(jìn)行，經(jīng)過比較、整理、分析等多個(gè)步驟，使用者所使用的數(shù)據(jù)將更加真實(shí)、客觀。盡管在最初，OLAP、數(shù)據(jù)挖掘及數(shù)據(jù)庫等技術(shù)是相互獨(dú)立的，在信息技術(shù)不斷進(jìn)步的背景下，三者被有效地融合在一起，并實(shí)現(xiàn)了缺陷互補(bǔ)，通過三者的有效結(jié)合，構(gòu)建出基于數(shù)據(jù)挖掘的決策支持系統(tǒng)，能夠更好地展現(xiàn)該系統(tǒng)設(shè)計(jì)的初衷，同時(shí)最大程度地發(fā)揮其優(yōu)勢，促使決策者在決策過程中擁有更加可靠、客觀的數(shù)據(jù)為支撐。

3基于數(shù)據(jù)挖掘的決策支持系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及應(yīng)用

3.1總體構(gòu)架

在數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)上構(gòu)建起來的決策支持系統(tǒng)總體構(gòu)架包含5個(gè)重要結(jié)構(gòu)。

（1）數(shù)據(jù)源。即維持該系統(tǒng)正常運(yùn)行的原始數(shù)據(jù)，企業(yè)及相關(guān)部門日常運(yùn)行過程中的內(nèi)外數(shù)據(jù)都統(tǒng)一于此。內(nèi)部數(shù)據(jù)指的是相關(guān)部門制定的年計(jì)劃數(shù)據(jù)，同時(shí)還包含不同的文檔數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)主要產(chǎn)生于自動(dòng)化辦公系統(tǒng)中。而外部數(shù)據(jù)指的是企業(yè)經(jīng)營過程中全國范圍內(nèi)相關(guān)行業(yè)信息等。

（2）數(shù)據(jù)儲(chǔ)存層。該結(jié)構(gòu)在日常過程中能夠有效地整理、轉(zhuǎn)換及抽取數(shù)據(jù)源信息，同時(shí)，根據(jù)不同的業(yè)務(wù)內(nèi)容重新組織數(shù)據(jù)內(nèi)容，以經(jīng)典的數(shù)據(jù)集形式提供給使用者作為重要的參考內(nèi)容。該結(jié)構(gòu)在運(yùn)行過程中包含自身規(guī)則，促使數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換更具科學(xué)性，同時(shí)還包含優(yōu)化的加載數(shù)據(jù)頻率及整合規(guī)則等。針對不同的業(yè)務(wù)，該結(jié)構(gòu)能夠?qū)⒍嗑S建模應(yīng)用于重點(diǎn)數(shù)據(jù)中，該結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)多維數(shù)據(jù)立方體，這樣，使用者就能全方位和多層次地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

（3）支持層。該系統(tǒng)運(yùn)行的基礎(chǔ)。知識(shí)庫、數(shù)據(jù)倉庫等是其重要組成成分。其中包含多種模型，能夠分別進(jìn)行推理、分析及預(yù)測功能，同時(shí)還可以有效地從事數(shù)據(jù)挖掘算法并詳細(xì)分析決策等，數(shù)據(jù)挖掘設(shè)備及OLAP在充分應(yīng)用過程中能夠?qū)ο嚓P(guān)被隱藏?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行有效挖掘，并將其進(jìn)行集合處理，促使專業(yè)人員在對其研究的過程中能夠具有強(qiáng)有力的依據(jù)。知識(shí)庫在應(yīng)用過程中能夠?qū)χ匾姆治霭咐敖鉀Q措施進(jìn)行保存，促使決策者在決策過程中有據(jù)可循。

（4）決策工具層。將重要的技術(shù)及設(shè)備提供給決策者，構(gòu)成整個(gè)系統(tǒng)的核心，其中包含重要的模型有品牌競爭分析和戰(zhàn)略地圖等。

（5）決策層。根據(jù)不同的需求，應(yīng)用不同的設(shè)備對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，制定科學(xué)的決策方案，并能夠促使決策者對大量數(shù)據(jù)及信息進(jìn)行參考。

3.2系統(tǒng)功能

不同的決策分析層存在于該系統(tǒng)中，能夠轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的事后分析方式，充分進(jìn)行事前分析并促使事后查詢過程更具依據(jù)。在這種情況下，決策分析、實(shí)時(shí)監(jiān)控及分析報(bào)表是該系統(tǒng)的重要子系統(tǒng)，能夠分3個(gè)階段提升決策分析系統(tǒng)的價(jià)值，在應(yīng)用過程中能夠滿足分析的多維性并進(jìn)行模擬決策。

事前可知是決策分析的重點(diǎn)內(nèi)容，能夠?qū)Q策分析進(jìn)行庫存，促使供應(yīng)商開展分析工作等。在實(shí)時(shí)監(jiān)控的過程中，可以保證各項(xiàng)決策能夠在進(jìn)行中被有效控制。主要監(jiān)控原有計(jì)劃的實(shí)施情況和監(jiān)控關(guān)鍵的指標(biāo)等。同時(shí)在該層次中還包含有效的預(yù)警機(jī)制，能夠?qū)齑娈悇?dòng)等現(xiàn)象進(jìn)行及時(shí)的發(fā)現(xiàn)和報(bào)告。最后一層在應(yīng)用過程中能夠進(jìn)行有效的事后查詢，對決策的使用情況及未來發(fā)展趨勢進(jìn)行總結(jié)和歸納。

4結(jié)語

綜上所述，信息技術(shù)自產(chǎn)生之日起逐漸改變了人們的日常工作及生活，其快速而準(zhǔn)確的信息收集及整理功能，使人們對其產(chǎn)生較大的依賴。在進(jìn)行決策的過程中，通常需要建立在大量數(shù)據(jù)和信息的基礎(chǔ)上，因此相關(guān)人員開始有效融合決策與信息技術(shù)，構(gòu)建決策支持系統(tǒng)，提高決策科學(xué)性。信息技術(shù)不斷進(jìn)步的背景下，該系統(tǒng)也逐漸得到完善，現(xiàn)階段基于數(shù)據(jù)挖掘的決策支持系統(tǒng)在使用過程中能夠更加滿足社會(huì)及人們發(fā)展的需要，加強(qiáng)對該系統(tǒng)的研究與利用具有重要意義。