決策支持系統(tǒng)（DSS）理論·方法·案例

定　價(jià)：￥38.00

作　者：	高洪深著
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：	中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)著作叢書
標(biāo)　簽：	管理信息系統(tǒng)

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ISBN：	9787302105008	出版時(shí)間：	2005-05-01	包裝：	膠版紙
開本：	26cm	頁數(shù)：	397	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書是《決策支持系統(tǒng)（DSS）理論·方法·案例》的第3版，它除了對(duì)本書第二版中DSS的理論與方法做了全面的闡述并修訂之外，重點(diǎn)論述了基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的決策支持系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有關(guān)理論、方法，并介紹了最新開發(fā)和研制的案例。全書共分15章，第1章主要介紹DSS的產(chǎn)生與發(fā)展，充分論述了DSS的理論基礎(chǔ)以及同相關(guān)學(xué)科的關(guān)系，還重點(diǎn)介紹了新一代DSS和基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的決策支持系統(tǒng)的發(fā)展?fàn)顩r和最新研究動(dòng)態(tài)；第2和第3章闡述了DSS的基本概念和典型的DSS的構(gòu)造及系統(tǒng)結(jié)構(gòu)；第4~第7章主要介紹數(shù)據(jù)庫(kù)及其管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)開采技術(shù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)，以及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)建模和元數(shù)據(jù)；第8章主要介紹DSS的重要組成部分——模型庫(kù)及其管理系統(tǒng)；第9和第10章論述了知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法和知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)；第11~第13章介紹了3個(gè)典型的DSS案例，即信用擔(dān)保決策支持系統(tǒng)、證券行業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例；第14和第15章系統(tǒng)地介紹了PLATINUMTechnology數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和BusinessObjects決策支持系統(tǒng)工具的比較典型的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)范例。本書適用于高等院校的計(jì)算機(jī)應(yīng)用、系統(tǒng)工程、經(jīng)濟(jì)管理、自動(dòng)控制等專業(yè)的研究生和高年級(jí)學(xué)生作為教材或教學(xué)參考書；也可以作為DSS研究與開發(fā)人員的研究參考書；還可以供不同層次的經(jīng)濟(jì)與行政管理和企事業(yè)單位的有關(guān)領(lǐng)導(dǎo)、管理人員和科技人員使用。版權(quán)所有，翻印必究。本書前言前言決策支持系統(tǒng)（DSS）是信息系統(tǒng)研究的最新發(fā)展階段。自美國(guó)麻省理工學(xué)院的MichaelS.ScottMorton和PeterG.W.Keen于20世紀(jì)70年代首次提出“DecisionSupportSystem”以來，在短短的20年里，各國(guó)學(xué)者對(duì)DSS的理論研究與開發(fā)應(yīng)用進(jìn)行了卓有成效的工作。目前，DSS已成為系統(tǒng)工程與計(jì)算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域中的重要研究課題。但是，DSS的發(fā)展道路并不平坦，其中也有過低谷。DSS發(fā)展到今天，當(dāng)我們從低谷走向高潮時(shí)，縱覽群學(xué)科的發(fā)展，才覺得DSS這門學(xué)科既有深刻的潛在意義，也有廣闊的發(fā)展前景。因?yàn)镈SS是一個(gè)融計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息技術(shù)、人工智能、管理科學(xué)、決策科學(xué)、心理學(xué)、行為科學(xué)和組織理論等學(xué)科與技術(shù)于一體的技術(shù)集成系統(tǒng)，由于這些學(xué)科的不斷發(fā)展，尤其是計(jì)算機(jī)技術(shù)和信息技術(shù)的巨大進(jìn)步，可以預(yù)言，DSS作為新的交叉學(xué)科，將會(huì)隨著它們的迅速發(fā)展而產(chǎn)生突破性的進(jìn)展。通過國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界廣大專家、學(xué)者的不斷探索和研究，經(jīng)過20多年的應(yīng)用、發(fā)展和完善，DSS的概念內(nèi)涵和理論基礎(chǔ)以及與其他相關(guān)技術(shù)的關(guān)系已經(jīng)明朗并走向成熟。本書在此基礎(chǔ)上充分論述了DSS理論基礎(chǔ)的多學(xué)科綜合性和實(shí)際應(yīng)用的工程特點(diǎn)，它包括信息論、計(jì)算機(jī)技術(shù)、管理科學(xué)（MS）和運(yùn)籌學(xué)（OR）、信息經(jīng)濟(jì)學(xué)、行為科學(xué)和人工智能等理論；并從理論上和實(shí)踐上闡明DSS與幾個(gè)重要的相關(guān)技術(shù)的關(guān)系；例如，DSS與MS和OR的關(guān)系；DSS與MIS（管理信息系統(tǒng)）的關(guān)系；DSS與ES（專家系統(tǒng)）的關(guān)系，等等。同時(shí)系統(tǒng)和科學(xué)地闡述決策支持系統(tǒng)的一些基本概念，例如DSS領(lǐng)域里的一些熱點(diǎn)問題：關(guān)于結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化問題；決策支持和DSS定義；DSS的構(gòu)造和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)問題。本書吸收了國(guó)內(nèi)外的最新觀點(diǎn)，并提出作者本人的獨(dú)到見解。本書以一節(jié)的篇幅概述了新一代DSS的發(fā)展?fàn)顩r和最新研究動(dòng)態(tài)，這些新一代DSS是：群決策支持系統(tǒng)（GDSS）；分布式?jīng)Q策支持系統(tǒng)（DDSS）；智能決策支持系統(tǒng)（IDSS）；決策支持中心；戰(zhàn)略決策支持系統(tǒng)；I３DSS，等等。幾乎所有的DSS研究和開發(fā)都強(qiáng)調(diào)DSS對(duì)決策者的支持效用，其中最關(guān)鍵的部分就是人機(jī)界面的作用。有的人認(rèn)為人機(jī)界面的設(shè)計(jì)是DSS成敗的重要因素。因此本書用一章的篇幅介紹人機(jī)界面。它從國(guó)內(nèi)外DSS人機(jī)界面的研究現(xiàn)狀和所存在的問題出發(fā)，介紹了人機(jī)界面的最新設(shè)計(jì)方法、交互形式、界面漢化等問題；并論述多媒體技術(shù)對(duì)DSS人機(jī)界面的支持，多媒體技術(shù)可以改變DSS與決策者的交互形式，使人機(jī)關(guān)系產(chǎn)生質(zhì)的飛躍，特別是可視聽技術(shù)在DSS人機(jī)界面的開發(fā)與應(yīng)用，將使DSS的研究登上新的高度，不過目前DSS在這方面的研究與應(yīng)用尚屬少見。在數(shù)據(jù)庫(kù)及其管理系統(tǒng)一章充分表述DSS不同于MIS系統(tǒng)的特點(diǎn)。它要支持模型庫(kù)，并要和知識(shí)庫(kù)有機(jī)地結(jié)合起來；并介紹了多媒體數(shù)據(jù)庫(kù)，指出多媒體數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)鍵技術(shù)所在。這些技術(shù)主要包括：多媒體信息的檢索與查詢及其他處理；多媒體信息的再現(xiàn)及良好的用戶界面；數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)管理與壓縮/解壓縮技術(shù)；分布式環(huán)境與并行處理等；并對(duì)語義數(shù)據(jù)模型和面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)模型進(jìn)行了概括的論述?？傊?，多媒體數(shù)據(jù)庫(kù)的引入將使DSS發(fā)生劃時(shí)代的變化。模型庫(kù)及其管理系統(tǒng)是DSS發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)，首先要開發(fā)面對(duì)用戶的模型體系，可以將若干模型或模型部件有機(jī)地結(jié)合起來，更方便地建造新模型或模型部件，解釋模型輸出等。然后介紹模型生成技術(shù)；模型管理的人工智能方法；模型管理和數(shù)據(jù)管理相結(jié)合的第四代模型管理系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。并介紹了作者在開發(fā)DSS所采用的基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性預(yù)測(cè)模型的研究成果。本成果提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性預(yù)測(cè)模型的若干技術(shù)處理方法，實(shí)現(xiàn)了加快網(wǎng)絡(luò)收斂速度和提高模型預(yù)測(cè)精度的目的，并就非等權(quán)移動(dòng)平均模型和非線性回歸模型進(jìn)行了深入的探討。前者提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和變量個(gè)數(shù)的確定方法，后者提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性回歸模型及學(xué)習(xí)算法。仿真實(shí)驗(yàn)表明具有較高的適應(yīng)能力和預(yù)測(cè)精度。本書的另一特色就是引入了3個(gè)比較典型的DSS開發(fā)應(yīng)用案例，它們都是近幾年國(guó)內(nèi)有關(guān)專家和作者本人的研究成果，基本上反映了我國(guó)20世紀(jì)90年代初DSS的開發(fā)與應(yīng)用狀況。《決策支持系統(tǒng)（DSS）——理論·方法·案例》這本專著在許多著名科學(xué)家的積極支持下，終于與讀者見面了。在本書出版的過程中，在國(guó)內(nèi)外享有盛譽(yù)的著名科學(xué)家、中國(guó)科學(xué)院院士、上海交通大學(xué)張鐘俊教授，中國(guó)工程院院士、中國(guó)科學(xué)院系統(tǒng)科學(xué)研究所許國(guó)志研究員，我國(guó)著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家、國(guó)務(wù)院發(fā)展研究中心顧問馬賓研究員，國(guó)務(wù)院學(xué)位委員會(huì)委員、航天部710所副所長(zhǎng)于景元研究員，中國(guó)科學(xué)院系統(tǒng)科學(xué)研究所朱廣田研究員等給予了大力支持和熱情的幫助，為本書的出版提出了許多寶貴意見。在此同時(shí)，本書又獲得了清華大學(xué)出版社和廣西科技出版社計(jì)算機(jī)學(xué)術(shù)著作出版基金專家委員會(huì)的肯定，使之列入該基金資助出版的專著。本書的正式出版使我感到非常欣慰，非常高興，我沒有辜負(fù)上述這些科學(xué)家在科學(xué)研究和學(xué)術(shù)活動(dòng)中對(duì)我的有力支持和熱切期望，在此我對(duì)他們表示由衷的感謝。本書的問世，不僅僅是作者本人的努力結(jié)果，而且還凝結(jié)了許多人的心血，在熱情指導(dǎo)和幫助過我的老師、學(xué)生、朋友中間應(yīng)該特別提到劉傳棟和陳林龍二位博士，他們的出色工作為本書增色不少，借此機(jī)會(huì)，我向他們致以衷心的感謝和最良好的祝愿。由于作者水平有限，書中錯(cuò)誤或不妥之處在所難免，誠(chéng)懇希望同行和讀者們批評(píng)指正。高洪深1995年11月于北京

作者簡(jiǎn)介

　　高洪深，吉林農(nóng)安人，1942年2月生，漢族，現(xiàn)北方工業(yè)大學(xué)教授兼中國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)工程學(xué)會(huì)常務(wù)理事。1981年5月北京鋼鐵學(xué)院（現(xiàn)北京科技大學(xué)）研究生（工學(xué)碩士）畢業(yè)后被分配到北方工業(yè)大學(xué)數(shù)量經(jīng)濟(jì)研究所工作一直從事經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)管理的教學(xué)與研究工作。其中，1984.8-1985.9在聯(lián)邦德國(guó)卡爾.杜易斯堡基金會(huì)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院進(jìn)修經(jīng)濟(jì)管理與系統(tǒng)工程、計(jì)算機(jī)應(yīng)用等。1991.9-1992.3再一次赴聯(lián)邦德國(guó)在卡塞爾大學(xué)作為高級(jí)訪問學(xué)者同德方教授合作進(jìn)行生態(tài)經(jīng)濟(jì)學(xué)和信息經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究，并對(duì)經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域中的信息決策支持系統(tǒng)作了較深的研究，在此期間，考察了設(shè)以維也納的國(guó)際應(yīng)用系統(tǒng)分析研究所，獲得了大量有關(guān)決策支持系統(tǒng)（DSS）的最新研究動(dòng)態(tài)與資料，并結(jié)合自己的研究成果，回國(guó)后，先后撰寫兩本專著：《決策支持系統(tǒng)（DSS）》和《經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)分析導(dǎo)論》正式發(fā)表。高洪深在社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)工程和經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)分析方面取得了一系列研究成果，獲得多項(xiàng)部委級(jí)科技進(jìn)步獎(jiǎng)，其中一項(xiàng)一等獎(jiǎng)，一項(xiàng)二等獎(jiǎng)，二項(xiàng)三等獎(jiǎng)，二項(xiàng)四等獎(jiǎng)。這些成果的特點(diǎn)就是和計(jì)算機(jī)技術(shù)緊密結(jié)合起來，先后出版了四本專著，并在國(guó)內(nèi)外正式發(fā)表學(xué)術(shù)論文60多篇。1992年度被國(guó)務(wù)院表彰為有突出貢獻(xiàn)的中青年專家，享受國(guó)務(wù)院頒發(fā)的政府特殊津貼。其經(jīng)濟(jì)觀點(diǎn)：為了使經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展，必須用系統(tǒng)科學(xué)的觀點(diǎn)進(jìn)行全面的分析研究，對(duì)工業(yè)化的速度問題、資源、糧食、人口、生態(tài)環(huán)境的綜合系統(tǒng)研究才能保持經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展。

圖書目錄

目錄
第1章概論1
1.1決策支持系統(tǒng)的產(chǎn)生與發(fā)展1
1.1.1DSS的產(chǎn)生背景1
1.1.2DSS的發(fā)展2
1.2DSS發(fā)展的理論基礎(chǔ)4
1.2.1信息論4
1.2.2計(jì)算機(jī)技術(shù)4
1.2.3管理科學(xué)和運(yùn)籌學(xué)5
1.2.4信息經(jīng)濟(jì)學(xué)5
1.2.5行為科學(xué)6
1.2.6人工智能7
1.3DSS與相關(guān)技術(shù)的關(guān)系7
1.3.1決策與預(yù)測(cè)的關(guān)系7
1.3.2DSS與管理科學(xué)、運(yùn)籌學(xué)的關(guān)系10
1.3.3DSS與MIS的關(guān)系11
1.3.4DSS與專家系統(tǒng)的關(guān)系12
1.4新一代DSS的發(fā)展13
1.4.1群決策支持系統(tǒng)13
1.4.2分布式?jīng)Q策支持系統(tǒng)14
1.4.3智能決策支持系統(tǒng)15
1.4.4決策支持中心16
1.4.5戰(zhàn)略決策支持系統(tǒng)17
1.4.6I３DSS18
1.5數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與決策支持系統(tǒng)19
1.5.1新型的決策支持技術(shù)——數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和聯(lián)機(jī)分析處理19
1.5.2綜合決策支持系統(tǒng)19
1.5.3基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的決策支持系統(tǒng)21
第2章決策支持系統(tǒng)的基本概念22
2.1結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化問題22
2.1.1概述22
2.1.2決策問題的性質(zhì)和層次23
2.2決策支持與DSS的定義25
2.2.1決策支持25
2.2.2決策支持分類25
2.2.3決策風(fēng)格27
2.2.4DSS的定義28
2.3DSS的概念模式29
2.3.1系統(tǒng)分析29
2.3.2專用DSS30
2.3.3DSS工具30
2.3.4DSS生成器31
2.3.5累接設(shè)計(jì)32
2.3.6ROMC分析方法33
2.3.7系統(tǒng)的柔性35
2.3.8系統(tǒng)的集成化36
第3章DSS的構(gòu)造與系統(tǒng)結(jié)構(gòu)38
3.1引言38
3.1.1DSS的基本部件38
3.1.2目標(biāo)39
3.1.3功能40
3.2DSS的人機(jī)界面和問題處理系統(tǒng)40
3.2.1人機(jī)界面40
3.2.2問題處理系統(tǒng)42
3.2.3自然語言理解43
3.3四庫(kù)系統(tǒng)46
3.3.1數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)46
3.3.2模型庫(kù)系統(tǒng)47
3.3.3知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)47
3.3.4方法庫(kù)系統(tǒng)48
3.4DSS的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)50
3.4.1三角式結(jié)構(gòu)50
3.4.2串聯(lián)結(jié)構(gòu)50
3.4.3熔合式結(jié)構(gòu)51
3.4.4以數(shù)據(jù)庫(kù)為中心的結(jié)構(gòu)51
3.4.5四庫(kù)三功能的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)52
3.4.6智能DSS的結(jié)構(gòu)53
3.5DSS的體系結(jié)構(gòu)與分析54
3.5.1DSS體系的分析54
3.5.2環(huán)境特征55
3.5.3系統(tǒng)的部件56
3.5.4資源57
3.5.5環(huán)境和資源的關(guān)系58
第4章數(shù)據(jù)庫(kù)及其管理系統(tǒng)60
4.1基本概念60
4.1.1數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的定義及其特點(diǎn)60
4.1.2DSS數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)特點(diǎn)61
4.2數(shù)據(jù)的組織與描述62
4.2.1實(shí)體模型62
4.2.2數(shù)據(jù)模型63
4.2.3數(shù)據(jù)模型的設(shè)計(jì)64
4.3DSS的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)66
4.3.1數(shù)據(jù)庫(kù)的概念設(shè)計(jì)67
4.3.2數(shù)據(jù)庫(kù)的邏輯設(shè)計(jì)70
4.3.3數(shù)據(jù)庫(kù)的物理設(shè)計(jì)72
4.3.4數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)語言72
4.4DSS數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展74
4.4.1數(shù)據(jù)庫(kù)與知識(shí)庫(kù)的結(jié)合方式74
4.4.2數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)支持模型庫(kù)75
4.4.3DSS中數(shù)據(jù)庫(kù)單元設(shè)計(jì)76
4.4.4DSS數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展分析76
4.5多媒體數(shù)據(jù)庫(kù)77
4.5.1多媒體數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)與功能77
4.5.2多媒體數(shù)據(jù)庫(kù)及其管理系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)78
4.5.3數(shù)據(jù)模型技術(shù)79
第5章數(shù)據(jù)開采技術(shù)82
5.1數(shù)據(jù)開采技術(shù)研究背景及現(xiàn)狀82
5.1.1引言82
5.1.2研究背景及意義82
5.1.3國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀83
5.2數(shù)據(jù)開采技術(shù)基本概念85
5.2.1數(shù)據(jù)開采的定義85
5.2.2數(shù)據(jù)開采的過程及分類86
5.2.3數(shù)據(jù)開采的內(nèi)容和本質(zhì)88
5.2.4基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)開采技術(shù)89
5.3數(shù)據(jù)開采方法91
5.3.1分類91
5.3.2聚類92
5.3.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)92
5.3.4關(guān)聯(lián)規(guī)則開采方法94
5.3.5決策樹95
5.3.6多層次數(shù)據(jù)匯總歸納96
5.3.7空間數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)開采97
5.3.8數(shù)據(jù)開采的其他方法97
5.4數(shù)據(jù)開采——云模型方法98
5.4.1定性和定量互換模型——云模型98
5.4.2發(fā)現(xiàn)狀態(tài)空間理論99
5.4.3用云模型從空間數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)掘關(guān)聯(lián)規(guī)則102
5.5模糊數(shù)據(jù)開采方法104
5.5.1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的引入104
5.5.2模糊數(shù)據(jù)開采方法104
5.5.3FDM應(yīng)用范例106
5.6數(shù)據(jù)開采的智能方法108
5.6.1從數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)現(xiàn)知識(shí)108
5.6.2數(shù)據(jù)開采與DBMS和聯(lián)機(jī)分析處理的區(qū)別與聯(lián)系109
5.6.3數(shù)據(jù)開采的方法和實(shí)施過程109
5.6.4智能算法110
5.7數(shù)據(jù)開采工具及發(fā)展方向113
5.7.1數(shù)據(jù)開采的工具113
5.7.2數(shù)據(jù)開采的發(fā)展方向113
5.8SAS的數(shù)據(jù)開采的方法論——SEMMA115
5.8.1數(shù)據(jù)開采提供決策支持115
5.8.2數(shù)據(jù)開采的方法論——SEMMA116
5.9數(shù)據(jù)開采的應(yīng)用領(lǐng)域120
5.9.1數(shù)據(jù)開采在市場(chǎng)營(yíng)銷和金融投資中的應(yīng)用120
5.9.2數(shù)據(jù)開采系統(tǒng)在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用121
5.9.3DM系統(tǒng)在通信網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用123
5.9.4在DNA分析中的應(yīng)用125
5.9.5天文數(shù)據(jù)分析中的DM系統(tǒng)126
第6章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)128
6.1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概述128
6.1.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的定義128
6.1.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)查詢系統(tǒng)的特點(diǎn)128
6.1.3 OLTP與OLAP的特點(diǎn)129
6.1.4 詳細(xì)數(shù)據(jù)與小結(jié)數(shù)據(jù)129
6.1.5 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)集市131
6.1.6數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)引擎的選擇133
6.2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)框架133
6.2.1框架的概念和重要性133
6.2.2通用框架結(jié)構(gòu)136
6.2.3數(shù)據(jù)源塊137
6.2.4數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)塊138
6.2.5數(shù)據(jù)站場(chǎng)結(jié)構(gòu)塊139
6.2.6數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的存取和使用模塊140
6.2.7數(shù)據(jù)管理層模塊141
6.2.8傳輸層模塊141
6.2.9基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)層模塊142
6.3數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)及其開發(fā)過程143
6.3.1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)143
6.3.2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開發(fā)過程144
6.4數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)145
6.4.1引言145
6.4.2系統(tǒng)結(jié)構(gòu)146
6.4.3系統(tǒng)主要模塊及關(guān)鍵技術(shù)147
6.5可視數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)150
6.5.1引言150
6.5.2可視數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的功能151
6.5.3數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)規(guī)?；捏w系結(jié)構(gòu)151
6.5.4可視數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的管理152
6.5.5IBM可視數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案153
6.6SAS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)與功能154
6.6.1SAS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的體系結(jié)構(gòu)154
6.6.2SAS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的功能156
6.6.3SAS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)有助于數(shù)據(jù)開采158
第7章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)建模和元數(shù)據(jù)160
7.1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)概念模型160
7.2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)組織161
7.2.1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)組織方式161
7.2.2多維數(shù)據(jù)庫(kù)的組織方式161
7.2.3OLAP的數(shù)據(jù)組織163
7.3數(shù)據(jù)源建模163
7.4數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模164
7.4.1星型模型164
7.4.2雪花模型165
7.4.3混合模型166
7.5元數(shù)據(jù)的概念167
7.6元數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的重要性168
7.6.1元數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開發(fā)期間的重要性170
7.6.2數(shù)據(jù)源抽取170
7.6.3數(shù)據(jù)求精與重構(gòu)工程171
7.6.4訪問與使用173
7.7元數(shù)據(jù)的管理功能173
7.7.1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)容的描述173
7.7.2定義數(shù)據(jù)抽取和轉(zhuǎn)換174
7.7.3基于商業(yè)事件的抽取調(diào)度175
7.7.4描述數(shù)據(jù)同步需求176
7.7.5衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)176
7.7.6數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)信息的目錄177
7.7.7信息目錄的現(xiàn)狀179
7.7.8元數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)字典和綱目庫(kù)180
7.8元數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化和商品化180
7.8.1元數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化180
7.8.2元數(shù)據(jù)的商品化181
第8章模型庫(kù)及其管理系統(tǒng)182
8.1模型與模型庫(kù)的基本概念182
8.1.1模型概念182
8.1.2模型特點(diǎn)182
8.1.3模型群和模型體系183
8.1.4模型庫(kù)185
8.2模型生成技術(shù)188
8.2.1傳統(tǒng)建模方法及其缺陷188
8.2.2模型生成技術(shù)189
8.2.3模型生成的一般步驟190
8.2.4模型的動(dòng)態(tài)生成192
8.3模型管理技術(shù)193
8.3.1模型管理系統(tǒng)193
8.3.2模型管理技術(shù)的發(fā)展過程194
8.3.3模型管理系統(tǒng)的主要研究?jī)?nèi)容195
8.4DSS中模型管理的人工智能方法196
8.4.1用一階謂詞邏輯表示模型的一種方法196
8.4.2知識(shí)庫(kù)支持模型的一個(gè)實(shí)例201
8.5模型管理和數(shù)據(jù)管理的結(jié)合202
8.5.1引言202
8.5.2模型管理和數(shù)據(jù)管理的結(jié)合203
8.5.3第四代模型管理系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)204
8.6基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性預(yù)測(cè)模型206
8.6.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基本概念206
8.6.2基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性預(yù)測(cè)方法208
8.6.3逆?zhèn)鞑ド窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的改進(jìn)212
8.6.4權(quán)重貢獻(xiàn)率和關(guān)鍵神經(jīng)結(jié)點(diǎn)215
8.6.5模型變量的選擇216
8.6.6觀測(cè)樣本的采集和使用217
第9章知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法219
9.1數(shù)據(jù)開采和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的區(qū)別與聯(lián)系219
9.2知識(shí)發(fā)現(xiàn)概念220
9.2.1知識(shí)發(fā)現(xiàn)定義220
9.2.2KDD的特點(diǎn)221
9.2.3知識(shí)發(fā)現(xiàn)的一般過程222
9.2.4知識(shí)發(fā)現(xiàn)的研究方向222
9.3知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法223
9.3.1知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法和算法224
9.3.2實(shí)用的知識(shí)發(fā)現(xiàn)工具和應(yīng)用系統(tǒng)228
9.4基于數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)231
9.4.1引言231
9.4.2KDD處理過程232
9.4.3數(shù)據(jù)開采的目標(biāo)及方法233
9.4.4數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)234
9.4.5KDD系統(tǒng)簡(jiǎn)介及其WWW地址235
9.5基于數(shù)據(jù)庫(kù)中的自動(dòng)發(fā)現(xiàn)廣義序貫?zāi)Ｊ?36
9.5.1引言236
9.5.2廣義序貫?zāi)Ｊ降挠嘘P(guān)概念238
9.5.3廣義序貫?zāi)Ｊ降陌l(fā)現(xiàn)算法239
第10章知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)243
10.1基本概念243
10.1.1數(shù)據(jù)243
10.1.2信息243
10.1.3知識(shí)243
10.1.4知識(shí)的分類244
10.1.5知識(shí)的屬性245
10.1.6推理方法245
10.1.7知識(shí)庫(kù)246
10.2知識(shí)表示方法246
10.2.1一階謂詞邏輯246
10.2.2語義網(wǎng)絡(luò)表示252
10.2.3產(chǎn)生式規(guī)則256
10.2.4框架理論258
10.3知識(shí)庫(kù)的建立261
10.3.1DSS知識(shí)庫(kù)的特點(diǎn)261
10.3.2設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)的原則262
10.3.3知識(shí)庫(kù)的開發(fā)步驟262
10.4問題處理系統(tǒng)264
10.4.1PPS在DSS中的地位264
10.4.2問題處理系統(tǒng)的分類265
10.4.3PPS的工作過程266
10.4.4問題處理系統(tǒng)的功能269
10.5問題求解系統(tǒng)274
10.5.1問題分析的基本方法274
10.5.2求解途徑278
10.6推理機(jī)281
10.6.1基本概念282
10.6.2自動(dòng)機(jī)283
10.6.3形式語言284
第11章信用擔(dān)保決策支持系統(tǒng)287
11.1信用擔(dān)保管理業(yè)務(wù)體系287
11.1.1信用擔(dān)保管理制度框架和運(yùn)作的比較287
11.1.2中小企業(yè)信用擔(dān)保制度營(yíng)運(yùn)效果的比較分析及對(duì)我國(guó)的啟示290
11.1.3資信評(píng)估與決策分析294
11.2信用擔(dān)保業(yè)務(wù)流程分析與設(shè)計(jì)297
11.2.1信用擔(dān)保業(yè)務(wù)流程概述297
11.2.2信用擔(dān)保業(yè)務(wù)流程圖299
11.2.3信用擔(dān)保業(yè)務(wù)自動(dòng)化與決策支持需求分析303
11.3信用擔(dān)保業(yè)務(wù)自動(dòng)化與決策支持系統(tǒng)設(shè)計(jì)306
11.3.1系統(tǒng)概述306
11.3.2系統(tǒng)性能綜合要求309
11.3.3系統(tǒng)邏輯結(jié)構(gòu)311
11.3.4基本設(shè)計(jì)概念和計(jì)算機(jī)處理流程312
11.3.5數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)315
11.3.6系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)319
11.3.7補(bǔ)救措施與系統(tǒng)維護(hù)設(shè)計(jì)320
11.3.8系統(tǒng)的數(shù)據(jù)安全性320
第12章證券行業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)321
12.1證券市場(chǎng)管理信息系統(tǒng)的現(xiàn)狀及存在的問題321
12.2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使證券行業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的開發(fā)成為可能321
12.3證券行業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的功能設(shè)計(jì)323
12.3.1系統(tǒng)目標(biāo)323
12.3.2需求分析324
12.3.3系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和模型設(shè)計(jì)326
12.3.4系統(tǒng)裝載、數(shù)據(jù)挖掘和界面設(shè)計(jì)330
第13章數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例336
13.1數(shù)據(jù)挖掘在大型超市中的應(yīng)用336
13.1.1數(shù)據(jù)挖掘前的準(zhǔn)備336
13.1.2數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇337
13.1.3結(jié)果輸出339
13.2數(shù)據(jù)挖掘在證券行業(yè)中的應(yīng)用341
13.2.1數(shù)據(jù)挖掘在證券行業(yè)中的應(yīng)用341
13.2.2數(shù)量關(guān)聯(lián)規(guī)則在證券行業(yè)中的應(yīng)用341
13.2.3單維布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則在證券行業(yè)中的應(yīng)用350
第14章PLATINUM technology數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)360
14.1PLATINUM數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案360
14.1.1PLATINUM數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)原則360
14.1.2PLATINUM數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)360
14.1.3建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的過程361
14.1.4PLATINUM數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案主要工具365
14.2PLATINUM系統(tǒng)管理解決方案368
14.2.1安全性管理解決方案——AutoSecureACX
和AutoSecureSSO368
14.2.2網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)管理解決方案369
14.2.3企業(yè)作業(yè)管理解決方案369
14.2.4軟件分發(fā)管理解決方案370
14.3PLATINUM應(yīng)用開發(fā)生命周期解決方案372
14.3.1大型應(yīng)用開發(fā)的基本流程372
14.3.2PLATINUM應(yīng)用開發(fā)解決方案373
14.3.3分析設(shè)計(jì)工具374
14.3.4數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器編程工具集375
14.3.5針對(duì)復(fù)雜業(yè)務(wù)的開發(fā)工具376
14.3.6應(yīng)用系統(tǒng)測(cè)試工具集377
14.3.7應(yīng)用開發(fā)管理工具378
14.4PLATINUM technology ProVision集成化系統(tǒng)及數(shù)據(jù)庫(kù)管理379
14.4.1ProVision產(chǎn)品特色380
14.4.2ProVision產(chǎn)品結(jié)構(gòu)380
14.4.3ProVision產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)380
第15章Business Objects決策支持系統(tǒng)工具382
15.1Business Objects概述383
15.2Business Objects的特點(diǎn)和應(yīng)用對(duì)象383
15.3Business Objects的主要功能384
15.4Business Objects的優(yōu)點(diǎn)385
15.5Business Objects能幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)科學(xué)決策386
15.6Business Objects在銀行系統(tǒng)的應(yīng)用389
15.7Business Objects 4.0——數(shù)據(jù)庫(kù)前端決策支持工具390
參考文獻(xiàn)394