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認為，通過(guò)觀(guān)察如何證實(shí)一個(gè)被挑戰的決策是否正確，就可以很好地了解到指定決策究竟需要些什么信息。決策的目標是什么？如果沒(méi)有目標，任何決策都是沒(méi)有差別的。在尋求最優(yōu)決策的過(guò)程中，可能用到的算法包括線(xiàn)性編程和蒙特卡洛模擬協(xié)助在各種選擇、外部因素、偶然事件中進(jìn)行決策思考的工具就是決策分析工具。如何證明決策可以達到預定的目標？惟一能夠證實(shí)決策是正確的方法是顯示一些預測結果。進(jìn)行預測用到的工具包括了統計分析和數據挖掘。預測又是從何而來(lái)？這時(shí)候需要一個(gè)推理的過(guò)程。預測是模式、關(guān)系、解釋的延伸。他們需要至少一個(gè)用來(lái)延伸的假設。所有的預測都需要兩個(gè)描述和一個(gè)假設。用于發(fā)現模式的算法包括回歸、決策樹(shù)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規則、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò )，用于發(fā)現模式的工具也是統計和數據挖掘。如何捍衛描述？如果描述是不正確的，不管推理如何，預測都將是錯誤的。因此，在原始數據收集過(guò)程中應該采用最好的質(zhì)量控制方法。派生數據是否正確？如果原始數據和推理邏輯都是正確的，預測還是錯誤的，問(wèn)題就出在派生數據上。派生數據包括了各種匯總、分配、差別、比率、排序和乘積，例如每周的產(chǎn)品銷(xiāo)售量、每天的入庫總額、產(chǎn)品的總成本、部門(mén)收入、管理費用、銷(xiāo)售產(chǎn)品的成本、市場(chǎng)份額、產(chǎn)量和利潤等。OLAP工具所關(guān)注的就是創(chuàng )建派生變量。3、 Tom Soukup 和 Ian Davidson對商業(yè)智能和可視化數據挖掘的闡述在《可視化數據挖掘：數據可視化和數據挖掘的技術(shù)與工具（Visual Data Mining : Techniques and Tools for Data Visualization and Mining）》中指出：商業(yè)智能解決方案將業(yè)務(wù)數據轉換成明確的、基于事實(shí)的、能夠執行的信息，并且使得業(yè)務(wù)人員能夠發(fā)現客戶(hù)趨勢，創(chuàng )建客戶(hù)忠誠度，增強與供應商的關(guān)系，減少金融風(fēng)險，以及揭示新的銷(xiāo)售商機。商業(yè)智能的目標是了解變化的意義——從而理解甚至預見(jiàn)變化本身。它使你能夠訪(fǎng)問(wèn)當前的、可靠的和易消化的信息，并能夠從各個(gè)側面及不同的維度靈活地瀏覽信息和建立模型。商業(yè)智能方案回答的是“如果……怎么辦（What if …）”之類(lèi)的問(wèn)題，而不是“發(fā)生了什么？（What happened ?）”。簡(jiǎn)而言之，商業(yè)智能解決方案是提高和維持競爭優(yōu)勢的一條有效的條件。數據可視化和數據挖掘是兩種技術(shù)，它們常常被常用來(lái)創(chuàng )建和部署成功的商業(yè)智能解決方案。通過(guò)應用可視化和數據挖掘技術(shù)，業(yè)務(wù)人員能夠充分地探索業(yè)務(wù)數據，從而發(fā)現潛在的、以前未知的趨勢、行為和異常。提出了一套行之有效的創(chuàng )建數據可視化和執行可視化數據挖掘的方法，包括8個(gè)步驟：①驗證和規劃數據可視化與數據挖掘項目；②識別最重要的業(yè)務(wù)問(wèn)題；③選擇數據集；④轉換數據集；⑤驗證數據集；⑥選擇可視化或挖掘工具；⑦分析可視化或挖掘模型；⑧驗證和展示可視化或挖掘模型。4、 Bill Inmon對數據倉庫的定義數據倉庫之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一書(shū)中所提出的定義被廣泛接受——數據倉庫（Data Warehouse）是一個(gè)面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相對穩定的（Non-Volatile）、反映歷史變化（Time Variant）的數據集合，用于支持管理決策(Decision Making Support)。面向主題。操作型數據庫的數據組織面向事務(wù)處理任務(wù)，各個(gè)業(yè)務(wù)系統之間各自分離，而數據倉庫中的數據是按照一定的主題域進(jìn)行組織的。集成的。數據倉庫中的數據是在對原有分散的數據庫數據抽取、清理的基礎上經(jīng)過(guò)系統加工、匯總和整理得到的，必須消除源數據中的不一致性，以保證數據倉庫內的信息是關(guān)于整個(gè)企業(yè)的一致的全局信息。相對穩定的。數據倉庫的數據主要供企業(yè)決策分析之用，所涉及的數據操作主要是數據查詢(xún)，一旦某個(gè)數據進(jìn)入數據倉庫以后，一般情況下將被長(cháng)期保留，也就是數據倉庫中一般有大量的查詢(xún)操作，但修改和刪除操作很少，通常只需要定期的加載、刷新。反映歷史變化。數據倉庫中的數據通常包含歷史信息，系統記錄了企業(yè)從過(guò)去某一時(shí)點(diǎn)(如開(kāi)始應用數據倉庫的時(shí)點(diǎn))到目前的各個(gè)階段的信息，通過(guò)這些信息，可以對企業(yè)的發(fā)展歷程和未來(lái)趨勢做出定量分析和預測。企業(yè)數據倉庫的建設，是以現有企業(yè)業(yè)務(wù)系統和大量業(yè)務(wù)數據的積累為基礎。數據倉庫不是靜態(tài)的概念，只有把信息及時(shí)交給需要這些信息的使用者，供他們做出改善其業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)的決策，信息才能發(fā)揮作用，信息才有意義。而把信息加以整理歸納和重組，并及時(shí)提供給相應的管理決策人員，是數據倉庫的根本任務(wù)。因此，從產(chǎn)業(yè)界的角度看，數據倉庫建設是一個(gè)工程，是一個(gè)過(guò)程。5、 E.F. Codd對OLAP的貢獻60 年代末，E.F. Codd 所提出的關(guān)系數據模型促進(jìn)了關(guān)系數據庫及聯(lián)機事務(wù)處理（OLTP ）的發(fā)展。數據不再以文件方式同應用程序捆綁在一起，而是分離出來(lái)，以關(guān)系表方式供大家共享。數據量從80年代的兆字節及千兆字節過(guò)渡到現在的兆兆字節和千兆兆字節，同時(shí)用戶(hù)的查詢(xún)需求也越來(lái)越復雜，涉及的己不僅是查詢(xún)或操縱一張關(guān)系表中的一條或幾條記錄，而且要對多張表中千萬(wàn)條記錄的數據進(jìn)行數據分析或信息綜合。關(guān)系數據庫系統已不能全部滿(mǎn)足這一要求。這兩類(lèi)應用― 操作型應用和分析型應用，特別是在性能上難以?xún)扇?，盡管為了提高性能，人們常常在關(guān)系數據庫中放寬了對冗余的限制，引入了統計及綜合數據，但這些統計綜合數據的應用邏輯卻是分散雜亂的，非系統化的，因此分析功能有限，不靈活，維護困難。在國外，不少軟件廠(chǎng)商采取了發(fā)展其前端產(chǎn)品來(lái)彌補RDBMS 支持的不足。它們通過(guò)專(zhuān)門(mén)的數據綜合引擎，輔之以更加直觀(guān)的數據訪(fǎng)問(wèn)界面。力圖統一分散的公共應用邏輯，在短時(shí)間內相應非數據處理專(zhuān)業(yè)人員的復雜查詢(xún)要求。1993年，E.F. Codd 將這類(lèi)技術(shù)定義為“OLAP ”。鑒于Codd 關(guān)系數據庫之父的影響。OLAP 的提出引起了很大反響，OLAP 作為一類(lèi)產(chǎn)品同OLAP 明顯區別開(kāi)來(lái)。聯(lián)機分析處理專(zhuān)門(mén)設計用于支持復雜的分析操作，側重對決策人員和高層管理人員的決策支持，可以應分析人員要求快速、靈活地進(jìn)行大數據量的復雜查詢(xún)處理，并且以一種直觀(guān)易懂的形式將查詢(xún)結果提供決策人員，以便他們準確掌握企業(yè)（公司）的經(jīng)營(yíng)狀況，了解市場(chǎng)需求，制訂正確方案，增加效益。6、 國外學(xué)者對數據挖掘的定義及其研究方法的概括Gartner Group ：“數據挖掘是通過(guò)仔細分析大量數據來(lái)揭示有意義的新的關(guān)系、模式和趨勢的過(guò)程。它使用模式認知技術(shù)、統計技術(shù)和數學(xué)技術(shù)。”The META Group的Aaron Zornes ：“數據挖掘是一個(gè)從大型數據庫中提取以前不知道的可操作性信息的知識挖掘過(guò)程。”SAS研究所：“在大量相關(guān)數據基礎之上進(jìn)行數據探索和建立相關(guān)模型的先進(jìn)方法”。Bhavani ：“使用模式識別技術(shù)、統計和數學(xué)技術(shù)，在大量的數據中發(fā)現有意義的新關(guān)系、模式和趨勢的過(guò)程”。Hand et al ：“數據挖掘就是在大型數據庫中尋找有意義、有價(jià)值信息的過(guò)程”。Fayyad ：數據挖掘是一個(gè)確定數據中有效的，新的，可能有用的并且最終能被理解的模式的重要過(guò)程。Zekulin ：數據挖掘是一個(gè)從大型數據庫中提取以前未知的，可理解的，可執行的信息并用它來(lái)進(jìn)行關(guān)鍵的商業(yè)決策的過(guò)程。Ferruzza ：數據挖掘是用在知識發(fā)現過(guò)程，來(lái)辯識存在于數據中的未知關(guān)系和模式的一些方法。Jonn ：數據挖掘是發(fā)現數據中有益模式的過(guò)程。Parsay ：數據挖掘是我們?yōu)槟切┪粗男畔⒛Ｊ蕉芯看笮蛿祿囊粋€(gè)決策支持過(guò)程。數據挖掘的功能大致有兩種，預測檢驗功能和描述功能。數據挖掘的任務(wù)主要有4項：①概念描述，即對數據進(jìn)行濃縮，給出某類(lèi)對象內涵的緊湊表示。②發(fā)現關(guān)聯(lián)規則，通過(guò)分析給出兩個(gè)或多個(gè)變量間存在的相關(guān)性規律。③聚類(lèi)，即簇聚同類(lèi)對象，使在抽象空間中屬于同一類(lèi)別的個(gè)體距離盡可能小，反之盡量大。④偏差檢測，尋找觀(guān)察結果與參照值間的差別，這些偏差往往包含很多潛在有意義的知識信息。應用較普遍的數據挖掘與知識發(fā)現方法有：遺傳算法。其基本原理是：類(lèi)比生物進(jìn)化過(guò)程，每一代同時(shí)存在許多不同的種群個(gè)體(染色體)。這些染色體的適應性以適應性函數f(x)表征，染色體的保留與淘汰取決于它們對環(huán)境的適應能力，優(yōu)勝劣汰。適應性函數f(x)的構成與目標函數密切相關(guān)，往往是目標函數的變種。?遺傳算子主要有3種：選擇(復制)算子、交叉(重組)算子和變異(突變)算子。遺傳算法可起到產(chǎn)生優(yōu)良后代的作用，經(jīng)過(guò)若干代遺傳，將會(huì )得到滿(mǎn)足要求的后代(問(wèn)題的解)。粗集方法。其基本原理是：將數據庫中的行元素看成對象，將列元素看成屬性。設R為等價(jià)關(guān)系，定義為不同對象在某個(gè)(或幾個(gè))屬性上取值相同。那些滿(mǎn)足等價(jià)關(guān)系的對象構成集合，稱(chēng)為該等價(jià)關(guān)系R的等價(jià)類(lèi)。設E為條件屬性上的等價(jià)類(lèi)，設Y為決策屬性上的等價(jià)類(lèi)，則E 和Y存在3種情況：Y包含E稱(chēng)為下近似；Y與E的交非空，稱(chēng)為上近似；Y與E的交為空，稱(chēng)為無(wú)關(guān)。對下近似建立確定性規則，對上近似建立不確定規則(含可信度)，對無(wú)關(guān)情況則不存在規則。決策樹(shù)方法。決策樹(shù)方法是以信息論原理為基礎，利用信息論中互信息(信息增益)尋找數據庫中具有最大信息量的字段，建立決策樹(shù)的一個(gè)結點(diǎn)。然后再根據字段的不同取值建立樹(shù)的分支，在每個(gè)分支集中重復建立樹(shù)的下層結點(diǎn)和分支。這種方法實(shí)際上是依循信息論原理對數據庫中存在的大量數據進(jìn)行信息量分析，在計算數據特征的互信息或信道容量的基礎上提取出反映類(lèi)別的重要特征。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )方法。其原理是：模擬人腦的神經(jīng)元結構，以MP模型和HEBB學(xué)習規則建立起前饋式網(wǎng)絡(luò )、反饋式網(wǎng)絡(luò )和自組織網(wǎng)絡(luò )3大類(lèi)多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò )的數據挖掘工具對于非線(xiàn)性數據具有快速建模能力，其挖掘的基本過(guò)程是先將數據聚類(lèi)，然后分類(lèi)計算權值，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的知識體現在網(wǎng)絡(luò )連接的權值上。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )方法用于非線(xiàn)性數據和含噪聲的數據時(shí)具有更大的優(yōu)越性，比較適合于市場(chǎng)數據庫的分析和建模，通過(guò)對市場(chǎng)數據庫中行業(yè)數據的精密分析，為市場(chǎng)人員提供顧客、用戶(hù)、市場(chǎng)狀況和市場(chǎng)走勢等方面的分析結果。(KMCENTER)（網(wǎng)頁(yè)編輯：秋月）