决策支持与人工智能-企业的智囊

第十六讲决议支持与人工智能：企业智囊决策支持与人工智能-企业的智囊第1页商务智能分析方法统计分析数据挖掘人工智能决策支持与人工智能-企业的智囊第2页统计分析研究怎样测定、搜集、整理、归纳和分析反应客观现象总体数量数据，方便给出正确认识。客户平均年纪？平均收入水平？销售额？销售额是否与销售员年纪、广告强度等有亲密关系？假如相关系，它们之间是什么关系？关系强度怎样？决策支持与人工智能-企业的智囊第3页数据挖掘：多功效分析从数据库大量数据中揭示出隐含、先前未知并有潜在价值信息非平凡过程。决策支持与人工智能-企业的智囊第4页知识形成过程数据信息知识商务智能行为决策支持与人工智能-企业的智囊第5页案例：零售店尿布与啤酒购物篮分析：零售店尿布与啤酒经常一起被销售知识：啤酒和尿布摆放在一起零售店：周五晚上尿布销量在一周尿布销量总量中占很大百分比知识：促销尿布？商务智能：谁买？为何买？互补品？知识：周五晚上在尿布附近促销啤酒！！！决策支持与人工智能-企业的智囊第6页数据挖掘分类关联分析：决定哪些事情将一起发生分类：如信用卡申请者，分类为低、中、高风险；客户流失风险分析聚类：对统计分组，把相同统计在一个聚集里。客户细分，哪一个类促销对客户响应最好？决策支持与人工智能-企业的智囊第7页分类举例：决议树决策支持与人工智能-企业的智囊第8页分类举例：决议树决策支持与人工智能-企业的智囊第9页分类举例：决议树决策支持与人工智能-企业的智囊第10页聚类假设某银行拥有以下数据：1．客户号；

2．储蓄账户余额；

3．活期账户余额；

4．投资账户余额；

5．日均交易次数；

6．信用卡支付模式；

7．是否有抵押贷款；

8．是否有赊账额度；9．客户年纪；

10．客户性别；

11．客户婚姻情况；

12．客户家庭情况（孩子数）；

13．客户年收入；

14．客户是否拥有一辆以上小汽车；

15．客户流失状态。

决策支持与人工智能-企业的智囊第11页K-means聚类算法

决策支持与人工智能-企业的智囊第12页决策支持与人工智能-企业的智囊第13页人工智能：智能计算人工神经网络遗传算法模拟退火算法含糊数学等等决策支持与人工智能-企业的智囊第14页智能计算也称“软计算”，是们受自然（生物界）规律启迪，根据其原理，模仿求解问题算法。从自然界得到启迪，模仿其结构进行发明创造，这就是仿生学。这是我们向自然界学习一个方面。其次，还可以利用仿生原理进行设计(包括设计算法)，这就是智能计算思想。如人工神经网络技术、遗传算法、模拟退火算法等。决策支持与人工智能-企业的智囊第15页人工神经网络指模拟人脑神经系统结构和功效，利用大量处理部件，由人工方式结构网络系统突破了传统、线性处理数字电子计算机局限，是一个非线形动力学系统，并以分布式存放和并行协同处理为特色单个神经元结构和功效极其简单有限，不过大量神经元组成网络系统所实现行为却是极其丰富多彩决策支持与人工智能-企业的智囊第16页决策支持与人工智能-企业的智囊第17页人工神经网络神经元隐藏单元输入输出决策支持与人工智能-企业的智囊第18页人工神经网络隐藏层输出层输入层隐藏单元决策支持与人工智能-企业的智囊第19页输入隐藏输出ß10+ß11A+

ß12B+ß13Cß1+

ß2AGE+

ß3INCCOMBINATIONACTIVATIONtanh(ß1+

ß2AGE+

ß3INC) =Aß4+

ß5AGE+

ß6INCtanh(ß4+

ß5AGE+

ß6INC) =Bß7+

ß8AGE+

ß9INCtanh(ß7+

ß8AGE+

ß9INC) =CCOMBINATIONCOMBINATIONACTIVATIONCOMBINATIONACTIVATION年纪收入决策支持与人工智能-企业的智囊第20页人工神经网络规则：两个以上输入为1时，则输出为1决策支持与人工智能-企业的智囊第21页人工神经网络决策支持与人工智能-企业的智囊第22页人工神经网络决策支持与人工智能-企业的智囊第23页人工神经网络训练神经网络即调整神经元权重决策支持与人工智能-企业的智囊第24页人工神经网络应用决策支持与人工智能-企业的智囊第25页神经网络应用案例：银行信用卡持有者年纪、收入和职业信用卡显示大额购置额度大额购置次数大额购置交易地点良好交易可能是欺诈性交易输入层隐藏层输出层决策支持与人工智能-企业的智囊第26页遗传算法（GeneticAlgorithm：GA）

遗传算法是一类经过模拟生物界自然选择和自然遗传机制随机化搜索算法，由美国J.Holand教授于1975年首次提出。它是利用某种编码技术作用于称为染色体二进制数串，其基本思想是模拟由这些串组成种群进化过程，经过有组织地然而是随机地信息交换来重新组合那些适应性好串遗传算法对求解问题本身一无所知，它所需要仅是对算法所产生每个染色体进行评价，并依据适应性来选择染色体，使适应性好染色体比适应性差染色体有更多繁殖机会。决策支持与人工智能-企业的智囊第27页遗传操作采取整数二进制编码x={10111}表示了16+4+2+1=23决策支持与人工智能-企业的智囊第28页初始化种群计算适应度选择交叉变异停顿条件最优个体是否遗传算法流程图优点：处理非线性最优化问题能够简化复杂目标函数以及制约条件最优化过程相对简单

缺点：不能很清楚地表示对那些部分进行了遗传运算不能对数据进行可视化解释决策支持与人工智能-企业的智囊第29页TSP问题位置编号X坐标Y坐标116.4796.1216.4794.44320.0992.54422.3993.37525.2397.2462296.05720.4797.02817.296.29916.397.381014.0598.121116.5397.381221.5295.591319.4197.131420.0992.55决策支持与人工智能-企业的智囊第30页TSP问题随机路线为：4—>5—>10—>11—>13—>14—>1—>8—>12—>7—>6—>3—>2—>9—>411—>7—>10—>4—>12—>9—>14—>8—>13—>5—>2—>3—>6—>1—>118—>7—>9—>12—>2—>5—>1—>4—>11—>14—>6—>3—>13—>10—>8…………总距离：71.1144决策支持与人工智能-企业的智囊第31页TSP问题最优解路线:5—>4—>3—>14—>2—>1—>10—>9—>11—>8—>13—>7—>12—>6—>5总距离：29.3405决策支持与人工智能-企业的智囊第32页大数据或称巨量资料，指是所包括资料量规模巨大到无法透过当前主流软件工具，在合理时间内到达撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决议更主动目标资讯。大数据更准确应该叫“大数据挖掘”决策支持与人工智能-企业的智囊第33页大数据-资料一天之中，互联网产生全部内容能够刻满1.68亿张DVD；发出邮件有2940亿封之多（相当于美国两年纸质信件数量）；发出小区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年文字量）；卖出手机为37.8万台，高于全球天天出生婴儿数量37.1万……截止到20，数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据企业（IDC）研究结果表明，全球产生数据量为0.49ZB，年数据量为0.8ZB，20增加为1.2ZB，20数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上数据。而到20为止，人类生产全部印刷材料数据量是200PB，全人类历史上说过全部话数据量大约是5EB。IBM研究称，整个人类文明所取得全部数据中，有90%是过去两年内产生。而到了20，全世界所产生数据规模将到达今天44倍。决策支持与人工智能-企业的智囊第34页大数据-案例你开心他就买，你焦虑他就抛华尔街“德温特资本市场”企业首席执行官保罗·霍廷天天工作之一，就是利用电脑程序