2015《公司戰(zhàn)略》基礎(chǔ)考點(diǎn)：信息系統(tǒng)與組織決策

　　【東奧小編】現(xiàn)階段進(jìn)入2015年注會(huì)基礎(chǔ)備考期,，是全面梳理考點(diǎn)的寶貴時(shí)期,，我們一起來學(xué)習(xí)2015《公司戰(zhàn)略》基礎(chǔ)考點(diǎn)：信息系統(tǒng)與組織決策。

　　【內(nèi)容導(dǎo)航】：

　　(一)組織的管理決策問題

　　(二)決策支持系統(tǒng)(DSS)

　　(三)智能決策支持系統(tǒng)(IDSS)

　　(四)群體決策支持系統(tǒng)(GDSS)

　　(五)商業(yè)智能(BI)

　　【所屬章節(jié)】：

　　本知識(shí)點(diǎn)屬于《公司戰(zhàn)略與風(fēng)險(xiǎn)管理》科目第八章管理信息系統(tǒng)的應(yīng)用與管理第二節(jié)管理信息系統(tǒng)的應(yīng)用的內(nèi)容,。

　　【知識(shí)點(diǎn)】：信息系統(tǒng)與組織決策

　　(一)組織的管理決策問題

　　1.決策的概念及過程,。

　　決策就是要對(duì)未來的方向、目標(biāo)以及實(shí)現(xiàn)途徑做出決定,，它是指?jìng)�(gè)人或集體為了達(dá)到某一目標(biāo),，借助一定的科學(xué)手段和方法，從若干備選方案中選擇或綜合成一個(gè)滿意合理的方案,，并付諸實(shí)施的過程,。

　　著名的管理學(xué)者西蒙描述了一個(gè)經(jīng)典的包括三階段的決策制定過程，即情報(bào),、設(shè)計(jì)和選擇,。

　　情報(bào)階段：指進(jìn)行情報(bào)(信息)的收集和處理、研究決策環(huán)境,、分析和確定影響決策的因素或條件的一系列活動(dòng),。

　　設(shè)計(jì)階段：指發(fā)現(xiàn)、制訂和分析各種可能行動(dòng)方案的過程,。

　　選擇階段：指從可行方案中選擇一個(gè)特定的方案,，對(duì)它進(jìn)行評(píng)價(jià)和審核的過程。

　　后來有人在此基礎(chǔ)上,，在情報(bào)階段之前增加了確定決策問題階段,，在選擇階段之后增加了決策實(shí)施階段，變?yōu)槲咫A段決策過程：

　�,、俅_定決策問題。

　�,、谑占�信��,。

　　③擬訂備選方案,。

　�,、苓x擇方案。

　�,、輿Q策實(shí)施,。

　　2.管理決策問題分類。

　　依據(jù)不同的劃分標(biāo)準(zhǔn),，管理決策問題可分為不同的類型,。

　　(1)按決策的層次，可分為高層決策,、中層決策和基層決策,。

　　高層決策是指組織最高管理層所做出的決策,，大多是關(guān)系全局的重大問題。

　　中層決策是指組織中層管理人員所做出的決策,。

　　基層決策是指組織中基層管理人員所做出的決策,，一般解決日常工作中的問題。

　　(2)按決策的戰(zhàn)略重要性,，可分為戰(zhàn)略決策,、戰(zhàn)術(shù)決策和業(yè)務(wù)決策。

　　戰(zhàn)略決策是指涉及組織全局長(zhǎng)遠(yuǎn)性的,、方向性的決策,，所需解決問題復(fù)雜，決策風(fēng)險(xiǎn)較大,，對(duì)決策者的洞察力和判斷力要求高,。

　　戰(zhàn)術(shù)決策是指組織內(nèi)部范圍貫徹執(zhí)行的決策，屬于戰(zhàn)略決策過程的具體決策,，但也會(huì)影響組織目標(biāo)的實(shí)現(xiàn),。

　　業(yè)務(wù)決策又稱執(zhí)行性決策，是日常工作中為了提高生產(chǎn)效率,、工作效率所做出的決策,，涉及范圍小，只對(duì)局部產(chǎn)生影響,。

　　(3)按決策的結(jié)構(gòu)化程度,，可分為結(jié)構(gòu)化決策、半結(jié)構(gòu)化決策和非結(jié)構(gòu)化決策,。

　　結(jié)構(gòu)化決策是有章可循的決策,，可以重復(fù)出現(xiàn)，問題的本質(zhì)與結(jié)構(gòu)清楚,，解決問題的方法與步驟是已知的和確定的,，可制定固定程序來完成決策。

　　例如,，基層作業(yè)層所作的應(yīng)收賬款,、應(yīng)付賬款、下訂單決策,，中層管理層所作的預(yù)算分析,、短期預(yù)測(cè)、人事報(bào)告,、制造或購(gòu)買決策,，高層戰(zhàn)略層所作的財(cái)務(wù)管理、倉(cāng)庫(kù)選址,、配送系統(tǒng)等決策都可歸類為結(jié)構(gòu)化決策,。

　　非結(jié)構(gòu)化決策表現(xiàn)為問題新穎,，對(duì)問題的本質(zhì)與結(jié)構(gòu)不甚了解，解決問題的方法與步驟也知之甚少,。

　　非結(jié)構(gòu)化決策主要靠決策者的知識(shí),、經(jīng)驗(yàn)與智慧完成決策。

　　例如,，基層作業(yè)層所作的選擇雜志封面,、購(gòu)買軟件等決策，中層管理層所作的議價(jià),、高管聘用,、硬件購(gòu)置決策，高層戰(zhàn)略層所作的研發(fā)計(jì)劃,、新技術(shù)開發(fā),、社會(huì)責(zé)任計(jì)劃等決策都可歸類為非結(jié)構(gòu)化決策。

　　半結(jié)構(gòu)化決策則介于兩者其間,，對(duì)問題的本質(zhì)與結(jié)構(gòu)有所了解但不夠清楚,，解決問題可能采用的方法及其相互間的關(guān)系基本知道但不確切，解決問題的步驟尚難確定,，要通過啟發(fā)式的探索來做出決策,。

　　例如，基層作業(yè)層所作的生產(chǎn)排程,、庫(kù)存控制決策,，中層管理層所作的信用評(píng)估、預(yù)算,、生產(chǎn)布局,、項(xiàng)目計(jì)劃、薪酬系統(tǒng)設(shè)計(jì),、庫(kù)存分類決策,，高層戰(zhàn)略層所作的建立新的生產(chǎn)廠、并購(gòu),、新產(chǎn)品計(jì)劃、薪酬計(jì)劃,、人事政策,、庫(kù)存計(jì)劃等決策則可歸類為半結(jié)構(gòu)化決策。

　　一般說來,，越往高層的決策越具有戰(zhàn)略性,、非結(jié)構(gòu)化的重點(diǎn)，而越往基層的決策,，就越具有戰(zhàn)術(shù)性,、執(zhí)行性,、結(jié)構(gòu)化的特點(diǎn)。

　　(二)決策支持系統(tǒng)(DSS)

　　決策支持系統(tǒng)(decision support system,，DSS)是隨著人們對(duì)決策支持系統(tǒng)的研究和應(yīng)用發(fā)展而不斷發(fā)展的,。在20世紀(jì)70年代，研究開發(fā)出了許多較有代表性的DSS,，到70年代末,，DSS大都由模型庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)及人機(jī)對(duì)話接口3個(gè)部件組成,。三者呈三角形分布,，是其最基本的結(jié)構(gòu)。

　　20世紀(jì)80年代初,，DSS增加了方法庫(kù)與知識(shí)庫(kù),，DSS結(jié)構(gòu)也逐漸發(fā)展成由人機(jī)對(duì)話接口、數(shù)據(jù)庫(kù),、模型庫(kù),、方法庫(kù)、知識(shí)庫(kù)5大部件以及相應(yīng)的管理系統(tǒng)組成,。

　　(1)人機(jī)對(duì)話子系統(tǒng),。人機(jī)對(duì)話子系統(tǒng)是DSS與用戶之間的交互界面，用戶通過人機(jī)對(duì)話子系統(tǒng)控制實(shí)際DSS的運(yùn)行,。DSS既需要用戶輸入必要的信息和數(shù)據(jù),，同時(shí)要向用戶顯示運(yùn)行的情況以及最后的結(jié)果。

　　(2)數(shù)據(jù)庫(kù)子系統(tǒng),。數(shù)據(jù)庫(kù)子系統(tǒng)是存儲(chǔ),、管理、提供與維護(hù)用于決策支持?jǐn)?shù)據(jù)的基本部件,，由數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)兩部分組成,。

　　(3)模型庫(kù)子系統(tǒng)。模型庫(kù)子系統(tǒng)是構(gòu)建和管理模型的計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng),，由模型庫(kù)和模型庫(kù)管理系統(tǒng)兩部分組成,。

　　常用于決策分析的模型有：

　　①財(cái)務(wù)模型,。如現(xiàn)金流量,、內(nèi)部回報(bào)率、投資分析等模型,，運(yùn)用excel等電子表格程序具有這些簡(jiǎn)單模型的求解功能,。

　　②統(tǒng)計(jì)分析模型。包括計(jì)算均值,、標(biāo)準(zhǔn)方差和輸出散點(diǎn)圖等,，并可建立因果關(guān)系，例如把產(chǎn)品銷售同消費(fèi)者的年齡,、收入或其他因素聯(lián)系起來,。

　　③預(yù)測(cè)模型,。用事物過去已知信息對(duì)事物的未來狀態(tài)進(jìn)行科學(xué)的預(yù)計(jì)和推測(cè),。定量預(yù)測(cè)模型有指數(shù)平滑模型、季節(jié)預(yù)測(cè)模型,、回歸預(yù)測(cè)模型,、馬爾可夫鏈預(yù)測(cè)模型等。

　�,、躻hat-if模型,。分析對(duì)決策變量作假設(shè)性的改變以觀察對(duì)目標(biāo)變量影響的過程。例如,，敏感性分析模型提高售價(jià)5%或追加10萬元的廣告預(yù)算將會(huì)發(fā)生什么,，如果保持售價(jià)和廣告預(yù)算不變將會(huì)發(fā)生什么。

　�,、輧�(yōu)化模型,。如線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃,、動(dòng)態(tài)規(guī)劃,、目標(biāo)規(guī)劃和最優(yōu)控制等模型。軟件包LINDO專用于線性規(guī)劃問題的求解,。

　　(4)方法庫(kù)子系統(tǒng),。方法庫(kù)子系統(tǒng)是存儲(chǔ)、管理,、調(diào)用及維護(hù)DSS各部件要用到的通用算法,、標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)等方法的部件。

　　(5)知識(shí)庫(kù)子系統(tǒng),。知識(shí)庫(kù)子系統(tǒng)是有關(guān)規(guī)則,、因果關(guān)系及經(jīng)驗(yàn)等知識(shí)的獲取、解釋,、表示推理以及管理維護(hù)的部件,。

　　(三)智能決策支持系統(tǒng)(IDSS)

　　1.智能決策支持系統(tǒng)的概念。

　　人工智能(artificial intelligence,，AI)是指讓機(jī)器模仿人類的思維與行為的一門學(xué)科。

　　人工智能研究的是如何用人工方法和技術(shù)，即用各種自動(dòng)機(jī)器或計(jì)算機(jī)模仿,、延伸和擴(kuò)展人的智能,，實(shí)現(xiàn)某些“機(jī)器思維”或腦力勞動(dòng)的自動(dòng)化。人工智能是一個(gè)綜合性很強(qiáng)的新興學(xué)科,，有多個(gè)分支領(lǐng)域,，典型的有專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),、遺傳算法等,。

　　智能決策支持系統(tǒng)(IDSS)=決策支持系統(tǒng)(DSS)+人工智能(AI)

　　2.智能決策支持系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)。

　　人工智能技術(shù)融入DSS后,，使DSS在模型技術(shù)與數(shù)據(jù)處理技術(shù)的基礎(chǔ)上,，增加了知識(shí)推理技術(shù)，提高了輔助決策能力,。與決策支持有關(guān)的人工智能技術(shù)主要有專家系統(tǒng),、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法,、機(jī)器學(xué)習(xí),、自然語言理解等。

　　(1)專家系統(tǒng),。用大量的專門知識(shí)解決特定領(lǐng)域中實(shí)際問題的計(jì)算機(jī)系統(tǒng),，可以通過對(duì)問題進(jìn)行推理而得出相應(yīng)的結(jié)論，或者提出合適的建議,。

　　(2)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),。利用神經(jīng)元的信息傳播模型進(jìn)行學(xué)習(xí)和應(yīng)用，可以通過訓(xùn)練學(xué)會(huì)識(shí)別模式,。

　　(3)遺傳算法,。模擬生物遺傳過程的群體優(yōu)化搜索方法，通過這種方式,，可以為具體問題產(chǎn)生循序漸進(jìn)的解決方案,。

　　(4)機(jī)器學(xué)習(xí)。讓計(jì)算機(jī)模擬和實(shí)現(xiàn)人類的學(xué)習(xí),，獲取解決問題的知識(shí),。

　　(5)自然語言理解。讓計(jì)算機(jī)理解和處理人類進(jìn)行交流的自然語言,。

　　3.用于決策支持的智能技術(shù),。

　　(1)專家系統(tǒng)技術(shù)及應(yīng)用。

　　專家系統(tǒng)是一類包含知識(shí)和推理的智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng),，含有大量的某領(lǐng)域?qū)＜宜�平的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn),，能夠利用人類專家的知識(shí)和解決問題的方法來處理該領(lǐng)域的問題。簡(jiǎn)言之，它是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng),。

　　存放知識(shí)和運(yùn)用知識(shí)進(jìn)行問題求解是其兩個(gè)最基本的功能,。專家系統(tǒng)是由人機(jī)接口、知識(shí)庫(kù),、推理機(jī),、知識(shí)獲取組成的，知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)是專家系統(tǒng)的核心,。

　　(2)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及應(yīng)用

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),。經(jīng)常稱為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是在現(xiàn)代神經(jīng)生物學(xué)研究成果的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種模擬人腦信息處理機(jī)制的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),，它不但具有處理數(shù)值數(shù)據(jù)的一般計(jì)算能力,，而且還具有處理知識(shí)的思維、學(xué)習(xí)和記憶能力,。簡(jiǎn)單地講,，它是一個(gè)數(shù)學(xué)模型，可以用電子線路來實(shí)現(xiàn),，也可以用計(jì)算機(jī)程序來模擬,，是人工智能研究的一種方法。

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在管理領(lǐng)域也有著廣泛的應(yīng)用：

　�,、俟芾砜�(jī)效評(píng)價(jià),，如供應(yīng)鏈管理績(jī)效評(píng)價(jià)、工程項(xiàng)目績(jī)效評(píng)價(jià)等;

　�,、陲L(fēng)險(xiǎn)管理,，如銀行貸款風(fēng)險(xiǎn)管理、企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等;

　�,、廴肆�資源管理,，如人才選拔、勝任力測(cè)評(píng)等;

　�,、苁袌�(chǎng)分析,，如金融、銀行,、證券,、股票、保險(xiǎn)等行業(yè)的分析,、評(píng)估,、預(yù)測(cè)等;

　　⑤運(yùn)輸優(yōu)化,，如物資調(diào)運(yùn)的最小成本求解等,。

　　(3)遺傳算法技術(shù)及應(yīng)用,。

　　遺傳算法是模擬達(dá)爾文生物進(jìn)化論的自然選擇和遺傳學(xué)機(jī)理的生物進(jìn)化過程的計(jì)算模型，是一種通過模擬自然進(jìn)化過程搜索最優(yōu)解的方法,。

　　(4)智能代理技術(shù)及應(yīng)用,。

　　智能代理技術(shù)是人工智能技術(shù)的一個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域，它使計(jì)算機(jī)應(yīng)用趨向人性化,、個(gè)性化。如Office助手就是一種智能代理,，這些代理軟件通常會(huì)在適當(dāng)?shù)臅r(shí)候幫助人們完成最迫切需要完成的任務(wù),。

　　智能代理是將Agent視為在某一環(huán)境下能持續(xù)自主地發(fā)揮作用、具有生命周期的計(jì)算實(shí)體,。具有自主性,、社會(huì)性、反應(yīng)性和主動(dòng)性等特征,。

　　作為智能代理的軟件或硬件系統(tǒng)一般具有如下基本特征：

　�,、僮灾餍浴Ｖ悄艽�理具有解決問題所需的知識(shí),、策略和相關(guān)數(shù)據(jù),，能夠進(jìn)行相關(guān)的推理和智能計(jì)算，智能代理還可以在用戶沒有給出十分明確的需求時(shí)能分析地推送,，并能自動(dòng)拒絕一些不合理或可能給用戶帶來危害的需求,。

　　②社會(huì)性,。智能代理具有一定的社會(huì)性,，即它們可能同代理代表的用戶、資源,、其它代理進(jìn)行交流,。

　　③反應(yīng)性,。智能代理能夠感知所處的環(huán)境,，并能對(duì)環(huán)境中發(fā)生的相關(guān)事件做出適時(shí)反應(yīng)。

　�,、苤鲃�(dòng)性,。智能代理能夠遵循承諾采取主動(dòng)的行動(dòng)，它的行為是為了實(shí)現(xiàn)其內(nèi)在的任務(wù),，因而智能代理是一個(gè)目標(biāo)制導(dǎo)的行為實(shí)體,，能夠在條件滿足時(shí)主動(dòng)將相關(guān)信息提供給agent。

　　(四)群體決策支持系統(tǒng)(GDSS)

　　1.群體決策與群體決策支持系統(tǒng),。

　　在組織中,，大多數(shù)重大決策都不是某個(gè)個(gè)體完成的,，而是群體決策的結(jié)果。相比個(gè)體決策,，群體決策具有如下特點(diǎn)：

　　(1)通常決策的正確性更高,，但速度較慢;

　　(2)集思廣益，決策可能更具創(chuàng)造性;

　　(3)可能出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)極端化,，可能過度保守或過度冒險(xiǎn);

　　(4)群體成員關(guān)系好壞可能左右決策效能;

　　(5)決策群體的構(gòu)成對(duì)群體決策的影響較大,。

　　群體決策支持系統(tǒng)(group decision support system，GDSS),，是指在系統(tǒng)環(huán)境中,，多個(gè)決策參與者共同進(jìn)行思想和信息的交流，群策群力,，尋找一個(gè)令人滿意和可行的方案,，但在決策過程中只由某個(gè)特定的人做出最終決策，并對(duì)決策結(jié)果負(fù)責(zé),。

　　2.群體決策支持系統(tǒng)的應(yīng)用,。

　　GDSS按照決策時(shí)間和群體成員地理上的鄰近程度可分為決策室、局域決策網(wǎng),、電子會(huì)議,、遠(yuǎn)程決策四種應(yīng)用類型。

　　(1)決策室,。決策室的主要特征是決策者面對(duì)面地在同一時(shí)間和地點(diǎn)進(jìn)行群體決策,。設(shè)立一個(gè)與傳統(tǒng)會(huì)議室相似的決策室，決策者通過互聯(lián)的計(jì)算機(jī)站點(diǎn)相互合作完成決策,。決策室是相對(duì)較簡(jiǎn)單的GDSS,，主要缺點(diǎn)是不能有效地屏蔽各決策者之間的相互影響。

　　(2)局域決策網(wǎng),。局域決策網(wǎng)型GDSS建立在局域網(wǎng)(local area network,，LAN)的基礎(chǔ)上。在決策過程中,，各決策者在近距離的不同房間的工作站上參與群體決策,，共享決策源，通過網(wǎng)絡(luò)相互通信,，以了解其他決策結(jié)點(diǎn)的狀態(tài)及全局狀態(tài),。這種類型GDSS的主要優(yōu)點(diǎn)是可以克服定時(shí)決策的限制，決策者可在決策周期內(nèi)分時(shí)地參與決策,。

　　(3)電子會(huì)議,。電子會(huì)議利用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的通信技術(shù)，使分散各地的決策者在同一時(shí)間內(nèi)進(jìn)行集中決策,。電子會(huì)議實(shí)質(zhì)上與決策室相同,，它的優(yōu)點(diǎn)是能克服空間距離的限制,。

　　(4)遠(yuǎn)程決策。遠(yuǎn)程決策型GDSS充分利用廣域網(wǎng),、互聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)來支持群體決策,，綜合了局域決策網(wǎng)與電子會(huì)議的優(yōu)點(diǎn)，可使決策者異時(shí)異地共同對(duì)同一問題做出決策,。

　　(五)商業(yè)智能(BI)

　　1.商業(yè)智能的概念,。

　　商業(yè)智能(business intelligence，BI)通常被理解為：運(yùn)用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),、聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)來分析和處理數(shù)據(jù),，將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策的工具,。

　　2.商務(wù)智能的主要分析工具。

　　(1)聯(lián)機(jī)分析處理,。

　　聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)系統(tǒng)是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)最主要的應(yīng)用,，專門設(shè)計(jì)用于支持復(fù)雜的分析操作，側(cè)重對(duì)決策人員和高層管理人員的決策支持,，可以根據(jù)分析人員的要求快速,、靈活地進(jìn)行大數(shù)據(jù)量的復(fù)雜查詢處理，并且以一種直觀而易懂的形式將查詢結(jié)果提供給決策人員,，從多方面和多角度以多維的形式來觀察企業(yè)的狀態(tài),、了解企業(yè)的變化。

　　(2)數(shù)據(jù)挖掘及應(yīng)用,。

　　數(shù)據(jù)挖掘(data mining,，DW)是運(yùn)用基于計(jì)算機(jī)的方法(包括新技術(shù))，從大量數(shù)據(jù)中提取出隱藏在數(shù)據(jù)中的有用信息的過程,。數(shù)據(jù)挖掘的目的就是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識(shí),，它是從數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行知識(shí)發(fā)現(xiàn)(knowledge discovery in database，KDD)過程的核心部分,。

　　數(shù)據(jù)挖掘的主要功能和應(yīng)用有6類：

　�,、贁�(shù)據(jù)特征總結(jié)與區(qū)分。數(shù)據(jù)特征總結(jié)是對(duì)目標(biāo)類數(shù)據(jù)的一般特征進(jìn)行匯總,，可以以直方圖,、餅狀圖、多維數(shù)據(jù)方,、交叉表等多種形式進(jìn)行輸出,，如對(duì)某一類顧客的特征匯總。數(shù)據(jù)區(qū)分是將目標(biāo)類對(duì)象的一般特性與一個(gè)或多個(gè)對(duì)比類對(duì)象的一般特性比較,，如對(duì)不同年齡段顧客購(gòu)買行為的比較等,。

　�,、陉P(guān)聯(lián)分析。關(guān)聯(lián)分析用來尋找數(shù)據(jù)庫(kù)中值的相關(guān)性,。兩種常用的技術(shù)是關(guān)聯(lián)規(guī)則和序列模式,。關(guān)聯(lián)規(guī)則是尋找在同一個(gè)事件中出現(xiàn)的不同項(xiàng)的相關(guān)性，如哪些商品經(jīng)常一塊兒被購(gòu)買;序列模式與此類似,，尋找的是事件之間時(shí)間上的相關(guān)性,，如銀行利率調(diào)整與隨后股市的變化。

　�,、鄯诸�,。分類技術(shù)在很多領(lǐng)域都有應(yīng)用，例如可以通過客戶分類構(gòu)造一個(gè)分類模型來對(duì)銀行貸款進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估;采用數(shù)據(jù)挖掘中的分類技術(shù),，可以將客戶分成不同的類別,，比如呼叫中心設(shè)計(jì)時(shí)可以分為：呼叫頻繁的客戶、偶然大量呼叫的客戶,、穩(wěn)定呼叫的客戶,、其他，幫助呼叫中心尋找出這些不同種類客戶之間的特征,，這樣的分類模型可以讓用戶了解不同行為類別客戶的分布特征

　�,、茴A(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)是把握分析對(duì)象發(fā)展的規(guī)律,，對(duì)未來的趨勢(shì)做出預(yù)見,。如對(duì)銷售活動(dòng)效果的預(yù)測(cè)。

　�,、菥垲�,。聚類是在不考慮已知分類的情況下對(duì)數(shù)據(jù)類或概念進(jìn)行區(qū)分。它是在未知分類的前提下,，將數(shù)據(jù)分成不同的群組,，使群與群之間差別最大化，同時(shí)使同一個(gè)群之間的數(shù)據(jù)相似性最大化,。如在不知道要把客戶分成幾類的情況下進(jìn)行客戶細(xì)分,，在此基礎(chǔ)上可以制定一些針對(duì)不同客戶群體的營(yíng)銷方案。

　　【提示】分類就是按照某種標(biāo)準(zhǔn)給對(duì)象貼標(biāo)簽,，再根據(jù)標(biāo)簽來區(qū)分歸類,。聚類是指根據(jù)“物以類聚”原理，將本身沒有類別的樣本聚集成不同的組,，聚類是指事先沒有“標(biāo)簽”,，而通過某種成因分析找出事物之間存在聚集性原因的過程。

　�,、薰铝Ⅻc(diǎn)分析(局外者分析),。孤立點(diǎn)是在數(shù)據(jù)集中與眾不同的數(shù)據(jù),，使人懷疑這些數(shù)據(jù)并非隨機(jī)偏差，而是產(chǎn)生于完全不同的機(jī)制,。

　　孤立點(diǎn)分析可以對(duì)分析對(duì)象的少數(shù)的,、極端的特例進(jìn)行挖掘，揭示內(nèi)在的原因,。孤立點(diǎn)分析可以從一些信用不良的客戶數(shù)據(jù)中找出相似特征并預(yù)測(cè)可能的詐欺交易,，達(dá)到減少損失的目的。