实验五决策支持和商务智能

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1、实用标准文案实验五决策支持和商务智能(4学时)一、实验目的1.理解DSS支持管理人员解决半结构化、非结构化决策问题。2.理解DSS基本部件中的数据库及其管理系统、模型库及其管理系统、方法库及其管理系统如何综合运用有关数据、求解模型、计算方法等。3.掌握相关的数理统计与定量分析方法在MicrosoftExcel2010中的具体操作;了解MicrosoftExcel2010在企业管理与决策、个人日常生活中的高级应用。4.在SQLServer中体验和认识OLAP在决策支持中的应用,以及数据挖掘如何发现隐藏在数据中的有用信息并辅助于决策。二、实验内容实验5-1指数平滑

2、预测法实验背景:指数平滑法是依据事物变化的连续性原理,通过掌握事物过去运动轨迹(即利用历史数据)来预测未来事物发展的规律的一种预测方法。这里采用Excel2003中的指数平滑计算公式:公式中的St+1和St分别代表第t+1期和第t期的指数平滑值,yt代表第t期的变量原始数据;α是阻尼系数,其中0<α<1。公式中的t+1期平滑值St+1就是预测值。经过迭代,并取S1=y1,我们可以将公式化为:从此形式不难发现,新估计值等于各期原始数据的加权平均值,且各期原始数据的权重随着期数的前推以指数形式衰减,阻尼系数α决定了权重衰减速度。α值越小,权重衰减速度越快,相应的,

3、近期数据在预测值St+1中所占的比重越大;α增大,权重衰减速度减慢,近期数据对St+1值的影响程度也随之减弱;α越接近1,St+1值越接近全部数据的平均数据值。下面,以实例说明利用Excel进行指数平滑预测的步骤以及α对预测结果的影响。实验数据:假设某商场2014年家电部销售额(百万元)的记录如表5.1所示,现用指数平滑预测法,分别取α=0.2、α=0.5和α=0.8对2015年1月份的销售额进行预测,并比较α的3种不同取值对预测结果的影响。表5.1某商场2014年家电部销售额月份123456789101112销售额3542584028426262516755

4、58实验步骤:(1)首先在Excel中输入数据和相关信息,如图5.1所示。精彩文档实用标准文案图5.1输入数据和相关信息(2)单击“数据”项下的“数据分析”,如图5.2示,从打开的“数据分析”对话框中选择“指数平滑”分析工具,如图5.3所示,单击“确定”按钮,打开“指数平滑”对话框。图5.2单击“数据”下的“数据分析”命令精彩文档实用标准文案图5.3“数据分析”对话框需要说明的是,中文版Office2010在初次安装后,并未加载“分析工具库”,需要先进行安装。其具体方法是,单击“文件”

5、“选项”命令,如图5.4所示,从打开的对话框中选中“加载项”下的“分析工具

6、库”复选框,如图5.5所示,单击“转到”按钮,在弹出的对话框中勾选“分析工具库”,如图5.6,并单击“确定”即可。图5.4单击“文件”

7、“选项”命令精彩文档实用标准文案图5.5选中“分析工具库”复选框图5.6勾选“分析工具库”精彩文档实用标准文案(3)将光标移至“输入区域”输入框,输入销售额数据(光标在输入框闪烁时,选中销售额数据区域即可),如图5.7所示。然后,在“阻尼系数”输入框中输入0.2,如图5.8所示。再将光标移至“输出区域”输入框,选中单元格C2,如图5.9所示,然后单击“确定”按钮,得到平滑值。将鼠标移至最后一个平滑值所在单元格的右下角,鼠标变为

8、复制手柄,向下拖动一格,即在此格内产生了2015年1月份的预测值,如图5.10所示。图5.7输入销售额数据图5.8输入阻尼系数精彩文档实用标准文案图5.9选中C2单元格图5.10向下拖动一格(4)按照上述方法,分别取α=0.5和α=0.8进行预测。(5)选中原始数据和3次的平滑数据,如图5.11所示,单击工具栏上的“插入”按钮,选择“折线图”选项,如图5.12所示,即可产生这两组数据的折线图,如图5.13所示。精彩文档实用标准文案图5.11选中原始数据和3次的平滑数据图5.12选择“折线图”选项精彩文档实用标准文案图5.13折线图结果实验结果:(1)将Exce

9、l文件命名为“学号姓名-指数平滑预测法”,如“20114030306张三-指数平滑预测法.xlsx”。以下实验结果的相关截图中都应有Excel文件名的信息。(2)给出图5.13的截图,并要求在Excel中的图表区为“系列”修改名称、为“图表”添加标题、为“坐标轴”添加名称。也可在图表区进行更多的细节标注与修饰,以达到更好的图示效果。(3)分析和比较α分别为0.2、0.5、0.8三个不同值时,预测曲线与原始数据曲线的拟合效果。(4)按照本实验的操作步骤,为α设置两个另外的数值,也给出已设置细节标注与修饰的截图,并分析和比较α分别为不同值时,预测曲线与原始数据曲线

10、的拟合效果。实验5-2一元线性回归预测

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