决策支持系统实验报告by王燕伟.docx
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决策支持系统实验报告by王燕伟
使用EXCEL的辅助决策工具进行企业经营决策分析
By:
王燕伟
一、实验目的
掌握使用EXCEL的辅助决策工具规划求解和方案管理器进行决策方案的比较和选择。
二、实验要求
根据如下实验数据,建立数学模型,使用EXCEL的辅助决策工具寻找最优解,帮助企业达到最佳经济效益。
三、实验数据
甲公司是一家生产电子产品的小型公司,公司在小规模试产试销后,决定大批量生产两项产品A和B。
分销商对新产品十分感兴趣,已经同意买下甲公司3个月内的所有产品(即不需要考虑库存,所有的产品都可以卖掉,产量=销售量)。
在对整个产品生产流程详细调查后,管理层得到如下生产信息:
两种产品需要在4台设备上加工完成。
生产一种A产品在4台设备上需要花费的时间分别为0.7、0.5、1、0.1小时。
生产B产品在4台设备上需要花费的时间分别为1、5/6、2/3、0.25小时。
该4台设备在3个月内分别可以开动的最大时间是630、600、708、135小时。
会计部门经过测算和分析,得出生产一件A产品的利润为10元,生产一件B产品的利润为9元。
(1)企业应该如何决策要生产多少件A产品和B产品才可以使公司获得最大利润?
(2)如果又设计出一种C产品,生产C产品在4台设备上需要花费的时间分别为0.8、1、1、0.25小时。
该产品新颖性较强,估计它的利润可达到12.85元。
如果不改变现有生产能力,最合适的产量是多少?
(3)生产两种产品和同时生产三种产品哪个方案利润高?
四、实验步骤
(1)问题1求解
第一步:
建立模型。
首先,企业的目标是使利润最大化。
其次,约束条件是4台设备的生产时间限制了两种产品的产量。
最后,我们发现需要确定两个决策变量:
定义产品A、B的生产数量分别为a,b。
则:
MAX(利润)=10a+9b
约束条件:
0.7a+1b≤630
0.5a+5/6b≤600
a+2/3b≤708
0.1a+0.25b≤135
a、b为大于零的整数
以上就是问题完整的数学模型。
通常,我们把类似上述模型的数学模型称为线形规划模型。
接下来我们就可以用EXCEL来求解这个问题了
第二步,在工作表内输入有关数据,如下图所示:
其中:
单元格B3~C6是每件产品在4台设备上的工作时间要求。
单元格D3~D6是设备的最大开动时间。
单元格B8和C8是产品的单位利润。
单元格B12~C12是产品产量。
单元格B14是最大利润:
=B12*B8+C12*C8。
单元格B17~B20是约束条件。
单元格B17:
=B3*$B$12+C3*$C$12单元格B18:
=B4*$B$12+C4*$C$12
单元格B19:
=B5*$B$12+C5*$C$12单元格B20:
=B6*$B$12+C6*$C$12
单元格D17~D20是最大开动时间限制。
单元格D17:
=D3单元格D18:
=D4
单元格D19:
=D5单元格D20:
=D6
第三步:
求解。
选择工具菜单中的规划求解命令。
如果规划求解命令没有出现在工具菜单中,则需要安装规划求解加载宏。
出现规划求解对话框时,如下图:
目标单元格为B14,等于最大值。
可变单元格为B12~C12,为A、B两产品产量。
其次,添加约束条件。
然后,点击“选项”按钮,选择假定非负并确定。
最后,点击“求解”。
得到结果。
(2)问题2求解
第一步:
建立模型。
首先,企业的目标是使利润最大化。
其次,约束条件是4台设备的生产时间限制了两种产品的产量。
最后,我们发现需要确定两个决策变量:
定义产品A、B的生产数量分别为a,b。
则:
MAX(利润)=10a+9b+12.85c
约束条件:
0.7a+1b+0.8c≤630
0.5a+5/6b+c≤600
a+2/3b+c≤708
0.1a+0.25b+0.25c≤135
a、b、c为大于零的整数
以上就是问题完整的数学模型。
通常,我们把类似上述模型的数学模型称为线形规划模型。
接下来我们就可以用EXCEL来求解这个问题了
第二步,在工作表内输入有关数据,如下图所示:
其中:
单元格B3~D6是每件产品在4台设备上的工作时间要求。
单元格E3~E6是设备的最大开动时间。
单元格B8,C8和D8是产品的单位利润。
单元格B12~D12是产品产量。
单元格B14是最大利润:
=B12*B8+C12*C8+D12*D8。
单元格B17~B20是约束条件。
单元格B17:
=B3*$B$12+C3*$C$12+D3*$D$12
单元格B18:
=B4*$B$12+C4*$C$12+D4*$D$12
单元格B19:
=B5*$B$12+C5*$C$12+D5*$D$12
单元格B20:
=B6*$B$12+C6*$C$12+D6*$D$12
单元格D17~D20是最大开动时间限制。
单元格D17:
=E3单元格D18:
=E4
单元格D19:
=E5单元格D20:
=E6
第三步:
选择工具菜单中的规划求解命令。
如果规划求解命令没有出现在工具菜单中,则需要安装规划求解加载宏。
出现规划求解对话框时,如下图:
目标单元格为B14,等于最大值。
可变单元格为B12~D12,为A、B两产品产量。
其次,添加约束条件。
然后,点击“选项”按钮,选择假定非负并确定。
最后,点击“求解”。
得到结果。
五、实验结论
(1)问题1结论:
企业要获得最大利润应该生产A产品540件,B产品251件。
最大利润为7659。
(2)问题2结论:
如果不改变现有生产能力,最合适的产量是A产品280件,C产品428件。
最大利润为8300。
(2)问题3结论:
有问题1和问题2结论可知为使利润最高,应该同时生产三种产品。
六、实验心得
Excel是一个理想的决策支持系统开发工具,它代表了一个高效而又方便的决策分析工具。
它具有良好的财务报表制作功能、常规的数据统计汇总功能、列表处理功能与图形制作功能,它提供数据分析和辅助决策工具,对企业的决策很有帮助。
通过本次实验,我掌握了如何使用EXCEL的辅助决策工具规划求解和方案管理器进行决策方案的比较和选择,受益匪浅。
实验二数据仓库的构建与联机分析处理
一、实验目的
1、理解数据库与数据仓库之间的区别与联系;
2、掌握典型的关系型数据库及其数据仓库系统的工作原理以及应用方法;
3、掌握数据仓库建立的基本方法及其相关工具的使用。
4、理解维(表)、成员、层次(粒度)等基本概念及其之间的关系;
5、理解多维数据集创建的基本原理与流程;
6、理解并掌握OLAP分析的基本过程与方法。
二、实验内容
1、以SQLServer为平台,设计、建立数据库,并以此为基础创建数据仓库。
2、运用AnalysisServer工具进行维度、度量值以及多维数据集的创建。
3、使用维度浏览器进行多维数据的查询、编辑操作。
4、对多维数据集进行切片、切块、旋转、钻取操作。
三、实验步骤
(一)数据仓库的构建
1、启动SQLServer服务
2、注册服务器
⑴右击一个服务器或服务器组,然后单击"新建SQLServer注册"命令。
⑵在"服务器"框中,键入服务器名。
⑶若要指定SQLServer企业管理器(作为客户端)与运行正在注册的Microsoft®SQLServer™实例的服务器之间的连接,请执行下列操作之一:
单击"使用Windows身份验证"-或-单击"使用SQLServer身份验证"
⑷在"服务器组"列表中,单击一个服务器组。
⑸执行下列一个或多个操作:
●选择"在控制台中显示SQLServer服务器的状态"复选框以打开服务轮询。
●选择"显示系统数据库和系统对象"复选框显示所有系统数据库和对象。
●选择"在连接时自动启动SQLServer"复选框以启动SQLServer实例。
●重复步骤1到5,在"SQLServer企业管理器"中注册每个服务器。
3、设计表
设计数据库时,应先确定需要什么样的表,各表中都有哪些数据以及各个表的存取权限等等。
在创建和操作表的过程中,将对表进行更为细致的设计。
4、修改表
表创建之后可以修改许多已定义的选项,包括:
添加、修改、删除列。
例如,列的名称、长度、数据类型、精度、小数位数以及为空性均可进行修改,不过有一些限制而已。
注意:
●可添加或删除PRIMARYKEY和FOREIGNKEY约束。
●可添加或删除UNIQUE和CHECK约束及DEFAULT定义(对象)。
●可使用IDENTITY或ROWGUIDCOL属性添加或删除标识符列。
虽然ROWGUIDCOL属性也可添加至现有列或从现有列删除,但是任何时候在表中只能有一列可具有该属性。
●表及表中所选定的列已注册为全文索引。
5、建立系统数据源连接
⑴Microsoft®WindowsNT®4.0用户:
单击“开始”按钮,指向“设置”,单击“控制面板”,然后双击“数据源(ODBC)”。
⑵Windows®2000用户:
单击“开始”按钮,指向“设置”,单击“控制面板”,然后双击“管理工具”,再双击“数据源(ODBC)”。
⑶在“系统DSN”选项卡上单击“添加”按钮。
⑷选择“MicrosoftAccess驱动程序(*.mdb)”,然后单击“完成”按钮。
⑸在“数据源名”框中,输入“教程”,然后在“数据库”下,单击“选择”。
⑹在“选择数据库”对话框中,浏览到“C:
\ProgramFiles\MicrosoftAnalysisServices\Samples”,然后单击“FoodMart2000.mdb”。
单击“确定”按钮。
6、建立数据库和数据源
⑴如何建立数据库结构
①在AnalysisManager树视图中展开“AnalysisServers”。
②单击服务器名称,即可建立与AnalysisServers的连接。
③右击服务器名称,然后单击“新建数据库”命令。
④在“数据库”对话框中的“数据库名称”框中,输入“教程”,然后单击“确定”按钮。
⑤在AnalysisManager树窗格中展开服务器,然后展开刚才创建的“教程”数据库。
⑵建立数据源
在AnalysisManager树窗格中,右击“教程”数据库下的“数据源”文件夹,然后单击“新数据源”命令。
在“数据链接属性”对话框中,单击“提供者”选项卡,然后单击“MicrosoftOLEDBProviderforODBCDrivers”。
①单击“连接”选项卡,然后从“使用数据源名称”列表中单击“教程”。
②单击“测试连接”以确保一切工作正常。
在“Microsoft数据链接”对话框中应出现一条消息,说明连接成功。
在消息框中单击“确定”按钮。
③单击“确定”按钮关闭“数据链接属性”对话框。
7、建立多维数据集
⑴打开多维数据集向导
在AnalysisManager树窗格中,“教程”数据库下,右击“多维数据集”文件夹,单击“新建多维数据集”菜单,然后单击“向导”命令。
⑵向多维数据集添加度量值
度量值是要进行分析的数据库中的量化值。
常用的度量值为销售、成本和预算数据。
度量值根据多维数据集不同的维度类别进行分析。
①在多维数据集向导的“欢迎”步骤,单击“下一步”按钮。
②在“从数据源中选择事实数据表”步骤,展开“教程”数据源,然后单击“sales_fact_1998”。
③单击“浏览数据”按钮可以查看“sales_fact_1998”表中的数据。
数据浏览完毕后,关闭“浏览数据”窗口,然后单击“下一步”按钮。
④若要定义多维数据集的度量值,在“事实数据表数据列”下,双击“store_sales”。
对“store_cost”和“unit_sales”列重复此步骤,然后单击“下一步”按钮。
⑶建立时间维度
在向导的“选择多维数据集的维度”步骤,单击“新建维度”命令。
此操作将调用维度向导。
①在“欢迎”步骤,单击“下一步”按钮。
②在“选择维度的创建方式”步骤,选择“星型架构:
单个维度表”选项,然后单击“下一步”按钮。
③在“选择维度表”步骤,单击“time_by_day”。
单击“浏览数据”按钮可以查看包含在“time_by_day”表中的数据。
查看完“time_by_day”表后,单击“下一步”按钮。
④在“选择维度类型”步骤,选择“时间维度”选项,然后单击“下一步”按钮。
⑤接下来,将定义维度的级别。
在“创建时间维度级别”步骤,单击“选择时间级别”,单击“年、季度、月”,然后单击“下一步”按钮。
⑥在“选择高级选项”步骤,单击“下一步”按钮。
⑦在向导的最后一步,输入“Time”作为新维度的名称。
⑧单击“完成”返回到多维数据集向导。
⑨在多维数据集向导中,现在应能在“多维数据集维度”列表中看到“Time”维度。
⑷建立产品维度
①再次单击“新建维度”命令。
在“欢迎进入维度向导”步骤,单击“下一步”按钮。
②在“选择创建维度的方式”步骤,选择“雪花架构:
多个相关维度表”选项,然后单击“下一步”按钮。
③在“选择维度表”步骤,双击“Product”和“product_class”将它们添加到“选定的表”。
单击“下一步”按钮。
④在维度向导的“创建和编辑联接”步骤,显示在上一步选定的两个表以及它们之间的联接。
单击“下一步”按钮。
●若要定义维度的级别,在“可用的列”下,按顺序双击“product_category”、“product_subcategory”和“brand_name”。
双击每列后,其名称显示在“维度级别”下。
在选择了所有三列后,单击“下一步”按钮。
●在“指定成员键列”步骤,单击“下一步”按钮。
●在“选择高级选项”步骤,单击“下一步”按钮。
●在向导的最后一步,在“维度名称”框中,输入“Product”,并保持“与其它多维数据集共享此维度”复选框为选中状态。
单击“完成”按钮。
●现在应能在“多维数据集维度”列表中看到“Product”维度。
⑸建立客户维度
①单击“新建维度”命令。
②在“欢迎”步骤,单击“下一步”按钮。
③在“选择创建维度的方式”步骤,选择“星型架构:
单个维度表”选项,然后单击“下一步”按钮。
④在“选择维度表”步骤,单击“Customer”,然后单击“下一步”按钮。
⑤在“选择维度类型”步骤,单击“下一步”按钮。
⑥若要定义维度的级别,在“可用列”下,按顺序双击“Country”、“State_Province”、“City”和“lname”列。
双击每一列后,其名称将显示在“维度级别”下方。
选择完所有四个列之后,单击“下一步”按钮。
⑦在“指定成员键列”步骤,单击“下一步”按钮。
⑧在“选择高级选项”步骤,单击“下一步”按钮。
⑨在向导的最后一步,在“维度名称”框中,输入“Customer”。
保持“与其它多维数据集共享此维度”复选框的选中状态。
单击“完成”按钮。
⑩在多维数据集向导中,现在应能在“多维数据集维度”列表中看到“Customer”维度。
⑹完成多维数据集的生成
①在多维数据集向导中,单击“下一步”按钮。
②在“事实数据表行数”消息给出提示时,单击“是”按钮。
③在多维数据集向导的最后一步,将多维数据集命名为“Sales”,然后单击“完成”按钮。
④向导将关闭并随之启动多维数据集编辑器,其中包含刚刚创建的多维数据集。
单击蓝色或黄色的标题栏,对表进行排列,使其符合下图所示的样子。
(二)多维数据组织与分析(OLAP)
1、编辑多维数据集
⑴使用多维数据集编辑器向现有的Sales多维数据集添加维度。
可以使用以下两种方法启用多维数据集编辑器:
①在AnalysisManager树窗格中右击一个现有的多维数据集,然后单击“编辑”命令。
②使用多维数据集编辑器直接创建新的多维数据集。
除非您是高级用户,否则不建议使用本方法。
③在多维数据集编辑器的“架构”窗格中,可以看到事实数据表(黄色标题栏)及联接的维度表(蓝色标题栏)。
在多维数据集编辑器树窗格中,可以在层次树中预览多维数据集的结构。
通过单击左窗格中底部的“属性”按钮,可以编辑多维数据集的属性。
⑵使用存储设计向导设计存储
①在AnalysisManager树窗格中,在“教程”数据库下展开“多维数据集”文件夹,右击“Sales”多维数据集,然后单击“编辑”命令。
②在“欢迎”步骤中单击“下一步”按钮。
③选择“MOLAP”作为数据存储类型,然后单击“下一步”按钮。
④在“设置聚合选项”下单击“性能提升达到”。
在此框中输入“40”作为指定百分比。
⑤此操作指示AnalysisServices将性能提升到40%,而不管需要多大的磁盘空间。
管理员可以用此优化能力平衡查询性能需求和存储聚合数据所需磁盘空间大小。
⑥单击“启动”按钮。
⑦在AnalysisServices设计聚合时,您可以查看向导右边的“性能与大小”图。
从中可以看出增加性能提升对使用额外磁盘空间的需求。
完成设计聚合的进程之后,单击“下一步”按钮。
2、浏览多维数据集数据
⑴如何使用多维数据集浏览器查看多维数据集数据
①在AnalysisManager树窗格中,右击“Sales”多维数据集,然后单击“浏览数据”命令。
②出现多维数据集浏览器,显示由多维数据集的一个维度和度量值组成的网格。
其它四个维度显示在浏览器的上方。
⑵如何替换网格中的维度
①要用另一个维度替换网格中的维度,拖动上方框中的维度,然后直接将该维度放在要与其交换的列上。
确保在此过程中,指针的形状为双端箭头。
②使用这种拖放方法,选择“Product”维度按钮并将其拖动到网格上,然后直接放在“Measures”上方。
“Product”维度和“Measures”维度在多维数据集浏览器中将交换位置。
⑶按时间筛选数据
单击“Time”维度旁边的箭头。
展开“所有Time”和“1998”节点,然后单击“Quarter1”。
将对网格中的数据进行筛选,使筛选出的数据为仅反映该季度情况的数字。
●使用拖放方法交换“Product”和“Customer”维度。
单击“Product”并将其拖到“Country”维度上。
●双击网格中包含“BakingGoods”的单元。
多维数据集展开以包括子类别列。
●完成后,单击“关闭”按钮关闭多维数据集浏览器。
3、编辑多维数据集
使用多维数据集编辑器可以对现有多维数据集进行更改。
使用多维数据集编辑器向现有的Sales多维数据集添加维度。
两种方法启用多维数据集编辑器:
●在AnalysisManager树窗格中右击一个现有的多维数据集,然后单击“编辑”命令。
●使用多维数据集编辑器直接创建新的多维数据集。
除非您是高级用户,否则不建议使用本方法。
在多维数据集编辑器的“架构”窗格中,可以看到事实数据表(黄色标题栏)及联接的维度表(蓝色标题栏)。
在多维数据集编辑器树窗格中,可以在层次树中预览多维数据集的结构。
通过单击左窗格中底部的“属性”按钮,可以编辑多维数据集的属性。
⑴向现有多维数据集添加维度
①在多维数据集编辑器中,在“插入”菜单上单击“表”命令。
②在“选择表”对话框中,单击“promotion”表,单击“添加”按钮,然后单击“关闭”按钮。
③若要定义新的维度,请双击“promotion”表中的“promotion_name”列。
④在“映射列”对话框中选择“维度”选项,然后单击“确定”按钮。
●在树视图中选择“PromotionName”维度。
●在“编辑”菜单中单击“重命名”命令。
●键入“Promotion”,按ENTER键。
●保存所做的更改。
4、钻取多维数据
在Sales多维数据集内启用钻取,然后浏览数据并深化到事务。
⑴启用多维数据集的钻取功能
①在AnalysisManager树窗格中,在“教程”数据库下,展开“多维数据集”文件夹,右击“Sales”多维数据集,然后单击“编辑”命令。
②在多维数据集编辑器中,单击“工具”菜单中的“钻取选项”命令。
③在“多维数据集钻取选项”对话框中选择“启用钻取”复选框。
④单击“全选”,然后单击“确定”按钮。
⑤保存,然后关闭多维数据集编辑器。
⑵给角色提供钻取权限
①在AnalysisManager树窗格中,在“教程”数据库下,展开“多维数据集”文件夹,右击“Sales”多维数据集,然后单击“管理角色”命令。
②多维数据集角色管理器出现,显示Sales多维数据集现有角色的列表。
③单击“Management”角色,然后在“钻取”列中单击扩展按钮(“...”)。
“编辑多维数据集角色”对话框出现。
选中“允许钻取”复选框。
⑤单击“确定”按钮。
⑥在多维数据集角色管理器中,“Management”角色显示钻取已启用。
⑦关闭多维数据集角色管理器。
⑶使用分析管理器深化到源系统
①在AnalysisManager树窗格中,在“教程”数据库下,展开“多维数据集”文件夹,右击“Sales”多维数据集,然后单击“浏览数据”命令。
②多维数据集浏览器出现,显示在多维数据集内汇总的数据。
通过双击“USA”、“WA”和“REDMOND”级别,展开“Country”级别。
为了更好地查看数据,可能需要最大化“多维数据集浏览器”窗口。
右击“Abbey”的单位销售额,然后单击“钻取”命令。
③“钻取数据”对话框显示源系统中的事务,这些事务在AnalysisServices中创建了该单元值。
④关闭“钻取数据”对话框。
⑤关闭多维数据集浏览器。
五、实验心得
Excel是一个理想的决策支持系统开发工具,它代表了一个高效而又方便的决策分析工具。
它具有良好的财务报表制作功能、常规的数据统计汇总功能、列表处理功能与图形制作功能,它提供数据分析和辅助决策工具,对企业的决策很有帮助。
通过数据仓库的构建,我理解了数据库与数据仓库之间的区别与联系,掌握了典型的关系型数据库和其数据仓库系统的工作原理以及应用方法,以及数据仓库建立的基本方法及其相关工具的使用。
通过数据仓库联机分析的处理,我理解了维(表)、成员、层次(粒度)等基本概念及其之间的关系和多维数据集创建的基本原理与流程,并掌握了OLAP分析的基本过程与方法。
实验三数据挖掘
一、实验目的
1、理解数据挖掘的基本概念及其过程;
2、理解数据挖掘与数据仓库、OLAP之间的关系
3、理解基本的数据挖掘技术与方法的工作原理与过程,掌握数据挖掘相关工具的使用。
二、实验设备及软件
基于NT的局域网络,服务器与客户端安装MSSQLServer服务系统、AnalysisServices系统以及CrystalReport系统。
三、实验内容
创建一个数据挖掘模型以训练销售数据,并使用“Microsoft决策树”算法在客户群中找出会员卡选择模式。
请将要挖掘的维度设置为客户,再将Member_Card成员的属性设置为数据挖掘算法识别模式时