商务智能实验五决策支持和商务智能最全版.docx
《商务智能实验五决策支持和商务智能最全版.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《商务智能实验五决策支持和商务智能最全版.docx(14页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
![商务智能实验五决策支持和商务智能最全版.docx](https://file1.bdocx.com/fileroot1/2023-1/7/4196e18b-71a0-438c-893b-815f009ce783/4196e18b-71a0-438c-893b-815f009ce7831.gif)
商务智能实验五决策支持和商务智能最全版
(商务智能)实验五决策支持和商务智能
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,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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
销售额
35
42
58
40
28
42
62
62
51
67
55
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。
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
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”|“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”|“选项”命令
图5.5选中“分析工具库”复选框
图5.6勾选“分析工具库”
(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
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。
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
图5.13折线图结果
实验结果:
(1)将Excel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的拟合效果。
实验5-2一元线性回归预测法
实验背景:
线性回归预测法是利用事物发展的相关性和相似性规律。
同指数平滑一样,需利用历史统计数据,从中分析出事物发展的因变量与自变量之间的比例关系——回归方程,以预测未来。
一元线性回归预测法,是指两个具有线性关系的变量,根据自变量的变动来预测因变量平均发展趋势的方法,其模型为:
y=a+bx
模型的回归系数采用最小二乘法(OrdinaryLeastsquare)进行估计,记
根据极值原理,对a和b分别求偏导数,并令其等于零,得到回归参数的估计值:
一元线性回归的常用检验有两种,一是拟合优度的检验,其指标是可决系数R2,R2值越大,说明回归曲线与原曲线的拟合程度越高。
另一种是显著性的检验,相应的参数是P值,这个数值说明了该变量的显著程度。
例如,若变量x的P值是0.019,这说明,x的系数b为零的可能性不到0.02,也就是说x在98%的置信度下是显著的。
Excel内嵌了回归分析工具,只需输入数据即可得到参数值和相关检验值。
下面,通过一个实例来说明Excel中一元线性回归的具体操作。
实验数据:
表5.2是某企业2014年的月销售量(单位:
件)和月销售成本(单位:
元)的统计数据。
现使用一元线性回归模型对一定月销售量下的月销售成本进行预测。
在y=a+bx中,a为销售成本中的固定成本;bx为销售成本中的总变动成本;b为单位变动成本;x为销售量。
表5.2某企业2014年的月销售量和月销售成本
月份
销售量(单位:
件)
销售成本(单位:
元)
1
4089
355154
2
5089
457337
3
5800
538658
4
4568
389730
5
4612
410000
6
4908
424273
7
5214
467882
8
5888
489500
9
4555
412289
10
6532
567798
11
6258
526787
12
4605
401134
实验步骤:
(1)首先在Excel中输入相关信息,如图5.14所示,然后,同时选中自变量和因变量区域,如图5.15所示,点击“插入”按钮,选择“散点图”选项,并选择第一个散点图图标,如图5.16所示,绘制出散点图,如图5.17所示。
通过观察散点图可以发现,月销售成本随着月销售额的增长基本呈现线性增长态势,因此,可以尝试使用一元线性回归进行预测。
图5.14输入相关信息
图5.15同时选中自变量和因变量区域
图5.16选择“散点图”图标
图5.17散点图
(2)单击“数据”项下的“数据分析”,在弹出的对话框中选择“回归”命令,打开“回归”对话框,如图5.18所示,并将月销售成本和月销售额数据分别输入“Y值输入区域”和“X值输入区域”输入框中,选中“线性拟合图”,单击“确定”按钮。
分析结果将在新的工作表中产生,如图5.19所示。
图5.18“回归”对话框
图5.19分析结果
结果表单中包括3个部分:
回归统计表、方差分析表和统计检验表。
从回归统计表中可以看到,R2的值约为0.945885421,从经验上看,拟合程度可以接受。
从下方的统计检验表中可以看到,变量x的系数b为零的可能性,也就是相应的P值,约为1.17E-07,也就是1.17×10-7。
显然,x的显著程度很高。
实验结果:
(1)将Excel文件命名为“学号姓名-一元线性回归预测法”,如“20114030306张三-一元线性回归预测法.xlsx”。
(2)给出图5.19的截图,截图中应有Excel文件名的信息。
(3)根据图5.19的分析结果,请写出回归预测模型。
(4)假如当前时间为2015年元月初,该企业预计2015年1月销售量为6000件,请根据回归预测模型对2015年1月的销售成本进行预测。
实验5-3线性规划决策法
实验背景:
线性规划决策法是模型选优决策法中的一种,线性规划也是运筹学的一个重要分支,是解决资源的有效利用和管理问题一种数学方法:
运用线性规划来求解实际问题,归结一点就是一个极值问题的求解问题,即在线性等式和线性不等式的约束条件下求目标函数极值的问题。
问题的一般形式为:
目标函数:
约束条件:
Excel提供了求解各种最优化问题的工具,可以很方便的求出问题的解。
下面结合一个实例,具体说明操作过程。
实验数据:
某小型木材加工厂仅生产桌子和椅子两种家具,已有木板300板英尺(木材的一种计量单位),可利用的工时为110小时,每种家具所需的材料、工时及利润如表5.3所示。
表5.3每种家具所需的材料、工时及利润
单位产品
桌子
椅子
木板(英尺)
30
20
工时(小时)
5
10
利润(元)
6
8
设桌子和椅子的最优数量分别为x和y,则有:
目标函数:
约束条件:
实验步骤:
(1)按照图所示在Excel中输入相关信息,如图5.20所示。
其中“总额”一列应该以公式形式输入,其具体输入内容由上至下依次为“=B2*B5+C2*C5”、“=B3*B5+C3*C5”、“=B4*B5+C4*C5”,如图5.21所示。
图5.20输入相关信息
图5.21“总额”列以公式形式输入
需要说明的是,中文版Office2010在初次安装后,同样并未加载“规划求解加载项”,需要先进行安装。
其具体方法是,单击“文件”|“选项”命令,如图5.22所示,从打开的对话框中选中“加载项”下的“规划求解加载项”复选框,如图5.23所示,单击“转到”按钮,在弹出的对话框中勾选“规划求解加载项”,如图5.24,并单击“确定”即可。
图5.22单击“文件”|“选项”命令
图5.23选中“规划求解加载项”复选框
图5.24勾选“规划求解加载项”
(2)单击“数据”项下的“规划求解”命令,如图5.25所示,打开“规划求解参数”对话框,如图5.26所示;将光标移至“设置目标”输入框内,然后选中D4单元格,如图5.27所示;再将光标移至“通过更改可变单元格”输入框内,然后同时选中B5和C5单元格区域,如图5.28所示。
图5.25单击“数据”项下的“规划求解”命令
图5.26“规划求解参数”对话框
图5.27选中D4单元格
图5.28同时选中B5和C5单元格
(3)在“规划求解参数”对话框中勾选“使无约束变量为非负数”,选中“单纯线性规划”复选框,如图5.29所示。
图5.29勾选“使无约束变量为非负数”,选中“单纯线性规划”复选框
(4)在“规划求解参数”对话框,如图5.30所示,单击“添加”按钮,打开“添加约束”对话框,如图5.31所示,在此对话框的“单元格引用位置”和“约束值”两个输入框内分别输入D2和E2单元格,如图5.32所示。
单击“确定”按钮后关闭此对话框,回到“规划求解参数”对话框,此时在“约束”输入框内出现一个约束条件$D$2≤$E$2,如图5.33所示。
再按照同样方法输入条件“$D$3≤$E$3”。
事实上,在输入这两个条件中间,不必退出“添加约束”对话框,可以连续输入后再退出。
图5.30单击“添加”按钮
图5.31“添加约束”对话框
图5.32输入“单元格引用位置”和“约束值”
图5.33显示约束条件
(5)两个条件输入完成后,单击“求解”按钮,如图5.34所示,打开“规划求解结果”对话框,如图5.35所示,同时,原先在工作表中输入的数据也已经改变为结果数据。
直接单击对话框中的“确定”按钮,保留结果数据。
从结果数据中可以看到,桌子和椅子的最优生产数量分别为4和9,此时最大利润为96。
图5.34单击“求解”按钮
图5.35结果数据
实验结果:
(1)将Excel文件命名为“学号姓名-线性规划决策法”,如“20114030306张三-线性规划决策法.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5.35的截图。
(3)将“利润”设置为介于最小值与最大值之间的一个数值,尝试求解桌子与椅子的最优数量(即设置成本为“值为”)。
请给出图5.35的截图。
实验5-4固定资产折旧的计算
实验背景:
固定资产折旧是指在固定资产使用寿命内,按照确定的方法对应折旧额进行系统分摊;其实质是指价值从固定资产向产品成本的转移。
固定资产折旧的计算有多种不同的方法,本实验采用了常用的三种方法。
实验数据:
假设某公司的固定资产原始数据如图5.36所示。
为了方便起见,已经建立了工作表“固定资产卡片”。
现分别采用“直线折旧法”、“双倍余额递减法”和“年数总和法”三种方法进行固定资产折旧的计算。
图5.36公司原始数据
实验步骤:
(1)根据工作表“固定资产卡片”,建立工作表“固定资产折旧”,并输入数据。
如图5.37所示。
图5.37建立“固定资产折旧”
(2)计算“净残值”。
在单元格H3中输入公式“=F3*G3”,按【Enter】完成输入,然后将该单元中的公式填充到该列的其他单元格中。
如图5.38所示。
图5.38计算净残值
(3)计算“已提折旧月数”。
在单元格I3中输入公式:
“=INT(DAYS360(D3,DATE(2013,8,31))/30)”,按【Enter】完成输入,然后将该单元中的公式填充到该列的其他单元格中。
如图5.39所示。
图5.39计算已提折旧月数
(4)直线折旧法(SLN函数)计算固定资产折旧额。
选定J3单元格,单击“插入函数”图标,弹出【插入函数】对话框,在【或选择类别】下拉列表中选择【财务】选项,然后在【选择函数】列表框中选择【SLN】选项。
如图5.40所示。
图5.40选择SLN函数
单击【确定】按钮,弹出【函数参数】对话框,在【Cost】文本框中输入“F3”,在【Salvage】文本框中输入“H3”,在【Life】文本框中输入“E3*12”。
如图5.41所示。
图5.41输入SLN函数参数
单击【确定】按钮,然后将该单元中的公式填充到该列的其他单元格中。
如图5.42所示。
图5.42得出计算结果
(5)双倍余额递减法(DDB函数)计算固定资产折旧额。
选定K3单元格,单击“插入函数”图标,弹出【插入函数】对话框,在【或选择类别】下拉列表中选择【财务】选项,然后在【选择函数】列表框中选择【DDB】选项。
如图5.43所示。
图5.43选择DDB函数
单击【确定】按钮,弹出【函数参数】对话框,在【Cost】文本框中输入“F3”,在【Salvage】文本框中输入“H3”,在【Life】文本框中输入“E3*12”,在【Period】文本框中输入“I3”。
如图5.44所示。
图5.44输入DDB函数参数
单击【确定】按钮,然后将该单元中的公式填充到该列的其他单元格中。
如图5.45所示。
图5.45得出计算结果
(6)年数总和法(SYD函数)计算固定资产折旧额。
选定L3单元格,单击“插入函数”图标,弹出【插入函数】对话框,在【或选择类别】下拉列表中选择【财务】选项,然后在【选择函数】列表框中选择【SYD】选项,如图5.46所示。
图5.46选择SYD函数
单击【确定】按钮,弹出【函数参数】对话框,在【Cost】文本框中输入“F3”,在【Salvage】文本框中输入“H3”,在【Life】文本框中输入“E3*12”,在【Per】文本框中输入“I3”,如图5.47所示。
图5.47输入SYD函数参数
单击【确定】按钮,然后将该单元中的公式填充到该列的其他单元格中。
如图5.48所示。
图5.48得出计算结果
实验结果:
(1)将Excel文件重命名为“学号姓名-固定资产折旧的计算”,如“20114030306张三-固定资产折旧的计算.xlsx”。
(2)本实验步骤(3)是计算“已提折旧月数”,尝试将引用的“DATE(2013,8,31)”修改为其他日期,继续完成本实验。
请给出图5.48的截图,截图中应有Excel文件名的信息。
实验5-5利润表等财务报表的编制
实验背景:
企业发生的每笔业务,最初以“记账凭证”的形式记录下来。
随后,这些业务信息转移到“会计账簿”中,并进行一系列的核算汇总后生成了“会计报表”。
“利润表”(属于会计报表)中的各项数据,则来自于“总帐表”(属于会计账簿)相对应各项数据的计算结果,具有高度的汇总性,反映了企业的经营成果。
实验数据:
假设某公司的“总帐表”数据如图5.49所示。
为了方便起见,已经建立了工作表“总帐表”。
现进行“利润表”的编制。
图5.49总账表
实验步骤:
(1)选择“利润表”工作表,输入编制单位(设置一个公司的名称),日期为“2014年12月”,单位为“元”。
(2)在C列单元格区域单击鼠标右键,在弹出的快捷菜单中选择“设置单元格格式”命令,打开“设置单元格格式”对话框。
(3)在“分类”列表框中选择“会计专用”选项,“小数位数”数值框中输入“0”,“货币符号”下拉列表框选择“无”选项。
如图5.50所示。
图5.50设置单元格格式
(4)选择C4单元格,输入公式“=总账表!
F31”,按【Enter】键计算出“营业收入”项目。
如图5.51所示。
图5.51计算“营业收入”
(5)选择C5单元格,输入公式“=总账表!
E32”,按【Enter】键计算出“营业成本”项目,如图5.52。
图5.52计算“营业成本”
(6)选择C6单元格,输入公式“=总账表!
E33”,按【Enter】键计算出“营业税金及附加”项目。
(7)选择C7单元格,输入公式“=总账表!
E34”,按【Enter】键计算出“销售费用”项目。
(8)选择C8单元格,输入公式“=总账表!
E35”,按【Enter】键计算出“管理费用”项目。
(9)选择C9单元格,输入公式“=总账表!
E36”,按【Enter】键计算出“财务费用”项目。
(10)对于未发生业务的“资产减值损失、公允价值变动损益和投资收益”等项目,选择C10:
C13单元格,输入数值“=0”,按【Ctrl+Enter】键。
(11)选择C14单元格,输入公式“=C4-SUM(C5:
C9)”,按【Enter】键计算出“营业利润”项目。
(12)对于未发生业务的“营业外收入”项目,选择C15单元格,输入数值“0”。
(13)选择C16单元格,输入公式“=总账表!
E37”,按【Enter】键计算出“营业外支出”项目。
(14)选择C18单元格,输入公式“=C14-C16”,按【Enter】键计算出“利润总额”项目。
(15)选择C19单元格,输入公式“=总账表!
E38”,按【Enter】键计算出“所得税费用”项目。
(16)选择C20单元格,输入公式“=C18-C19”,按【Enter】键计算出“净利润”项目,如图5.53所示。
图5.53计算“净利润”
实验结果:
(1)将Excel文件重命名为为“学号姓名-利润表的编制”,如“20114030306张三-利润表的编制.xlsx”。
(2)修改“总账表”中的某个数据,观察“利润表”中的变化。
给出“总账表”的截图,并加框线标注修改部分;给出“利润表”的截图,并加框线标注变化部分。
截图中应有Excel文件名的信息。
(3)思考“资产负债表”、“现金流量表”的编制方法。
实验5-6住房贷款分期还款的最优方案
实验背景:
住房贷款的还款方法有多种,其中“等额本息还款法”是指:
在贷款期限内每期以相等的额度偿还贷款本金和利息的方法。
银行针对住房贷款客户的“实际执行利率”,往往是在国家规定的“基准利率”上下浮动,并以“浮动率”表示上下浮动的幅度。
即:
实际执行利率=基准利率*(1+浮动率)。
为了便于理解,我们采用假设数据进行本实验,如表5.4所示。
表5.4某银行基准利率与实际执行利率
基准利率
5%
贷款年限
10
15
20
25
30
浮动率
-20%
-10%
0%
10%
20%
实际执行利率
4.00%
4.50%
5.00%
5.50%
6.00%
PMT(Rate,Nper,Pv,Fv,Type),基于固定利率及等额本息还款方式,返回贷款的等额分期偿还额。
其中,各参数如下:
Rate表示贷款利率;Nper表示贷款时限;Pv表示贷款额;
Fv表示为未来值,或在最后一次还款后希望得到的现金余额。
Type为0,表示指定各期的还款时间是在期末;Type为1,表示表示指定各期的还款时间是在期初。
实验数据:
大学毕业后拥有了稳定的工作,计划通过分期还款的方式购买某小区一套价值80万的住房。
若计划“还款期限”为30年,目前实际执行利率为6%,现进行每月偿还额的计算。
实验步骤:
(1)输入相关数据,如图5.54所示。
图5.54输入相关数据
(2)选择B4单元格区域,单击函数图标,如图2所示。
选择“财务”类别下的“PMT”函数,如图5.55和5.56所示。
图5.55选择“财务“类别
图5.56选择“PMT”函数
(3)在弹出的对话框中,设置PMT函数的各个参数,如图5.57所示。
注意:
将“年利率”转化为“月利率”,将时间由“年”转化成“月”。
单击“确定“,单元格B4即得出计算结果,如图5.58所示。
图5.57设置PMT函数的各个参数
图5.58得出计算结果
(4)不同的贷款年限,由于风险不同可能会执行不同的贷款利率。
现进行不同贷款年限及贷款利率下的月偿还额的计算,以便根据自身每月的还款能力,选择最优还款方案。
输入相关数据,如图5.59所示。
需要注意:
“实际执行利率”行单元格B5:
F5的数值不是直接输入的,而是通过插入计算公式得出的。
图5.59输入相关数据
在单元格B6中引入公式:
=PMT(B5/12,B3*12,$B$1),注意:
该公式中的“$B$1”。
如图5.60所示。
图5.60在单元格B6中引入PMT函数
将B6单元格中的公式填充至单元格F6,即为最后计算结果,如图5.61所示。
图5.61计算结果
(5)若每月工资中最多可有3000元用以偿还房贷,计划25年还清房贷,且房贷实际执行利率为5.50%,现计算可承担的最大住房贷款额,以便根据总房价与贷款方式选项适合自己的住房进行购买。
(这是理论上可承担的最大住房贷款额;在现实中,公积金贷款或商业贷款等不同方式,以及相关条件的审核,也会影响住房贷款额。
)
首先输入相关数据,并在B1公式栏内输入“=PMT(B2/12,B3*12,B4)”,如图5.62所示。
注意:
将B1的单元格格式设置成货币形式;将B2的单元格格式设置成百分比形式。
图5.62输入相关数据
单击“数据”菜单栏,再单击“模拟分析”下的“单变量求解”,如图5.63所示。
图5.63选择“单变