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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
DSS 支持管理人员解决半结构化、非结构化决策问题。
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。
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。
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 S 1=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 所示,现用指数平滑预测
法,分别取α=、α= 和α= 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 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 所示。
图 输入数据和相关信息
(2)单击“数据”项下的“数据分析”,如图 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 所示,单击“确定”按钮,打开“指数平滑”对话
框。
图 单击“数据”下的“数据分析”命令
图 “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 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 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 ,并单击“确定”即可。
图 单击“文件”|“选项”命令
图 选中“分析工具库”复选框
图 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 所示。然后,在“阻尼系数”输入框中输入 ,如图
所示。再将光标移至“输出区域”输入框,选中单元格 C2,如图 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 所示。
图 输入销售额数据
图 输入阻尼系数
图 选中 C2 单元格
图 向下拖动一格
(4)按照上述方法,分别取α= 和α= 进行预测。
(5)选中原始数据和 3 次的平滑数据,如图 所示,单击工具栏上的“插入”按钮,
选择“折线图”选项,如图 所示,即可产生这两组数据的折线图,如图 所示。
图 选中原始数据和 3 次的平滑数据
图 选择“折线图”选项
图 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