决策支持系统中的数据可视化设计

• Data Base Technique

决策支持系统中的数据可视化设计

文/徐海波 李朝阳

摘 要本文介绍了决策支持系统、数据可视化的基本概念，并剖析了数据可视化原则。笔者结合业务环境，研究了主要的几种数据可视化展现形式，探讨如何从数据矿藏中提炼辅助决策的数据，通过数据可视化技术，帮助管理者在非结构化任务中作出决策。【关键词】数据可视化 决策支持系统 数据力量 图形设计

图1：离港航班24小时流量时序图

1 引言

数据可视化是一种技术，在视觉传达过程中能够直观、生动、有效的将信息传递给人们，引起人们的心理反应，帮助读者理解。数据可视化的终极意义是催生观点的生成、推动决策。大数据时代，数据生成速度快，积累的数据体量庞大，如何从数据矿藏中提炼辅助决策的数据，通过人机交互，帮助管理者在非结构化任务中作出决策是一个重要课题。随着数据驱动的决策分析越来越受到政府机构、企事业单位的高度关注，使用数据视觉化技术的决策支持系统建设不断开展。

2 决策支持系统

2.1 基本概念

决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）是以计算机技术、仿真技术和信息技术为手段，针对半结构化的决策问题，支持决策活动的具有智能作用的人机系统。

该系统能够为决策者提供所需的数据、信息和背景资料，帮助明确决策目标和进行问题的识别，通过人机交互功能进行分析、比较和判断，为正确的决策提供必要的支持。它通过与决策者的一系列人机对话过程，为决策者提供各种可靠方案，检验决策者的要求和设想，从而达到支持决策的目的。2.2 特征

该系统所支持的主要对象是半结构化和非结构化的决策（即不能完全用数学公式、数学模型来求解）。决策支持系统只是支持用户，而不是代替用户判断。它的一部分分析可由计算机自动进行，但需要用户的节点判断和参与，

使用各种统计分析和控制分析模型，进行多层面和更复杂的分析和计算，发现趋势(旅主要特征为：

（1）主要针对用户经常面临的非结构化或半结构化、说明不够充分的问题；

（2）把模型或分析技术与传统的数据存取及检索技术结合起来；

（3）人机交互方式使用，为用户提出有效的数据查询并在管理系统的支持下，评估用户的查询条件和查询结果，指导用户更佳查询；

（4）强调对环境及用户决策方法改变的敏捷性；

（5）决策支持系统为用户或管理人员制定决策提供支持。2.3 辅助决策应用

数据可视化(DataVisualization)技术是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互客流量增长趋势、年度旅客吞吐量预测、地方经济对旅客出行方式的影响等)；通过查询获取重要内容详细信息；确定事项优先级和内部管理规则，支持组织内部各管理层决策。为用户和管理人员有效的帮助。

每个业务系统将包括相应业务(旅客流量、地方经济、投资、政策法规、收入等)的辅助决策系统,并在分业务的支持下辅助决策支持系统。

图2：按国内、国际分类的航班流量时序图

3 数据可视化

3.1 基本概念

138 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering

处理的理论、方法和技术。

用户（stakeholder）既是数据的生产者，也是数据的使用者，然而用户获取和存储的原始数据总是杂乱无章的。总之，并不是所有人都可以理解一份复杂的数据报告，但人人都会看图。要想数据达到生动有趣、让人一目了然的效果，就需要借助数据可视化。数据可视化是和数据分析、数据挖掘等方法的有效补充。3.2 作用

数据图表开发者根据用户需求，对多维数据进行切片，旋转，通过人机交互，最终呈现给用户简介、直观的图形或图像，展现数据力量，帮助用户发现未知信息，促动用户观点的生成、助力管理者决策的产生。本﹒施奈德曼(BEN SHNEIDERMAN)说“先总览，再缩放并筛选，然后按需寻找细节”。数据可视化可以恢复数据集的真实结构，乃至极大的增强数据的全局结构和数据的具体细节，通过获得数据与数据之间的关系、发现数据对整体结果影响的模式，使管理者获得对整体结果的洞察。

4 决策支持系统中的数据可视化设计

数据可视化的目的是最大化数据价值，其本质意义就是帮助用户（stakeholder）理解数据和推动用户决策。可把数据理解为一个支点，数据可视化技术即是杠杆，两者结合，可以撬动用户决策，助力企业价值增长。数据可视化是充分展现数据力量的重要工具。以下介绍几种可视化的应用示例。4.1 离港航班24小时架次及旅客人数

图1的设计采用散点图（scatter plots）综合热力图（heat map）的展现形式，横坐标为时间，纵坐标为离港人数，每个数据元素代表一个航班，显示随着时间的推移生成的航班数量及旅客人数。图1可以判断出（1）8时至10时为该日上午的航班出港高峰，下午17时至18时为该日下午的航班出港高峰时段,下午13时至14时为该日白天出港航班较少的时段；（2）航班载客人数在150人至200人之间聚集；（3）凌晨2时至6时，机场离港航班以货运为主；（4）能够快速定位到货机、大型客机、小型客机的起飞时段。图2在图1的基础上，用颜色增加了航班属于国内航班还是国际航班的维度。图3的设计采用树形图（treemap），显示当日各航司的航班数量，且航司之间横向比较，更为直观。从数据可视化的技术分类角度来讲，图1、图2为基于几何的可视化技术，图3为基于层次的可视化技术。

4.2 年度旅客吞吐量、货邮吞吐量、起降架次

从图4可以看出，旅客吞吐量排名最高

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数据库技术

图3：当日各航司航班数量的比较

图4：2018年前十大机场旅客吞吐量、货邮吞吐量、起降架次展现

的为北京首都机场，货邮吞吐量排名最高的为[2]刘勘,周晓峥,周洞汝.数据可视化的研

上海浦东机场，杭州机场货邮吞吐量排名优于究与发展[J].计算机工程,2002,28(8):1-旅客吞吐量排名且取得了货运较优的成绩。图2.

4使用了气泡图的方式，气泡图与散点图类似，[3]陈为,沈则潜,陶煜波.数据可视化[M].

绘制时将一个变量放在横轴，另一个变量放在北京:电子工业出版社,2013(12):124-纵轴，而第三个变量则用气泡的大小来表示以，126.

允许以二维方式绘制包含三个变量的图表。图[4]Yau N. Data Points: Visualization

4展现了旅客吞吐量、货邮吞吐量、起降架次That Means Something[M]. Wiley 三个维度，展示效果优于条形图和直方图。

Publishing, 2013.

5 结论

作者简介

本文研究了数据可视化在决策支持系统徐海波，大学本科学历。现为杭州萧山国际机中的重要性和应用。从笔者业务环境分析了数场有限公司工程师。主要研究方向为数据分析、据可视化的设计实现方式。数据可视化促进了数据可视化。

管理人员对信息的认知，让复杂的半结构化、李朝阳，大学本科学历。现为杭州萧山国际机非结构化数据更易于理解, 从而影响决策,为场有限公司工程师。主要研究方向为数据分析、企业、为社会、为个人生活带来实际价值。

云计算和虚拟化。

参考文献

作者单位

[1]翟群,胡安琳.数据驱动的决策支

浙江省杭州市杭州萧山国际机场 浙江省杭州持系统概念及内涵[J].运筹与管市 311207

理,1999(3):121-126.

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