动态分析模块则基于人工神经网络、学习理论、决策树等人工智能方法和线性回归分析、非线性回归分析、时间序列分析等统计学方法，并应用关联分析、序列模式分析、分类分析及聚类分析等分析方法，按照既定业务目标，对大量的数据高度自动化地进行探索和分析，做出归纳性的推理，揭示隐藏的或验证已知的规律性，并将其模型化。
图形分析模块则完成可视化工作，将数据通过各种分析而得到的结果，以图形化的方式呈现给用户。
智能决策为企业导航
——中讯CTC IDSS智能决策支持系统解决方案简析
2001/11/26
企业发展的每一项决定，都是经过深思熟虑的；而其决策的依据，不仅仅是来自于市场的变化，更多的是通过企业自身内部资源的管理、协调、分析、统计等方面的支持，做出相应的结论。基于在该领域长期的的经验和积累，中讯集团公司推出了CTC IDSS智能决策支持系统的解决方案。
系统概述
中讯集团CTC IDSS信息智能化决策支持系统将算法先进的移动决策支持系统、二维统计分析与三维预测分析进行结合使用，使保存在数据仓库中的数据能从多角度挖掘其隐含的信息。
CTC IDSS系统采用数据接口中间件的技术，使平台的可移植性和可配置性非常灵活，适用于多点网络的普及推广。
CTC IDSS是面向政府部门、企事业单位、银行以及电信运营商等用户的统计和管理决策分析业务系统，主要用来帮助有关主管部门做出更符合业务发展规律的决策。它以决策支持为核心，以分析为目标，在企业已有的大量数据的基础上实现多种分析方法，提供统计分析、数据挖掘等分析功能，可广泛应用于客户关系管理、金融风险防范、供应关系管理、数据库营销及竞争优势分析等方面。
系统功能
CTC IDSS系统主要包括数据抽取模块、静态分析模块、动态分析模块、图形分析模块。
数据抽取模块主要是完成数据的收集、传输处理等功能，并可依据其所要考虑的主题构筑相应的数据仓库。
| 静态分析模块主要是用各种统计学方法，通过对数据的切片、切块、旋转、钻取等操作来实现从不同的角度对数据进行分析，以得出各种结论，对内提供资料，对外发布信息。
动态分析模块则基于人工神经网络、学习理论、决策树等人工智能方法和线性回归分析、非线性回归分析、时间序列分析等统计学方法，并应用关联分析、序列模式分析、分类分析及聚类分析等分析方法，按照既定业务目标，对大量的数据高度自动化地进行探索和分析，做出归纳性的推理，揭示隐藏的或验证已知的规律性，并将其模型化。 图形分析模块则完成可视化工作，将数据通过各种分析而得到的结果，以图形化的方式呈现给用户。 |
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系统特点
CTC IDSS系统将多种预测模型集于一体，汇集了如趋势外推法、非线性回归分析法、季节波动预测、灰色预测、Box-jenkins模型、神经元网络预测等几十种预测模型。通过预测未来趋势及行为，做出前瞻的、基于知识的决策。由此可以预测结果、规划前景、预计收入，并可识别相关的影响因素。与此同时，系统还提供了智能学习功能和偏差检测功能，从而使用户对关键数据的预测科学化、标准化。
CTC IDSS是融统计学、经济学、系统科学、人工智能和信息科学于一体的综合系统，可以帮助决策者调整策略、减少风险，以做出正确的决策。
CTC IDSS构建了通用的基础架构，集成了各类应用/管理工具和解决方案，并结合全面的技术服务和专业经验，为企业的未来提供更具竞争力的策略支持和决策分析。
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