本发明涉及人工智能，具体为一种基于人工智能的数据资产运营决策支持系统及方法。
背景技术：
1、智能算法是人工智能(ai)领域的重要研究方向，也是现代企业和组织最关注的技术之一，随着智能技术和数据分析能力的快速发展，越来越多的企业和组织开始尝试构建基于智能算法的人工智能决策支持系统，这些系统可以帮助企业和组织更加精准、高效地进行决策，提升组织的运营效率和竞争力，人工智能技术在办公智能数据分析与决策支持中具有广阔的应用前景和潜力，通过智能数据分析和决策支持，企业和组织可以更好地理解内外部的环境变化，做出科学、准确和快速的决策。然而，人工智能技术的发展也需要克服一系列的挑战，包括数据安全、决策风险和应用成本等，因此本发明提出一种基于人工智能的数据资产运营决策支持系统及方法。
技术实现思路
1、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于人工智能的数据资产运营决策支持系统及方法，
2、s1：需求分析：明确用户对系统的需求，包括数据源、数据类型、分析和挖掘需求、决策支持功能；
3、s2：数据采集与存储：选择合适的数据采集工具，从各个数据源获取数据，并将数据存储到数据库或数据仓库中；
4、s3：数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去重、归一化等预处理操作，以提高后续分析和挖掘的效果；
5、s4：数据分析与挖掘：根据需求选择合适的人工智能算法，进行数据分析和挖掘工作，并将结果存储到数据库中；
6、s5：决策支持：根据分析和挖掘的结果，设计相应的决策支持功能，包括可视化、报表、推荐等；
7、s6：系统测试与优化：对设计的系统进行测试，发现和修复可能存在的问题，并根据用户的反馈进行优化和改进；
8、s7：系统部署与维护：将设计好的系统部署到生产环境中，并进行日常维护和更新，以保证系统的稳定和可靠性。
9、优选的，所述在数据资产运营方面，人工智能可以用于数据的自动分类、标记、索引和检索等任务，从而提高数据的管理效率和可用性；此外，人工智能还可以通过机器学习算法对大量数据进行深入分析，发现数据之间的潜在联系和趋势，为企业提供更有价值的洞见，在决策支持系统方面，人工智能可以基于数据分析结果为决策者提供智能化的建议和方案，例如，通过自然语言处理(nlp)技术，人工智能可以自动分析非结构化数据，以了解消费者需求和市场趋势，帮助企业制定营销和产品策略；此外，人工智能还可以根据历史数据预测未来的市场趋势和业务绩效，帮助企业做出更加明智的决策。
10、优选的，所述决策环境的复杂性常常会超出人的求解能力，促使研究者抛开传统的模型求解方法，转而寻求新的技术，同时技术的不断进步，尤其是it的进步，也在为idss的研究提供更为有力的手段和工具，目前随着计算机网络的发展，决策环境出现了新的特点：分析、决策中使用的数据不再集中于一个物理位置，而是分散到不同的地区、部门；运行在imtermetimtranet环境里的分析、决策模型及知识处理方法也从集中式处理发展为在网络环境下的分布、或分布再加上并行的处理方式；同时，决策的可行解本身也存在计算效率问题，有时候idss的顺序计算结构也会成为决策的瓶颈，对复杂决策问题的并行求解已得到广泛关注，分布式数据仓库、分布式决策处理的研究以及分布式人工智能技术的应用、并行决策计算等已成为新的研究热点。
11、优选的，所述把ai技术引入dss，主要是通过专家系统与dss相结合，在dss系统中加入推理机和规则库，由于在决策过程中，许多知识不能用数据来表示，也不能通过模型来描述，所以没有固定方式的专门知识和历史经验，idss引入的规则库可以存储这些知识，为决策提供重要的参考和依据；idss可以有多种类型的信息库：文本库、数据库、方法库、模型库和规则库；其中文本库存储的是大量的自然语言书写的文档；数据库中存放的是事物关键因素的字段形式；模型库中存放的是反映信息本质关系的各种模型；规则库存放的是知识的最精炼的形式，在结构上，idss增设了知识库、推理机与问题处理系统，人机对话部分还加入了自然语言处理功能，idss以知识库为核心，在模型数值计算的基础上引入了启发式等人工智能的求解方法，使原来主要由人承担的定性分析任务的部分或大部分转由机器完成，并且比人做得更好、更稳定，知识的推理机制能获得新知识，知识的积累使系统的能力不断增强，在人机交流方面，idss的人机对话子系统采用自然语言处理技术形成智能人机交互。
12、优选的，所述建立财务决策支持系统需要进行数据建模；在这个过程中，需要根据具体的场景和数据特点来选择最合适的模型；比如，如果是进行分类任务，可以选择支持向量机、逻辑回归等模型；如果是进行回归任务，可以选择线性回归、岭回归等模型，还需要进行模型参数的调整和选择，以提高模型的准确性和泛化能力，在选择好模型之后，需要进行模型训练和优化，在这个过程中，需要考虑多种因素，如训练集和测试集的划分、损失函数的选择、正则化等，还需要进行模型参数调整和优化，以提高模型的准确性和泛化能力，在模型训练和优化之后，需要进行模型评估和验证，以检验模型的准确度和效果，可以使用各种模型评估指标，如精度、召回率、f1值等，对模型进行评估和比较，在完成模型评估和验证之后，需要将系统部署到实际应用中，需要考虑多种因素，如系统的稳定性、部署成本、系统维护、用户体验等，还需要对系统进行持续的完善和优化，以提高系统的效率和准确性。
13、优选的，所述mysql是一种广泛应用于大规模数据存储与管理的关系型数据库管理系统，将mysql与人工智能相结合，可以增强数据库的智能化和自动化能力，提升数据分析和决策支持的效果，数据挖掘和机器学习是人工智能的核心技术，可以用来从数据库中提取有用的模式和知识，mysql提供了一些数据挖掘和机器学习的函数和工具，如聚类分析、分类算法和关联规则挖掘等，此外，还可以使用其他机器学习框架，如tensorflow和pytorch，来进行更复杂的数据挖掘和机器学习任务，在结合mysql和人工智能之后，可以实现自动化的决策支持系统，通过mysql的数据存储和管理能力，结合人工智能的智能化和自动化能力，可以实现实时数据分析和智能决策，可以使用机器学习算法将历史数据与实时数据相结合，预测未来趋势并做出相应的决策。
14、优选的，所述人工智能还能够提供智能投顾服务，帮助投资者进行资产配置和风险管理，通过了解投资者的风险偏好、目标和资产状况，人工智能可以基于大数据和算法，为投资者提供个性化的投资建议，智能投顾可以帮助投资者在进行资产配置时更加科学和高效，通过对不同资产类别进行评估和预测，结合投资者的需求和风险承受能力，智能投顾可以制定出相应的投资组合，优化资产配置，降低风险，通过自动化的方式处理大规模的数据，提高数据分析的效率和准确性，利用机器学习算法进行模式识别和数据分类，可以快速将数据进行归类和整理，为后续的分析工作提供基础，人工智能技术不仅能够对数据进行深入的分析，还可以将分析结果可视化，并生成直观的报表，管理层和决策者可以更直观地了解数据的变化趋势和规律，从而更好地做出决策。
15、与现有技术相比，本发明的有益效果是：
16、本发明人工智能技术在办公智能数据分析与决策支持中具有高效、准确和自动化等优势，它可以处理大数据量、高维度和复杂关系的数据，并发现其中的规律和关联，人工智能系统具有自我学习和不断优化的能力，在不断积累和学习数据的过程中，提高分析和决策的准确性和效率。
1.一种基于人工智能的数据资产运营决策支持系统及方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的数据资产运营决策支持系统及方法，其特征在于：所述在数据资产运营方面，人工智能可以用于数据的自动分类、标记、索引和检索等任务，从而提高数据的管理效率和可用性；此外，人工智能还可以通过机器学习算法对大量数据进行深入分析，发现数据之间的潜在联系和趋势，为企业提供更有价值的洞见，在决策支持系统方面，人工智能可以基于数据分析结果为决策者提供智能化的建议和方案，例如，通过自然语言处理(nlp)技术，人工智能可以自动分析非结构化数据，以了解消费者需求和市场趋势，帮助企业制定营销和产品策略；此外，人工智能还可以根据历史数据预测未来的市场趋势和业务绩效，帮助企业做出更加明智的决策。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的数据资产运营决策支持系统及方法，其特征在于：所述决策环境的复杂性常常会超出人的求解能力，促使研究者抛开传统的模型求解方法，转而寻求新的技术，同时技术的不断进步，尤其是it的进步，也在为idss的研究提供更为有力的手段和工具，目前随着计算机网络的发展，决策环境出现了新的特点：分析、决策中使用的数据不再集中于一个物理位置，而是分散到不同的地区、部门；运行在imtermetimtranet环境里的分析、决策模型及知识处理方法也从集中式处理发展为在网络环境下的分布、或分布再加上并行的处理方式；同时，决策的可行解本身也存在计算效率问题，有时候idss的顺序计算结构也会成为决策的瓶颈，对复杂决策问题的并行求解已得到广泛关注，分布式数据仓库、分布式决策处理的研究以及分布式人工智能技术的应用、并行决策计算等已成为新的研究热点。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的数据资产运营决策支持系统及方法，其特征在于：所述把ai技术引入dss，主要是通过专家系统与dss相结合，在dss系统中加入推理机和规则库，由于在决策过程中，许多知识不能用数据来表示，也不能通过模型来描述，所以没有固定方式的专门知识和历史经验，idss引入的规则库可以存储这些知识，为决策提供重要的参考和依据；idss可以有多种类型的信息库：文本库、数据库、方法库、模型库和规则库；其中文本库存储的是大量的自然语言书写的文档；数据库中存放的是事物关键因素的字段形式；模型库中存放的是反映信息本质关系的各种模型；规则库存放的是知识的最精炼的形式，在结构上，idss增设了知识库、推理机与问题处理系统，人机对话部分还加入了自然语言处理功能，idss以知识库为核心，在模型数值计算的基础上引入了启发式等人工智能的求解方法，使原来主要由人承担的定性分析任务的部分或大部分转由机器完成，并且比人做得更好、更稳定，知识的推理机制能获得新知识，知识的积累使系统的能力不断增强，在人机交流方面，idss的人机对话子系统采用自然语言处理技术形成智能人机交互。
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的数据资产运营决策支持系统及方法，其特征在于：所述建立财务决策支持系统需要进行数据建模；在这个过程中，需要根据具体的场景和数据特点来选择最合适的模型；比如，如果是进行分类任务，可以选择支持向量机、逻辑回归等模型；如果是进行回归任务，可以选择线性回归、岭回归等模型，还需要进行模型参数的调整和选择，以提高模型的准确性和泛化能力，在选择好模型之后，需要进行模型训练和优化，在这个过程中，需要考虑多种因素，如训练集和测试集的划分、损失函数的选择、正则化等，还需要进行模型参数调整和优化，以提高模型的准确性和泛化能力，在模型训练和优化之后，需要进行模型评估和验证，以检验模型的准确度和效果，可以使用各种模型评估指标，如精度、召回率、f1值等，对模型进行评估和比较，在完成模型评估和验证之后，需要将系统部署到实际应用中，需要考虑多种因素，如系统的稳定性、部署成本、系统维护、用户体验等，还需要对系统进行持续的完善和优化，以提高系统的效率和准确性。
6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的数据资产运营决策支持系统及方法，其特征在于：所述mysql是一种广泛应用于大规模数据存储与管理的关系型数据库管理系统，将mysql与人工智能相结合，可以增强数据库的智能化和自动化能力，提升数据分析和决策支持的效果，数据挖掘和机器学习是人工智能的核心技术，可以用来从数据库中提取有用的模式和知识，mysql提供了一些数据挖掘和机器学习的函数和工具，如聚类分析、分类算法和关联规则挖掘等，此外，还可以使用其他机器学习框架，如tensorflow和pytorch，来进行更复杂的数据挖掘和机器学习任务，在结合mysql和人工智能之后，可以实现自动化的决策支持系统，通过mysql的数据存储和管理能力，结合人工智能的智能化和自动化能力，可以实现实时数据分析和智能决策，可以使用机器学习算法将历史数据与实时数据相结合，预测未来趋势并做出相应的决策。
7.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的数据资产运营决策支持系统及方法，其特征在于：所述人工智能还能够提供智能投顾服务，帮助投资者进行资产配置和风险管理，通过了解投资者的风险偏好、目标和资产状况，人工智能可以基于大数据和算法，为投资者提供个性化的投资建议，智能投顾可以帮助投资者在进行资产配置时更加科学和高效，通过对不同资产类别进行评估和预测，结合投资者的需求和风险承受能力，智能投顾可以制定出相应的投资组合，优化资产配置，降低风险，通过自动化的方式处理大规模的数据，提高数据分析的效率和准确性，利用机器学习算法进行模式识别和数据分类，可以快速将数据进行归类和整理，为后续的分析工作提供基础，人工智能技术不仅能够对数据进行深入的分析，还可以将分析结果可视化，并生成直观的报表，管理层和决策者可以更直观地了解数据的变化趋势和规律，从而更好地做出决策。
