大数据驱动的智能决策：现状与挑战

"大数据智能决策.pdf" 随着全球信息化的飞速发展，大数据已经从一个概念转变为具有重大战略意义的资源。大数据智能决策是应对日益频繁、广泛和复杂的决策活动的关键手段。传统的方法，如基于人工经验和传统数据分析，在面对大数据时代带来的海量、多源、高速变化的数据时，显得力不从心。 大数据智能决策的核心在于利用大数据的特性，包括海量性、多样性、高速性和价值密度低等，来提升决策的效率和准确性。智能决策支持系统在其中扮演着重要角色，通过集成先进的算法和技术，如机器学习、人工智能和数据挖掘，对大量数据进行深度分析，为决策者提供实时、精准的洞见。 不确定性处理是大数据智能决策中的一大挑战。由于数据的不完整、噪声和时效性，决策过程中必须有效管理不确定性。研究人员已经提出多种处理不确定性的方法，如模糊逻辑、概率统计和贝叶斯网络，以减少不确定性对决策的影响。 信息融合是另一个关键方面，它涉及到从多个来源获取的异构数据的整合和统一表示。通过信息融合，可以提高数据的完整性和一致性，从而提高决策的质量。此外，关联分析用于发现数据集中的隐藏模式和关联规则，帮助企业识别市场趋势、优化运营或预测未来事件。 增量分析是大数据智能决策的另一个重要工具，它允许系统随着新数据的不断到来而动态更新模型和结果，避免了重复处理大量数据的开销，提高了决策响应速度。 然而，大数据智能决策仍面临诸多挑战，如数据安全与隐私保护、决策透明度和可解释性、以及如何处理大规模复杂数据的计算效率问题。未来的研究可能会更加关注这些问题，同时探索新的数据表示方法、优化算法和理论框架，以实现更高效、更智能的决策过程。 关键词：大数据、智能决策、不确定性、信息融合、关联分析、增量式学习 参考文献格式：于洪, 何德牛, 王国胤, 李劼, 谢永芳. 大数据智能决策. 自动化学报, 2020, 46(5): 878−896. DOI: 10.16383/j.aas.c180861 开放科学(资源服务)标识码(OSID): BigDataforIntelligentDecisionMaking