作者：禅与计算机程序设计艺术
随着信息时代的到来，人们越来越关注如何利用数据帮助我们做出更加智能化的决策。而对于数据分析、处理和应用方面，目前仍然存在诸多困难和挑战，如获取、清洗、整理数据，并将其应用于业务需求上等。因此，构建一套数据驱动的智能决策支持系统(Intelligent Decision Support System, I-DSS)已经成为许多企业的发展方向。如何基于数据驱动的决策支撑系统来提升管理者的信息分析能力，以及如何将数据分析的结果反馈给决策层，是一个重要课题。
本文的主要研究成果如下： 1）深刻理解了基于Python的I-DSS模型和相关概念、理论和方法； 2）对目前最流行的机器学习库scikit-learn及相关工具包进行了全面的讲解，并结合具体的代码案例展示了Python在数据处理、模型训练、预测和可视化上的实际应用； 3）深入剖析了Python生态中常用的算法库、工具包及应用场景，为日后做决策提供参考； 4）着重阐述了基于Python的I-DSS模型设计和开发的一些注意事项，如内存泄漏、用户体验优化等，并给出了相应解决方案； 5）最后，还对未来基于Python的I-DSS模型的发展方向进行了展望，并给出了相应的建议。
2.基本概念术语说明
2.1 I-DSS模型概览
I-DSS模型（Intelligent Decision Support System，智能决策支持系统）是指利用数据和算法自动处理复杂的决策问题，并通过各种方式向用户呈现直观易懂的决策结果的决策支撑系统。其核心思想是以用户需求为导向，通过计算机模型或算法，对数据的海量输入进行快速高效地分析和处理ÿ