[管理学]数据挖掘建模
合集下载
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2019/5/13
决策的种类
选择性决策 在选择性决策中，决策者面对着两个或者更多离散的、特殊的备
选项，必须从这个集合中选出一个子集或者仅选出一个选项。 接受/拒绝性决策 在接受/拒绝性决策中，决策者面对的仅是一个决策，必须接受这
个决策或者拒绝它。 评价性决策 在评价性决策中，决策者必须基于对某实体价值的评估而进行一
对于不同的情形会有不同的决策方法。
确定性情形
不确定性情形
随机性情形
多目标情形
2019/5/13
多人决策情形
16.1.6.4决策与建模
在管理应用中，决策常常依赖于模型来进行，模型是决 策的有力助手，模型在提高效率方面产生了极其深远的 意义。
建模是建立模型的过程的简称，又称为模型化。凡是用 模型描述问题的因果关系或相互关系的过程都属于建模 。
模型如何表述数据集内的信息，亦即实际中运用 何种形式或机制去表述模型中的信息内容。
2019/5/13
从可操作性上而言，一 个完整的模型通常必须包 含信息表述结构和解释机 制。一般模型的简化形式 可以用图16－2的数据与 模型的构成部分来表示。
2019/5/13
16.1.5知识结构与框架
知识结构是指知识领域内事实、概念、观念、公理、定理、定律 等的组合方式。一般可分为以下三类结构：
模型（Model）就是封装数据和所有基于对这 些数据的操作，是对现实世界中过程的抽象描 述。
2019/5/13
16.1.3知识层次理论
知识是从数据到智慧划分为不同层次的，并且 所有模型都是基于数据的，理解模型也要把握 数据、信息和知识的结构。
2019/5/13
16.1.4模型与数据
从某种意义上而言，模型就是知识，模型联接着 数据和知识，它们对于数据提供解释具有一定的 意义，把出现在数据中的信息封装到特定框架中
2019/5/13
16.2.1.2实体/数据驱动型模型的建模过程
2019/5/13
16.2.1.3实体模型与数据驱动型模型的比较
16.1.1原型与模型
原型指的是人们在现实世界里关心、研究、 或者从事生产、管理的实际对象。本章所述 的现实对象、研究对象、实际问题等均指原 型。
模型则是为了某个特定目的将原型的某部分 简缩、提炼而构造的原型替代物。
2019/5/13
16.1.2模式与模型
模式（Pattern）其实就是解决某一类问题的方 法论，把解决某类问题的方法总结归纳到理论 高度，就是模式。
学科知识结构，是各种学科内容的有机组合。 个体知识结构，为个体头脑中知识的构成状况，表现为各种门类、
各种层次知识的比例及相互关系。 群体知识结构，为一个组织中成员所具有的各种不同知识的集体
组合。 概括地说，知识结构可以表示成由对象间的互联以及定义连接的
交互网络。
2019/5/13
框架（Framework）其实就是某种应用的半成 品，就是一组组件，供使用者选用来完成自己 的系统。使用框架，简单地说就是使用别人搭 好的舞台，进行表演。
建模的目的是用可量化的决策变量来帮助管理者进行决 策，模型的目标函数表达了根据决策变量做出的相应的 绩效度量，模型的约束条件表示对决策变量可能取值的 限制。
建模是为了解决问题，建模者只有依据存在的确定问题 才可以建模。
2019/5/13
16.2数据挖掘建模基础
16.2.1数据挖掘建模
数据挖掘中的建模是由数据驱动的，它通常不是由任 何潜在机制或“事实”驱动的，而是为了捕捉数据中 存在的关系。
2019/5/13
16.1.6.1决策的特征和种类
决策具有三个主要特征： （1）决策是为了实现特定目标的活动，没有
目标就无从决策，目标已经实现，也就无需决 策； （2）决策的目的在于付诸实施，不准备实施 的决策是多余的、无用的； （3）决策具有选择性，只有一个方案，就无 从优化，而不追求优化的决策是无价值的。
16.2数据挖掘建模基础 16.2.1数据挖掘建模 16.2.2建模与挖掘的结合 16.2.3模型分类 16.2.4建模行为
内容
16.3数据挖掘建模原理 16.3.1建模要求 16.3.2建模原则 16.3.3简化模型 16.3.4建模步骤 16.3.5建模素质
16.4小结
2019/5/13
16.1数据挖掘建模概述
数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典 元昌安 主编 邓 松 李文敬 刘海涛 编著 电子工业出版社
2019/5/13
16.1数据挖掘建模概述 16.1.2原型与模型 16.1.3模式与模型 16.1.4知识层次理论 16.1.5模型与数据 16.1.6知识结构与框架Leabharlann Baidu16.1.7决策
对于数据挖掘和建模来说，重要的是找到一个 描述和使用知识的一般方式的过程，他们就是 在这样的框架中工作的。建模者的所有工作都 是在模型结构的框架中完成的。
2019/5/13
16.1.6决策
决策是决定采取某种行动，这种行动的目 的在于使当事人所面临的事件呈现令人满 意的状态。此处当事人称为该行动的受益 者。凡是根据预定目标做出行动的决定， 均可称为决策。
系列的活动 建设性决策 在建设性决策中，决策者必须依照特定的限制使用可用资源来恰
当地组织各个可选的主题。
2019/5/13
16.1.6.2决策步骤
一般决策过程都大致包括如图16－3决策步骤流 程图所示的八个基本步骤：
2019/5/13
16.1.6.3决策分析方法
科学决策的前提是运用科学的决策分析方法，决策分析是研究 不确定性问题的一种系统分析方法。其目的是改进决策过程， 从一系列备选方案中找出一个能满足一定目标的合适方法。
因此，数据挖掘建模是数据驱动型建模的一种。 由于数据挖掘是数据驱动的，根据数据得到的模型本
无精确模型与非精确模型之分，所以不应该认为数据 与模型的发现存在某种因果关系。
2019/5/13
16.2.1.1数据建模
数据建模是建立数据驱动型模型的简称，是指 用更具体、更明确的函数表达形式(函数类型) 来描述由输入变量到输出变量之间的映射，并 根据有限的采样数据计算模型参数的建模活动 过程。
决策的种类
选择性决策 在选择性决策中，决策者面对着两个或者更多离散的、特殊的备
选项，必须从这个集合中选出一个子集或者仅选出一个选项。 接受/拒绝性决策 在接受/拒绝性决策中，决策者面对的仅是一个决策，必须接受这
个决策或者拒绝它。 评价性决策 在评价性决策中，决策者必须基于对某实体价值的评估而进行一
对于不同的情形会有不同的决策方法。
确定性情形
不确定性情形
随机性情形
多目标情形
2019/5/13
多人决策情形
16.1.6.4决策与建模
在管理应用中，决策常常依赖于模型来进行，模型是决 策的有力助手，模型在提高效率方面产生了极其深远的 意义。
建模是建立模型的过程的简称，又称为模型化。凡是用 模型描述问题的因果关系或相互关系的过程都属于建模 。
模型如何表述数据集内的信息，亦即实际中运用 何种形式或机制去表述模型中的信息内容。
2019/5/13
从可操作性上而言，一 个完整的模型通常必须包 含信息表述结构和解释机 制。一般模型的简化形式 可以用图16－2的数据与 模型的构成部分来表示。
2019/5/13
16.1.5知识结构与框架
知识结构是指知识领域内事实、概念、观念、公理、定理、定律 等的组合方式。一般可分为以下三类结构：
模型（Model）就是封装数据和所有基于对这 些数据的操作，是对现实世界中过程的抽象描 述。
2019/5/13
16.1.3知识层次理论
知识是从数据到智慧划分为不同层次的，并且 所有模型都是基于数据的，理解模型也要把握 数据、信息和知识的结构。
2019/5/13
16.1.4模型与数据
从某种意义上而言，模型就是知识，模型联接着 数据和知识，它们对于数据提供解释具有一定的 意义，把出现在数据中的信息封装到特定框架中
2019/5/13
16.2.1.2实体/数据驱动型模型的建模过程
2019/5/13
16.2.1.3实体模型与数据驱动型模型的比较
16.1.1原型与模型
原型指的是人们在现实世界里关心、研究、 或者从事生产、管理的实际对象。本章所述 的现实对象、研究对象、实际问题等均指原 型。
模型则是为了某个特定目的将原型的某部分 简缩、提炼而构造的原型替代物。
2019/5/13
16.1.2模式与模型
模式（Pattern）其实就是解决某一类问题的方 法论，把解决某类问题的方法总结归纳到理论 高度，就是模式。
学科知识结构，是各种学科内容的有机组合。 个体知识结构，为个体头脑中知识的构成状况，表现为各种门类、
各种层次知识的比例及相互关系。 群体知识结构，为一个组织中成员所具有的各种不同知识的集体
组合。 概括地说，知识结构可以表示成由对象间的互联以及定义连接的
交互网络。
2019/5/13
框架（Framework）其实就是某种应用的半成 品，就是一组组件，供使用者选用来完成自己 的系统。使用框架，简单地说就是使用别人搭 好的舞台，进行表演。
建模的目的是用可量化的决策变量来帮助管理者进行决 策，模型的目标函数表达了根据决策变量做出的相应的 绩效度量，模型的约束条件表示对决策变量可能取值的 限制。
建模是为了解决问题，建模者只有依据存在的确定问题 才可以建模。
2019/5/13
16.2数据挖掘建模基础
16.2.1数据挖掘建模
数据挖掘中的建模是由数据驱动的，它通常不是由任 何潜在机制或“事实”驱动的，而是为了捕捉数据中 存在的关系。
2019/5/13
16.1.6.1决策的特征和种类
决策具有三个主要特征： （1）决策是为了实现特定目标的活动，没有
目标就无从决策，目标已经实现，也就无需决 策； （2）决策的目的在于付诸实施，不准备实施 的决策是多余的、无用的； （3）决策具有选择性，只有一个方案，就无 从优化，而不追求优化的决策是无价值的。
16.2数据挖掘建模基础 16.2.1数据挖掘建模 16.2.2建模与挖掘的结合 16.2.3模型分类 16.2.4建模行为
内容
16.3数据挖掘建模原理 16.3.1建模要求 16.3.2建模原则 16.3.3简化模型 16.3.4建模步骤 16.3.5建模素质
16.4小结
2019/5/13
16.1数据挖掘建模概述
数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典 元昌安 主编 邓 松 李文敬 刘海涛 编著 电子工业出版社
2019/5/13
16.1数据挖掘建模概述 16.1.2原型与模型 16.1.3模式与模型 16.1.4知识层次理论 16.1.5模型与数据 16.1.6知识结构与框架Leabharlann Baidu16.1.7决策
对于数据挖掘和建模来说，重要的是找到一个 描述和使用知识的一般方式的过程，他们就是 在这样的框架中工作的。建模者的所有工作都 是在模型结构的框架中完成的。
2019/5/13
16.1.6决策
决策是决定采取某种行动，这种行动的目 的在于使当事人所面临的事件呈现令人满 意的状态。此处当事人称为该行动的受益 者。凡是根据预定目标做出行动的决定， 均可称为决策。
系列的活动 建设性决策 在建设性决策中，决策者必须依照特定的限制使用可用资源来恰
当地组织各个可选的主题。
2019/5/13
16.1.6.2决策步骤
一般决策过程都大致包括如图16－3决策步骤流 程图所示的八个基本步骤：
2019/5/13
16.1.6.3决策分析方法
科学决策的前提是运用科学的决策分析方法，决策分析是研究 不确定性问题的一种系统分析方法。其目的是改进决策过程， 从一系列备选方案中找出一个能满足一定目标的合适方法。
因此，数据挖掘建模是数据驱动型建模的一种。 由于数据挖掘是数据驱动的，根据数据得到的模型本
无精确模型与非精确模型之分，所以不应该认为数据 与模型的发现存在某种因果关系。
2019/5/13
16.2.1.1数据建模
数据建模是建立数据驱动型模型的简称，是指 用更具体、更明确的函数表达形式(函数类型) 来描述由输入变量到输出变量之间的映射，并 根据有限的采样数据计算模型参数的建模活动 过程。