支持物流決策的定量模型與信息分析方法-文庫(kù)吧
2025-02-02 06:31 本頁(yè)面
【正文】 – 時(shí)間序列的四種變化特征? 趨勢(shì)性 (T)、季節(jié)性 (S)、周期性 (C)、不規(guī)則性 (I)，可以利用散點(diǎn)圖，識(shí)別變化特征。– 時(shí)間序列分析方法? 簡(jiǎn)單平均、移動(dòng)平均、加權(quán)移動(dòng)平均、指數(shù)平滑、一元線性回歸、相關(guān)比例推算。 ? 例 ：一元線性回歸（趨勢(shì)外推） Y= a0+ a1*X 系數(shù) a0與 a1可以用最小二乘法確定 ? 相關(guān)比例推算 —— 某第三方物流企業(yè)市場(chǎng)的需求預(yù)測(cè) （如下表） 主要 預(yù)測(cè) 依據(jù) 預(yù)測(cè) 量 (萬(wàn)家 )社會(huì)潛在容量 國(guó)內(nèi)企 業(yè)總 數(shù) 約 1000萬(wàn)家 1000配送求 占 總 企 業(yè) 的比例數(shù) (80%) 800需要外包物流意向 占 總 企 業(yè) 的比例數(shù) (20%) 160物流 業(yè)務(wù)預(yù)測(cè) 市 場(chǎng) 占有率 10% 16返回? 非線性模型– Y=A+B*LOG(X)– Y=1/(A+B*EXP(X)– Y=1/(A+B*X)– Y=X/(A+B*X)– Y=A*X^B ， (A0) – Y=A*EXP(B*X)， (A0)– Y=A*EXP(B/X) ， (A0)– Y=A*EXP(B*X^2)， (A0)? 將以上模型進(jìn)行線性處理再轉(zhuǎn)化為一元回歸模型，來(lái)確定系數(shù) A和 B。返回? 預(yù)測(cè)模型選取的原則– 模型選擇的原則 ? 要在數(shù)據(jù)識(shí)別上建模、建立何種模型，并不取決于預(yù)測(cè)者意圖；? 應(yīng)考慮適用、數(shù)據(jù)易采集和時(shí)效的原則；定量與定性相結(jié)合的原則等– 數(shù)據(jù)選取選用的原則 ? 數(shù)據(jù)應(yīng)該具有代表性，有一定客觀規(guī)律；? 對(duì)于異常的數(shù)據(jù)可采用比例法，移動(dòng)平均，指數(shù)平滑等方法進(jìn)行適當(dāng)?shù)男拚? 物流決策支持系統(tǒng)的空間分析? 作用– 物流空間分析的重要性： 物流的主要目的之一是實(shí)現(xiàn)物品的空間轉(zhuǎn)移 – GIS的空間分析功能可用于分析和解釋的地理特征間的相互關(guān)系及空間模式 – 說(shuō)明空間分析方法中哪些是 GIS能夠?qū)崿F(xiàn)的？ GIS的應(yīng)用是否能真正地提高空間分析能力？ ? 空間分析層次– 第一：空間檢索 ? 包括從空間位置檢索空間物體及其屬性和從屬性條件集檢索空間物體。? “ 空間索引 ” 是空間檢索的關(guān)鍵技術(shù)，如何有效地從大型 GIS數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索出所需信息，將影響 GIS的分析能力。? 空間物體的圖形表達(dá)也是空間檢索的重要部分。 – 第二：空間拓?fù)浏B加分析? 空間拓?fù)浏B加的本質(zhì)是空間意義上的布爾運(yùn)算。目前，空間拓?fù)浏B加被許多人認(rèn)為是 GIS中獨(dú)特的空間分析功能。? 實(shí)現(xiàn)輸入特征屬性的合并以及特征屬性在空間上的連接。– 第三；空間模擬分析? 剛剛起步 ? GIS與空間模型分析– 問(wèn)題： 如何將 GIS與空間模型分析相結(jié)合 ？– 種類? 第一類： GIS外部的空間模型分析– 將 GIS當(dāng)做一個(gè)通用的空間數(shù)據(jù)庫(kù)，而空間模型分析功能則借助于其他軟件； ? 第二類； GIS內(nèi)部的空間模型分析 – 利用 GIS軟件，提供空間分析模擬以及發(fā)展適用于問(wèn)題解決模型的宏語(yǔ)言，這種方法一般基于空間分析的復(fù)雜性與多樣性，易于理解和應(yīng)用，但由于 GIS軟件所能提供的空間分析功能極為有限，這種緊密結(jié)合的空間模型分析方法在實(shí)際 GIS的設(shè)計(jì)中較少使用； ? 第三類：混合型的空間模型分析– 盡可能地利用 GIS所提供的功能，同時(shí)也充分發(fā)揮 GIS使用者的能動(dòng)性。 支持物流決策的信息分析技術(shù)? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)– 定義? 支持管理決策過(guò)程的、面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不可更新的、隨時(shí)間變化的、分層次的數(shù)據(jù)集合 – 作用? 從各信息源提取決策需要的數(shù)據(jù)，加工處理后，存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中? 用戶的查詢和決策分析的基礎(chǔ) – 分析? 主題與面向主題– 主題：對(duì)應(yīng)企業(yè)中某一宏觀分析領(lǐng)域所涉及的分析對(duì)象– 面向主題的數(shù)據(jù)組織方式：在較高層次上對(duì)分析對(duì)象的數(shù)據(jù)的一個(gè)完整的、一致的描述，能完整、統(tǒng)一地刻畫各個(gè)分析對(duì)象所涉及的企業(yè)的各項(xiàng)數(shù)據(jù)，以及數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系。 ? 數(shù)據(jù)的集成性– 從原有的分散的數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)中抽取來(lái)的 ? 數(shù)據(jù)的不可更新性– 主要供企業(yè)決策分析之用，所涉及的數(shù)據(jù)操作主要是數(shù)據(jù)查詢，一般情況下并不進(jìn)行修改操作。 ? 數(shù)據(jù)的時(shí)態(tài)性– 隨時(shí)間的變化而不斷變化的187。 增加新的數(shù)據(jù)內(nèi)容 187。 過(guò)期數(shù)據(jù)就要被刪除 187。 綜合數(shù)據(jù)中的很多都跟時(shí)間有關(guān) ? 聯(lián)機(jī)分析處理（ OLAP）– 定義? 通過(guò)專門的數(shù)據(jù)綜合引擎，輔之以更加直觀的數(shù)據(jù)訪問(wèn)界面，力圖統(tǒng)一分散的公共應(yīng)用邏輯，在短時(shí)間內(nèi)響應(yīng)非數(shù)據(jù)處理專業(yè)人員的復(fù)雜查詢要求。 ? 共享多維信息的、針對(duì)特定問(wèn)題的聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)訪問(wèn)和分析的快速軟件技術(shù)。? 通過(guò)對(duì)信息的多種可能的觀察形式進(jìn)行快速、穩(wěn)定一致和交互性的存取，允許管理決策人員對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入觀察。 – 特點(diǎn)? 操作型數(shù)據(jù)和分析型數(shù)據(jù)的區(qū)別? 靈活的分析功能、直觀的數(shù)據(jù)操作和分析結(jié)果可視化表示等突出優(yōu)點(diǎn)；? 使用戶對(duì)基于大量復(fù)雜數(shù)據(jù)的分析變得輕松而高效，以利于迅速做出正確判斷。? 可用于證實(shí)人們提出的復(fù)雜的假設(shè)，其結(jié)果是以圖形或者表格的形式來(lái)表示的對(duì)信息的總結(jié)。? 它并不將異常信息標(biāo)記出來(lái)，是一種知識(shí)證實(shí)的方法。 – OLAP的基本術(shù)語(yǔ)? 變量： 數(shù)據(jù)的實(shí)際意義，描述數(shù)據(jù) “ 是什么 ” 。一般情況下，變量總是一個(gè)數(shù)值度量指標(biāo)。 ? 維：– 人們觀察數(shù)據(jù)的
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