支持物流決策的定量模型與信息分析方法-免費閱讀
【正文】 五月 21五月 2106:21:2106:21:21May 13, 2023? 1意志堅強(qiáng)的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 五月 216:21 上午 五月 2106:21May 13, 2023? 1少年十五二十時，步行奪得胡馬騎。 6:21:21 上午 6:21 上午 06:21:21五月 21? 沒有失敗，只有暫時停止成功！。 06:21:2106:21:2106:215/13/2023 6:21:21 AM? 1以我獨沈久，愧君相見頻。 系統(tǒng)流圖187。 ? 準(zhǔn)則 12 不受限維與聚集層。? 準(zhǔn)則 4 穩(wěn)定的報表性能。 把某一個行維移到列維中去；187。 例如：一個按產(chǎn)品維、地區(qū)維和時間維組織起來的產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)，用多維數(shù)組表示為：（地區(qū)，時間，產(chǎn)品，銷售額）。– 特點：符合人的思維模式，使分析人員能夠迅速、一致、交互地從多個角度、多個側(cè)面來剖析反映企業(yè)維的特性數(shù)據(jù)，使人們在觀察數(shù)據(jù)時減少混淆與錯誤，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)后面隱藏的有價值，并能被用戶理解的信息、內(nèi)涵，能更深刻地反映企業(yè)的真實面目和企業(yè)所處的環(huán)境，因此減少了混淆，降低了出現(xiàn)錯誤解釋的可能性。– 如果一個維是多層次的，那么，該維的維成員是在不同維層次的取值的組合。 – OLAP的基本術(shù)語? 變量： 數(shù)據(jù)的實際意義，描述數(shù)據(jù) “ 是什么 ” 。 增加新的數(shù)據(jù)內(nèi)容 187。? 空間物體的圖形表達(dá)也是空間檢索的重要部分。 規(guī) 模 經(jīng)濟(jì) 量，工廠到配送中心的運輸 、配送成本不確定性，需要采用 統(tǒng)計 和 預(yù)測的方法 進(jìn) 行分析確定。– 可行性? 沃爾馬：數(shù)據(jù)驅(qū)動型的決策支持系統(tǒng)? 加拿大卡普國際系統(tǒng) (Carp Systems International of Kanata .Ontario)銷售的高級策劃系統(tǒng)（ APS）? LDSS的 應(yīng)用實例 ?應(yīng)用實例 組織 LDSS的 應(yīng) 用美洲航空公司 價格和航 線選擇艾柯（ Equico）投 資資 本集 團(tuán) 投 資評 估通用意外保 險 顧 客 購買 模式和欺 騙行 為調(diào)查美洲 銀 行 顧 客概況百事食品公司 定價、廣告、促 銷選擇伯靈 頓 棉花工廠 存 儲選 地核存 貨 混合西南 鐵 路 火 車 分配與路 線選擇 德克 薩 斯石油汽油公司 潛在 鉆 點 評 估聯(lián) 合航空公司 航班 計 劃返回? 物流決策支持系統(tǒng)的組成與功能– 組成? 數(shù)據(jù)庫、模型庫、方法庫、知識庫、人機(jī)接口– 主要功能? 基于定量模型與方法的物流決策支持系統(tǒng)的主要功能 物流決策的定量模型序號 問題相關(guān)模型 使用效果 使用條件 主要相關(guān)數(shù)據(jù) 求解方法1 運 輸問題線 性 規(guī) 劃問題運 輸 是明 顯 合理或可能，運 輸 成本最小化固定 發(fā) 點，固定收點和固定收點和固定道路的 問題運 雜費 ，運 費 ，裝卸 費 ，儲 存 費 ， 損 耗， 調(diào)撥 的數(shù)量，到各地、市的 單 位運 輸成單純 形法、表上作 業(yè) 和 圖 上作 業(yè)法2 指派問題整數(shù) 規(guī) 劃 有效安排人力、物力、 財務(wù)資 源，以達(dá)到降低成本將有限的 資 源等指派給 多 項 任 務(wù) 或工作工作成本或工作 時間 等價 值系數(shù)整數(shù) 規(guī) 劃求解和表上作 業(yè) 法求解3 選 址問題規(guī) 劃 問題物流 費 用達(dá)到極小選 址 問題 ，是一 類 收點或 發(fā) 點待定的 問題 。 ? 例 ：一元線性回歸（趨勢外推） 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)市場的需求預(yù)測 （如下表） 主要 預(yù)測 依據(jù) 預(yù)測 量 (萬家 )社會潛在容量 國內(nèi)企 業(yè)總 數(shù) 約 1000萬家 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 市 場 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，來確定系數(shù) A和 B。 支持物流決策的信息分析技術(shù)? 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)– 定義? 支持管理決策過程的、面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不可更新的、隨時間變化的、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，存儲到數(shù)據(jù)倉庫中? 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：對應(yīng)企業(yè)中某一宏觀分析領(lǐng)域所涉及的分析對象– 面向主題的數(shù)據(jù)組織方式：在較高層次上對分析對象的數(shù)據(jù)的一個完整的、一致的描述，能完整、統(tǒng)一地刻畫各個分析對象所涉及的企業(yè)的各項數(shù)據(jù)，以及數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系。 – 特點? 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；? 使用戶對基于大量復(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。 ?
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