【正文】 2維成員， …… ，維 n組成員，變量的值）。– 一個維往往具有多個層次– 例如：描述維時間，可以從日期、月份、季度、年等不同層次來描述，那么日期、月份、季度、年等就是時間維的層次；同樣，城市、地區(qū)、國家等構(gòu)成了一個地理維的多個層次。? 可用于證實人們提出的復(fù)雜的假設(shè)，其結(jié)果是以圖形或者表格的形式來表示的對信息的總結(jié)。 ? 數(shù)據(jù)的集成性– 從原有的分散的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)中抽取來的 ? 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，一般情況下并不進行修改操作。返回? 預(yù)測模型選取的原則– 模型選擇的原則 ? 要在數(shù)據(jù)識別上建模、建立何種模型，并不取決于預(yù)測者意圖；? 應(yīng)考慮適用、數(shù)據(jù)易采集和時效的原則；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；? 對于異常的數(shù)據(jù)可采用比例法，移動平均，指數(shù)平滑等方法進行適當?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。物流 費 用與商品通 過量呈非 線 型關(guān)系。原材料、燃料、半成品及供應(yīng) 地， 銷 售地點及 銷 售量，運 輸 條件及 費 用。? “ 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)庫中檢索出所需信息，將影響 GIS的分析能力。 ? 數(shù)據(jù)的時態(tài)性– 隨時間的變化而不斷變化的187。? 它并不將異常信息標記出來，是一種知識證實的方法。 ? 維成員：– 維的一個取值稱為該維的一個維成員。– OLAP的基本分析方法? 多維分析方法– 對以多維形式組織起來的數(shù)據(jù)，采取切片、切換、旋轉(zhuǎn)等各種分析方法，以求剖析數(shù)據(jù)，使最終用戶能從多個角度、多側(cè)面地觀察數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，從而深入地了解包含在數(shù)據(jù)中的信息、內(nèi)涵。187。 旋轉(zhuǎn)可能包含了交換行和列；187。 ? 準則 3 存取能力準則。 ? 準則 11 靈活的報表生成。187。 五月 21五月 21Thursday, May 13, 2023? 雨中黃葉樹，燈下白頭人。 2023/5/13 6:21:2106:21:2113 May 2023? 1做前，能夠環(huán)視四周；做時，你只能或者最好沿著以腳為起點的射線向前。 。勝人者有力，自勝者強。 13 五月 20236:21:21 上午 06:21:21五月 21? 1最具挑戰(zhàn)性的挑戰(zhàn)莫過于提升自我。 2023/5/13 6:21:2106:21:2113 May 2023? 1空山新雨后，天氣晚來秋。 五月 21五月 21Thursday, May 13, 2023? 很多事情努力了未必有結(jié)果，但是不努力卻什么改變也沒有。 五月 2106:21:2106:21May2113May21? 1故人江海別，幾度隔山川。 SD數(shù)學(xué)模型? SD的建模思路與理論依據(jù) ? SD模型結(jié)構(gòu)– 因果關(guān)系圖 – 系統(tǒng)流圖 – 構(gòu)造數(shù)學(xué)模型 物流配送調(diào)度支持系統(tǒng)的定量算法? 進化算法 – 蟻群算法? 基本思想：模仿螞蟻依賴信息素進行通信而顯示出的社會行為。 返回? 數(shù)據(jù)挖掘– 定義? 一個從大型數(shù)據(jù)庫中抽取隱含的、從前未知的、潛在有用的信息或關(guān)系的過程 ? 一種深層次的數(shù)據(jù)分析方法 ? 一種決策支持過程 ? 一種新的技術(shù)，它的目標是從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)隱藏在大量數(shù)量記錄中的未知知識 ? OLAP和 DM在 DW系統(tǒng)中占有相當重要的地位 – DM技術(shù)的研究開發(fā)，將涉及數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)、人工智能與計算機智能、知識工程、分布式處理、多媒體網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、計算可視化等多種理論與技術(shù) – 作用? 自動智能地分析數(shù)據(jù)庫中的大量數(shù)據(jù)、以獲取信息，是推動數(shù)據(jù)挖掘型工具產(chǎn)生并發(fā)展的強大動力 ? 決策者提供重要的、極有價值的信息或知識，從而產(chǎn)生不可估量的效益 ? 在信息服務(wù)的運用上大致可分為兩個層次：– 驗證驅(qū)動層次– 發(fā)現(xiàn)驅(qū)動層次 ? 信息服務(wù)的發(fā)展方向隨著挖掘技術(shù)的發(fā)展而向深度、廣度發(fā)展 – DM與知識發(fā)現(xiàn)的關(guān)系? 知識發(fā)現(xiàn)：一個過程， 包括數(shù)據(jù)選擇、預(yù)處理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、 DM、模式解釋和知識評價等多個步驟，是應(yīng)用特定 DM算法和評價解釋模式的一個循環(huán)反復(fù)過程，并要對發(fā)現(xiàn)的知識不斷求精和深化，使其易于理解；? DM：該過程中的一個特定的、關(guān)鍵的步驟， 利用特定的 DM算法從數(shù)據(jù)中抽取模式，不包括數(shù)據(jù)的預(yù)處理、領(lǐng)域知識結(jié)合及發(fā)現(xiàn)結(jié)果的評價等步驟，所以 DM也稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)。 ? 準則 5 客戶 /服務(wù)器體系結(jié)構(gòu)。 把頁面顯示中的一個維和頁面的維進行交換（令其成為新一行或列中的一個）把一個橫向為時間、維向維產(chǎn)品的報表旋轉(zhuǎn)成為橫向為產(chǎn)品、維向為時間的報表；187。如果在時間維上，選定一個維成員（設(shè)為“2023 年 1月 ” ），就得到了在時間維上的一個切片。 ? 方法– 切片（ Slice）：1