【正文】 06:21:2106:21:2106:215/13/2023 6:21:21 AM? 1越是沒有本領(lǐng)的就越加自命不凡。 13 五月 20236:21:21 上午 06:21:21五月 21? 1比不了得就不比，得不到的就不要。? 聚類分析（ Clustering）：– 與分類分析不同– 四種 DM方法雖然有著不同的適用范圍， DM系統(tǒng)中經(jīng)常是綜合地利用之。 – 鉆?。?Drill）187。 選定多維數(shù)組的一個二維子集的方法 187。企業(yè)也時常關(guān)心自己的服務(wù)產(chǎn)品在不同地區(qū)的銷售分布情況，這時他是從地理分布的角度來觀察商品的銷售，所以地理分布也是一個維（地理維）– OLAP的核心概念，是主題的基礎(chǔ)，是對主題的一種類型劃分。– 第三；空間模擬分析? 剛剛起步 ? GIS與空間模型分析– 問題： 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)做一個通用的空間數(shù)據(jù)庫，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)展適用于問題解決模型的宏語言，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，同時也充分發(fā)揮 GIS使用者的能動性。? 教學(xué)內(nèi)容 物流決策支持的特點(diǎn)與系統(tǒng)組成 物流預(yù)測的定量模型 物流決策支持系統(tǒng)的空間分析 支持物流決策的信息分析技術(shù) 物流系統(tǒng)模擬技術(shù) 物流配送調(diào)度支持系統(tǒng)的定量算法 物流決策支持的特點(diǎn)與系統(tǒng)組成? 支持物流決策的種類與特點(diǎn)– 支持物流決策的種類? 運(yùn)輸決策 ? 儲存決策 ? 物流加工決策? 配送決策– 支持物流決策的特點(diǎn)? 產(chǎn)品差異性 ? 客戶差異性 ? 地理差異性 ? 模型支持的復(fù)雜性 ? 信息技術(shù)支持的集成性 ? 在物流決策中運(yùn)用定量模型與定量方法的必要性及可行性– 必要性 ? 提高了物流系統(tǒng)的管理水平，促進(jìn)了傳統(tǒng)物流的現(xiàn)代化 ? 為決策者提供了強(qiáng)大的知識信息處理能力，協(xié)助解決了大量耗時、復(fù)雜的問題，提高了物流決策的有效性與科學(xué)性? 推動了現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)如地理信息系統(tǒng)、射頻技術(shù)等在物流系統(tǒng)中的運(yùn)用。 – 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。一般情況下，變量總是一個數(shù)值度量指標(biāo)。 ? 方法– 切片（ Slice）：187。 把頁面顯示中的一個維和頁面的維進(jìn)行交換（令其成為新一行或列中的一個）把一個橫向?yàn)闀r間、維向維產(chǎn)品的報表旋轉(zhuǎn)成為橫向?yàn)楫a(chǎn)品、維向?yàn)闀r間的報表；187。 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(biāo)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(dāng)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(jī)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(qiáng)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(yùn)用上大致可分為兩個層次：– 驗(yàn)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)。 五月 2106:21:2106:21May2113May21? 1故人江海別，幾度隔山川。 2023/5/13 6:21:2106:21:2113 May 2023? 1空山新雨后，天氣晚來秋。勝人者有力，自勝者強(qiáng)。 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(diǎn)的射線向前。187。 ? 準(zhǔn)則 3 存取能力準(zhǔn)則。187。 ? 維成員：– 維的一個取值稱為該維的一個維成員。 ? 數(shù)據(jù)的時態(tài)性– 隨時間的變化而不斷變化的187。原材料、燃料、半成品及供應(yīng) 地， 銷 售地點(diǎn)及 銷 售量，運(yùn) 輸 條件及 費(fèi) 用。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；