決策量化準(zhǔn)備知識(shí)培訓(xùn)教程-資料下載頁(yè)
2025-01-19 00:07本頁(yè)面
【正文】 f(x) 181。 181。 x 統(tǒng)計(jì)抽樣與檢驗(yàn)方法 實(shí)例： 一個(gè)郵遞公司對(duì)某客戶按平均每份郵件 ，標(biāo)準(zhǔn)差為 確定每份郵件的收費(fèi)水平。郵費(fèi)現(xiàn)在很高，而有人提出該客戶郵件重量均值不止 。隨機(jī)抽取該客戶 100份郵件的樣本，平均重量為 。這是否說(shuō)明重量均值確實(shí)已超過(guò) ？ f(x) x 1% 5% 5%顯著性 1%顯著性 基礎(chǔ)運(yùn)籌學(xué) (OR Software) 線性規(guī)劃 運(yùn)輸問(wèn)題 存 貯 論 整數(shù)規(guī)劃 指派問(wèn)題 決策分析 0 1 規(guī)劃 非線性規(guī)劃 對(duì) 策 論 動(dòng)態(tài)規(guī)劃 目標(biāo)規(guī)劃 排 隊(duì) 論 預(yù) 測(cè) 模 擬 排 序 論 基礎(chǔ)運(yùn)籌學(xué) (OR Software) ?運(yùn)籌學(xué)軟件 ( 1） Excel 2023 (Optimization option)。 ( 2 ) Lindo or Lingo package。 ( 3 ) Cplex。 ( 4 ) CUTE, LANCLOT for research。 ( 5 ) ERP。 ( 6 ) 教學(xué)軟件； ( 7) 其他 。 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) (Data mining) 數(shù)據(jù)挖掘： 構(gòu)造和使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的過(guò)程。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 達(dá)到不同層次用戶 可需的最詳細(xì)的有 用數(shù)據(jù)、信息 (1)使公司取得更大的市場(chǎng) (2)更好的形象 (3)更強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力等 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 過(guò)程 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) (Data mining) 數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù) 提取、濾液、清除、聚集 統(tǒng)計(jì)學(xué)、心理學(xué)、疊加數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)庫(kù)裝入程序 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) RDBMS 數(shù)據(jù)提取用于數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) (Data mining) 數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)及信息流 數(shù)據(jù)提取用于數(shù)據(jù)挖掘 結(jié)合規(guī)則 生成簡(jiǎn)要表 其它數(shù)據(jù)挖掘 供業(yè)務(wù)決策的信息 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) (Data mining) 數(shù)據(jù)挖掘的有關(guān)技術(shù) (1) 統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng) (SAS， SPSS) (2) DSS， EIS， ES (3) 多維電子表格及數(shù)據(jù)庫(kù) (4) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (5) 數(shù)據(jù)可視化 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) (Data mining) 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用 ? 商品銷售 ? 制造 ? 金融服務(wù) /信用卡 ? 遠(yuǎn)程通信 ? 數(shù)據(jù)庫(kù)
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