Подсистема интеллектуального анализа данных
Подсистема интеллектуального анализа данных используется специальной категорией пользователей – аналитиков, которые на основе ИХ обнаруживают закономерности в деятельности предприятия и на рынке, используемые в дальнейшем для обоснования стратегических и тактических решений. Интеллектуальный анализ требует более сложных методов анализа по сравнению со статическими группировками и выполняется путем проведения множества сеансов.
Типичными задачами интеллектуального анализа данных являются:
· Установление корреляций, причинно-следственных связей и временных связей событий, например определение местоположения прибыльных предприятий.
· Классификация ситуаций, позволяющая обобщать конкретные события в классы, например определение типичного профиля покупателя конкретных видов продукции.
· Прогнозирование развития ситуаций, например прогнозирование цен, объемов продаж, производства.
К основным методам интеллектуального анализа данных относятся:
- Методы многомерного статистического анализа,
- Индуктивные методы построения деревьев решений,
- Нейронные сети.
Подсистема «Информационная система руководителя»
Информационная система руководителя предназначена для лиц, непосредственно принимающих решения. Поэтому интерфейс таких систем должен быть в наибольшей степени упрощенным. Обычно в качестве интерфейса руководителям предприятия предлагается набор стандартных отчетов и графиков, настраиваемых на потребности руководителя через систему меню. Часто в качестве интерфейса предлагаются диаграммы Ишикава, представляющие собой саморазворачивающееся дерево показателей, в котором листья ветвей раскрашиваются в разные цвета, символизирующие характер состояния показателя (нормальный, тревожный, кризисный). Лист любой ветви дерева может быть развернут а таблицу значений показателя или график.
|
|
|
Подсистема WEB – публикации
Подсистема WEB – публикации предполагает преобразование полученной из ИХ информации в HTML – вид, доступный для ее просмотра удаленными клиентами с помощью браузеров Интернета.
Тема 4. Хранилища данных
Содержание
1. Пространственная интерпретация данных
2. Понятие хранилища данных
3. Структура хранилищ данных
4. Вопросы реализации Хранилищ Данных
5. Хранилище данных предприятия
Пространственная интерпретация данных
Программные инструментальные средства, обеспечивающие автоматизацию аналитических работ в целях поддержки принятия решений, в литературе получили два распространенных названия: ОLАР - системы и информационные Хранилища.
|
|
|
Как правило, все инструментальные средства, предназначенные для автоматизации аналитических работ, приспособлены для обработки многомерных массивов информации, для хранения которых используются многомерные базы данных.
Информационное пространство, отображающее функционирование объекта, многомерно. Естественно стремление аналитика и ЛПР к тому, чтобы иметь дело с моделью данных в наиболее естественном виде. Это обстоятельство привело к тому, что с помощью современных программно-технических средств, имеющих широкие возможности интерпретации данных, были созданы соответствующие многомерные модели.
В последнее десятилетие XX века основной моделью данных использованной в многочисленных инструментальных средствах создания и поддержки баз данных - СУБД была реляционная модель. Данные в ней представлены в виде множества связанных ключевыми полями двумерных таблиц – отношений (табл. 1).
Таблица 1
Реляционная модель представления данных
| Модель | Месяц | Объем |
| "Жигули" | Июнь | 12 |
| "Жигули" | Июль | 24 |
| "Жигули" | Август | 5 |
| "Москвич" | Июнь | 2 |
| "Москвич" | Июль | 18 |
| «Волга» | Июль | 19 |
|
|
|
А теперь представим, что у нас не три модели, а 30 и не три, а 12 различных месяцев. В случае построчного (реляционного) представления мы получим отчет в 360 строк (30х12), который займет не менее 5-6 страниц. В случае же многомерного (в нашем случае двухмерного) представления мы получим достаточно компактную таблицу 12 на 30, которая вполне уместится на одной странице и которую, даже при таком объеме данных, можно реально оценивать и анализировать (табл. 2).
Таблица 2
Дата добавления: 2019-03-09; просмотров: 318; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!