Системы поддержки принятия решений доклад

    Поэтому информация о деятельности должна накапливаться в хранилищах данных каждого ТУ, часть данных будет передаваться на федеральный уровень в централизованное хранилище ;. Для более полного и эффективного решения задач анализа информации о деятельности ТУ необходимо развитие методологической и инструментальной базы по следующим направлениям: расчет стоимости процессов, оценка длительности выполнения процессов, анализ организационной структуры, управление эффективностью;. Предметом исследования являются : методы оптимизации, позволяющие определить наилучший вариант решения. На ее основе органы местного самоуправления стратегического и тактического уровней получают возможность проанализировать динамику развития сложной социально-экономической городской системы, выявить неочевидные на первый взгляд взаимосвязи, сравнить различные альтернативы, проанализировать аномалии и принять наиболее обоснованное решение. Они используют в работе не только внутренние, но и внешние данные;. Критерии для оценки СППР. SWOT-анализ и оценка системы принятия управленческих решений на предприятии, резервы повышения ее эффективности.

    Анализ записей с характеристиками вызовов позволяет выявлять категории клиентов с похожими стереотипами поведения, с тем чтобы дифференцировано подходить к привлечению клиентов той или иной категории. Есть категории клиентов, которые постоянно меняют провайдеров, реагируя на те или иные рекламные компании. СППР используются для более качественного мониторинга различных аспектов банковской деятельности, таких как обслуживание кредитных карт, займов, инвестиций и так далее, что позволяет значительно повысить эффективность работы.

    [TRANSLIT]

    Выявление случаев мошенничества, оценка риска кредитования, прогнозирование изменений клиентуры - области применения СППР и методов добычи данных. Классификация клиентов, выделение групп клиентов со сходными потребностями позволяет проводить целенаправленную маркетинговую политику, предоставляя более привлекательные наборы услуг той или иной категории клиентов.

    Набор применений СППР в страховом бизнесе можно назвать классическим - это выявление потенциальных случаев мошенничества, анализ риска, классификация клиентов. Обнаружение определенных стереотипов в заявлениях о выплате страхового возмещения, в случае больших сумм, позволяет сократить число случаев мошенничества в будущем. Анализируя характерные признаки случаев выплат по страховым обязательствам, страховые компании могут уменьшить свои потери.

    Полученные данные приведут, например, к пересмотру системы скидок для клиентов, подпадающих под выявленные признаки. Классификация клиентов системы поддержки принятия решений доклад возможность выявить наиболее выгодные категории клиентов, чтобы точнее ориентировать существующий набор услуг и вводить новые услуги. Торговые компании используют технологии СППР для решения таких задач, как планирование закупок и хранения, анализ совместных покупок, поиск шаблонов поведения во времени.

    111134

    Анализ данных о количестве покупок и наличии товара на складе в течение некоторого периода времени позволяет планировать закупку товаров, например, в ответ на сезонные колебания спроса на товар.

    Часто, покупая какой либо товар покупатель приобретает вместе с ним и другой товар. Выявление групп таких товаров позволяет, например, помещать их на соседних полках, с тем, чтобы повысить вероятность их совместной покупки. Например, приобретая фотоаппарат, покупатель, вероятно, в ближайшем будущем станет приобретать пленку, пользоваться системы поддержки принятия решений доклад по проявке и печати.

    Известно много экспертных систем для постановки медицинских диагнозов. Они построены главным образом на основе правил, описывающих сочетания различных симптомов различных заболеваний. С помощью таких правил узнают не только, чем болен пациент, но и как нужно его лечить. Правила помогают выбирать средства медикаментозного воздействия, определять показания - противопоказания, ориентироваться в лечебных процедурах, создавать условия наиболее эффективного лечения, предсказывать исходы назначенного курса лечения и т.

    Технологии Data Mining позволяют обнаруживать в медицинских данных шаблоны, составляющие основу указанных правил. Пожалуй, наиболее остро и вместе с тем четко задача обнаружения закономерностей в экспериментальных данных стоит в молекулярной генетике и генной инженерии.

    Здесь она формулируется как определение так называемых маркеров, под которыми понимают генетические коды, контролирующие те или иные фенотипические признаки живого организма. Такие коды могут содержать сотни, тысячи и более связанных элементов. На развитие генетических исследований выделяются большие системы поддержки принятия решений доклад.

    В последнее время в данной области возник особый интерес к применению методов Data Mining. Известно несколько крупных фирм, специализирующихся на применении этих методов для расшифровки генома человека и растений.

    СППР состоят из двух компонент:хранилища данныхианалитических средств. Двоичные деревья поиска Двоичным деревом поиска называют дерево, все вершины которого упорядочены, каждая вершина имеет не более двух потомков, и все вершины, кроме корня, имеют родителя. Системы подверженные периодическим крупным потерям не могут рассматриваться как пригодные к использованию, даже если, в конце концов, они дают достаточную итоговую прибыль. Полнотекстовый поиск:.

    Методы Data Mining находят широкое применение в прикладной химии органической и неорганической. Здесь нередко возникает вопрос о выяснении особенностей химического строения тех или иных соединений, определяющих их свойства.

    Особенно актуальна такая задача при анализе сложных химических соединений, описание которых включает сотни и тысячи структурных элементов и их связей.

    На рынке СППР компании предлагают следующие виды услуг по созданию систем поддержки принятия решений:. Критерии для оценки СППР.

    Система должна эффективно управлять доходами и риском при системы поддержки принятия решений доклад рыночных условиях, генерируя эффективные сигналы входа-выхода на рынок. При этом частота проводимых операций должна быть умеренной, учитывающей операционные затраты, комиссионные, потери на спреде и т. Сложность построения не должна отпугивать.

    Большинство отвергающих численные методы в пользу своей "интуиции" получают в итоге результаты ниже системы поддержки принятия решений доклад. Естественно важной реферат тему образование в оценке системы является суммарная итоговая прибыль. При высоких операционных затратах важное значение приобретает такая характеристика как прибыль на операцию. Точность решений процентнаярассчитываемая как отношение числа прибыльных операций к общему числу операций, является популярной характеристикой для многих трейдеров, хотя ее важность переоценена.

    Дело в том, что многие эффективные системы чаще принимают ошибочные решения, чем верные, тогда как многие бесприбыльные или почти бесприбыльные системы чаще принимают верные решения.

    СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ (Горшков Сергей)

    Максимальные потери собственных средств являются важной характеристикой для измерения риска стратегий используемых системой. Системы подверженные периодическим крупным потерям не могут рассматриваться как пригодные к использованию, даже если, в конце концов, они дают достаточную итоговую прибыль.

    При этом под максимальными потерями имеется в виду не просто самая большая сумма потерь от последовательности убыточных операций, а максимальное снижение капитала в течение рассматриваемого периода. Во время такого снижения последовательность убыточных операций может прерываться отдельными прибыльными операциями, не способными изменить общий убыточный характер периода неэффективности системы.

    Существует также множество других оценок эффективности системы, иногда довольно сложных, требующих большого объема статистических расчетов, однако в большинстве случаев оказываются достаточными приведенные простые характеристики. Следует заметить, что при оценке системы можно воспользоваться критериями, которые рекомендует классическая теория управления портфелем. Такая оптимизация внутренне противоречива. Ее критики немедленно укажут на то, что поведение будущих цен может отличаться от их поведения в прошлом.

    Сторонники такой оптимизации должны быть убеждены в существовании определенных закономерностей, устойчивости в поведении цен, не меняющегося или незначительно меняющегося с течением времени. Для системы поддержки принятия решений доклад действенности того, что используемые в техническом анализе правила дают устойчивую прибыль в будущем, будучи сами рассчитаны по прошлым данным, применяют следующий простой метод тестирования системы поддержки принятия решений доклад называемое слепое моделирование.

    Системы поддержки принятия решений доклад 4434

    Сначала оптимизируют решающее правило по прошлым данным, а потом проверяют его на более поздних недавних данных. Таким образом можно определить, насколько хорошо вообще можно прогнозировать будущее по прошлым данным с помощью заданного правила. Если индикатор с оптимальными параметрами дает хорошие результаты на более поздних данных, можно системы поддержки принятия решений доклад, что он будет хорошо работать и в будущем. При переоценке параметров системы следует переходить к новой системе, только если полученное "улучшение" статистически значимо.

    Роберт Пеллетьер рекомендует при построении решающих правил ограничивать число параметров, т. Кроме системы поддержки принятия решений доклад между ними могут существовать связи, т.

    Пеллетьер считает, что хорошая система должна содержать не более, чем параметров. Выборка для проверки индикатора должна быть достаточно большая, чтобы на выбранный период приходилось не менее 30 сигналов. При этом период должен включать в себя целое число полных длительных низкочастотных циклов, чтобы ограничить влияние смещений в направлении продаж или покупок. Так, например, для известного 4-х летнего цикла фондового рынка анализ должен производиться на данных не менее чем за 8 лет.

    Системы поддержки принятия решений

    В настоящее время Центральный Банк Российской Федерации далее Банк России является ключевым регулятором банковской системы России и во многом является гарантом ее стабильности и устойчивости экономики. Система Банка России имеет сложную организационную структуру - центральный аппарат далее ЦАтерриториальные учреждения далее ТУи насчитывает более 80 тыс.

    В свою очередь территориальные учреждения имеют в своем подчинении сеть расчетно-кассовых центров и другие подразделения, обеспечивающие деятельность ТУ. Наличие сложной организационной структуры определяет сложность системы управления Банка России, которая охватывает два уровня - ТУ и ЦА.

    Типы СППР 7 4. Области применения 8 5. Рынок СППР. От этого зависит качество управления компанией, возможность эффективного планирования ее деятельности, выживание в условиях жесткой системы поддержки принятия решений доклад борьбы.

    При этом критически важными являются наглядность форм представления информации, быстрота получения новых видов отчетности, возможность анализа текущих и исторических данных.

    Они с успехом применяются в самых разных отраслях: телекоммуникациях, финансовой сфере, торговле, промышленности, медицине и многих. СППР состоят из двух компонент: хранилища данных и аналитических средств. Хранилище данных предоставляет единую среду хранения корпоративных данных, организованных в структурах, оптимизированных для выполнения аналитических операций.

    Аналитические средства позволяют конечному пользователю, не имеющему специальных знаний в области информационных технологий, осуществлять навигацию и представление данных в системы поддержки принятия решений доклад предметной области. Для пользователей различной квалификации, СППР располагают различными типами интерфейсов доступа к своим сервисам. СППР- хранилище данных Специфика работы аналитических систем делает практически невозможным их прямое использование на оперативных данных.

    Целью исследования является разработка системы поддержки принятия решений о модернизации медицинского учреждения. Объектом исследования является : процесс модернизации медицинского учреждения.

    Предметом исследования являются : методы оптимизации, позволяющие определить наилучший вариант решения. На сегодняшний день не разработана такая система поддержки принятия решений, которая бы предоставляла оптимальные варианты модернизации.

    Решением данной проблемы является создание отдельного хранилища данных ХД , содержащего агрегированную информацию в удобном виде. Пеллетьер считает, что хорошая система должна содержать не более, чем параметров. При этом возникает необходимость подобрать оптимальный вариант обновления медтехники с учётом наличия помещения для оборудования и квалификации медперсонала с минимальными затратами на модернизацию.

    Но есть подобные системы, применяемые в других областях и разработаны на основе муравьиного алгоритма. Алгоритм муравьиных колоний применим во многих задачах оптимизации, особенно на графах. В большинстве своём он даёт положительный эффект. Суть подхода заключается в анализе и использовании модели поведения муравьёв, ищущих пути от колонии к источнику питания и представляет собой метаэвристическую оптимизацию [ 5 ].

    Алгоритм имитации отжига относится к классу пороговых алгоритмов локального поиска. Целью алгоритма является минимизация некоторого функционала.

    Системы поддержки принятия решений доклад 1091

    В процессе работы алгоритма хранится текущее решение, которое является промежуточным результатом. А после работы алгоритма оно и будет ответом [ 2 ].

    Двоичным деревом поиска называют дерево, все вершины которого упорядочены, каждая вершина имеет не более двух потомков, и все вершины, кроме корня, имеют родителя. Вершины, не имеющие потомков, называются листами [ 2 ]. Он применим к задачам с оптимальной подструктурой. Задача имеет оптимальную подструктуру, если её оптимальное решение может быть рационально составлено из оптимальных решений её подзадач [ 12 ]. Добавил: Studfiles2 Опубликованный материал нарушает ваши авторские права?

    • Известно много экспертных систем для постановки медицинских диагнозов.
    • В общем случае процесс ИАД состоит из трёх стадий: 1.
    • Анализируя характерные признаки случаев выплат по страховым обязательствам, страховые компании могут уменьшить свои потери.
    • Страхование Набор применений СППР в страховом бизнесе можно назвать классическим - это выявление потенциальных случаев мошенничества, анализ риска, классификация клиентов.
    • СППР - совокупность процедур по обработке данных и суждений, помогающих руководителю в принятии решений, основанная на использовании моделей.

    Сообщите. Уфимский Государственный Авиационный Технический Университет. Реферат - Системы поддержки принятия решений. Скачиваний: Они с успехом применяются в самых разныхотраслях: телекоммуникациях, финансовой сфере, торговле, промышленности, медицине и многих.

    СППР состоят из двух компонент:хранилища данныхианалитических средств. Хранилище данных предоставляет единую среду хранения корпоративных данных, организованных в структурах, оптимизированных для выполнения аналитических операций. Аналитические средства позволяют конечному пользователю, не имеющему специальных знаний в области информационных технологий, осуществлять навигацию и представление данных в терминах предметной области. Для пользователей различной квалификации, СППР располагают различнымитипами интерфейсовдоступа к своим сервисам.

    Системы поддержки и принятия решений

    СППР- хранилище данных Специфика работы аналитических систем делает практически невозможным их прямое использование на оперативных данных. Это объясняется различными причинами, в том числе разрозненностью данных, хранением их в форматах различных СУБД и в разных "уголках" корпоративной сети, но, что наиболее важно, неприменимостью структур данных оперативных систем для выполнения задач анализа. Для этих целей создается специализированная среда хранения данных, называемая хранилищем данных Data Warehouse.

    Хранилище данных представляет собой банк данных определенной структуры, содержащий информацию о производственном процессе компании в историческом контексте. Главное назначение хранилища - обеспечивать быстрое выполнение произвольных аналитических запросов.

    ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ и ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

    Трехлетнее изучение опыта 62 организаций, проведенное International Data Corporation IDC показало, что эти организации в среднем получили процентный возврат своих инвестиций в СППР-системы.

    Эта среда будет обладать единым интерфейсом, унифицированными структурами хранения, общими справочниками и другими корпоративными стандартами, что облегчает создание и поддержку аналитических систем.