第六章 动态数据分析模型.
自考数据、模型与决策
高纲1396江苏省高等教育自学考试大纲30447 数据、模型与决策南京大学编江苏省高等教育自学考试委员会办公室I 课程性质、设置目的与要求一、《数据、模型与决策》课程的性质随着社会信息化水平的提高和科学管理意识的普遍增强，人们对如何从数据资料角度进行认识显示出越来越多的兴趣。
数据资料本身并没有什么意义，关键是采用合适的方法对其进行分析和处理，只有这样才能探索客观现象发展变化的内在规律，从而更好地服务于管理决策的需要。
《数据、模型与决策》属于数量性质的课程，侧重于讲解数据资料的搜集、描述、分析和解释，以及管理决策方法和技术方面的知识。
管理决策分为两类，一类是理性决策一类是行为决策。
数据分析与决策模型中，不论是以不确定性为特征的统计决策，还是以确定性为特征的管理科学优化决策，和以策略互动为特征的博弈决策，都可以把它们归结为理性决策范畴。
既然是理性决策，必然会要求建立某种决策准则，然后在既定的准则下通过度量来选择决策方案。
这一过程一方面要对研究的问题进行结构化处理，另一方面也需要有相应的数据资料。
前者是为了能够建立决策模型，后者则是帮助实现计算。
有鉴于此，数据与模型在决策分析中的重要意义不言而喻。
数据与模型除了共同服务于决策分析以外，两者之间也存在密切的关系。
从应用的角度，统计方法比较强调实证性做法，统计分析与决策中，没有大量的、客观准确的数据资料，统计决策分析只能停留在纯理论的状态，无法形成具体的分析结论。
管理运筹优化和博弈决策分析中，虽然不像统计分析那样，需要拥有充足的数据，但是必要的不可控因素比如模型中的有关参数，其数值资料就必须事先给以确定。
尽管现在的企业一般都积累了大量的可供开发利用的数据资料，不过由于这样那样的原因，数据资料本身总会存在不系统、不充分、不完备的情况。
因此，对于背景数据必须经过科学的编辑、处理、汇总和提炼，然后才能用于决策分析。
对此，模型起着重要的转化作用，通过模型化处理，不仅能对数据的价值结构进行改造，而且还能对决策赋以深层次的分析。
农业信息技术 chapter6 作物模拟模型
马铃薯
SUBSTOR
（未定名） SOYGRO SOYGRO V5.0
Hodges等（1989）
Fishman（1985） Wilkerson等（1983） Wilkerson等（1985）
大豆
GLYCIM
SOYMOD PNUTGRO AUSCANE
Acock等（1983）
Curry等（1975） Boote等（1989） Jones等（1989）
第一节 作物生长模型研究及其应用
二、作物生长模型的类型与结构
（一）作物生长模型的类型
按照模型所描述的作物种类，作物生长模型可分为单作物专用模型 和多作物通用模型。 单作物专用模型（model for single crop specie）是根据某一具体作
物的生理生态特性开发研制而成并专门用于该作物生长模拟的模型。
√ √ √ √
√ √ √ √ √ √ √ √ √ √
1980～ 1985年 1985年 以后 目前尚 无
第一层次模型关系图 （Penning de Vries等，1989）（引自潘学标，2003）
第二层次模型关系图 （Penning de Vries等，1989）（引自潘学标，2003）
第三层次模型关系图 （Penning de Vries等，1989）（引自潘学标，2003）
农业信息技术
第六章 作物模拟模型
作物生长模型研究及其应用
虚拟植物模型研究及其应用
作物生长与产量形成的数学模拟原理 3 EPIC模型应用示例
第六章 作物模拟模型
以作物或植物为对象的计算机模拟模型被称为 作物模拟模型（Crop Simulation Model） 根据其研究内容和模拟技术的差别，通常可以 分为基于作物生理生态过程分析的数值模拟模
ANSYS电磁场分析指南-第六章3-D静态磁场分析（棱边单元方法）
第六章３-Ｄ静态磁场分析（棱边单元方法）6.1何时使用棱边元方法在理论上，当存在非均匀介质时，用基于节点的连续矢量位A来进行有限元计算会产生不精确的解，这种理论上的缺陷可通过使用棱边元方法予以消除。
这种方法不但适用于静态分析，还适用于谐波和瞬态磁场分析。
在大多数实际3-D分析中，推荐使用这种方法。
在棱边元方法中，电流源是整个网格的一个部分，虽然建模比较困难，但对导体的形状没有控制，更少约束。
另外也正因为对电流源也要划分网格，所以可以计算焦耳热和洛伦兹力。
用棱边元方法分析的典型使用情况有：·电机·变压器·感应加热·螺线管电磁铁·强场磁体·非破坏性试验·磁搅动·电解装置·粒子加速器·医疗和地球物理仪器《ANSYS理论手册》不同章节中讨论了棱边单元的公式。
这些章节包括棱边分析方法的概述、矩阵列式的讨论、棱边方法型函数的信息。
对于ANSYS的SOLID117棱边单元，自由度是矢量位A沿单元边切向分量的积分。
物理解释为：沿闭合环路对边自由度（通量）求和，得到通过封闭环路的磁通量。
正的通量值表示单元边矢量是由较低节点号指向较高节点号（由单元边连接）。
磁通量方向由封闭环路的方向根据右手法则来判定。
在ANSYS中，AZ表示边通量自由度，它在MKS单位制中的单位是韦伯（Volt·Secs），SOLID117是20节点六面体单元，它的12个边节点（每条边的中间节点）上持有边通量自由度AZ。
单元边矢量是由较低节点号指向较高节点号。
在动态问题中，8个角节点上持有时间积分电势自由度VOLT。
ANSYS程序可用棱边元方法分析3-D静态、谐波和瞬态磁场问题。
（实体模型与其它分析类型一样，只是边界条件不同），具体参见第7章，第8章。
6.2单元边方法中用到的单元表 1三维实体单元6.3物理模型区域的特性与设置对于包括空气、铁、永磁体、源电流的静态磁场分析模型，可以通过设置不同区域不同材料特性来完成。
计量经济学复习
第二章 一元线性回归模型1.随机误差项形成的原因：① 在解释变量中被忽略的因素 ② 变量观测值的观测误差 ③ 模型的关系误差或设定误差 ④ 其他随机因素的影响。
2.总体回归方程和样本回归方程的区别和联系：总体回归方程是对总体变量间关系的定量表述,条件均值E(Y|X=x)是x 的一个函数 ,记作:E(Y|X=x)=f(x),其中,f(x)为x 的某个函数 ,它表明在X=x 下,Y 的条件均值与x 之间的关系。
但实际中往往不可能得到总体的全部资料 ,只能先从总体中抽取一个样本,获得样本回归方程 ,并用它对总体回归方程做出统计推断。
通过样本回归方程按照一定的准则近似地估计总体回归方程 ,但由于样本回归方程随着样本的不同而有所不同,所以这种高估或低估是不可避免的。
3.随机误差项的假定条件：（1）零均值：随机误差项具有零均值，即E( )=0，i=1，2，… （2）随机误差项具有同方差： 即每个 对应的随机误差项 具有相同的常数方差。
Var( )=Var( )= ，i=1,2，… （3）无序列相关：即任意两个 和 所对应的随机误差项 、 是不相关的。
Cov( , )=E( )=0,i j,i,j=1,2,… （4）解释变量X 是确定性变量，与随机误差项不相关。
Cov( , )=E( )=0，此假定保证解释变量X 是非随机变量。
（5） 服从正态分布， ～N(0, )4.为什么用决定系数 评价拟合优度，而不用残差平方和作为评价标准？判定系数 = = 1- ，含义为由解释变量引起的被解释变量的变化占被解释变量总变化的比重,用来判定回归直线拟合的优劣。
该值越大说明拟合得越好。
而残差平方和值的大小受变量值大小的影响,不适合具有不同量纲的模型的比较。
5.可决系数 说明了什么？在简单线性回归中它与斜率系数的t 检验的关系是什么？可决系数 是对模型拟合优度的综合度量 ,其值越大,说明在Y 的总变差中由模型作出了解释的部分占得比重越大 ,模 型的拟合优度越高 ,模型总体线性关系的显著性越强。
银行金融业客户数据分析与风险管理方案
银行金融业客户数据分析与风险管理方案第一章总论 (3)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 研究目的与任务 (3)1.3 研究方法与技术路线 (4)第二章客户数据分析基础 (5)2.1 客户数据概述 (5)2.2 数据收集与处理 (5)2.2.1 数据收集 (5)2.2.2 数据处理 (5)2.3 数据挖掘与分析方法 (6)2.3.1 数据挖掘方法 (6)2.3.2 数据分析方法 (6)第三章客户信用评分模型 (6)3.1 信用评分模型概述 (6)3.2 传统信用评分模型 (6)3.2.1 线性概率模型（Linear Probability Model, LPM） (6)3.2.2 逻辑回归模型（Logistic Regression Model, LR） (7)3.2.3 决策树模型（Decision Tree Model） (7)3.2.4 支持向量机模型（Support Vector Machine, SVM） (7)3.3 机器学习在信用评分中的应用 (7)3.3.1 神经网络模型（Neural Network） (7)3.3.2 随机森林模型（Random Forest） (7)3.3.3 梯度提升决策树模型（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT） (7)3.3.4 深度学习模型（Deep Learning） (7)3.3.5 集成学习模型（Ensemble Learning） (8)第四章客户行为分析 (8)4.1 客户行为数据挖掘 (8)4.2 客户行为模式识别 (8)4.3 客户价值评估 (9)第五章风险管理概述 (9)5.1 风险管理概念与分类 (9)5.1.1 风险管理概念 (9)5.1.2 风险管理分类 (9)5.2 风险管理原则与方法 (10)5.2.1 风险管理原则 (10)5.2.2 风险管理方法 (10)5.3 风险管理流程与框架 (10)5.3.1 风险管理流程 (10)5.3.2 风险管理框架 (10)第六章信用风险监测与预警 (10)6.1 信用风险监测方法 (10)6.1.2 财务指标监测 (11)6.1.3 行业风险监测 (11)6.1.4 客户信用评级监测 (11)6.1.5 非财务信息监测 (11)6.2 信用风险预警系统 (11)6.2.1 概述 (11)6.2.2 指数预警系统 (11)6.2.3 模型预警系统 (11)6.2.4 实时预警系统 (11)6.3 风险监测与预警案例分析 (12)第七章操作风险管理 (12)7.1 操作风险概述 (12)7.2 操作风险评估方法 (12)7.2.1 定性评估方法 (12)7.2.2 定量评估方法 (13)7.3 操作风险控制与防范措施 (13)7.3.1 完善内部管理制度 (13)7.3.2 加强风险识别与评估 (13)7.3.3 优化业务流程 (13)7.3.4 提高员工素质 (13)7.3.5 建立风险监测与预警机制 (13)7.3.6 加强信息安全与保密 (13)7.3.7 完善法律法规体系 (14)7.3.8 加强内外部沟通与合作 (14)第八章市场风险管理 (14)8.1 市场风险概述 (14)8.2 市场风险评估方法 (14)8.3 市场风险控制与防范措施 (15)第九章流动性风险管理 (15)9.1 流动性风险概述 (15)9.2 流动性风险评估方法 (15)9.2.1 定性评估方法 (15)9.2.2 定量评估方法 (15)9.3 流动性风险控制与防范措施 (16)9.3.1 完善流动性风险管理框架 (16)9.3.2 优化流动性资产配置 (16)9.3.3 加强流动性风险监测 (16)9.3.4 完善流动性风险应急预案 (16)9.3.5 加强流动性风险管理信息系统建设 (16)9.3.6 建立流动性风险信息披露机制 (16)9.3.7 加强流动性风险管理人才培养 (16)第十章银行风险管理体系构建与优化 (17)10.1 风险管理体系概述 (17)10.2.1 风险管理组织架构 (17)10.2.2 风险管理制度 (17)10.2.3 风险管理流程 (17)10.2.4 风险管理技术 (17)10.3 风险管理体系优化策略 (17)10.3.1 加强风险管理组织架构建设 (17)10.3.2 完善风险管理制度 (18)10.3.3 提高风险管理技术能力 (18)10.3.4 加强风险管理队伍建设 (18)10.3.5 加强风险管理信息化建设 (18)10.3.6 建立健全风险监测与预警机制 (18)第一章总论1.1 研究背景与意义我国经济的快速发展，银行业作为金融体系的核心，承担着重要的社会责任和经济职能。
《商业数据分析》笔记(共二十一个章节)
《商业数据分析》笔记（共二十一个章节）注：前十六章为必修，后五章选修第一章：商业数据分析概述1.1 什么是商业数据分析商业数据分析，简而言之，就是运用统计学、计算机科学以及业务知识的方法和技术，对商业活动中产生的数据进行收集、处理、分析和解读的过程。
它的目的是发现业务规律、优化业务流程、辅助商业决策。
在商业领域，数据无处不在。
从销售数据、客户数据、市场数据到运营数据，这些数据都蕴含着丰富的商业信息。
然而，原始数据本身是杂乱无章的，无法直接为我们提供有价值的商业洞察。
因此，我们需要通过商业数据分析，将这些原始数据转化为有价值的信息，进而指导我们的商业决策。
1.2 商业数据分析的重要性商业数据分析在现代商业活动中扮演着至关重要的角色。
以下是商业数据分析的几个重要性：•提升决策效率：传统的商业决策往往依赖于经验和直觉，而数据驱动的决策更加科学、合理。
通过商业数据分析，我们可以更加准确地了解市场状况、客户需求和业务表现，从而做出更加明智的决策。
•优化业务流程：商业数据分析可以帮助我们发现业务中的瓶颈和浪费，进而进行流程优化。
例如，通过对销售数据的分析，我们可以发现哪些销售渠道表现不佳，哪些产品组合更受欢迎，从而调整销售策略和产品组合，提升销售效率。
•预测市场趋势：商业数据分析可以利用历史数据预测未来市场走向，为企业战略规划提供依据。
通过对市场数据的分析，我们可以发现市场需求的变化趋势、竞争对手的动态以及潜在的市场机会，从而为企业制定更加精准的市场战略。
•个性化营销：商业数据分析还可以帮助我们实现更精准的营销策略。
通过对客户行为数据的分析，我们可以了解客户的购买偏好、消费习惯以及潜在需求，从而为他们提供更加个性化的产品和服务，提升客户满意度和忠诚度。
1.3 商业数据分析的基本流程商业数据分析是一个系统性的过程，它包含以下几个基本步骤：•数据收集：数据收集是商业数据分析的第一步。
我们需要从各种来源获取原始数据，包括企业内部数据（如销售数据、客户数据）和外部数据（如市场调研数据、社交媒体数据）。
铁路交通智能调度系统优化方案
铁路交通智能调度系统优化方案第一章铁路交通智能调度系统概述 (2)1.1 系统简介 (2)1.2 系统功能 (2)1.2.1 实时监控 (2)1.2.2 数据分析 (2)1.2.3 智能决策 (3)1.2.4 调度指挥 (3)1.2.5 安全监控 (3)1.2.6 信息发布 (3)第二章铁路交通智能调度系统现状分析 (3)2.1 系统运行现状 (3)2.2 系统存在的问题 (4)第三章铁路交通智能调度系统优化需求分析 (5)3.1 优化目标 (5)3.2 优化原则 (5)第四章调度算法优化 (5)4.1 现有算法分析 (5)4.2 算法改进方案 (6)第五章数据处理与分析优化 (6)5.1 数据处理流程优化 (6)5.1.1 数据清洗 (6)5.1.2 数据整合 (7)5.1.3 数据预处理 (7)5.2 数据分析方法优化 (7)5.2.1 数据挖掘算法优化 (7)5.2.2 数据可视化优化 (7)5.2.3 数据分析模型优化 (8)第六章调度决策支持系统优化 (8)6.1 决策支持系统现状 (8)6.2 决策支持系统优化方案 (8)第七章人机交互界面优化 (9)7.1 界面设计原则 (9)7.2 界面优化方案 (10)第八章系统安全与稳定性优化 (10)8.1 安全性问题分析 (10)8.1.1 数据安全问题 (11)8.1.2 系统漏洞问题 (11)8.1.3 硬件设备问题 (11)8.1.4 人为因素问题 (11)8.2 系统稳定性优化措施 (11)8.2.1 数据安全优化 (11)8.2.2 系统漏洞修复 (11)8.2.3 硬件设备维护 (11)8.2.4 操作人员培训 (11)第九章系统实施与运维优化 (12)9.1 实施策略 (12)9.1.1 项目筹备 (12)9.1.2 技术选型 (12)9.1.3 系统开发 (12)9.1.4 系统部署 (12)9.2 运维管理优化 (12)9.2.1 运维团队建设 (12)9.2.2 运维流程优化 (12)9.2.3 故障处理 (13)9.2.4 系统监控与评估 (13)9.2.5 安全防护 (13)9.2.6 培训与交流 (13)第十章铁路交通智能调度系统未来发展 (13)10.1 发展趋势 (13)10.2 发展策略 (14)第一章铁路交通智能调度系统概述1.1 系统简介铁路交通智能调度系统是利用现代信息技术、通信技术、大数据分析和人工智能算法，对铁路运输进行实时监控、智能决策和优化调度的高效管理系统。
成本模型
37800.0
10800.00 300 600 900 1200 1500
一、盈亏平衡分析(续)
【例6-2】采用例 6-1提供的数据。假设 此公司最高生产能力为1500，且预测销 售量为900，试在Excel中建立盈亏平衡 模型，按如下要求操作：计算边际贡献 、销售收益、总成本、利润；计算盈亏 平衡销量；绘制反映盈利与亏损的堆积 面积图图表；在图表中添加一个微调项 控件，使得管理层薪酬从14000到50000 按步长 500 变化，且显示“盈利”、“ 保本”或“亏损”等结论文字。
第六章讲稿 第6页
F Q0 pv
一、盈亏平衡分析(续)
盈亏平衡销售收益的计算
由盈亏平衡销量
的计算转换过来
R0 pQ0
将销售收益作为
自变量独立计算
F R0 k
第六ห้องสมุดไป่ตู้讲稿 第7页
一、盈亏平衡分析(续)
【例 6-1】某公司制造一种高质量运动鞋，平均每双销售价格 为90元，每双可变成本由下面四种费用组成：直接人工费用为 2.25元，直接材料费用为28.25元，可变制造费用为3.10元，可 变管理费用为2.40元；固定成本由下面四种费用组成：管理层 薪酬为 23000 元，保险费用为 1300 元，折旧费用为 5000 元，广 告费用为8500元。假设此公司最高生产能力为1500，且预测销 量为900，试在Excel中建立盈亏平衡分析模型，并且按如下要 求操作：计算边际贡献、销售收益、总成本、利润；计算盈亏 平衡销量；建立以销量为自变量，以边际贡献、固定成本、利 润为函数的 XY散点图；在图表中添加经过盈亏平衡销量的点 子和一条垂直参考线；在图表中添加经过预测销售量的垂直参 考线及相交点子；在图表中添加一个微调项控件，使得预测销 量从 100 到 1500 按步长 10 变化，垂直参考线随之而动，且显示 “盈利”、“保本”或“亏损”等结论文字；在图表中再添加 一个微调项控件，使得售价从70到100按步长0.5变化，观察盈 亏平衡垂直参考线的变化，并且显示结论文字。
第六章-专家系统PPT课件
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6.1.2 专家系统的类型
(1) 解释专家系统 ……
作为解释专家系统的例子有语音理解、图象分 析、系统监视、化学结构分析和信号解释等。 例如，卫星图象(云图等)分析、集成电路分析、 DENDRAL化学结构分析、ELAS石油测井数据分 析、染色体分类、PROSPECTOR地质勘探数据解 释和丘陵找水等实用系统。
的MACSYMA符号积分与定理证明系统，我国一些大学开发 的计算机程序设计语言和物理智能计算机辅助教学系统以 及聋哑人语言训练专家系统等。
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6.1.2 专家系统的类型
(10) 修理专家系统 修理专家系统的任务是对发生故障的对象(系
统或设备)进行处理，使其恢复正常工作。修理专 家系统具有诊断、调试、计划和执行等功能。美 国贝尔实验室的ACI电话和有线电视维护修理系统 是修理专家系统的一个应用实例。
预测专家系统的例子有气象预报、军事预测、人口预 测、交通预测、经济预测和谷物产量预测等。例如，恶劣 气候(包括暴雨、飓风、冰雹等)预报、战场前景预测和农 作物病虫害预报等专家系统
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6.1.2 专家系统的类型
(3) 诊断专家系统 诊断专家系统的任务是根据观察到的情况(数据)来推
问题求解过程就是一个推理过程，所以专家系统 必须有推理机构。
ES的核心是知识库和推理机。
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6.1.1 专家系统的特点—特点
(3) 具有启发性 ES除要利用大量专业知识外，还必须利用经
验的判断知识来对求解问题作出多个假设。 依据某些条件选定一个假设，使推理继续
进行。
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(3) 诊断专家系统 ……
农业大数据智慧树知到答案章节测试2023年山东农业工程学院
第一章测试1.以下哪个是大数据的特点（）。
A:价值密度高B:数据变化慢C:数据体量巨大D:数据类型单一答案:C2.下列关于大数据作用的叙述中（）是错误的。
A:大数据时代科学研究的方法和手段将发生重大改变B:大数据利用将成为核心竞争力的关键因素C:对于大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销D:大数据分析依赖复杂算法的设计答案:D3.移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起在很大程度上是（）产生的原因。
A:大数据B:农业物联网C:网络D:智能时代答案:A4.以下不是农业大数据的主要应用领域的是（）。
A:生产过程B:智能家居C:各种科研活动D:食品安全管理答案:B5.分布式处理技术、云技术、存储技术都是大数据时代的技术支撑。
（）A:错B:对答案:B6.根据IDC 的定义大数据至少要有超过100GB的可供分析的数据。
（）A:对B:错答案:A7.大数据为云计算提供了技术基础，云计算为大数据提供用武之地。
（）A:对B:错答案:B8.数据库的数据属于结构化数据。
（）A:错B:对答案:B9.大数据面临的挑战中包括加大隐私泄露风险。
（）A:对B:错答案:A第二章测试1.Hadoop生态系统中负责计算模式管理和调度器模块名称是（）。
A:YARNB:HbaseC:ZookeeperD:Hive答案:A2.在关于Hadoop的叙述中，“Hadoop按块存储和处理数据的能力值得人们信赖。
因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能针对失败的节点重新分布处理。
”属于（）。
A:高扩展性B:高性能C:高容错性D:高可靠性答案:D3.HDFS一般拓扑结构中，由NameNode、DataNode和SecondaryNameNode组成，其中，NameNode的个数为（）。
A:2B:3C:1D:不限答案:C4.在HDFS中，元数据保存在（）。
A:SlaveB:从节点C:NameNode答案:C5.以下关于HDFS存储数据策略的叙述中错误的是（）。