数据处理与数据建模方法.ppt

21世纪的社会是信息社会,其影响最终将要比十九世纪由农业社会转向工业社会更加深刻。
“一个方成正比”。
信息资源与自然资源和物质资源被称为人类生存与发展的三大资源。
数据处理与数据建模方法
2017/11/13
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实际中大量信息或海量信息对应着大量的数据或海量数据,从这些数据中寻求所需要的问题答案--数据建模问题。
通过实际对象过去或当前的相关信息,研究两个方面问题:
(1)分析研究实际对象所处的状态和特征,依此做出评价和决策;
(2)分析预测实际对象未来的变化状况和趋势,为科学决策提供依据。
数据处理与数据建模方法
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数据处理与数据建模方法
1. 数据建模的一般问题
2. 数据处理的一般方法
3. 数据建模的综合评价方法
4. 数据建模的动态加权方法
5. 数据建模的综合排序方法
6. 数据建模的预测方法
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实际对象都客观存在着一些反映其特征的相关数据信息;
如何综合利用这些数据信息对实际对象的现状做出综合评价,或预测未来的发展趋势,制定科学的决策方案?
--数据建模的综合评价、综合排序、预测与决策等问题。
数据建模一般问题的提出:
一、数据建模的一般问题
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综合评价是科学、合理决策的前提。
综合评价的基础是信息的综合利用。
综合评价的过程是数据建模的过程。
数据建模的基础是数据的标准化处理。
一、数据建模的一般问题
如何构成一个综合评价问题呢?
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综合评价问题的五个要素
(1)被评价对象:被评价者,统称为评价系统。
(2)评价指标:反映被评价对象的基本要素,一起构成评价指标体系。原则:系统性、科学性、可比性、可测性和独立性。
(3)权重系数:反映各指标之间影响程度大小的度量。
(4)综合评价模型:将评价指标与权重系数综合成一个整体指标的模型。
(5)评价者:直接参与评价的人。
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综合评价过程的流程
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二、数据处理的一般方法
1. 数据类型的一致化处理方法
极大型:期望取值越大越好;
极小型:期望取值越小越好;
中间型:期望取值为适当的中间值最好;
区间型:期望取值落在某一个确定的区间内为最好。
什么是一致化处理?为什么要一致化?
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二、数据处理的一般方法
1. 数据类型的一致化处理方法
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