Metody i narzędzia podejmowania decyzji – powtórka przed kolokwium

Systemy informatyczne wspomagające decyzje taktyczno-strategiczne:

• DSS

• BI

• CRM

Składniki CRM w firmie:

• Lojalność i odejście

• Poznawanie

• Segmentacja

• Zarządzanie kampaniami

• Personalizacja

• Kontakt

Kostka danych – zawiera 3 wymiary: klient, czas, produkt

Schemat gwiazdy: tabela faktów + proste tabele wymiarów. Zdenormalizowany wymiar produktów

Schemat płatka śniegu: tabela faktów + znormalizowane tabele wymiarów + tabele podwymiarów. Nienaruszalność ze względu na aktualizację

Problemy wymagające DW:

• analiza koszyka produktów – które produkty są sprzedawane razem. Można stworzyć system rekomendacyjny bądź stwierdzić, które zestawy przynoszą duże zyski

• analiza migracji klientów – którzy klienci prawdopodobnie zrezygnują z usług firmy

• analiza rynku – określenie segmentów przez grupowanie podobnych klientów. Wykorzystywane w analizie trendów i planowaniu kampanii reklamowych

• prognozowanie – przewidywanie sprzedaży i zapasów magazynowych

• eksploracja danych – lepsze poznanie klientów

• analiza witryn internetowych – grupowanie wzorców zachowań na witrynie

• analiza kampanii marketingowych – kierowanie kampanii do odpowiednich osób

• kontrola danych

• analiza tekstu

Zastosowania DW:

• wykrywanie oszustw

• ukierunkowany marketing

• analiza rentowności klientów

• zatrzymanie klientów

• zarządzanie zapasami

• analiza ryzyka kredytowego

• długoterminowa ocena wartości klienta

• ustalanie cen

Decyzja wymaga odpowiedzi na 3 pytania (wg. Deveya):

• Jaki jest problem?

• Jakie są warianty?

• Który wariant jest najlepszy?

Decyzje dopuszczalne – wszystkie decyzje, które spełniają określone kryteria. Gdy zbiór decyzji dopuszczalnych jest zbiorem pustym to decyzja nie posiada rozwiązania. Gdy zbiór ten jest jednoelementowy to decyzja dopuszczalna jest jednocześnie optymalna

Decyzja optymalna – decyzja dopuszczalna i jednocześnie najlepsza ze względu na przyjęte kryteria. Gdy zbiór decyzji optymalnych jest wieloelementowy to problem decyzyjny jest nierozstrzygnięty. Gdy zbiór ten jest pusty to metoda wyboru różni się od metody oceny dopuszczalności

Trudności w bezpośrednim stosowaniu osiągnięć teorii decyzji wynikają z:

• grupowego przygotowania decyzji

• hierarchicznej i współzależnej struktury środowiska

Rodzaje decyzji menedżerskich:

• według szczebla, horyzontu i zagregowania

  • strategiczne

  • taktyczne

  • operacyjne

• według powtarzalności

  • zaprogramowane – kompletna struktura, powtarzalne, znane dane

  • nie zaprogramowane – niewyraźna struktura, rzadkie, potrzeba zgłębiania danych

• według stopnia ryzyka

  • podejmowane w warunkach pewności

  • podejmowane w warunkach ryzyka

  • podejmowane w warunkach niepewności

• według stopnia zależności i ról w procesie

  • niezależne

  • współzależne (sekwencyjnie zależne, sumarycznie zależne)

Proces podejmowania decyzji (Flakiewicz):

Przetworzenie informacji analiza informacji rozwiązanie problemu powzięcie decyzji ostatecznej

DSS = DBMS + MBMS +UIMS gdzie MBMS jest wyraźnie wyodrębniony

Metody podejmowania decyzji:

• średnia użyteczność (Laplace’a) – macierz musi być unormowana, wszystkie stany natury są tak samo prawdopodobne

• ważona użyteczność – macierz musi być unormowana, stany natury różnie prawdopodobne

• kryterium Hurwicza (MaxMax) – skrajnie optymistyczna strategia, najlepsza jest największa wypłata

• kryterium Walda (MaxMin) – największa spośród najgorszych wypłat. Gwarantuje najmniejszą stratę, maksymalizując przy tym zysk

DW pośredniczy między OLTP a OLAP

Cechy DW (wg. Inmona):

• zorientowanie na temat

• nieulotność – dane pozostają niezmienione

• zintegrowanie – jednolitość danych

• zmienność w czasie

Metadane:

• metadane tabela_agregacji – lista wszystkich agregacji istniejących w hurtowni danych

• Metadane Tabela mapa_kolumn – odwzorowania między kolumnami wyszczególnionymi w zapytaniu użytkownika a kolumnami dostępnymi w hurtowni danych

DW – klasy architektur:

• scentralizowana – wszystkie dane w jednej DW. Mniejsza wydajność, ujednolicony model, prostszy projekt, budowa i konserwacja

• federacyjna – fizycznie w różnych hurtowniach danych zlokalizowanych w jednym lub wielu systemach komputerowych

• warstwowa – rzeczywista baza danych uzupełniana o kolejne poziomy lokalnych, tematycznych DW

Fakty sprzedaży:

• sprzedawca – złożenie zamówienia

• kierownik magazynu – pisemne polecenie wysłania zamówienia

• księgowy – wystawienie faktury

Funkcje narzędzi ETL:

• ekstrakcja (dostęp do różnorodnych źródeł danych)

• czyszczenie (wykrywanie i rozwiązywanie niespójności danych źródłowych)

• transformacje (np. pomiędzy różnymi formatami danych, językami)

• ładowanie (wprowadzanie danych do DW)

• replikacja (tworzenie kopii danych źródłowych w DW)

• analiza

• szybki transfer danych

• kontrola jakości danych (kompletność i poprawność)

• analiza meta danych

Źródła danych:

• niewspółpracujące – bez mechanizmów automatycznego monitoringu i powiadamiania

• współpracujące – z mechanizmami automatycznego monitoringu i powiadamiania

Metadane zawierają:

• słowniki danych

• informacje o przepływie danych

• informacje o transformacji danych

• numery wersji przechowywanych meta danych, informacje o modyfikacjach

• statystyki użycia danych (profil danych)

• nazwy nadane poszczególnym polom w DW

• uprawnienia użytkowników

Metadane przechowuje się w wydzielonej bazie, do której mają dostęp pozostałe elementy DW

2 podejścia w modelu danych DW uwzględniającym zmiany w czasie:

• podejście 1 – stare wartości atrybutów są zastępowane nowymi, nie ma konieczności przechowywania poprzednich wartości

• podejście 2 – próba wiernego zapisu poprzedniej wartości atrybutów, stosuje się klucze zastępcze by zachować unikatowość klucza głównego

6 etapów cyklu życia DM (Metodologia CRISP – DM):

• zrozumienie uwarunkowań biznesowych/badawczych

• zrozumienie danych

• przygotowanie danych

• modelowanie

• ewaluacja

• wdrożenie

CRISP-DM jest procesem iteracyjnym i adaptacyjnym

Zadania data mining:

• opis wzorców i tendencji tkwiących w danych

• szacowanie (estymacja) czyli klasyfikacja, w której zmienna celu jest numeryczna a nie jakościowa

• przewidywanie (predykcja) podobne do klasyfikacji i szacowania z uwzględnieniem założenia, że wynik dotyczy zawsze przyszłośći

• klasyfikacja jest związana zawsze z jakościową zmienną celu

• grupowanie rekordów, obserwacji lub przypadków w klasy podobnych obiektów. Nie ma tu zmiennej celu. Maksymalizowanie podobieństwa rekordów wewnątrz podzbiorów i minimalizacja podobieństwa rekordów spoza grupy

• odkrywanie reguł – szukanie, które atrybuty rekordów są powiązane ze sobą. Szuka ilościowo określonej relacji razem z miarą wsparcia i dokładności lub ufności reguły

Metody modelowania:

• nie nadzorowane

  • grupowanie

  • tworzenie reguł asocjacyjnych

• nadzorowane

  • metody regresji

  • metody klasyfikacji (np. drzewa decyzyjne)

Przebieg modelowania nadzorowanego:

zbiór uczący model wstępny zbiór testujący poprawiony model eksploracji danych zbiór walidacyjny końcowy model eksploracji danych

Brak możliwości dokonania podziału węzła decyzyjnego:

• zmienna celu jest jednowartościowa dla rekordów w tym węźle

• różnorodne rekordy, ale mimo to się nie da dokonać podziału

Wsparcie reguł decyzyjnych – procent rekordów w bazie danych, które przypisane są do danego liscia

Ufność reguł decyzyjnych – procent rekordów w liściu, dla których reguła jest prawdziwa

Teoria podejmowania decyzji:

• matematyczne podejście do teorii decyzji – poszukiwanie optymalnej decyzji odpowiadającej rzeczywistym warunkom

• psychologiczna teoria decyzji – uwzględnianie predyspozycji i cech osobowych i pozaosobowych

• naukowa metoda ustalania koncepcji decyzyjnych – ustalenie możliwości rozwiązania na drodze „od szczegółu do ogółu” i „od ogółu do szczegółu”

Metody podejmowania decyzji:

• receptywne – dane każdemu przez naturę lub wykształcenie w procesie uczenia się np. metoda prób i błędów

• asocjacyjne – intuicja człowieka, fantazja, pomysłowość, ciekawość, np. burza mózgów

• zbierania i porządkowania – uporządkowane struktury lub pojęcia, np. drzewo decyzyjne

• kombinowane – wszystkie elementy poprzednich, np. psychodrama

• dedukcyjne – dążenie do logicznie uporządkowanych struktur

• indukcyjne – nawiązują do rzeczywistości, ale są hipotezami np. eksperymenty

• integratywne – elementy wcześniej omawianych, np. analiza wartości
  różnicowane metody