决策分析

伊敏露天矿的决策系统，最大的亮点就是它把数据仓库和模型方法库整合起来，做了个能落地的智能决策工具。对，就是那种你能一眼看懂结构，还能直接套数据跑的那种。系统功能挺全，像是分类统计、趋势这些常见操作一站搞定，响应也快，适合生产现场直接用。 数据整合的能力比较强，原来那些分散的数据，现在都能拉到一个地方统一。比如设备运行、人员安排这些信息，过去靠人工统计，现在直接一键就能出图表。你想爆破效果、设备效率？系统里都有模板，省得你每次都重头做。 数据挖掘的部分也还不错，用起来挺灵活，支持多模型切换。比如预测运输效率，就能试试线性回归或者决策树，看看哪种效果好。虽然算法不是复杂，但调优起来还挺顺手的。想深

科学决策的基石是合理的决策分析方法。决策分析作为一种系统性的分析方法，专门用于研究不确定性问题。其核心目标是改进决策过程，从众多备选方案中筛选出最佳方案，以实现特定目标。 针对不同的决策情境，我们可以采用不同的决策分析方法： 确定性情形 不确定性情形 随机性情形 多目标情形 多人决策情形

层次分析法作为系统分析的重要工具，将对象视作系统，通过分解、比较、判断、综合的方式进行决策。它结合了定性与定量方法，能够解决传统最优化技术难以处理的实际问题，广泛应用于各个领域。层次分析法计算简便，结果明确，易于决策者理解和应用，提高了决策的有效性。决策者可以直接掌握和应用该法，使得决策过程更加高效。

数据挖掘的商业案例真的是越看越香。结合统计、AI 还有 IT 那一套，说实话，用好了，能让决策像开挂一样准。像是搞电子商务的，用户点击、浏览，网站优化、个性推荐，一套组合拳打下来，转化率嗖嗖地往上涨。里面讲到的监督学习、无监督学习也都有举例，比如随机森林、K-means啥的，讲得还挺透的。你要是做数据的，或者打算往商业智能那边靠，这资源值得一看，内容实在，干货不少。

决策树是一种广泛应用于数据挖掘和机器学习的算法，主要用于分类任务。在“西电数据挖掘作业_天气决策树”中，我们可以看到这是一个关于利用决策树模型预测天气状况的课程作业。该作业涉及从气象数据中提取特征，构建决策树模型，并利用模型对未来的天气进行预测。决策树的学习过程包括数据预处理、选择分裂属性、决策树构建、剪枝处理以及模型评估与优化。通过分析和理解“决策树分析”文件中的内容，可以深入了解决策树的原理及其在实际问题中的应用。

决策表中包含天气、温度、湿度、风速等多个因素，用于判断是否适合进行打垒球活动。例如，当天气为晴、温度炎热、风速弱时，取消活动；而在阴天、温度寒冷、风速正常时，可以进行打垒球。

决策树是一种决策分析方法，利用已知情况概率，构建决策树以评估项目风险和可行性。在机器学习中，决策树是预测模型，用于映射对象属性与值关系。使用ID3、C4.5和C5.0等算法生成决策树，基于信息熵理论衡量系统的混乱程度。该方法以树形结构表示，每个内部节点表示属性测试，分支代表测试输出，叶节点代表类别。

由圣彼得堡大学经济学院哈林教授以俄语讲授的决策理论分析课程。

空间决策树的构建主要包含以下五个步骤： 样本选取: 从数据集 D 中选取一部分具有已知分类标签的样本 S，用作构建决策树的训练集。 最佳谓词选择: 确定用于对样本进行分类的最佳谓词 p。这一步通常采用贪婪算法，从粗粒度到细粒度逐步筛选。 节点分裂: 利用最佳谓词 p 将当前节点的样本划分到不同的子节点中。 递归构建: 对每个子节点重复执行步骤 2 和步骤 3，直至满足停止条件。 树剪枝: 为避免过拟合，对生成的决策树进行剪枝操作，以提高模型的泛化能力。

决策树ID3算法的案例分析在技术领域具有重要意义。