Презентация "Система принятия решения в условиях неопределенности на основе нечетких запросов к реляционным базам данных" скачать


Презентация "Система принятия решения в условиях неопределенности на основе нечетких запросов к реляционным базам данных"

Подписи к слайдам:
Тема : «Система принятия решения в условиях неопределенности на основе нечетких запросов к реляционным базам данных (на примере «Прямого маркетинга» (Direct marketing))» Цели и задачи создаваемой системы
  • - обеспечение удобного ввода, хранения, просмотра данных о клиентах;
  • - обеспечение удобного ввода, хранения, просмотра данных о заказе;
  • - печать отчетных документов
  • - накопление информации;
  • - поиск информации;
  • - распределение и обработка информации;
  • - анализ информации;
  • избежание «пропадания» различного рода информации;
  • возможность работать с применением как нечетких, так и четких запросов к системе;
  • - формирование, хранение и просмотр данных о движении заказа;
  • - составление справочников;
  • - разработка дружественного интерфейса.
Директ-маркетинг
  • это любое мероприятие, направленное на получение отклика от потребителя: либо в виде прямого заказа на продукцию, либо в виде запроса на дальнейшую информацию, либо в виде обращения за продукцией непосредственно к поставщику
Главная задача Директ-маркетинга
  • Это отбор целевой аудитории. Если отбор будет либеральным, то возрастут неоправданные расходы, если слишком строгим – будет потерян ряд потенциальных клиентов.
Организационная структура ООО "Ивент-агентство Патилэнд" Логическая модель базы данных Концептуальная модель базы данных Нечеткие запросы к реляционным базам данных
  • Механизмы нечетких запросов (fuzzy queries, flexible queries) к реляционным базам данных базирующиеся на теории нечетких множеств Заде, были впервые предложены в 1984 году и впоследствии получили развитие в работах Д. Дюбуа и Г. Прада.
Как это работает
  • Для примера формализуем нечеткое понятие "Возраст сотрудника компании". Это и будет название соответствующей лингвистической переменной. Зададим для нее область определения X = [18; 70] и три лингвистических терма – "Молодой", "Средний", "Выше среднего". Последнее, что осталось сделать – построить функции принадлежности для каждого лингвистического терма.
  • Выберем трапецеидальные функции принадлежности со следующими координатами: "Молодой" = [18, 18, 28, 34], "Средний" = [28, 35, 45, 50], "Выше среднего" = [42, 53, 60, 60].
  • Определим еще одну лингвистическую переменную для поля SUM с областью определения X = [0; 600000] и термами "Малая", "Средняя" и "Большая" и аналогично построим для них функции принадлежности: "Малая" = [0, 0, 0, 200000], "Средняя" = [90000, 180000, 265000, 330000], "Большая" = [300000, 420000, 600000, 600000].
Системное проектирование
  • Главное окно программы
Административная часть программы
  • Ввод пароля
  • Работа с базой
Работа с основным деревом программы
  • Раздел информация о клиентах. Анкетные данные клиентов
  • Окно поиска
  • Результат поиска
  • Раздел ДМ-мероприятия. Прогнозирование
  • Окно выбора критериев отбора целевой аудитории
  • Результат запроса
Раздел ДМ-мероприятия. Прогнозирование. Определение статуса клиента
  • Окно с результатом запроса, при нечетком вводе данных
  • Окно с результатом запроса, при четком вводе данных
  • Окно с результатом запроса, определение статуса всех клиентов
  • Раздел ДМ-мероприятия. Прогнозирование. Оценка возможностей клиента
  • Окно с результатом запроса, при нечетком вводе данных
  • Окно с результатом запроса, при четком вводе данных
Раздел ДМ-мероприятия. Анализ. ДМ-анализ
  • Окно с выбором критериев запроса
  • Окно с результатом запроса
Раздел ДМ-mail
  • Вывод списка дней рождений клиентов агентства
  • Вывод списка клиентов, которых следует проинформировать о сезонных акциях
Раздел Справочники. Информация о проведенных мероприятиях Раздел Отчеты. Тенденция потребления услуг