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