1、2018/12/6,1,数据处理与数据建模方法,2018/12/6,2,21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。“一个国家总的信息流的平均增长与工业潜力的平方成正比”。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,2018/12/6,3,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
2、据处理与数据建模方法,2018/12/6,4,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,. 数据建模的综合排序方法,. 数据建模的预测方法,2018/12/6,5,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,一般,2018/12/6,6,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
3、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？,2018/12/6,7,依据相关信息对实际对象所进行的客观、公正、合理的全面评价。如果把被评价对象视为系统，则问题：在若干个(同类)系统中，如何确定哪个系统的运行(或发展)状况好，哪个状况差？即哪个优，哪个劣？一类多属性(指标)的综合评价问题。,综合评价：,一、数据建模的一般问题,2018/12/6,8,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、
4、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。,2018/12/6,9,综合评价过程的流程,2018/12/6,10,二、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?,2018/12/6,11,二、数据处理的一般方法,1. 数据类型的一致化处理方法,2018/12/6,12,二、数据处理的一般方法,1
5、. 数据类型的一致化处理方法,2018/12/6,13,2. 数据指标的无量纲化处理方法,(3)功效系数法：,二、数据处理的一般方法,(1)标准差法：,(2)极值差法：,2018/12/6,14,二、数据处理的一般方法,3. 模糊指标的量化处理方法,在实际中，很多问题都涉及到定性，或模糊指标的定量处理问题。诸如:教学质量、科研水平、工作政绩、人员素质、各种满意度、信誉、态度、意识、观念、能力等因素有关的政治、社会、人文等领域的问题。,如何对有关问题给出定量分析呢？,2018/12/6,15,按国家的评价标准,评价因素一般分为五个等级，如A，B，C，D，E。如何将其量化？若A-，B+，C-，D+
6、等又如何合理量化？根据实际问题，构造模糊隶属函数的量化方法是一种可行有效的方法。,二、数据处理的一般方法,3. 定性指标的量化处理方法,2018/12/6,16,假设有多个评价人对某项因素评价为A，B，C，D,E共5个等级: v1 ,v2 ,v3 ,v4,v5。譬如：评价人对某事件“满意度”的评价可分为 很满意，满意，较满意，不太满意，很不满意 将其5个等级依次对应为5，4，3，2，1。这里为连续量化，取偏大型柯西分布和对数函数作为隶属函数：,二、数据处理的一般方法,2018/12/6,17,二、数据处理的一般方法,3. 定性指标的量化处理方法,2018/12/6,18,二、数据处理的一般方法
7、,3. 定性指标的量化处理方法,根据这个规律，对于任何一个评价值，都可给出一个合适的量化值。据实际情况可构造其他的隶属函数。如取偏大型正态分布。,2018/12/6,19,模糊定性指标量化的应用案例,（1）CUMCM2003-A,C:SARS的传播问题 （2）CUMCM2004-D:公务员招聘问题； （3）CUMCM2005-B:DVD租赁问题； （4）CUMCM2008-B:高教学费标准探讨问题； （5）CUMCM2008-D:NBA赛程的分析与评价问题； （6）CUMCM2009-D:会议筹备问题。,2018/12/6,20,三、数据建模的综合评价方法,适用条件:各评价指标之间相互独立。对
8、不完全独立的情况，其结果将导致各指标间信息的重复，使评价结果不能客观地反映实际。,1. 线性加权综合法,主要特点：（1）各评价指标间作用得到线性补偿；（2）权重系数的对评价结果的影响明显。,2018/12/6,21,2. 非线性加权综合法,三、数据建模的综合评价方法,主要特点： （1）突出了各指标值的一致性，即平衡评价指标值较小的指标影响的作用； （2）权重系数大小的影响不是特别明显，而对指标值的大小差异相对较敏感。,2018/12/6,22,三、数据建模的综合评价方法,3. 逼近理想点（TOPSIS）方法,2018/12/6,23,三、数据建模的综合评价方法,3. 逼近理想点（TOPSIS）
9、方法,2018/12/6,24,返回,三、数据建模的综合评价方法,3. 逼近理想点（TOPSIS）方法,2018/12/6,25,综合评价方法的应用案例,（1）CUMCM1993-B:足球队排名问题； （2）CUMCM2001-B:公交车调度问题； （3）CUMCM2002-B:彩票中的数学问题； （4）CUMCM2004-D:公务员招聘问题； （5）CUMCM2005-A:长江水质的评价和预测问题； （6）CUMCM2005-C:雨量预报方法评价问题； （7）CUMCM2006-B:艾滋病疗法评价与预测问题； （8）CUMCM2007-C:手机“套餐”优惠几何问题； （9）CUMCM2008
10、-B:高教学费标准探讨问题； （10）CUMCM2008-D:NBA赛程的分析与评价问题； （11）CUMCM2009-D:会议筹备问题。,2018/12/6,26,四、数据建模的动态加权综合方法,1. 动态加权问题的一般提法,问题:如何对n个系统做出综合评价呢?,2018/12/6,27,四、数据建模的动态加权方法,注意: 问题对于每一个属性而言，既有不同类别的差异，同类别的又有不同量值的差异。对于既有“质差”，又有“量差”的问题，合理有效的方法是动态加权综合评价方法。,1. 动态加权问题的一般提法,2018/12/6,28,四、数据建模的动态加权方法,2. 动态加权函数的设定,2018/1
11、2/6,29,四、数据建模的动态加权方法,2. 动态加权函数的设定,2018/12/6,30,返回,四、数据建模的动态加权方法,2. 动态加权函数的设定,2018/12/6,31,四、数据建模的动态加权方法,3. 动态加权的综合评价模型,2018/12/6,32,五、数据建模的综合排序方法,1. 综合排序问题的一般提法,问题:如何给出n个系统的最终排序结果呢?,2018/12/6,33,五、数据建模的综合排序方法,2. 综合排序问题的方法,2018/12/6,34,动态加权与综合排序的应用案例,动态加权的综合排序案例： （1）CUMCM2002-B:彩票中的数学问题； （2）CUMCM2005
12、-A:长江水质的评价和预测问题； 综合评价的排序案例： （1）CUMCM1993-B:足球队排名问题； （2）CUMCM2008-D:NBA赛程的分析与评价问题； （3）CUMCM2009-D:会议筹备问题。,2018/12/6,35,六、数据建模的常用预测方法,1.插值与拟合方法：小样本内部预测； 应用案例： （1）CUMCM2001-A:血管的三维重建问题； （2）CUMCM2003-A,C:SARS的传播问题； （3）CUMCM2004-C:饮酒驾车问题； （4） CUMCM2005-A:长江水质的评价与预测； （5） CUMCM2005-D:雨量预报方法的评价； （6） CUMCM20
13、06-B:艾滋病疗法的评价与预测。,2018/12/6,36,六、数据建模的常用预测方法,2.回归模型方法：大样本的内部预测； 应用案例： （1）CUMCM2004-A:奥运临时超市网点设计； （2）CUMCM2004-B:电力市场的输电阻塞管理； （3）CUMCM2005-A:长江水质的评价与预测； （4）CUMCM2006-B:艾滋病疗法的评价与预测； （5）CUMCM2008-B:高教学费标准探讨问题。,2018/12/6,37,六、数据建模的常用预测方法,3.灰预测GM(1,1)：小样本的未来预测； （1）CUMCM2003-A:SARS的传播问题； （2）CUMCM2005-A:长江水质的评价与预测； （3）CUMCM2006-B:艾滋病疗法的评价与预测； （4）CUMCM2008-B:高教学费标准探讨问题。 4.时间序列方法：大样本的随机因素或周期特征的未来预测； （1）CUMCM2003-A:SARS的传播问题； （2）CUMCM2005-A:长江水质的评价与预测； （3）CUMCM2006-B:艾滋病疗法的评价与预测。 5.神经网络方法：大样的未来预测,2018/12/6,38,谢谢大家,
