数据智能:趋势与挑战

随着大数据和人工智能的兴起,数据智能(data intelligence)逐渐成为学术界和产业界共同关注的焦点.数据智能具有显著的大数据驱动和应用场景牵引两大特征.其融合场景内外的多源异质大数据,利用大规模数据挖掘、机器学习和深度学习等预测性分析方法和技术,提取数据中蕴含的有价值的模式,并用于提升复杂实践活动中的管理与决策水平.本文指出了推动数据智能实现迭代发展的三维要素:数据、算法和场景,然后围绕这三大要素介绍了数据智能的前沿热点、发展趋势和存在挑战,特别对数据智能与管理学交叉的研究与应用问题进行了较为深入的探索.论文还尝试给出一些具有前瞻性的观点或评论,一来希望为有兴趣进入数据智能领域的读者提供指引,二来希望能够在管理同行中起到抛砖引玉之效.     

基于局部斜率更新的数据驱动动态定价策略

基于某经济型连锁酒店的实际入住数据,研究针对未知需求的数据驱动动态定价策略的应用.提出一种新的非参数的需求函数刻画方法,称为"局部斜率更新".该方法替代以往数据驱动策略中所使用的最小二乘法,得到新的数据驱动定价策略:基于"局部斜率更新"方法的短视(被动学习)动态定价策略,称为IL策略;基于"局部斜率更新"方法的主动学习动态定价策略,称为CIL策略.新方法能够克服价格内生性的难题,解决以往数据驱动策略的应用困境.数据实验表明,新方法的拟合优度接近最小二乘法.在线性和非线性需求函数形式的假设下,"局部斜率更新"方法的拟合优度与最小二乘法分别只相差7.19%和4.69%.酒店实际数据验证表明,结合新方法的数据驱动定价策略明显优于酒店经理的实际定价决策,其中IL可降低60%的后悔值, CIL可降低77.59%的后悔值.本文提出的需求函数刻画方法及结论有助于指导未知需求数据驱动收益管理理论的应用实践.     

“数据驱动的运营管理优化”学术工作坊

正工作坊客座编辑:镇璐教授(上海大学)梁哲教授(同济大学)何斯迈教授(上海财经大学)荣鹰教授(上海交通大学)舒嘉教授(电子科技大学)数据时代的到来,为运营管理优化提供了宝贵的数据支撑。为交流"数据驱动的运营管理优化"领域的最新研究成果,探讨数据时代运营管理优化的现实问题、理论发展和解决方案,《系统管理学报》编辑部举办"数据驱动的运营管理优化"学术工作坊,面向"数据驱动的运营管理优化"的主题征稿,遴选优秀论文,正刊发表。     

高维数据分类方法研究

在对高维度数据进行模式分类时,能否有效进行降维是一个关键问题.提出了一种结合高斯过程潜变量模型(GPLVM)和支持向量机(SVM)的阶梯跳跃降维分类框架方法,能有效的降低样本数据维数,同时提高分类器性能.利用GPLVM实现数据的平滑映射,对输入样本进行非线性降维后,根据SVM的分类校验结果进行下一步降维迭代操作;计算新的阶梯维数,根据反馈动态调整降维输入数据.利用该方法对UCI上的数据集进行分类,仿真结果验证了方法的有效性.     

基于模糊贴近度的企业生命周期判定方法

在分析企业生命周期理论现有研究结果的基础上,提取了企业生命周期各阶段的特征。针对企业生命周期各阶段特征本身的模糊性,通过基于模糊贴近度的TOPSIS综合评判方法给出了一个具体企业属于生命周期某一阶段的判定,其结果对于企业生命周期理论在企业诊断和战略管理等领域的广泛应用具有重要的支持作用。     

大型建筑工程项目实施状态诊断指标体系的科学构建(下)——应用篇

为了使所构建的大型建筑工程项目实施状态指标体系架构在工程实践中发挥其有效作用,首先就如何科学正确地分析和确定工程项目管理对象的针对性指标进行了数理分析与描述。在此基础上,基于循证科学理论和RS提取法,以工程项目决策阶段管理对象的问题表象为具体研究对象,给出了科学提取工程项目管理对象针对性指标和构建大型建筑工程项目实施状态诊断指标体系的具体方法。实例验证结果证明,应用系统科学理论所构建的大型建筑工程项目实施状态诊断指标体系不仅具有系统完整的层级递进关系,而且能够有效诊断出工程项目的宏观、中观与微观状态。     

社会网络行为数据驱动的大群体应急决策共识模型

针对大群体应急决策中决策参考信息不足和共识达成困难的问题，构建了一种由社会网络行为数据驱动的大群体应急决策共识模型。首先，针对决策参考信息不足的问题，提出基于公众行为大数据分析的属性挖掘方法。该方法将公众关注度作为数据聚类标准，挖掘社交媒体数据中的公众关注主题和权重，将其作为决策参考信息，应用到大群体应急决策过程。其次，针对大群体共识达成困难的问题，建立了基于信任-相似分析的决策共识模型。该模型在专家社会网络聚类的基础上，引入自信系数和保留系数，设计共识反馈规则以调整专家偏好，提高了群体共识水平。最后，通过公共安全事件案例验证了所提模型的可行性和合理性。     

数据驱动的大群体应急决策公众专家动态协同方法

针对大群体应急决策中环境复杂多变及公众参与度较低的问题，提出一种数据分析驱动的大群体应急决策公众专家动态协同方法。首先，通过对社交媒体平台中的文本数据进行情感分析，分别从属性层和综合层评价大群体应急决策质量；其次，根据属性层决策质量提出了属性权重动态更新规则；然后，在社会网络环境下基于综合决策质量及专家偏好与群体偏好的距离动态更新专家间的信任关系，并使用改进PageRank算法计算专家权重；最后，通过某飞行器事故的案例应用和对比分析验证了所提方法的有效性和优越性。     

基于C2WY模型的广义数据包络分析方法

如果将评价的参照集分成"决策单元集"和"非决策单元集"两类,那么传统的DEA方法只能给出相对于决策单元集的信息,而无法依据任何非决策单元集进行评价,这使得DEA方法在众多评价问题中的应用受到限制.针对传统数据包络分析方法无法依据指定参考集提供评价信息的弱点,给出了综合的广义数据包络分析模型(Sam-C2WY)和相应的S...     

基于趋势熵维数的股票市场动量生命周期阶段识别

在提出"上涨或下跌动量效应""高位或低位反转效应"概念的基础上,对股票市场动量生命周期的概念进行了修正完善,随后结合股票市场是分形市场的实际情况,构建了"趋势熵维数"作为动量生命周期阶段的识别测度,并以上海证券交易所的全部行业指数为样本,对趋势熵维数识别动量生命周期阶段的有效性进行了实证分析。研究表明,趋势熵维数能有效识别动量生命周期阶段,是识别动量生命周期阶段的有效测度。     

基于寿命周期费用技术的备件采购方案优选方法

备件费用在装备维修费用中占据较大的比例,是影响装备寿命周期费用的重要因素。为了控制装备寿命周期费用、提高装备的费用效益,提出基于寿命周期费用技术的备件采购方案优选方法。分析了外购、内购、研仿和换装等4种备件采购方案的基本理念和关系,构建了4种采购方案下的备件寿命周期费用计算模型。以某船舶进口部件的备件采购为应用案例,通过寿命周期费用技术获得采购方案的优先次序。案例表明,寿命周期费用技术是辅助备件采购的有效决策技术之一,值得在工程中应用和推广。     

铁路线路方案模糊优化模型及其应用研究

铁路线路方案优选的传统方法在各方案经济指标差异不大 ,而定性指标出现交叉、各有所长时 ,不易确定最优方案 .本文将方案优选视为多目标决策系统模糊优化问题 ,建立了系统模糊优化模型 ,并结合实例编制了相应的应用软件 .     

粗集在数据开采中的应用

从数据库或数据仓库开采有用的知识，是辅助决策的有效手段，粗集作为一种新的软计算方法，是处理不确定、不完全数据的有效方法，它可以克服其他软计算方法的不足，并且和它们具有较强的亲和力，所以粗集理论得到了广泛的应用，尤其是数据开采领域巳成为研究的热点，论文就粗集在数据开采中的几个重要问题进行论述，包括决策表的约简、不完全决策表的处理，连续值的离散化、基于粗集数据开采的递增算法以及粗集与其他软计算方法的集成等几个前沿问题，同时指出了问题之所在，提出粗集进一步可能的发展方向。     

铁路线路设计方案综合优选决策系统的研究

介绍了基于多目标模糊综合优选模型的铁路线路设计方案综合优选决策系统软件的研制与开发过程，给出了其应用算例，较好地解决了方法在各方案定量与定性指标出现交叉时难于评优的问题。     

A study on decision-making of food supply chain based on big data

As more and more companies have captured and analyzed huge volumes of data to improve the performance of supply chain, this paper develops a big data harvest model that uses big data as inputs to make more informed production decisions in the food supply chain. By introducing a method of Bayesian network, this paper integrates sample data and finds a cause-and-effect between data to predict market demand. Then the deduction graph model that translates products demand into processes and divides processes into tasks and assets is presented, and an example of how big data in the food supply chain can be combined with Bayesian network and deduction graph model to guide production decision. Our conclusions indicate that the analytical framework has vast potential for supporting support decision making by extracting value from big data.     

基于马田系统与TOPSIS的区间数多属性决策方法

针对区间数多属性决策问题,提出了一种利用马田系统处理区间数决策向量信息、利用TOPSIS法对区间数决策向量进行排序的方法. 该方法将决策方案的区间数决策向量看作是多维属性空间中的超长方体,利用2水平正交表在该超长方体上均匀、分散地进行布点,并组成布点集来代表该决策方案;利用马氏距离测度决策方案布点集中的布点到正负理想方案布点集的距离;利用信噪比定义决策方案与正理想方案的贴近度.给出了详细的决策步骤.最后通过实例同其他方法进行了对比分析,结果表明本方法可行、有效.     

Using Critical Social Heuristics and Project-Based Learning to Enhance Data Warehousing Education

The aim of this paper is to demonstrate how project-based learning can be used from a critical systems perspective in data warehousing education. Data warehousing is a discipline in information technology focusing on providing data-driven decision support systems for strategic decision making. In this study we used action research from a critical (emancipative) perspective to reflect on our current instructional design of the data warehousing module before redesigning it to better serve the needs of the involved and affected. We used critical systems heuristics and project-based learning as frameworks of understanding to guide our intervention. Project-based learning is a learning/teaching approach aimed at organising the learning experience in terms of a project. We used written interpretive interviews in the diagnosis and evaluation of success phases of our action research cycle. Our reflection is according to the action research model of Checkland reflecting on our success in the area of application (data warehousing instruction) as well as our methodology (action research from a critical social theory perspective) and our framework of ideas (project-based learning and critical social heuristics).     

面向并行工程的组织决策支持系统概念模型

本文从管理决策科学和系统工程的角度，探索组织决策支持系统在管理决策并行工程中的应用．文中给出了组织决策支持系统的定义和分类．在分析了企业管理决策并行工程的特点及讨论了面向并行工程的组织决策支持系统的需求定义后，给出了一个面向并行工程的组织决策支持系统的概念模型．文中着重论述了此概念模型的各个组成部分．     

多目标优化在投标决策中的应用

施工企业在投标决策中要依据多种标准时投标项目进行选择。为了达到企业的经营目标, 企业要选择那些适合企业条件、能发挥企业优势且盈利较多的工程项目进行投标。本文利用多目标优化中优序法和功效系数法的原理来解决企业投标决策中的项目选择问题。这两种方法能综合考虑多种因素, 特别适用于含有定量和定性因素的决策问题。     

基于“情景-应对”的国家应急平台体系基础科学问题与集成平台

基金委"非常规突发事件应急管理研究"重大研究计划集成项目直接面向和紧密围绕重大研究计划的总体目标从两方面开展研究: 提升现有国家应急平台体系科学性的多学科融合的基础研究; 相关研究成果的集成升华和与国家应急平台体系的"对接". 具体包括: 突发事件应急场景下数据集成、组织与存储、数据共享方法研究; 面向应急辅助决策的定量与定性相结合的案例分析与集成管理方法; 网络分布式多模型环境下的智能化应急处置决策模型库构建方法; 个体和群体在紧急状态下的心理反应与行为规律; 面向"情景-应对"型决策、与国家应急平台体系相融合的应急管理开放式集成研究平台设计与构建; 基于集成平台的突发事件情景推演与决策过程模拟仿真与集成应用示例. 提出"数据融合-模型推演-案例推理-心理行为规律"综合集成的"情景-应对"型应急决策理论和方法; 构建基于"网络集成-计算集成-应用系统集成"三层交互的, 与国家应急平台体系相融合的, 跨学科、跨地域协作共享的"交响"式应急管理开放集成研究平台.