Système d'aide à la décision - DSS Définition du système d'aide à la décision - DSS Un système d'aide à la décision (DSS) est un système d'information informatisé utilisé pour soutenir la prise de décision au sein d'une organisation ou d'une entreprise. Un DSS permet aux utilisateurs de passer au crible et d'analyser des rames massives de données et de compiler des informations qui peuvent être utilisées pour résoudre des problèmes et prendre de meilleures décisions. Les avantages des systèmes d'aide à la décision incluent une prise de décision plus éclairée, une résolution rapide des problèmes et une efficacité accrue pour faire face aux problèmes liés à l'évolution rapide des variables. BREAKING DOWN Decision Support System - DSS Les niveaux de gestion et de planification des opérations dans une organisation peuvent utiliser un DSS pour compiler des informations et des données et les synthétiser en intelligence opérationnelle. Cela permet à l'utilisateur final de prendre des décisions plus éclairées à un rythme plus rapide. Que peut analyser un DSS Le DSS est une application d'information qui produit des informations complètes. Ceci est différent d'une application d'opérations, qui serait utilisée pour recueillir les données en premier lieu. Un DSS est principalement utilisé par la gestion de niveau intermédiaire et supérieur et il est essentiel pour comprendre de grandes quantités de données. Par exemple, un DSS pourrait être utilisé pour projeter le chiffre d'affaires d'une entreprise sur les six prochains mois en fonction de nouvelles hypothèses sur les ventes de produits. En raison de la grande quantité de variables qui entourent les chiffres des recettes projetées, ce n'est pas un calcul simple qui peut être fait à la main. Un DSS peut intégrer de multiples variables et générer un résultat et des résultats alternatifs, tous basés sur les données de ventes des produits passés de l'entreprise et les variables courantes. Comment un DSS peut-il présenter l'information? Le but principal de l'utilisation d'un DSS est de présenter des informations au client d'une manière facile à comprendre. L'avantage pour un système DSS est qu'il peut être programmé pour générer de nombreux types de rapports, tous basés sur les spécifications de l'utilisateur. Un DSS peut générer des informations et les produire graphiquement, comme un diagramme à barres représentant les recettes projetées ou un rapport écrit. Où peut-on utiliser un SSD À mesure que la technologie avance, l'analyse des données n'est plus limitée aux grands ordinateurs volumineux. Depuis un DSS est essentiellement une application, il peut être chargé sur la plupart des systèmes informatiques, y compris les ordinateurs portables. Certaines applications DSS sont également disponibles via des appareils mobiles. La flexibilité du DSS est extrêmement bénéfique pour les clients qui voyagent fréquemment. Cela leur donne la possibilité d'être bien informé à tout moment, qui à leur tour leur donne la possibilité de prendre les meilleures décisions pour leur entreprise et les clients à tout moment. Un faible risque stock trading système de soutien de décision Citations Références 1 Références Références 8 Les algorithmes 2 sont utilisés pour analyser des données (données sur les prix et nouvelles) pour capturer des anomalies sur le marché, identifier des profils rentables ou détecter les stratégies des rivaux et tirer profit des informations recueillies. Différents types d'algorithmes ont été proposés, tels que l'algorithme basé sur des règles 3, les algorithmes basés sur des règles floues 4, les algorithmes de réseaux neuronaux artificiels 5, les algorithmes génétiques 6 et les approches hybrides 7, pour la prise de décision buysell. Avant qu'un algorithme soit mis en pratique, il est nécessaire de le tester en utilisant des données de prix historiques suffisantes pour valider et optimiser l'algorithme en termes de rentabilité, de stabilité, etc. Utilisé pour prendre la décision sur le temps, la quantité et la direction des opérations (acheter, vendre ou détenir) automatiquement. Pour créer un algorithme utile, les paramètres de l'algorithme doivent être optimisés sur la base de données historiques. Cependant, l'optimisation des paramètres est une tâche fastidieuse en raison de l'espace de recherche important. Nous proposons de rechercher l'espace de combinaison de paramètres à l'aide du framework MapReduce, avec l'espoir que le temps d'exécution de l'optimisation soit réduit en utilisant la capacité de traitement parallèle de MapReduce. Cet article présente les détails de notre méthode et quelques résultats expérimentaux pour démontrer son efficacité. Nous montrons également qu'une stratégie basée sur des règles après avoir été optimisée a une meilleure performance en termes de stabilité que celle dont les paramètres sont arbitrairement prédéfinis, tout en faisant un profit comparable. Article en texte intégral Mai 2012 Les gens qui lisent cette publication lisent également Article Jan 2017 Shaista Arshad Article Jan 2017 Kartik Athreya Felicia Ionescu Urvi Neelakantan Article Jan 2017 Thomas R. Michl Les données fournies sont pour des buts d'information seulement. Bien que soigneusement recueillies, l'exactitude ne peut être garantie. Les conditions de l'éditeur sont fournies par RoMEO. Des dispositions divergentes de la politique réelle ou du contrat de licence de l'éditeur peuvent être applicables. Cette publication est d'un journal qui peut soutenir l'archivage auto. Décision de la négociation des actions: une application de PROMETHEE La question clé pour la prise de décision dans le négoce d'actions est la sélection du bon stock au bon moment. Afin de sélectionner les stocks supérieurs (solutions de rechange) pour l'investissement, un nombre fini de solutions de rechange doit être classé compte tenu de plusieurs critères, parfois contradictoires. Par conséquent, nous sommes confrontés à un problème de décision multicritère spécial. Le but de cet article est de développer un modèle de prise de décision pour la sélection des stocks supérieurs en bourse et un modèle est fourni afin de structurer ce problème. Le modèle proposé se structure autour de deux piliers: l'évaluation de l'industrie et l'évaluation de l'entreprise. La méthode d'organisation du classement des préférences pour l'évaluation de l'enrichissement (PROMETHEE) a été utilisée pour résoudre le problème. Le modèle a été appliqué à la Bourse de Téhéran (TSE) comme un cas réel et une enquête auprès des experts afin de déterminer les critères efficaces pour l'évaluation de l'industrie et l'évaluation de l'entreprise a été menée. Prise de décision multicritères Evaluation de l'industrie Évaluation de l'entreprise PROMETHEE Bourse de Téhéran (TSE) Auteur correspondant. Tél. 98 21 44801830. Copyright copy 2006 Elsevier B. V. Tous droits réservés. Les cookies sont utilisés par ce site. Pour plus d'informations, visitez la page des cookies. Copyright 2017 Elsevier B. V. ou ses concédants de licence ou contributeurs. ScienceDirect est une marque déposée d'Elsevier B. V.
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