관리 용어 설명: 시스템 학습

★ 아직 일어나지 않았고 아직 명확하지 않은 일을 예견하고, 일의 미래 추세를 추측하고, 관리자들이 상황을 파악하고 대책을 선택할 수 있도록 도와준다. 예측

(a) 기술 발명, 성과 적용, 경제 전망, 사회적 영향 등. 기술 예측은 기초 연구와 예측의 기술 발전 단계에 따라 나눌 수 있으며 응용 연구, 개발 연구 및 생산 수요 예측을 예측할 수 있습니다.

예측은 국방과 전쟁에 대한 연구에 근거하여 군사 방면의 문제를 예측하는 것이다.

(2) 예측 방법에 따라 예측은 질적 예측, 인과 예측 및 시간 예측으로 나눌 수 있습니다.

질적 예측법은 기존의 지식, 경험, 주관적인 판단을 이용하여 논리적 추리와 사물에 대한 판단에 근거하여 미래의 상태와 발전 추세를 추론하는 것이다. 과거 통계가 부족하거나 역사 통계가 불완전하기 때문에 신제품 및 신기술의 추세를 예측하기 위해 질적 예측 방법을 사용하는 것이 일반적입니다. 이를 예측하려면 더 많은 전문 지식이 필요합니다. 일반적으로 사용되는 질적 예측 방법은 델피법, 주관적 확률법, 선도적인 표현이다.

인과 예측법은 내재적이고 객관적인 사물 사이의 인과관계를 수학어로 변환해 인수와 인인자를 결정한 다음 역사 통계에 따라 해당 수학 모델 (인과모델) 의 근사함수를 만들어 예측법에 따라 변하는 인변수의 인수 수를 예측하는 것이다. 사물은 인과 관계를 예측하는 데 더 적합하지만, 더 포괄적인 통계도 있고, 수평 조건 사이에는 뚜렷한 인과 관계가 있다. 이 공식에 따르면, 대형 단일 방정식 회귀 모델과 연립 방정식 계량 경제 모델을 예측하기 위해 여러 가지 인과 관계가 반영됩니다.

시계열 예측법은 객관적인 사물이 자신의 힘이나 고유의 관성 추세를 수학 언어로 발전시키는 것으로, 서로 다른 시간 변수 간의 관계 변화를 연구하거나 시간이 지남에 따라 변수가 변하는 수학 모델 (시계열 모델) 과 이전에 추정한 예측 변수의 세로 통계량을 지적하는 데 사용됩니다. 내재적인 추세를 이용하여 객관적인 사물의 발전을 밝히고 시계열 예측 방법은 수직통계성을 가지고 있다. 시계열 예측 방법은 주로 지수 평활법, 추세선 예측법 및 bocks-Janice 방법 (복권 예측법) 입니다.

여러 예측 방법의 조합은 예측의 조합이며 실제 응용에서 더 널리 사용된다는 점을 지적해야 한다. 예측 방법의 복잡성과 한계로 인해 단일 객체를 예측하고, 대량의 애플리케이션 예측 소프트웨어를 결합하여 다양한 예측 방법의 조합이 필요하고 가능합니다. 일반적으로 정성 예측과 정량 예측을 사용하는 예측 또는 다양한 정량 예측 방법의 조합이 있습니다. 다양한 예측 방법 조합의 장점을 활용하고, 한계를 예측하고 피할 수 있으며, 최적의 예측을 선택하여 다양한 예측 및 예측 정확도를 제공할 수 있습니다.

(3) 예측 기간에 따라 예측은 장기 예측, 중기 예측, 단기 예측으로 나눌 수 있다

복권 예측, 추세 장기 예측 50 여. 이것은 복권 예측의 중요한 근거입니다. MRF 는 다음 50 가지 추세를 예측합니다. 단기 예측은10-20 의 추세를 예측하는 것이 무장 승리의 중요한 근거이다.

통계 예측:

통계적 예측 방법을 사용하여 범주를 예측합니다. 통계 예측은 조사 데이터를 주요 수단으로 경제사회, 과학기술이론, 수학모델을 바탕으로 객관적인 사물의 실제 발전 변화를 정량적으로 추리하고 예측하는 것을 말한다. 통계 예측은 경제 예측, 인구 예측 및 시장 예측과 같은 다양한 예측에 적용될 수 있습니다.

관리 정보 시스템은 사람과 컴퓨터 시스템을 전체적으로 관리하는 조직 (기관, 기업 또는 부서) 입니다. 컴퓨터 기술, 정보 기술, 관리 기술 및 의사 결정 기술과 현대 경영 사상, 방법 및 수단을 결합하여 관리 의사 결정을 관리하고 지원합니다.

관리 정보 시스템은 기술 시스템일 뿐만 아니라 사회 시스템이기도 하다.

정보 시스템과 정보 처리는 인간 문명부터 컴퓨터와 정보기술의 비약, 현대사회의 발전과 정보에 대한 수요가 급속히 발전할 때까지 존재해 왔다. 1946 은 첫 번째 컴퓨터에서 왔습니다. 지난 50 년 동안 단일 정보 시스템에서 네트워크, 저급에서 고급까지, 전자 데이터 처리 관리 정보 시스템, 의사 결정 지원 시스템 및 지능형 데이터 처리를 경험했습니다. 이 개발 과정은 여러 단계를 거쳤습니다.

(1) 전자 데이터 처리 시스템 (EDPS)

전자 데이터 처리 시스템은 전산화된 데이터 처리가 데이터 처리의 효율성을 높이도록 설계되었다는 특징이 있다. 그러나 개발 단계에서 단일 데이터 처리로 통합하고 데이터 처리를 두 단계로 나눌 수 있습니다.

1 개인 데이터 처리 단계 (50 년대 중반부터 60 년대 중반까지). 이 단계는 전자 데이터 처리의 초기 단계입니다. 그것의 주요 부분은 수동 노동 대신 컴퓨터를 사용하고 임금 계산 및 통계 출력과 같은 간단한 개인 데이터 처리 작업을 하는 것이다.

2. 종합 데이터 처리 단계 (60 년대 중반부터 70 년대 초까지). 이 시기 컴퓨터 기술은 눈에 띄는 발전을 이루었지만, 줄곧 대용량 외적 직접 액세스였다. 다른 컴퓨터에는 여러 개의 터미널이 있을 수 있으며, 비즈니스 데이터는 여러 프로세스를 통합할 수 있습니다. 그래서 다양한 정보보고 시스템이 등장했습니다.

시스템 정보를 보고하는 데 사용되는 관리 정보 시스템은 초기에 다양한 유형의 상태 보고서를 제공해야 하는 프로토타입이 특징입니다.