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  • 需要模拟磁场,利用Ansoft Maxwell 对磁场分析 Ansoft Maxwell 怎么建立电机模型
  • ARCH模型ARCH模型的英文直译是:自回归条件异方差模型。是一种用来处理时间序列的模型。...包括政策研究、理论命题检验、季节性分析等方面。要了解这是一种怎样的模型,我们可以从这个名字入手:自回归、条件异方差...

    ARCH模型

    ARCH模型的英文直译是:自回归条件异方差模型。

    是一种用来处理时间序列的模型。在股票中,ARCH可以用来预测股票的波动率,从而控制风险。(在金融领域,波动率与风险直接挂钩,一个资产波动越大,风险越大,而获得更高收益的可能也更大)

    ARCH模型广泛应用于波动性有关广泛研究领域。包括政策研究、理论命题检验、季节性分析等方面。

    要了解这是一种怎样的模型,我们可以从这个名字入手:自回归、条件异方差。

    自回归

    回归分析,是我们经常用到的统计模型。

    我们经常用回归分析来解释一些事物的变化,用的最多的是线性回归,可以帮助我们找到一些事物之间的相关系。

    举个简单的例子:身高=70%遗传因素+30%后天因素

    在这个简单的公式中,就用到了回归分析,身高可以被遗传因素和后天因素两种因素解释,我们还找到了他们各自的比重:如果你的个子不高,那就要努力提高下一代的后天因素了。

    这就是一个回归。那自回归呢,我们可以理解为自己与自己的回归,在时间序列上,也就是昨天的你、前天的你,对今天的你的影响。今天的身高=a昨天的身高+b前天的身高+c*前两天的身高+......

    因为,用到的因素都是你自己,只是时间不同,所以这种回归叫做自回归。

    自回归模型,是统计上一种处理时间序列的方法,是用同一变量之前各期的表现情况,来预测该变量本期的表现情况,并假设它们为线性关系。因为这是从回归分析中的线性回归发展而来,只是不是用来预测其他变量,而是用来预测自己,所以叫做自回归。

    随机扰动项

    昨天的你,前天的你,都可以用来预测今天的你,只是预测的结果是否准确,受到很多因素的影响。

    也许,你的身高变化不仅受到自己的影响,还受到气候、家庭,甚至空气、水源的影响,但是在你刚刚建立的模型中,他们都是被忽略掉的。

    他们藏在了一个地方:随机扰动项。今天的身高=昨天的身高+b前天的身高+c*前期天的身高+......随机扰动项

    也许根据你的模型,你今天应该达到1.70,但是你只有1.65,那就是你的模型中可能有些因素被你忽略掉了,它也对你的身高有影响,它就是随机扰动项。

    异方差

    由于随机扰动项包含了所有无法用解释变量表示的各种因素对被解释变量的影响,即模型中略去的经济变量对被解释变量的影响。

    如果其中被略去的某一因素或某些因素随着解释变量观测值的不同而对被解释变量产生不同的影响,就会使随机扰动项产生异方差性。

    你可以这样理解,如果你的身高,受到昨天、前天的身高的影响,而这个随机扰动项也受到昨天、前天身高的影响,那这个扰动项也会随着每天的数据变化,这就是异方差。异方差一般可归结为三种类型:

    (1) 单调递增型:随X的增大而增大,即在X与Y的散点图中,表现为随着X的增大Y值的波动越来越大。

    (2)单调递减型:随X的增大而减小,即在X与Y的散点图中,表现为随着X值的增大Y值得波动越来越小。

    (3)复杂型:与X的变化呈复杂形式,即在X与Y的散点图中,表现为随着X值的增大Y值的波动复杂多变没有系统关系。

    下面这张图就表示了单调递增的异方差性。

    再看ARCH模型

    ARCH模型的英文直译是:自回归条件异方差模型。

    粗略地说,该模型将当前一切可利用信息作为条件,并采用某种自回归形式来刻画方差的变异,对于一个时间序列而言,在不同时刻可利用的信息不同,而相应的条件方差也不同,利用ARCH模型,可以刻画出随时间而变异的条件方差。

    在这里,异方差变成了条件异方差,其本质是一样的,只是约束条件变成了:一切可利用信息。

    ARCH模型的基本思想是指在以前信息集下,某一时刻一个扰动项的发生是服从正态分布。该正态分布的均值为零,方差是一个随时间变化的量(即为条件异方差)。并且这个随时间变化的方差是过去有限项噪声值平方的线性组合(即为自回归)。这样就构成了自回归条件异方差。

    但这个模型不能解释为什么存在异方差,只是描述了条件异方差的行为。

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  • 电脑MATLAB软件方法/步骤【建立层次结构模型】⑴、目标层:这一层次中只有一个元素,一般它是分析问题的预定目标或理想结果,因此也称为目标层。⑵、准则层:这一层次中包含了为实现目标所涉及的中间环节,它可以由...

    电脑

    MATLAB软件

    方法/步骤

    【建立层次结构模型】

    ⑴、目标层:这一层次中只有一个元素,一般它是分析问题的预定目标或理想结果,因此也称为目标层。

    ⑵、准则层:这一层次中包含了为实现目标所涉及的中间环节,它可以由若干个层次组成,包括所需考虑的准则、子准则,因此也称为准则层。

    ⑶、方案层:这一层次包括了为实现目标可供选择的各种措施、决策方案等,因此也称为方案层。

    80943767f80c9d44f5be5bf66f0f1efa.png

    【构造出各层次中的所有比较矩阵】

    确定影响旅游地选择的准则层中诸因子景点观赏性、住宿条件、饮食价格、交通费用所占的比重时,遇到的主要困难是这些比重常常不易定量化。即如何计算影响旅

    游地选择的准则层、、、四个因素的权重?因为相对于把所有的因素放在一起比较,两个因素两两进行比较要容易的多。所以,层次分析法通过准则层四个因素对目

    标层的影响程度两两进行比较,并将其比较结果进行量化得到一个比较矩阵。比如,对于旅游方案而言,比较景点观赏性因素与住宿条件因素的影响程度。如果影响

    程度相同,则量化值为1;如果比的影响程度稍强其量化值为3,……。如果比的影响量化值为3,则反过来比的影响量化值为3的倒数1/3。具体影响程度量化

    值如图所示:

    将四种因素就旅游方案进行两两比较,根据比较的影响程度得出下列两两比较表格如下:

    e733a9e7c332a769fe953d0ac7dbe013.png

    435f1760539c52cf0f083c31c6d0c184.png

    【层次单排序及一致性检验】将所得的跟各种因素进行比较的结果通过一致性随机指标的满足情况进行对比。(一致性随机指标为固定值)

    n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

    RI 0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51

    e6d84748bd89ed735662d9f67572cf6f.png

    【层次总排序及一致性检验】这是在多层次分析的过程中需要进行的操作,分为决策层、指标层,只是进一步将单排序内容进行操作一次。

    (本题不涉及,故没有操作内容展示)

    【根据比较矩阵可得各层次的权重值,从而得到各方案的得分排名】这是根据矩阵的一致性检验的结果通过MATLAB软件编程进行解决的。

    (编程程序见附录-7)

    83283a65447ea068a836fb732f311d1f.png

    【说明结论】需要对所得出的结果进行分析,带入实际问题进行检验,如果所得出的结论和实际相差很大,便可以舍去。重新建立模型进行解决(如:模糊评价法)

    本题就是优先选择去杭州

    【程序(附录)】

    由matlab程序,可求矩阵A的最大特征根,及相对应的特征向量。

    clear;

    clc;

    A=[1,3,7,5;1/3,1,3,3;1/7,1/3,1,1/3;1/5,1/3,3,1];%输入比较矩阵

    n=length(A);%说明矩阵大小

    [b,lam]=eig(A);%求特征方程,特征根

    max_lam=max(abs(eig(A)));%找出最大特征根

    CI=(max_lam-n)/(n-1)%

    RI=[0,0,0.58,0.9,1.12,1.24,1.32,1.41,1.45,1.49,1.51];%一致性随机指标

    RI(n)

    CR=CI/RI(n)

    END

    注意事项

    层次分析法特别适用于社会、生活、经济系统决策中。

    是系统科学中常用的一种系统分析方法,要多练习,掌握。

    能合理地将定性与定量的决策结合起来,按照思维、心理的规律把决策过程层次化、数量化。

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  • 业务分析模型,该怎么搭建

    千次阅读 2020-07-23 20:10:19
    很多同学最怕听“建模型”仨字。尤其是建立“业务分析模型”。往往自己辛辛苦苦搞得LR、SVM、CNN被业务方狂喷:你这都是啥东西!脱离业务!不切实际!所以到底什么是“业务分析模型”,又改怎...

    很多同学最怕听建模型仨字。尤其是建立业务分析模型。往往自己辛辛苦苦搞得LRSVMCNN被业务方狂喷:你这都是啥东西!脱离业务!不切实际!所以到底什么是业务分析模型,又改怎么建?我们今天系统讲解一下

     1 

    业务分析模型是什么

    首先,一个正儿八经的分析模型得包含三个条件:

    1. 有合理的逻辑

    2. 有明确的目标

    3. 有数据的支持

     

    所以,首先得把SWOTPEST4P之流的垃圾扫出“模型”队伍。因为这些玩意有逻辑、有目标,但很难用数据进行论证。不信你看那些什么SWOTPEST的报告,四个框框里都没几个数字,即使有数字也很难论证:到底90后比80后减少5000万会对我们业绩产生几百万影响。无法量化计算的,不算分析模型。它们只是拿来美化ppt的。

     

    业务分析模型的重点,在“业务”两个字。得让业务参与得进来,看得懂,能应用的,才叫业务分析模型。显然,我们不能指望产品经理、销售、运营、售后、物流的人去学《机器学习》《数学建模》《统计学》《python编程》所以数据分析师们经常打交道的算法模型就不要在这里用了——业务看不懂,参与不进来,问题解决不了,当然会喷没有用。

     

    有的同学会疑惑:可我的领导只会提“建个模型”,说不出是业务模型还是算法模型,我怎么区别呢?有个最简单的原则是:非技术出身的领导,90%以上讲的是业务模型(剩下10%是他在朋友圈看了个协同过滤、神经网络之类的名字,然后临时起意想搞一下)。当然,想更准确判断,你可以仔细问:

    • 是有监督问题还是无监督问题

    • 用什么算法你有心选没有

    • 需不需要业务参与进来判断

    • 我用对业务而言纯黑箱的做法行不行

     

    既然要聚焦业务,自然下一步得详细了解:

    1. 到底针对哪个业务部门?

    2. 业务流程是什么样子?

    3. 有哪些数据采集?

    4. 当前问题状态如何?

     

    有了这些,我们可以具体讨论,该如何建模。

     

     2 

    现状描述模型

     

    当单个指标不能全面描述现状的时候,就得一系列指标有逻辑地呈现,以全面描述现状、发现问题,这是所谓:现状描述模型。业务常见逻辑有2种:串联式、并联式。串联式模型用于描述一个前后分n个阶段的流程,需要完成一步再到下一步。从流程起点开始,到终点结束;并联式模型描述一个任务分开同时由各个线独立完成。从总目标开始,到执行任务的最小单位结束(如下图)。

     

    因此梳理业务流程的时候,需要关注业务上下游部门、兄弟部门是如何协同的,从而构建出来。实际业务流程,可能既有串联,又有并联,比如我们常说的杜邦分析法,就是如此(如下图):

      

    现状描述型模型的最大作用是:清晰责任,暴露问题。因为一般各个子部门,上下游部门各有自己的KPI,因此监控进度、复盘成果的时候,哪个环节掉链子一清二楚。所以在销售管理、运营管理中用的特别多。但注意:现状=/=问题,现状+标准=问题。因此只有标准单一且明确的时候才能直接看出问题来。如果标准本身很复杂,则需要更进一步的手段。

     

     3 

    问题分类模型

     

    如果判断一个指标好坏的标准只有一个,比如成本、利润,这时候是不需要模型的。大家都知道成本越低越好,利润越高越好,业务完全可以直接给判断标准。如果判断业务好坏需要2个标准,且这两个标准相关度低,这时候可以用矩阵模型来进行分类。常见的重要紧急矩阵,波士顿矩阵,质量/数量矩阵,都是这个原理(如下图)。

     

     

    如果判断标准增加到3个以上,判断标准相互交叉情况太多太多,再用肉眼观察就很难判断谁好谁坏,这时候可以用DEA方法或者AHP来判断,相比之纯机器学习方法,DEA方法含义更简单直接,AHP方法有专家参与,都更容易被业务接受。

     

     4 

    工作计划模型

     

    在给定业务限制条件的情况下,经常出现最优化问题。比如给定了各个部门工时成本,求一个最优任务分配。这时候就是工作计划模型。最常见的就是解线性规划,在工作调配的时候用的非常多(如下图)。

     5 

    未来预测模型

     

    所有预测的基本假设,都是:未来发生的规律和过去一样,过去的场景会在未来重现。所以业务做预测的时候,常常会假设一些业务参数是固定的,然后推测未来情况。常见的做法,比如:

    1、假设生命周期走势是不变的,推测未来情况

    2、假设转化率/留存率是不变的,推测未来情况

    3、假设投入产出比是不变的,推测未来情况

     

    在一些发展稳定的行业里,这些假设常常很准。但注意,有三种情况下假设可能失效。

    1、新业务、新场景导致无历史数据可参照。

    2、突发且情况不明,导致所有转化率都异常。

    3、业务运作出现明显问题,已无法按正常走势反推。

    这时候要么更换预测方法,要么做足预案,提前准备后路。单纯指望预测100准,不论是业务模型还是算法模型,都会出问题。

     6 

    什么时候用算法模型

     

    看完以上,有同学会好奇:看起来业务模型能做很多事啊,那什么时候用算法模型呢?注意:算法模型本身的强项,就不是解决经营问题。算法模型的强项是图像识别、语义识别、复杂场景下动态规划。这些才是算法该发挥用处的地方。

     

    就拿推荐算法举例:

    1、商品有固定的搭配,比如治疗感冒就是VC+银翘,这叫:固定业务逻辑,这时候是不需要算法来推荐的,直接按业务逻辑走就好了。

    2、商品无固定搭配,但业务方想推。比如保健品利润高,无论如何业务方都想推保健品,这叫:强业务关联。这时候也不需要算法来推荐,而是业务方得创造话术、广告、卖点、销售技巧,千方百计的去洗脑,特别是针对大爷大妈洗脑。

    3、商品无固定搭配,且业务方无明确目标。比如天猫淘宝抖音这种,SKU数以亿计,这时候业务逻辑完全理不清,就可以上推荐算法,而且推荐算法目标常常是GMV最大,用户活跃时长最长一类。

     

    类似的,找算法模型的应用场景。得主动回避开固定业务逻辑、强业务关联——找那些业务不知道、不清楚情况、无力加以控制的场景。比如:

    1、全新业务上线,谁都说不准,没经验参考

    2、预测整体走势,不考虑细节,先看基本面

    3、业务无计可施,怎么做响应率就是上不去

    4、考虑变量太多,用肉眼人手难以分类清楚

     

    这时候可以大胆让业务逻辑退居二线,尝试用算法解决问题。可以名正言顺的跟业务说:这就是个黑箱。我们观察结果就好了——反正他们也没更好的办法,如果能做出成绩来,就是大功一件。

     

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    订单商品数据模型
    这里写图片描述

    数据模型分析思路

    1、 弄清每张表记录的数据内容
    分模块对每张表记录的内容进行熟悉,相当 于你学习系统 需求(功能)的过程。
    2、每张表重要的字段设置
    非空字段、外键字段
    3、数据库级别表与表之间的关系
    外键关系
    4、表与表之间的业务关系
    在分析表与表之间的业务关系(一对一,一对多,等)时一定要建立 在某个业务意义基础上去分析。


    数据模型分析

    先分析表的内容:
    用户表user:
    记录了购买商品的用户信息

    订单表:orders
    记录了用户所创建的订单(购买商品的订单)

    订单明细表:orderdetail:
    记录了订单的详细信息即购买商品的信息

    商品表:items
    记录了商品信息


    再分析表中字段,如图。

    这里写图片描述

    再分析表与表之间的关系,也就是外键分析,如图。


    最后分析:
    表与表之间的业务关系:
    在分析表与表之间的业务关系时需要建立 在某个业务意义基础上去分析。
    先分析数据级别之间有关系的表之间的业务关系:

    usre和orders:
    user—->orders:一个用户可以创建多个订单,一对多
    orders—>user:一个订单只由一个用户创建,一对一

    orders和orderdetail:0
    orders—》orderdetail:一个订单可以包括 多个订单明细,因为一个订单可以购买多个商品,每个商品的购买信息在orderdetail记录,一对多关系

    orderdetail–> orders:一个订单明细只能包括在一个订单中,一对一

    orderdetail和itesm:
    orderdetail—》itesms:一个订单明细只对应一个商品信息,一对一

    items–> orderdetail:一个商品可以包括在多个订单明细 ,一对多

    再分析数据库级别没有关系的表之间是否有业务关系:
    orders和items:
    orders和items之间可以通过orderdetail表建立 关系。

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空空如也

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怎么建立分析模型