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数据挖掘试验指导书

《商务数据分析》实验指导书（适用于国际经济与贸易专业） 江西财经大学国际经贸学院 编写人：戴爱明

目录 前言 (1) 实验一、SPSS Clementine 软件功能演练 (5) 实验二、SPSS Clementine 数据可视化 (9) 实验三、决策树C5.0 建模 (17) 实验四、关联规则挖掘 (30) 实验五、聚类分析（异常值检测） (38)

前言 一、课程简介 商务数据分析充分利用数据挖掘技术从大量商务数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘的广义观点：数据挖掘就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中“挖掘”有趣知识的过程。数据挖掘，又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，因此，数据挖掘和数据仓库的协同工作，一方面，可以迎合和简化数据挖掘过程中的重要步骤，提高数据挖掘的效率和能力，确保数据挖掘中数据来源的广泛性和完整性。另一方面，数据挖掘技术已经成为数据仓库应用中极为重要和相对独立的方面和工具。 数据挖掘有机结合了来自多学科技术，其中包括：数据库、数理统计、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像与信号处理、空间数据分析等，这里我们强调商务数据分析所处理的是大规模数据，且其算法应是高效的和可扩展的。通过数据分析，可从数据库中挖掘出有意义的知识、规律，或更高层次的信息，并可以从多个角度对其进行浏览察看。所挖掘出的知识可以帮助进行商务决策支持。当前商务数据分析应用主要集中在电信、零售、农业、网络日志、银行等方面。

精益生产管理的十大改善工具

精益生产管理的十大改善工具 精益生产管理的十大改善工具 1、价值流分析（VSM） 精益生产始终围绕着价值这个核心，关于价值有两个层面： ①客户需要支付的价值， ②客户愿意多付的价值（增值）。 精益生产的价值更趋向于第②个层面。价值流分析就是通过价值的2个层面对产品生产流程中的要素进行界定，首先去除浪费（客户不支付的），进而缩减客户不愿意多付的要素，从而实现设备和员工有效时间的最大化和价值最大化。 2、标准化作业（SOP） 标准化是生产高效率和高质量的最有效管理工具。生产流程经过价值流分析后，根据科学的工艺流程和操作程序形成文本化标准，标准不仅是产品质量判定的依据，也是培养员工规范操作的依据。这些标准包括现场目视化标准、设备管理标准、产品生产标准及产品质量标准。精益生产要求的是“一切都要标准化”。 3、5S与目视化管理 5S（整理Seiri、整顿Seiton、清扫Seiso、清洁Seiketsu、素养Shitsuke）是现场目视化管理的有效工具，同时也是员工素养提升的有效工具。5S成功的关键是标准化，通过细化的现场标准和明晰的责任，让员工首先做到维持现场的整洁，同时暴露从而解决现场和设备的问题，进而逐渐养成规范规矩的职业习惯和良好的职业素养。 4、全员设备保全（TPM） 全员设备保全（TPM）是准时化生产的必要条件，目的是通过全员的参与实现设备过程控制和预防。TPM的推行首先要具备设备的相关标准，如日常维护标准、部件更换标准等，随之就是员工对标准的把握和执行。TPM推行的目的是事前预防和发现问题，通过细致到位的全面维护确保设备的“零故障”，为均衡生产和准时化生产提供保障。 5、精益质量管理（LQM） 精益质量管理（LQM）更关注的是产品的过程质量控制，尤其是对于流程型产品，在制品质量不合格和返工会直接导致价值流的停滞和过程积压，因此更需要产品过程质量的控制标准，每个工序都是成品，坚决消除前工序的质量问题后工序弥补的意识。 6、TOC技术与均衡化生产

专家系统

专家系统发展概

述 院系：化工学院化工机械系 班级：10自动化（1） 姓名：李正智 学号：1020301016 日期：2013年10月1日 专家系统发展概述 摘要:回顾了专家系统发展的历史和现状。对目前比较成熟的专家系统模型进行分析,指出各自的特点和局限性。最后对专家系统的热点进行展望并介绍了新型专家系统。 关键词:专家系统;知识获取;数据挖掘;多代理系统;人工神经网络 Abstract:The history and recent research ofexpertsystem was reviewed. Severalwell-researched expertsystemmodelswereintroduced respectively, and their featuresand limitationswere analyzed. Finally, the hotspotofexpertsystem wasoverlookedand future research direction ofexpertsystem wasdiscussed. Key words:expertsystem; knowledge acquisition; datamining; multi-agentsystem; artificialneuralnetwork 近三十年来人工智能(Artificial Intelligence,AI)获得了迅速的发展,在很多学科领域都获 得了广泛应用,并取得了丰硕成果。作为人工智能一个重要分支的专家系统在20世纪60年代初期产生并发展起来的一门新兴的应用科学,而且正随着计算机技术的不断发展而日臻完善和成熟。一般认为,专家系统就是应用于某一专门领域,由知识工程师通过知识获取手段, 将领域专家解决特定领域的知识,采用某种知识表示方法编辑或自动生成某种特定表示形式存放在知识库中;然后用户通过人机接口输入信息、数据或命令,运用推理机构控制知识库及整个系统,能像专家一样解决困难的和复杂的实际问题的计算机(软件)统。 专家系统有三个特点:1.启发性,能运用专家的知识和经验进行推理和判断;2.透明性,能解决本身的推理过程,回答用户提出的问题;3.灵活性,能不断地增长知识,修改原有知识。 1 专家系统的产生与发展 专家系统按其发展过程大致可分为三个阶段[1~3],即初创期(1971年前)、成熟期(1972)1977年)和发展期(1978年至今)。 1.1 初创期 人工智能早期工作都是学术性的,其程序都是用来开发游戏的。尽管这些努力产生了如国际象棋、跳棋等有趣的游戏[4],但其真实目的在于在计算机编码中加入人的推理能力,以

数据挖掘经典书籍

数据挖掘入门读物： 深入浅出数据分析这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。难易程度：非常易。 啤酒与尿布通过案例来说事情，而且是最经典的例子。难易程度：非常易。 数据之美一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度：易。 数学之美这本书非常棒啦，入门读起来很不错！ 数据分析： SciPy and NumPy 这本书可以归类为数据分析书吧，因为numpy和scipy真的是非常强大啊。Python for Data Analysis 作者是Pandas这个包的作者，看过他在Scipy会议上的演讲，实例非常强！Bad Data Handbook 很好玩的书，作者的角度很不同。 数据挖掘适合入门的教程： 集体智慧编程学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法，浅显易懂，还有可执行的Python代码。难易程度：中。 Machine Learning in Action 用人话把复杂难懂的机器学习算法解释清楚了，其中有零星的数学公式，但是是以解释清楚为目的的。而且有Python代码，大赞！目前中科院的王斌老师（微博：王斌_ICTIR）已经翻译这本书了机器学习实战(豆瓣)。这本书本身质量就很高，王老师的翻译质量也很高。难易程度：中。我带的研究生入门必看数目之一！ Building Machine Learning Systems with Python 虽然是英文的，但是由于写得很简单，比较理解，又有Python 代码跟着，辅助理解。 数据挖掘导论最近几年数据挖掘教材中比较好的一本书，被美国诸多大学的数据挖掘课作为教材，没有推荐Jiawei Han老师的那本书，因为个人觉得那本书对于初学者来说不太容易读懂。难易程度：中上。Machine Learning for Hackers 也是通过实例讲解机器学习算法，用R实现的，可以一边学习机器学习一边学习R。 数据挖掘稍微专业些的： Introduction to Semi-Supervised Learning 半监督学习必读必看的书。 Learning to Rank for Information Retrieval 微软亚院刘铁岩老师关于LTR的著作，啥都不说了，推荐！Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language Processing 李航老师关于LTR的书，也是当时他在微软亚院时候的书，可见微软亚院对LTR的研究之深，贡献之大。 推荐系统实践这本书不用说了，研究推荐系统必须要读的书，而且是第一本要读的书。 Graphical Models, Exponential Families, and Variational Inference 这个是Jordan老爷子和他的得意门徒Martin J Wainwright 在Foundation of Machine Learning Research上的创刊号，可以免费下载，比较难懂，但是一旦读通了，graphical model的相关内容就可以踏平了。 Natural Language Processing with Python NLP 经典，其实主要是讲NLTK 这个包，但是啊，NLTK 这个包几乎涵盖了NLP 的很多内容了啊！ 数据挖掘机器学习教材： The Elements of Statistical Learning 这本书有对应的中文版：统计学习基础(豆瓣)。书中配有R包，非常赞！可以参照着代码学习算法。 统计学习方法李航老师的扛鼎之作，强烈推荐。难易程度：难。 Machine Learning 去年出版的新书，作者Kevin Murrphy教授是机器学习领域中年少有为的代表。这书是他的集大成之作，写完之后，就去Google了，产学研结合，没有比这个更好的了。

精益生产十大工具

工具讲解| 咱们来聊聊精益生产的这10大工具 今天想跟大家聊聊精益，说起这个词：精益，也许很多人第一时间先把它的英文Lean搬出来，然后大谈Lean，天花乱坠的到最后还是剑指日本。 其实精益的产生源于对浪费的零容忍，因此精益的整改也都不是什么高深莫测的科学，反而其整改的基础都来源于人们的常识和人们对其生产环境的思考。作为SQE，我们经常会提及一句话“供应商，请把你的改善报告给我”，当我们向供应商要改善报告的时候，我们到底希望供应商干啥？这个问题，SQE你是否思考过？ 其实，我们在做供应商管理的过程中，如果能把杜绝浪费作为我们唯一的出发宗旨，问题也就迎刃而解。 项目不能够按时完成，这是一种浪费：你投入了人力，物力和时间，但是在计划的时间内没有完成任务，这是不是浪费？答案是肯定的。 供应商交付的产品出现质量问题，需要换货，退货，挑选，我们给供应商开事故，让供应商提交8D，最终我们要在8D中看到有效的永久措施：发生原因整改措施，流出原因整改措施，管理原因整改措施。所有的整改是为了预防问题再次发生，其实就是为了防止再次出现浪费。中国的古人说的，亡羊补牢为时未晚就是这个意思。 当我们把工作的终点定义为遏制和防止浪费出现，那么自然而然地将精益思想揪出来，因为精益的核心就是减少浪费提高效率防止错误产生。 一提精益，大家立刻想到日本，我觉得很正常，说明你还是了解精益的，因为如果一提到精益，你想到的是印度，我想说哥们儿你应该不了解精益。 为了防止浪费，日本将精益工具化，思想化甚至生活化。先给大家举个例子，这是发生在我身边的真实的事情。 我老婆去日本旅游，带回来一袋日本的乌冬面。 一天，我心血来潮想尝尝这日本的乌冬面，于是乎在锅中烧开水，然后撕开袋口将一坨面顺势从包装袋中挤出去了，在滚滚的废水中，我突然看到了调味包在沸水中翻滚，这时候我郁闷了：因为我是从事塑料件供应商管理多年的SQE，职业的直觉让我觉得塑料制品在废水中浸泡会释放出有毒物质，我再深入地联想了一下，有毒物质可能致癌，于是乎提起右手狠狠地抽了自己一个耳光，大老远飘洋过海的乌冬面我要倒掉啦！！！因为我胆小惜命，面对可疑0容忍。 于是我将火关掉，用筷子将调味包夹起来，正要扔进垃圾桶的时候发现上面用日文赫然写着：如果不慎进入沸水锅中，请不要担心，面仍可食用！艺多不压身啊，多亏我还是懂一点点日文，不然这一锅面就进垃圾桶了。

数据挖掘之专家系统

《数据挖掘》期末总结 ——专家系统 有关专家系统： 定义： 是一个（或一组）能在某特定领域内，以人类专家水平去求解该领域中困难问题的计算机智能程序系统。 构成： 完整的专家系统包括人机接口、推理机、知识库、数据库、知识获取器和解释机构六部分，如下图： 用户领域专家知识工程师 其核心在于推理机与知识库和综合数据库的交互作用，使得问题得以解决。 工作过程： 1）根据用户的问题对知识库进行搜索，寻找有关的知识；（匹配）2）根据有关的知识和系统的控制策略形成解决问题的途径，从而构成一个假设方案集合；

3）对假设方案集合进行排序，并挑选其中在某些准则下为最优的假设方案；（冲突解决） 4）根据挑选的假设方案去求解具体问题；（执行） 5）如果该方案不能真正解决问题，则回溯到假设方案序列中的下一个假设方案，重复求解问题； 6）循环执行上述过程，直到问题已经解决或所有可能的求解方案都不能解决问题而宣告“无解”为止。 企业、政府机构用的专家系统都是有严密的逻辑、也涉及大量的数据分析、并且是经过领域专家、工程师的经验校验，详细用户需求分析后的结果。 而实际上，在我们的日常生活中，也不经意的在思维过程中用到了专家系统，譬如在游戏“你来描述我来猜”的过程中，我们就可以抽取出一个专家系统——、 动物识别专家 在推理过程中，会同时推出几个结论。如：有毛发、会吃肉、有斑点——首先推出金钱豹有黑色条纹——再推出老虎有蹄——再推出斑马

有关学科总结 一学期结束，静下心复习总结时，才发现，这一学期无数次与数据挖掘打交道。 还记得《应用统计学》第一次作业：谈谈统计学与数据挖掘的关系。 还记得《管理信息系统》中CRM（客户关系管理系统），客户细分时提到的数据挖掘；决策支持系统以及BI中用到的数据挖掘。 还记得《信息系统分析与设计》做需求分析时要用到数据挖掘。 还记得跟老师做项目，查找信息可视化及知识图谱原理时，再一次提到数据挖掘。 就像课堂上说的：“互联网的时代，我们缺的不再是数据本身，而是海量数据包含的、隐含的信息，而这一信息的获取，除了我们敏锐的观察力从数据本身看到以外，还有太多有价值的信息需要我们运用相当的工具去深入挖掘——数据挖掘，理所应当成为了时代的必须，也是我们取胜的必须”。 《数据挖掘》课程本身更多的是给我们一种思想，一种看待、解决问题的新途径。通过课程的学习，我们不再简简单单的追求数据，我们会更多的去思考数据。 《应用统计学》也在讲数据处理，但应用统计学更多的是对已知数据分布的描述和趋势的预测，抑或是结论的检验。而《数据挖掘》所讲的数据是更倾向于如何把表面无关的数据建立联系，并从中获取有用信息。《应用统计学》是现状的描述和预测的检验，而《数据挖

数据挖掘复习知识点整理超详细

必考知识点： 信息增益算法/ ID3决策树(计算) (详细见教材) 使用朴素贝叶斯分类预测类标号(计算) FP-TREE(问答) (详细见教材) 数据仓库的设计(详见第二章)(问答) (见PPT) 数值规约Equi-depth、equi-width、v-optimal、maxdiff(问答) (详细见教材) BUC (这个也要考，但不记得怎么考的了) 后向传播神经网络(名词解释) K-平均，K-中心点，DBSCAN 解析特征化(这个也要考) 总论 数据挖掘：是从大量数据中发现有趣（非平凡的、隐含的、先前未知、潜在有用）模式，这些数据可以存放在数据库，数据仓库或其他信息存储中。 挖掘流程： (1)学习应用域（2）目标数据创建集（3）数据清洗和预处理（4）数据规约和转换（5）选择数据挖掘函数（总结、分类、回归、关联、分类）（6）选择挖掘算法（7）找寻兴趣度模式（8）模式评估和知识展示（9）使用挖掘的知识 概念/类描述：一种数据泛化形式，用汇总的、简洁的和精确的方法描述各个类和概念，通过（1）数据特征化：目标类数据的一般特性或特征的汇总；（2）数据区分：将目标类数据的一般特性与一个或多个可比较类进行比较；（3）数据特征化和比较来得到。 关联分析：发现关联规则，这些规则展示属性-值频繁地在给定数据集中一起出现的条件，通常要满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。 分类：找出能够描述和区分数据类或概念的模型，以便能够使用模型预测类标号未知的对象类，导出的模型是基于训练集的分析。导出模型的算法：决策树、神经网络、贝叶斯、（遗传、粗糙集、模糊集）。 预测：建立连续值函数模型，预测空缺的或不知道的数值数据集。 孤立点：与数据的一般行为或模型不一致的数据对象。 聚类：分析数据对象，而不考虑已知的类标记。训练数据中不提供类标记，对象根据最大化类内的相似性和最小化类间的原则进行聚类或分组，从而产生类标号。 第二章数据仓库 数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。从一个或多个数据源收集信息，存放在一个一致的模式下，并且通常驻留在单个站点。数据仓库通过数据清理、变换、继承、装入和定期刷新过程来构造。面向主题：排除无用数据，提供特定主题的简明视图。集成的：多个异构数据源。时变的：从历史角度提供信息，隐含时间信息。非易失的：和操作数据的分离，只提供初始装入和访问。 联机事务处理OLTP：主要任务是执行联机事务和查询处理。 联系分析处理OLAP：数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或‘知识工人’提供服务。这种系统可以用不同的格式和组织提供数据。OLAP是一种分析技术，具有汇总、合并和聚集功能，以及从不同的角度观察信息的能力。

精益生产管理的十大工具和实施步骤

一、何为精益生产 精益生产（LeanProduction，简称LP）是美国麻省理工学院数位国际汽车计划组织（IMVP）的专家对日本“丰田JIT（JustInTime）生产方式”的赞誉之称，精，即少而精，不投入多余的生产要素，只是在适当的时间生产必要数量的市场急需产品（或下道工序急需的产品）；益，即所有经营活动都要有益有效，具有经济性。精益生产是当前工业界最佳的一种生产组织体系和方式。 精益生产既是一种以最大限度地减少企业生产所占用的资源和降低企业管理和运营成本为主要目标的生产方式，同时它又是一种理念，一种文化。实施精益生产就是决心追求完美的历程，也是追求卓越的过程，它是支撑个人与企业生命的一种精神力量，也是在永无止境的学习过程中获得自我满足的一种境界。其目标是精益求精，尽善尽美，永无止境的追求七个零的终极目标。 二、精益生产的四个特点 大部分的企业都已经认识到了精益生产对企业的一个重要性，当然精益生产管理企业也是一样的，精益生产在一定的程度上会让企业的生产效率提高，同时还可以在一定的程度上增强企业的自己的竞争能力，但是虽然很多的企业都想实行精益管理，但是却没有真正的明白精益生产的一个特点，那么精益生产管理有什么特点呢? 1、消除一切浪费，追求精益求精 精益生产的特点是消除一切浪费，追求精益求精和不断改善。去掉生产环节中一切无用的东西，每个工人及其岗位的安排原则是必须增值，撤除一切不增值的岗位。精简是它的核心，精简产品开发设计、生产、管理中一切不产生附加值的工作，旨在以最优品质、最低成本和最高效率对市场需求作出最迅速的响应。 2、强调人的作用，发挥人的潜力 精益生产方式把工作任务和责任最大限度地转移到直接为产品增值的工人身上。而且任务分到小组，由小组内的工人协作承担。为此，要求工人精通多种工作，减少不直接增值的工人，并加大工人对生产的自主权。当生产线发生故障，工人有权自主决定停机，查找原因，做出决策。小组协同工作使工人工作的范围扩大，激发了工人对工作的兴趣和创新精神，更有利于精益生产的推行。 3、零浪费目标 库存是"祸根"：高库存是大量生产方式的特征之一。由于设备运行的不稳定、工序安排的不合理、较高的废品率和生产的不均衡等原因，常常出现供货不及时的现象，库存被看作是必不可少的"缓冲剂"。但精益生产则认为库存是企业的"祸害"，其主要理由是：①库存提高了经营的成本；②库存掩盖了企业的问题。

精益生产十大工具

精益生产的十大工具------施增虎 一、精益生产的起源 精益生产：不多不少，不迟不早，刚刚好，以最少的投入来满足顾客的需求，企业获得最大的回报，投入里面包括人力、物力、设备、时间、场地，通过你的加工、生产、制造变成了成品，成品质量要好，数量要准确，供货要及时，价格要具有竞争力。 生产资源投入5M：人员manpower,机器machine,材料materials,方法methods,测量measuremant. 成品输出SQDCM：安全safety，质量quality，成本cost，交期delivery，士气morale. 精益5大原则：寻找价值；认识价值流；让作业流动起来；按客户的需求拉动生产；持续生产，尽善尽美。 -丰田生产方式与精益生产 -丰田生产方式产生背景及发展 -精益生产的新发展 二、精益生产两大支柱 -核心理论：消除八大浪费，降低成本 -两大支柱：准时化和自动化 三、精益生产要领的应用 精益案例：一、通用加工工厂从濒临破产到精益生产美国第一工厂。 二、从求医进程看医院办理 四、杜绝浪费消除成本（一） 精益生产的思想基础：消除浪费 浪费：一切不为顾客创造价值但却消耗资源活动或行为。 区分增值活动与非增值活动 增值活动：将原料或信息转换，改变形状，第一次来满足客户的需求； 浪费：目前是不能取消的动作叫浪费 增值的三个条件：改变形状或形态，第一次做对不返工，客户付钱。 五、杜绝浪费消除成本（二） 七种浪费：过量生产浪费，纠正缺陷浪费，多余工序浪费，过渡库存浪费，物料运输浪费，

多余动作浪费，等候时间浪费 去除过量生产浪费技巧：小批量生产（或单件流），拉动式生产，均衡计划。 去除纠正缺陷浪费技巧：供应商质量保证，防错，减少变差，在线检验 去除多余工序浪费技巧：对比现有工艺和顾客需求，产品设计改进， 六、杜绝浪费消除成本（三） 去除过渡库存浪费技巧：小批量生产，均衡计划，拉动系统，提升设备可利用率和一次合格率，及时处理过期物料，小批量采购，及时生产，缩小仓库面积。 去除物料运输浪费技巧：预设搬运路线/频繁送料，小转运箱/配套，拉动系统，改进工厂布局，单件流。 去除多余动作浪费技巧：工位设计，压缩设备布局和零件呈送（减小转运箱尺寸），设立/标识生产线旁的储存区域。 七、杜绝浪费消除成本（四） 去除等候时间浪费技巧：改进工作分配，操作者多技能培训，拉动系统，频繁送料，缩短换型时间， 员工创造力浪费 八、精益生产十大工具（一） 精益生产十大工具：5S----工作场地有序安排，目视化管理，问题解决，全员生产维护（TPM），标准化作业，现场改善，防错，看板，快速换模，价值流图析 5S----工作场地有序安排：整理，整顿，清扫，清洁，素养。 九、精益生产十大工具（二） 目视化管理 问题解决-----现场、现物、现实 十、精益生产十大工具（三） 全员生产维护（TPM） 十一、精益生产十大工具（四） 标准化作业要素：节拍时间，作业顺序，标准在制品存量 现场改善关注要素：安全、质量、成本、交期、士气 防错 看板 快速换模 价值流图析 十二、精益生产推行战略 -树立精益的需求：由需求带动精益的实施 -从5S和VSM入手，二者同时进行：（从现场和流程开始） -看板、拉动、快速换模进行柔性生产和及时生产 -通过可视化、TPM、防错等进行持续改善（十大工具交叉、融合进行） 精益生产改进路线：建立改善团队→精益原理培训→价值流图析→列举问题，明确机会→制定目标，解决问题→标准化体系与连续流→建立节拍/提高效率/缩短制造周期→PDCA 及持续改进。

002索尼精益生产管理实践

索尼?中村研究所董事长论“日本制造业的关键” “振兴日本生产制造业应当灵活运用日本企业擅长的商品开发能力。”—因负责索尼“天琴座（织女星）”系列彩电的开发而广为人知的索尼?中村研究所董事长兼总经理中村末广出席在东京BIGSIGHT(东京大全景国际展览中心)举行的“第14次设计制造解决方案展”并发表主题讲演时，对振兴日本制造业，介绍了包括上述内容在内的诸多思路。 中国不是威胁 中村先生首先谈到：“对于一些人认为中国（制造业）的存在威胁了日本的制造业这种说法，我持否定态度。”其理由之一，就是中国市场的魅力。中村说，“12亿人口中，被称为‘新富’的富有阶层只占总人口的10%，这恰好等于日本的总人口。这个阶层具有很强的购买力和购买欲，也就是说，一个和日本的购买力差不多一样大的大市场突然出现在了日本的面前。”他对此表示欢迎，说“再没有比这更让人高兴的了！” 就日本制造业企业将生产据点转移到中国这个问题，中村说，“中国专长于简单的复制”。关于中国的技术水准，中村说“中国在人才方面具有压倒性的优势，但是在新产品开发能力方面处于劣势”，他强调，在新产品开发方面日本具有优势。 应当由组装?加工业决定市场的整体 对于现在盛行的生产外包，中村也明确提出了质疑。他以台湾电脑厂商宏基电脑董事长施振荣提倡的微笑曲线为例，发表了自己的看法。 所谓微笑曲线，就是如果用曲线图来表示，处于上游的产品开发、零部件生产和处于下游的销售和售后服务产生的附加值高，处于中游的加工?组装部分产生的附加价值小。附加值高则利润率高，反之，附加值小的组装部分利润率也小。基于此种认识，将组装?加工等业务委托给电子生产承包商（EMS）的趋势日益明显。在这种所谓的“集中与选择”的名目下，生产外包以及公司裁员不断发生。

数据挖掘课程教学大纲

《统计学》课程教学大纲 英文名：Statistics 课程类别：专业基础课 课程性质：专业课 学分：3学分 课时：54课时 前置课：政治经济学、线性代数、微积分、概率论 主讲教师：徐健腾 选定教材：徐国祥，统计学，上海人民出版社，2007 课程概述： 本课程是运用统计数量分析的基本理论和方法，紧密结合社会经济实践，分析社会经济现象的数量表现、数量关系和数量变化规律的一门方法论科学。该课程首先对统计学的基本问题作了描述，包括统计学的概念、统计学的发展简史、统计工作的程序、统计分析软件、统计学的应用领域；其次介绍了统计学的核心概念，包括统计学的常用术语、统计指标与统计指标体系、统计方法和模型构建；再次介绍了描述统计学的基本内容，包括数据的计量与种类、统计数据的搜集与整理、统计表与统计图、集中趋势的测度、离散程度的测度、分布偏态与峰度的测度、指数体系与因素分析、几种常用的经济指数以及综合评价指数等；最后介绍了推断统计学的基本内容，包括抽样推断、假设检验、方差分析、相关与回归分析、时间序列分析等。 教学目的： 通过本课程的学习，要求学生能够全面掌握统计学的基本理论和基本方法，了解统计学发展的简单历史过程，熟悉统计工作的基本程序和统计学的应用领域；同时要求学生能根据统计研究的目的、统计数据的来源渠道和数据类型的不同，选择恰当的数学模型来对社会经济现象进行拟合。为了结合非统计学专业学生的学习要求和教学内容的完整性，要求学生能够掌握必需的统计分析方法和基本的统计指标知识，为深入进行经济分析和理论研究提供依据。 教学方法： 使用本教材要注意理论与实践相结合，着重培养学生综合的分析问题和解决问题的能力、培养他们的实际动手能力。教学过程中应尽量避开繁琐的数学公式推导，以案例为依托，结合实际例子讲清楚统计公式的应用方法。在内容上，立足于“大统计”的角度，从统计数据出发，以统计数据的处理和分析为核心，并根据统计教学的实际需要构建本课程的内容体系。在方法上，力求简明易

精益生产管理的十大工具和实施步骤

一、何为精益生产 精益生产(LｅanPｒoｄuｃtion,简称ＬP）就是美国麻省理工学院数位国际汽车计划组织（ＩMVＰ)得专家对日本“丰田JＩT（JｕsｔＩnTimｅ）生产方式”得赞誉之称，精，即少而精，不投入多余得生产要素，只就是在适当得时间生产必要数量得市场急需产品（或下道工序急需得产品）;益，即所有经营活动都要有益有效,具有经济性。精益生产就是当前工业界最佳得一种生产组织体系与方式。 精益生产既就是一种以最大限度地减少企业生产所占用得资源与降低企业管理与运营成本为主要目标得生产方式，同时它又就是一种理念,一种文化。实施精益生产就就是决心追求完美得历程，也就是追求卓越得过程，它就是支撑个人与企业生命得一种精神力量，也就是在永无止境得学习过程中获得自我满足得一种境界。其目标就是精益求精，尽善尽美，永无止境得追求七个零得终极目标. 二、精益生产得四个特点 大部分得企业都已经认识到了精益生产对企业得一个重要性，当然精益生产管理企业也就是一样得，精益生产在一定得程度上会让企业得生产效率提高，同时还可以在一定得程度上增强企业得自己得竞争能力,但就是虽然很多得企业都想实行精益管理，但就是却没有真正得明白精益生产得一个特点,那么精益生产管理有什么特点呢? 1、消除一切浪费,追求精益求精 精益生产得特点就是消除一切浪费，追求精益求精与不断改善.去掉生产环节中一切无用得东西,每个工人及其岗位得安排原则就是必须增值,撤除一切不增值得岗位。精简就是它得核心,精简产品开发设计、生产、管理中一切不产生附加值得工作,旨在以最优品质、最低成本与最高效率对市场需求作出最迅速得响应。 2、强调人得作用，发挥人得潜力 精益生产方式把工作任务与责任最大限度地转移到直接为产品增值得工人身上。而且任务分到小组,由小组内得工人协作承担。为此，要求工人精通多种工作,减少不直接增值得工人,并加大工人对生产得自主权。当生产线发生故障,工人有权自主决定停机，查找原因，做出决策。小组协同工作使工人工作得范围扩大,激发了工人对工作得兴趣与创新精神，更有利于精益生产得推行。 ３、零浪费目标 库存就是”祸根”:高库存就是大量生产方式得特征之一。由于设备运行得不稳定、工序安排得不合理、较高得废品率与生产得不均衡等原因，常常出现供货不及时得现象,库存被瞧作就是必不可少得"缓冲剂＂。但精益生产则认为库存就是企业得"祸害＂，其主要理由就是：①库存提高了经营得成本;②库存掩盖了企业得问题。 生产中得无效劳动与提前进入库存得过剩劳动都就是浪费。为杜绝这些浪费，精益生产方式要求毫不留情地撤掉不直接为产品增值得环节与工作岗位。 4、追求完美，永不满足 精益生产方式则把”无止境地追求完美＂作为经营目标，追求在产品质量、成本与服务方面得不断完善.这一思想就是区别于大量生产方式得重要特征，也就是精益生产走向成功得精神动力。准时化生产方式（JIT)与不断改进流程(ＣＩＰ)就是精益生产追求完美得思想体现。

数据挖掘概念与技术原书第版范明孟小峰绎课后习题修订稿

数据挖掘概念与技术原书第版范明孟小峰绎课 后习题 Document number【SA80SAB-SAA9SYT-SAATC-SA6UT-SA18】

（a）它是又一种广告宣传吗？ （b）它是一种从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用吗？ （c）我们提出了一种观点，说数据挖掘是数据库技术进化的结果。你认为数据挖掘也是机器学习研究进化的结果吗你能基于该学科的发展历史提出这一观点吗针对统计学和模式识别领域，做相同的事。 （d）当把数据挖掘看做知识发现过程时，描述数据挖掘所涉及的步骤。 答：简单地说，数据挖掘其实就是从大量的数据中发现有用的信息，它是从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。数据挖掘不是一种广告宣传，而是身处在信息时代数据如此庞大的今天，我们对由海量的数据转化为有用信息的迫切需要，所以它是信息技术自然进化的结果，而不是一种广告宣传。 数据挖掘也不是一种从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用，它涉及到了很多领域的技术，比如统计学、机器学习、模式识别、数据库和数据仓库、信息检索、可视化、神经网络、高性能计算、算法以及许多应用领域的大量技术。 数据挖掘起始于20世纪下半叶，是在当时多个学科发展的基础上发展起来的。随着数据库技术的发展应用，数据的积累不断膨胀，导致简单的查询和统计已经无法满足企业的商业需求，所以急需一种新型的技术去获取有用的信息，当时计算机

领域的人工智能也取得了巨大进展，进入了机器学习的阶段，人们就将两者结合起来，用数据库管理系统存储数据，用计算机分析数据，这两者的结合就促就以这一门新兴的学科，所以数据挖掘不是机器学习研究进化的结果，而是结合了机器学。 数据挖掘的步骤包括：（1）数据收集；（2）数据清洗、脱敏；（3）数据存储；（4）数据分析；（5）数据可视化。 1.2数据仓库与数据库有何不同他们有哪相似之处 答：数据库是按照数据结构来组织、和管理数据的仓库，它是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的的特点、是与应用程序彼此独立的数据集合。 数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 不同处：（1）数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。 （2）数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。 （3）数据库设计是尽量避免冗余，数据仓库在设计是有意引入冗余。 （4）数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。 相似处：两者都是数据的集合。

精益生产10大工具

精益生产的十大工具 1、准时化生产(JIT) 准时生产方式是起源于日本丰田汽车公司，其基本思想是“只在需要的时候，按需要的量生产所需的产品”。这种生产方式的核心是追求一种无库存的生产系统，或使库存达 到最小的生产系统。 2、单件流 JIT是精益生产的终极目标，它是通过不断消除浪费、降低库存、减少不良、缩短制 造周期时间等具体要求来实现的。单件流是帮助我们达到这一目标的关键手法之一。 3、看板管理(Kanban) 看板是可以作为交流厂内生产管理信息的手段。看板卡片包含相当多的信 息并且可以反复使用。常用的看板有两种：生产看板和运送看板。 4、零库存管理工厂的库存管理是供应链的一环，也是最基本的一环。就制造业而言，加强库 存管理，可缩短并逐步消除原材料、半成品、成品的滞留时间，减少无效作业和等待时间，防止 缺货，提高客户对“质量、成本、交期”三大要素的满意度。 5、全面生产维护(TPM) 以全员参与的方式，创建设计优良的设备系统，提高现有设备的利用率，实现安全性和高质量，防止故障发生，从而使企业达到降低成本和全面生产效率的提高。 6、 运用价值流图来识别浪费生产过程中到处充斥着惊人的浪费现象，价值流图(ValueStreamMapping)是实施精益系统、消除过程浪费的基础与关键点。 7、生产线平衡设计由于流水线布局不合理导致生产工人无谓地移动，从而降低生产效率;由于 动作安排不合理、工艺路线不合理，导致工人三番五次地拿起或放下工件。 8、拉系统与补充拉系统所谓拉动生产是以看板管理为手段，采用“取料制”即后道工序根据“市场”需要进行生产，对本工序在制品短缺的量从前道工序取相同的在制品量，从而形成全过 程的拉动控制系统，绝不多生产一件产品。JIT需要以拉动生产为基础，而拉系统操作是精益生产的典型特征。精益追求的零库存，主要通过拉系统的作业方式实现的。 9、降低设置时间(SetupReduction) 为了使停线等待浪费减为最少，缩短设置时间的过程 就是逐步去除和减少所有的非增值作业，并将其转变为非停线时间完成的过程。精益生产是通过 不断消除浪费、降低库存、减少不良、缩短制造周期时间等具体要求来实现的，降低设置时间是 帮助我们达到这一目标的关键手法之一。 10、持续改善(Kaizen) 当开始精确地确定价值，识别价值流，使为特定产品创造的价值的各个步 骤连续流动起来，并让客户从企业拉动价值时，奇迹就开始出现了。（以上信息内容由维格管 理教育集团编辑部收集整理，如需转载，请注明出处。） 精益生产专家们的十大改善工具 ?浏览：8115 ?| ?更新：2013-05-21 17:54 ?精益管理专家们的十大改善工具

专家系统研究现状与展望_20073195414523

专家系统研究现状与展望 杨兴1，朱大奇1，桑庆兵1，史慧 2 (1.江南大学控制科学与工程研究中心,无锡 214122； 2.北京航天测控技术公司故障诊断技术部,北京 100830) 摘要：回顾了专家系统发展的历史和现状，对目前比较成熟的专家系统模型进行分析，指出各自的特点和局限性。最后对专家系统的热点进行展望和对新型专家系统的介绍。 关键词：专家系统；知识获取；数据挖掘；多Agent系统；人工神经网络 0 引言 近三十年来人工智能（Artificial Intelligence，AI）获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果。作为人工智能一个重要分支的专家系统（Expert System，ES）[1]是在20世纪60年代初期产生和发展起来的一门新兴的应用科学，而且正随着计算机技术的不断发展而日臻完善和成熟。1982年美国斯坦福大学教授费根鲍姆给出了专家系统的定义：“专家系统是一种智能的计算机程序，这种程序使用知识与推理过程，求解那些需要杰出人物的专门知识才能求解的复杂问题。” 一般认为，专家系统就是应用于某一专门领域，由知识工程师通过知识获取手段，将领域专家解决特定领域的知识，采用某种知识表示方法编辑或自动生成某种特定表示形式，存放在知识库中，然后用户通过人机接口输入信息、数据或命令，运用推理机构控制知识库及整个系统，能像专家一样解决困难的和复杂的实际问题的计算机（软件）系统。 专家系统有三个特点，即：启发性，能运用专家的知识和经验进行推理和判断；透明性，能解决本身的推理过程，能回答用户提出的问题；灵活性，能不断地增长知识，修改原有的知识。 1 专家系统的产生与发展 专家系统按其发展过程大致可分为三个阶段[2~4]：初创期(1971年前)，成熟期(1972—1977年)，发展期(1978年至今)。 1.1 初创期 人工智能早期工作都是学术性的，其程序都是用来开发游戏的。尽管这些努力产生了如国际象棋、跳棋等有趣的游戏[5]，但其真实目的在于计算机编码加入人的推理能力，以达到更好的理解。在这阶段的另一个重要领域是计算逻辑。1957年诞生了第一个自动定理证明程序，称为逻辑理论家。20世纪60年代初，人工智能研究者便集中精力开发通用的方法和技术，通过研究一般的方法来改变知识的表示和搜索，并且使用它们来建立专用程序。到了60年代中期，知识在智能行为中的地位受到了研究者的重视，这就为以专门知识

《数据挖掘》课程教学大纲

《数据挖掘》课程教学大纲 一、《数据挖掘》课程说明 （一）课程代码:14132007 （二）课程英文名称：Data Mining （三）开课对象：计算机与信息管理及其相关专业 （四）课程性质： 数据挖掘是信息与计算科学专业的专业课程，本课程以数据挖掘为主要内容，讲述实现数据挖掘的各主要功能、挖掘算法和应用，并通过对实际数据的分析更加深入地理解常用的数据挖掘模型。掌握大型数据挖掘软件SAS Enterprise Miner的使用，培养学生数据分析和处理的能力。先修课程：《数据库原理》、《概率论与数理统计》、《SAS软件基础》。 （五）教学目的： 通过《数据挖掘》课程的教学，使学生理解数据挖掘的基本概念和方法，学习和掌握SAS Enterprise Miner中的数据挖掘方法。学生能够借助SAS Enterprise Miner软件工具进行具体数据的挖掘分析。 （六）教学内容： 本课程主要学习的内容包括数据预处理、分类与预测、聚类分析等内容。 （七）教学时数 课程学时：48 学分：3 （八）教学方式 以多媒体教学手段为主要形式的课堂教学 （九）考核方式和成绩记载说明 考核方式笔试加上机大作业，严格考核学生出勤情况，达到学籍管理规定的旷课量取消考试资格。综合成绩根据平时成绩和期末成绩评定，平时成绩占40% ，期末成绩占60% 。 二、讲授大纲与各章的基本要求 第一章数据挖掘导论 教学要点： 1、熟悉数据挖掘的基本概念和功能

2、了解数据挖掘的系统分类 教学时数：8学时 教学内容： 第一节数据挖掘发展概述 1、功能介绍 2、基本应用概述 第二节数据挖掘功能 1、概念描述：定性与对比 2、关联分析 3、分类与预测 4、聚类分析 5、异类分析 6、演化分析 第三节数据挖掘系统 1、系统分类 2、系统应用 3、数据挖掘在医学信息系统和社会保险领域的应用考核要求： 1、数据挖掘发展概述 1.1功能和基本应用概述（识记） 2、数据挖掘功能 2.1概念描述（识记） 2.2关联分析（领会） 2.3分类与预测 (领会） 2.4聚类分析 (领会） 2.5异类分析 (领会） 2.6演化分析 (领会） 3、数据挖掘系统（应用） 第二章数据预处理 教学要点： 1.了解数据预处理的重要性 2.熟悉数据预处理的方法 教学时数：6学时 教学内容： 第一节数据清洗 1、噪声数据处理

精益生产管理工具应用课程大纲

精益生产管理工具应用课程大纲 简介：精益生产（LeanProduction,简称LP）是因为日本汽车业本世纪在世界崛起，美国麻省理工学院根据其在“国际汽车项目”研究中，基于对日本丰田生产式（ToyotaProductionSystem）的研究与总结，以及对美国汽车工业的反思与总结，提出的一种生产管理法。 开课；课程时长：11天 适合对象： 企业高层管理人员、中层干部、部门经理、部门主管、基层主管等； 课程介绍 【课程背景】 精益生产（LeanProduction,简称LP）是因为日本汽车业本世纪在世界崛起，美国麻省理工学院根据其在“国际汽车项目”研究中，基于对日本丰田生产式（ToyotaProductionSystem）的研究与总结，以及对美国汽车工业的反思与总结，提出的一种生产管理法。 【沙盘演练】 注：可以根据报名客户的具体情况和具体要求做相应的改动。 【授课式】 理论讲授40％、实战演练35％、案例讨论、经验分享、答疑10％，讲师互动相辅而成 【课程容】 主题一：精益生产体系 1.为什么要推行精益生产 2.精益生产体系认识

3.中国企业实施精益生产的障碍 主题二：精益生产工具之一：5S管理 1.现代企业5S推行误区 2.现代5S活动推行步骤 3.现代5S活动的开展实战指导 4.实例分享:5S推行图片展示 主题三：精益生产工具之二：现场定置管理 1.建立地址系统 定置管理3要素与定置状态 2.现代定置实施原则 3.定置画线秘笈 4.三要点和三定认识 5.定置容的几项原则 主题四：精益生产工具之三：问题分析5Y法应用 1.认识信息和原因 2.找问题根源 3.实例分享:杰佛逊纪念大厦的墙面保护计划 4.5y分析演练--为活塞动作迟缓 5.其他常用找问题与系统解决的法了解 主题五：精益生产工具之四：精益设备的TPM活动 1.如计划和实施TPM工作 2.自主保全TPM与零故障 3.实例分享:照片欣赏 4.精益设备的选择 主题六：精益生产工具之五：PDCA管理循环与ECRS法 1.PDCA管理循环了解与应用 2.ECRS法了解与应用 主题七：精益生产工具之六：流程式布局 1.U型生产线与单件流 2.流线化生产的设计原则、要点