决策学派实例？

一、决策学派实例？

决策学派是管理学中的一个重要学派，它研究和探讨决策过程、决策方法和决策行为。以下是一些决策学派的实例：

1. 决策理论学派：决策理论学派是以统计学和行为科学为基础的管理学派。代表人物包括赫伯特·西蒙和詹姆斯·马奇。他们提出了许多决策模型和方法，如决策树、边际效益分析和满意度理论等。

2. 社会系统学派：社会系统学派将决策过程置于社会系统的背景下进行研究。它吸收了行为科学和系统论的观点，并运用电子计算机技术和统筹学的方法。这一学派关注决策的社会影响和系统性。

3. 管理过程学派：管理过程学派强调决策在管理中的重要性。它认为管理过程就是一个完整的决策过程，即决策贯穿于管理的全过程。这一学派分析了决策过程中的组织影响和决策原理。

这些学派在管理学领域中对决策过程和方法进行了深入研究，为组织和个人的决策提供了理论基础和实践指导。

二、大数据决策的数据是？

决策的数据是精准的科学数据，大数据是科学决策的重要工具，是高精度对未来进行预测的手段，数据是记录人类行为的工具。靠大数据技术对未来做一个预测和参考是人类发展的成果。但是，人类的沟通和交流不该因为大数据技术而遭弃，而过于依赖大数据的预测和推理，放弃人际沟通过程，必然产生人际沟通的弱化，进而影响到人的自由意志。

三、大数据决策依据？

依据一：相信数据决策 大数据专案其实是披着科技皮的企业管理议题，善用数据解决问题，找到商机的人，可以借此改变企业的DNA。在开始用大数据前，最关键的一件事就是掌管企业的人要先对大数据有正确认知。大数据不是铁口直断，也不是神话，它就是一种新工具和思维，用对了，大数据可能帮助企业发现以往不曾注意的商机，帮助企业提升竞争力;若用错了，大数据就像是个无止尽的钱坑，投资大笔金额却没有成效。因此贯穿所有大数据策略的关键第一步，就是企业主需对大数据有正确认知。

依据二：问对问题，事情解决一半 有了企业主的支持，接下来要遵守的第二个原则就是：企业现在有什么迫切需要解决的问题?这个问题若解决了，可以带来多大的效益?很多企业对于大数据没什么想法，以为只要导入大数据就宛如神功护体，势如破竹，却忽略很多时候，有些问题搞不好根本不需要用大数据解决。

依据三：盘点企业内部数据成熟度 问对问题之后，接着企业应开始检视自己手边握有多少「黄金」?有多少数据可以用?平常有搜集数据的管道和习惯吗?不同部门之间的数据可以相容吗?如果现在数据不够用，要怎么获得新的数据?而且不同产业搜集数据的策略和目的也都不尽相同。依据四：成立高层级资料团队 。当大数据已成为企业决策的重要依据，大数据就已不是单纯的IT专案了，而是公司的核心战略，因此若企业已决定要做大数据，设立层级够高的大数据统筹单位是必须的。

依据五：跨部门合作，其利断金

成立专门的大数据单位还不够，大数据是解决商业问题的工具之一，只有技术人员却没有其他部门的参与，大数据专案要成功是凶多吉少。

四、c4.5决策树剪枝算法实例？

C4.5算法是在ID3算法的基础上采用信息增益率的方法选择测试属性。 ID3算法和C4.5算法虽然在对训练样本集的学习中可以尽可能多地挖掘信息，但其生成的决策树分支较大，规模较大。

为了简化决策树的规模，提高生成决策树的效率，又出现了根据GINI系数来选择测试属性的决策树算法CART。

CART算法采用一种二分递归分割的技术，与基于信息熵的算法不同，CART算法对每次样本集的划分计算GINI系数，GINI系数，GINI系数越小则划分越合理。

CART算法总是将当前样本集分割为两个子样本集，使得生成的决策树的每个非叶结点都只有两个分枝。因此CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。

五、什么是数据库实例名，怎么查看数据实例名？

数据库实例名是指在一个服务器中运行的一组数据库进程的集合，每个实例有一个唯一的名称。数据库实例可以包含一个或多个数据库。

在Oracle数据库中，可以使用以下方法查看当前的数据库实例名：

1. 通过命令行：

在Windows平台上，打开命令提示符，输入以下命令：

```

echo %ORACLE_SID%

```

在Unix/Linux平台上，打开终端窗口，输入以下命令：

```

echo $ORACLE_SID

```

2. 通过SQL*Plus:

以系统管理员身份登录SQL*Plus，输入以下命令：

```

SELECT INSTANCE_NAME FROM V$INSTANCE;

```

以上两种方法都可以查看当前数据库实例的名称。

六、数据字典实例详解？

数据字典是一种用户可以访问的记录数据库和应用程序元数据的目录。

主动数据字典是指在对数据库或应用程序结构进行修改时，其内容可以由DBMS自动更新的数据字典。

被动数据字典是指修改时必须手工更新其内容的数据字典。

数据字典是对于数据模型中的数据对象或者项目的描述的集合，这样做有利于程序员和其他需要参考的人。

分析一个用户交换的对象系统的第一步就是去辨别每一个对象，以及它与其他对象之间的关系。

这个过程称为数据建模，结果产生一个对象关系图。

当每个数据对象和项目都给出了一个描述性的名字之后，它的关系再进行描述，然后再描述数据的类型，列出所有可能预先定义的数值，以及提供简单的文字性描述。

这个集合被组织成书的形式用来参考，就叫做数据字典。

七、大数据财务决策是什么？

大数据与财务决策是基于云计算平台，将通过互联网、物联网、移动互联网、社会化网络采集到的企业及其相关数据部门的各类数据，经过大数据处理和操作数据仓储（ODS）、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘 / 数据仓库（DM/DW）等数据分析后，得到以企业为核心的相关数据部门的偏好信息，通过高级分析、商业智能、可视发现等决策处理后，为企业的成本费用、筹资、投资、资金管理等财务决策提供支撑。

八、oracle数据同步到redis实例？

可以使用oracle中的row_scn,，从oracle中读出的row_scn和redis中保存的相比，如果大于redis中的就更新redis，如果oracle数据更新，重新从oracle中读一遍出来。

九、生活中大数据实例？

生活中有许多大数据实例。例如，社交媒体平台收集和分析用户的行为数据，以提供个性化的推荐和广告。

智能家居设备通过收集和分析用户的使用习惯和偏好，提供智能化的家居体验。

医疗领域利用大数据分析患者的病历和基因数据，提供个性化的诊断和治疗方案。

交通运输部门利用大数据分析交通流量和行驶模式，优化交通规划和减少拥堵。

电商平台通过分析用户的购买历史和行为数据，提供个性化的推荐和营销策略。这些都是生活中常见的大数据实例，它们改善了我们的生活质量和效率。

十、kettle处理大数据实例？

Pentaho Data Integration（PDI）是一个以工作流为核心的数据集成平台，它允许通过图形化界面，以拖拽的形式来设计数据的 ETL 过程，而 kettle 是 PDI 的开源版本。

Kettle 可以从各种数据源抽取数据，转换数据，然后将数据加载到各种目标，如关系型数据库、文件、数据仓库等。以下是使用 Kettle 处理大数据的一个实例：

1. 数据源：从 HDFS 上的一个文本文件中抽取数据。

2. 转换：使用 Kettle 中的“Text file input”转换组件读取文本文件中的数据，并使用“Excel output”转换组件将数据写入到 Excel 文件中。

3. 目标：将数据加载到 Hive 数据仓库中。

4. 工作流：使用 Kettle 中的“Job”组件将各个组件连接起来，形成一个工作流。

5. 运行：在 Kettle 客户端运行工作流，完成数据的处理。

这只是一个简单的示例，实际的大数据处理可能会更加复杂，需要使用到更多的组件和功能。