
- •43. Информационные технологии и информационные процессы. Особенности использования в коммерческой деятельности.
- •44. Основные принципы, политика и организация ит в кд.
- •45. Основные свойства ит, информационная безопасность кд.
- •46. Основные методы информационных технологий и системы коммерческой информации.
- •47. Эффективность ит в кд.
- •48. АрМы специалистов в коммерции и логистике.
- •49. Структуры экспертных систем в коммерции и логистике.
- •50. Методы сетевого моделирования в кд.
- •51. Информационные технологии сегментации рынков в экспертных системах.
- •52.Прогнозирование развития систем коммерческой информации.
- •53. Применение информационных технологий на основе искусственных нейронных сетей для сппр в кд.
- •54. Интегрированные информационные системы в кд: структура и виды информации.
53. Применение информационных технологий на основе искусственных нейронных сетей для сппр в кд.
Актуальность выбора метода нейронных сетей очевидна, поскольку в последние 10 лет идет активное развитие аналитических систем нового типа. В их основе - технологии искусственного интеллекта. Наиболее популярными и проверенными из этих технологий являются нейронные сети. Нейронные сети в каком-то смысле имитация мозга, поэтому с их помощью успешно решаются разнообразные "нечеткие" задачи - выявление закономерностей, классификация, прогнозирование.
С помощью нейронных сетей маркетологи могут осуществить:
1. Анализ потребительского рынка: нейрокомпьютер осуществляет поиск оптимального сегмента потребительского рынка для данного товара.
2.Прогнозирование объема продаж и управление закупками: прогноз спроса клиентов и дохода компании, чтобы осуществлять оптимальное управление закупками.
3.Управление ценами и производством: планирование цен и затрат, основанное на нейросети с использованием генетических алгоритмов.
4.Исследование факторов спроса: выявление сложных зависимостей между факторами спроса, прогнозирование поведения потребителей при изменении маркетинговой политики, выявление наиболее значимых факторов и оптимальных стратегий рекламы.
Примеры успешного использования нейросетевых технологий для построения эффективной маркетинговой политики:
Маркетинговая кампания "Tango Orange Man", организованная английским производителем безалкогольных напитков, компанией Britvic Soft Drinks совместно с фирмой Neural Technologies.
Исследование предпочтений потребителей различных сортов пива в зависимости от их возраста, дохода, семейного положения и других параметров, проведенное фирмой Neural Technologies.
Сложные нейронные сети обладают, как правило, и большими вычислительными способностями. Такие многослойные сетиобладают большими возможностями, чем однослойные, и в последние годы были разработаны алгоритмы для их обучения. Многослойные сети могут образовываться каскадами слоев. Выход одного слоя является входом для последующего слоя. Подобная сеть показана на рис. 1, она изображена со всеми соединениями.
Рис.1. Многослойная нейронная сеть
Среди всех интересных свойств искусственных нейронных сетей ни одно не захватывает так воображения, как их способность к обучению.
Сеть обучается, чтобы для некоторого множества входов давать желаемое (или, по крайней мере, сообразное с ним) множество выходов. Каждое такое входное (или выходное) множество рассматривается как вектор.
Обучение осуществляется путем последовательного предъявления входных векторов с одновременной подстройкой весов в соответствии с определенной целью. В процессе обучения веса сети постепенно становятся такими, чтобы каждый входной вектор вырабатывал выходной вектор.
54. Интегрированные информационные системы в кд: структура и виды информации.
Интеграцияс точки зрения ИТ- это объединение моделей внешней и внутренней среды, имеющих общую информационную границу. При этом, за счёт этого объединения возникает новая модель внутренней среды, затем формируется новая модель внешней среды и образуется новая информационная граница. (Информационная граница- это совокупность данных моделей внешней и внутренней среды, попарно связанных одним и тем же граничным элементом объекта или процесса КД.)
Процесс интеграции направлен на то, чтобы уменьшить ошибку (отклонение) данных на информационной границе. Например, если покупатель и продавец используют интеграцию, то это означает, что они получают возможность больше знать друг о друге и сблизить свои гомоморфные и изоморфные модели. Но даже если представить себе продавца и покупателя (потребителя) в одном физическом лице, его модели на стадии производства и потребления товара могут отличаться, что приведёт к ошибке на внутренней информационной границе, т.е. сам человек изменяет свои представления об объекте (процессе) в различные периоды своей деятельности.
А теперь о видах и структуре информации:
Необходимаякоммерческая информация- это информация, без которой невозможно достижение целей данной коммерческой деятельности.
Запрошеннаякоммерческая информация- это информация, которая считается необходимой теми, кто осуществляет данную коммерческую деятельность.
Полученнаякоммерческая информация- это информация, находящаяся в распоряжении тех, кто осуществляет коммерческую деятельность.
Определить необходимую информацию не всегда возможно. Поэтому можно говорить о последовательном приближении к такой информации. В этом смысле запрошенная информация может являться первым приближением к необходимой. Полученная информация не всегда соответствует запрошенной, поскольку запрошенные данные могут быть не найдены. Кроме того, может быть получена информация, которая не соответствует запрошенной, но может частично стать необходимой при последующих приближениях.
На рисунке представлена схема взаимосвязи этих трёх групп информации. Ошибка, возникающая за счёт неточного выбора модели сбора и обработки данных, характеризуется величиной несовпадающих частей областей 2 и 3. На самом деле реальная ошибка соответствует величине несовпадающих частей областей 2 и 3 внутри области 1. Учитывая, что область 1 неизвестна и может быть вообще её не существует, выводы относительно приближения к необходимой информации приходится делать по приближенной ошибке. Задачей информационных технологий является уменьшение реальной ошибки за счёт сближения областей 1, 2, 3.
Релевантная информация- это обработанная с целью выбора необходимой её части из полученной для коммерческой деятельности. Путём дальнейшей обработки эта информация действительно может стать необходимой, что на рисунке соответствует заштрихованному участку.
Нерелевантнаяинформация- это полученная, но не обработанная информация. Областьнерелевантнойинформацииделится на две части:
Первая- соответствует информации, которая может стать релевантной за счёт применения информационных технологий. На рисунке это область 3, входящая в область 1 за исключением заштрихованной части.
Вторая- соответствует иррелевантной, т.е. ненужной, посторонней и даже может быть вредной информацией. На рисунке это область 3, не входящая в область 1.
О релевантной информации, используемой в коммерческой деятельности свидетельствует положительное отношение покупателей к товарам, производимым и реализуемым с использованием этой информации. Поэтому иррелевантная информация может превращаться в необходимую, а релевантная в иррелевантную.