Stephanie put together a team of an

Stephanie put together a team of analysts and started

formulating areas to investigate. One member of the team,

Dot Frank, worked closely with Sharon’s analyst, Phil

Abrams, to establish the accuracy of the forecasting

model. Amy Lazbin, on Stephanie’s team, looked into

databases of operational data available internally and eco-
nomic data available through subscription services. The

latter data focused on the auto rental, automobile, and

general economic areas. The analysis team initially set the

data mining tools on automatic to establish relationships

in the data. For the most part,Amy was able to verify most

of the relationships and assumptions that were already in

the forecasting models and the RMS. Nothing new

popped up from the artificial neural networks, clustering

analysis algorithms, and statistical regression models. The

pricing model and the forecasting models were all right,

though there were some new fluctuations, and the errors

were higher when the team looked into how well they had

performed over the past two months as this new problem

arose. The team noticed that the neural networks outper-
formed the regression-based systems a bit, so they set up

an information system and marketing group to look into

how they could improve the regression-based models with

neural networks. (This was a new opportunity, which led

them to return to the intelligence phase with a new set of

issues.)

Stephanie was puzzled. She met with Michael two days

later to discuss what she was going to do next. She also

invited the marketing team and the IS team to each send

someone to the meeting. Phil Abrams and Marina Laksey

(from IS) joined the team at this point. The meeting was

held in the electronic meeting center (EMC), where they

would be able to analyze data and use the group support

system (GSS). Here’s how the meeting went:

STEPHANIE: Thank you all for coming today. As you

know, we are working hard on the problem—or rather

the symptoms—to try to get to the heart of the prob-
lem. Data mining tools helped a bit, but there is some-
thing fundamentally wrong, and we have yet to find it.

Any ideas?

Kết quả (Việt) 1:

Stephanie đặt cùng một nhóm các nhà phân tích và bắt đầuxây dựng khu vực để điều tra. Một thành viên của đội tuyển,Dot Frank, đã làm việc chặt chẽ với các nhà phân tích của Sharon, PhilAbrams, để thiết lập tính chính xác của các dự báoMô hình. Amy Lazbin, Stephanie đội, nhìn vàocơ sở dữ liệu hoạt động dữ liệu có sẵn trong nội bộ và eco -nomic dữ liệu có sẵn thông qua dịch vụ thuê bao. Cácsau dữ liệu tập trung vào thuê tự động, ô tô, vàkhu vực kinh tế nói chung. Nhóm phân tích ban đầu thiết lập cáccông cụ khai thác dữ liệu về tự động thiết lập mối quan hệtrong dữ liệu. Hầu hết các phần, Amy đã có thể xác minh nhấtmối quan hệ và giả định rằng đãCác mô hình dự báo và RMS. Không có gì mớipopped lên từ mạng nơ-ron nhân tạo, clusteringphân tích các thuật toán, và các mô hình hồi qui thống kê. Cácgiá cả mô hình và dự báo các mô hình đã tất cả các quyền,mặc dù đã có một số biến động mới, và các lỗiđã cao hơn khi đội nhìn vào như thế nào họ cóthực hiện trong hai tháng qua là vấn đề mới nàyphát sinh. Nhóm nghiên cứu nhận thấy rằng các mạng nơ-ron outper -thành lập các hồi quy dựa trên hệ thống một chút, do đó, họ thiết lậpmột nhóm thông tin hệ thống và tiếp thị để xem xétlàm thế nào họ có thể cải thiện các mô hình hồi qui trên vớimạng nơ-ron. (Đây là một cơ hội mới, lãnh đạo "họ để trở về giai đoạn trí thông minh với một tập mới củaCác vấn đề.)Stephanie là hoang mang. Cô đã gặp gỡ với Michael hai ngàysau đó để thảo luận về những gì cô sẽ làm gì tiếp theo. Cô ấy cũngmời tham gia đội ngũ tiếp thị và nhóm IS gửi mỗimột ai đó để cuộc họp. Phil Abrams và Marina Laksey(từ IS) gia nhập đội bóng vào thời điểm này. Cuộc họp đãtổ chức tại Trung tâm điện tử họp (EMC), nơi họsẽ có thể phân tích dữ liệu và sử dụng các nhóm hỗ trợHệ thống (GSS). Dưới đây là cách các cuộc họp đã đi:STEPHANIE: Cám ơn tất cả cho đến ngày nay. Như bạnbiết, chúng tôi đang làm việc chăm chỉ trên các vấn đề-hay đúng hơnCác triệu chứng-cố gắng để có được trái tim của prob -Lem. Công cụ khai thác dữ liệu giúp một chút, nhưng có một số-về cơ bản có điều sai, và chúng tôi vẫn chưa tìm thấy nó.Bất cứ ý tưởng?

Kết quả (Việt) 2:

Stephanie đặt cùng một đội ngũ các nhà phân tích và bắt đầu

xây dựng các khu vực để điều tra. Một thành viên của đội bóng,

Dot Frank, đã làm việc chặt chẽ với các nhà phân tích của Sharon, Phil

Abrams, để thiết lập độ chính xác của dự báo

mô hình. Amy Lazbin, trong đội của Stephanie, nhìn vào

cơ sở dữ liệu của dữ liệu hoạt động có sẵn trong nội bộ và sinh thái
dữ liệu kinh có sẵn thông qua dịch vụ thuê bao. Các

dữ liệu sau này tập trung vào việc cho thuê ô tô, ô tô, và

các lĩnh vực kinh tế nói chung. Nhóm nghiên cứu phân tích ban đầu thiết lập các

công cụ khai thác dữ liệu về tự động thiết lập các mối quan hệ

trong dữ liệu. Đối với hầu hết các phần, Amy đã có thể xác minh hầu hết

các mối quan hệ và giả định là đã có trong

các mô hình dự báo và RMS. Không có gì mới

nhô lên từ mạng nhân tạo thần kinh, clustering

thuật toán phân tích, và các mô hình hồi quy thống kê. Các

mô hình định giá và các mô hình dự báo đều đúng,

mặc dù đã có một số biến động mới, và các sai sót

cao hơn khi các đội nhìn vào như thế nào họ đã

thực hiện trong hai tháng vừa qua khi vấn đề này mới

nảy sinh. Nhóm nghiên cứu nhận thấy rằng các mạng lưới thần kinh vượt trội so với
hình thành các hệ thống hồi quy dựa trên một chút, do đó, họ thiết lập

một hệ thống thông tin và tiếp thị nhóm để xem xét

làm thế nào họ có thể cải thiện các mô hình hồi quy với

các mạng thần kinh. (Đây là một cơ hội mới, dẫn

họ trở lại giai đoạn thông minh với một tập mới của

các vấn đề.)

Stephanie bối rối. Cô đã gặp Michael hai ngày

sau đó để thảo luận về những gì cô sẽ làm gì tiếp theo. Cô cũng

đã mời đội ngũ tiếp thị và đội IS từng gửi

một người nào đó đến cuộc họp. Phil Abrams và Marina Laksey

(IS) gia nhập đội vào thời điểm này. Cuộc họp được

tổ chức tại trung tâm hội nghị điện tử (EMC), nơi họ

sẽ có thể phân tích dữ liệu và sử dụng sự hỗ trợ nhóm

hệ thống (GSS). Dưới đây là cách cuộc họp đã đi:

STEPHANIE: Cảm ơn tất cả các bạn đã tới đây hôm nay. Như bạn

biết, chúng tôi đang làm việc chăm chỉ trên các vấn đề hay đúng hơn là

các triệu chứng để cố gắng để có được trái tim của prob-
lem. Công cụ khai thác dữ liệu giúp một chút, nhưng có đôi khi
điều sai lầm cơ bản, và chúng tôi vẫn chưa tìm thấy nó.

Bất cứ ý tưởng?