discussion methodologies dan technologies

DISCUSSION METHODOLOGIES DAN TECHNOLOGIES

Keuntungan perusahaan dalm setiap periode. Pada grafik Goal Seek adalah satu kesatuan dengan "Target grafis" di Icon bar. Drag dan drop Goal variabel Profit dan Bagaimana dengan pendapatan seorang Profesional lihat pada grafik (nomor 1 Gambar 3-18). Buat grafik garis terpisah akan terlihat Jika dengan variabel. Dengan tujuan untuk meningkatkan keuntungan sekitar $ 150.000 dan itu lebih ringan dengan garis tersebut untuk mendapatkan keuntungan. Pada bagan lain menunjukkan bagaimana jika variabel perlu berubah dalam mencapai tujuan keuntungan. Garis warna yang lebih terang adalah kasus yang mendasar.

Sebelum meninggalkan bagian dari tutorial ini, hal yang lebih penting adalah menjelaskan grafik analisis risiko. Dalam membuat analisis risiko grafik drag and drop ikon analisis risiko ke dalam kerangka (berbentuk kurva lonceng). Di sini kita drag and drop untuk mendapatkan Variabel Profit ini ke dalam grafik, Setiap variabel Goal dapat digunakan, tetapi hanya satu variabel yang dapat digunakan pada satu waktu yang sama. Dalam ujian kami sebagai pengguna telah memilih apa yang diinginkan dari literasi Monte Carlo (nomor 3, Gambar, 5, Standarnya adalah 500. Dengan cara mengklik tombol Simulasikan nomor 4, Gambar 3.19.)

Hasil pada Gambar 3.20 menunjukkan hasil 500 literasi untuk kuartal satu dari tahun 2011 dengan melihat kuartal lain, pindahkan ke kuartal lain. Dalam. contoh ini, kita ingin melihat interval kepercayaannya 95 persen. Kedepan ada. 2,5 persen yang dimasukkan ke masing-masing ujung dengan cara mengklik “kanan” dan "kiri" kotak teks dan penempatannya tiap 2,5. Hasilnya adalah bahwa kita memiliki alasan untuk percaya dengan keyakinan 95 persen bahwa keuntungan dalam kuartal ini antara $ 242.339.05 dan $255, 221,86. Catatan kiri dan kanan anak panah dari bar paling kanan kiri dan itu bisa meraih pindah ke mana pun ingin menunjukkan peluang persen menjadi lebih besar ataupun kurang dari nilai-nilai yang ditunjukkan,
Jenis bagan lain ditunjukkan pada Gambar 3-21, sebuah grafik Tree Variabel (lihat nomor 1) yang sangat berguna untuk dua tujuan. Salah satunya adalah untuk debugging (Apakah variabel itu terkait seperti yang diharapkan?). Tujuan lainnya adalah untuk dengan mudah menjelaskan kepada seseorang.

Bagian 1 Komputerisasi Pendukung Keputusan

Variabel apa yang mempengaruhi. Untuk membuat pohon grafik Variable kita tarik ikon Pohon Variabel, ke dalam drag pada variabel Goal (lihat nomor 2). Variabel Goal perlu disediakan, dan dalam hal ini Profit yang digunakan). Dengan mengklik tanda "+" untuk membuka semua hubungan (sudah dibuka dalam gambar ini). Tampilan ini adalah jelas dan dapat dimengerti untuk melihat bagaimana variable model terkait dengan keuntungan.

Dalam contoh ini, line chart telah terlihat pada Laba yang ditampilkan (lihat nomor 3) Pada titik ini fitur Perencana lab lain akan .terlihat telah tersedia sepanjang itu tidak dijelaskan. Perhatikan dua tombol yang disebut Goal Seek dan apa jika di bawah sudut kanan (lihat nomor 4) Dari drag dan drop titik data dalam tabel atau akan mengubah nilai-nilai yang ada dalam tabel, pengguna dapat mengedit persamaan langsung di jendela yang akan terbuka ketika salah satu dari ini diklik. Sebagai contoh, klik Bagaimana Jika tombol dan melihat jendela baru yang terbuka di bagian bawah layar pada Gambar 3 22 (lihat nomor 1). Bagaimana Jika variabel dapat dimasukkan ke jendela ini dari model garis atau langsung dari Pohon Variabel.

Dalam. kasus ini, kita tarik Penagihan Profesional Rate dari, Pohon Variabel dalam jendela (lihat nomor 2). Hal ini langsung ditampilkan sebagai profesional dengan! Penagihan Kate IN Billings Profesional = 1.400 FOR : 3. 1.500. penghitungan itu sekarang dapat diedit, Misal seperti mengubah 1.800 dan 1.500 sampai 1.600 (lihat nomor 3 Mengklik Lihat Hasil tombol (lihat nomor 4) menunjukkan bagaimana pengaruh ini pada garis Profit (lihat nomor 5) Tujuan metode melakukan Bagaimana Jika analisys lebih kuat daripada apa yang dijelaskan sebelumnya dalam tutorial ini. Carilah apa yang dilakukan dengan cara yang sama pada variabel Tujuan dan apa itu variabel.

Ringkasan Grafik Lab Perencanaan

Gambar.23 penghitungan grafik kunci dalam perencana laboratorium. Sebelum masuk ke penjelasan, adalah hal yang mungkin untuk menyesuaikan grafik. Perhatikan bahwa di sudut-kiri di samping nama jenis grafik adalah berbentuk O topi persegi terlihat seperti tombol. Dengan mengklik menjadikan pilihan yang tersedia. Pilihan jenis grafik, adalah warna yang cerah menunjukkan bar vertikal maupun horizontal, Juga pada ruang tidak akan digunakan di sini untuk menjelaskan setiap pilihan, tetapi bagaimana menggunakan tulisan ini harus cukup jelas

GARIS BAGAN: Grafik Garis dari data menunjukkan sebagai garis yang dipilih variabel. Line chart berguna untuk recogning tren atau outlier dalam time series masih. Apakah garis grafik memiliki garis yang lebih ringan pada sekitarnya, untuk membedakan dari Grafik Garis yang "normal". Periode waktu dalam sumbu horisontal, dan skala 'untuk variabel yang dipilih adalah sumbu vertikal. Secara default, masih jangka waktu yang ditampilkan ketika grafik pertama ditampilkan Namun, pengguna bisa ambil dan menarik keluar dari jendela setiap saat periode yang ditampilkan. Hanya mengambil label jangka waktu dan drag keluar, juga, pengguna dapat mengambil variabel apapun dan drag keluar garis yang hanya mengambil nama variabel dalam legenda atau garis di grafik dan drag keluar.

Top of Form

BAGAIMANA DENGAN GARIS BAGAN: Mirip dengan grafik line, Apa jika garis grafik grafik variabel yang dipilih untuk jangka waktu sebagai garis. Dalam. hal ini hanya Bagaimana Jika vaarable dapat dipilih. bagaimana jika line chart memungkinkan pengguna untuk membuat bagaimana jika skenario dengan menyeret titik data tunggal dalam grafik ke lev'el berbeda atau dengan menyeret seluruh baris.

TUJUAN MENCARI GARIS BAGAN: Goal Seek grafik grafik garis satu Goal variable yang dipilih. selain Goal tersedia. pengguna juga menyediakan. Bagaimana jika variabel dengan menyeret pilihan ke dalam area tertentu pada grafik. Sekarang, pengguna dapat mengatur nilai yang diinginkan untuk variabel Goal, dan program akan menentukan apa perubahan dalam Bagaimana Jika variabel yang diperlukan untuk mencapai tujuan ini,

GRAFIK BATANG: Seperti grafik garis, grafik batang menggambarkan nilai-nilai variabel Goal yang dipilih. Bagaimana Jika variabel untuk semua periode waktu. Waktu periode yang pada sumbu horisontal, dan skala yang dipilih masih berada di sumbu vertikal mati.

BAGAIMANA JIKA DENGAN GRAFIK BATANG: Jika grafik Batang hanya memungkinkan untuk variabel, Untuk mengubah nilai dari apa yang variabel, klik pada ujung atas bar untuk periode waktu dan memindahkannya ke tingkat yang diinginkan. Perhatikan bahwa hanya bagian berwarna lebih terang OFI bar dapat dipindahkan karena ini merupakan bagaimana jika kasus. Semakin gelap bagian tetap pada nilai yang sebenarnya untuk melayani sebagai titik acuan, Beberapa bar dapat dipindahkan pada satu waktu dengan Ctrl-klik atau Shift klik
TABLE table A memungkinkan pengguna untuk menampilkan du: untuk variabel yang dipilih. Daripada, drag¬ging dan menjatuhkan satu variabel pada suatu waktu, seluruh node dapat diseret di atas meja dan semua variabel dalam node akan ia ditampilkan. Hal ini juga berlaku untuk jenis grafik lainnya, tetapi jenis chaart lainnya ussualy hanya dapat berisi beberapa variabel. The tadle tidak memiliki kekhawatiran bahwa,

BAGAIMANA JIKA DENGAN TABLE: Bagaimana Jika tabel alternatif untuk Bagaimana Jika Grafik Batang dan Grafik Garist, Bentuk melakukan Bagaimana Jika analisis mungkin yang paling berguna. Dengan Bagaimana Jika tabel, pengguna dapat pin nilai point dan excact. Yang sulit adalah menyeret dan droping line chart atau bar pada area

TUJUAN MENCARI TABLE Goal Seek sebanding dengan Goal Seek bar chart dan line. Bentuk tabel ini sangat berguna ketika pengguna intends untuk memilih nilai yang pasti untuk apa jika variabel, yang tidak selalu mungkin sesuai dengan bar chart,
DAMPAK ANALISIS: Dengan Dampak Analisis, pengguna dapat menentukan dampak numerik bagaimana jika variabel yang dimiliki di Goul Variabel yang dipilih. Input adalah variabel Tujuan dan Bagaimana Jika variabel Menggunakan slider, pengguna dapat memilih persentase perubahan berlaku untuk semua Bagaimana Jika variabel. Dampak pada variabel Goal (persentase perubahan) akan ditampilkan. Dampak tersebut adalah untuk setiap Bagaimana Jika variabel, independen dari semua orang lain,

ANALISIS RISIKO ini chartas adalah dasar yang secara eksplisit mencerminkan risiko atau ketidak pastian dalam variabel output yang dipengaruhi oleh uncertainle input varables. Fungsi analisis dua risiko di laboratorium perencana adalah TRIRAND dan NORRAND

POHON VARIABLE Variabel Pohon menunjukkan ketergantungan variabel tujuan yang dipilih, yang berarti penggambaran hierarkis semua. Apa variabel yang memiliki dampak pada variabel Goal. Hal ini sangat berguna untuk mempercepat dan mempermudah melihat hubungan antara variables, seperti ketika debugging model.

GRAFIK PIE menunjukkan distribusi persentase beberapa variabel rata-rata di semua periode waktu,

CATATAN STICKY Catatan Sticky berguna untuk menempatkan catatan di mana saja di dashboard Cukup tarik catatan ke tempat yang diinginkan dan ketik teks. Hal ini dapat berguna untuk penjelasan data dan precentation. Sering Digunakan oleh Perencana Lab.

Komentar yang memungkinkan pengguna untuk memasukkan komentar menjadi model, itu. berguna untuk menambahkan komentar lain agar lebih jelas. Berikut ini adalah contoh sederhana:

Laju Pertumbuhan - 1,2, PXtEVXOUa » 1.02
tills IE berdasarkan apa yang tiave kita lihat di masa lalu tlis.
UNTUK Kata kunci FOR adalah cara pintas untuk mengulang nilai-nilai di periode waktu (collumns), Berikut ini adalah contoh yang khas;
Harga = 10, 12 UNTUK 2, 15
Ini berarti bahwa harga adalah $ 10 harga satu, kemudian $ I2 selama dua periode waktu, dan kemudian $ 15 untuk dua periode waktu yang tersisa.
Per Jam Biaya = 20, 22, 24 FOR 3
ini bisa saja ditulis sebagai
Per Jam Biaya = 10, 22, 34, 24, 24
Tapi kata adalah jalan pintas. Hal ini juga bisa ditulis hanya sebagai
Per Jam Biaya = 20, 22, 21
Karena 24 adalah istilah yang terakhir dalam persamaan, itu digunakan untuk semua periode waktu yang tersisa.

THRU Kata kunci Thru adalah jalan pintas untuk menunjuk satu nama variabel melalui nama variabel lain, Lihat penggunaannya dengan Sl'M kata kunci.
SUM Kata kunci SUM tidak hanya apa yang Anda harapkan itu sums angka. Berikut adalah :

Pendapatan dari produk A - 10
Pendapatan dari produk B - 15
Pendapatan dari produk C = 25
Pendapatan semua produk = SUM (pendapatan dari produk A THRU Pendapatan dari produk C)

TOTAL Kata kunci TOTAL lagi melakukan apa yang Anda harapkan itu total angka. Di Perencana Lab, TOTAL, kata kunci total nilai yang berhubungan dengan semua contoh nama varriable dalam model atau dalam kisaran node uf dalam model. Perhatikan contoh berikut:
Laba perusahaan = TOTAL (Produk Profit)
Ini adalah total data yang terkait dengan keuntungan produk variabel di semua node dalam model.
Pilihan lain adalah untuk menentukan nama variabel dalam node yang dipilih. Berikut adalah contoh:
Laba dari tree = TOTAL (Profit dari tree tipe 1 THRU Profit IN. Tree type 4)

NPV: NPV digunakan untuk menghitung nilai bersih sekarang. NPV biasanya digunakan untuk menentukan nilai dari beberapa investasi proyek (misalnya. Menginstal equpment baru atau membangun gedung baru). Ini seperti bagian pada rekening tabungan Anda. Katakanlah Anda memasukkan uang ke rekening di beberapa bank dengan suku bunga; 10% an awal pokok bunga gain pada tingkat 10 persen per tahun. Jika Anda masukkan $100 pada tanggal 1 Januari Anda akan memiliki $110 pada 31 Desember. Anda menyimpan uang itu semua dalam rekening tabungan dan pada tanggal 31 Desember tahun depan total uang adalah S110 dikalikan dengan 1,10, dan sebagainya.

Dengan NPV, Anda ingin melakukan terbalik. Daripada mengambil jumlah awal dan berkembang dengan beberapa tingkat suku bunga, Anda mengambil arus kas masa depan dan diskon mereka kembali ke nilai saat ini. Dalam periode satu waktu, Anda mengambil cashflow pada akhir periode satu dan membaginya dengan 1 ditambah tingkat diskonto. Dengan NPV. Anda memberikan tingkat diskonto, seperti 0,10 tingkat diskonto kemudian adalah semacam tingkat suku bunga. Dalam periode dua waktu, arus kas periode dibagi dengan kuadrat satu ditambah tingkat diskonto setiap tahun NPV dijumlahkan bersama-sama dan jumlah akhir adalah nilai saat ini atas suatu proyek. Jumlah NPV setiap tahun adalah jumlah dolar proyek bernilai di atas dan di luar tingkat diskonto.

Net present value = NPV (Investasi Awal, arus kas, Discount Rate)

Variabel Investasi Awal, arus kas, Discount Rate adalah yang dijelaskan pada model Anda. Cashflow adalah selisih antara uang masuk dan uang keluar di. Setiap kali periode.

IRR: IR digunakan untuk menghitung tingkat pengembalian internal, yang berkaitan erat dengan net present value, IRR menemukan bahwa tingkat diskonto di mana NPV sama dengan nol. Contoh sederhana adalah sebagai berikut.
Tingkat diskonto bisa menjadi jumlah yang Anda bisa mendapatkan dalam rekening tabungan yang aman, Jadi Jika IRR adalah greather dari itu, mungkin layak mengambil risiko untuk mendapatkan lebih.

TREND: TREND digunakan forescasting time series dari variabel dengan menggunakan regresi linear sederhana, di mana periode waktu yang "independen" variabel, Berikut adalah contoh:

Uang yang digunakan = 1000, 1500, 2000, TREND

Dalam contoh ini, ada adalah peningkatan yang jelas garis lurus uang yang digunakan disetiap periode waktu, dan selalu tidak begitu jelas, akan menjadi "paling cocok" garis yang melalui titik data. Fungsi TREND menggunakan tipis besat fit line untuk memperkirakan data untuk periode waktu yang tersisa.

PRAKIRAAN: PRAKIRAAN adalah jenis lain dari regresi linier sederhana. Ini adalah "hal paling rumit " untuk peramalan ketika salah satu variabel tergantung pada variabel lain. Daripada menggunakan waktu sebagai variabie independen. Seperti TREND, satu variabel diperkirakan sebagai "fungsi" dari variabel lain. Berikut adalah contoh asumsi model enam kolom:

Harga satuan = 295, 275, 300, 325, 350,
Unit yang terjual = 47000, 59000, 50700, PRAKIRAAN (Harga Satuan)

Harga satuan Untuk periode enam waktu 295, 275300, 325, 350. dan 400 Perangkat lunak kemudian dihitung hubungan (korelasi) antara. Harga satuan dan unit terjual di periode pertama tiga kali berdasarkan harga unit dalam tiga periode terakhir.

COL: Kata kunci COL digunakan dalam persamaan kolom khusus ketika mengacu dan pembentuk operasi pada laporan kolom atau untuk mengakses kolom tertentu dalam. Persamaan. Berikut adalah contoh:
Tahun = SUM (COL Jan THRU COL Desember)

Dalam contoh, kolom perkiraan ditetapkan sebagai Jan THRU Desember (mis., Bulan),
IN Kata kunci IN digunakan untuk merujuk ke variabel yang ada di luar node saat ini untuk digunakan dalam persamaan. Berikut adalah contoh:

Contoh Node A:
B = 2
Q = 8

Contoh Node B:

A=5

B-6

Total = 20 + a IN Node A.(b IN Node A + B IN Node B + q IN Node A/4)

MOVAVG Fungsi MOVAVG penghitungan rata-rata bergerak selama tiga periode terakhir, ini sering digunakan untuk forescasting tujuan. Berikut ini adalah contoh:
Penjualan = 200, 400, 600

Penjualan rata-rata = MOVAVG (penjualan)

Sebelumnya: Kata kunci SEBELUMNYA digunakan dalam persamaan ketika nilai variabel dalam satu kolom berasal dari yang colomn sebelumnya. Kata kunci ini mungkin adalah salah satu yang paling sering digunakan. Sebuah colomn offset menentukan seberapa jauh kembali ke retrive nilai sebelumnya. Jika tidak ada colomn adalah ditentukan, maka 1 digunakan. Jika SEBELUMNYA digunakan dengan nama variabel setelah, nilai variabel di kolom sebelumnya akan digunakan. Jika tidak ada nilai yang tersedia, maka nol akan digunakan, Berikut ini contohnya:
Penjualan = 17000, 20000, SEBELUMNYA * 1,07
(atau)
Penjualan = 17000, 20000, SEBELUMNYA 2 * 1,07 rasio penjualan = 5, 6, 7
Penjualan = 10000, SEBELUMNYA Sale * rasio * 2000
(atau)
Penjualan = 10000, SEBELUMNYA 2
Rasio penjualan * 2 (100
KURANG LEBIH KATA YANG SERING DIGUNAKAN Banyak fungsi lain yang tersedia dalam Lab Perencana. Kami tidak akan menjelaskan di sini, tapi itu dapat dilihat secara online atau di bawah fitur Bantuan perangkat lunak. Kata kunci yang lainnya termasuk: BCRATIO, CEILING, FLOOR, FUTURE, IF …. THEN… ELSE, IN, MATRIX, MAX, MIN, POWER, ROUND, STDEV dan sebagainya.

SUMBER, LINK, DAN Teradata UNIVERSITY NETWORK CONNECTION
Penggunaan pasal ini dan sebagian besar bab-bab lain dalam buku ini dapat ditingkatkan dengan alat yang dijelaskan dalam bagian berikut,
Sumber daya dan Link
Kami sarankan untuk melihat sumber daya berikut dan link untuk membaca lebih lanjut dan penjelasannya adalah:
* The Data Warehousing Institute (TDWI, org)
* The OLAP Report (olapreport.com)
* Sumber DSS (dssresources.com)
Semua vendor MSS utama (misalnya, MicroStrategy, Microsoft, Oracle. IBM, Hyperion. Ctognos, EXSYS, Fair Isaac SAP, pembangun Informasi.) Memberikan kisah sukses yang menarik pelanggan, Akademik kasus Berorientasi Kinerja Busur yang tersedia di Harvard Business School Case Koleksi Bisnis Peningkatan Sumber Daya (bpir.comi), Idea Group Publising (idea-group.com), Ivy League Publishing (Rylp, com), Icfai Pusat Manajemen Penelitian (icmr.icfai.org/caseslinlies/icmr casc.studies.htm), KnowledgeStorm (knowledgestorm.com) dan situs lainnya. Untuk sumber daya tambahan kasus, lihat Teradata University Network (teradatauniversitynetwork.com)

KASUS Millers MIS
Semua kasus di. Miller MIS. Kasus pengambilan yang melibatkan keputusan (2009) dan dapat dimanfaatkannya. Kasus spreadsheet pada dasarnya semua model-driven DSS, dan kasus database semua data-driven DSS.

Kami merekomendasikan majalah berikut:
Advisor (advisor.com)
Baseline Magazine (baselinemag.com)
Business Intelligence tdwi.org jurnal)
CIO (cio.com)
CIO wawasan (cioinsight.com)
Computerworld (Computerworld.com)
Decision Support Systems (Elsevier, com) eWEEK (eweek.com)
eWEEK (eweek.com)

Info Week (infoweek.com)

Info Word (infoword.com)

Management Information Systems Quarterly (MIS Quartely) (misq.org)

Technology-Evaluations online magazine (technnologyevaluations.com)

Teradata Universitas Connection
Teradata University Network (TUN) (teradatastudentnetwork.com, bagi siswa) menyediakan banyak informasi dan kasus-kasus DSS. Namun, itu biasanya disempurnakan sebagai BL Semua kasus dan kertas putih yang melibatkan aspek pengambilan keputusan sebagian DSS yang relevan.

Ada beberapa Devinition dari DSS
DSS dirancang untuk mendukung masalah manajerial kompleks yang teknik komputerisasi lain tidak bisa. DSS adalah berorientasi pengguna, dan menggunakan data dan model
DSS umumnya dikembangkan untuk memecahkan masalah manajerial tertentu. sedangkan sistem BI biasanya melaporkan status, dan, ketika masalah ditemukan, alat analisis mereka dimanfaatkan oleh para pembuat keputusan
DSS dapat memberikan dukungan dalam semua tahap proses pengambilan keputusan dan untuk semua tingkatan manajerial bagi individu, kelompok dan organisasi
DSS adalah alat yang berorientasi pengguna. Banyak aplications dapat dikembangkan oleh pengguna akhir, seringkali dalam spreadsheet.

DSS dapat meningkatkan efektifitas pengambilan keputusan untuk mengurangi kebutuhan pelatihan, meningkatkan kontrol managgement, fasilitas, comunikasi, usaha yang aman oleh pengguna, mengurangi biaya dan memungkinkan untuk membuat keputusan yang lebih obyektif.

AIS SIGDSS Klasifikasi DSS termasuk dalam komunikasi dan kelompok DSS (GSS), data DSS, dokumen DSS, pengetahuan DSS, pengelolaan data minning aplikasi ES dan didorong Model DSS. Beberapa klasifikasi lain pada bagan

Sumber : METHODOLOGIES DAN TECHNOLOGIES

discussion methodologies dan technologies

Total Tayangan Halaman

Total Tayangan Halaman

Total Tayangan Halaman

Kamis, 11 Desember 2014

PERACANGAN DATA WAREHOUSE DAN DASHBOARD BUSINESS INTELLIGENCE

Pengikut

data warehouse