Informatik I
Uni ZH Assessment WWF
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Flashcards
Phasen der Entscheidungsfindung nach Simon!?
Intelligence ( Erkennen / Definieren des Problems)
Design (Festlegen möglicher Alternativen)
Choice (Wahl zwiscehn den Alternativen)
Implementation (Umsetzung der Entscheidung)
Unterschied zwischen Entscheidungsfindung & Problemlösung!?
Entscheidungsfindung beinhaltet Intelligence, Design & Choice
Problemlösung ist der ganze Prozess von Intelligence bis Implementation + Monitoring danach
Wozu dienen EUS?
--> unterstützt User bei der Lösung wenig strukturierter oder nicht alltäglicher Probleme!
- erleichtern Entscheidungsprozesse
- unterstützen Entscheidungsfindung (nicht Automatisieren!)
- reagieren schnell auf veränderte Bedürfnisse
Woraus besteht ein EUS?
1.) EUS Datenbank
2.) EUS Softwaresystem (zur Datenanalyse / Modelle.... z.B. OLAP oder Data-Mining Werkzeuge)
3.) EUS Benutzerschnittstelle
Was ist ein Modell & welche Vorteile hat dessen Verwendung für die Entscheidungsfindung?
Modell = Ausschnitt der realen Welt in vereinfachter Form
--> schneller, einfacher zu ändern, billiger, keine Risiken
Unterschied:
a) normative Modelle
b) deskriptive Modelle
a) beschreiben, wie Entscheidungen gefällt werden sollen --> Handlungsempfehlungen
b) beschreiben, wie Personen tatsächlich Entscheidungen treffen --> Entscheidungsanalysen
Was ist ein modellbasiertes EUS?
--> welche Fragen können damit typischerweise beantwortet werden?
Im Zentrum dieses EUS steht das Modell
-->Was wird passieren, wenn wir die Produktion ins Ausland verlegen?
--> Wie wirkt sich eine Lohnsenkung auf Investoren aus?
-->.....
(werden oft in Tabellenkalkulationsprogrammen wie Exel erstellt!)
Was sind datenbasierte EUS?
In dessen Zentrum stehen Daten und Datenanalysewerkzeuge wie OLAP oder DATA Mining
-->Vorhandensein einer grossen Menge von Daten ist entscheidend!
--> helfen Entscheidung vorzubereiten
Unterscheide
a) modellbasierte EUS
b) datenbasierte EUS
a) Benutzer interagiert hauptsächlich mit Modell
hilft strukturierte Probleme zu lösen (What-if Analysen)
keine grossen Datenmengen notwendig
Hilft Auswirkungen von Entscheidungen zu verstehen
b) Benutzer interagiert hauptsächlich mit Daten
hilft bei unstrukturierten Problemen
grosse Datenmengen erforderlich
hilft bei der Vorbereitung von Entscheidungen
Was ist ein Data-Warehouse?
integriert eine sehr grosse Menge aktueller und historischer Daten aus verschiedenen internen und externen Quellen und Datenbanken
--> unterstützt Analyse- und Entscheidungsfindungsprozesse
--> Durchführung komplexer und spontaner Abfragen in Echtzeit
Was ist OLAP?
OnLine Analytical Processing umfasst Werkzeuge und Methoden für die interaktive Entdeckung, Visualisierung und Modellierung grosser Mengen komplexer Daten, welche i.d.R. im Data-Warehouse gespeichert werden
--> Erstellen von Abfragen /Analysen
--> Ziel: Erfassung der Struktur von realen Daten und damit verbundene Unterstützung von Entscheidungen
Was ist Data-Mining?
findet neues und bislang unbekanntes Wissen in gespeicherten Daten
--> spührt versteckte Muster, Regeln oder Beziehungen in grossen Datenmengen auf
--> hilft zukünftige Trends und Verhalten vorherzusagen
--> werden automatisch ausgeführt (keine Interaktion)