典型文献
新型基于大数据分析与挖掘的战略决策框架
文献摘要：
随着信息化时代的发展,如何将大数据分析与挖掘应用到战略决策中,更好地解决全局性、 可持续发展性的重大军事决策问题,是当前军队及军工研究所面临的机会与挑战.战略决策对于军队及军工研究所至关重要,一个正确的决策能够提高军队及军工研究所的发展潜力和竞争力.然而,传统的战略决策模型,如波士顿矩阵和麦肯锡矩阵等,存在一定的局限性,难以处理海量、多态、变化的决策数据.针对上述问题,提出了一种新型基于大数据分析与挖掘的一体化战略决策框架——BDAM-SDF(Big Data Analysis and Mining-Strategic Decision Framework).对BDAM-SDF的整体架构和工作机制进行了简要介绍;将BDAM-SDF应用在真实案例中进行测试,在数据分析阶段结合多种机器学习方法,并且根据实验结果来分析各种机器学习方法,选取最优的机器学习方法,保证后续步骤能够制定出更精准的战略决策.从真实案例中证明了大数据技术支撑战略决策具有广阔的前景和重要的战略意义,开辟了智能化战略决策新方向.
文献关键词：
大数据分析;战略决策;数据预处理;数据可视化;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
陈文青
作者机构：
中国人民解放军 91776 部队, 北京 100161
文献出处：
引用格式：
[1]陈文青-.新型基于大数据分析与挖掘的战略决策框架)[J].无线电工程,2022(05):824-832
A类：
BDAM
B类：
分析与挖掘,战略决策,决策框架,信息化时代,挖掘应用,全局性,发展性,大军,军事决策,决策问题,前军,军队,军工,机会与挑战,于军,所至,高军,决策模型,波士顿矩阵,矩阵和,麦肯锡,一体化战略,SDF,Big,Data,Analysis,Mining,Strategic,Decision,Framework,整体架构,真实案例,分析阶段,机器学习方法,支撑战略,战略意义,智能化战略,数据预处理,数据可视化
AB值：
0.411188
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
