SİSTEM DİNAMİĞİ ARAÇLARI – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
SİSTEM DİNAMİĞİ ARAÇLARI
Bir sistemin yapısını ve davranışını temsil etmek için sistem dinamiğinde iki temel araç vardır: nedensel döngü diyagramları ve stok ve akış diyagramlarıdır.
Nedensel Döngü Diyagramları
Nedensel döngü diyagramı, bir sistemin geri besleme yapısını temsil eden bir araçtır. İçinde yer alan nedenler ve sonuçlar arasındaki bağlantıların kapalı bir temsilidir ve ayrıca en önemli geri bildirim döngülerinin bir tanımını içerir. Nedensel döngü diyagramının bir örneğini gösterir.
Stok ve Akış Diyagramları
Bir stok ve akış diyagramı, bir sistemin geri besleme yapısını temsil etmenin başka bir yoludur. Ancak nedensel döngü diyagramından farklı olarak, temsil ettiği sistemin doğası hakkında daha kesin ve ayrıntılı bilgiler içerebilir.
Bir stok ve akış diyagramında aşağıdaki temel öğeleri gösterir. Nedensel döngü diyagramları daha çok bir sistemin nitel bir tanımına yönelik olsa da, stok ve akış diyagramları matematiksel fonksiyonların öğeleriyle ilişkilendirilmesine izin verir ve bu nedenle nicel bir açıklamayı temsil ederler.
SİSTEM DİNAMİKLERİNİN SINIRLAMALARI
Sistem dinamiğinin sınırlamaları, modelleme aracı olarak birincil uygulamasından kaynaklanmaktadır ve bu gerçek, “herhangi bir model ancak varsayımları kadar iyidir” ifadesinde yansıtılmaktadır. Simülasyon modellerinin aşağıdaki eksiklikleri Sterman tarafından belirtilmiştir:
• Karar kurallarının doğruluğu: Her sistem dinamiği modeli, iki süreçten başlayarak oluşturulmalıdır: belirli bir sorunu çözmek için yönlendirilmesi gereken problem eklemlenmesi veya amacı; ve modellenecek sistemin davranışı hakkında bir varsayım olan dinamik bir hipotez önerisidir.
Ana sorun, doğrudan istatistiksel verilerden belirlenemeyen dinamik hipotez altındaki karar kurallarında yatmaktadır. Karar kuralları gözlemden keşfedilmelidir ve bu görev modelcinin çalışılacak sistem hakkındaki algısı ile sınırlıdır.
Esnek değişkenler: İtibar, müşteri memnuniyeti, çalışan motivasyonu ve diğer yumuşak veya soyut değişkenler, karmaşık sistemleri anlamak için esastır. Ne yazık ki, çoğu durumda bu verilerin ölçüleri yoktur ve bu durumda bu değişkenler genellikle modelden çıkarılır.
Şu anda, Entelektüel Sermaye ve Bilgi Yönetimi gibi alanların gelişimi, esnek değişkenlerin daha iyi tahmin edilmesine katkıda bulunmaktadır; bu arada, en iyi yaklaşım, bu tür değişkenleri yok saymak yerine, en azından makul tahminlerini dahil etmektir.
• Model sınırı: Model sınırı, geçerliliğini etkileyen önemli bir faktördür. Bu kavram, hangi değişkenlerin dışsal (sınır dışında) veya içsel (sınır içinde) olarak ele alınacağını ve hangi geri bildirimin dahil edileceğini içerir. Karar kurallarında olduğu gibi, sınırın tanımı modelleyicinin sistem hakkındaki algısıyla sınırlı olacaktır.
Sistem Dinamiği ve modelleme Ders Notları
Sistem MODELLEME ve Simulasyon Ders Notu
Araç Dinamiği nedir
Dinamik modelleme programları
VERİ MADENCİLİĞİ VE SİSTEM DİNAMİĞİ
Bilgisayar gücü ve yazılım araçlarının mevcut mevcudiyeti ile, karar verme süreçlerini iyileştirmek için veri madenciliği ve sistem dinamiklerinden en iyi şekilde yararlanmak için büyük bir fırsat var. Bu yaklaşım, hedef sistemi temsil etmek için bir sistem dinamik modelinin oluşturulmasını içerir.
Daha sonra matematiksel bir ifadesi olmayan bu ilişkiler (çünkü onlar için mevcut bir teori veya formül yoktur) veri madenciliği süreçlerinden elde edilen kurallar veya denklemlerle temsil edilecektir.
Bu yaklaşımın avantajı, bir kez doğrulandığında, sistem dinamiği modelinin, daha önce açıklanan veri madenciliği araçlarının sınırlamaları olmaksızın, hedef sistemin doğasını yansıttığı ve davranışı hakkında daha iyi bilgiler sağladığı için, karar verme için güçlü bir araç olmasıdır. Buna karşılık, bu yaklaşım sistem dinamiği araçlarının sınırlamalarından etkilenir ve modele kuralların veya denklemlerin doğrudan dahil edilmesi, keşfedilmesi gereken önemli nedensel ilişkileri gizleyebilir.
BİR UYGULAMA ÖRNEĞİ
Müşteri edinme ve elde tutma süreçlerinin temsil edildiği A markasıyla ilgili bir Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM) uygulamasının basitleştirilmiş sistem dinamiği modelini gösterir. Edinme, satış ve pazarlama yoluyla ya da “ağızdan ağza” fenomenler yoluyla yapılır ve elde tutma, müşteri oranının kaybıyla ilgilidir.
A markası için ortalama müşteri memnuniyeti endeksi, anketler ve diğer veriler (örneğin, tekrarlanan satın alma sıklığı gibi) aracılığıyla hesaplanır; daha sonra, veri madenciliği araçları, müşteri memnuniyeti ile müşteri kazanımı (veya kaybı) arasındaki matematiksel ilişkileri tanımlayan ve aşağıdaki örnekler gibi ifadelere entegre edilebilecek işlevler biçiminde bir dizi kural veya denklem sağlar:
1) kulaktan kulağa müşteri kazanımı = A markasının müşterileri * potansiyel müşterilerin gerçek müşterilere referans oranı * ağızdan ağza müşteri edinme işlevi (ortalama müşteri memnuniyeti endeksi)
2) müşteri kaybı = A markasının müşterileri * müşteri kaybı işlevi (ortalama müşteri memnuniyet endeksi)
(1) ve (2) numaralı denklemlerde “A markasının müşterileri” A markasının gerçek müşterilerinin miktarıdır ve “potansiyel müşterilerin gerçek müşterilere referans oranı”, gerçek müşteriler tarafından yönlendirilebilecek potansiyel müşterilerin tahmini oranıdır. “Ağızdan ağza müşteri edinme işlevi” ve “müşteri kaybetme işlevi” veri madenciliği süreçlerinden türetilmiştir.
Benzer bir şekilde, “pazarlama karması”nın iyi bilinen bileşenleriyle ilgili değişkenleri birleştirerek satış ve pazarlama yoluyla müşteri edinimi için başka bir işlev elde edilir: fiyat, ürün, promosyon ve yer.
CRM sürecinin neden-sonuç ilişkilerinin daha iyi anlaşılması sağlandıkça, bu işlev, gerekirse veri madenciliği yoluyla elde edilen yeni bir dizi işlevi içeren yeni bir stok ve akış diyagramları seti olarak yeniden formüle edilebilir. yöntemler. Bu kavramları açıklığa kavuşturmak için aşağıda basitleştirilmiş bir örnek açıklanmıştır.
“Satış ve pazarlama yoluyla müşteri edinme işlevi”nin, pazarlama karması ile ilgili diğer değişkenlere ek olarak, reklam için harcanan para miktarını (X) ve stokta A markasına sahip mağaza miktarını (Y) içerdiğini varsayıyoruz.
Bir sinir ağı algoritması aracılığıyla, Z = f(X, Y) biçiminde bir fonksiyon elde edilir ve bu nedenle bu tür değişkenler arasında matematiksel bir ilişki biliyoruz. Ancak bu ifade, X ve Y’nin Z üzerindeki gerçek etkisini ve etkisini kavramsal olarak açıklamamaktadır.