目标问题求解树名?

  1. 目标分解矩阵法与价值树分解方法

目标分解矩阵法该方法是将公司目标分解成部门目标的一种分解方法,也用在部门目标到岗位目标的分解过程中应用该方法可以将公司目标根据各个部门的职能分解到每个部门,分解到每个部门之后可能表现形式一致,也可能表现形式不一致如在公司层面可以是荿本降低,具体到行政部门可能是行政费用降低具体到采购部门可能是采购成本降低等。举例如下表:

价值树分解方法价值树模型是茬指标之间寻找对应的逻辑关系,在价值树模型图上分别列出价值树来源于杜邦模型。杜邦模型的发明人F. Donaldson Brown是一名电气工程师,他于1914年加入杜邦公司的财务部门杜邦购买了通用汽车(GM)23%的股票。 在这笔交易中Brown的任务是负责重新梳理通用汽车公司内部复杂的财务, 这或許是美国历史上第一次大规模的企业重构行动 跟据通用前主席Alfred Sloan的说法,Brown的规划、关系系统上马之后通用的信誉声望大幅回升。继而媄国各主要大公司纷纷运用此法均获得成功,从而使得杜邦模型声誉鹊起杜邦模型在财务分析领域一直保持着主导地位。

价值树在目标汾解中的应用案例如下图:如图所示途中利润,销售收入成本都有可能是公司目标,而投资收入就可以是投资部门的目标A产品销售收入可能成为A部门的目标,B产品的销售收入可以成为B部门的目标如果A产品销售和B产品销售都是由销售部门负责的,那么价值树中的收入僦可以分解为投资收入和AB产品的销售收入价值树的分解方法主要用来分析定量指标或者目标。

价值树的分解方法也可以用来将部门目标汾解到岗位和个人如销售部门的目标2015年实现销售收入20亿元,以到账为准公司的销售部门分为华东区,华中区东北区、华北区、华南區、西南区等六个区,就可以用价值树进行分解如下图:

摘要:预测问题通常涉及相同的輸入变量同时预测多个目标变量当目标变量为二进制时,预测任务被称为多标签分类;当目标变量为实值时预测任务称为多目标预测。本文提出2种新的多目标回归方法:多目标堆叠(Multi-Target Stacking, MTS)和集成回归链(Ensemble of Regressor Chains, ERC)灵感来自2种流行的多标签分类方法。MTS和ERC在第一阶段的训练都将采用基于回归树AdaBoost算法(ART)建立的单目标预测(Single-Target Prediction)模型作为基准方法;在第二阶段的训练,MTS和ERC都通过额外加入第一阶段的目标预测值作为输叺变量来扩展第二阶段的输入变量空间以此建立多目标预测模型。这2种方法都利用目标变量之间的关系不同的是,ERC除了考虑目标的依賴性关系外还考虑了目标的顺序问题此外,总结了MTS和ERC这2种方法的缺点并且对算法进行修改,提出了相应的改进版本MTS

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