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1，perceptual map怎么画

地图祝你学习进步O(∩_∩)O哈！如果对你有所帮助，还O(∩_∩)O哈！如还有不懂的，还可以继续追问哦\(^o^)/~

perceptual map怎么画

2，在文档中如何画树图

推荐 微软的 visio 画图工具，很多图都可以画。
看你用什么地方 如果是Doc文档中直接使用制表符组合一起使用就可以按树图方式输出
利用工具里面的画图工具

在文档中如何画树图

3，决策树习题作业 不知道该怎么写 求解 谢谢您了

一个地方的运动专卖店老板 如果在足球赛季4月31日开始前买（进）足球 便宜的话10000元一个，如果在足球赛季时期买则是12000。如果库存过剩或者赛季结束后卖的话则是8000元一个 。现在足球的零售价格是18000元。从你给的题来看，我觉得要补充以下条件和假设：　　1. 库存剩余的足球都能够在赛季结束后以8000全部卖出；　　2.该店的采购量只能是2,3,4,5四种情况，而每种采购量分别在赛前或赛中购进，这样的话，该店主有8种决策。利用excel的模拟运算功能和每种需求发生的概率。可以得出以下决策表。 根据期望值最大原则，在赛前购进4个足球是最优决策。决策书就是将上面的表变成树。本质上是一样的。不知道能否帮到你？

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4，决策表会有很多种画法吗谢谢

决策表又称判断表，是一种呈表格状的图形工具，适用于描述处理判断条件较多，各条件又相互组合、有多种决策方案的情况。精确而简洁描述复杂逻辑的方式，将多个条件与这些条件满足后要执行动作相对应。但不同于传统程序语言中的控制语句，决策表能将多个独立的条件和多个动作直接的联系清晰的表示出来。决策表并没有任何规定通用的画法，但是在您没有更好的画法的情况下，推荐采用常用画法。
你所说的名义组织技术就是《名义小组技术》，它本身就是一种决策方法：召集一些有知识的人，把要解决的问题的关键内容告诉他们，并请他们独立思考，要求每个人把自己的备选方案和意见写下来，然后按顺序陈述意见，再对所有方案进行投票。管理者最后仍有权决定是接受还是拒绝这一方案。还有两种方法：头脑风暴法、德尔菲技术。都属于集体决策方法。

5，有4道管理学的计算题会的帮忙做一下计算要过程啊谢了大家 答

这是财务管理的题。·· 1 收入=销售价格*销售量（这里是年度计划产量）=100*17500=1750000 总成本=变动成本+固定成本=500000+60*17500=1550000 可以看出 收入》成本 应而盈利 盈利数额=收入-总成本=1750000-1550000=200000 2 第二题 怎么画勒···不好画啊·· 我画勒 都穿不上百度 你可以直接问我哈 很简单的 3 1）500x=800+1200 x=4万台· 2）500*60000-8000000-1200000=1000000 3 1000=500x-800-1200 x=6万台··
(80*1-50)/1=30元

6，Drools70如何实现决策树

如何用R语言实现决策树C5.0模型在决策树生成模型后，将预测数据作为输入，并与生成的模型连接进行求解即可。
决策树是数学、计算机科学与管理学中经常使用的工具.决策论中 (如风险管理),决策树(decision tree)由一个决策图和可能的结果(包括资源成本和风险)组成,用来创建到达目标的规划.决策树建立并用来辅助决策,是一种特殊的树结构.决策树是一个利用像树一样的图形或决策模型的决策支持工具,包括随机事件结果,资源代价和实用性.它是一个算法显示的方法.决策树经常在运筹学中使用,特别是在决策分析中,它帮助确定一个能最可能达到目标的策略.如果在实际中,决策不得不在没有完备知识的情况下被在线采用,一个决策树应该平行概率模型作为最佳的选择模型或在线选择模型算法.决策树的另一个使用是作为计算条件概率的描述性手段.　　决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法.比如,在贷款申请中,要对申请的风险大小做出判断,图是为了解决这个问题而建立的一棵决策树,从中我们可以看到决策树的基本组成部分：决策节点、分支和叶子.　　决策树中最上面的节点称为根节点,是整个决策树的开始.本例中根节点是“收入>￥40,000”,对此问题的不同回答产生了“是”和“否”两个分支.　　决策树的每个节点子节点的个数与决策树在用的算法有关.如cart算法得到的决策树每个节点有两个分支,这种树称为二叉树.允许节点含有多于两个子节点的树称为多叉树.决策树的内部节点（非树叶节点）表示在一个属性上的测试.　　每个分支要么是一个新的决策节点,要么是树的结尾,称为叶子.在沿着决策树从上到下遍历的过程中,在每个节点都会遇到一个问题,对每个节点上问题的不同回答导致不同的分支,最后会到达一个叶子节点.这个过程就是利用决策树进行分类的过程,利用几个变量（每个变量对应一个问题）来判断所属的类别（最后每个叶子会对应一个类别）.例如,　　假如负责借贷的银行官员利用上面这棵决策树来决定支持哪些贷款和拒绝哪些贷款,那么他就可以用贷款申请表来运行这棵决策树,用决策树来判断风险的大小.“年收入>￥40,00”和“高负债”的用户被认为是“高风险”,同时“收入5年”的申请,则被认为“低风险”而建议贷款给他/她.　　数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术,可以用于分析数据,同样也可以用来作预测（就像上面的银行官员用他来预测贷款风险）.常用的算法有chaid、 cart、id3、c4.5、 quest 和c5.0.　　建立决策树的过程,即树的生长过程是不断的把数据进行切分的过程,每次切分对应一个问题,也对应着一个节点.对每个切分都要求分成的组之间的“差异”最大.　　对决策树算法的研究开发主要以国外为主,现有的涉及决策树算法的软件有see5、weka、spss等,在国内也有不少人开展了对决策树算法的构建及应用研究,如中国测绘科学研究院在原有c5.0算法的基础上进行了算法重构,将其用于地表覆盖遥感影像分类中.

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