Lumina Decision Systems Analytica v7.0.6 可视化软件创建分析和交流定量决策模型 Lumina Analytica Optimizer

Lumina Analytica 7.0是由Lumina Decision Systems开发的一款可视化软件，用于创建、分析和交流定量决策模型。它结合了用于模型可视化创建和查看的层级影响图、用于处理多维数据的智能数组、用于分析风险和不确定性的蒙特卡罗模拟以及包括线性规划和非线性规划在内的优化功能。其设计基于决策分析领域的思想。作为一种计算机语言，它结合了声明式（非过程式）结构以实现引用透明性、数组抽象和自动依赖关系维护，从而实现高效的计算排序。

Analytica 是一款可视化软件环境，用于构建、探索和共享定量模型，帮助用户做出有效的决策。它的使用体验与常见的电子表格和 Python、R 等脚本语言截然不同。

• 影响图：使用直观的影响图构建、浏览和展示您的模型。通过节点形状区分决策、不确定性和目标。使用影响箭头清晰地展示依赖关系。
• 可扩展的模块层级结构：轻松管理电子表格无法处理的复杂模型，将大型模型组织成易于理解的模块层级结构。
• 灵活的智能数组：更改时间步长和时间范围，添加产品、地理区域或场景。智能数组可自动处理这些更改，让您轻松处理多维数据。
• 集成文档：每个变量都包含单位、描述、输入、输出等信息。这种透明度有助于您和您的客户理解假设并信任结果。
• 蒙特卡罗模拟：利用Analytica高效的蒙特卡罗模拟量化风险并管理不确定性，使用智能敏感性分析，可以帮助你发现哪些不确定性真正重要以及原因。

Lumina Decision Systems Analytica v7.0.6新增功能

• Python 集成：主要增强功能是与 Python 及其整个 Python 库生态系统的集成。可以轻松调用 Python 库中的函数、访问 Python 变量，甚至直接在 Analytica 的变量和函数中编写 Python 代码。现在可以根据建模或编码需求，灵活地将 Analytica 和 Python 结合使用。
• 索引标签自动更新：过去，当您更改索引中的文本标签时，如果忘记更改引用该文本标签的表达式，就会出现常见的错误。现在，在大多数情况下，标签更改会自动更新表达式。
• 可调用对象：新的可调用对象类是一个类似变量的对象，这意味着它具有定义和计算值，但当计算值本身是可调用的对象时，例如局部函数（也称为 lambda 函数）、全局函数句柄、Python 类或 Python 函数，则可将其用于方便文档编写。
• 结构体 (Struct)：结构体定义了一种新的原子性、不可变的数据类型。当需要将多个异构项捆绑在一起，并且不希望它们的维度相互影响时，可以使用结构体。数组抽象将结构体的实例视为单个单元（原子）。
• ParseJSON：已更改为解析为结构体，从而大大简化并提升了在 Analytica 表达式中使用 JSON 的便捷性。
• 新增了一个函数参数限定符 `Function_parameter_qualifiers#Lazy`，它会对传递给它的表达式进行惰性求值。在函数定义中，您可以像使用普通值参数一样使用它，但求值会在值被使用时发生，而不是在函数被调用时发生，并且在值被使用的求值上下文（包括求值模式）中，而不是在函数调用上下文中。
• SpreadsheetOpen：SpreadsheetOpen 新增了一个“后端”参数，新增了“LibXl”选项，允许您在未安装 Excel 的情况下读取和操作电子表格。

本页收录的具体版本如下：
Lumina Decision Systems Analytica v7.0.6 激活版