管理科学-数据模型与决策简介

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自考数据、模型与决策

高纲1396江苏省高等教育自学考试大纲30447 数据、模型与决策南京大学编江苏省高等教育自学考试委员会办公室I 课程性质、设置目的与要求一、《数据、模型与决策》课程的性质随着社会信息化水平的提高和科学管理意识的普遍增强，人们对如何从数据资料角度进行认识显示出越来越多的兴趣。

数据资料本身并没有什么意义，关键是采用合适的方法对其进行分析和处理，只有这样才能探索客观现象发展变化的内在规律，从而更好地服务于管理决策的需要。

《数据、模型与决策》属于数量性质的课程，侧重于讲解数据资料的搜集、描述、分析和解释，以及管理决策方法和技术方面的知识。

管理决策分为两类，一类是理性决策一类是行为决策。

数据分析与决策模型中，不论是以不确定性为特征的统计决策，还是以确定性为特征的管理科学优化决策，和以策略互动为特征的博弈决策，都可以把它们归结为理性决策范畴。

既然是理性决策，必然会要求建立某种决策准则，然后在既定的准则下通过度量来选择决策方案。

这一过程一方面要对研究的问题进行结构化处理，另一方面也需要有相应的数据资料。

前者是为了能够建立决策模型，后者则是帮助实现计算。

有鉴于此，数据与模型在决策分析中的重要意义不言而喻。

数据与模型除了共同服务于决策分析以外，两者之间也存在密切的关系。

从应用的角度，统计方法比较强调实证性做法，统计分析与决策中，没有大量的、客观准确的数据资料，统计决策分析只能停留在纯理论的状态，无法形成具体的分析结论。

管理运筹优化和博弈决策分析中，虽然不像统计分析那样，需要拥有充足的数据，但是必要的不可控因素比如模型中的有关参数，其数值资料就必须事先给以确定。

尽管现在的企业一般都积累了大量的可供开发利用的数据资料，不过由于这样那样的原因，数据资料本身总会存在不系统、不充分、不完备的情况。

因此，对于背景数据必须经过科学的编辑、处理、汇总和提炼，然后才能用于决策分析。

对此，模型起着重要的转化作用，通过模型化处理，不仅能对数据的价值结构进行改造，而且还能对决策赋以深层次的分析。

数据,模型,和决策

第一章（管理科学简介）Ｐ５（１）管理科学介绍管理科学本质：是对与定量因素有关的管理问题通过应用科学的方法进行辅助管理决策制定的一门学科．管理科学发展过程：快速发展开始于２０世纪四五十年代起初的动力来自于第二次世界大战另一个里程碑是１９４７年丹捷格发明单纯形罚更大的推动作用的是计算机革命的爆发管理决策：管理者考虑管理科学对定量因素进行分析得出的结果后，再考虑管理科学以外的众多无形因素，然后根据其最佳判断做出决策管理科学小组系统和考察时步骤：定义问题与收集数据——构件数学模型——从模型中形成对于一个问题进行求解的基于计算机的程序——测试模型并在必要时进行修正——应用模型分析问题以及提出管理建议——帮助实施被管理者采纳的小组建议课后问题：１．管理科学什么时候有了快速发展？快速发展开始于２０世纪四五十年代２．商学院以外还广泛使用的对管理科学学科的叫法：运筹学３．管理科学研究提供给管理者什么？对问题涉及的定量因素进行分析并向开明的管理者提出建议４．管理科学以哪些领域作为基础？科学领域：数学，计算机社会领域：经济学５．什么是决策支持系统？辅助管理决策制定的交互式基于计算机的系统６．与管理问题有关的一般定量因素有哪些？生产数量，收入，成本，资源Ｐ１１（２）一个例子：盈亏平衡分析步骤：分析问题——建立模型——敏感性分析，电子表格模型提供上述三者了方便的途径如果预测销售数量＜盈亏平衡点，Ｑ＝０预测销售数量＞盈亏平衡点，Ｑ＝预测销售数量敏感性分析目的：研究如果一个估计值发生了变化，将会给模型带来什么样的变化Ｍｉｎ（ａ，ｂ）：取ａ，ｂ中的最小值Ｉｆ（Ａ，ｂ，ｃ）：如果表达式Ａ为真，则值为ｂ，否则为ｃ第二章（线性规划：基本概念）Ｐ３１（３）在电子表格上建立恩德公司问题的模型１．开始在电子表格上建立线性规划模型时需要回答的三个问题：要做出的决策是什么？在做出这些决策上有哪些约束条件？这些决策的全部绩效测度是什么？２．以下各个单元格的作用数据单元格：显示数据的单元格可变单元格：需要做出决策的单元格输出单元格：依赖于可变单元格的输出结果的单元格目标单元格：在生产率做出决策时目标值定为尽可能大的特殊单元格３．该案例中每个输出单元格（包括目标单元格）的Ｅｘｃｅｌ等式的形式：可以表达为一个ＳＵＭＰＲＯＤＵＣＴ函数，这里的每一项是一个数据单元格和可变单元格的乘积Ｐ３３（４）电子表格的数学模型１．电子表格模型与代数模型相同的初始步骤：收集相关数据确定要做出的决策确定对这些决策的约束条件确定为这些决策的完全绩效测度把约束条件和绩效测度的口头描述转化为数据和决策表示的定量表达式２．用代数形式建立线性规划模型时，模型中需要引入代数符号来表示哪几类数量？用来表示绩效测度与决策４．模型的一个可行解是什么意思？决策变量的任何一个取值Ｐ４１（５）求两问题变量的图解法１．图解法能用来求解带有几个决策变量的线性规划问题？只有两个２．什么是约束边界线？形成一个约束条件所允许的边界的直线什么是约束边界方程？形成一个约束条件所允许的边界的直线的方程可行域？比所有约束边界线更靠近原点的那些点成为可行解，可行解所在的区域成为可行域会作图求解Ｐ４４（６）应用Ｅｘｃｅｌ求解线性规划问题(solver)１．用来输入目标单元格和可变单元格地址的对话框是什么？目标单元格：set target cell 可变单元格：by changing cells２．具体化模型的函数约束的对话框是什么？ｓｕｂｊｅｃｔｔｏｔｈｅＣｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ３．在ｓｏｌｖｅｒ中，哪些选项一般需要选定以求得一个线性规划模型？采用线性模型，假定非负Ｐ４８（７）一个最小化的例子——利博公司广告组合问题３. 利博公司的目标？在达到市场份额的前提下，确定最低的总成本并决定要在每种媒体上做多少钱的广告４．在电子表格中设置目标单元格和可变单元格的基本原理是什么？目标单元格：？可变单元格：？Ｐ５０（８）管理视角的线性规划１．管理部门一般对线性规划研究的技术细节设计深么？不深，没有必要２．一般问题有两个以上决策变量看，那么研究两个决策变量问题的图解法的意义？实际意义中没有价值，但对于传达线性规划设计确定约束边界和使目标值往尽可能大的这一方向移动的这一基本观念有很大价值３．开明的管理者关于线性规划应该知道哪些事项？需要知道线性规划是什么的一个良好直觉对线性规划的适用性和作用有一个正确的评价使得在合适的时候鼓励应用能够区分能胜任和以次充好的线性规划研究理解如何解释研究成果第三章（电子表格建模的艺术）（多简答和选择）Ｐ７６（２）电子表格建模程序的概述１．当你不知道从哪里开始时，帮助你开始建立电子表格模型的方法是什么？设想一下的目标手工进行一些计算建立一个小的电子表格２．手工计算可从那两方面帮助你？首先，它能帮助理清输出单元格公式的形式其次，它可以帮助检验表格３．描述一下组织和编排电子表格的一个有用方法计划设想一下你的目标手工进行一些计算建立一个电子表格建模先建立一个小模型测试利用不同的测试数据分析模型的逻辑关系，将模型扩展为完整的模型分析评估建议的解和／或利用ｓｏｌｖｅｒ优化４．哪些数值应被输入数据单元格以测试模型？试着输入一些我知道输出单元格结果的数值５．单元格绝对坐标：当被填入其它单元格时，坐标不会改变的坐标，如＆Ｅ＆１１单元格相对坐标：公式中单元格或者范围的坐标通常是基于他们相对含有公式的单元格的位置Ｐ８１（３）建立一个好的电子表格模型的几个原则１．模型的哪个部分最先输入电子表格？在建立电子表格之前，先输入和仔细编排所有数据２．数据应包含在公式中，还是被单独输入数据单元格？单独３．区域名称是如何使公式和模型在Ｓｏｌｖｅｒ对话框中更易于理解？如何选择区域名称？？１：用区域名称取代单元格地址写入公式中，使得公式更容易说明？２：选择“插入”菜单中“名称／定义”，然后输入一个名称，获得区域名称４．区分数据单元格，可变单元格，输出单元格，目标单元格有哪些方法？对不同类型的单元格使用不同的边框，单元格阴影５．在电子表格中完整的表达一个约束条件需要多少单元格？３Ｐ８６（４）调试电子表格模型１．调试电子表格模型的第一个步骤是什么？在你预知输出单元格正确结果的情况下，将不同的数值输入可变单元格，然后观察模型的计算结果是否和预期结果一致２．如何输出单元格在数值和公式中的切换？ｐｃ上同时按ｃｏｎｔｒｏｌ和～键（Ｍａｃ上同时按Ｃｏｍｍａｎｄ和～键）３．对于一个给定的单元格，哪一个Ｅｘｃｅｌ工具可以用来追踪其从属单元格或引用单元格？“工具”——“审核／追踪从属单元格”，会显示出箭头，以观察单元格之间的联系建立一个好的电子表格所需原则：●首先输入数据●组织和清楚标识数据●每个数据输入唯一的单元格●将数据与公式分离●保持简单化●使用区域名称●使用相对和绝对坐标简化公式的复制●使用边框、阴影和颜色来区分单元格类型●在电子表格中显示整个模型第四章（线性规划：建模与应用）Ｐ９７（１）案例研究——超级食品公司的广告混合问题４．在评价使用线性规划来表示该实际问题的准确性时，要做出的假设条件有哪些？允许有分数解包括目标单元格和可变单元格都可以用ＳＵＭＰＲＯＤＵＣＴ函数以数据单元格和可变单元格表示（有时候只是可变单元格的加总）Ｐ１０６（２）资源分配问题１．资源分配问题的共性在线性规划模型中每一个函数限制均为资源限制，并且，每一种资源都可以表现为如下的形式：使用的资源数量＜＝可用的资源数量２．资源限制的形式如何？使用的数量＜＝可获得的数量３．为解决资源分配问题，必须收集哪三类数据？每种资源的可供量每一种活动所需要的各种资源的数量，对于每一种资源约活动的组合，单位活动所消耗的资源量必须首先估计出来每一种活动对总的绩效测度的单位贡献Ｐ１１３（３）成本收益平衡问题１．资源分配问题与成本收益平衡问题在管理目标上的差异是什么？资源分配问题：各种资源是受限制的因素（包括财务资源），问题的目标是（根据特定的总绩效测度）最有效的利用各种资源成本收益问题：管理层采取更为主动的姿态，他们指定哪些收益必须实现（不管如何使用资源），并且要以最低的成本实现所指明的收益２．成本收益平衡问题的共性是什么？所有的函数约束均为收益约束，并具有如下的形式：完成的水平＞＝最低可接受的水平３．收益限制的形式如何？完成的水平＞＝最低可接受的水平４．为解决成本收益平衡问题必须收集的三类数据包括哪些？每种收益的最低可接受水平（管理决策）每一种活动对每一种收益的贡献（单位活动的贡献）每种活动的单位成本Ｐ１１７（４）网络配送问题１．为什么这类问题为网络配送问题？这类问题通过配送网络能以最小的成本完成货物的配送，所以称之为网络配送问题２．网络配送问题的共性是什么？确定需求的约束，提供的数量＝需要的数量３．确定需求的约束与资源约束和收益约束的区别是什么？确定需求的约束：提供的数量＝需要的数量资源约束：使用的资源数量＜＝可用的资源数量收益约束：完成的水平＞＝最低可接受的水平Ｐ１２９（７）管理视角的建模１．为什么ｗｈａｔ－ｉｆ分析是线性规划的研究中非常重要的一个组成部分？尽管可能使用许多变异的模型，但是对于一个特定版本的模型，一次只能求得一个解，但是在求得一个解以后，管理层会有很多问题：如果模型的参数估计有误怎么办？如果做出不同的似是而非的假设，问题的将会如何变化？如果管理方面所要求的某一选项没有被考虑在内，会产生怎样的结果？Ｗｈａｔ－ｉｆ分析有助于解决上述等相关问题Ｐ１３１（８）线性规划应用经典回顾１．比较三种线性规划的应用，注意各种类型的问题应该使用哪一类型的线性规划模型（资源分配、成本收益平衡、网络配送以及混合问题）第五章（线性规划的Ｗｈａｔ－ｉｆ分析）Ｐ１５８（３）只有一个目标函数系数变动１．目标函数系数允许变化范围的含义是什么？能使最优解保持不变的目标函数系数的变化范围称为目标函数系数允许变化范围２．如果目标系数的估计值不是实际值，并且不在允许变化范围之内，会有怎样的影响？最优解不正确３．在Ｅｘｃｅｌ的灵敏度分析报告中，目标函数系数一栏该如何解释？允许增加值和允许减少值一栏又该如何解释？目标函数系数一栏：目标函数系数的现值允许增加值和允许减少值一栏：是这些系数在最优的范围内，允许增加和减少的量（１Ｅ＋３０）：１０的三十次方的缩写，表示无穷大Ｐ１６５（４）目标函数系数同时变动的影响１．目标系数变动百分比法则中，变动的百分比指什么？各个变动系数占该系数允许变化范围允许变动量的百分比之和（有方向）２．在百分百法则中，如果变动的百分比之和不超过100%，最初的最优解将如何？不会改变３．在百分百法则中，如果变动的百分比之和超过100%，是否就意味着最初的最优解已经不再是最优解？不能确定最优解是否改变Ｐ１７２（５）单个约束条件变化的影响１．为什么要研究函数的约束条件的变化带来的影响？因为在建模时,还不能得到模型的这些参数的精确值更重要的是:这些常数往往不是由外界决定而是由管理层的政策决策决定的２．为什么函数约束的右端值可能改变？这些常数往往不是由外界决定而是由管理层的政策决策决定的，因此，在建模并求解之后管理者想要知道如果改变这些决策是否会提高最终的收益３．影子价格的含义是什么？约束常数增加微小的量1，使得目标函数增加的量４．用电子表格如何找到影子价格？用Ｓｏｌｖｅｒ表格呢？用灵敏度报告呢？电子表格：改变某一约束条件的值，重新按下Solver键，尝试在约束条件变化范围内找出每单位约束条件变化引起的目标函数值的变化即为影子价格Ｓｏｌｖｅｒ表格：？灵敏度报告:Shadow price栏５．为什么管理者会对影子价格感兴趣？管理者可以用影子价格评价，在影子价格的有效域内幅度不大的改变工作时间的各种决策６．影子价格是否也同样适用于减少函数约束右端值的数值的情况？是７．影子价格０对管理者来说是什么意思？该影子价格对应的约束条件在其变化范围内对目前的最优解没有影响８．为什么管理层会对可行域感兴趣？？１７６（６）约束右端值同时变动的情形１．为什么要研究约束条件同时发生变化的情况？经常会出现需要我们考虑约束条件同时变动的情况。

数据模型与决策管理科学篇原书第十二版教学设计

数据模型与决策管理科学篇原书第十二版教学设计教学目标：1. 了解数据模型在决策管理科学中的重要性和应用2. 掌握数据模型的基本概念和构建方法3. 学会运用数据模型解决实际问题4. 培养学生的分析和决策能力教学内容：1. 数据模型概述1.1 数据模型的定义和基本特点1.2 数据模型的分类和应用领域1.3 数据模型与决策管理科学的关系2. 数据模型的构建方法2.1 手工建模方法2.2 计算机辅助建模方法2.3 数据模型的验证和优化3. 数据模型在决策管理科学中的应用3.1 常用的数学规划模型3.2 数据挖掘与预测模型3.3 供应链管理模型3.4 风险评估与优化模型3.5 实例分析与案例讨论教学步骤：一、导入与概述（15分钟）1. 引入数据模型概念，探讨数据模型在决策管理科学中的重要性。

2. 分析数据模型的分类和应用领域，激发学生对数据模型的兴趣和认识。

二、数据模型的构建方法（30分钟）1. 介绍手工建模方法，包括数学规划、统计分析等方法，强调模型构建的基本步骤和技巧。

2. 讲解计算机辅助建模方法，介绍常用的建模软件和工具，演示如何使用工具构建数据模型。

3. 强调数据模型的验证和优化，引导学生注意模型的合理性和有效性。

三、数据模型在决策管理科学中的应用（60分钟）1. 详细介绍常用的数学规划模型，如线性规划、整数规划、多目标规划等，通过案例讲解模型的具体应用方法。

2. 探讨数据挖掘与预测模型的原理和应用，如决策树、神经网络等，通过实例分析模型的实际运用。

3. 分析供应链管理模型的基本原理和方法，包括库存控制、物流调度等方面的模型建立和优化。

4. 引入风险评估与优化模型，讲解风险管理的基本概念和方法，通过案例研究模型在风险处理中的应用。

5. 结合实例分析与案例讨论，培养学生的分析和决策能力，让学生运用数据模型解决实际问题。

四、教学总结与拓展（15分钟）1. 对整堂课进行总结，强调数据模型在决策管理科学中的重要性和应用。

数据模型与决策-管理科学导论ppt课件

城市交通规划
通过模拟城市交通流量和交通拥堵情况，优化城市交通规划和道路设计。
金融风险管理
通过模拟金融市场波动和风险情况，评估和管理金融风险。
能源管理
通过模拟能源生产和消耗情况，优化能源规划和调度，降低能源成本和碳排放。
06
CATALOGUE
数据模型与决策的未来发展
数据模型与决策的新趋势和挑战
数据模型的基本元素
实体
数据模型中的基本单元，可以是具体或抽象的事物。
属性
描述实体的特征或参数，例如人的姓名、年龄等。
关系
实体之间的连接或交互方式，例如父子关系、同事关系等。
数据模型的分类
概念数据模型
用于描述现实世界中的事物和关系，如ER图。
逻辑数据模型
描述数据之间的结构和规则，如关系模型。
• 模拟模型的定义：模拟模型是一种通过数学、计算机或物理手段对现实世界进行抽象和模拟的工具。它通过建立数学模型或计算机模型来模拟系统的行为和过程，以便更好地理解和预测系统的性能和结果。
模拟模型的定义和特点
01
模拟模型的特点
02
模拟模型能够模拟真实世界的复杂系统，包括物理系统、工程系统、经济系统和社会系统等。
物理数据模型
描述数据在计算机中的存储和访问方式，如文件系统或数据库管理系统。
02
CATALOGUE
决策制定过程
决策的定义和重要性
总结词
决策是管理活动中最重要的环节之一，它决定了组织未来的发展方向和目标。
详细描述
决策是指组织或个人为了实现某种目标，根据现有信息和经验，对未来行动方案进行选择和决定的过程。决策的正确与否直接影响到组织的发展和成败，因此决策在管理活动中具有至关重要的地位。

数据模型与决策管理科学基础课程设计 (2)

数据模型与决策管理科学基础课程设计一、课程背景随着信息技术的不断发展，数据已经成为了企业和组织决策的核心资源，而数据模型与管理科学又是数据分析和决策制定的重要基础。

数据模型是描述现实中某一个领域事物的一种抽象表示方法，能够帮助我们有效地组织和分析数据。

而决策管理科学则是通过利用数学、逻辑和流程管理等方法对决策问题进行分析和优化的一种综合科学。

本课程旨在通过数据模型与决策管理科学基础的学习，培养学生分析和解决实际问题的能力。

二、课程目标本课程的主要目标是：1.了解数据模型和数据库的基本概念，并能够运用SQL语言进行基本操作。

2.学习决策分析的基本概念和方法，能够运用决策分析的方法对实际问题进行分析和决策。

3.培养学生的数据分析和决策制定能力，在某一个具体领域中能够运用数据模型和决策分析方法解决实际问题。

三、教学内容和方法3.1 教学内容1.数据库基础知识：数据模型、关系模型、SQL语言基础等。

2.决策分析方法：决策树、多属性决策、线性规划、对策、牵制等。

3.应用案例：在特定领域中运用数据模型和决策分析方法进行案例分析。

3.2 教学方法1.讲授理论知识，解析实际案例。

2.实验课和课后习题：通过实验课和课后习题的方式加深理论学习的实践效果。

3.讨论学生自己感兴趣的领域和问题，开展小组项目，让学生深入探究数据模型和决策分析方法。

四、实验设计4.1 实验1：数据库设计与创建本实验通过使用SQL语言建立一个包含多张关联表的数据库，包括对数据类型的定义、表的分析、合并等内容。

4.2 实验2：数据分析与决策制定本实验将通过一个具体的案例，引导学生利用数据模型和决策分析方法，针对特定的问题进行探究和解决。

4.3 实验3：小组项目本实验将组织学生自由组合，通过在不同领域的数据建模和决策分析项目中，以小组为单位，让学生深入研究其感兴趣的问题，并评估各自的结果和总结分析。

五、考核方式1.平时成绩占60%，包括课堂表现、课程作业、实验结果和课程小组项目成果。

决策管理中的数据分析与决策模型

决策管理中的数据分析与决策模型在当今信息化时代，各个领域的决策都离不开数据分析和决策模型的支持。

数据分析是通过收集、处理和解释大量的数据来发现问题、分析趋势以及做出决策的过程；而决策模型是一种描述决策过程中的关键因素和变量之间关系的数学模型。

本文将探讨决策管理中的数据分析和决策模型的应用。

一、数据分析在决策管理中的重要性数据分析是指运用各种统计分析方法和技术对数据进行整理、加工、分析和解释的过程。

在决策管理中，数据分析起到了非常重要的作用。

首先，数据分析能够揭示隐藏在庞大数据之中的问题和趋势，帮助决策者更准确地了解现状和未来的发展趋势。

其次，数据分析可以提供决策的依据和参考，帮助决策者找到最佳的方案和策略。

此外，数据分析还可以优化资源配置，提高效率和效益。

因此，数据分析在决策管理中的重要性不可忽视。

二、决策模型在决策管理中的应用决策模型是一种用来描述和分析决策过程的数学模型。

决策模型能够将决策问题抽象化为数学模型，通过计算和模拟等方法得出最优解。

在决策管理中，决策模型有着广泛的应用。

比如，线性规划模型可以用来优化资源分配问题；决策树模型可以用来预测和分类；马尔可夫链模型可以用来分析系统的状态转移等。

决策模型的应用可以提高决策的准确性和效率，帮助决策者做出更科学和合理的决策。

三、数据分析与决策模型的结合数据分析和决策模型在决策管理中常常是相辅相成的。

数据分析提供了决策模型所需的数据输入，帮助决策者更好地理解问题和模型的建立。

同时，决策模型可以应用数据分析结果，对数据进行计算和推测，并得出决策的最优解。

数据分析和决策模型的结合可以使决策过程更加科学和精确。

例如，在市场营销中，企业需要根据市场情况和消费者的需求做出营销决策。

首先，可以通过数据分析来了解市场规模、竞争对手和目标消费者的行为习惯。

其次，可以利用决策模型来预测销售量、确定定价策略以及选择最佳推广渠道。

通过数据分析和决策模型的结合，企业能够更好地把握市场机会，提高市场竞争力。

数据模型与决策管理科学篇原书第十二版课程设计

数据模型与决策管理科学篇原书第十二版课程设计一、课程设计背景《数据模型与决策管理科学篇》是经典的决策科学教材，该书第十二版重点介绍了运筹学方法、决策分析等内容。

本课程设计旨在通过该书的学习和实践，为学生提供数据建模和决策管理方面的知识和技能，培养学生的数据分析和决策能力。

二、课程设计目标1.掌握数据建模与决策管理的基本概念和方法；2.熟悉使用Excel和Python等工具进行数据处理和建模；3.能够运用线性规划、整数规划、动态规划、网络流等算法解决实际问题；4.能够进行决策分析、决策树、层次分析等，帮助企业或组织做出正确的决策。

三、课程设计内容1. 数据建模1.1 基本概念•数据类型和数据结构•数据库管理系统和数据仓库•数据挖掘和数据分析1.2 数据处理和建模工具•Excel基础和高级应用•Python数据处理和数据建模库•数据可视化和Dashboard制作2. 运筹学方法2.1 线性规划•建立线性规划模型•求解线性规划问题•线性规划应用实例2.2 整数规划•建立整数规划模型•求解整数规划问题•整数规划应用实例2.3 动态规划•建立动态规划模型•求解动态规划问题•动态规划应用实例2.4 网络流•网络流基本概念和模型•求解最小割和最大流问题•网络流应用实例3. 决策分析3.1 决策树•决策树基本概念和构建方法•决策树模型的评价和剪枝•决策树应用实例3.2 层次分析法•层次分析法基本原理和过程•层次分析法模型的构建和求解•层次分析法应用实例四、课程设计要求1.参加本课程的学生应具备一定的数学基础和计算机操作能力。

2.学生需按时完成课程作业和期末项目，平时作业占课程总成绩的50%，期末项目占50%。

3.学生需独立完成期末项目，通过实际问题的建模、求解和分析，体现所学的决策科学知识和方法，撰写相应的报告。

五、结语本课程设计依据《数据模型与决策管理科学篇》第十二版教材，旨在培养学生的数据建模和决策管理能力，同时掌握运筹学方法和决策分析技能。

数据模型与决策

O
－
单纯形法原理(2)—第一次叠代
x2=1成为基变量， x4=0成为离基变量当前基础可行解： (x1,x2,x3,x4)=(0,1,2,0) z=-2
第一次叠代：目标函数和基变量分别用非基变量表示：
x1=0 x3=0
z=-x1-2x2 选择x2进基 x3 =3-x1-x2 x4=1 -x2
B x4=0
x1=0
非基变量在目标函数中的系数全部大于0，已获得最优解。 B C x4=0
z=-4+x3+x4 x1 =2-x3+x4 x2=1 -x4
A
O
x2=0
单纯形法原理(5)—叠代过程回顾
x3=0 (x1,x2,x3,x4)= (0,1,2,0), z=-2 x1=0 第二次叠代 x1进基，x3离基 B 第一次叠代 x2进基，x4离基 C (x1,x2,x3,x4)= (2,1,0,0), z=-4 最优解 x4=0
x1 +3x2 +x3 2x1 +3x2 -x3 x1 -x2 +x3
x1 +3x2 2x1 +3x2 +x5 x1 -x2
+x4 +x5 +x6
=15 =18 =3
=15 =18 =3
基变量x1、x2、x5，非基变量x3、x4、x6
基础解为（x1，x2，x3，x4，x5，x6）=（6，3，0，0，-3，0）是基础解，但不是可行解，不是一个极点。
单纯形法原理（1）—松弛变量的表示
max z=x1+2x2 s.t. x1+x23 x 2 1 x 1, x 2 0
引进松弛变量 D
x1=0
－＋

《数据、模型与决策》教学大纲.doc

《数据、模型与决策》教学大纲一、课程主要内容简介本课程作为MBA的一门必修课程。

各行各业的管理者都必需具备数字信息处理能力，利用数据信息得出正确的结论，并在诸多的策略中选取最优的策略。

数据分析、模型建立、策略选择是一个完整的过程。

对管理者而言，在处理问题时往往首先遇到的是数据，必须科学地、合理地在这些数据中提取他所需要的信息，或建立相应的模型，最后作出决策。

本课程是一门系统、完整、整体结构严谨、各部分紧密关联、理论与实际并重的课程，因此采用以基本理论为本、实用为主的教学指导思想。

既要求学生了解理论的内涵，掌握方法；也要求学生能学以致用，解决实际问题。

以基本理论为本，讲清来龙去脉，讲清应用背景，讲清内容要点以及使用条件，而略去比较烦难的推导证明。

以实用为主，是选择一些典型的案例或例子，运用基本理论知识给予解决。

本课程是一门理论性与实践性都比较强的课程，教学中注意循序渐进、由浅入深，理论讲解与案例讲解交叉进行。

既要避免在课堂上进行枯燥的、不完整的、不必要的数学论证，也要避免漫无目的、不得要领地去讨论实际问题。

案例讨论是本课程教学的重要部分。

选择一些有代表性的、能清晰说明一个原理或一种方法的案例，使学生能理解原理的内涵或方法的效用，同时选择一些涉及多种原理、方法和计算技巧的案例，它们可以被用来综合学生的知识，加强彼此联络，使学生学到的东西系统化、一体化。

第1章数据、模型与决策简介《数据、模型与决策》是应用分析、试验、量化的方法，对经济管理系统中人力、物力、财力等资源进行统筹安排，为决策者提供有依据的最优化方案，以实现最有效的管理。

本章主要介绍《数据、模型与决策》的学习内容和学习方法等。

第2章线性规划首先通过对大量实际问题的介绍，引入线性规划模型。

然后介绍微软的Solver在建模和求解这些问题中的作用，再讨论建立线性规划模型的用处和一些不足。

本章的主要目标是要使得学员用电子表格建立线性规划模型对实际问题进行分析的能力。

数据、模型与决策-管理科学导论

• Operations Research （OR）
▪ 日本译作“运用学” ▪ 香港、台湾译为“作业研究” ▪ 我国译作“运筹学”
• 源于古语“运筹帷幄之中，决胜千里之外” • 取“运筹”二字，体现运心筹谋、策略取胜
• 在北美， Management Science （MS）管理科学
▪ 运用数学、统计学和运筹学中的量化分析原理和方法，建立数学模型/计算机仿真，给管理决策提供科学依据。
• 1）鲍德西雷达站的研究。1940年，英国为对付德国空军的空袭，使用了雷达，但没有科学布局，效果不好。为解决这个问题，成立运筹学小组，称Operational Research，意为作战研究。美国和加拿大也在军队设立运筹学小组，称Operations Research，协助指挥官研究战略及战术问题。
实验表明，大部分的回答者仍旧会去听
▪ 情况2：假设昨天花500元钱买一张今晚的音乐会取票单。在你出发时，发现把票单丢了。如果去听音乐会，就必须再花500元钱买张票，去还是不去？
结果却是，大部精选分课人件回答说不去了
12
OR:SM
• 3. 量化分析辅助决策
• 烙饼需要烙两个面，每面大约 3 分钟。锅里一次至多能烙两张饼。问烙1，2，3张饼最少需多长时间？烙 2007 张呢？
• 每一位快餐店老板最关心的问题就是：如何吸引更多的顾客以获取更高的利润。那么，他们除了增加花色、提高品味、保证营养、降低成本之外，快餐店应在其基本特点“快”字上下功夫。最近流行的一种方式就是老板向顾客承诺：如果让哪位顾客等待超过一定时间 (例如五分钟)，那么他可以免费享用所订的饭菜。这样必将招揽更多的顾客，由此带来的利润一定大于免费奉送造成的损失。但是老板希望对于利弊有一个定量的分析.告诉他在什么条件下作这种承诺才不会亏本，更进一步，他希望知道应该具体地作几分钟的承诺，利润能增加多少。

数据模型与决策简介

数据模型分类
总结词
数据模型的种类
详细描述
数据模型可以根据其应用场景和目的分为多种类型，如概念模型、逻辑模型和物理模型等。这些模型在数据的抽象层次、表达方式和应用领域等方面存在差异。
数据模型构建过程
总结词
数据模型的构建步骤
详细描述
数据模型的构建是一个系统性的过程，通常包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计等阶段。每个阶段都有其特定的任务和目标，以确保数据模型能够满足实际需求。
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要点二
详细描述
聚类模型在市场分析、社交网络分析、图像处理等领域有广泛应用。通过聚类模型，可以将数据集中的对象按照相似性或相关性进行分组，从而发现数据的内在结构和规律，为决策提供依据。
04 数据模型与决策的未来发展
数据模型的改进与创新
机器学习与人工智
能
利用机器学习算法和人工智能技术，提高数据模型的预测精度和自适应性。
数据模型与决策简介
目录
CONTENTS
• 数据模型基础 • 决策理论概述 • 数据模型在决策中的应用 • 数据模型与决策的未来发展
01 数据模型基础
数据模型定义
总结词
数据模型的实质
详细描述
数据模型是对现实世界的数据和信息的一种抽象表示，它以规范化的形式组织和描述数据，以便更好地理解数据并从中提取有价值的信息。
分类模型在许多领域都有应用，例如垃圾邮件过滤、人脸识别、疾病诊断等。通过训练分类模型，可以将输入的数据根据其特征和类别进行分类，从而实现对未知数据的分类
和识别。
聚类模型
要点一
总结词
聚类模型是一种将数据集中的对象按照相似性或相关性进行分组，使得同一组内的对象尽可能相似，不同组之间的对象尽可能不同的模型。

数据、模型与决策

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内容简介
《数据、模型与决策》由管理科学概论、线性规划引论、线性规划的计算机求解及应用举例、线性规划问题的进一步讨论、线性规划灵敏度分析、运输问题与指派问题、目标规划、整数规划、图与络规划、非线性规划、决策分析、回归分析共12章构成。
媒体评论
对MBA教材进行创新是迫切需要解决的问题.武汉理工大学出版社提出编写这套教材，抓住了很好的时机，对 MBA教育的发展具有很重要的现实意义、各位教授主编结合自己的实践提出创新思路，根据创新性、规范化要求，把这套教材做成实用性、前瞻性、开放式、可开拓、集成式的知识络。
——管理学家周三多教授
本书体系严密、结构合理、论述清晰、语言流畅，从管理实际问题入手，经分析、抽象和归纳，建立相应的运筹学模型.在模型求解上不追求严谨的数学推演，借助逻辑分析和软件，使求解简化、易于理解，并引入较多的案例分析，便于学习。
——资深运筹学专家郭耀煌教授
目录
1管理科学概论/1 1.1管理科学的定义/1 1.1.1管理科学的本质/1 1.1.2管理科学的历史/2 1.1.3管理科学的特征/2 1.2管理科学的影响/3 1.3应用管理科学方法求解问题的举例/4 本章小结/8 2线性规划引论/9 2.1线性规划的基本问题/9 2.1.1资源分配问题/9
数据、模型与决策
图书
01 作者简02 内容简介 04 目录
《中国MBA创新精品系列教材·数据、模型与决策》是2010年武汉理工大学出版社出版的图书，作者是杨超。
作者简介
杨超，1963年7月出生，河南省新县人，1983年毕业于河南师范大学。1985年底获华中理工大学应用数学专业硕士学位，1998年获香港城市大学运筹学专业博士学位。现任华中科技大学管理学院学术委员会委员、管理科学与信息管理系主任、教授、博士生导师、国家基金委通讯评议专家、湖北省政协常委。曾在斯坦福大学等知名大学做高级访问学者，近几年在Computer &Operation Research等国际著名期刊上发表论文10多篇，发表的论文多次被SCI收录，主持4项国家自然科学基金项目、1项省级重大科技攻关项目和多个省、部级项目，指导的博士论文有2篇获湖北省优秀博士论文。2001年入选教育部“优秀青年教师资助计划”，同年被湖北省政府授予 “湖北省有突出贡献中青年专家”称号，2002年入选湖北省“新世纪高层次人才工程”，2006年入选教育部“新世纪优秀人才支持计划”。

数据、模型与决策-管理科学导论PPT课件

02
03
预测市场趋势
个性化营销
通过大数据分析，企业可以预测市场趋势，提前做好战略规划和布局。
大数据分析能够深入了解消费者需求和行为，为企业提供个性化营销策略，提高销售效果。
人工智能在管理中的应用
自动化流程
01
人工智能技术可以自动化处理大量重复性工作，提高工作效率。
智能决策支持
02
人工智能可以通过数据分析和模式识别，为管理者提供智能化
课程目标
1
掌握数据、模型与决策的基本概念和原理。
2
学会运用数据和模型进行决策的方法和技巧。
3
培养分析和解决实际问题的能力，提高管理效率。
02
数据在决策中的作用
数据收集与整理
数据收集
确定数据来源，设计数据收集方案，确保数据的全面性和准确性。
数据整理
对收集到的数据进行清洗、分类、编码和整合，使其满足分析需求。
• 总结词：风险决策分析方法包括风险偏好分析、敏感性分析、决策树等，这些方法可以帮助决策者更好地理解和评估风险，从而做出更明智的决策。
• 详细描述：风险偏好分析用于确定决策者的风险偏好程度，敏感性分析用于评估方案对不确定性的敏感程度，决策树则用于表示和分析多阶段决策问题。
多属性决策分析
• 总结词：多属性决策分析是一种基于多个属性或准则的决策方法，通过综合评估不同方案在不同属性下的表现，选择最优方案。
详细描述
投票法是最简单也是最常用的群决策方法，一致矩阵法则通过将问题分解为多个子问题，逐一解决，最终达成共识；德尔菲法则通过匿名反馈的方式反复征询专家管理科学中的前沿话题
大数据分析在管理中的应用
01
数据分析驱动决策

数据模型与决策-管理科学导论课件

数据库设计
数据库设计是指根据需求分析和数据模型的原理，设计数据库结构、定义关系和属性，并制定数据存取的规则。
实体-关系模型（ER模型）
1 实体
2 关系
实体是现实世界中具有独立存在和可区分性质的事物，通过实体间的关系来描述和表达。
关系是实体之间的联系，可以是一对一、一对多或多对多的关系。它用于表示实体之间的关联和依赖。
数据模型与决策-管理科学导论 ppt课件
在本课件中，我们将介绍数据模型与决策的重要性和应用。了解数据模型的定义、决策的分类以及数据库管理系统的作用。
数据模型的定义及特点
数据模型定义
数据模型是描述现实世界中各种实体及其属性和关系的工具，通过表达方式来帮助我们理解和处理数据。
数据模型特点
数据模型具有抽象性、简洁性和可扩展性的特点，可以有效地组织和管理各种类型的数据。
数据库规范化（Normalization）
1
第一范式
Hale Waihona Puke 确保每个属性都是原子的，数据库中的每个字段都存储一个值。
2
第二范式
消除非主属性对主键部分的依赖，确保每个非主属性完全依赖于主键。
3
第三范式
消除传递依赖，确保所有非主属性只依赖于主键，而不依赖于其他非主属性。
数据挖掘和数据挖掘应用
数据挖掘过程
数据挖掘是从大量数据中发现有价值的模式和关联的过程，包括数据预处理、模型选择和模式评估。
数据挖掘应用
数据挖掘在市场分析、客户关系管理、风险评估等领域具有重要的应用价值。
决策的概念和决策分类
1 决策的概念
决策是根据一定的信息和目标，做出选择和行动的过程。它是管理科学中的关键环节。