数据模型与决策案例都市研究公司

合集下载

使用数据科学模型优化企业运营管理成功案例

使用数据科学模型优化企业运营管理成功案例

使用数据科学模型优化企业运营管理成功案例随着全球数字化转型的快速发展,数据已成为企业竞争的重要战略资源。

许多企业开始将数据科学技术应用于运营管理,通过数据分析和模型优化来提高效率、降低成本、挖掘市场机会等,取得了显著的成功。

以下将介绍几个数据科学模型优化企业运营管理的成功案例。

1. Amazon的推荐引擎Amazon是全球最大的在线零售商之一,其成功的一大原因在于其推荐引擎——Amazon一向对推荐系统有着极高的追求,因为这可以提高购买转化率和客户忠诚度。

Amazon采用的推荐引擎涉及电商领域大量的数据科学技术和算法,包括关联规则挖掘、协同过滤、神经网络等,这些技术可用来挖掘消费者购买商品时的行为模式、偏好和需求,以便精确推荐相关商品,提高购买转化率和客户满意度。

至今,Amazon的推荐引擎已积累了大量用户数据和反馈信息,并不断完善优化,这一推荐引擎已成为Amazon零售业务的一大核心竞争力。

2. Uber的动态定价模型Uber是全球领先的共乘出行平台之一,其成功的一大原因在于其动态定价模型,该模型主要基于数据分析和模型优化来实现。

实际上,Uber的动态定价模型是一个基于机器学习的算法,通过对用户乘车行程、时段、起终点等数据进行实时统计分析和运算,以便自动调整车费,提高乘客和司机的满意度。

Uber的动态定价模型不仅可以根据车辆供需情况自动调整单价、优惠和价格封顶等,而且可以通过对不同用户群体和行程类型的分类和预测,来实现个性化的定价和优惠政策,从而更好地拓展市场和提高收益。

3. WalMart的供应链优化模型WalMart是全球领先的零售商之一,拥有广泛的供应链网络。

为了更好地管理和优化供应链,WalMart采用了一种基于数据科学的供应链优化模型,该模型主要包括需求预测、库存管理、物流优化和成本控制等方面。

具体来说,WalMart将大量消费者购买行为和产品销售数据与供应商和物流信息结合起来,通过高精度的需求预测和库存管理来优化供应链的业务流程和做法,从而实现更快的响应速度和更高的客户满意度。

数据模型与决策案例

数据模型与决策案例

数据模型与决策案例数据模型是指对现实世界中某一系统的数据及其之间关系的抽象描述。

在信息系统中,数据模型是对数据进行抽象和建模的重要工具,它能够帮助我们更好地理解数据之间的关系,为决策提供支持。

在本文中,我们将探讨数据模型与决策案例之间的关系,以及数据模型在决策过程中的作用。

首先,数据模型在决策案例中起到了重要的作用。

通过对现实世界中的数据进行抽象和建模,我们可以更清晰地了解数据之间的关系,找出数据的规律和特点。

在进行决策时,我们可以利用数据模型来分析数据,预测未来的趋势,找出问题的根源,从而为决策提供依据。

例如,在市场营销领域,我们可以利用数据模型来分析客户的消费行为,预测产品的需求量,制定营销策略,提高销售业绩。

其次,数据模型还可以帮助我们更好地管理和利用数据。

在信息系统中,数据模型是对数据进行组织和管理的重要手段。

通过数据模型,我们可以将数据进行分类、整合、存储和检索,使数据更易于管理和利用。

在决策过程中,我们可以根据数据模型来获取需要的数据,进行分析和比较,找出问题的解决方案。

例如,在企业管理中,我们可以利用数据模型来对企业的各项业务数据进行管理和分析,帮助企业管理者做出正确的决策。

此外,数据模型还可以帮助我们更好地理解和解释现实世界中的现象。

通过对数据进行抽象和建模,我们可以找出数据之间的规律和联系,发现问题的本质,从而更好地理解现实世界中的现象。

在决策过程中,我们可以利用数据模型来解释现象,找出问题的原因,预测未来的发展趋势,为决策提供参考。

例如,在经济领域,我们可以利用数据模型来分析经济数据,解释经济现象,预测经济走势,为政府决策提供支持。

综上所述,数据模型在决策案例中起着重要的作用。

它可以帮助我们更好地理解数据之间的关系,为决策提供依据;可以帮助我们更好地管理和利用数据,为决策提供支持;可以帮助我们更好地理解和解释现实世界中的现象,为决策提供参考。

因此,在进行决策时,我们应该充分利用数据模型的优势,加强对数据模型的建模和分析,提高决策的科学性和准确性。

MBA《数据、模拟与决策》案例报告

MBA《数据、模拟与决策》案例报告

《数据、模型与决策》案例一《火花塞铁壳的质量抽样检验》第2小组案例分析报告组员:陈迪学号:17920091150628组员:高霄霞学号:17920091150668组员:陆彬彬学号:17920091150764组员:罗志锐学号:17920091150767组员:王晋军学号:17920091150811组员:许冰学号:17920091150856案例《火花塞铁壳的质量抽样检验》第2小组案例分析报告摘要:产品质量检验是生产过程中的一个重要阶段,实际生产中,检查每批产品中的不合格品的件数,一般用计件抽样检验方案。

计件抽样检验的方法包括:百分比抽样检验方案和标准型一次抽样方案等,本文通过火花塞铁壳的质量抽样检验,对以上两种抽样检验方案的合理性进行了理论分析。

关键字:抽样检验百分比抽样法标准型一次性抽样法 OC曲线Abstract:Quality inspection is a very important step in production process. In actual process, we use sample inspection methods by counting to inspect every batch for the reject products. Sample inspection plans include percentage sampling inspection and standard sampling inspection. This thesis takes ‘the spark plug case’ as an example to analyze the rationality of the two Sample inspection plans.Key words: Sample inspection plans, percentage sampling inspection, standard sampling inspection, OC curve一问题的提出企业生产出的产品是否符合规定要求,要通过检验来判定。

数据模型与决策 MBA案例报告Quality Associates

数据模型与决策 MBA案例报告Quality Associates

《数据模型与决策》案例1Quality Associates 公司一、案例背景——Quality Associates 有限公司1《数据模型与决策》案例1、情景及数据Quality Associates 是一家咨询公司,为委托人监控其制造过程提供抽样和统计程序方面的建议。

在一个应用项目中,一名委托人向QualityAssociates提供了其程序正常运行时的800个观察值,组成一个样本。

这些数据的样本标准差为0.21,我们因此假定总体的标准差为0.21。

Quality Associates建议该委托人连续地定期选取样本容量为30的随机样本来对该程序进行监控。

通过对这些样本的分析,委托人可以迅速知道该程序运行状况是否令人满意。

当该程序的运行令人不满意时,应采取纠正措施以避免出现问题。

设计规格要求该过程的均值为12,QualityAssociates建议该委托人采用如下形式的假设检验:H,就应采取纠正措施。

只要拒绝??12H:?12:Ha?00以下为在第一天运行时,间隔1小时这种新型统计控制过程程序所收集的样本数据:这些数据可供我们使用,它们被保存在本书附带的光盘中,文件名为Quality.4 样本样本样本样本1 2 312.02 11.55 11.62 11.9112.02 11.36 11.62 11.6912.05 11.75 11.52 11.5912.18 11.95 11.75 11.8212.11 12.14 11.90 11.9712.0711.7211.6411.711.——Quality Associates 有限公司1《数据模型与决策》案例11.80 11.87 11.61 12.0511.64 12.10 11.85 12.0312.39 12.01 11.94 12.1611.65 11.99 11.92 11.9112.11 12.13 12.12 12.2011.90 12.00 11.61 12.1612.22 12.21 12.00 11.9311.88 11.56 12.21 12.2812.03 11.95 12.32 12.3912.35 11.93 12.01 12.0012.09 12.06 11.85 11.9211.77 11.83 11.76 11.7612.20 11.82 12.23 12.1611.79 12.12 11.77 11.8412.30 11.60 12.00 12.0712.27 12.11 12.04 11.9512.29 12.05 11.98 11.9612.4712.3012.3712.2211.75 12.25 12.18 12.0312.17 11.96 11.97 12.0411.94 12.17 11.95 12.2411.9711.8511.8911.922.——Quality Associates 有限公司1《数据模型与决策》案例12.30 12.37 11.88 12.2312.2512.1511.9312.22统计分析报告:1、统计分析目的:通过对800个观察值定期抽样分析,了解该程序运行状况是否令人满意。

数据模型与决策R.C.Coleman案例管理报告

数据模型与决策R.C.Coleman案例管理报告

数据模型与决策R.C.Coleman案例管理报告数据模型与决策,Richard Coleman(R.C.Coleman)是一家中小型零售企业的老板,他希望通过数据分析和决策模型来提高企业运营效率和利润。

为了帮助他实现这个目标,我首先需要了解他的企业目标和问题所在,然后根据情况设计适合他的数据模型和决策模型。

首先,我会和R.C.Coleman交流,了解他的企业目标和问题所在。

他可能面临的问题可能包括:销售额下滑、顾客流失率增加、库存过剩或不足、供应链管理不佳等等。

了解这些问题会帮助我确定设计数据模型的方向和决策模型的需求。

在了解了R.C.Coleman的目标和问题之后,我会开始设计数据模型。

数据模型可以包括以下几个方面:1. 销售数据模型:设计一个模型来跟踪和分析销售数据,包括销售额、销售额增长率、销售渠道、产品销售排名等等。

通过分析销售数据,可以帮助R.C.Coleman了解产品销售情况,调整销售策略,提高销售额。

2. 顾客数据模型:设计一个模型来跟踪和分析顾客数据,包括顾客流失率、顾客购买频率、顾客喜好等等。

通过分析顾客数据,可以帮助R.C.Coleman了解顾客需求,提供更好的产品和服务,增加顾客忠诚度。

3. 库存数据模型:设计一个模型来跟踪和分析库存数据,包括库存水平、库存周转率、库存成本等等。

通过分析库存数据,可以帮助R.C.Coleman了解库存状况,及时调整采购和销售策略,避免库存过剩或不足。

4. 供应链数据模型:设计一个模型来跟踪和分析供应链数据,包括供应商质量、供应商交货准时率、采购成本等等。

通过分析供应链数据,可以帮助R.C.Coleman了解供应链状况,选择合适的供应商,降低采购成本,提高交货准时率。

在设计完数据模型之后,我会开始设计决策模型。

决策模型可以根据数据模型的分析结果来制定具体的决策方案,例如:1. 销售策略决策模型:根据销售数据模型的分析结果,制定合适的销售策略,包括产品定价、促销活动等等。

数据模型与决策PPT课件

数据模型与决策PPT课件
07.12.2020
若按这3个维度对研究总体分类,那么共有18个类,它们可以 用一个立方体来表示,如图4.1所示,其中每个“格子”代表 一类。譬如,正前方标有“1”的格子表示属于大都市区域且 人口少于5000人的城市中的所有食品超市。 从例3.5,我们不难理解分层抽样的定义:将总体分成若干个 互不重叠的子总体,从每个子总体中独立地进行抽样。每个 子总体,也即例4.5中的“格子”,被成为层(stratum)。
07.12.2020
例2.2 美国政府研究如下一个问题:是否需要为中低收入家 庭提供日间托儿服务? 如果这项服务能使得这些儿童在日后收到更多更好的教育, 则政府可以少付出福利金、增加税收而很有效益。 卡罗来那州的一项启蒙计划从1972年开始对一群儿童进行跟 踪观测,结果显示,良好的日间照护对儿童以后的就学和就业 有很大影响。 启蒙计划中受试对象是111个人,他们在1972年还是名婴儿, 出生在低收入家庭,身体健康,所有这些婴儿都得到社会工作 者的帮助,其中随机选出一半的人给予密集学前教育。 这里进行了对比,解释变量是是否接受学期教育,而反应变 量则很复杂,包括是否上大学以及就业情况。
07.12.2020
例1.3 权威人物的意见 有两个内容相同的问题: 问题A:陆军部和海军部应当合并为统一的作战部,您同意 么? 问题B:艾森豪威尔将军说,陆军部和海军部应当合并为统 一的作战部,您同意么? 结果对问题A表示同意的比例为29%,而对问题B表示同意 的比例为49%,两者相距甚远。无疑,权威人物艾森豪威尔 将军的意见影响了被调查者的意见。
数据、模型与决策
数据的产生与图表描述
一、 调查面面观 二、 实验面面观 三、 数据的图表描述
07.12.2020
一、 调查面面观

数据模型决策 mba 案例

数据模型决策 mba 案例

数据模型决策 mba 案例
以下是一些涉及数据模型决策的MBA案例:
1. 北方化工厂月生产计划安排:该案例涉及到如何根据历史数据和市场趋势制定合理的月度生产计划,以最大化产能利用率,减少库存,提高经济效益。

这需要运用统计分析和预测模型来预测市场需求和生产成本,从而做出最优决策。

2. 石华建设监理公司监理工程师配置问题:该案例关注如何合理配置监理工程师,以确保工程项目进度和质量的同时,降低人力成本。

这需要运用数据分析模型来预测工程进度和人力需求,以便做出最佳的人员调度决策。

3. 北方印染公司应如何合理使用技术培训费:该案例探讨如何将有限的技术培训费用用于提高员工技能和素质,从而提高生产效率和产品质量。

这需要运用数据分析工具来分析员工技能需求和培训投资回报率,以便做出明智的投资决策。

4. 光明制造厂经营报告书:该案例涉及到如何通过财务数据和经营报告来评估企业的经营状况和未来发展趋势。

这需要运用财务分析模型和预测模型来评估企业的盈利能力、偿债能力和发展潜力,以便做出合理的战略规划和管理决策。

除了上述案例,MBA课程中还可能包含其他类似的案例,涉及不同行业的不同数据模型决策问题。

通过分析这些案例,学生可以了解实际商业环境中数据模型决策的重要性和应用价值,并学习如何运用数据分析工具和模型来解决复杂的商业问题。

AECOM设计集团简介

AECOM设计集团简介
《工程新闻记录》排名 ENR 2012 Top 500 Design Firms
No.1
• 总体排名 Overall – Top 500 Design Firms • 纯设计 Pure Design • 国际市场 International Design Firms
No.1
• 所有交通运输 类排名 All Transportation categories • 所有一般建筑类 排名 All General Building categories
P6
服务全球 机遇无限 Global Reach, Endless Possibilities
中华区
China Geography
13 18 2000+
个城市
Cities
间办公室
Offices
余名员工 Staff
P7
服务全球 机遇无限 Global Reach, Endless Possibilities
关于AECOM:服务全球 机遇无限
纽约世贸中心重建项目 (部分已竣工),纽约,美国
关于AECOM:服务全球 机遇无限
美国总统奥巴马为纽约世贸中心揭幕,纽约,美国
关于AECOM:服务全球 机遇无限
虹桥机场改建总体规划(部分已投入使用1.5km2),上海,中国
-
受上海机场集团的委托,由AECOM上海办 公室经济团队牵头,联合城市规划、交通团 队对虹桥机场东区综合开发进行战略规划。 该规划项目占地1.5平方公里,位于上海虹桥 交通枢纽的机场东区。 项目组从上海建设世界城市的转型需求出发, 借鉴世界空港开发先进经验,围绕上海国际 航运中心建设,对虹桥机场东区进行重新定 位与产业选择,目的在于更好地服务上海四 个中心建设以及虹桥区域开发。

数据模型与决策 MBA案例报告Quality Associates

数据模型与决策 MBA案例报告Quality Associates

《数据模型与决策》案例1Quality Associates 公司一、案例背景——Quality Associates 有限公司1《数据模型与决策》案例1、情景及数据Quality Associates 是一家咨询公司,为委托人监控其制造过程提供抽样和统计程序方面的建议。

在一个应用项目中,一名委托人向QualityAssociates提供了其程序正常运行时的800个观察值,组成一个样本。

这些数据的样本标准差为0.21,我们因此假定总体的标准差为0.21。

Quality Associates建议该委托人连续地定期选取样本容量为30的随机样本来对该程序进行监控。

通过对这些样本的分析,委托人可以迅速知道该程序运行状况是否令人满意。

当该程序的运行令人不满意时,应采取纠正措施以避免出现问题。

设计规格要求该过程的均值为12,QualityAssociates建议该委托人采用如下形式的假设检验:H,就应采取纠正措施。

只要拒绝??12H:?12:Ha?00以下为在第一天运行时,间隔1小时这种新型统计控制过程程序所收集的样本数据:这些数据可供我们使用,它们被保存在本书附带的光盘中,文件名为Quality.4 样本样本样本样本1 2 312.02 11.55 11.62 11.9112.02 11.36 11.62 11.6912.05 11.75 11.52 11.5912.18 11.95 11.75 11.8212.11 12.14 11.90 11.9712.0711.7211.6411.711.——Quality Associates 有限公司1《数据模型与决策》案例11.80 11.87 11.61 12.0511.64 12.10 11.85 12.0312.39 12.01 11.94 12.1611.65 11.99 11.92 11.9112.11 12.13 12.12 12.2011.90 12.00 11.61 12.1612.22 12.21 12.00 11.9311.88 11.56 12.21 12.2812.03 11.95 12.32 12.3912.35 11.93 12.01 12.0012.09 12.06 11.85 11.9211.77 11.83 11.76 11.7612.20 11.82 12.23 12.1611.79 12.12 11.77 11.8412.30 11.60 12.00 12.0712.27 12.11 12.04 11.9512.29 12.05 11.98 11.9612.4712.3012.3712.2211.75 12.25 12.18 12.0312.17 11.96 11.97 12.0411.94 12.17 11.95 12.2411.9711.8511.8911.922.——Quality Associates 有限公司1《数据模型与决策》案例12.30 12.37 11.88 12.2312.2512.1511.9312.22统计分析报告:1、统计分析目的:通过对800个观察值定期抽样分析,了解该程序运行状况是否令人满意。

提高企业管理决策的数据分析模型研究

提高企业管理决策的数据分析模型研究

提高企业管理决策的数据分析模型研究在当今信息爆炸的时代,企业管理者面临着大量的数据和信息。

如何从这些海量的数据中提取有价值的信息,并作为决策的依据,对于企业的发展至关重要。

为此,数据分析模型的研究和应用便成为了提高企业管理决策的关键。

数据分析模型的研究可以帮助企业管理者更好地理解和解读数据,发现隐藏在数据背后的规律和趋势。

数据分析模型是一种数学模型,通过对现有数据进行统计分析,得出一定的结论或预测。

它可以帮助企业管理者做出更明智的决策,从而提高企业的竞争力和经济效益。

下面将从数据收集、数据处理和数据应用三个方面分析如何提高企业管理决策的数据分析模型。

首先,数据分析模型的研究需要从数据收集的角度入手。

高质量的数据是进行数据分析模型研究的基础。

数据收集要有针对性,根据企业的具体需求,选择合适的数据源和数据采集方法。

同时,数据的准确性和完整性也是一个重要的问题。

在数据收集过程中,要注意数据的来源和收集方式,确保数据的真实性和可信度。

只有获取了可靠的数据,才能够构建有效的数据分析模型,为企业的管理决策提供可靠的依据。

其次,数据处理也是数据分析模型研究中不可忽视的一环。

数据处理包括数据清洗、数据转换和数据整合等过程。

在数据清洗过程中,需要对数据进行去除异常值、填补缺失值等处理,以确保数据的准确性和完整性。

数据转换则是将原始数据转换为可供模型分析的形式,如将数据进行标准化、归一化等。

数据整合是将来自不同来源的数据进行汇总和整合,形成一个完整的数据集。

数据处理的目的是为了准确和完整地反映数据的特征和规律,为后续的数据分析提供可靠的数据基础。

最后,数据应用是数据分析模型研究的最终目标。

通过数据应用,可以将数据分析模型应用于实际的决策中,帮助企业管理者做出更准确、更科学的决策。

数据应用可以包括数据挖掘、数据预测和决策优化等方面。

数据挖掘是通过从大量的数据中挖掘出有意义的信息和规律,帮助企业了解市场趋势、顾客需求等。

数据,模型与决策案例分析

数据,模型与决策案例分析

数据,模型与决策案例分析Kendall蟹虾经营公司这事发生在不久前。

马萨诸塞州坎布里奇市Kendall广场的Kendall蟹虾经营公司(KCL)夜间货运主管Jeff Daniels在他的办公室里焦虑地看着电视中的天气频道。

一场暴风雪迅速地沿大西洋海岸从北方直逼波士顿。

天气预报指出,有50%的可能暴风雪将在下午5:00左右到达波士顿地区,有50%的可能入海不会再来波士顿及北大西洋沿岸各地。

Jeff Daniels并不是Kendall广场唯一一个紧张地看天气频道的人。

因为波士顿的Logan国际航空港在暴风雪来临时也许不得不关闭。

许多商业运输也只得焦急地等待未来的天气信息。

从历史上看,这样巨大的暴风雪抵达波士顿的话,每五个中有一个会迫使Logan航空港在暴风雪期间关闭。

Kendall蟹虾经营公司Kendall蟹虾经营公司(KLC)1962年建于马萨诸塞州坎布里奇,是波士顿地区一家蟹虾批发运输公司。

到1985年,KLC大幅度消减了蟹的业务,扩大了虾的经营,包括对美国东北部的餐馆、华盛顿特区的顾客、缅因州Presque岛的夜间送货。

1995年,KCL年销售额达到2200万美元,雇员数超过100。

KCL认为它的成功在于为广大顾客服务,它致力于产品的快递市场化和广告化,希望普及到在一些特殊场合的菜单上都能有龙虾这一项。

KCL知道食品服务领域中任何行业成功的关键是为顾客服务,保持为顾客服务的出色声誉应是最优先考虑的事。

Jeff Daniels是MIT斯隆管理学院的学生时在KCL工作过,毕业后他成了KCL的员工。

他在公司里很快升到现在这个夜间货运主管职位,夜间货运在公司里是最重要的部门。

他知道有些最高层管理者正关注着他,他希望不久能得到进一步提升。

龙虾龙虾是一道极大众的菜。

这是因为它有极美的滋味,同时它引人注目的外形也十分漂亮地装点了每张餐桌。

人们总是以吃龙虾来庆祝一个特殊的时刻,吃过龙虾是幸运的和值得兴奋的。

此外,龙虾的烹调也极简单,只要将活的龙虾置于沸水中煮15分钟即可食用。

宝洁公司案例分析

宝洁公司案例分析

制和开发了满足年轻人消费追求的产品,推出多个品牌,利用具有青春活力的青年
男女做广告,引导和刺激青年人的消费心理。一举占领青年消费者市场,拥有了高
份额的市场占有率。宝洁公司最初进入中国市场时,洗发水价格是当时国内品牌的
3~5倍,但以其高品质的形象,新颖的包装以及邀请当时的青春偶像作为广告模特
使其具有竞争力。
27
2.价格策略
28
3.促销策略
29
3.促销策略
30
4.渠道策略
31
LOGO
管理模式分析
32
企业文化分析
企业 文化
I
企业愿景是亲近和美化人
们生活

企业精神是创新,团队
LOGO
P&G
——亲近生活 美化生活
宝洁公司案例分析
1
1 公司简介 领导人
目录
2 商业模式分析 3 经营模式分析
4 管理模式分析
5 SWOT/PEST/五力竞争模型/QSPM矩 阵/BCG矩阵/EFE&IFE分析
66 建议和启示
2
公司简介
❖ 宝洁(英文名称:Procter & Gamble)创于1837年,是全球最大的日 用消费品公司之一。公司性质:股份制。公司总部位于美国俄亥俄州 辛辛那提,全球员工近110,000人。宝洁在日用化学品市场上知名度 相当高,其产品包括洗发、护发、护肤用品、化妆品、婴儿护理产品、 妇女卫生用品、医药、食品、饮料、织物、家居护理、个人清洁用品 及电池等。
5.核心竞争力
宝洁公司实施多品牌战略有效提升了企业核心 竞争力,使之成为日用消费品领域的“常青树”。
我们认识宝洁公司是从那些家喻户晓的品牌: 飘柔、潘婷、海飞丝,还有舒肤佳、玉兰油、汰 渍、碧浪、护舒宝等开始的。宝洁公司实施“一 品多牌”的多品牌战略,打造企业核心竞争力, 拥有13年销售超过10亿美元的世界著名品牌,成 为世界日用消费品市场的“龙头老大”。 宝洁个 性鲜明的品牌诉求,能增强品牌的核心价值。与 此同时,宝洁的品牌原则是:如果某一个种类的 市场还有空间,最好那些“其他品牌”也是宝洁 的产品。因为准确的市场细分与定位,能有效阻 击竞争对手进入,确保市场份额。在此战略指导 下,宝洁在各产业都拥有极高的市场占有率。

数据模型和决策案例

数据模型和决策案例

数据模型和决策案例首先,让我们从数据开始。

数据是指收集到的事实或信息的集合,它通常以数字、文字或图片的形式存储。

数据可以是主观的(如调查问卷结果)或客观的(如天气数据),可以是结构化的(如数据库表格)或非结构化的(如文本文档)。

数据是进行分析和研究的基础,它可以帮助我们了解和解决问题。

数据科学家使用各种技术和工具来处理和分析数据,以获得有意义的信息。

这就涉及到模型的概念。

模型是对数据或系统的简化和抽象,以便更好地理解和预测。

模型可以是数学方程、统计模型或计算机模拟。

它们可以帮助我们建立数据之间的关系,揭示数据背后的规律和趋势。

模型的应用范围广泛,可以涵盖诸多领域,如金融、医疗、工程等。

例如,在金融领域,模型可以用于预测股票价格、评估风险、优化投资组合等。

在医疗领域,模型可以用于诊断疾病、预测药物反应、优化治疗方案等。

模型可以通过理论推导、统计分析、机器学习等方法进行建立和验证。

最后,数据和模型都是为了支持决策的制定和执行。

决策案例是指在特定问题下,基于数据和模型进行决策的实例。

决策案例可以是个人、组织或政府等实体做出的决策,也可以是学术研究中的决策方案。

决策案例的质量和效果取决于数据和模型的准确性和适用性。

数据科学家通过不断改进数据和模型的质量,提高决策的可靠性和可行性。

综上所述,数据、模型和决策案例是数据科学中不可或缺的三个概念。

它们相互关联,相互作用,为我们提供了了解问题、预测趋势、做出决策的重要支持和工具。

随着数据科学的发展和应用的广泛,数据、模型和决策案例的重要性和价值也越来越凸显。

烟台市喜旺食品有限公司战略案例研究

烟台市喜旺食品有限公司战略案例研究

烟台市喜旺食品有限公司战略案例研究孙世民* ===================================================================== 摘要:对于企业战略的分析应当建立在对该企业外部环境、内部条件以及现有战略存在问题分析的基础之上,烟台市喜旺食品有限公司特有的内外部环境因素决定了其应当采取适合自身发展的企业战略,而不应该随波逐流。

适合的企业战略设计主要包括业务层战略的设计、动态竞争战略的设计、国际化战略的设计以及公司层战略的设计。

一个公司的战略设计将直接关系到公司未来的存在和发展,以及公司、员工的核心利益。

关键词:企业战略外部环境内部条件战略分析战略设计===================================================================== 企业战略是有关企业发展方向和活动范围的决策,其主要目的是追求企业的可持续的竞争优势。

根据战略所要完成的任务不用,可以将企业战略划分为三个层次:产品和市场范围、价值链、核心竞争力。

这样一种划分,有助于企业战略决策者对战略的系统认识和科学管理。

一个企业的绩效是由企业的内外部环境和管理者采取的行动决定的。

企业战略必须与企业所处的外部环境和企业的内部环境相适应。

制定战略的前提是对企业的外部环境和内部环境以及利益相关者的期望进行科学的分析。

企业战略分析最为核心的问题是如何将企业的能力(资源能力、人才和技术能力等)与所处的环境相匹配。

在以上基础之上,本文将具体开展对烟台市喜旺食品有限公司战略案例的研究和分析。

一、公司简介烟台市喜旺食品有限公司成立于1996年11月26日,主要从事肉制品的加工及销售。

十多年来,在各级政府的大力支持下,逐步成长为集科研、生产、营销于一体的现代化肉食品生产企业集团。

“喜旺”是首批中国名牌企业、全国肉类行业50强企业、世界肉类组织成员单位,承担国家“十一五”科技项目和农业部科研项目,也多次参与国家、行业标准的制定工作,参与国家《新鲜肉卫生操作规程》和《低*孙世民,海南大学法学院2009级文科实验班学生,学号20091301310114.。

数据模型与决策案例分析

数据模型与决策案例分析

数据模型与决策分析案例授课教师:熊伟案例题目:操作员及临时工招聘/安排考生姓名:朱凯亮学号:案例背景:某外资公司在中国的惠州和廊坊有两家制造厂。

每月的产品需求变化很大使某外资公司很难排定劳动力计划表。

最近某外资公司开始雇用由人力资源中介公司提供的临时工。

该公司专长于为亚特兰大地区的公司提供临时工。

人力资源中介公司提供签署3种不同合同的临时工合同规定的雇用时间长短及费用各不相同。

三种选择如下:难。

在下6个月中某外资公司计划需要的额外员工数如下了5名符合第二项选择的员工人力资源中介公司将为某外资公司提供5名员工均在1、2月份工作。

在这种情况下某外资公司将支付5×4 80024 000RMB。

由于进行中的某些合并谈判某外资公司不希望任何临时工的合同签到6月份以后。

某外资公司有一个质量控制项目并需要每名临时工在受雇的同时接受培训。

即使以前在某外资公司工作过该临时工也要接受培训。

某外资公司估计每雇用一名临时工培训费用为875RMB。

因此若一名临时工被雇用一个月某外资公司将支付875RMB的培训费但若该员工签了2个月或3个月,则不需要支付更多的培训费用。

需解决问题:构造一个模型确定某外资公司每月应雇用的签署各种合同的员工数使达到计划目标的总花费最少。

确定你的报告中包括并且分析了以下几项内容1、一份计划表其中描述了某外资公司每月应雇签各种合同的临时工总数。

2、一份总结表其中描述了某外资公司应雇签各种合同的临时工数、与每种选择相关的合同费用以及相关培训费。

给出合计数包括所雇用临时工总数、合同费用以及培训总费用。

3、若每个临时工的每月培训费降至700RMB雇用计划将受何影响请加以解释。

讨论减少培训费用的方法。

与基于875RMB培训费的雇用计划相比培训费将减少多少4、假设某外资公司1月份雇用了10名全职员工以满足接下来6个月的部分劳工需求。

如果该公司可支付全职员工每人每小时16.5RMB其中包括附加福利与雇用临时工相比这对总工资和培训费用有何影响估计全职员工和临时员工大约每月工作160小时。

《数据模型与决策》案例分析报告-比尔_桑普拉斯暑期工作的寻找

《数据模型与决策》案例分析报告-比尔_桑普拉斯暑期工作的寻找

一、比尔·桑普拉斯暑期工作的寻找比尔正处于其在斯隆管理学院第一个学期的第三周。

在准备课程外,他开始认真考虑下一个夏天的工作问题。

1.在比尔8月份飞往波士顿的途中,他和邻座的温妮沙进行了一次有趣的谈话。

她是一家投资银行负责证券的副总监。

文妮沙被比尔的行为举止及其在短期投资方面的工作经验所吸引(比尔曽在一家列入财富500强公司的财务部工作了四年),她告诉比尔她很乐意与比尔在11月中讨论夏季雇佣他的问题。

当在11月中旬之前她的公司不可能与比尔讨论夏季工作问题。

(1)比尔到斯隆的就业服务中心了解到,文妮沙的公司付给第一年的MBA的暑期工资估计为$14,000(12周)。

(2)我们再估计一下文妮沙的公司录取比尔的可能性。

在没有过多的考虑下假定为50%。

考虑到比尔曽给文妮沙留下深刻的印象,可能性应增加一些,但此类工作的申请竞争是非常激烈的,而比尔的同学们都非常由天份,最后我们假定为0.60。

2.在比尔离开原来公司之前,其原先的老板约翰告诉他,他可以在下一个夏天回来工作,工资是$12,000(12周)。

但是比尔必须在10月底前给予答复,否则,约翰的许诺就无效了。

3.除上面的两个机会外,比尔还有一个机会,他可以参加斯隆学院举办的一个夏季工作征召计划,从中还可能找到工作。

当然,前提是他在前两个机会中没有被接受(或他自己拒绝了它们)。

这个计划举办时间为明年1月和2月。

斯隆学院的学生暑假工作的收入资料假定被收集到了,去年的情况是这样的(指第一年的MBA 学生的收入):周工资总的工资(12周)获得此类工资的学生所占的百分比$1,800$21,6005%$1,400$16,80025%$1,000$12,00040%$500$6,00025%$0$05%(其中5%的学生没有得到他们的收入资料,假定他们的收入为0。

)并且假定上表中所列各项目百分比为比尔在这个计划中所得到的不同收入的可能性的近似值。

即我们假定比尔能找到收入为$21.600的可能性近似为5%,…。

数据模型与决策案例

数据模型与决策案例

数据模型与决策案例数据模型是指对现实世界的事物及其关系进行抽象和描述的方法和工具,可以帮助我们理解和分析现实世界中的问题,并对其进行决策和优化。

一个好的数据模型应该具有准确性、完整性、易于理解和使用等特点。

准确性是指数据模型能够准确地描述现实世界的事物及其关系;完整性则是指数据模型能够包括所有必要的信息;易于理解和使用则是指数据模型应该能够被用户理解和操作。

在实际应用中,数据模型可以应用于各个领域,如金融、医疗、物流等,帮助企业进行决策和优化。

以物流领域为例,一个常见的决策案例是货物配送路径的选择。

在物流领域,货物配送路径的选择是一个非常重要的决策,它直接关系到货物的运输成本、时间和客户满意度。

在这个决策案例中,数据模型可以帮助我们分析和优化货物配送路径。

首先,我们需要将现实世界中物流网络的信息进行抽象和描述,构建起对物流网络的数据模型。

这个数据模型可以包括货物的来源和目的地,物流中心的位置等信息。

然后,我们可以利用数据模型进行路径规划和优化。

通过分析物流网络的拓扑结构和负载情况,可以计算出不同的路径选择,比较它们的运输成本、时间和客户满意度等指标,找出最佳的配送路径。

此外,数据模型还可以帮助我们进行决策的监测和调整。

通过实时监测数据模型中的各个指标,我们可以及时发现问题和调整决策,以保证物流运输的顺利进行。

总的来说,数据模型在决策案例中扮演着重要的角色。

它可以帮助我们理解和分析现实世界中的问题,并对其进行决策和优化。

在物流领域中,数据模型可以帮助我们选择最佳的货物配送路径,提高运输效率和客户满意度。

因此,掌握和运用好数据模型,对于企业的决策和优化是非常有帮助的。

数据分析课题报告研究模型在企业决策中的应用效果

数据分析课题报告研究模型在企业决策中的应用效果

数据分析课题报告研究模型在企业决策中的应用效果随着信息时代的到来,大量的数据被快速产生和积累,尤其是企业在日常运营中所涉及的数据。

然而,这些数据若不进行有效的分析和利用,仅仅是数字的堆积,无法为企业决策提供实质性的参考。

因此,数据分析在企业决策中的应用变得越来越重要。

本报告旨在研究数据分析模型在企业决策中的应用效果,并探讨如何最大化其价值。

一、数据分析模型的意义与作用数据分析模型是通过对大量数据进行统计和计算,建立起的具有一定规律和模式的数学模型。

这些模型可以帮助企业进行数据的解读和预测,为企业决策提供科学依据。

在企业决策中,数据分析模型的意义和作用主要体现在以下几个方面:1. 提供决策依据:数据分析模型通过对现有数据的分析,可以给出相关的指标和建议,为决策者提供可靠的依据。

2. 预测未来趋势:数据分析模型可以对历史数据进行趋势分析,从而预测未来的发展趋势,帮助企业提前做好准备。

3. 发现问题和机遇:通过对数据的深入分析,数据分析模型可以揭示出企业内部存在的问题和潜在的机遇,为企业提供改进和发展的方向。

4. 优化资源分配:数据分析模型可以帮助企业更好地理解资源的分布和利用情况,从而优化资源的分配,提高效率和效益。

二、数据分析模型在企业决策中的应用案例为了更好地研究数据分析模型在企业决策中的应用效果,我们选取了一个实际案例进行分析。

该案例为一家电商企业,希望通过数据分析模型来提高销售业绩和用户满意度。

首先,我们收集了该企业过去三年的销售数据和用户反馈数据,并进行了数据清洗和预处理。

接着,我们使用了多种数据分析模型,包括回归分析、聚类分析和关联规则挖掘等,对数据进行了深入分析。

利用回归分析,我们发现用户满意度与销售额之间存在一定的相关性,可以通过提高用户满意度来带动销售增长。

而聚类分析则将用户分成了不同的群组,帮助企业更好地了解用户需求和行为特征,从而有针对性地进行推荐和营销活动。

此外,通过关联规则挖掘,我们还发现了一些潜在的关联规律,如购买商品A的用户往往也会购买商品B,因此可以将这两个商品进行捆绑销售,提高销售额和利润。

数据模型与决策案例都市研究公司

数据模型与决策案例都市研究公司

《数据、模型与决策》案例1 案例题目:都市研究公司(Metropolitan Research, Inc.)2013级班第小组指导老师:教授提交日期:小组成员名单:(以下各组员姓名排序按开头字母先后排序)小组讨论情况:时间:地点:成员:全体组员讨论主题:时间:地点:成员:全体组员讨论主题:目录1、案例背景信息 (4)2、案例分析记录 (5)3、案例分析延伸 (8)一、案例背景信息(原文)都市研究公司都市研究公司(Metropolitan Research, Inc.)是一家消费者研究机构,他通过设计调查方案对消费者所使用的各种各样的产品和服务进行评估。

在一项特定的研究中,都市研究公司调查消费者对底特律的一家主要制造商所生产的汽车的性能满意度。

问卷发到制造商所生产的一款大型轿车的用户手中,调查表明,许多人投诉该车早期传动系统出现的问题。

为了更好地了解传动系统的故障,都市研究公司采用由底特律地区一家传动系统维修企业所提供的实际传动系统的维修记录为样本。

下面是50辆汽车传动系统出现故障时所行驶的实际英里数的资料。

问题:1.利用适当的描述统计量汇总传动系统出现故障的数据;2.对于有传动系统故障的汽车总体,建立一个汽车传动系统出现故障时所行驶的平均里程的95%的置信区间。

对于该区间估计做出管理上的解释;3.对于发生过早期传动系统故障的一些汽车用户的想法,讨论你的统计结果的意义;4.如果都市研究公司想在5000英里的边际误差下,估计汽车传动系统穿线故障是所行驶里程的总体平均值,在置信水平为95%时,应该选取多少维修记录?5.为了更全面的对传动系统故障问题作出评价,你希望还要收集一些什么信息?二、案例分析记录研究总体中的样本,通过样本去研究其所代表的总体。

为了通过样本对其所在的总体做出符合实际的推断,要求进行合理的数据结构设计并准确进行试验与观察记载,尽量降低试验误差。

因此,要收集正确、完整、足够的资料并通过显著性检验以获得较为可靠的结论。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

《数据、模型与决策》案例1 案例题目:都市研究公司(Metropolitan Research, Inc.)
2013级班第小组
指导老师:教授
提交日期:
小组成员名单:
(以下各组员姓名排序按开头字母先后排序)
小组讨论情况:
时间:
地点:
成员:全体组员
讨论主题:
时间:
地点:
成员:全体组员
讨论主题:
目录
1、案例背景信息 (4)
2、案例分析记录 (5)
3、案例分析延伸 (8)
一、案例背景信息(原文)
都市研究公司
都市研究公司(Metropolitan Research, Inc.)是一家消费者研究机构,他通过设计调查方案对消费者所使用的各种各样的产品和服务进行评估。

在一项特定的研究中,都市研究公司调查消费者对底特律的一家主要制造商所生产的汽车的性能满意度。

问卷发到制造商所生产的一款大型轿车的用户手中,调查表明,许多人投诉该车早期传动系统出现的问题。

为了更好地了解传动系统的故障,都市研究公司采用由底特律地区一家传动系统维修企业所提供的实际传动系统的维修记录为样本。

下面是50辆汽车传动系统出现故障时所行驶的实际英里数的资料。

问题:
1.利用适当的描述统计量汇总传动系统出现故障的数据;
2.对于有传动系统故障的汽车总体,建立一个汽车传动系统出现故
障时所行驶的平均里程的95%的置信区间。

对于该区间估计做出管理上的解释;
3.对于发生过早期传动系统故障的一些汽车用户的想法,讨论你的
统计结果的意义;
4.如果都市研究公司想在5000英里的边际误差下,估计汽车传动系
统穿线故障是所行驶里程的总体平均值,在置信水平为95%时,应该选取多少维修记录?
5.为了更全面的对传动系统故障问题作出评价,你希望还要收集一
些什么信息?
二、案例分析记录
研究总体中的样本,通过样本去研究其所代表的总体。

为了通过样本对其所在的总体做出符合实际的推断,要求进行合理的数据结构设计并准确进行试验与观察记载,尽量降低试验误差。

因此,要收集正确、完整、足够的资料并通过显著性检验以获得较为可靠的结论。

在一般实际统计应用中,一般认为事件发生的概率≤0.05称为小概率事件。

本案例中,我们不知道总体标准差和总体均值。

我们小组选定t 检验的双侧检验(参考教材P170-171)。

MiniTab数据来源于课本光盘。

1.用Minitab输出相关描述性统计信息:
菜单位置:
输出结果:
描述性统计: Miles
变量均值标准差最小值中位数最大值
Miles 73340 24899 25066 72705 138114
Miles 的直方图(包含正态曲线)
2.用Minitab得出95%的置信区间为(66264, 80416)。

菜单位置:
输出结果:
单样本 T: Miles
均值标
变量 N 均值标准差准误 95% 置信区间
Miles 50 73340 24899 3521 (66264, 80416)
也就是说,从样本数据得出汽车在行驶平均73340英里时就出现传动系统故障。

我们有95%的把握认为:50辆汽车传动系统出现故障时所行驶的实际英里数的均值介于66264英里到80416英里之间。

3.对于发生过早期传动系统故障的一些汽车用户,我们认为,就提供的样本数据而言,属于小概率事件。

相对于庞大的实际购买数量,它只是很小的数量,因为没问题的不会在汽修厂有记录,而且它只是底特律的。

这只是说用户不必恐慌,但制造商得去分析问题产生的原因,以期提高产品质量。

4. 我们可以用公式进行计算:
首先查表得出Z 0.025=1.96,然后直接计算,依照案例材料,
(其中用样本标准差s 来估计总体标准差σ) 最后向上取整,取样本数量为96。

因此,想在5000英里的边际误差下,估计汽车传动系统穿线故障是所行驶里程的总体平均值,在置信水平为95%时,应该选取96条维修记录。

5. 为了更加全面地评估传动系统故障的问题,我们认为还需要如下信息: 汽车销售的总量,行业相关数据,相关法律法规等。

三、案例分析延伸
为了更加有效地对传动系统出现故障进行分析,查找各相关系
2
2
2
/2)(E
Z n σα=9695.22735000
24899)96.1(2
2
2
≈==n
数,我们小组认为:可以适当考虑发生故障的共性进行归因分析;也可以根据发生故障的具体零部件进行故障分类。

同时还可以适当考虑区间外的估计,以避免发生第二类错误的概率过高。

相关文档
最新文档