数据模型和决策课程案例分析报告
道格拉斯公司案例分析
MBA小组案例分析报告课程名称数据、模型与决策标题道格拉斯公司案例分析报告班级2014级MBA脱产班学生姓名崔鸥、王晶、刘波、王昕雨、周烨2015年 3月目录及分工No table of contents entries found.分工案例3,7 EXCEL 崔鸥王晶案例3,7 WORD 王昕雨刘波案例3,7 PPT 周烨一、背景分析道格拉斯公司是加拿大最大的新闻纸和瓦棱容器生产商--联合巴瑟斯特公司的全资子公司，也是加拿大最大的玻璃容器供应商。
道格拉斯公司经营着分别位于蒙特利尔、伯若玛利、汉密尔顿、华莱士伯戈、红崖、以及伯拿白的六个现代化的玻璃容器生产厂。
这些厂的产品包括盛装、软饮料、花生油、酒精饮料、色拉调味汁的各种玻璃容器。
在1978年年初、斯坦·皮埃尔斯--道格拉斯公司食品部的市场开发经理就已经想到为方便微波炉使用者而销售瓶装即食汤。
用微波炉进行烹任带来一个问题--微波无法透过金属器具，因而不能将金属器具置于微波炉中。
甚至于餐具上涂色或上光用的金属颜料都会对微波炉造成破坏。
许多微波炉使用者使用微波炉专用用具，但这样就得洗更多得餐具。
而瓶装的优点在于汤可以直接放到微波炉中加热、而不必更换包装。
同时道格拉斯公司为了解微波炉烹任中能否使用碱石灰玻璃器具进行了全面的测试，发现碱石灰玻璃器具可以在微波炉中使用。
B．C.海德鲁通过进一步测试发现："有足够耐热强度的纯净玻璃是最适合微波烹饪的"。
但瓶装即食汤预计要比一般的罐装浓缩汤每份贵一到两美分。
道格拉斯公司在决定是否值得向汤品公司有偿转让这种想法之前，需要预测瓶装即食汤的市场潜力。
斯坦让肯·鲍尔波负责调查以玻璃瓶作即食汤品包装的可行性。
肯是加拿大一所重点商学院的MBA学生。
他已在道格拉斯公司工作了一个夏季。
肯的分析从调查微波炉在加拿大的拥有状况开始。
在1972年，仅有12 000户加拿大家庭拥有微波炉，但到1978年，就增加到了350 000户。
数据,模型与决策-运用电子表格建模与案例研究,pdf
数据,模型与决策:运用电子表格建模与案例研究,pdf篇一：数据模型与决策2002年旅游产业企业及收入分析一、研究的目的要求旅游业在社会经济的持续发展中有着重要的作用。
旅游者合理的旅游消费模式和适度的旅游消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。
改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的旅游消费水平也不断增长。
但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区旅游经济发展速度不同，居民旅游消费水平也有明显差异。
例如，2002年全国旅游业全员劳动生产率为51.7万元/人, 最低的青海省仅为11.9万元，最高的北京市达110.7元，上海是黑龙江的9.3倍。
为了研究全国旅游业全员劳动生产率水平及其变动的原因，需要作具体的分析。
影响各地区旅游业全员劳动生产率有明显差异的因素可能很多，例如，旅游资源开发水平、宣传力度、交通便利程度、旅游服务质量、旅游者兴趣爱好、购物环境等等都可能对旅游业全员劳动生产率有影响。
为了分析什么是影响各地区旅游业全员劳动生产率有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与旅游业全员劳动生产率的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。
二、模型设定我们研究的对象是各地区旅游业全员劳动生产率的差异。
旅游业全员劳动生产率可分为境外旅游业全员劳动生产率和境内旅游业全员劳动生产率，由于各地区的境外与境内旅游者比例及兴趣爱好有较大差异，最具有直接对比可比性的是总的旅游业全员劳动生产率。
而且，由于各地区从业人员数量和旅游资源总量不同，只能用“旅游业全员劳动生产率”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。
所以模型的被解释变量Y选定为“旅游业全员劳动生产率”。
因为研究的目的是各地区旅游业全员劳动生产率的差异，并不是旅游业全员劳动生产率在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区旅游业全员劳动生产率来建立模型。
因此建立的是2002年截面数据模型。
影响各地区旅游业全员劳动生产率有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是旅行社数，其他因素虽然对旅游业全员劳动生产率也有影响，但有的不易取得数据，如“宣传力度”和“旅游者兴趣爱好”；有的与旅行社数可能高度相关，如“旅游服务质量”、“旅游资源开发水平”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“购物环境”、“交通便利程度”。
数据模型与决策分析案例
数据模型与决策分析案例一、问题提出美国R银行最近赢得了一份合同，为宾夕法尼亚的众多公司修建一个服务区，使得他们可以开启网上交易，便捷各自的生活。
R银行负责区域银行卡的网上注册，数据维护与测试。
为了完成这项工作，美国R银行的负责人兼总经理Bob xx估计，区域内所有员工银行卡的注册与网上注册所需要的总工期大约需要4个月，并且完成这项庞大的任务需要许多的云服务器支持，从各项数据，可以得知，从第1个月到第4个月需要的云服务器分别为10、12、14、8台云服务器。
虽然说到目前为止美国R银行已经有20台云服务器，但大部分的台云服务器都有任务，都要支持运行维护已经注册的人员的银行数据，因此，必须从从P xx云服务器租赁公司租借部分的云服务器。
并且Bob估计，虽然说本公司这些云服务器有其他的任务，但每个月任然有部分可以抽调出来供这一份项目使用，第1个月有1台云服务器可以用于服务区的网上注册，数据维护与测试任务，第2个月有2台云服务器可以用于服务区任务，第3个月有3台云服务器可以用于服务区任务，第4个月有1台云服务器可以用于服务区任务。
因此为了完成任务，美国R银行还需要租借更多的云服务器来完成这一份合同。
从P xx云服务器公司长期租用云服务器的费用是每台云服务器每月600美元。
云服务器的坐守监视工作人员的工资是每小时20美元，每台云服务器每天消耗流量电量等数据网络方面花费为100美元。
所有的云服务器维修费用由Pxx云服务器公司承担。
根据美国R银行工作计划，美国R银行每天工作8小时，每周5天，每月工作4周。
Bob认为现在的情况下，美国R银行如果长期租赁云服务器是不明智的。
在与P xx云服务器公司对短期租赁合同进行讨论后，Bob了解到他可以获得1-4个月的短期租赁。
短期云服务器租赁和坐守监视技术人员的工资的价格水平都与长期租赁不同。
P xx云服务器公司司同意支付短期租赁的成本。
以下是一台云服务器一个坐守监视技术人员的短期租赁费用。
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。
清华大学《数据模型与决策》DMD(孙静) - 课程精髓及案例分析流程
DMD课程精髓：1、从管理者的角度去分析问题，不要陷入数据处理中；2、数据分析需要和经验相匹配，数据为管理和决策提供服务。
3、东西方的差距从15世纪开始拉大：1)西方：开始使用阿拉伯数字；（理性－科学性）2)东方：仍然采用文字这种不精确的描述；（人性－灵活性）4、5大知识点：1)Decision Analysis（决策分析）➢决策树—回溯的方法使“复杂问题简单化”、提炼问题➢who、where、when、why、what、how2)Sampling（抽样）➢从个体抽样共性、得出普遍规律的方法论。
（自然科学中的哲学）➢“断章取义”导致统计学可以变化出完全不同的结果。
➢理论的结果是基于“随机”的抽样。
➢精确与粗燥的哲学：更加粗燥的t分布，得出的结果可能是更加精确的预测结果。
➢实际的生活中，人们往往对μ有预期，却对σ没有预期，导致了很多问题。
3)Simulaiton（仿真）➢减轻抽样需要投入的时间和经历，结果依赖于“可以信赖的假设”4)Regression（回归）➢回归反映的是量变因素，对于质变必须从管理上解释。
5)Optimization（优化）➢模型的准确性只对自变量范围内有意义。
DMD案例流程（供参考）：一、案例背景：5W+1Hwhowhenwherewhat （要干什么）why （待分析的原始数据或者解决途径）how （怎样做，D.T）P25-规范的决策树key point：（---总体框架）➢有用的信息和数据（why）；➢提炼问题（what:Unkown information and question）；二、初步分析：根据决策树建模，即通常是分析框架、一个公式，或者一个目标key point：（清晰分析思路―注意不要陷在数据里，有些可能无解，但要写明原因。
）➢决策思路（D.T）说明是否做敏感性分析，是否另行设计决策树找出其他的解决办法，或从其他角度重新看这个问题－把复杂的问题分解成若干问题，简化问题；➢列出具体的分析思路和步骤；➢在思路基础上，找出相关需要的变量、函数和相互间的关系；例子：（最后一个书商案例）决策变量：P书Q页数Q印刷Q销售目标函数：∏＝销售收入－总成本＝P书×Q销售－f总成本（Q页数，Q印刷）约束：1 毛利率＝1－直接成本/销售收入＝1－g直接成本（Q页数，Q印刷）/（P书×Q印刷）>= 40%2 25<= P书<=353 Q销售<= Q印刷4 所有变量>＝0P书―――需优化求解Q页数―――已知条件Q印刷―――需回归或仿真Q销售―――需回归或仿真f总成本（Q页数，Q印刷）―――需回归g直接成本（Q页数，Q印刷）―――需回归三、数据处理：key point：（根据初步分析思路，进行数据处理，找出可以符合管理者角度意愿的证据。
大数据模型与决策课程案例分析报告
大数据模型与决策课程案例分析报告在当今数字化时代，大数据已经成为企业和组织决策的重要依据。
大数据模型与决策课程为我们提供了深入理解和应用大数据分析的方法和工具，通过实际案例的研究和分析，我们能够更直观地感受到大数据在解决实际问题和制定决策中的强大作用。
一、案例背景本次案例选取了一家电商企业，该企业在市场竞争中面临着诸多挑战，如客户流失率较高、销售增长缓慢、库存管理不善等。
为了改善经营状况，企业决定利用大数据分析来制定更有效的决策。
二、数据收集与处理企业首先收集了大量的内部数据，包括客户的购买记录、浏览行为、评价信息等，以及外部数据，如市场趋势、竞争对手的表现等。
这些数据来源多样、格式各异，需要进行清洗、整合和转换，以确保数据的质量和一致性。
在数据处理过程中，采用了数据挖掘技术，剔除了无效和重复的数据，并对缺失值进行了合理的填充。
同时，将不同数据源的数据进行了关联和整合，构建了一个全面、准确的数据集。
三、模型选择与建立针对企业的问题，选择了合适的大数据模型。
对于客户流失预测问题，采用了逻辑回归模型。
通过对历史数据的分析，确定了影响客户流失的关键因素，如购买频率、消费金额、客户服务满意度等，并建立了相应的预测模型。
对于销售预测，使用了时间序列模型。
考虑了季节因素、促销活动等对销售的影响，通过对历史销售数据的建模和分析，能够较为准确地预测未来一段时间内的销售趋势。
在库存管理方面，运用了优化模型，以最小化库存成本和满足客户需求为目标，确定了最佳的库存水平和补货策略。
四、模型评估与优化建立模型后，需要对其进行评估和优化。
通过使用测试数据集对模型进行验证，计算了准确率、召回率、F1 值等指标，评估模型的性能。
对于表现不佳的模型，进一步分析原因，可能是数据质量问题、特征选择不当或者模型参数设置不合理等。
通过调整模型参数、增加特征变量或者重新选择模型，对模型进行优化，以提高其准确性和实用性。
五、决策制定与实施基于大数据模型的分析结果，企业制定了一系列决策。
数据模型与决策课程总结
学习总结（期中论文）我们所用的教材叫做《数据、模型与决策》，我记得老师第一天给我们上课就提到过一些基本的概念以及思想，例如“什么是管理”；“什么是模型”；“如何对实际问题简化”等等。
在这其中我认为非常重要的有以下几点：首先，管理的最初根源是因为资源是有限的。
如何将有限的资源进行合理配制、优化从而达到最大的效益是我们应该要去注意的问题。
其次，数学问题是有最优解的，当我们给定了一个确定的数学问题我们能够得到一个确定的解，但当我们在研究一个给定的现实管理问题的时候，我们是很难去找到一个最优解的，甚至可以说，管理问题是没有最优解的。
（这不同于我们平时所做的运筹学等问题，因为我们平时所做的问题都已经经过了很多的化简，已经把现实管理问题进行了抽象，与其说那些问题是一个管理问题不如说它们是数学问题）这是因为现实中的管理问题比较复杂，具有很强的不确定性，我们只能是抓住主要矛盾，暂且不考虑次要矛盾。
（当然了，当我们已经解决了主要矛盾之后我们可以开始考虑次要矛盾，因为这个时候次要矛盾已经上升为主要矛盾了。
）所以我们去寻找的是管理问题的满意解而不是最优解。
这两点在后面的学习建模中得到了很好的验证。
我们之前的学习大多是倾向于解决一个数学问题而不是一个管理问题。
这一门课之所以在大三才开设我认为有其道理，在没有掌握基本的数学基本知识之前，我们是不可能很好地解决管理问题的，因为我们解决一个管理问题是先将其转化为一个可以解决的数学问题。
但是并不是说我们掌握了高数、运筹学等知识就能顾很好的解决管理问题，因为如何把现实存在复杂的管理问题转化成为我们可以解决的数学问题正是这门课的核心内容之一。
以企业的生产计划安排作为例子，总结一下应用现行规划建模的步骤：●我们的问题是什么？（如何安排生产）如何组合不同产品的生产、生产的种类。
●我们能做什么？（不同产品的生产数量）明确决策变量，也就是管理中可以人为设定的要素。
●确定决策的准则（利润最大化、成本最小化、社会责任最大化）根据决策变量写出目标函数。
数据模型与决策课程案例分析
数据模型与决策课程案例一生产战略一、问题提出好身体公司（BFI）在长岛自由港工厂生产健身练习器械。
最近他们设计了两种针对家庭锻炼所广泛使用的举重机。
两种机器都是用了BFI专利技术，这种技术提供给使用者除了机器本身运动功能之外的一些其他额外的运动功能。
直到现在，这种功能也只有在很昂贵的、应用于理疗的举重机上才可以获得。
在最近的交易展销会上，举重机的现场演示引起了交易者浓厚的兴趣，实际上，BFI现在收到的订单数量已经超过了这个时期BFI的生产能力。
管理部门决定开始这两种器械的生产。
这两种器械分别被BFI 公司命名为BodyPlus100和BodyPlus200，由不同的原材料生产而成。
BodyPlus100由一个框架、一个压力装置、一个提升一下拉装置组成。
生产一个框架需要4小时机器制造和焊接时间，2小时喷涂和完工时间；每个压力装置需要2小时机器制造和焊接时间，1小时喷涂和完工时间，每个提升一下拉装置需要2小时机器制造和焊接时间，2小时喷涂和完工时间。
另外，每个BodyPlus100还需要2小时用来组装、测试和包装。
每个框架的原材料成本是450美元，每个压力装置的成本是300美元，每个提升一下拉装置是250美元。
包装成本大约是每单位50美元。
BodyPlus200包括一个框架、一个压力装置、一个提升一下拉装置和一个腿部拉伸装置。
生产一个框架需要5小时机器制造和焊接时间，4小时喷涂和完工时间；生产一个压力装置需要3小时机器制造和焊接时间，2小时喷涂和完工时间；生产每个提升一下拉装置需要2小时机器制造和焊接时间，2小时喷涂和完工时间，另外，每个BodyPlus200还需要2小时用来组装、测试和包装。
每个框架的原材料成本是650美元，每个压力装置的成本是400美元，每个提升一下拉装置是250美元，每个腿部拉伸装置的成本是200美元。
包装成本大约是每单位75美元。
页脚内容- 0 -在下一个生产周期，管理部门估计有600小时机器和焊接时间，450小时喷涂和完工时间，140小时组装、测试和包装时间是可用的。
《数据模型与决策》案例分析报告-劳动力安排
——数学模型与决策分析案例报告
1
分析报告内容
➢案例背景 ➢基本思路 ➢分析过程 ➢报表 ➢Excel运算过程
2
案例背景
戴维斯仪器公司在佐治亚州的亚特兰大有两家制造厂。每月的产品需求变化很
大，使戴维斯公司很难排定劳动力计划表。最近，戴维斯公司开始雇用由劳
工无限公司提供的临时工。该公司专长于为亚特兰大地区的公司提供临时工。
•将工作细分，每个员工培训的内容也按具体工作需求进行， 无需全面培训； •雇用已具备所需工作技能的员工，从而减少培训项目
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分析过程
若雇用10名全职员工，工资及培训费用运算结果如下：
项目
月份 1月份 2月份 3月份 4月份 5月份 6月份 合计
雇用人数分配表
雇用一个月 雇用二个月 雇用三个月
人数
人数
雇用一个月人数为7人，雇用二个月的人数为3人，雇 用三个月人数为33人。
10
分析过程
当培训降低至700$/人时运算结果如下：
雇用人数分配表
项目 月份
雇用一个月 雇用二个月 雇用三个月 总雇用人
人数
人数
人数
数
1月份
10
0
0
10
2月份
23
0
0
23
3月份
19
0
0
19
4月份
26
0
0
26
5月份
20
0
20
6月份
人数
0
0
0
4
0
9
0
0
0
0
3
4
3
0
0
7
3
13
数据、模型与决策第十讲案例分析
二、农户种植计划的优化问题
设选择种植第一、第二、第三、第四、第五、第六种作物的
份数(1份对应于获得100元收入所需要的亩数)分别为x1、x2、 x3、x4、x5、x6，则可建立该问题的线性规划模型如下： 目标函数 max z =
100x1+100x2+100x3+100x4+100x5+100x6
四、产品结构优化问题
在以上技术状态约束下，经测算，提供给甲客户产品的单 套利润为48万元，提供给乙客户产品的单套利润为46万元 ，提供给丙客户产品的单套利润为36万元。
经生产能力平衡测算，各种部件产品的年生产能力上限分 别为：A1部件年产624个，A2部件年产920个，B1部件年 产412个，B2部件年产770个，B3部件年产350个。
约束条件 0.4x1 +0.2x3+0.18x4
≤10
0.3x1+0.25x2+0.15x3+0.1x4
≤8
0.4x3 +0.15x5+0.1x6≤5
x1，x2，x3，x4，x5，x6≥0
解得：
x1*=0,x2*=9.777778,x3*=0,x4*=55.55556,x5*=0,x6*=50。 全部的5亩水田都用来种植第六种作物；在旱地中拿出2.45
约束条件
x1
≤1
x1 + x2 ≤2.5
x1 + x2 + x3 ≤3.5
x1，x2，x3 ≥0
解得：x1*=1，x2*=1.5，x3*=1，z*=2.25。
显然，最优的选择是自然科学类选修课自修时间与当前自
修时间的比值为1.5，即下午和晚上各增加半个小时。三类
数据模型和决策决策分析
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Bill 暑期打工决策
A
这是一种决策点
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Bill 暑期打工决策
A
B 这是一种事件点
Bill 暑期打工决策 文档仅供参考，如有不当之处，请联系改文档仅供参考，如有不当之处，请联系改正。
教学目录
第一讲 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章
决策分析 离散概率基础 连续概率分布及应用 统计抽样 仿真模拟 回归模型 线性优化与非线性优化 决策建模
文档仅供参考，如有不当之处，请联系改正。
第一讲 决策分析
在一种不拟定旳环境中，一名管理者所面临旳最 基本和最主要旳任务就是进行决策。
敏捷度分析就是研究最优决策稳定性 考虑下面旳与数据有关旳问题：
最优决策旳敏捷度分析 文档仅供参考，如有不当之处，请联系改正。
问题1：文妮沙企业提供给比尔夏季旳概率
我们主观上假设这个概率为0.6。显然，检验该概率旳变 化会怎样影响最优决策旳做法将是明智旳
问题2：比尔用于参加学校组织旳招聘计划 旳时间和努力旳成本
文档仅供参考，如有不当之处，请联系改正。
Bill 暑期打工决策
Bill比较纠结，因为从时间上考虑，Vanessa旳企业在 11月中旬之前不会讨论夏季工作机会旳问题，假如 拒绝John旳好意，Vanessa旳企业也未必一定录取他。
幸运旳是，除了前面提到旳两个机会外，Bill还有一 种机会，他能够参加斯隆学院举行旳一种夏季工作 征召计划（Corporate Summer Recruiting Program）， 从中还能够找到工作，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 举行时间为来年1月或2月。
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是指对一些特定领域的数据进行抽象和建模的过程，用于描述数据之间的逻辑关系和操作。
在决策案例分析中，数据模型的作用是帮助分析人员更好地理解和分析决策案例中的数据，并通过对数据模型的建立和使用，提供决策支持和优化方案。
决策案例分析是指通过对已知的决策案例进行分析，并提取出其中的决策模式和经验，以供后续决策参考和借鉴。
数据模型在决策案例分析中的应用可以帮助分析人员更好地理解和把握决策案例中的数据特征和关系，为决策提供更准确和有效的依据。
一个典型的数据模型与决策案例分析的例子是在线销售平台的用户行为数据分析。
以电商平台为例，用户的行为数据包括浏览商品、加入购物车、下单购买等行为。
在分析这些数据时，可以建立一个用户行为数据模型，来描述用户行为数据之间的关系。
在用户行为数据模型中，可以包括用户属性、商品属性和行为属性等。
用户属性包括用户的地区、性别、年龄等基本信息，商品属性包括商品的价格、品牌、类别等信息，行为属性包括用户的浏览时间、购买时间、购买数量等信息。
通过对这些属性的建模和分析，可以得出一些有用的决策模式和经验，如哪些商品更受用户喜欢，哪些用户更容易购买等。
基于用户行为数据模型的分析结果，可以为决策提供一些有效的决策支持和优化方案。
比如可以通过分析用户行为模式，确定哪些商品可以进行重点推荐，提高用户购买率；可以通过分析用户购买模式，优化供应链管理，提高商品库存管理效率；还可以通过分析用户流失模式，制定用户留存策略，提高用户忠诚度。
总之，数据模型与决策案例分析的应用可以帮助分析人员更好地理解和分析决策案例中的数据，提供决策支持和优化方案。
在不同的领域和情境下，数据模型与决策案例分析的应用也有很大的差异，需要根据具体情况进行定制和优化。
但无论如何，数据模型与决策案例分析的应用都是提高决策质量和效率的重要手段之一，值得我们深入研究和应用。
MBA数据模型与决策案例-货车租赁策略管理报告
货车租赁策略管理报告一、问题提出Reep建筑公司最近赢得了一份合同，为宾夕法尼亚的公司收费站修建一个服务区。
公司负责区域道路和场地的建设。
为了完成这项工作，公司的创始人兼总经理Bob Reep估计，总工期大约需要4个月，从第1个月到第4个月需要的货车数量分别为10、12、14、8辆。
现在公司已经有20辆货车，但大部分都有任务，这些货车是Bob 从PennState租赁公司租来的。
虽然有其他的任务，但Bob估计，第1个月有1辆货车可以用于服务区的修建，第2个月有2辆，第3个月有3辆，第4个月有1辆。
因此为了完成任务，Reep公司还需要租借更多的货车。
从PennState租赁公司长期租用货车的费用是每辆货车每月600美元。
货车司机的工资是每小时20美元，每辆货车每天耗油100美元。
所有的货车维修费用由PennState公司承担。
根据工作计划，货车每天工作8小时，每周5天，每月工作4周。
Bob认为现在的情况下长期租赁卡车是不明智的。
在与PennState公司对短期租赁合同进行讨论后，Bob了解到他可以获得1-4个月的短期租赁。
短期或车租赁和司机工资的价格水平都与长期租赁不同。
PennState公司同意支付短期租赁的成本。
以下是一辆货车一个司机的短期租赁费用。
Bob希望在卡车的需求得到满足的前提下，实现成本最小。
此外，Reep公司从未解雇过一名员工，为此Bob Reep非常自豪。
这次Bob仍然坚持他的不解雇政策，即便这样会增加成本。
二、模型建立设第1至第长期租赁每月成本=600+8*5*4*20+5*4*100=5800（美元）所以，最小成本问题模型如下：Min 4000*(x1+x5+x8+x10)+3700*(x2+x6+x9)+3225*(x3+x7)+3040*x4+(1+2+3+1)*5800s.t.x1+x2+x3+x4>=10-1;x2+x3+x4+x5+x6+x7>=12-2;x3+x4+x6+x7+x8+x9>=14-3;x4+x7+x9+x10>=8-1;x1≥0;x2≥0;x3≥0;x4≥0;x5≥0;x6≥0;x7≥0;x8≥0;x9≥0;x10≥0;用Lingo解得Global optimal solution found.Objective value: 74040.00 Infeasibilities: 0.000000Total solver iterations: 1Variable Value Reduced CostX1 0.000000 4000.000X5 0.000000 4000.000X8 0.000000 960.0000X10 0.000000 4000.000X2 0.000000 3700.000X6 0.000000 660.0000X9 0.000000 660.0000X3 0.000000 185.0000X7 0.000000 185.0000X4 11.00000 0.000000Row Slack or Surplus Dual Price1 74040.00 -1.0000002 2.000000 0.0000003 1.000000 0.0000004 0.000000 -3040.0005 4.000000 0.0000006 0.000000 0.0000007 0.000000 0.0000008 0.000000 0.0000009 11.00000 0.00000010 0.000000 0.00000011 0.000000 0.00000012 0.000000 0.00000013 0.000000 0.00000014 0.000000 0.00000015 0.000000 0.000000三、分析与建议由以上程序求解可知：最优租赁方案为在第一个月租赁租期为4个月的货车11辆。
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是指对数据进行描述、组织和存储的一种结构化方法。
在现代企业管理中，数据模型的构建和分析对于决策制定和业务发展具有重要意义。
本文将从数据模型的概念入手，结合实际案例进行分析，探讨数据模型在决策案例中的应用。
首先，我们来介绍一下数据模型的基本概念。
数据模型是对现实世界中某一特定方面的抽象，它描述了数据的结构、特性、约束和操作。
数据模型可以分为概念模型、逻辑模型和物理模型三个层次。
概念模型描述了数据在业务领域中的含义和关系，逻辑模型描述了数据的逻辑结构和特性，物理模型描述了数据的存储方式和组织形式。
通过构建数据模型，我们可以更好地理解数据之间的关系，为决策提供支持。
接下来，我们将通过一个实际案例来说明数据模型在决策中的应用。
假设某电商企业需要对其销售数据进行分析，以制定下一阶段的营销策略。
首先，我们可以构建一个销售数据模型，包括产品信息、销售额、销售时间、客户信息等要素。
通过对这些数据进行建模分析，我们可以发现不同产品的销售额与销售时间之间存在一定的关联，某些客户的购买行为具有一定的规律性。
基于这些发现，企业可以针对不同产品的销售情况和客户的购买行为制定相应的营销策略，从而提高销售业绩。
在实际应用中，数据模型的构建和分析需要结合业务场景和具体问题，以达到更好地支持决策的目的。
同时，数据模型的建立也需要不断地进行优化和更新，以适应业务发展的需求。
通过数据模型的构建和分析，企业可以更好地理解数据，发现数据之间的关联和规律，从而为决策提供更有力的支持。
综上所述，数据模型在决策案例中具有重要的应用意义。
通过构建和分析数据模型，企业可以更好地理解数据，发现数据之间的关联和规律，为决策提供更有力的支持。
希望本文的内容能够对读者有所启发，促进数据模型在实际应用中的进一步发展和应用。
《数据模型与决策》案例分析报告劳动力安排
《数据模型与决策》案例分析报告劳动力安排在当今竞争激烈的商业环境中，企业的成功往往取决于其能否有效地管理和分配资源，而劳动力作为企业最重要的资源之一，其合理安排对于提高生产效率、降低成本和满足市场需求具有至关重要的意义。
本案例分析将聚焦于一家制造企业，通过运用数据模型和决策方法，探讨如何优化劳动力安排以实现企业的目标。
一、案例背景我们所研究的企业是一家生产电子产品的制造商，其产品种类繁多，生产流程复杂。
该企业面临着订单波动大、交货期紧以及劳动力成本不断上升等挑战。
为了应对这些问题，企业管理层决定借助数据模型和决策方法来优化劳动力安排，以提高生产效率和满足客户需求。
二、问题分析1、订单不确定性企业的订单数量和交付时间存在较大的不确定性，这导致劳动力需求难以准确预测。
有时订单突然增加，而劳动力不足，导致无法按时交付；有时订单减少，劳动力闲置，增加了成本。
2、技能差异企业的生产线上不同岗位需要不同的技能水平，而员工的技能水平存在差异。
如果劳动力安排不合理，可能会导致某些岗位技能不匹配，影响生产效率和产品质量。
3、工作时间限制由于法律法规和员工福利的要求，企业对员工的工作时间有严格的限制。
如何在有限的工作时间内合理安排劳动力，以完成生产任务，是一个需要解决的问题。
三、数据收集与处理为了解决上述问题，我们首先收集了企业过去一年的订单数据、生产工艺数据、员工技能数据以及工作时间数据等。
然后，对这些数据进行了清洗和预处理，以确保数据的准确性和可用性。
1、订单数据包括订单数量、订单金额、订单交付时间等。
通过对订单数据的分析，我们可以了解企业的生产需求趋势，以及不同时间段的订单波动情况。
2、生产工艺数据详细描述了每个产品的生产流程、所需的工序以及每个工序的标准工时。
这有助于我们计算生产每个订单所需的劳动力数量。
3、员工技能数据记录了员工的姓名、所在岗位、技能水平等信息。
通过对员工技能数据的分析，我们可以了解企业内部的人力资源状况，以及不同岗位的技能需求。
(完整)数据模型和决策课程案例分析
(完整)数据模型和决策课程案例分析数据模型与决策课程案例一生产战略一、问题提出好身体公司（BFI）在长岛自由港工厂生产健身练习器械.最近他们设计了两种针对家庭锻炼所广泛使用的举重机.两种机器都是用了BFI专利技术，这种技术提供给使用者除了机器本身运动功能之外的一些其他额外的运动功能。
直到现在，这种功能也只有在很昂贵的、应用于理疗的举重机上才可以获得.在最近的交易展销会上，举重机的现场演示引起了交易者浓厚的兴趣，实际上,BFI现在收到的订单数量已经超过了这个时期BFI的生产能力.管理部门决定开始这两种器械的生产。
这两种器械分别被BFI 公司命名为BodyPlus100和BodyPlus200，由不同的原材料生产而成。
BodyPlus100由一个框架、一个压力装置、一个提升一下拉装置组成。
生产一个框架需要4小时机器制造和焊接时间,2小时喷涂和完工时间；每个压力装置需要2小时机器制造和焊接时间，1小时喷涂和完工时间,每个提升一下拉装置需要2小时机器制造和焊接时间，2小时喷涂和完工时间.另外，每个BodyPlus100还需要2小时用来组装、测试和包装.每个框架的原材料成本是450美元，每个压力装置的成本是300美元，每个提升一下拉装置是250美元。
包装成本大约是每单位50美元。
BodyPlus200包括一个框架、一个压力装置、一个提升一下拉装置和一个腿部拉伸装置。
生产一个框架需要5小时机器制造和焊接时间，4小时喷涂和完工时间；生产一个压力装置需要3小时机器制造和焊接时间，2小时喷涂和完工时间；生产每个提升一下拉装置需要2小时机器制造和焊接时间，2小时喷涂和完工时间，另外，每个BodyPlus200还需要2小时用来组装、测试和包装。
每个框架的原材料成本是650美元,每个压力装置的成本是400美元，每个提升一下拉装置是250美元，每个腿部拉伸装置的成本是200美元.包装成本大约是每单位75美元。
在下一个生产周期，管理部门估计有600小时机器和焊接时间，450小时喷涂和完工时间,140小时组装、测试和包装时间是可用的。
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数据模型与决策课程案例一生产战略一、问题提出好身体公司（BFI）在长岛自由港工厂生产健身练习器械。
最近他们设计了两种针对家庭锻炼所广泛使用的举重机。
两种机器都是用了BFI专利技术，这种技术提供给使用者除了机器本身运动功能之外的一些其他额外的运动功能。
直到现在，这种功能也只有在很昂贵的、应用于理疗的举重机上才可以获得。
在最近的交易展销会上，举重机的现场演示引起了交易者浓厚的兴趣，实际上，BFI 现在收到的订单数量已经超过了这个时期BFI的生产能力。
管理部门决定开始这两种器械的生产。
这两种器械分别被BFI 公司命名为BodyPlus100和BodyPlus200，由不同的原材料生产而成。
BodyPlus100由一个框架、一个压力装置、一个提升一下拉装置组成。
生产一个框架需要4小时机器制造和焊接时间，2小时喷涂和完工时间；每个压力装置需要2小时机器制造和焊接时间，1小时喷涂和完工时间，每个提升一下拉装置需要2小时机器制造和焊接时间，2小时喷涂和完工时间。
另外，每个BodyPlus100还需要2小时用来组装、测试和包装。
每个框架的原材料成本是450美元，每个压力装置的成本是300美元，每个提升一下拉装置是250美元。
包装成本大约是每单位50美元。
BodyPlus200包括一个框架、一个压力装置、一个提升一下拉装置和一个腿部拉伸装置。
生产一个框架需要5小时机器制造和焊接时间，4小时喷涂和完工时间；生产一个压力装置需要3小时机器制造和焊接时间，2小时喷涂和完工时间；生产每个提升一下拉装置需要2小时机器制造和焊接时间，2小时喷涂和完工时间，另外，每个BodyPlus200还需要2小时用来组装、测试和包装。
每个框架的原材料成本是650美元，每个压力装置的成本是400美元，每个提升一下拉装置是250美元，每个腿部拉伸装置的成本是200美元。
包装成本大约是每单位75美元。
在下一个生产周期，管理部门估计有600小时机器和焊接时间，450小时喷涂和完工时间，140小时组装、测试和包装时间是可用的。
现在的每小时劳动力成本是机器制造和焊接时间20美元，喷涂和完工时间15美元，组装、测试和包装12美元。
虽然对于BFI 来说由于新机器的独特功能可能还会获得一些价格的灵活性，但BodyPlus100的市场建议价格是2400美元，BodyPlus200是3500美元。
授权的BFI销售商可以以市场价格的70%来购买产品。
BFI的总裁相信BodyPlus200 的独特功能可以帮助BFI 成为高端锻炼器械的领导者。
所以，他认为BodyPlus200的数量至少会占到整个生产数量的25%。
管理报告分析BFI的生产问题，为公司的总裁准备一份报告，告诉他们你的发现和建议。
报告包括以下几个方面（不仅于此）：（1）BodyPlus100和BodyPlus200的建议生产数量是多少？（2）BodyPlus200的数量占生产数量至少25%的要求会怎样影响利润？（3）为了增加利润应扩展哪方面的努力？把你的线性规划模型和图形解作为你报告的附录部分。
二、问题分析与模型建立根据案例对好身体公司（BFI）两种器械产品BodyPlus100和BodyPlus200的描述，用表格形式列举出该两种产品的各项基本信息，表格如下：（1）BodyPlus100和BodyPlus200的建议生产数量是多少？设BodyPlus100的建议生产数量是x1，BodyPlus200的建议生产数量是x2,总利润是Z，则目标函数：maxz=2400x1+3500x2—20(8x1+10x2)—15(5x1+8x2)—12(2x1+2x2)=2141x1+3156x2约束条件：8x1+10x2 ≤ 6005x1+8x2 ≤4502x1+2x2 ≤140x1，x2 ≥ 0（2）BodyPlus200的数量占生产数量至少25%的要求会怎样影响利润？设BodyPlus100的建议生产数量是x1，BodyPlus200的建议生产数量是x2,总利润是Z，则目标函数：maxz=2400x1+3500x2—20(8x1+10x2)—15(5x1+8x2)—12(2x1+2x2)=2141x1+3156x2约束条件：8x1+10x2 ≤ 6005x1+8x2 ≤4502x1+2x2 ≤140x1 -3x2 ≤0x1，x2 ≥ 0三、模型求解与结果解释根据已经建立的模型，运用图解法对该问题进行求解。
建立直角坐标系，用横轴代表x1，纵轴代表x2。
（1）BodyPlus100和BodyPlus200的建议生产数量是多少？根据问题（1）约束条件：作8x1+10x2 = 600直线，令x1=0，则x2=60；令x2=0，则x1=75同理，作5x1+8x2=450，2x1+2x2=140两直线得图形如下：450图1.1由图可知，阴影部分即为可行域范围，且当x1=150/7，y=300/7时，z最大，此时maxz=181135.7可得最优解为：x1=150/7，y=300/7综上所述，建议生产BodyPlus100产品21台，生产BodyPlus200产品43台。
（2）BodyPlus200的数量占生产数量至少25%的要求会怎样影响利润？根据问题（2）的约束条件，即在问题（1）的基础上增加x1-3x2 ≤0这一项约束条件。
因此，我们在图1.1的基础上增加x1-3x2 =0直线，令x1=0，则x2=0；令x1=90，则x2=30得到图形如下：由图可知，阴影部分即为可行域范围。
对比图1.1和图1.2可行域范围明显减小。
当由此约束条件的情况下，当x1=150/7，y=300/7时，z最大，此时maxz=181135.7 可得最优解为：x1=150/7，y=300/7此时的建议生产量仍为BodyPlus100产品21台，生产BodyPlus200产品42台。
综上所述，有BodyPlus200的产量比例约束时最大利润无影响。
（3）为了增加利润应扩展哪方面的努力？根据表1.2，在最优解情况下各项约束条件情况来看，可以得出如下结论：1.机器/焊接所用时间仅比可用时间少2小时；2.喷涂/完工所用时间仅比可用时间少1小时；3.组、测、包所用时间比可用时间少12个小时，在其他条件允许的情况下可以再组装6台器械。
针对上述结论，为增加利润提出如下建议：1.增加机器制造和焊接时间的可用时间；2.增加喷涂和完工的可用时间。
四、参考文献[1] 侯文华等译，数据、模型与决策：管理科学篇．北京：机械工业出版社，2012数据模型与决策课程案例二投资战略一、问题提出J.D.威廉姆斯公司是一个投资质询公司，为大量的客户管理高达1.2 亿美元的资金。
公司运用一个很有价值的模型，为每个客户安排投资，分别投资在股票增长基金、收入基金和货币市场基金。
为了保证客户投资的多元化，公司对这三种投资的数额加以限制。
一般来说，投资在股票方面的资金占总投资20%-40%之间，投资在收入基金上的资金应确保在20%-50%之间，货币市场方面的投资至少应该占30%。
此外，公司还尝试着引入了风险承受能力指数，以迎合不同投资者的需求。
比如，威廉姆斯的一位新客户希望投资800000 美元。
对其风险承受能力进行评估得出其风险指数为0.05。
公司的风险分析人员计算出，股票市场的风险指数是0.10，收入基金的风险指数是0.07，货币市场的风险指数是0.01。
整个投资的风险指数是各项投资所占总投资的百分率与其风险指数乘积的代数和。
此外公司预测，股票基金的年收益率是18%，收入基金的收益是12.5%，货币市场基金的收益是7.5%。
现在，基于以上信息，公司应该如何安排这位客户的投资呢？建立数字模型，求出使总收益最大的解，并根据模型写出管理报告。
管理报告（1）如何将800 000美元投资于这3种基金。
按照你的计划，投资的年收益是多少？（2）假设客户的风险承受指数提高到0.055，那么在投资计划更改后，收益将增加多少？（3）假设客户的风险承受指数不变，仍然是0.05，而股票成长基金的年收益率从18%下降到14%，那新的最佳投资方案是什么？（4）假设现在客户认为投资在股票方面的资金太多了，如果增加一个约束条件即投资于股票增长基金的资金不可以超过投资于收入基金的资金，那么新的最佳方案是什么？（5）当遇到预期收益变化时，你所建立的线性规划模型应该可以对客户的投资方案作出修改，那么这个模型的适用范围是什么？二、问题分析与模型建立根据案例对J.D.威廉姆斯公司三种基金股票增长基金、收入基金和货币市场基金的描（1）如何将800 000美元投资于这3种基金。
按照你的计划，投资的年收益是多少？设三种投资基金的数量分配分别为x1，x2，x3（单位为百万），投资的年收益为z，则目标函数maxz=0.18x1+0.125x2+0.075x3约束条件：x1+x2+x3≤0.80.16≤x1≤0.320.16≤x2≤0.4x3≥0.240.125x1+0.0875x2+0.0125x3=0.05（2）假设客户的风险承受指数提高到0.055，那么在投资计划更改后，收益将增加多少？设三种投资基金的数量分配分别为x1，x2，x3（单位为百万），投资的年收益为z，则目标函数maxz=0.18x1+0.125x2+0.075x3约束条件：x1+x2+x3≤0.80.16≤x1≤0.320.16≤x2≤0.4x3≥0.240.125x1+0.0875x2+0.0125x3=0.055（3）假设客户的风险承受指数不变，仍然是0.05，而股票成长基金的年收益率从18%下降到14%，那新的最佳投资方案是什么？设三种投资基金的数量分配分别为x1，x2，x3（单位为百万），投资的年收益为z，则目标函数maxz=0.14x1+0.125x2+0.075x3约束条件：x1+x2+x3≤0.80.16≤x1≤0.320.16≤x2≤0.4x3≥0.240.125x1+0.0875x2+0.0125x3=0.05（4）假设现在客户认为投资在股票方面的资金太多了，如果增加一个约束条件即投资于股票增长基金的资金不可以超过投资于收入基金的资金，那么新的最佳方案是什么？设三种投资基金的数量分配分别为x1，x2，x3（单位为百万），投资的年收益为z，则目标函数maxz=0.18x1+0.125x2+0.075x3约束条件：x1+x2+x3≤0.80.16≤x1≤0.320.16≤x2≤0.4x3≥0.24x1≤x20.125x1+0.0875x2+0.0125x3=0.05（5）当遇到预期收益变化时，你所建立的线性规划模型应该可以对客户的投资方案作出修改，那么这个模型的适用范围是什么？根据该问题的描述，可以理解为当预期收益率在一定范围内变化时，最佳投资方案是否改变，即对目标函数的系数进行敏感度分析，确定当最优解不变时的预期收益率的范围。