数据模型与决策分析概述(PPT课件)

合集下载

数据、模型与决策(课件PPT)

数据、模型与决策(课件PPT)
7ຫໍສະໝຸດ 案例1 有兄弟姐妹的人得病少
有兄弟姐妹一起成长,不仅增添亲情, 而且有预防疾病的好处
一项来自澳大利亚的研究表明:兄弟 姐妹在6岁之前的相互传染病毒可以增 强免疫功能,并预防多发性硬化症。
塔斯马尼亚州研究者观察了136名多发 性硬化症患者,并与272名健康者进行 了对比。
8
科学家发现:在幼儿时期与兄弟姐妹 有五年以上密切生活的人患多发性硬 化症的几率下降了88%,而与兄弟姐 妹接触1-3年的人可降低43%。
9
案例2
“坐立不安”让人苗条
科学家最近发现了保持苗条身材的奥 妙。如果一个人平时闲不住,小动作 很多,日常消耗的热量就多,就能保 持苗条的身材。
美国梅欧医院请来了20位志愿者,进
行了为期一年的研究。志愿者分为两 组,一组较瘦,另一组轻度微胖。所 有志愿者都穿上一种带有传感器的特 制内衣,内衣里的装置每隔半秒钟记 录一次人体的姿态与活动
3.1 类别数据的表格表示
例3.1 交通事故的驾驶因素分析 造成交通事故的驾驶因素有判断失误、察
觉得晚、驾驶错误、偏离规定的行驶路线 和酒后或疲劳驾驶等。某地区交通管理部 门对某段时间中的50起交通事故进行驾驶因 素分析,得到的原始数据如下:
16
驾驶错误 察觉得晚 判断失误 驾驶错误 酒后或疲劳 驾驶 察觉得晚
驾驶错误
察觉得晚 察觉得晚 判断失误 察觉得晚
驾驶错误 察觉得晚 察觉得晚 判断失误 察觉得晚
察觉得晚
驾驶错误 判断失误 驾驶错误 察觉得晚
17
从例3.1的数据,你能看出些什么? 也许你看出了“察觉得晚”、“判断
失误”等因素比较多,“偏离规定的 行驶路线”、“酒后或疲劳驾驶”等 因素比较少。很好! 其实,只要借助一些简单的图表,就 能对数据加以整理并进行初步的定量 分析。 一些常用的软件如Excel,几乎能完美 地为你完成这些图表!

《决策分析》课件

《决策分析》课件
《决策分析》ppt课 件
目录
• 决策分析概述 • 决策分析方法 • 决策树分析 • 风险评估与决策 • 案例分析
01
决策分析概述
决策分析的定义
决策分析
指在不确定条件下,通过数学方法和计算机技术,对多个行动方案进行评估和选择的过程。
定义解释
决策分析是一种工具,帮助决策者评估不同行动方案的风险和收益,从而做出最优选择。它涉 及到概率论、统计学、计算机科学等多个学科领域。
决策分析的重要性
01 提高决策质量
通过科学的方法对方案进行评估,降低决策失误 的风险。
02 优化资源配置
根据数据分析结果,合理分配资源,实现效益最 大化。
03 增强竞争力
有效的决策分析有助于企业在激烈的市场竞争中 脱颖而出。
决策分析的基本步骤
问题定义
明确决策问题,确定决策 目标和约束条件。
方案设计
动态规划法
将一个复杂的问题分解为若干个相互 联系的子问题,通过求解子问题的最 优解,得到原问题的最优解。这种方 法主要用于多阶段决策问题。
风险型决策分析方法
概率树分析法
通过建立概率树模型,对每个可能发生的情况进行概率估计,并计算期望值和方差等指标,以评估不 同方案的优劣。
贝叶斯定理
在已知先验概率和新的证据下,重新评估各个事件发生的概率,并根据这些概率来制定相应的决策方 案。
降低风险发生的概率和影响程度,如制定 应急预案、储备资源等。
风险接受
承认风险的客观存在,并采取适当的措施 来应对和缓解风险。
05
案例分析
案例一:投资决策分析
总结词
投资决策分析是一个复杂的过程,需要考虑多种因素,如 风险、回报、市场走势等。

数据分析(培训完整)ppt课件

数据分析(培训完整)ppt课件
对数据进行初步分析,了解数据 的分布、特征和关系。
结果解释和应用
将分析结果转化为业务洞察和行 动计划,并应用到实际业务中。
模型评估和优化
对模型进行评估和优化,以提高 预测准确性和业务洞察力。
建立模型
根据分析目标,选择合适的数据 分析方法和模型。
02
CATALOGUE
数据收集与整理
数据来源
01
02
格式统一
将不同格式的数据统一 为标准格式,便于后续
分析。
数据转换
对数据进行必要的转换 ,以满足分析需求。
数据存储与备份
选择合适的存储介质
根据数据量、访问频率和安全 性要据进行备份,以防数 据丢失。
数据归档
将不常用的数据归档到低成本 存储设备上。
数据迁移
随着数据量的增长,适时迁移 数据到更高级的存储设备。
03
04
内部数据
公司数据库、CRM系统、日 志文件等。
外部数据
市场调查、公共数据、第三方 数据提供商等。
社交媒体数据
社交媒体平台上的用户生成内 容。
IoT数据
物联网设备产生的数据。
数据清洗与整理
缺失值处理
删除缺失值过多、无法 获取有效信息的记录。
异常值处理
识别并处理异常值,如 离群点、错误数据等。
简洁明了
避免图表过于复杂,突出核心信息 ,减少不必要的元素。
选择合适的图表类型
根据数据特点选择合适的图表类型 ,如柱状图、折线图、饼图、散点图 等。
色彩和字体选择
使用易于阅读的颜色和字体,确保 图表清晰易读。
数据可视化案例分享
销售趋势分析
使用折线图展示不同时间段内的销售数据, 分析销售趋势。

数据模型与决策-管理科学导论ppt课件

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。

数据模型和决策决策分析

数据模型和决策决策分析
下面我们试着画一下Bill暑期打工旳决策树。
文档仅供参考,如有不当之处,请联系改正。
Bill 暑期打工决策
A
这是一种决策点
文档仅供参考,如有不当之处,请联系改正。
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。

工商管理硕士(MBA)系列教材《数据、模型与决策》课件集(共19章)

工商管理硕士(MBA)系列教材《数据、模型与决策》课件集(共19章)
第一章 决策过程 数据、模型与决策 (第二版)
首先,依据VCD的销售曲线,1998年的增长加速度已 下降,可以判断为进入高速成长的后期。虽然电子产品没有 成熟期也是可能的,但当时的替代产品DCD对VCD的替代却受 到较大的配套消费制约,对VCD在音响效果、图像方面的缺陷 是人所共知的。然而,DVD在声像方面的优越性能却需要有高 品质彩电、5.1声道的音响、功放及高价格碟片的配套才能实 现。按当时的市价,享受高品质的DVD的投入需7000元,配套 投入需2万元。而一台VCD的价格只有千元,这一强烈的差异 可以得出结论,对大多数以看故事为主的消费者,DVD不会是 首选。即VCD进入成熟期后,DVD成为主流的消费品之前,存 在着一个新的市场空间“在不需要庞大配套投入的基础上改 进VCD”,这意味着可以形成一个新的产品概念:“与普遍家 庭视像设备相匹配的能改善视像效果的产品”。在这一概念 指导下,产生了曾是一度流行的SVCD,CVD等产品。
第一章 决策过程
数据、模型与决策 (第二版)
1.2.2 明确目标
• 目标的基本含义:希望得到的结果或希 望达到的标准。
• 这一步骤是把上一步骤的问题定义进一 步具体地展开。
第一章 决策过程
数据、模型与决策 (第二版)
1.2.3 提出方案
• 提出方案是拟定实现目标的方案 • 存在多个方案均能实现目标是普遍现象
第一章 决策过程
数据、模型与决策 (第二版)
1.3.2 产品开发的明确问题
回想1998年中期,人们可能记 忆起当时的视频产品VCD的市场相当火红, 然而的替代产品DVD在技术上已经成熟, 一些人士认为DVD取代VCD是很快的事。 事实上1999年以后却是SVCD,CVD等产品 主打市场,DVD并没有在一夜间走红。这 里可以看到一个开发新产品决策中的明 确问题的分析。

数据模型与决策--层次分析法

数据模型与决策--层次分析法
在日常生活中也常会遇到,在多种类不同特征的商品中 选购。报考学校选择志愿。毕业时选择工作岗位等。
这一系列的问题,单纯靠构造一个数学模型来求解的方 法往往行不通,而用完全主观的定夺也常常表现为举棋不定 ,而最终选择不理想,甚至不满意的决策方案。
面对这样的问题,运筹学者开始了对人们思维决策过程 进行分析、研究。
数据、模型与决策
第八讲 层次分析法 主讲:邓旭东教授
教学内容
1
概述
2
层次分析法的基本原理
3
层次分析法的基本步骤
4
层次分析法的计算
5
层次分析法应用实例
学习目标
▪ 掌握层次分析法的基本思路 ▪ 掌握层次分析法的基本原理 ▪ 掌握层次分析法的基本步骤 ▪ 掌握求解正互反矩阵最大特征值及相应特征向
量的常用方法:幂法、方根法、和积法 ▪ 掌握判断矩阵的一致性检验步骤并能熟练运用 ▪ 能联系实际,建立系统递阶层次结构模型并构
断矩阵:
B1:B2为3
B1:B3为1
认为成果贡献比另二项稍重要,另二项差不多相同重要。
判断矩阵
B1
B1
1
A=
B2 1/3
B3
1
B2
B3
3
1
1
1/3
3
1
3.层次单排序及其一致性检验
(1) 单一准则下元素排序:
W的求向判量断为矩同阵一A的层最次大中特相征应值元λ素m对ax及于标上准一化层(次归中一某化个)因的素特相征对向重量要W性。的
(2) 判断矩阵的一致性概念: 判断矩阵是各元素均为正数的矩阵这种正矩阵有下列重要性质。
u2,定…理,⒈u设n)nT阶为方λm阵axA的为相正应矩特阵征,向λ量m。ax为A的最大模特征值,u =(u1, ⅰ、λmax > 0,ui > 0,i =1,2,…,n ⅱ、λmax是单特征根;(因此 u 除差一常数因子外是唯一的) ⅲ、A的任何其它特征值λ,有λmax>| λ|。

数据分析(培训完整)ppt课件(精)

数据分析(培训完整)ppt课件(精)

01
02
Python
一种流行的编程语言,提供丰富的数 据处理和分析库,如pandas、 numpy等。
03
R语言
一种专门为数据分析和统计计算设计 的编程语言,提供强大的数据处理和 可视化功能。
05
04
SQL
一种用于管理和查询关系型数据库的 标准语言,适用于大规模数据的处理 和分析。
数据收集与预处理
分析方法
运用统计学和机器学习 算法,构建风险评分模 型,对客户进行分类和
预测。
实战步骤
数据探索与预处理、特 征选择、模型构建与验 证、模型部署与监控。
案例三:医疗健康领域的数据挖掘应用
01
02
03
04
数据来源
医疗电子病历、健康监测数据 、生物医学文献等。
分析目标
挖掘疾病与症状之间的关联规 则,辅助医生进行疾病诊断和
分析方法
采用数据挖掘和机器学习技术 ,对用户行为数据进行清洗、 转换和建模,提取有用特征并 训练模型。
实战步骤
数据预处理、特征提取、模型 训练与评估、结果可视化与解
读。
案例二:金融风险控制模型构建
数据来源
银行信贷数据、征信数 据、第三方数据等。
分析目标
识别潜在风险客户,预 测客户违约可能性,为
信贷决策提供支持。
数据地图
将数据与地理空间信息相结合,通过地图形式展 示数据的空间分布和特征。
数据动画
利用动画技术动态展示数据的变化过程,增强数 据的直观性和易理解性。
数据挖掘与机器学
04

数据挖掘的基本概念
数据挖掘定义
从大量数据中提取出有用信息和知识的过程。
数据挖掘任务

决策分析模型课件

决策分析模型课件

02
决策分析模型的分类
确定型决策分析模型
1
确定型决策分析模型是指决策过程中未来自然状 态是已知的,并且每个行动方案都有确定的后果 。
2
常用的确定型决策分析模型有线性规划、盈亏平 衡分析等。
3
确定型决策分析模型适用于问题结构简单、数据 充足的情况,能够提供确定的决策结果。
不确定型决策分析模型
01
决策分析模型课件
目录
• 决策分析模型概述 • 决策分析模型的分类 • 常用决策分析模型介绍 • 决策分析模型的建立与实施 • 决策分析模型的优缺点与适用范围 • 决策分析模型的应用案例
01
决策分析模型概述
定义与特点
定义
决策分析模型是一种工具或方法,用于帮助决策者理解和 解决复杂的问题。它通过数学、统计或其他量化技术来描 述和预测现实世界中的现象。
系统性
模型将问题视为一个整体,考虑各因素之间的相互关系。
量化性
决策分析模型以数据和信息为基础,通过量化的方式描述 问题。
预测性
模型能够根据给定的输入预测未来的结果或趋势。
决策分析模型的重要性
提高决策效率和准确性
01
通过量化分析,模型能够快速准确地提供决策依据。
优化资源配置
02
模型可以帮助决策者了解资源的需求和限制,从而更合理地分
详细描述
线性规划模型通过将问题表示为数学方程,可以找到满足所有约束条件下目标 函数的最优解。它广泛应用于资源分配、生产计划、物流和运输等领域。
决策树模型
总结词
决策树模型是一种图形化工具,用于 表示决策过程和可能的结果。
详细描述
决策树模型通过将决策过程分解为一 系列的节点和分支,帮助决策者分析 不同决策的可能结果和风险。它常用 于风险评估、预测和战略规划等领域 。

数据分析(培训完整)ppt课件

数据分析(培训完整)ppt课件

市场营销
03
在市场营销中,数据可视化可以帮助企业了解 消费者行为和市场趋势,制定更有针对性的营
销策略。
项目管理
04
在项目管理中,数据可视化可以帮助团队更好 地了解项目进度和资源使用情况,提高项目管
理效率。
05
数据分析在业务中的应用
客户细分与精准营销
客户细分
通过数据分析,将客户群体细分 为具有相似需求和行为的子群体 ,以便更好地理解客户需求并提 供定制化的产品和服务。
准确反映数据
数据可视化应准确地反映数据的特点 和变化趋势,避免误导观众。
可交互性
数据可视化应突出关键信息,使观众 能够快速找到重点。
常见的数据可视化工具
Excel
Excel是一款常用的办 公软件,也提供了数据 可视化的功能,如图表
、表格等。
Tableau
Tableau是一款功能强 大的数据可视化工具, 支持多种数据源,能够 快速创建交互式图表和
详细描述
通过建立回归分析、时间序列分析、决策树、随机森林等预测模型,对未来的趋 势和结果进行预测和分析。同时,运用模型评估和优化技术,提高预测的准确性 和可靠性。
04
数据可视化
数据可视化的原则
直观易懂
数据可视化应清晰、直观,避免过多 的视觉干扰,使观众能够快速理解数 据。
突出关键信息
数据可视化应具备可交互性,使观众 能够与数据进行互动,深入探索数据 。
探索性分析
总结词
深入挖掘数据之间的关系和潜在模式,为进一步的数据分析提供方向和思路。
详细描述
通过相关性分析、因子分析、聚类分析等方法,探索数据之间的关联和规律。 同时,运用数据可视化技术,如热力图、网络图等,揭示数据之间的复杂关系 和模式。

数据模型与决策简介

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。
感谢您的观看
THANKS
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

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。

大数据分析与决策概述ppt

大数据分析与决策概述ppt
全面性
大数据分析可以通过数据模型和算法对市场趋势进行预测,从而帮助企业做出更有预见性的决策。
预测性
数据质量风险
大数据中的数据质量可能存在差异,如果数据质量不佳,会影响分析结果的准确性。
数据安全风险
随着大数据的积累,数据泄露和安全风险也会逐渐增大。
技术难度和成本
大数据分析需要专业的技术和大量的存储、计算资源,成本相对较高。
运用机器学习算法建立模型对数据进行分类、预测和聚类等。
机器学习
利用图表制作工具将数据可视化,如折线图、柱状图、饼图等。
图表制作
通过数据可视化将数据呈现为有逻辑、有条理的故事,便于理解和传达。
数据故事讲述ຫໍສະໝຸດ 数据可视化结果解读
对数据分析和可视化的结果进行解读,找出隐藏在数据中的规律和趋势。
制定决策
根据解读结果,制定相应的决策和措施,实现业务目标。
xx年xx月xx日
大数据分析与决策概述ppt
目录
contents
引言大数据与决策的关系大数据分析的基本流程大数据分析技术大数据在各行业的应用与决策案例大数据决策未来的发展前景与挑战
01
引言
定义大数据
大数据通常包括结构化数据(如表格、数据库等)和非结构化数据(如文本、音频、视频等)。
大数据是继“物联网”、“云计算”、“移动互联网”之后的新一代信息技术。
云计算技术
数据可视化技术可以将复杂的数据通过图表、图像等方式呈现给用户,帮助用户更好地了解数据和做出决策。
其他技术
数据可视化技术
数据仓库技术可以将分散的数据集中起来,形成一个集中的数据存储和处理平台,帮助企业更好地进行数据分析和决策。
数据仓库技术
文本分析技术可以对文本数据进行处理和分析,帮助企业更好地了解客户需求和市场趋势。

《决策分析概述》PPT课件

《决策分析概述》PPT课件

过程通常包括确定决策目标、收集各备
选方案的数据资料,分析比较和选定最
优方案等步骤。
整理ppt
4
(二)决策分析必须遵循的原则
1、合法性: 2、责任性: 3、民主性: 4、相对合理性: 5、科学性: 6、效益性:
整理ppt
5
(三)决策分析的程序
1、调研经济形势,明确经营问题;
2、确定决策分析的目标;
整理ppt
37
(1)差量成本 (increment cost) :
差量成本又称“差别成本”或“差额 成本”,通常指一个备选方案的预期
成本同另一个备选方案的预期成本之 间的差异数。
整理ppt
38
差量成本属于典型的相关成本,在决策 分析中必须认真加以考虑。
差量收入(increment revenue)就是指两 个备选方案的预期收入的差额。
整理ppt
54
(7)可避免成本和不可避免成本
可避免成本(avoidable costs 或 escapable
costs),是指通过某项决策行动可以改变
其数额的成本。也就是说,如果某一特定
方案采用了,与其相联系的某项支出就必
然发生;反之,如果某项方案没有采用,
则某项支出就不会发生。
整理ppt
55
整理ppt
35
无关成本(irrelevant cost):是指凡不受 决策结果影响,与决策关系不大,已经发 生或注定要发生的成本。如,沉没成本、 共同成本、联合成本、不可避免成本等。
整理ppt
36
相关成本与无关成本是相对的。由于 决策的对象不同,决策的期间不同, 决策的范围不同,同一成本有时属于 相关成本,有时却属于无关成本。

数据、模型与决策-管理科学导论PPT课件

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》第4部分_决策分析_学生

《数据、模型与决策》第4部分_决策分析_学生

2019/12/1 3
北京科技大学 经济管理学院 张晓冬
22
2.2 不确定决策案例分析
销量 方案
A1: 建立新车间 A2: 改造现有车间
A3: 部分生产 部分外购
某企业生产新产品方案备选表
销量状态
较高
一般
较低
850
420
-150
600
400
-109/12/1 3
很低
-400 -350 -50
• 由于管理系统一般具有属性及目标多样化的特点,在管理决策 时通常要考虑多个目标(如TQCSE),但它们在很多情况下又是 相互消长或矛盾的,这就使得多目标决策分析在管理决策分析 中具有了日益重要的作用
• 目前多目标决策问题的常用方法有:化多目标为单目标的方法 (含系统评价中的加权和及各种确定目标权重的方法)、重排 次序法、目标规划法及层次分析(AHP )方法等
23
2.2 不确定决策案例分析– 乐观法
乐观准则(Max-Max准则)
这种准则又称为大中取大准则,是冒险型决策。该准则对于每个行 动方案Ai,都考虑最有利的情况,认为将是最好的状态发生,即益损值 最大的状态发生,然后,比较各行动方案实施后的结果,取具有最大益 损值的行动为最优行动,也称为最大-最大准则。设Mi为方案Ai的准则值, Vij为方案Ai在j状态的损益值,则其步骤为:
• 取各方案折衷值中的最大值,可得: max{350,220,220} = 350
• 对应实施方案为A1 ,即新建车间生产
2019/12/1 3
29
2.2 不确定决策案例分析 – 等概率法
等可能准则(Laplace准则)
该准则又称为Laplace准则、等概率准则,是平均主义决策。在该准则下, 认为各种状态出现的概率相同,于是根据益损值的最大平均数做出决策。求 出每个行动方案Ai各状态下的益损值算术平均值。然后,比较各行动方案实施 后的结果,取具有最大平均值的行动为最优行动的决策原则。其步骤为:
  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)。
5% 25% 40% 25% 5%
Bill 暑期打工决策
决策树(decision tree)是组织和表示决策者所面临的 各种决策和不确定性问题的一个系统化方法,它由两 种基本符号“□”、“○”及连线组成,若决策者能 够做出决策,该点称为决策点(decision node),用 “□”表示;若决策者面对不确定事件不能够做出决 策,该点称为事件点(event node),用“○”表示。
现在的情况是这样的:
Bill暑期打工决策
Bill在8月底飞往波士顿的途中,他坐在Vanessa 的 旁边,并与Vanessa进行了一次有趣的交谈。 Vanessa是一家投资银行负责证券的副总裁,在飞 机抵达Boston后, Vanessa坦率地告诉Bill,她愿意 考虑明年夏季雇佣Bill的可能性,并希望在她的公 司于11月中旬开始进行夏季招聘计划时,请Bill直 接与她联系。Bill感觉到自己的经历和所具有的风 度给Vanessa留下了很深刻的印象(比尔曾在一家 财富500强公司的财务部门从事过四年的将多出的 营业收入进行短期投资的工作)。
Bill暑期打工决策
Bill到斯隆的就业服务中心(Career Services Center) 了解到前届MBA学生打工有关夏季薪水的一些综 合数据,Bill估计在即将到来的夏季,文妮沙的公 司付给第一年的MBA的暑期12周的工资为$14,000。
Bill在8月离开公司去攻读MBA时,他的老板John 曾告诉他,他可以在明年夏季回来打工,12周的 工资是$12,000,但John也告诉Bill,夏季工作招聘 的期限仅到10月底有效 。
点C的收益是多少呢?($14000) 点B的收益怎么求呢?(请大家讨论)
Bill 暑期打工决策
计算B点的收益,需要估计一下文妮沙的公司录取比尔 的可能性。在没有过多考虑下,或许可以假定为50%, 考虑到比尔曾给文妮沙留下的深刻印象,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 尔的同学们都非常有天份,最后我们假定可能性为0.60
在“□”和“○”里有时还写上大写的字母,以示区 别区别。 “□”和“○”之间用线段相连。
Bill 暑期打工决策
画决策树时,要以时间先后顺序,从左到右的顺序进 行。
Bill的三个打工机会明显有时间先后,最早的是John提 供的机会在10月底前;其次是Vanessa可能提供的机会 在11月中旬后;第三个机会是明年1月或2月举行的校 园征召计划。
Bill 暑期打工决策
假定斯隆学院去年所有一年级MBA学生暑期工作的 收入资料被收集到了,下表中是不同的夏季薪水以 及与此相对应的学生比例。
周工资 总的工资 (12周)
$1,800 $1,400 $1,000 $500 $0
$21,600 $16,800 $12,000 $6,000 $0
获得此类工资的学生所占的百分比
本章介绍一个非常重要的在不确定环境中构造和 分析管理决策问题的方法,即决策分析方法。
在决策中应用的分析模型被称为决策树。
决策树模型
例 Bill Sampras 暑期打工决策
Bill在麻省理工学院的斯隆管理学院就读MBA第一 个学期,目前已经是第三周了。在准备课程外, 他开始认真考虑明年夏天的打工的问题,特别是 该决定必须在几周后要做出。
0.40 12000
0.25 6000
0.05
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
0
D 11580
0.25 16800
0.40 12000
0.25 6000
0.05
0
校园征招计划
Bill 暑期打工决策 去掉不聪明 的选项
A 13032
B 13032
去掉不聪明 的选项
C
14000
0.05 21600
E 11580 0.05 21600
0.25 6000 校园征招计划
0.05
0
Bill 暑期打工决策
上面画决策树以时间先后顺序,从左到右的顺序进行, 直到所有分叉情况考虑完备。
求解决策树是第二步主要工作,它的顺序正好与第一 步方向相反,即从右到左进行,计算每一点上的收益, 本例中应先计算D点或E点的收益,结果为加权平均数, 即
EMV=0.05×21600+0.25×16800+0.4×12000+0.25×6000=$11580
B点的收益为EMV=0.6 ×14000+0.4 ×11580=$13032,从 而A点的收益为Max{12000,,13032}=$13032
于是得到如下的决策树
Bill 暑期打工决策
A 13032
B 13032
C
14000
0.05 21600
E 11580 0.05 21600
0.25 16800
数据、模型与决策
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
第一讲 决策分析
在一个不确定的环境中,一名管理者所面临的最 基本和最重要的任务就是进行决策。
下面我们试着画一下Bill暑期打工的决策树。
Bill 暑期打工决策
A
这是一个决策点
Bill 暑期打工决策
A B
这是一个事件点
Bill 暑期打工决策
A B
C
0.05 21600
E 0.05 21600
0.25 16800
0.40 12000
0.25 6000
0.05
0
0.25 16800 D
0.40 12000
0.25 16800
0.40 12000 0.25 6000
0.25
0
D 11580
0.25 16800
0.40 12000 0.25 6000
Bill 暑期打工决策
Bill比较纠结,因为从时间上考虑,Vanessa的公司在 11月中旬之前不会讨论夏季工作机会的问题,如果 回绝John的好意,Vanessa的公司也未必一定录用他。
幸运的是,除了前面提到的两个机会外,Bill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(Corporate Summer Recruiting Program), 从中还可以找到工作,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月或2月。
相关文档
最新文档