数据模型与决策课程案例分析
数据模型与决策决策分析教案
决策分析的步骤
02 确定问题、收集数据、建立模型、分析结果、制定决
策。
决策分析的分类
03
定量决策分析、定性决策分析、结构化决策分析、非
结构化决策分析。
决策分析的常用方法
概率决策分析
基于概率和期望值进行决策的方 法，包括期望值法、概率排序法 等。
多目标决策分析
处理多个相互冲突的目标的决策 问题，常用的方法有层次分析法 、多属性效用函数等。
，提高销售业绩。
案例二：基于数据模型的金融风险评估
总结词：通过数据模型识别和评估潜在 的金融风险
根据模型结果制定风险管理策略，如资 产配置、止损点设置等，以降低潜在损 失。
利用数据模型分析市场波动、相关性等 风险因素。
详细描述
收集各类金融数据，包括股票价格、债 券收益率、汇率等。
案例三：基于数据模型的企业战略规划
练习1
练习2
利用SPSS软件，对给定的市场调查数据进行分析 ，建立分类数据模型，预测目标市场的客户群体。
利用Excel或其他数据分析工具，对给定的 销售数据建立数据模型，并基于该模型进行 销售预测。
练习3
利用Python编程语言，对给定的股票价格 数据建立时间序列模型，预测股票价格的走 势。
思考题
思考题1
在决策分析中，如何选择合适的数据模型？ 需要考虑哪些因素？
思考题2
数据模型在决策分析中的作用是什么？如何 评估数据模型的有效性？
思考题3
如何将数据模型与实际业务场景相结合，提 高决策的准确性和效率？
思考题4
在决策分析中，如何处理不确定性因素？如 何利用数据模型进行风险评估？
THANKS
感谢观看
物理数据模型
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。
数据模型与决策案例分析报告OEI服务能力分析
6
求解过程
精品课件
▪ 3、一般情况下，等候线模型假设到达的客户与
与服务设备在同一地点。在每名服务技师平均花 费1小时到达客户所在地的条件下，讨论OEI的情 况。为了确定总的客户等待时间，如何将等候线 的期望交通时间和等候时间结合起来？
▪ 服务时间=交通时间+维修时间=2.5小时
17
求解过程
精品课件
▪ 7、假设公司每年营业250天，与OEI结合计划委员会提出
的关于30名客户需要雇佣3位服务技师的建议相比，你在 第6问中提出的建议，每年可以为公司节约多少成本？
▪ 解答：
▪ 250天的服务时间为24*250=6000 ▪ 2名技师比3名技师可节约成本=（397.08-391.94）*6000
(接听电话等待时间+交通时间)
11
求解过程
精品课件
▪ 4、利用等候线模型确定信息（续）
▪ C. 问题列表及结果（续） ：
序号
系统参数
5
设备正常运行前，客户平均等待的时 间（从打进电话到结束服务时间）
一个客户等待服务时间超过1小时的概 6 率（即客户必须经过等待才能接通电
话的概率）
7 1周内服务技师不需服务的小时数
13
求解过程
精品课件
▪ 5、当OEI的客户群增加到20名时，你建议公司应该雇佣
几名服务技师？
▪ 解答：（见下表）
系统参数
OEI中没有客户的概率
等候线中客户的平均人数
系统中客户的平均人数
服务技师到达前，客户平均 等待的时间
设备正常运行前，客户平均 等待的时间
一个客户等待服务时间超过 1小时的概率
数据模型与决策1决策分析ppt课件
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）。
求解决策树的过程
以决策树的最终分枝为起始点，对每个事件点和每个决策点 进行评估： （1）对于每个事件点，通过计算每个分枝的EMV与其概率的 加权平均，计算该节点的EMV； （2）对于每个决策点，通过选择具有最佳EMV节点发出的分 枝，计算该节点的EMV；在决策点的上方写上EMV数值，并 通过在相关分枝上画双杠给的方法，划去那些较低EMV对应 的分枝。
12001=p*14000+(1-p)*11580 若记c=比尔用于参加学校组织的招聘会的隐性成本，则对于所
有小于c=2578美元，最优决策仍将是拒绝约翰提供的工作机会， 并接受文妮沙的公司提供的夏季工作机会
12001=(11580-c)*0.4+ 14000*0.6 考虑招聘会能够给比尔增加S美元，那么，对小于S=2419美元的
畅销
平销
滞销
自己制造
540
160
-50
合作
320
56
8
出售专利
35
35
35
最小机会损失准则(举例)
遗憾值L=最大盈利-该方案的盈利:
数据,模型与决策案例分析
数据,模型与决策案例分析XXX位于马萨诸塞州坎布里奇市的Kendall广场，成立于1962年，是当地一家XXX。
随着时间的推移，公司逐渐缩减了蟹的业务，扩大了虾的经营范围，包括向美国东北部的餐馆、华盛顿特区的顾客、缅因州Presque岛的夜间送货等。
到1995年，XXX的年销售额达到2200万美元，雇员数超过100人。
XXX的成功在于为广大顾客服务，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。
XXX认为，保持为顾客服务的出色声誉应是最优先考虑的事。
在XXX，夜间货运是最重要的部门。
夜间货运主管XXX是XXX的学生时在XXX工作过，毕业后成为了公司员工。
他非常重视自己的工作，希望能得到进一步提升。
当时，一场暴风雪即将来袭，XXX广场的许多人都在关注着天气预报，因为波士顿的XXX可能会关闭，许多商业运输也只得焦急地等待未来的天气信息。
历史上，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。
龙虾是一道极受欢迎的菜肴，因为它既美味又引人注目。
人们通常会在特殊的场合庆祝时吃龙虾，因为它被认为是幸运的和值得兴奋的。
此外，龙虾的烹调也非常简单，只需要将活的龙虾放入沸水中煮15分钟即可食用。
龙虾是一种易腐烂的食物，因此必须在活着的状态下进行烧煮。
死虾或未煮透的龙虾会很快变质。
为了保持其新鲜度，运输成本必然增加。
为了保持龙虾的鲜活，它们通常会被包装在无毒的冰冻胶状材料中，然后放入特制的插有绝缘泡沫塑料的瓦楞箱中。
在这种箱子中，龙虾可以存活24至48小时。
通常需要在夜间使用空运或货运汽车进行运输，以确保活龙虾能够及时送到收货人手中。
XXX的夜间运输部门每个工作日都会接受顾客下单的电话订单，直到下午2:30.然后，他们会快速将龙虾装入特制的运输箱中，并贴上标签以便发运。
最繁忙的一天，他们需要发运多达3000只龙虾。
下午5:30，来自XXX的卡车会将整箱的龙虾送往Logan机场的空运部门。
数据模型和决策课程案例分析
数据模型和决策课程案例分析目录一、内容概括 (2)二、数据模型基础知识概述 (2)三、案例研究 (4)3.1 案例选择背景与意义 (5)3.2 数据收集与预处理过程 (7)3.3 数据模型建立与实施步骤 (8)四、案例分析一 (10)4.1 背景介绍及问题定义 (11)4.2 数据集介绍及特点分析 (12)4.3 预测模型选择与构建过程 (14)4.4 模型训练与验证结果展示 (15)4.5 模型应用与决策支持探讨 (16)五、案例分析二 (18)5.1 背景介绍及问题定义 (19)5.2 数据集介绍及特点分析 (20)5.3 优化决策模型构建思路 (21)5.4 模型求解过程与结果展示 (22)5.5 决策优化方案讨论与实施建议 (23)六、案例分析三 (25)6.1 背景介绍及数据挖掘目标设定 (27)6.2 数据集介绍及预处理流程梳理 (29)6.3 数据挖掘算法选择与运用阐述 (30)6.4 挖掘结果分析与可视化展示 (31)6.5 基于数据挖掘的决策支持策略探讨 (33)七、总结与展望 (35)一、内容概括本课程旨在为学员提供一个全面的框架，使其能够理解和应用数据模型在决策过程中的重要性。
通过系统地分析实际案例，学员将学会如何收集、处理和分析数据，以及如何利用这些信息做出明智的商业决策。
课程内容包括但不限于数据模型的基本原理、不同类型数据模型的比较与选择、数据分析技术、机器学习与数据挖掘的方法、多变量分析和预测建模的工具等。
此外，课程还将教授学员如何将数据模型的概念应用到具体业务场景中，如市场分析、财务规划、供应链优化、客户行为预测等。
通过案例分析，学员能够体会到数据驱动决策过程的实际操作，培养批判性思维和问题解决能力，同时也会学到项目管理和团队协作的技巧。
课程鼓励学员进行实战演练，通过模拟真实世界的问题和挑战，运用所学的知识和技能来制定决策方案。
通过这个过程，学员将能够深化对理论知识的理解，并且提升将数据模型应用于实际业务中的能力。
(2023)《数据模型与决策》案例分析报告 法律抗辩策略课件(一)
(2023)《数据模型与决策》案例分析报告法律抗辩策略课件(一)案例简介•《数据模型与决策》案例分析报告•时间：2023年•内容：涉及一家医疗保险公司被指违反《医疗健康保险管理条例》•问题：是否构成违法行为？法律抗辩策略“合理性”抗辩•医疗保险公司行为是否存在“合理性”？•依据《医疗健康保险管理条例》相关规定，医疗保险公司可以根据保险合同约定进行管理，符合保险合同约定的医疗保险赔偿行为，应被认定为“合理的”•清楚保险合同约定内容并针对指责进行相应说明合规性检查•审查公司响应的内部指导方针、相应培训材料和其他有关政策、程序等是否足够细致，确保已经对可能涉及问题的相关问题进行了适当的指导和培训•清晰评估员工是否理解政策和要求，并是否有能力遵守规定技术辩护•检查系统是否出现问题，是否存在编程漏洞•通过对保险理赔审核系统的详细分析，可以确定这个系统是否存在技术瑕疵或缺陷赔付已完成•通过举出案例证明，保险公司已经完成了赔付，只是在记账上有些延迟，相应罚款可以缩小具体依据•《中华人民共和国保险法》 -《医疗健康保险管理条例》•《保险公司内部训练计划》•《医疗保险理赔审核系统》使用手册结论•通过适当的策略，在敏感法律问题上进行认真审查，非法行为的风险将得到降低。
•鉴于公司内部的培训程序、内部审核程序、制度等都已充分规范，佐证返回的经白银金的赔付, 对于公司而言，这起违法风险是可以控制的。
建议•公司应该持续加强对员工的培训和有效的监管，以便更好地控制业务流程。
•对于敏感的业务流程，公司应该进行更加详细的审查和监管，以规避违法风险。
•公司应该建立一个更严格的合规和监管体系来规范各类业务流程。
总结本文介绍了针对2023年《数据模型与决策》案例分析报告法律抗辩策略课件的相关内容，主要包括案例简介、法律抗辩策略、具体依据、建议和结论五部分。
我们认为，通过合理与合规的行为举措，加强培训和监管，公司将可以运营一家更加规范和法律合规的机构。
《数据模型与决策》案例分析报告-劳动力安排
基本思路
6
问题界定： 戴维斯仪器公司劳动力分配问题属于典型的线 性规划问题
解决方案 确定目标函数，采用线性模型求解
模型与使用工具 成本最小化模型 Excel中线性规划求解功能求解
分析过程
7
目标函数：
MinY=2000*Xi1+4800*Xi2+7500*Xi3+875(Xi1+Xi2+Xi3) Xi1:雇用一个月临时工数目 Xi2:雇用二个月临时工数目 Xi3:雇用三个月临时工数目 Y:总花费
0
0
10
0
23
0
19
0
26
20
14
0
112
分析过程
12
项目 费用 人数 合计 总费用
费用统计表 1个月工资/人 2个月工资/人 3个月工资/人
培训费 用
2000
4800
7500
700
112
0
0
112
224000
0
302400
0
78400
分析过程
13
总结：
1、总费用为$302400,比培训费用为$875/人， $减少11125
2000 7
费用统计表
2个月工资/ 3个月工资/
人
人
4800 3
7500 13
全职工 资
15840 10
培训费用 /人
875 33
合计
14000
14400
97500 158400 28875
总费用 313175
从计算结果可以看出，总费用会比全部雇用临时工少$350,因为培训 费用虽然可以减少$ 8750，但是工资却增加$ 8400，所以在培训费用 较高的情况下，多雇用全职员工可减少总费用；在培训费用较低的情 况下，就尽量少雇用全职员工。例如：当培训费用减少至$ 700时， 若雇用10名全职工，总费用将增加$ 5000。
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。
数据模型案例
数据、模型与决策案例案例1 降低咖啡屋的成本All-State大学的咖啡屋每个星期四的中午准时提供一道特殊的莱，这种想来十分美味的菜是一种炖菜，包含有炒过的洋葱、煮熟的土豆片、绿豆和蘑菇汤。
不幸的是学生们没有能够看到这道菜的特殊质量。
他们为这道莱起了一个令人讨厌的名字——杀手炖菜。
学生们很不情愿吃这道菜，但是咖啡屋对星期四的午餐只提供了有限的选择(也就是炖菜)。
咖啡屋的经理MariaGonzalez希望明年可以降低成本。
她相信降低成本的一种当然的方法是购买较为便宜而质量可能比较低的配料。
由于这种炖菜是每星期咖啡屋菜单中的重要组成部分，因此她认为如果她能够降低为制作这种炖菜所购买的配料的成本，整个咖啡屋的营运成本将大大降低。
因此她决定花一些时间看看在保持营养和口味要求的情况下如何将成本降到最低。
Maria集中研究降低这种炖菜的两种主要配料——土豆和绿豆的成本。
这两种配料占据了大多数的成本和营养成分，是影响口味的主要因素。
Maria每星期从一个批发商那里购买土豆和绿豆。
土豆的成本是每磅0．4美元，绿豆的成本是每磅1美元。
All-State大学规定了每一个咖啡屋的主菜都必须达到的营养要求。
这道菜必须包含'180克的蛋质、80毫克的铁、1050毫克的维生素C(1磅相当于454克，1克等于1000毫克)。
为了简化计划，Maria假设这道炖菜中只有土豆和绿豆提供了营养。
因为Maria在一个开放式的技术大学中工作，因此它可以从网络中获得大量的资源。
她决定在网络上搜索土豆和绿豆营养成分的信息。
通过搜索她得到了以下关于两种配料营养成分的信息：表1 两种配料营养成分的信息土豆绿豆蛋白质 1.5克／100克 5.67克／10盎司铁0.3毫克／100克 3.402毫克／10盎司维生素C 12毫克／100克28.35毫克／10盎司(1盎司相当于28.35克)EdsollBranner是咖啡屋的厨师．非常注重于口味。
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。
数据,模型与决策案例分析
数据,模型与决策案例分析案例1XXX这事发生在不久前。
马萨诸塞州坎布里奇市Kendall广场的XXX（KCL）夜间货运主管XXX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。
XXX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XXX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。
XXXXXX（XXX）1962年建于马萨诸塞州坎布里奇，是波士顿地区一家XXX。
到1985年，XXX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，XXX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。
XXX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。
XXX是MIT斯隆办理学院的学生时在XXX工作过，毕业后他成了XXX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。
他知道有些最高层办理者正关注着他，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word文档可自由复制编辑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。
但是，龙虾极易腐烂，以至于必须用活虾烧煮。
死虾和未煮透的龙虾会迅速变质。
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》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%，…。
(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。
MBA《数据、模型与决策》作业(案例)
《数据、模型与决策》案例1 企业背景SGT特殊钢铁公司是我国西部地区最大、西北地区唯一的百万吨资源型特殊钢生产基地，是国家级创新型企业、国家军工产品配套企业。
经过多年的发展，通过传统产业升级改造和优势产业发展壮大，已形成年产焦炭75万吨、普通钢400万吨、特殊钢400万吨的综合生产能力，成为集“特钢制造、煤炭焦化”为一体的资源综合开发钢铁联合企业。
SGT公司钢铁制造始终坚持以“打造西部重要的特种钢生产基地”为己任，牢固树立品牌意识，顺应新型特殊钢材料发展趋势，努力提升工艺技术及装备水平，拥有“高炉—转炉—精炼—连铸—连轧”五位一体的长流程生产线和“电炉（兑铁水）冶炼—精炼—连铸（模铸）—连轧（半连轧）”的短流程生产线。
建成了极具特色的“功勋牌”特钢产品体系，产品涵盖轴承钢、模合结钢、碳工钢、工具钢等钢种，产品广泛应用于汽车、工程制造、机械制造、石油、军工、航空、铁路运输、新能源、新基建等多种行业。
公司整体生产工艺及技术在行业中处于领先水平，特别是“十二五”期间，公司对工艺装备进行了全面升级改造，先后建成110吨Consteel电炉、410* 530mm三机三流大方坯连铸机、精品特钢大棒材生产线、精品特钢小棒材生产线。
尤其是精品特钢大、小棒材生产线采用了当今世界顶尖工艺技术及装备，达到国际钢铁工业的先进水平。
公司目前已拥有五十余项特殊钢生产的专有技术，其中主要有钢包、连铸耐材材质控制技术，分钢种脱氧工艺与技术，分钢种渣系控制技术，残余元素与有害元素的控制技术，非金属夹杂物形态控制技术，硫化物夹杂弥散细化技术，含硫钢纯净化技术，含S，Al，B钢连铸技术，炉前化学成分精确控制技术，炉前淬透性（DI值）动态控制技术，模铸、连铸碳偏析及凝固组织控制技术，在线正火轧制技术，在线超快冷技术，在线控轧控冷一热机轧制（TMCP）技术，大规格热轧材高精度轧制技术，小规格热轧材高精度轧制技术，热轧材非标规格轧制技术，银亮材剥、碾光表面光洁度控制技术，低中碳钢低硬度球化退火技术，钢材零缺陷无损探伤检测技术，电炉、转炉全铁冶炼技术，电炉、转炉底吹搅拌，高品质特殊钢精品生产技术集成，富氮合金、高氮中间合金及氮化硅锰冶炼螺纹钢技术，小粒度石灰石在电炉、转炉直接炼钢技术，高品质系列钢锭缺陷控制技术，马氏体不锈钢大方坯连铸技术，电弧炉炼钢复合吹炼技术等。
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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。
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：表1.1（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：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。
该生产建议下各项约束条件情况如下：5x1+8x8x1+10x2约束条件耗费时间可用时间机器/焊接(h）598 ≤600喷涂/完工(h)449 ≤450组、测、包(h)128 ≤140表1.2（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述，用表格形式列举出三种基金的各项基本信息，表格如下：（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。