2013110379数据模型与决策第七章

数据模型与决策课程设计数据模型是现代数据处理中的核心概念，它是将现实世界中的数据转化为计算机可以处理的形式的一种技术手段。

随着数据量和复杂性的增加，数据模型的重要性也越来越凸显，对于企业数据分析和决策有着关键性的作用。

为此，数据模型与决策成为企业数据分析课程中不可或缺的重要内容。

本文将重点介绍基于数据模型的决策过程，并对课程设计进行探讨。

数据模型与决策数据模型是对现实世界的抽象，是有关实体、属性、关系等基本元素的描述。

在数据分析中，数据模型是最基础的部分，决策过程的建立和优化都与数据模型密切相关。

在研究企业决策时，数据模型通常用来描述企业内部的各类关系和变量。

对于企业的许多问题，常规统计分析往往无法应对，因此需要更高级的技术手段来处理。

数据建模是解决这些问题的一种方法，它可以帮助企业更全面地理解业务，为决策提供更准确的数据支持。

举个例子，假设一个零售企业想要提升销量，那么传统的方法就是通过销售数据进行分析，参考历史销售数据和市场状况的综合因素来提出优化方案。

但是，这样的分析只是一个表面性的结果，若想处理更深层次的因素，就需要使用数据模型来进行更准确的分析。

比如，进一步细分市场，分析不同商品、不同消费者的需求等因素，这样才能提供更全面的数据支持，为企业决策提供更准确的依据。

数据模型与决策课程设计现代企业需要数据分析和决策技能的专业人才，而帮助学生掌握这些技能则是数据模型与决策学科设计的重要任务之一。

为了让学生能够掌握这些技能，我们的课程设计将从以下几方面入手。

数据模型基础数据模型的抽象思维是进行数据分析和决策的基础，我们需要对数据模型的基本概念和技术应用进行详细讲解，包括实体、属性、关系等元素的描述，以及数据建模方法和建模工具等。

数据分析方法数据分析是企业决策的关键部分，我们将着重介绍数据分析的基本方法和技术，包括数据预处理、数据清洗、数据可视化等，以及各种常用的数据分析工具和算法。

数据决策在数据的基础上进行决策是数据分析师的重要任务之一，如何分析数据并做出有足够依据的决策也是我们课程设计的一个重点。

《数据模型与决策》复习题及参考答案《数据模型与决策》复习题及参考答案第一章绪言一、填空题1．运筹学的主要研究对象是各种有组织系统的管理问题，经营活动。

2．运筹学的核心是运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案，为决策者提供科学决策的依据。

3．模型是一件实际事物或现实情况的代表或抽象。

4、通常对问题中变量值的限制称为约束条件，它可以表示成一个等式或不等式的集合。

5．运筹学研究和解决问题的基础是最优化技术，并强调系统整体优化功能。

运筹学研究和解决问题的效果具有连续性。

6．运筹学用系统的观点研究功能之间的关系。

7．运筹学研究和解决问题的优势是应用各学科交叉的方法，具有典型综合应用特性。

8．运筹学的发展趋势是进一步依赖于_计算机的应用和发展。

9．运筹学解决问题时首先要观察待决策问题所处的环境。

10．用运筹学分析与解决问题，是一个科学决策的过程。

11.运筹学的主要目的在于求得一个合理运用人力、物力和财力的最佳方案。

12．运筹学中所使用的模型是数学模型。

用运筹学解决问题的核心是建立数学模型，并对模型求解。

13用运筹学解决问题时，要分析，定议待决策的问题。

14．运筹学的系统特征之一是用系统的观点研究功能关系。

15.数学模型中，“s〃t”表示约束。

16．建立数学模型时，需要回答的问题有性能的客观量度，可控制因素，不可控因素。

17．运筹学的主要研究对象是各种有组织系统的管理问题及经营活动。

二、单选题1.建立数学模型时，考虑可以决策者控制的因素是第 1 页共40页A．销售数量B．销售价格C．顾客的需求D．竞争价格 2．我们可以通过来验证模型最优解。

A．观察B．应用C．实验D．调查 3．建立运筹学模型的过程不包括阶段。

A．观察环境B．数据分析C．模型设计D．模型实施 4.建立模型的一个基本理是去揭晓那些重要的或有关的 A数量B变量 C 约束条件 D 目标函数5.模型中要求变量取值A可正B可负C非正D非负 6.运筹学研究和解决问题的效果具有A 连续性B 整体性C 阶段性D 再生性7.运筹学运用数学方法分析与解决问题，以达到系统的最优目标。

数据模型与决策第四版课程设计课程背景随着互联网的日益发展和信息技术的快速更新，数据分析等领域的需求越来越高。

如何有效地处理数据并作出决策，是成功企业和组织的必修课。

本门课程以深入讲解数据模型和决策理论为主，为学生提供了一个系统学习和掌握数据决策的机会。

课程目标1.熟练掌握各种数据分析方法；2.理解和掌握大数据相关技术；3.学会使用数据来辅助决策；4.对数据分析方法进行评估和选取；5.学习如何处理机器学习与人工智能相关领域的数据。

课程大纲第一节数据分析方法•数据分析流程;•数据采集及整理方法;•统计分析;•数据可视化。

第二节大数据基础•大数据技术的发展;•大数据分析工具（Hadoop, Spark等）;•大数据的处理。

第三节决策分析•决策树和逻辑分析;•多目标决策分析;•随机决策。

第四节机器学习与人工智能•机器学习和人工智能的基本概念;•常用机器学习算法;•Python数据分析框架（NumPy, Pandas,Matplotlib）。

课程作业1.数据采集和整理；2.数据分析报告；3.决策分析报告；4.机器学习模型构建及训练。

教学方法•课前讲授 - 学生可以提前了解课程内容，做好笔记；•课堂互动 - 教师在授课的同时鼓励学生互动，促进知识传递和分享；•实践体验 - 学生们可以通过实践活动进行数据分析及模型构建，提升实际操作能力。

评分方式•课堂参与：20%•课程项目：50%•期末考试：30%参考书目1.Decision Analysis for Management Judgment, 5th Edition, 2018,by Paul Goodwin and George Wright.2.Machine Learning: a Probabilistic Perspective, Kevin P.Murphy.3.Data Analytics Made Accessible by Anil Maheshwari.总结本门课程旨在为学生提供数据模型和决策理论基础的知识及操作技能。

数据,模型和决策第一章决策分析一、比尔.桑普拉斯的夏季打工决策一个决策树模型及分析比尔. 桑普拉斯(bill Sampras) 在麻省理工学院的斯隆管理学院就读第一学期，已经是第三周了。

除了花在准备功课上的时间外，bill开场认真考虑有关明年夏季打工的事情，特别是该决策在几周后必须做出。

8月底，在bill飞往波士顿的途中，他坐在vanessa Parker 的旁边，并与她就双方感兴趣的问题进展了交谈。

vanessa 是一个重要的商业投资银行有关资产预算的副总裁。

在飞机到达波士顿后，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月中旬开场进展的夏季招聘方案时，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留下了很深的印象〔bill曾经在一个财富500强公司的金融部门就来自税收业务的额外现金的短期投资工作过4年〕。

当bill 8月离开公司去攻读MBA时，他的老板john Mason把他叫到一边，对他许诺，到第二年夏季可以雇佣他。

夏季回到公司进展为期12个星期的打工薪水将是12000美元。

但john也告诉bill夏季工作招聘期限仅到10月底有效。

因此，bill在得到vanessa提供夏季工作的细节之前，必须决定是否承受john的工作。

vanessa已经解释，她的公司在11月中旬之前不愿意讨论夏季工作方案的细节。

如果bill回绝john的好意，bill要么承受vanessa的提供〔如果vanessa承受bill的申请〕，要么通过参加斯隆管理学院在1月和2月举办的公司夏季招聘方案中，寻找另一个夏季工作时机。

决策准那么假设bill认为所有的夏季工作时机〔为john工作，为vanessa工作和参加斯隆学院的夏季打工方案〕都将会给bill提供类似的学习、交流以及丰富经历的时机。

那么，bill判断夏季工作时机的优劣的唯一标准就是工作的薪水，以薪水越高越好。

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。