数据模型与决策(MBA)20110515

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。

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。

MBA数据模型与决策考卷及答案一、选择题（每题1分，共5分）A. 线性模型B. 非线性模型C. 网络模型D. 层次分析法模型A. 期望收益B. 折现率C. 净现值D. 敏感性分析A. 敏感性分析B. 概率树C. 决策树D. 蒙特卡洛模拟A. 目标函数为线性函数B. 约束条件为非线性函数C. 变量之间存在相关性D. 变量取值范围为整数A. ExcelB. SPSSC. MATLABD. AutoCAD二、判断题（每题1分，共5分）1. 数据模型只能用于定量分析，不能用于定性分析。

（）2. 在决策过程中，确定性决策的风险一定低于不确定性决策。

（）3. 敏感性分析可以找出影响项目收益的关键因素。

（）4. 多目标规划问题中，各个目标函数之间一定是相互矛盾的。

（）5. 网络计划技术（PERT）是一种确定型网络图。

（）三、填空题（每题1分，共5分）1. 数据模型的三个基本要素是变量、______和关系。

2. 决策树分析中，节点分为______节点和______节点。

3. 在线性规划问题中，目标函数和约束条件均为______函数。

4. 概率树分析是一种______分析工具，适用于评估项目风险。

5. 数据挖掘的五个基本步骤包括：数据准备、______、数据挖掘、结果评估和______。

四、简答题（每题2分，共10分）1. 简述蒙特卡洛模拟的基本原理。

2. 什么是网络计划技术（PERT）？它有哪些优点？3. 简述线性规划在企业管理中的应用。

4. 如何运用决策树分析解决实际问题？5. 数据挖掘技术在市场营销中的作用是什么？五、应用题（每题2分，共10分）1. 某企业生产两种产品，产品A的利润为50元/件，产品B的利润为80元/件。

生产一件产品A需要2小时，生产一件产品B需要3小时。

企业每月共有240小时的生产能力，请问如何安排生产计划，使得总利润最大化？2. 某项目有三种投资方案，方案一的投资额为100万元，收益率为10%；方案二的收益率为12%，投资额为150万元；方案三的投资额为200万元，收益率为15%。

数据模型与决策概念简述数据模型与决策中理论主要有线性规划及其数学模型，线性规划的单纯行法，整数规划、运输问题、动态规划、网络计划技术、库存问题、预测与决策、博弈论等。

一、 线性规划与单纯形法确定影响决策问题的变量，进行分析，做具体方案，用线性函数进行表述。

确定目标函数最大或最小。

求解。

解决现实中实际问题，诸如合理下料问题、运输问题、生产的组织与计划问题、投资证券组合问题、分派问题、生产工艺优化问题。

解决问题是先建摸，设置决策变量，选择方案，确定目标函数，确定约束条件，约束条件一般为不等式或等式，最后确定决策变量的取值范围。

决策变量因为是现实中问题，一般不能为负，且是连续的，中间会有系数和等式约束值的限定。

问题的解决分为两类，一是在条件限定下，使得某一目标达到最大化，如何安排和计划，另一类是任务确定后，如何计划和安排，用最少的人力、物力和财力去实现任务，使成本最小。

函数表现式为：∑==nj j j X C Z 1max (min)),,2,1(0),,2,1(1n j X m i b X aj i n j j ij =≥=∑=≤=≥二维线性规划问题，图解法。

在平面直角坐标系上做图，将决策变量进行绘制，根绝约束条件找出可行域，进行平移，确定最优值。

变量都非负，所以图像在第一象限内。

求解过程中会有有可行解、无可行解的情况。

可行解中有最优解（有唯一最优解或无穷多最优解）或无最优解（无界解或无可行解）。

线性规划问题的标准形式分一般式、矩阵式、向量式、化标准形式。

化标准式，（1）目标函数，目标函数一般以最大值表示，当时求最小值时，转化为最大值，minz=max （-z ）（2）约束条件，将不等式变为等式，中间加入松弛变量，当不等式为小于等于时，左端加入非负松弛变量，当不等式为大于等于时，左端减去非负松弛变量。

（3）变量，变量无非负约束，对变量进行转换。

（4）右端项系数，右端项必须非负，在等式变换时进行变形。

第九章决策分析顾名思义，所谓决策分析就足各行各业的管理人员为解决当询发生的问题或未來叫能发生的问题，决定应对之策的过程。

般來说，决策问题有F而四个要素：1）决策者：例如管理人员：2）行动方案：供决策者选择采用的乞个应对之策略：3）环境状态：决策问题很可能处I :不尽相同的环境状态，例如市场的需求不同，川能使产品热销，也可能••般，其至滞销。

显然，各行动方案在不同的环境状态下可能有不同的结果例如收益，或损失等。

4）各个行动方案不同环境状态下的收益（或损失）。

在决策时，倘若环境状态完全确疋，例如第八辛所讨论的线性观划与非线性观划求解问题就称为确定世决策问题。

否则，就是不确定型决策问题。

对于确定型决策问题，山于决策的环境状态定全确左，•曰・选定行动方案，所产生的结果例如利润或成木等就可准确预料，因而人们往往能求得例如录人利润或最小成木的呆佳方案，1仙不确定型决策问题，Lh于有不同的环境状态，以致于■个行动方案在不同的环境状态下很可能会产工不同的结果。

伏II佃往往难以求得方方面面令人家都满意的行动方案。

垠佳方案的选择与决策音的价值观、偏好等有尖。

保守稳妥的管理者倾向于选择风险比较小的行动方案，血百险进収的管理石爱好选择利润比较人的行动方案。

这也就定说，他们有不同的决策准则。

不确定型决策问题有两种类型：1）«■个环境状态发生的概率例如市场需求热销、•股9滞销发生的町能性，决策咅勺先未知，难以预料：2 ；如果并个环境状态发生的概率都12知，此时通常特称这个不确定型决策问题为风险型决策问题。

例如本书第三章§ 3. 3节“期望■方差的决策分析”中所讨论的开发还足不开发新产品，中型扩建还足大型扩建为好的决策问题就足风险型决策问趣。

本章将介绍不确定情况下的决策分析常用的几个准则，以及贝叶斯（Bayes）决策分析与效用（Utility）函数理论,最后简要介绍博弈论。

必须扌旨出的肚，尽管确朮型决策问题的决策环境状念淀全确朮，人们能选择到垠仕力案•但通滋仍需讨论，：当决策环境状态有所变化时最住方案能否保持稳H，以及倘若不能保持稳定时它是如何变化的。

数据模型与决策管理科学基础课程设计一、课程背景随着信息技术的不断发展，数据已经成为了企业和组织决策的核心资源，而数据模型与管理科学又是数据分析和决策制定的重要基础。

数据模型是描述现实中某一个领域事物的一种抽象表示方法，能够帮助我们有效地组织和分析数据。

而决策管理科学则是通过利用数学、逻辑和流程管理等方法对决策问题进行分析和优化的一种综合科学。

本课程旨在通过数据模型与决策管理科学基础的学习，培养学生分析和解决实际问题的能力。

二、课程目标本课程的主要目标是：1.了解数据模型和数据库的基本概念，并能够运用SQL语言进行基本操作。

2.学习决策分析的基本概念和方法，能够运用决策分析的方法对实际问题进行分析和决策。

3.培养学生的数据分析和决策制定能力，在某一个具体领域中能够运用数据模型和决策分析方法解决实际问题。

三、教学内容和方法3.1 教学内容1.数据库基础知识：数据模型、关系模型、SQL语言基础等。

2.决策分析方法：决策树、多属性决策、线性规划、对策、牵制等。

3.应用案例：在特定领域中运用数据模型和决策分析方法进行案例分析。

3.2 教学方法1.讲授理论知识，解析实际案例。

2.实验课和课后习题：通过实验课和课后习题的方式加深理论学习的实践效果。

3.讨论学生自己感兴趣的领域和问题，开展小组项目，让学生深入探究数据模型和决策分析方法。

四、实验设计4.1 实验1：数据库设计与创建本实验通过使用SQL语言建立一个包含多张关联表的数据库，包括对数据类型的定义、表的分析、合并等内容。

4.2 实验2：数据分析与决策制定本实验将通过一个具体的案例，引导学生利用数据模型和决策分析方法，针对特定的问题进行探究和解决。

4.3 实验3：小组项目本实验将组织学生自由组合，通过在不同领域的数据建模和决策分析项目中，以小组为单位，让学生深入研究其感兴趣的问题，并评估各自的结果和总结分析。

五、考核方式1.平时成绩占60%，包括课堂表现、课程作业、实验结果和课程小组项目成果。

1、简述定量分析与定性分析的关系，并列举工作中定量分析的例子。

答：定量分析与定性分析的关系定量分析（quantitative analysis）是测定试样中各种组分(如元素、根或官能团等)含量的操作，指分析一个被研究对象所包含成分的数量关系或所具备性质间的数量关系；也可以对几个对象的某些性质、特征、相互关系从数量上进行分析比较，研究的结果也用“数量”加以描述；通常是对社会现象的数量特征、数量关系与数量变化的分析。

投资分析师使用数学模块对公司可量化数据进行的分析。

通过分析对公司经营给予评价并做出投资判断。

定量分析的对象主要为财务报表，如资金平衡表、损益表、留存收益表等。

其功能在于揭示和描述社会现象的相互作用和发展趋势。

定量分析方法很多，但各种方法在应用时往往都有一定的程序化。

如实验法、观察法、访谈法、社会测量法、问卷法、描述法、解释法、预测法等等。

定性分析（qualitative analysis）是指对研究对象进行“质”的方面的分析。

具体地说是运用归纳和演绎、分析与综合以及抽象与概括等方法，对获得的各种材料进行思维加工，从而能去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里，达到认识事物本质、揭示内在规律。

定性分析的主要任务是确定物质（化合物）的组成，只有确定物质的组成后，才能选择适当的分析方法进行定量分析，如果只是为了检测某种离子或元素是否存在，为分别分析；如果需要经过一系列反应去除其他干扰离子、元素或要求了解有哪些其他离子、元素存在，为系统分析。

定性分析必须通过一系列的试验去完成，如果试验结果与预期相符，称为得到一个“正试验”，或者称为试验阳性，也就是说某组分在试样中是存在的；反之，得到一个“负试验”或试验阴性表示某组分不存在。

定性分析与定量分析应该是统一的，相互补充的；定性分析是定量分析的基本前提，没有定性的定量是一种盲目的、毫无价值的定量；定量分析使定性分析更加科学、准确，它可以促使定性分析得出广泛而深入的结论。