(决策管理)第章数据分析与决策最全版

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”。

第一章（管理科学简介）Ｐ５（１）管理科学介绍管理科学本质：是对与定量因素有关的管理问题通过应用科学的方法进行辅助管理决策制定的一门学科．管理科学发展过程：快速发展开始于２０世纪四五十年代起初的动力来自于第二次世界大战另一个里程碑是１９４７年丹捷格发明单纯形罚更大的推动作用的是计算机革命的爆发管理决策：管理者考虑管理科学对定量因素进行分析得出的结果后，再考虑管理科学以外的众多无形因素，然后根据其最佳判断做出决策管理科学小组系统和考察时步骤：定义问题与收集数据——构件数学模型——从模型中形成对于一个问题进行求解的基于计算机的程序——测试模型并在必要时进行修正——应用模型分析问题以及提出管理建议——帮助实施被管理者采纳的小组建议课后问题：１．管理科学什么时候有了快速发展？快速发展开始于２０世纪四五十年代２．商学院以外还广泛使用的对管理科学学科的叫法：运筹学３．管理科学研究提供给管理者什么？对问题涉及的定量因素进行分析并向开明的管理者提出建议４．管理科学以哪些领域作为基础？科学领域：数学，计算机社会领域：经济学５．什么是决策支持系统？辅助管理决策制定的交互式基于计算机的系统６．与管理问题有关的一般定量因素有哪些？生产数量，收入，成本，资源Ｐ１１（２）一个例子：盈亏平衡分析步骤：分析问题——建立模型——敏感性分析，电子表格模型提供上述三者了方便的途径如果预测销售数量＜盈亏平衡点，Ｑ＝０预测销售数量＞盈亏平衡点，Ｑ＝预测销售数量敏感性分析目的：研究如果一个估计值发生了变化，将会给模型带来什么样的变化Ｍｉｎ（ａ，ｂ）：取ａ，ｂ中的最小值Ｉｆ（Ａ，ｂ，ｃ）：如果表达式Ａ为真，则值为ｂ，否则为ｃ第二章（线性规划：基本概念）Ｐ３１（３）在电子表格上建立恩德公司问题的模型１．开始在电子表格上建立线性规划模型时需要回答的三个问题：要做出的决策是什么？在做出这些决策上有哪些约束条件？这些决策的全部绩效测度是什么？２．以下各个单元格的作用数据单元格：显示数据的单元格可变单元格：需要做出决策的单元格输出单元格：依赖于可变单元格的输出结果的单元格目标单元格：在生产率做出决策时目标值定为尽可能大的特殊单元格３．该案例中每个输出单元格（包括目标单元格）的Ｅｘｃｅｌ等式的形式：可以表达为一个ＳＵＭＰＲＯＤＵＣＴ函数，这里的每一项是一个数据单元格和可变单元格的乘积Ｐ３３（４）电子表格的数学模型１．电子表格模型与代数模型相同的初始步骤：收集相关数据确定要做出的决策确定对这些决策的约束条件确定为这些决策的完全绩效测度把约束条件和绩效测度的口头描述转化为数据和决策表示的定量表达式２．用代数形式建立线性规划模型时，模型中需要引入代数符号来表示哪几类数量？用来表示绩效测度与决策４．模型的一个可行解是什么意思？决策变量的任何一个取值Ｐ４１（５）求两问题变量的图解法１．图解法能用来求解带有几个决策变量的线性规划问题？只有两个２．什么是约束边界线？形成一个约束条件所允许的边界的直线什么是约束边界方程？形成一个约束条件所允许的边界的直线的方程可行域？比所有约束边界线更靠近原点的那些点成为可行解，可行解所在的区域成为可行域会作图求解Ｐ４４（６）应用Ｅｘｃｅｌ求解线性规划问题(solver)１．用来输入目标单元格和可变单元格地址的对话框是什么？目标单元格：set target cell 可变单元格：by changing cells２．具体化模型的函数约束的对话框是什么？ｓｕｂｊｅｃｔｔｏｔｈｅＣｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ３．在ｓｏｌｖｅｒ中，哪些选项一般需要选定以求得一个线性规划模型？采用线性模型，假定非负Ｐ４８（７）一个最小化的例子——利博公司广告组合问题３. 利博公司的目标？在达到市场份额的前提下，确定最低的总成本并决定要在每种媒体上做多少钱的广告４．在电子表格中设置目标单元格和可变单元格的基本原理是什么？目标单元格：？可变单元格：？Ｐ５０（８）管理视角的线性规划１．管理部门一般对线性规划研究的技术细节设计深么？不深，没有必要２．一般问题有两个以上决策变量看，那么研究两个决策变量问题的图解法的意义？实际意义中没有价值，但对于传达线性规划设计确定约束边界和使目标值往尽可能大的这一方向移动的这一基本观念有很大价值３．开明的管理者关于线性规划应该知道哪些事项？需要知道线性规划是什么的一个良好直觉对线性规划的适用性和作用有一个正确的评价使得在合适的时候鼓励应用能够区分能胜任和以次充好的线性规划研究理解如何解释研究成果第三章（电子表格建模的艺术）（多简答和选择）Ｐ７６（２）电子表格建模程序的概述１．当你不知道从哪里开始时，帮助你开始建立电子表格模型的方法是什么？设想一下的目标手工进行一些计算建立一个小的电子表格２．手工计算可从那两方面帮助你？首先，它能帮助理清输出单元格公式的形式其次，它可以帮助检验表格３．描述一下组织和编排电子表格的一个有用方法计划设想一下你的目标手工进行一些计算建立一个电子表格建模先建立一个小模型测试利用不同的测试数据分析模型的逻辑关系，将模型扩展为完整的模型分析评估建议的解和／或利用ｓｏｌｖｅｒ优化４．哪些数值应被输入数据单元格以测试模型？试着输入一些我知道输出单元格结果的数值５．单元格绝对坐标：当被填入其它单元格时，坐标不会改变的坐标，如＆Ｅ＆１１单元格相对坐标：公式中单元格或者范围的坐标通常是基于他们相对含有公式的单元格的位置Ｐ８１（３）建立一个好的电子表格模型的几个原则１．模型的哪个部分最先输入电子表格？在建立电子表格之前，先输入和仔细编排所有数据２．数据应包含在公式中，还是被单独输入数据单元格？单独３．区域名称是如何使公式和模型在Ｓｏｌｖｅｒ对话框中更易于理解？如何选择区域名称？？１：用区域名称取代单元格地址写入公式中，使得公式更容易说明？２：选择“插入”菜单中“名称／定义”，然后输入一个名称，获得区域名称４．区分数据单元格，可变单元格，输出单元格，目标单元格有哪些方法？对不同类型的单元格使用不同的边框，单元格阴影５．在电子表格中完整的表达一个约束条件需要多少单元格？３Ｐ８６（４）调试电子表格模型１．调试电子表格模型的第一个步骤是什么？在你预知输出单元格正确结果的情况下，将不同的数值输入可变单元格，然后观察模型的计算结果是否和预期结果一致２．如何输出单元格在数值和公式中的切换？ｐｃ上同时按ｃｏｎｔｒｏｌ和～键（Ｍａｃ上同时按Ｃｏｍｍａｎｄ和～键）３．对于一个给定的单元格，哪一个Ｅｘｃｅｌ工具可以用来追踪其从属单元格或引用单元格？“工具”——“审核／追踪从属单元格”，会显示出箭头，以观察单元格之间的联系建立一个好的电子表格所需原则：●首先输入数据●组织和清楚标识数据●每个数据输入唯一的单元格●将数据与公式分离●保持简单化●使用区域名称●使用相对和绝对坐标简化公式的复制●使用边框、阴影和颜色来区分单元格类型●在电子表格中显示整个模型第四章（线性规划：建模与应用）Ｐ９７（１）案例研究——超级食品公司的广告混合问题４．在评价使用线性规划来表示该实际问题的准确性时，要做出的假设条件有哪些？允许有分数解包括目标单元格和可变单元格都可以用ＳＵＭＰＲＯＤＵＣＴ函数以数据单元格和可变单元格表示（有时候只是可变单元格的加总）Ｐ１０６（２）资源分配问题１．资源分配问题的共性在线性规划模型中每一个函数限制均为资源限制，并且，每一种资源都可以表现为如下的形式：使用的资源数量＜＝可用的资源数量２．资源限制的形式如何？使用的数量＜＝可获得的数量３．为解决资源分配问题，必须收集哪三类数据？每种资源的可供量每一种活动所需要的各种资源的数量，对于每一种资源约活动的组合，单位活动所消耗的资源量必须首先估计出来每一种活动对总的绩效测度的单位贡献Ｐ１１３（３）成本收益平衡问题１．资源分配问题与成本收益平衡问题在管理目标上的差异是什么？资源分配问题：各种资源是受限制的因素（包括财务资源），问题的目标是（根据特定的总绩效测度）最有效的利用各种资源成本收益问题：管理层采取更为主动的姿态，他们指定哪些收益必须实现（不管如何使用资源），并且要以最低的成本实现所指明的收益２．成本收益平衡问题的共性是什么？所有的函数约束均为收益约束，并具有如下的形式：完成的水平＞＝最低可接受的水平３．收益限制的形式如何？完成的水平＞＝最低可接受的水平４．为解决成本收益平衡问题必须收集的三类数据包括哪些？每种收益的最低可接受水平（管理决策）每一种活动对每一种收益的贡献（单位活动的贡献）每种活动的单位成本Ｐ１１７（４）网络配送问题１．为什么这类问题为网络配送问题？这类问题通过配送网络能以最小的成本完成货物的配送，所以称之为网络配送问题２．网络配送问题的共性是什么？确定需求的约束，提供的数量＝需要的数量３．确定需求的约束与资源约束和收益约束的区别是什么？确定需求的约束：提供的数量＝需要的数量资源约束：使用的资源数量＜＝可用的资源数量收益约束：完成的水平＞＝最低可接受的水平Ｐ１２９（７）管理视角的建模１．为什么ｗｈａｔ－ｉｆ分析是线性规划的研究中非常重要的一个组成部分？尽管可能使用许多变异的模型，但是对于一个特定版本的模型，一次只能求得一个解，但是在求得一个解以后，管理层会有很多问题：如果模型的参数估计有误怎么办？如果做出不同的似是而非的假设，问题的将会如何变化？如果管理方面所要求的某一选项没有被考虑在内，会产生怎样的结果？Ｗｈａｔ－ｉｆ分析有助于解决上述等相关问题Ｐ１３１（８）线性规划应用经典回顾１．比较三种线性规划的应用，注意各种类型的问题应该使用哪一类型的线性规划模型（资源分配、成本收益平衡、网络配送以及混合问题）第五章（线性规划的Ｗｈａｔ－ｉｆ分析）Ｐ１５８（３）只有一个目标函数系数变动１．目标函数系数允许变化范围的含义是什么？能使最优解保持不变的目标函数系数的变化范围称为目标函数系数允许变化范围２．如果目标系数的估计值不是实际值，并且不在允许变化范围之内，会有怎样的影响？最优解不正确３．在Ｅｘｃｅｌ的灵敏度分析报告中，目标函数系数一栏该如何解释？允许增加值和允许减少值一栏又该如何解释？目标函数系数一栏：目标函数系数的现值允许增加值和允许减少值一栏：是这些系数在最优的范围内，允许增加和减少的量（１Ｅ＋３０）：１０的三十次方的缩写，表示无穷大Ｐ１６５（４）目标函数系数同时变动的影响１．目标系数变动百分比法则中，变动的百分比指什么？各个变动系数占该系数允许变化范围允许变动量的百分比之和（有方向）２．在百分百法则中，如果变动的百分比之和不超过100%，最初的最优解将如何？不会改变３．在百分百法则中，如果变动的百分比之和超过100%，是否就意味着最初的最优解已经不再是最优解？不能确定最优解是否改变Ｐ１７２（５）单个约束条件变化的影响１．为什么要研究函数的约束条件的变化带来的影响？因为在建模时,还不能得到模型的这些参数的精确值更重要的是:这些常数往往不是由外界决定而是由管理层的政策决策决定的２．为什么函数约束的右端值可能改变？这些常数往往不是由外界决定而是由管理层的政策决策决定的，因此，在建模并求解之后管理者想要知道如果改变这些决策是否会提高最终的收益３．影子价格的含义是什么？约束常数增加微小的量1，使得目标函数增加的量４．用电子表格如何找到影子价格？用Ｓｏｌｖｅｒ表格呢？用灵敏度报告呢？电子表格：改变某一约束条件的值，重新按下Solver键，尝试在约束条件变化范围内找出每单位约束条件变化引起的目标函数值的变化即为影子价格Ｓｏｌｖｅｒ表格：？灵敏度报告:Shadow price栏５．为什么管理者会对影子价格感兴趣？管理者可以用影子价格评价，在影子价格的有效域内幅度不大的改变工作时间的各种决策６．影子价格是否也同样适用于减少函数约束右端值的数值的情况？是７．影子价格０对管理者来说是什么意思？该影子价格对应的约束条件在其变化范围内对目前的最优解没有影响８．为什么管理层会对可行域感兴趣？？１７６（６）约束右端值同时变动的情形１．为什么要研究约束条件同时发生变化的情况？经常会出现需要我们考虑约束条件同时变动的情况。

第一章（管理科学简介）Ｐ５（１）管理科学介绍管理科学本质：是对与定量因素有关的管理问题通过应用科学的方法进行辅助管理决策制定的一门学科．管理科学发展过程：快速发展开始于２０世纪四五十年代起初的动力来自于第二次世界大战另一个里程碑是１９４７年丹捷格发明单纯形罚更大的推动作用的是计算机革命的爆发管理决策：管理者考虑管理科学对定量因素进行分析得出的结果后，再考虑管理科学以外的众多无形因素，然后根据其最佳判断做出决策管理科学小组系统和考察时步骤：定义问题与收集数据——构件数学模型——从模型中形成对于一个问题进行求解的基于计算机的程序——测试模型并在必要时进行修正——应用模型分析问题以及提出管理建议——帮助实施被管理者采纳的小组建议课后问题：１．管理科学什么时候有了快速发展？快速发展开始于２０世纪四五十年代２．商学院以外还广泛使用的对管理科学学科的叫法：运筹学３．管理科学研究提供给管理者什么？对问题涉及的定量因素进行分析并向开明的管理者提出建议４．管理科学以哪些领域作为基础？科学领域：数学，计算机社会领域：经济学５．什么是决策支持系统？辅助管理决策制定的交互式基于计算机的系统６．与管理问题有关的一般定量因素有哪些？生产数量，收入，成本，资源Ｐ１１（２）一个例子：盈亏平衡分析步骤：分析问题——建立模型——敏感性分析，电子表格模型提供上述三者了方便的途径如果预测销售数量＜盈亏平衡点，Ｑ＝０预测销售数量＞盈亏平衡点，Ｑ＝预测销售数量敏感性分析目的：研究如果一个估计值发生了变化，将会给模型带来什么样的变化Ｍｉｎ（ａ，ｂ）：取ａ，ｂ中的最小值Ｉｆ（Ａ，ｂ，ｃ）：如果表达式Ａ为真，则值为ｂ，否则为ｃ第二章（线性规划：基本概念）Ｐ３１（３）在电子表格上建立恩德公司问题的模型１．开始在电子表格上建立线性规划模型时需要回答的三个问题：要做出的决策是什么？在做出这些决策上有哪些约束条件？这些决策的全部绩效测度是什么？２．以下各个单元格的作用数据单元格：显示数据的单元格可变单元格：需要做出决策的单元格输出单元格：依赖于可变单元格的输出结果的单元格目标单元格：在生产率做出决策时目标值定为尽可能大的特殊单元格３．该案例中每个输出单元格（包括目标单元格）的Ｅｘｃｅｌ等式的形式：可以表达为一个ＳＵＭＰＲＯＤＵＣＴ函数，这里的每一项是一个数据单元格和可变单元格的乘积Ｐ３３（４）电子表格的数学模型１．电子表格模型与代数模型相同的初始步骤：收集相关数据确定要做出的决策确定对这些决策的约束条件确定为这些决策的完全绩效测度把约束条件和绩效测度的口头描述转化为数据和决策表示的定量表达式２．用代数形式建立线性规划模型时，模型中需要引入代数符号来表示哪几类数量？用来表示绩效测度与决策４．模型的一个可行解是什么意思？决策变量的任何一个取值Ｐ４１（５）求两问题变量的图解法１．图解法能用来求解带有几个决策变量的线性规划问题？只有两个２．什么是约束边界线？形成一个约束条件所允许的边界的直线什么是约束边界方程？形成一个约束条件所允许的边界的直线的方程可行域？比所有约束边界线更靠近原点的那些点成为可行解，可行解所在的区域成为可行域会作图求解Ｐ４４（６）应用Ｅｘｃｅｌ求解线性规划问题(solver)１．用来输入目标单元格和可变单元格地址的对话框是什么？目标单元格：set target cell 可变单元格：by changing cells２．具体化模型的函数约束的对话框是什么？ｓｕｂｊｅｃｔｔｏｔｈｅＣｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ３．在ｓｏｌｖｅｒ中，哪些选项一般需要选定以求得一个线性规划模型？采用线性模型，假定非负Ｐ４８（７）一个最小化的例子——利博公司广告组合问题３. 利博公司的目标？在达到市场份额的前提下，确定最低的总成本并决定要在每种媒体上做多少钱的广告４．在电子表格中设置目标单元格和可变单元格的基本原理是什么？目标单元格：？可变单元格：？Ｐ５０（８）管理视角的线性规划１．管理部门一般对线性规划研究的技术细节设计深么？不深，没有必要２．一般问题有两个以上决策变量看，那么研究两个决策变量问题的图解法的意义？实际意义中没有价值，但对于传达线性规划设计确定约束边界和使目标值往尽可能大的这一方向移动的这一基本观念有很大价值３．开明的管理者关于线性规划应该知道哪些事项？需要知道线性规划是什么的一个良好直觉对线性规划的适用性和作用有一个正确的评价使得在合适的时候鼓励应用能够区分能胜任和以次充好的线性规划研究理解如何解释研究成果第三章（电子表格建模的艺术）（多简答和选择）Ｐ７６（２）电子表格建模程序的概述１．当你不知道从哪里开始时，帮助你开始建立电子表格模型的方法是什么？设想一下的目标手工进行一些计算建立一个小的电子表格２．手工计算可从那两方面帮助你？首先，它能帮助理清输出单元格公式的形式其次，它可以帮助检验表格３．描述一下组织和编排电子表格的一个有用方法计划设想一下你的目标手工进行一些计算建立一个电子表格建模先建立一个小模型测试利用不同的测试数据分析模型的逻辑关系，将模型扩展为完整的模型分析评估建议的解和／或利用ｓｏｌｖｅｒ优化４．哪些数值应被输入数据单元格以测试模型？试着输入一些我知道输出单元格结果的数值５．单元格绝对坐标：当被填入其它单元格时，坐标不会改变的坐标，如＆Ｅ＆１１单元格相对坐标：公式中单元格或者范围的坐标通常是基于他们相对含有公式的单元格的位置Ｐ８１（３）建立一个好的电子表格模型的几个原则１．模型的哪个部分最先输入电子表格？在建立电子表格之前，先输入和仔细编排所有数据２．数据应包含在公式中，还是被单独输入数据单元格？单独３．区域名称是如何使公式和模型在Ｓｏｌｖｅｒ对话框中更易于理解？如何选择区域名称？？１：用区域名称取代单元格地址写入公式中，使得公式更容易说明？２：选择“插入”菜单中“名称／定义”，然后输入一个名称，获得区域名称４．区分数据单元格，可变单元格，输出单元格，目标单元格有哪些方法？对不同类型的单元格使用不同的边框，单元格阴影５．在电子表格中完整的表达一个约束条件需要多少单元格？３Ｐ８６（４）调试电子表格模型１．调试电子表格模型的第一个步骤是什么？在你预知输出单元格正确结果的情况下，将不同的数值输入可变单元格，然后观察模型的计算结果是否和预期结果一致２．如何输出单元格在数值和公式中的切换？ｐｃ上同时按ｃｏｎｔｒｏｌ和～键（Ｍａｃ上同时按Ｃｏｍｍａｎｄ和～键）３．对于一个给定的单元格，哪一个Ｅｘｃｅｌ工具可以用来追踪其从属单元格或引用单元格？“工具”——“审核／追踪从属单元格”，会显示出箭头，以观察单元格之间的联系建立一个好的电子表格所需原则：●首先输入数据●组织和清楚标识数据●每个数据输入唯一的单元格●将数据与公式分离●保持简单化●使用区域名称●使用相对和绝对坐标简化公式的复制●使用边框、阴影和颜色来区分单元格类型●在电子表格中显示整个模型第四章（线性规划：建模与应用）Ｐ９７（１）案例研究——超级食品公司的广告混合问题４．在评价使用线性规划来表示该实际问题的准确性时，要做出的假设条件有哪些？允许有分数解包括目标单元格和可变单元格都可以用ＳＵＭＰＲＯＤＵＣＴ函数以数据单元格和可变单元格表示（有时候只是可变单元格的加总）Ｐ１０６（２）资源分配问题１．资源分配问题的共性在线性规划模型中每一个函数限制均为资源限制，并且，每一种资源都可以表现为如下的形式：使用的资源数量＜＝可用的资源数量２．资源限制的形式如何？使用的数量＜＝可获得的数量３．为解决资源分配问题，必须收集哪三类数据？每种资源的可供量每一种活动所需要的各种资源的数量，对于每一种资源约活动的组合，单位活动所消耗的资源量必须首先估计出来每一种活动对总的绩效测度的单位贡献Ｐ１１３（３）成本收益平衡问题１．资源分配问题与成本收益平衡问题在管理目标上的差异是什么？资源分配问题：各种资源是受限制的因素（包括财务资源），问题的目标是（根据特定的总绩效测度）最有效的利用各种资源成本收益问题：管理层采取更为主动的姿态，他们指定哪些收益必须实现（不管如何使用资源），并且要以最低的成本实现所指明的收益２．成本收益平衡问题的共性是什么？所有的函数约束均为收益约束，并具有如下的形式：完成的水平＞＝最低可接受的水平３．收益限制的形式如何？完成的水平＞＝最低可接受的水平４．为解决成本收益平衡问题必须收集的三类数据包括哪些？每种收益的最低可接受水平（管理决策）每一种活动对每一种收益的贡献（单位活动的贡献）每种活动的单位成本Ｐ１１７（４）网络配送问题１．为什么这类问题为网络配送问题？这类问题通过配送网络能以最小的成本完成货物的配送，所以称之为网络配送问题２．网络配送问题的共性是什么？确定需求的约束，提供的数量＝需要的数量３．确定需求的约束与资源约束和收益约束的区别是什么？确定需求的约束：提供的数量＝需要的数量资源约束：使用的资源数量＜＝可用的资源数量收益约束：完成的水平＞＝最低可接受的水平Ｐ１２９（７）管理视角的建模１．为什么ｗｈａｔ－ｉｆ分析是线性规划的研究中非常重要的一个组成部分？尽管可能使用许多变异的模型，但是对于一个特定版本的模型，一次只能求得一个解，但是在求得一个解以后，管理层会有很多问题：如果模型的参数估计有误怎么办？如果做出不同的似是而非的假设，问题的将会如何变化？如果管理方面所要求的某一选项没有被考虑在内，会产生怎样的结果？Ｗｈａｔ－ｉｆ分析有助于解决上述等相关问题Ｐ１３１（８）线性规划应用经典回顾１．比较三种线性规划的应用，注意各种类型的问题应该使用哪一类型的线性规划模型（资源分配、成本收益平衡、网络配送以及混合问题）第五章（线性规划的Ｗｈａｔ－ｉｆ分析）Ｐ１５８（３）只有一个目标函数系数变动１．目标函数系数允许变化范围的含义是什么？能使最优解保持不变的目标函数系数的变化范围称为目标函数系数允许变化范围２．如果目标系数的估计值不是实际值，并且不在允许变化范围之内，会有怎样的影响？最优解不正确３．在Ｅｘｃｅｌ的灵敏度分析报告中，目标函数系数一栏该如何解释？允许增加值和允许减少值一栏又该如何解释？目标函数系数一栏：目标函数系数的现值允许增加值和允许减少值一栏：是这些系数在最优的范围内，允许增加和减少的量（１Ｅ＋３０）：１０的三十次方的缩写，表示无穷大Ｐ１６５（４）目标函数系数同时变动的影响１．目标系数变动百分比法则中，变动的百分比指什么？各个变动系数占该系数允许变化范围允许变动量的百分比之和（有方向）２．在百分百法则中，如果变动的百分比之和不超过100%，最初的最优解将如何？不会改变３．在百分百法则中，如果变动的百分比之和超过100%，是否就意味着最初的最优解已经不再是最优解？不能确定最优解是否改变Ｐ１７２（５）单个约束条件变化的影响１．为什么要研究函数的约束条件的变化带来的影响？因为在建模时,还不能得到模型的这些参数的精确值更重要的是:这些常数往往不是由外界决定而是由管理层的政策决策决定的２．为什么函数约束的右端值可能改变？这些常数往往不是由外界决定而是由管理层的政策决策决定的，因此，在建模并求解之后管理者想要知道如果改变这些决策是否会提高最终的收益３．影子价格的含义是什么？约束常数增加微小的量1，使得目标函数增加的量４．用电子表格如何找到影子价格？用Ｓｏｌｖｅｒ表格呢？用灵敏度报告呢？电子表格：改变某一约束条件的值，重新按下Solver键，尝试在约束条件变化范围内找出每单位约束条件变化引起的目标函数值的变化即为影子价格Ｓｏｌｖｅｒ表格：？灵敏度报告:Shadow price栏５．为什么管理者会对影子价格感兴趣？管理者可以用影子价格评价，在影子价格的有效域内幅度不大的改变工作时间的各种决策６．影子价格是否也同样适用于减少函数约束右端值的数值的情况？是７．影子价格０对管理者来说是什么意思？该影子价格对应的约束条件在其变化范围内对目前的最优解没有影响８．为什么管理层会对可行域感兴趣？？１７６（６）约束右端值同时变动的情形１．为什么要研究约束条件同时发生变化的情况？经常会出现需要我们考虑约束条件同时变动的情况。

企业运营数据分析与决策支持手册第1章企业运营数据分析概述 (4)1.1 数据分析的重要性 (4)1.2 企业运营数据类型与来源 (4)1.3 数据分析的方法与技术 (5)第2章数据收集与预处理 (5)2.1 数据收集方法与技巧 (5)2.1.1 文档收集 (6)2.1.2 数据库提取 (6)2.1.3 网络爬虫 (6)2.1.4 问卷调查 (6)2.1.5 访谈与座谈会 (6)2.2 数据清洗与整合 (6)2.2.1 数据清洗 (6)2.2.2 数据整合 (6)2.3 数据质量评估与改进 (7)2.3.1 数据质量评估 (7)2.3.2 数据质量改进 (7)第3章数据分析方法与模型 (7)3.1 描述性统计分析 (7)3.1.1 频数与频率分布 (7)3.1.2 图表展示（包括条形图、饼图、直方图等） (7)3.1.3 统计量度（包括均值、中位数、众数、方差、标准差等） (7)3.1.4 数据的偏态与峰度 (7)3.1.5 异常值处理 (7)3.2 相关性分析 (7)3.2.1 皮尔逊相关系数 (7)3.2.2 斯皮尔曼相关系数 (7)3.2.3 判定系数（解释变量对因变量的解释程度） (7)3.2.4 相关性检验（包括t检验、F检验等） (8)3.2.5 相关性矩阵 (8)3.3 回归分析 (8)3.3.1 一元线性回归 (8)3.3.2 多元线性回归 (8)3.3.3 逻辑回归（适用于因变量为分类变量） (8)3.3.4 非线性回归（包括多项式回归、指数回归等） (8)3.3.5 回归模型评估（包括R平方、调整R平方、C、BIC等） (8)3.4 时间序列分析 (8)3.4.1 平稳性检验（包括单位根检验、ADF检验等） (8)3.4.2 自相关函数与偏自相关函数 (8)3.4.3 时间序列模型（包括AR、MA、ARMA、ARIMA等） (8)3.4.4 季节性分析 (8)第4章财务数据分析 (8)4.1 财务报表分析 (8)4.1.1 资产负债表分析 (8)4.1.2 利润表分析 (8)4.1.3 现金流量表分析 (9)4.2 财务比率分析 (9)4.2.1 偿债能力分析 (9)4.2.2 营运能力分析 (9)4.2.3 盈利能力分析 (9)4.2.4 财务稳定性分析 (9)4.3 成本效益分析 (9)4.3.1 成本分析 (9)4.3.2 效益分析 (9)4.3.3 成本效益平衡分析 (9)第5章市场数据分析 (10)5.1 市场规模与增长分析 (10)5.1.1 市场总量分析 (10)5.1.2 增长趋势预测 (10)5.1.3 市场潜力分析 (10)5.2 市场细分与目标客户 (10)5.2.1 市场细分方法 (10)5.2.2 目标市场选择 (10)5.2.3 目标客户分析 (10)5.3 竞品分析 (10)5.3.1 竞品市场占有率分析 (10)5.3.2 竞品产品特点分析 (10)5.3.3 竞品营销策略分析 (11)5.3.4 竞品发展趋势分析 (11)第6章供应链数据分析 (11)6.1 供应链结构分析 (11)6.1.1 供应链层级结构分析 (11)6.1.2 节点企业分析 (11)6.1.3 信息流、物流和资金流分析 (11)6.2 库存管理分析 (11)6.2.1 库存水平分析 (11)6.2.2 库存周转率分析 (12)6.2.3 库存结构分析 (12)6.3 物流优化分析 (12)6.3.1 运输优化分析 (12)6.3.2 仓储优化分析 (12)6.3.3 配送优化分析 (12)第7章人力资源数据分析 (12)7.1 人员结构分析 (12)7.1.2 职位结构分析 (12)7.1.3 学历结构分析 (13)7.1.4 职称结构分析 (13)7.2 人员绩效分析 (13)7.2.1 绩效考核指标体系 (13)7.2.2 员工绩效分布分析 (13)7.2.3 绩效与薪酬关联分析 (13)7.2.4 绩效改进措施 (13)7.3 招聘与离职分析 (13)7.3.1 招聘渠道分析 (13)7.3.2 招聘成本分析 (13)7.3.3 离职原因分析 (13)7.3.4 离职率分析 (14)7.3.5 招聘与离职关联分析 (14)第8章客户数据分析 (14)8.1 客户满意度分析 (14)8.1.1 客户满意度调查方法 (14)8.1.2 客户满意度指标体系 (14)8.1.3 客户满意度数据分析 (14)8.1.4 提升客户满意度的策略 (14)8.2 客户忠诚度分析 (14)8.2.1 客户忠诚度定义及评价指标 (14)8.2.2 客户忠诚度影响因素分析 (14)8.2.3 客户忠诚度数据分析方法 (15)8.2.4 提升客户忠诚度策略 (15)8.3 客户价值分析 (15)8.3.1 客户价值评价指标 (15)8.3.2 客户价值分类方法 (15)8.3.3 客户价值数据分析 (15)8.3.4 客户价值提升策略 (15)第9章决策支持系统构建 (15)9.1 决策支持系统概述 (15)9.2 数据可视化与仪表盘设计 (16)9.3 数据挖掘与预测分析 (16)9.4 决策模型与应用 (16)第10章企业运营决策实践案例 (16)10.1 财务决策案例 (16)10.1.1 资金筹措方案分析 (16)10.1.2 成本控制策略制定 (17)10.1.3 投资项目评估与决策 (17)10.2 市场决策案例 (17)10.2.1 市场趋势分析 (17)10.2.2 竞争对手分析 (17)10.3 供应链决策案例 (17)10.3.1 供应商选择与评估 (17)10.3.2 库存控制策略分析 (17)10.3.3 物流优化方案设计 (17)10.4 人力资源决策案例 (17)10.4.1 人才招聘与选拔策略 (17)10.4.2 员工绩效评估体系优化 (17)10.4.3 员工培训与发展计划制定 (17)第1章企业运营数据分析概述1.1 数据分析的重要性在当今信息化时代，数据分析已成为企业运营决策中不可或缺的一环。

政务行业政务大数据分析与决策支持方案第一章政务大数据概述 (2)1.1 政务大数据的定义与特点 (2)1.1.1 政务大数据的定义 (2)1.1.2 政务大数据的特点 (2)1.2 政务大数据的应用价值 (3)1.2.1 提高治理能力 (3)1.2.2 优化公共服务 (3)1.2.3 促进经济社会发展 (3)1.2.4 增强国家安全和社会稳定 (3)1.2.5 推动科技创新 (3)第二章政务大数据采集与整合 (3)2.1 政务数据采集策略 (3)2.2 政务数据整合方法 (4)2.3 政务数据质量保障 (4)第三章政务大数据存储与管理 (5)3.1 政务大数据存储技术 (5)3.1.1 分布式存储 (5)3.1.2 云存储 (5)3.1.3 内存数据库 (5)3.2 政务大数据管理策略 (5)3.2.1 数据清洗与转换 (5)3.2.2 数据集成与融合 (5)3.2.3 数据质量管理 (5)3.3 数据安全与隐私保护 (5)3.3.1 数据加密 (6)3.3.2 访问控制 (6)3.3.3 隐私保护 (6)第四章政务大数据分析与挖掘 (6)4.1 政务大数据分析方法 (6)4.2 政务大数据挖掘技术 (6)4.3 政务大数据可视化 (7)第五章政务大数据决策支持系统构建 (7)5.1 决策支持系统架构 (7)5.2 政务大数据决策模型 (8)5.3 决策支持系统应用案例 (8)第六章政务大数据应用场景 (8)6.1 公共安全与应急指挥 (8)6.1.1 火灾预警与防控 (9)6.1.2 突发事件应对 (9)6.2 城市管理与智慧城市建设 (9)6.2.1 城市交通管理 (9)6.2.2 环境保护与治理 (9)6.3 社会保障与民生服务 (9)6.3.1 社会保障 (9)6.3.2 民生服务 (10)第七章政务大数据政策法规与标准 (10)7.1 政务大数据政策法规概述 (10)7.2 政务大数据标准制定 (10)7.3 政务大数据监管与评估 (10)第八章政务大数据人才培养与培训 (11)8.1 政务大数据人才培养策略 (11)8.2 政务大数据培训体系 (11)8.3 政务大数据人才评价 (12)第九章政务大数据国际合作与交流 (12)9.1 国际政务大数据发展现状 (12)9.2 政务大数据国际合作机制 (12)9.3 政务大数据交流平台建设 (13)第十章政务大数据未来发展展望 (13)10.1 政务大数据发展趋势 (13)10.2 政务大数据创新应用 (14)10.3 政务大数据发展挑战与对策 (14)第一章政务大数据概述1.1 政务大数据的定义与特点1.1.1 政务大数据的定义政务大数据是指在管理和公共服务过程中产生的，涉及政治、经济、社会、文化等多个领域的大量数据。

管理模型与决策基础
第一部分：管理模型
管理模型是指管理者用于解决问题、做出决策或预测结果的理论或数学工具。

管理模型在管理实践中扮演着重要的角色，它们可以帮助管理者更好地理解问题、优化资源配置和制定有效的战略。

1.1 线性规划模型
线性规划是一种数学优化方法，其目标是在给定的约束条件下使一个线性目标
函数达到最小值或最大值。

线性规划模型在资源分配、生产优化和市场营销等领域被广泛应用。

1.2 决策树模型
决策树是一种能够帮助管理者做出决策的图形化模型。

通过对决策树进行分析，管理者可以了解不同因素之间的关系，并做出最佳决策。

第二部分：决策基础
决策是管理者在特定情境下做出的选择，其结果会对组织的发展和绩效产生重
要影响。

决策基础是指影响决策制定的理论、原则和方法。

2.1 决策环境分析
决策环境包括内部环境和外部环境。

管理者需要对环境进行全面的分析，包括
经济、社会、技术和法律等因素，以便做出明智的决策。

2.2 决策风险管理
决策过程中存在各种风险，包括信息不完备、不确定性和风险偏好等。

管理者
需要通过风险管理方法来最大限度地降低决策的风险，并确保决策的有效性。

总结
管理模型和决策基础是管理者在实践中的重要工具和基础理论。

通过学习和应
用管理模型，管理者可以更好地解决问题和优化资源；而熟悉决策基础可以帮助管理者在复杂环境中做出明智的决策。

管理者应不断学习和提升这些基础知识，以提升自己的管理水平。

以上内容为管理模型与决策基础的简要介绍，希望读者通过本文能对这一主题
有更深入的理解与应用。

数据分析与预测方法实践指导书第1章数据分析概述 (3)1.1 数据分析的意义与价值 (3)1.2 数据分析的基本步骤 (4)1.3 数据分析的方法与工具 (4)第2章数据预处理 (5)2.1 数据清洗 (5)2.1.1 缺失值处理 (5)2.1.2 异常值处理 (5)2.1.3 重复值处理 (5)2.2 数据整合 (6)2.2.1 数据合并 (6)2.2.2 数据标准化 (6)2.2.3 数据一致性检查 (6)2.3 数据变换 (6)2.3.1 数据规范化 (6)2.3.2 数据离散化 (6)2.3.3 特征提取与选择 (6)2.4 数据规约 (6)2.4.1 数据降维 (7)2.4.2 数据压缩 (7)2.4.3 数据聚合 (7)第3章描述性统计分析 (7)3.1 频数分析与图表展示 (7)3.1.1 频数统计 (7)3.1.2 图表展示 (7)3.2 分布特性分析 (7)3.2.1 分布形态 (7)3.2.2 集中趋势 (7)3.2.3 离散程度 (8)3.3 关联性分析 (8)3.3.1 交叉表 (8)3.3.2 相关系数 (8)3.3.3 协方差矩阵 (8)3.4 异常值分析 (8)3.4.1 箱线图法 (8)3.4.2 基于规则的方法 (8)3.4.3 距离法 (8)3.4.4 统计模型法 (8)第4章假设检验与参数估计 (8)4.1 假设检验基本概念 (8)4.2 单样本检验 (9)4.4 参数估计 (9)第5章回归分析 (10)5.1 线性回归 (10)5.1.1 一元线性回归 (10)5.1.2 多元线性回归 (10)5.2 多元线性回归 (10)5.2.1 多元线性回归模型 (10)5.2.2 多元线性回归的假设检验 (10)5.2.3 应用实例 (10)5.3 逻辑回归 (10)5.3.1 逻辑回归模型 (10)5.3.2 模型评估与优化 (10)5.3.3 应用实例 (10)5.4 非线性回归 (11)5.4.1 非线性回归模型 (11)5.4.2 模型建立与参数估计 (11)5.4.3 应用实例 (11)第6章时间序列分析 (11)6.1 时间序列基本概念 (11)6.2 平稳性检验 (11)6.3 自相关与偏自相关分析 (11)6.4 时间序列预测方法 (12)第7章聚类分析 (12)7.1 聚类分析基本概念 (12)7.2 层次聚类法 (12)7.3 划分聚类法 (13)7.4 密度聚类法 (13)第8章分类与预测方法 (14)8.1 决策树 (14)8.1.1 基本原理 (14)8.1.2 特征选择 (14)8.1.3 决策树算法 (14)8.1.4 决策树剪枝 (14)8.2 随机森林 (14)8.2.1 基本原理 (14)8.2.2 随机森林算法 (14)8.2.3 超参数调优 (14)8.3 支持向量机 (14)8.3.1 基本原理 (15)8.3.2 核函数 (15)8.3.3 SVM算法 (15)8.4 神经网络 (15)8.4.1 基本原理 (15)8.4.3 神经网络算法 (15)8.4.4 神经网络优化方法 (15)第9章优化方法及其应用 (15)9.1 线性规划 (15)9.1.1 基本概念与理论 (15)9.1.2 线性规划的数学模型 (15)9.1.3 线性规划的求解方法 (16)9.2 非线性规划 (16)9.2.1 基本概念与理论 (16)9.2.2 非线性规划的数学模型 (16)9.2.3 非线性规划的求解方法 (16)9.3 整数规划 (16)9.3.1 基本概念与理论 (16)9.3.2 整数规划的数学模型 (16)9.3.3 整数规划的求解方法 (16)9.4 动态规划 (16)9.4.1 基本概念与理论 (16)9.4.2 动态规划的数学模型 (16)9.4.3 动态规划的求解方法 (17)第10章数据分析与预测在实际应用中的案例分析 (17)10.1 金融领域应用案例 (17)10.1.1 风险控制 (17)10.1.2 信用评估 (17)10.1.3 投资决策 (17)10.2 电商领域应用案例 (17)10.2.1 用户行为分析 (17)10.2.2 推荐系统 (17)10.2.3 库存管理 (18)10.3 医疗领域应用案例 (18)10.3.1 疾病预测 (18)10.3.2 药物研发 (18)10.3.3 医疗资源分配 (18)10.4 能源领域应用案例 (18)10.4.1 能源消耗预测 (18)10.4.2 电力负荷预测 (18)10.4.3 新能源利用 (18)第1章数据分析概述1.1 数据分析的意义与价值数据分析作为一种科学的方法论，在现代社会的各个领域具有极高的应用价值。