数据模型与决策案例都市研究公司

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使用数据科学模型优化企业运营管理成功案例

使用数据科学模型优化企业运营管理成功案例

使用数据科学模型优化企业运营管理成功案例随着全球数字化转型的快速发展,数据已成为企业竞争的重要战略资源。

许多企业开始将数据科学技术应用于运营管理,通过数据分析和模型优化来提高效率、降低成本、挖掘市场机会等,取得了显著的成功。

以下将介绍几个数据科学模型优化企业运营管理的成功案例。

1. Amazon的推荐引擎Amazon是全球最大的在线零售商之一,其成功的一大原因在于其推荐引擎——Amazon一向对推荐系统有着极高的追求,因为这可以提高购买转化率和客户忠诚度。

Amazon采用的推荐引擎涉及电商领域大量的数据科学技术和算法,包括关联规则挖掘、协同过滤、神经网络等,这些技术可用来挖掘消费者购买商品时的行为模式、偏好和需求,以便精确推荐相关商品,提高购买转化率和客户满意度。

至今,Amazon的推荐引擎已积累了大量用户数据和反馈信息,并不断完善优化,这一推荐引擎已成为Amazon零售业务的一大核心竞争力。

2. Uber的动态定价模型Uber是全球领先的共乘出行平台之一,其成功的一大原因在于其动态定价模型,该模型主要基于数据分析和模型优化来实现。

实际上,Uber的动态定价模型是一个基于机器学习的算法,通过对用户乘车行程、时段、起终点等数据进行实时统计分析和运算,以便自动调整车费,提高乘客和司机的满意度。

Uber的动态定价模型不仅可以根据车辆供需情况自动调整单价、优惠和价格封顶等,而且可以通过对不同用户群体和行程类型的分类和预测,来实现个性化的定价和优惠政策,从而更好地拓展市场和提高收益。

3. WalMart的供应链优化模型WalMart是全球领先的零售商之一,拥有广泛的供应链网络。

为了更好地管理和优化供应链,WalMart采用了一种基于数据科学的供应链优化模型,该模型主要包括需求预测、库存管理、物流优化和成本控制等方面。

具体来说,WalMart将大量消费者购买行为和产品销售数据与供应商和物流信息结合起来,通过高精度的需求预测和库存管理来优化供应链的业务流程和做法,从而实现更快的响应速度和更高的客户满意度。

数据模型与决策案例

数据模型与决策案例

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。

MBA《数据、模拟与决策》案例报告

MBA《数据、模拟与决策》案例报告

《数据、模型与决策》案例一《火花塞铁壳的质量抽样检验》第2小组案例分析报告组员:陈迪学号:17920091150628组员:高霄霞学号:17920091150668组员:陆彬彬学号:17920091150764组员:罗志锐学号:17920091150767组员:王晋军学号:17920091150811组员:许冰学号:17920091150856案例《火花塞铁壳的质量抽样检验》第2小组案例分析报告摘要:产品质量检验是生产过程中的一个重要阶段,实际生产中,检查每批产品中的不合格品的件数,一般用计件抽样检验方案。

计件抽样检验的方法包括:百分比抽样检验方案和标准型一次抽样方案等,本文通过火花塞铁壳的质量抽样检验,对以上两种抽样检验方案的合理性进行了理论分析。

关键字:抽样检验百分比抽样法标准型一次性抽样法 OC曲线Abstract:Quality inspection is a very important step in production process. In actual process, we use sample inspection methods by counting to inspect every batch for the reject products. Sample inspection plans include percentage sampling inspection and standard sampling inspection. This thesis takes ‘the spark plug case’ as an example to analyze the rationality of the two Sample inspection plans.Key words: Sample inspection plans, percentage sampling inspection, standard sampling inspection, OC curve一问题的提出企业生产出的产品是否符合规定要求,要通过检验来判定。

数据模型与决策 MBA案例报告Quality Associates

数据模型与决策 MBA案例报告Quality Associates

《数据模型与决策》案例1Quality Associates 公司一、案例背景——Quality Associates 有限公司1《数据模型与决策》案例1、情景及数据Quality Associates 是一家咨询公司,为委托人监控其制造过程提供抽样和统计程序方面的建议。

在一个应用项目中,一名委托人向QualityAssociates提供了其程序正常运行时的800个观察值,组成一个样本。

这些数据的样本标准差为0.21,我们因此假定总体的标准差为0.21。

Quality Associates建议该委托人连续地定期选取样本容量为30的随机样本来对该程序进行监控。

通过对这些样本的分析,委托人可以迅速知道该程序运行状况是否令人满意。

当该程序的运行令人不满意时,应采取纠正措施以避免出现问题。

设计规格要求该过程的均值为12,QualityAssociates建议该委托人采用如下形式的假设检验:H,就应采取纠正措施。

只要拒绝??12H:?12:Ha?00以下为在第一天运行时,间隔1小时这种新型统计控制过程程序所收集的样本数据:这些数据可供我们使用,它们被保存在本书附带的光盘中,文件名为Quality.4 样本样本样本样本1 2 312.02 11.55 11.62 11.9112.02 11.36 11.62 11.6912.05 11.75 11.52 11.5912.18 11.95 11.75 11.8212.11 12.14 11.90 11.9712.0711.7211.6411.711.——Quality Associates 有限公司1《数据模型与决策》案例11.80 11.87 11.61 12.0511.64 12.10 11.85 12.0312.39 12.01 11.94 12.1611.65 11.99 11.92 11.9112.11 12.13 12.12 12.2011.90 12.00 11.61 12.1612.22 12.21 12.00 11.9311.88 11.56 12.21 12.2812.03 11.95 12.32 12.3912.35 11.93 12.01 12.0012.09 12.06 11.85 11.9211.77 11.83 11.76 11.7612.20 11.82 12.23 12.1611.79 12.12 11.77 11.8412.30 11.60 12.00 12.0712.27 12.11 12.04 11.9512.29 12.05 11.98 11.9612.4712.3012.3712.2211.75 12.25 12.18 12.0312.17 11.96 11.97 12.0411.94 12.17 11.95 12.2411.9711.8511.8911.922.——Quality Associates 有限公司1《数据模型与决策》案例12.30 12.37 11.88 12.2312.2512.1511.9312.22统计分析报告:1、统计分析目的:通过对800个观察值定期抽样分析,了解该程序运行状况是否令人满意。

数据模型与决策R.C.Coleman案例管理报告

数据模型与决策R.C.Coleman案例管理报告

数据模型与决策R.C.Coleman案例管理报告数据模型与决策,Richard Coleman(R.C.Coleman)是一家中小型零售企业的老板,他希望通过数据分析和决策模型来提高企业运营效率和利润。

为了帮助他实现这个目标,我首先需要了解他的企业目标和问题所在,然后根据情况设计适合他的数据模型和决策模型。

首先,我会和R.C.Coleman交流,了解他的企业目标和问题所在。

他可能面临的问题可能包括:销售额下滑、顾客流失率增加、库存过剩或不足、供应链管理不佳等等。

了解这些问题会帮助我确定设计数据模型的方向和决策模型的需求。

在了解了R.C.Coleman的目标和问题之后,我会开始设计数据模型。

数据模型可以包括以下几个方面:1. 销售数据模型:设计一个模型来跟踪和分析销售数据,包括销售额、销售额增长率、销售渠道、产品销售排名等等。

通过分析销售数据,可以帮助R.C.Coleman了解产品销售情况,调整销售策略,提高销售额。

2. 顾客数据模型:设计一个模型来跟踪和分析顾客数据,包括顾客流失率、顾客购买频率、顾客喜好等等。

通过分析顾客数据,可以帮助R.C.Coleman了解顾客需求,提供更好的产品和服务,增加顾客忠诚度。

3. 库存数据模型:设计一个模型来跟踪和分析库存数据,包括库存水平、库存周转率、库存成本等等。

通过分析库存数据,可以帮助R.C.Coleman了解库存状况,及时调整采购和销售策略,避免库存过剩或不足。

4. 供应链数据模型:设计一个模型来跟踪和分析供应链数据,包括供应商质量、供应商交货准时率、采购成本等等。

通过分析供应链数据,可以帮助R.C.Coleman了解供应链状况,选择合适的供应商,降低采购成本,提高交货准时率。

在设计完数据模型之后,我会开始设计决策模型。

决策模型可以根据数据模型的分析结果来制定具体的决策方案,例如:1. 销售策略决策模型:根据销售数据模型的分析结果,制定合适的销售策略,包括产品定价、促销活动等等。

数据模型与决策PPT课件

数据模型与决策PPT课件
07.12.2020
若按这3个维度对研究总体分类,那么共有18个类,它们可以 用一个立方体来表示,如图4.1所示,其中每个“格子”代表 一类。譬如,正前方标有“1”的格子表示属于大都市区域且 人口少于5000人的城市中的所有食品超市。 从例3.5,我们不难理解分层抽样的定义:将总体分成若干个 互不重叠的子总体,从每个子总体中独立地进行抽样。每个 子总体,也即例4.5中的“格子”,被成为层(stratum)。
07.12.2020
例2.2 美国政府研究如下一个问题:是否需要为中低收入家 庭提供日间托儿服务? 如果这项服务能使得这些儿童在日后收到更多更好的教育, 则政府可以少付出福利金、增加税收而很有效益。 卡罗来那州的一项启蒙计划从1972年开始对一群儿童进行跟 踪观测,结果显示,良好的日间照护对儿童以后的就学和就业 有很大影响。 启蒙计划中受试对象是111个人,他们在1972年还是名婴儿, 出生在低收入家庭,身体健康,所有这些婴儿都得到社会工作 者的帮助,其中随机选出一半的人给予密集学前教育。 这里进行了对比,解释变量是是否接受学期教育,而反应变 量则很复杂,包括是否上大学以及就业情况。
07.12.2020
例1.3 权威人物的意见 有两个内容相同的问题: 问题A:陆军部和海军部应当合并为统一的作战部,您同意 么? 问题B:艾森豪威尔将军说,陆军部和海军部应当合并为统 一的作战部,您同意么? 结果对问题A表示同意的比例为29%,而对问题B表示同意 的比例为49%,两者相距甚远。无疑,权威人物艾森豪威尔 将军的意见影响了被调查者的意见。
数据、模型与决策
数据的产生与图表描述
一、 调查面面观 二、 实验面面观 三、 数据的图表描述
07.12.2020
一、 调查面面观

数据模型决策 mba 案例

数据模型决策 mba 案例

数据模型决策 mba 案例
以下是一些涉及数据模型决策的MBA案例:
1. 北方化工厂月生产计划安排:该案例涉及到如何根据历史数据和市场趋势制定合理的月度生产计划,以最大化产能利用率,减少库存,提高经济效益。

这需要运用统计分析和预测模型来预测市场需求和生产成本,从而做出最优决策。

2. 石华建设监理公司监理工程师配置问题:该案例关注如何合理配置监理工程师,以确保工程项目进度和质量的同时,降低人力成本。

这需要运用数据分析模型来预测工程进度和人力需求,以便做出最佳的人员调度决策。

3. 北方印染公司应如何合理使用技术培训费:该案例探讨如何将有限的技术培训费用用于提高员工技能和素质,从而提高生产效率和产品质量。

这需要运用数据分析工具来分析员工技能需求和培训投资回报率,以便做出明智的投资决策。

4. 光明制造厂经营报告书:该案例涉及到如何通过财务数据和经营报告来评估企业的经营状况和未来发展趋势。

这需要运用财务分析模型和预测模型来评估企业的盈利能力、偿债能力和发展潜力,以便做出合理的战略规划和管理决策。

除了上述案例,MBA课程中还可能包含其他类似的案例,涉及不同行业的不同数据模型决策问题。

通过分析这些案例,学生可以了解实际商业环境中数据模型决策的重要性和应用价值,并学习如何运用数据分析工具和模型来解决复杂的商业问题。

AECOM设计集团简介

AECOM设计集团简介
《工程新闻记录》排名 ENR 2012 Top 500 Design Firms
No.1
• 总体排名 Overall – Top 500 Design Firms • 纯设计 Pure Design • 国际市场 International Design Firms
No.1
• 所有交通运输 类排名 All Transportation categories • 所有一般建筑类 排名 All General Building categories
P6
服务全球 机遇无限 Global Reach, Endless Possibilities
中华区
China Geography
13 18 2000+
个城市
Cities
间办公室
Offices
余名员工 Staff
P7
服务全球 机遇无限 Global Reach, Endless Possibilities
关于AECOM:服务全球 机遇无限
纽约世贸中心重建项目 (部分已竣工),纽约,美国
关于AECOM:服务全球 机遇无限
美国总统奥巴马为纽约世贸中心揭幕,纽约,美国
关于AECOM:服务全球 机遇无限
虹桥机场改建总体规划(部分已投入使用1.5km2),上海,中国
-
受上海机场集团的委托,由AECOM上海办 公室经济团队牵头,联合城市规划、交通团 队对虹桥机场东区综合开发进行战略规划。 该规划项目占地1.5平方公里,位于上海虹桥 交通枢纽的机场东区。 项目组从上海建设世界城市的转型需求出发, 借鉴世界空港开发先进经验,围绕上海国际 航运中心建设,对虹桥机场东区进行重新定 位与产业选择,目的在于更好地服务上海四 个中心建设以及虹桥区域开发。
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《数据、模型与决策》案例1 案例题目:都市研究公司(Metropolitan Research, Inc.)
2013级班第小组
指导老师:教授
提交日期:
小组成员名单:
(以下各组员姓名排序按开头字母先后排序)
小组讨论情况:
时间:
地点:
成员:全体组员
讨论主题:
时间:
地点:
成员:全体组员
讨论主题:
目录
1、案例背景信息 (4)
2、案例分析记录 (5)
3、案例分析延伸 (8)
一、案例背景信息(原文)
都市研究公司
都市研究公司(Metropolitan Research, Inc.)是一家消费者研究机构,他通过设计调查方案对消费者所使用的各种各样的产品和服务进行评估。

在一项特定的研究中,都市研究公司调查消费者对底特律的一家主要制造商所生产的汽车的性能满意度。

问卷发到制造商所生产的一款大型轿车的用户手中,调查表明,许多人投诉该车早期传动系统出现的问题。

为了更好地了解传动系统的故障,都市研究公司采用由底特律地区一家传动系统维修企业所提供的实际传动系统的维修记录为样本。

下面是50辆汽车传动系统出现故障时所行驶的实际英里数的资料。

问题:
1.利用适当的描述统计量汇总传动系统出现故障的数据;
2.对于有传动系统故障的汽车总体,建立一个汽车传动系统出现故
障时所行驶的平均里程的95%的置信区间。

对于该区间估计做出管理上的解释;
3.对于发生过早期传动系统故障的一些汽车用户的想法,讨论你的
统计结果的意义;
4.如果都市研究公司想在5000英里的边际误差下,估计汽车传动系
统穿线故障是所行驶里程的总体平均值,在置信水平为95%时,应该选取多少维修记录?
5.为了更全面的对传动系统故障问题作出评价,你希望还要收集一
些什么信息?
二、案例分析记录
研究总体中的样本,通过样本去研究其所代表的总体。

为了通过样本对其所在的总体做出符合实际的推断,要求进行合理的数据结构设计并准确进行试验与观察记载,尽量降低试验误差。

因此,要收集正确、完整、足够的资料并通过显著性检验以获得较为可靠的结论。

在一般实际统计应用中,一般认为事件发生的概率≤0.05称为小概率事件。

本案例中,我们不知道总体标准差和总体均值。

我们小组选定t 检验的双侧检验(参考教材P170-171)。

MiniTab数据来源于课本光盘。

1.用Minitab输出相关描述性统计信息:
菜单位置:
输出结果:
描述性统计: Miles
变量均值标准差最小值中位数最大值
Miles 73340 24899 25066 72705 138114
Miles 的直方图(包含正态曲线)
2.用Minitab得出95%的置信区间为(66264, 80416)。

菜单位置:
输出结果:
单样本 T: Miles
均值标
变量 N 均值标准差准误 95% 置信区间
Miles 50 73340 24899 3521 (66264, 80416)
也就是说,从样本数据得出汽车在行驶平均73340英里时就出现传动系统故障。

我们有95%的把握认为:50辆汽车传动系统出现故障时所行驶的实际英里数的均值介于66264英里到80416英里之间。

3.对于发生过早期传动系统故障的一些汽车用户,我们认为,就提供的样本数据而言,属于小概率事件。

相对于庞大的实际购买数量,它只是很小的数量,因为没问题的不会在汽修厂有记录,而且它只是底特律的。

这只是说用户不必恐慌,但制造商得去分析问题产生的原因,以期提高产品质量。

4. 我们可以用公式进行计算:
首先查表得出Z 0.025=1.96,然后直接计算,依照案例材料,
(其中用样本标准差s 来估计总体标准差σ) 最后向上取整,取样本数量为96。

因此,想在5000英里的边际误差下,估计汽车传动系统穿线故障是所行驶里程的总体平均值,在置信水平为95%时,应该选取96条维修记录。

5. 为了更加全面地评估传动系统故障的问题,我们认为还需要如下信息: 汽车销售的总量,行业相关数据,相关法律法规等。

三、案例分析延伸
为了更加有效地对传动系统出现故障进行分析,查找各相关系
2
2
2
/2)(E
Z n σα=9695.22735000
24899)96.1(2
2
2
≈==n
数,我们小组认为:可以适当考虑发生故障的共性进行归因分析;也可以根据发生故障的具体零部件进行故障分类。

同时还可以适当考虑区间外的估计,以避免发生第二类错误的概率过高。

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