决策模型使用要点
决策树模型的性能评价指标与使用技巧(Ⅰ)
决策树模型的性能评价指标与使用技巧决策树模型是一种常用的机器学习算法，它能够对数据进行分类和预测，因此在实际应用中得到了广泛的应用。
然而，对于决策树模型的性能评价以及使用技巧，很多人还存在一定的困惑。
本文将从决策树模型的性能评价指标和使用技巧两个方面展开讨论，希望对读者有所帮助。
决策树模型的性能评价指标在评价决策树模型的性能时，通常会使用一些指标来进行评价。
常用的性能评价指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。
其中，准确率是指模型预测正确的样本数占总样本数的比例，精确率是指模型预测为正样本中真正为正样本的比例，召回率是指真正为正样本中被模型预测为正样本的比例，F1值是精确率和召回率的调和平均数。
这些指标能够对决策树模型的性能进行全面的评价，帮助我们了解模型的优劣。
此外，在评价决策树模型的性能时，还需要考虑到模型的泛化能力。
决策树模型的泛化能力是指模型对未知数据的预测能力，它是评价模型好坏的重要指标。
为了评价模型的泛化能力，可以使用交叉验证等方法来进行评估。
决策树模型的使用技巧在使用决策树模型时，需要注意一些技巧，以提高模型的性能和效果。
首先，需要注意特征选择。
在构建决策树模型时，选择合适的特征对于模型的性能至关重要。
因此，需要对数据进行特征选择，选择与目标变量相关性高的特征进行建模。
其次，需要进行剪枝操作。
决策树模型容易产生过拟合的问题，因此需要进行剪枝操作，以提高模型的泛化能力。
剪枝操作可以通过预剪枝和后剪枝两种方式来实现，可以根据实际情况选择合适的剪枝策略。
另外，需要注意处理缺失值。
在实际数据中，经常会出现缺失值的情况，对于决策树模型来说，缺失值的处理对模型的性能有重要影响。
因此，需要选择合适的处理方法，如均值填充、中位数填充等，以保证模型的准确性。
最后，需要注意模型的解释性。
决策树模型具有很好的解释性，因此在使用模型时需要注意对模型结果的解释，以便更好地理解模型的预测结果。
总结决策树模型是一种常用的机器学习算法，它能够对数据进行分类和预测。
决策树模型的性能评价指标与使用技巧
决策树模型的性能评价指标与使用技巧决策树是一种常见的机器学习模型，它可以用于分类和回归问题。
在实际应用中，对决策树模型的性能评价和使用技巧的掌握至关重要。
本文将从性能评价指标和使用技巧两方面展开讨论。
一、性能评价指标1. 准确率（Accuracy）在评价分类模型的性能时，最常用的指标之一就是准确率。
准确率是指模型正确预测的样本所占的比例，计算公式为：准确率 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)其中，TP（True Positive）表示真正类别被正确预测的样本数，TN（True Negative）表示真负类别被正确预测的样本数，FP（False Positive）表示假正类别被错误预测为正类别的样本数，FN（False Negative）表示假负类别被错误预测为负类别的样本数。
2. 精确率（Precision）和召回率（Recall）精确率和召回率是用于评价二分类模型性能的重要指标。
精确率是指预测为正类别中真正为正类别的比例，计算公式为：精确率 = TP / (TP + FP)召回率是指真正为正类别中被预测为正类别的比例，计算公式为：召回率 = TP / (TP + FN)精确率和召回率通常是一对矛盾的指标，需要在实际应用中进行权衡。
3. F1值（F1 Score）F1值是精确率和召回率的调和平均数，它综合考虑了精确率和召回率的性能表现。
F1值的计算公式为：F1 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)F1值越高，表示模型的性能越好。
二、使用技巧1. 特征选择在构建决策树模型时，特征选择是非常重要的一步。
通过选择合适的特征，可以提高模型的泛化能力和预测性能。
在实际应用中，可以利用信息增益、基尼指数等方法对特征进行评估和选择。
2. 剪枝策略决策树模型容易出现过拟合的问题，因此需要采取适当的剪枝策略来避免过拟合。
常用的剪枝策略包括预剪枝和后剪枝，预剪枝是在构建决策树时提前停止分裂节点，后剪枝是在构建完整的决策树后进行修剪。
决策树模型的使用教程(Ⅲ)
决策树模型的使用教程决策树模型是一种常用的机器学习算法，它通过对数据的特征进行分析，从而得出一个决策树，用来预测未来的结果。
它是一种非常直观和易于理解的算法，因此在实际应用中得到了广泛的应用。
在本文中，我们将介绍决策树模型的使用教程，包括数据准备、模型构建和评估等方面的内容。
数据准备在使用决策树模型之前，首先需要进行数据准备工作。
这包括数据的收集、清洗和预处理等步骤。
通常情况下，我们需要对数据进行缺失值处理、异常值处理、特征选择和特征编码等操作，以确保数据的质量和完整性。
另外，在进行数据准备的过程中，还需要将数据划分为训练集和测试集，以便后续模型构建和评估。
模型构建一旦数据准备工作完成，就可以开始构建决策树模型了。
在构建模型的过程中，我们需要选择合适的特征、确定模型参数、进行模型训练等步骤。
通常情况下，我们可以使用一些常见的机器学习库，如scikit-learn和TensorFlow等，来构建决策树模型。
在构建模型的过程中，我们需要根据实际情况选择合适的算法和模型参数，以确保模型的性能和准确性。
模型评估在模型构建完成之后，需要对模型进行评估，以确定模型的性能和准确性。
通常情况下，我们可以使用一些常见的评估指标，如准确率、精确率、召回率和F1值等，来评估模型的性能。
另外，在进行模型评估的过程中，还需要使用一些常见的评估方法，如交叉验证、ROC曲线和混淆矩阵等，来进一步评估模型的性能和稳定性。
模型优化一旦模型评估完成，就可以开始对模型进行优化了。
在模型优化的过程中，我们可以尝试使用不同的特征、调整模型参数、进行模型融合等方法，以提高模型的性能和泛化能力。
另外，在模型优化的过程中，还可以使用一些常见的优化算法，如网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化等，来进一步提高模型的性能和准确性。
模型应用最后，一旦模型优化完成，就可以开始将模型应用到实际问题中了。
在模型应用的过程中，我们可以使用训练好的模型来进行预测和决策，以解决实际问题。
企业经营决策模拟指南
– 各种产品盈利能力计算 – 各个市场发展空间 – 价格调整对销售的影响 – 广告、促销费用的影响
• 财务部分
– 各种方式的融资成本 – 分红策略、投资策略
• 研发
– 产品等级与研发投入
44
制胜之道——战略规划
• 维持生存（不破产）是基本要求，领先于 对手是目标；
• 战略规划
– 市场预测 – 产品、市场：全面出击还是重点突破？ – 成本领先规模生产还是差异化中小批量？ – 价格制胜还是质量制胜？ – 销售策略、成本控制尤为关键； – 分红策略
此处的销售收入是按产品全 部销售估计的，与实际有一 定偏差。如果有库存的话， 实际值比这个值小。
期末现金应该留够， 以保证下期能够正常 经营。预留多少现金 需综合考虑下期成本、 贷款额度、销售风险 等因素
41
认识企业的资金流
42
制胜之道
• 善战谋先动，凡事预则立。
• 战略展宏图，生产筑根基。
• 钱粮是保障，风险要警惕。
需要针对每个市场进行促销。
销售结果会在每期的内部信息“期末产品状况”当中
反映。
9
需求：需求取决于产品价格、等级、广告及促销力度，最主要的是价格；
销售：数量取决于投放到市场的数量（工厂运出+市场库存）和需求；
份额：份额是将该市场上的销售数量除以该市场销售总量得到的；
订货：当本期需求大于投放数量时，一部分未满足的需求将会转化为下期订
企业基本运营过程 制定战略
年度计划
销售计划 生产计划 财务计划 人力…… 研发
CEO审核
执行与调整
1
Now，is your show time
• 你将作为CEO来经营管理 一家企业，你需要带领你 的经营团队（CMO、COO、 CFO）来规划你们企业的 战略宏图，并为企业制定 每一期的生产安排、销售 安排、资金安排……，然 而你将面临对手的激烈竞 争，你该如何带领你的企 业与他们进行对抗，赢得 最终的胜利呢？马上就将 一见分晓
决策树模型的交叉验证方法与使用技巧(Ⅱ)
决策树模型的交叉验证方法与使用技巧决策树模型是一种常用的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。
在实际应用中，我们常常需要对模型进行评估和调优，而交叉验证是一种常用的评估方法，可以有效地避免过拟合和欠拟合的问题。
本文将介绍决策树模型的交叉验证方法以及一些使用技巧。
决策树模型的交叉验证方法交叉验证是一种评估模型性能的方法，它通过将数据集划分为训练集和测试集，并多次重复这一过程来获得模型的性能指标。
对于决策树模型，常用的交叉验证方法包括K折交叉验证和留一交叉验证。
K折交叉验证将数据集分成K个子集，每次将其中一个子集作为测试集，其余子集作为训练集，重复K次后得到K个模型性能指标的平均值。
这种方法可以更充分地利用数据集，对模型性能进行评估。
留一交叉验证是K折交叉验证的一种特殊情况，当K等于数据集的大小时，即每个样本都作为测试集进行一次验证。
这种方法可以更精确地评估模型的性能，但计算成本较高。
决策树模型的使用技巧在使用决策树模型时，有一些技巧可以帮助提高模型的性能。
首先是特征选择，决策树模型对特征的选择非常敏感，因此需要对特征进行筛选和组合，以提高模型的泛化能力。
其次是调整参数，决策树模型有许多参数可以调整，如树的深度、分裂节点的最小样本数等，通过调整这些参数可以有效地改善模型的性能。
另外，对于决策树模型来说，数据的预处理也非常重要，包括缺失值处理、数据标准化等，这些步骤可以帮助提高模型的鲁棒性和泛化能力。
决策树模型的交叉验证方法与使用技巧的实际应用在实际应用中，我们经常会遇到需要使用决策树模型进行分类和回归的问题，而交叉验证方法和使用技巧可以帮助我们更好地评估和调优模型。
例如，在金融领域，我们可以利用决策树模型对客户进行信用评分，通过交叉验证方法可以更准确地评估模型的性能，而通过特征选择和参数调整可以提高模型的预测能力。
在医疗领域，决策树模型也常用于疾病诊断和预测，通过交叉验证方法可以更准确地评估模型的准确性和鲁棒性，而使用技巧可以帮助改善模型的预测能力。
决策树模型的交叉验证方法与使用技巧(四)
决策树模型的交叉验证方法与使用技巧决策树是一种常见的机器学习模型，它通过对数据集的特征进行分割，从而构建一棵树形结构，用于分类和回归问题。
然而，在使用决策树模型时，我们需要考虑如何有效地评估模型的性能以及如何调整模型参数，以达到更好的预测效果。
在这方面，交叉验证方法是一种非常重要的技术。
交叉验证是一种用于评估模型性能和调整模型参数的统计学技术。
它通过将数据集分为训练集和测试集，并多次重复这一过程，从而得到多组训练集和测试集的组合，以评估模型在不同数据集上的表现。
在决策树模型中，交叉验证可以帮助我们有效地评估模型的泛化能力，避免过拟合和欠拟合的问题。
在使用决策树模型时，我们通常会选择不同的交叉验证方法来评估模型性能。
其中，最常见的交叉验证方法包括简单交叉验证、k折交叉验证和留一交叉验证。
简单交叉验证是最直观的一种方法，它将数据集随机分为训练集和测试集，多次重复这一过程，从而得到多组训练集和测试集的组合。
k折交叉验证将数据集分为k个子集，每次将其中一个子集作为测试集，其余子集作为训练集，多次重复这一过程，从而得到多组训练集和测试集的组合。
留一交叉验证是k折交叉验证的一种特例，当k等于数据集大小时，即为留一交叉验证。
除了这些方法，还有一些变种的交叉验证方法，如分层交叉验证、时间序列交叉验证等。
在实际应用中，我们需要根据数据集的特点和模型的复杂度选择合适的交叉验证方法。
对于小样本数据集，简单交叉验证可能更为合适，而对于大样本数据集，k折交叉验证可能更为稳定。
此外，对于时间序列数据集，时间序列交叉验证可能更为合适。
在实际使用中，我们可以通过交叉验证方法来评估不同参数下模型的性能，从而选择最优的参数组合。
除了选择合适的交叉验证方法之外，我们还需要注意一些使用技巧。
首先，我们需要保证训练集和测试集的划分是随机的，并且保持数据集的分布不变。
其次，我们需要对模型的性能评估指标进行选择，常用的指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。
高考志愿填报决策模型
高考志愿填报决策模型第一部分高考志愿填报决策模型的概述 (2)第二部分模型构建的数据来源和处理方法 (4)第三部分影响志愿填报的主要因素分析 (7)第四部分志愿填报决策模型的理论基础 (11)第五部分志愿填报决策模型的构建步骤 (13)第六部分模型的应用与实际案例解析 (16)第七部分模型的局限性与改进方向 (19)第八部分结论：高考志愿填报决策模型的意义与价值 (22)第一部分高考志愿填报决策模型的概述在《高考志愿填报决策模型》一文中，我们探讨了如何运用科学的方法和模型来指导考生进行高考志愿的合理选择。
以下是对该文内容的一个简明扼要的概述。
模型背景与重要性高考是中国高中毕业生进入大学的主要途径，其竞争激烈程度不言而喻。
志愿填报作为高考后的一项关键环节，对考生未来的发展具有深远影响。
然而，由于信息不对称、个人认知偏差以及心理压力等因素，许多考生在填报志愿时常常面临困难。
因此，建立一套科学、系统的高考志愿填报决策模型显得尤为重要，它可以帮助考生理性地分析自身情况、院校信息，并据此做出更符合自身长远发展的选择。
决策模型要素一个完整的高考志愿填报决策模型应包含以下几个核心要素：自我评估：考生需要首先了解自己的兴趣、性格、能力以及价值观等个体特质。
这可以通过心理测试、生涯规划等活动进行。
同时，还需要对自身的学业成绩、学科优势、潜力等方面进行客观评价。
院校信息收集：包括各高校的基本情况（如地理位置、校园环境、教学设施等）、专业设置、师资力量、学术研究水平、就业前景及历年录取分数线等。
报考策略制定：根据自我评估和院校信息，确定报考的目标层次（如一本、二本或专科）和专业范围，然后结合招生政策（如平行志愿、顺序志愿等），制定出合理的报考策略。
风险评估与应对：考虑可能存在的落榜风险、调剂风险等，并提前准备好相应的应对措施，如是否愿意接受调剂、是否有备选方案等。
决策工具支持：利用数学模型、计算机软件等工具，将上述因素量化并进行综合分析，以提高决策的精准度和效率。
决策树模型的使用教程(十)
决策树模型的使用教程在机器学习领域，决策树模型是一种常用的预测模型，它可以用于分类和回归分析。
本文将详细介绍决策树模型的原理和使用方法，帮助读者了解如何利用决策树模型解决实际问题。
原理介绍决策树模型是一种基于树状结构的预测模型，通过一系列的决策节点和叶子节点来进行数据分类或回归分析。
在决策树的构建过程中，算法会选择最佳的特征进行分割，使得分割后的子集尽可能地纯净。
纯净度可以通过不同的指标来衡量，比如信息增益、基尼系数等。
决策树模型的优点在于易于理解和解释，同时能够处理非线性关系和交互作用。
然而，决策树模型也存在一些缺点，比如容易过拟合、对噪声敏感等。
使用方法要使用决策树模型进行预测，首先需要准备数据集。
数据集应包括特征变量和目标变量，特征变量是用来进行预测的输入变量，目标变量是需要预测的输出变量。
然后，可以使用Python中的scikit-learn库来构建决策树模型。
首先，需要导入所需的库和数据集：```pythonimport numpy as npimport pandas as pdfrom _selection import train_test_splitfromimport DecisionTreeClassifierfromimport accuracy_score```然后，加载数据集并划分训练集和测试集：```pythondata = _csv('')X = ('target', axis=1)y = data['target']X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=, random_state=42)```接着，使用训练集来构建决策树模型：```pythonmodel = DecisionTreeClassifier()(X_train, y_train)```最后，使用测试集来评估模型的性能：```pythony_pred = (X_test)accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print('Accuracy:', accuracy)```通过以上步骤，就可以使用决策树模型进行预测并评估模型的性能了。
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决策模型使用要点
在企模比赛中，我们将会为大家提供一个基本的决策模型辅助大家进行决策。
如图所示：
决策模型的基本功能包括运输参数、其它参数、上期公司状况、价格分析、生产安排、
营销财务、决策单、财务预算、成本利润等9个分析计算模块。
“运输参数”和“其它参数”只需一次性设定好即可，其它模块的数据每期都会实时变动，每做一期决策都会更改。
9个模
块的相互联系如下图所示：
1、模型参数的设置
Bizsim模拟经营遵循一定的规则，这些规则体现为一系列技术参数，我们在系统
中的“模拟规则”可以看到这些参数，如下图所示。
在不同的赛区中参数是不同的，
在使用决策
模型时需要首先从比赛规则当中将相应参数输入到决策模型里；一旦参数输入之后，后面就不用再修改
进行每一期的经营分析和决策都要反复调用这些参数，因此在正式进行模拟经营比赛之前需要把这些经常用到的参数输入到模型的“A运输参数”和“B其它参数”2个工作表中。
这部分的操作需要按照系统中的规则说明，一个一个地把规则中数据拷贝或者输入到
模型的“A运输参数”和“B其它参数”2个工作表中对应的绿色区域处（特别注意：在模
型
所有工作表中都只有绿色区域的数字可以改动，其它非绿色区域不要动），只要小心不输错
位置和数据即可，第一次设置完成后以后便不需要再改动。
另外需要注意，在“B其它参数”工作表中需要输入自己所在公司的编号，公司的
编号可以在“A运输参数”工作表中查到。
2、经营数据的整理
模拟经营所需的数据主要来自于系统每期给出的“公共报表”和“内部报表”，分析上一期以及历史各期的这些数据是我们为下一期制定合理决策的基础。
我们每做一期决策时，
都需要首先把上一期的相关数据拷贝到“1公司上期状况”和“价格分析”2个工作表中。
从内部报表中需要拷贝的数据包括前一期的：公司会计项目、期末企业状况、期末产
品状况、期末净资产；从外部报表中我们主要拷贝“市场价格”信息即可。
在拷贝时一定
要注意拷贝的数据行列，粘贴到模型中时也要特别注意要粘贴到对应的绿色区域，
不要粘错位置。
一旦粘贴错误，后面的计算分析就会出现错误。
3、进行生产安排
在工作表“3生产安排”中进行生产决策，即配置人力资源、安排产品的生产班次和数
量。
应该注意本表前面的说明。
本表中已经设置好了生产安排的规划求解模型，只需按照下面的步骤进行相应的设置最后求解即可。
（1）配置人力资源
由于机器购买需要周期，因此机器数量在当期是固定不变的资源。
原材料可以随时购买，
因此在安排生产时也可不予考虑。
影响当期生产安排的主要变量是工人的数量。
每一期的工人
数量可以在一定范围内适当调节，可以适当招聘或者解雇工人，但招聘工人和解雇工人的多少
都受到规则的制约。
招聘解雇工人都要付出相应的成本，在职的工人都要支付工资，因
此工人的配置必须合理，既要考虑本期的需要也要考虑下期的需要，要尽量避免大量工人的
闲置，因为工人即使不工作，我们也是要支付其基本工资的。
规则规定每期有 3%的工人自动离职，因此我们必须按照“至少解雇”工人数解雇一定
数量工人。
只有在工人大量闲置的时候才需要按“最多解聘”数进行解雇。
招聘工人的数
量
需要考虑生产的需要，但最多不能超过“最多招聘”所计算出来的人数。
在安排生产之前，对于到底要招聘多少工人我们一般比较盲目，简单的处理方法就是
先
，按“最多招聘”人数进行招聘，合理的排班计划出来之后再去比较“本期可用人数”与“需
求总人数”的差异，调节招聘人数，使本期可用人数尽量等于本期需求总人数（不能小于）
从而来确定最优的招聘安排，避免工人的闲置。
（2）设置各产品生产的上下限
4个产品分别生产多少一般取决于各公司的战略安排和他们对下期市场需求的预测，可以以上期需求数量为基准设置各产品产量的上下限。
一般AB产品可以适当多生产，CD产品相对少生产。
产品上下限的确定需要经验积累，为能快速找到最优生产安排， A产品可以
设置下限为0，CD则必须设置上限。
（3）利用EXCEL“规划求解”功能求出优化的生产安排
安排生产计划是最为复杂的部分，这里需要用到EXCEL的“规划求解”功能来建立
线性规划模型。
关于规划求解模型的具体设置此处不再介绍。
首次使用本决策模型时要调用excel工具菜单中的“规划求解”，需要进行下面的操作。
选择“工具”菜单，点击“加载宏”，在弹出框中，点选“规划求解”，然后确定即可
调用excel工具菜单中的“规划求解”功能。
如果在加载宏弹出框中没有看到“规划求解”
等选项，说明 excel在安装时有部分功能没有安装，需要重新完全安装excel。
加载好“规划求解”之后，由于第（1）、（2）步已经设置好招聘和解雇工人数量以及各产品的生产范围，此时便可运行excel工具菜单中的“规划求解”，那么马上就可得到一种优化的生产安排方案。
要注意，如果生产安排超出现有资源约束，模型会提示“不可行”，这时需要重新调整人员安排、生产上下限以得到可行生产计划。
不同的工人配置、不同的产品上下限设置，都会导致得到不同的生产安排方案。
在比较这些方案时我们可以遵循“满意原则”：只要得出的结果是符合自己想要的产品结构或者战略安排即可，不需要花费大量时间去寻求最优方案。
需要注意的是，规划求解求出来的数量安排都一般带有小数，需要我们手工将小数点后
的数字都去掉，改成整数。
4、进行营销财务决策
营销和财务决策在工作表“ 4营销财务”中进行。
（1）首先应该制定运输方案
运输数量可以参考模型给出的参考方案，也可以根据自己的意图进行调整，“运输总量”应该等于“可运出量”，当两者不等时会出现红色提示。
运输方案应尽量让“本期可售”与“上期需求”接近，以便更好定价。
（2）研发决策
如果是首次生产某产品，必须要研发达到等级1。
例如，如果是第一次生产D产品，
则必须投入研发费用500K元，这样D才能生产。
产品等级每次最高提高1级，因此从一个等级升到另一个等级时，只需要投入需要
的研发费用即可，不应多投。
例如产品D要从3级升到4级，必须投入850-700=150K
即可，如果投入少于150k，那么无法升到4级，如果投入多于150k，在本期也只
能升到4级。
研发可以提高产品等级，增加需求，但研发会增加成本，消耗大量现金，因此研发
需要综合考虑战略、成本、现金流等问题。
（3）营销决策
制定价格时主要参考：上期价格、“本期可售”与“上期需求”的差异、上期的平
均价格和最高价格。
供大于需时，应降低价格或者加大促销广告力度；供小于需时，可以适当提高价格。
广告和促销的力度可以参考上期的水平，随着投放量增加，广告和促销水平应该逐
步提高。
营销总投入可控制在销售收入一定比例（例如5%）的水平上。
（4）原材料采购决策
原材料购买的原则一般是需要多少就购买多少，在接近折扣点时考虑按折扣点购买以
获得价格优惠。
采购数量必须大于等于“至少订购”量；（5）确定工资系数
工资系数可以在 0~1的范围内提高产品等级和产品合格率，增加需求减少废品损失。
提高工资系数要考虑成本的增加，当工人小时工资比较低的时候可以考虑提高工资系数。
果工人小时工资比较高，一般不宜提高工资系数。
（6）机器、贷款、发行债券、分红决策
这几项决策对现金流的影响比较大，需要在一起综合考虑。
机器的数量对生产安排影响
最大，最大化地购买机器扩大产能是模拟经营比赛的关键。
机器的购买主要考虑资金问题，每期合理购买数量的判断标准：在进行必要的融资（发债）的条件下，购买机器之后预计的但如
期末现金能够维持下期的经营需要。
贷款的原则是需要多少贷多少（在额度范围内）：合理贷款的数量要能保证在销售收入之前的现金不能为负。
贷款有额度，不应一次用完，而应分期使用。
分红一般在比赛最后几期进行，进行最大化分红以提升综合分数；在初期由于资金紧张，一般不进行分红，如要分红，也只可少量分红。
前期债券的发行主要是为购买机器提
供资金，后期债券主要是调节销售前的现金需求，除了前2期，一般每期可把债券全部发完。
贷款、发债、分红都要注意相应的额度。
期末现金必须留够，以保证企业的可持续经营。
5、汇总决策数据
在工作表“5决策单”中将把前面的决策汇集到此处，便于最终快速输入bizsim系统中去。
6、财务预算分析
决策制定完之后通过此处的财务计算可以检查决策是否合理，资金流是否正常，预计的利润大概是多少。
要注意销售前的现金和期末现金两个关键处。
6、成本利润分析
在本工作表中可以大致分析一下如果产品全部按计划销售个产品的预计利润和成本，从而帮助公司在下期经营中进一步优化产品结构。