数据模型与决策分析概述(PPT课件)

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数据、模型与决策(课件PPT)

数据、模型与决策(课件PPT)
7ຫໍສະໝຸດ 案例1 有兄弟姐妹的人得病少
有兄弟姐妹一起成长,不仅增添亲情, 而且有预防疾病的好处
一项来自澳大利亚的研究表明:兄弟 姐妹在6岁之前的相互传染病毒可以增 强免疫功能,并预防多发性硬化症。
塔斯马尼亚州研究者观察了136名多发 性硬化症患者,并与272名健康者进行 了对比。
8
科学家发现:在幼儿时期与兄弟姐妹 有五年以上密切生活的人患多发性硬 化症的几率下降了88%,而与兄弟姐 妹接触1-3年的人可降低43%。
9
案例2
“坐立不安”让人苗条
科学家最近发现了保持苗条身材的奥 妙。如果一个人平时闲不住,小动作 很多,日常消耗的热量就多,就能保 持苗条的身材。
美国梅欧医院请来了20位志愿者,进
行了为期一年的研究。志愿者分为两 组,一组较瘦,另一组轻度微胖。所 有志愿者都穿上一种带有传感器的特 制内衣,内衣里的装置每隔半秒钟记 录一次人体的姿态与活动
3.1 类别数据的表格表示
例3.1 交通事故的驾驶因素分析 造成交通事故的驾驶因素有判断失误、察
觉得晚、驾驶错误、偏离规定的行驶路线 和酒后或疲劳驾驶等。某地区交通管理部 门对某段时间中的50起交通事故进行驾驶因 素分析,得到的原始数据如下:
16
驾驶错误 察觉得晚 判断失误 驾驶错误 酒后或疲劳 驾驶 察觉得晚
驾驶错误
察觉得晚 察觉得晚 判断失误 察觉得晚
驾驶错误 察觉得晚 察觉得晚 判断失误 察觉得晚
察觉得晚
驾驶错误 判断失误 驾驶错误 察觉得晚
17
从例3.1的数据,你能看出些什么? 也许你看出了“察觉得晚”、“判断
失误”等因素比较多,“偏离规定的 行驶路线”、“酒后或疲劳驾驶”等 因素比较少。很好! 其实,只要借助一些简单的图表,就 能对数据加以整理并进行初步的定量 分析。 一些常用的软件如Excel,几乎能完美 地为你完成这些图表!

《决策分析》课件

《决策分析》课件
《决策分析》ppt课 件
目录
• 决策分析概述 • 决策分析方法 • 决策树分析 • 风险评估与决策 • 案例分析
01
决策分析概述
决策分析的定义
决策分析
指在不确定条件下,通过数学方法和计算机技术,对多个行动方案进行评估和选择的过程。
定义解释
决策分析是一种工具,帮助决策者评估不同行动方案的风险和收益,从而做出最优选择。它涉 及到概率论、统计学、计算机科学等多个学科领域。
决策分析的重要性
01 提高决策质量
通过科学的方法对方案进行评估,降低决策失误 的风险。
02 优化资源配置
根据数据分析结果,合理分配资源,实现效益最 大化。
03 增强竞争力
有效的决策分析有助于企业在激烈的市场竞争中 脱颖而出。
决策分析的基本步骤
问题定义
明确决策问题,确定决策 目标和约束条件。
方案设计
动态规划法
将一个复杂的问题分解为若干个相互 联系的子问题,通过求解子问题的最 优解,得到原问题的最优解。这种方 法主要用于多阶段决策问题。
风险型决策分析方法
概率树分析法
通过建立概率树模型,对每个可能发生的情况进行概率估计,并计算期望值和方差等指标,以评估不 同方案的优劣。
贝叶斯定理
在已知先验概率和新的证据下,重新评估各个事件发生的概率,并根据这些概率来制定相应的决策方 案。
降低风险发生的概率和影响程度,如制定 应急预案、储备资源等。
风险接受
承认风险的客观存在,并采取适当的措施 来应对和缓解风险。
05
案例分析
案例一:投资决策分析
总结词
投资决策分析是一个复杂的过程,需要考虑多种因素,如 风险、回报、市场走势等。

数据分析(培训完整)ppt课件

数据分析(培训完整)ppt课件
对数据进行初步分析,了解数据 的分布、特征和关系。
结果解释和应用
将分析结果转化为业务洞察和行 动计划,并应用到实际业务中。
模型评估和优化
对模型进行评估和优化,以提高 预测准确性和业务洞察力。
建立模型
根据分析目标,选择合适的数据 分析方法和模型。
02
CATALOGUE
数据收集与整理
数据来源
01
02
格式统一
将不同格式的数据统一 为标准格式,便于后续
分析。
数据转换
对数据进行必要的转换 ,以满足分析需求。
数据存储与备份
选择合适的存储介质
根据数据量、访问频率和安全 性要据进行备份,以防数 据丢失。
数据归档
将不常用的数据归档到低成本 存储设备上。
数据迁移
随着数据量的增长,适时迁移 数据到更高级的存储设备。
03
04
内部数据
公司数据库、CRM系统、日 志文件等。
外部数据
市场调查、公共数据、第三方 数据提供商等。
社交媒体数据
社交媒体平台上的用户生成内 容。
IoT数据
物联网设备产生的数据。
数据清洗与整理
缺失值处理
删除缺失值过多、无法 获取有效信息的记录。
异常值处理
识别并处理异常值,如 离群点、错误数据等。
简洁明了
避免图表过于复杂,突出核心信息 ,减少不必要的元素。
选择合适的图表类型
根据数据特点选择合适的图表类型 ,如柱状图、折线图、饼图、散点图 等。
色彩和字体选择
使用易于阅读的颜色和字体,确保 图表清晰易读。
数据可视化案例分享
销售趋势分析
使用折线图展示不同时间段内的销售数据, 分析销售趋势。

数据模型与决策-管理科学导论ppt课件

数据模型与决策-管理科学导论ppt课件

城市交通规划
通过模拟城市交通流量和交通拥堵情况,优 化城市交通规划和道路设计。
金融风险管理
通过模拟金融市场波动和风险情况,评估和 管理金融风险。
能源管理
通过模拟能源生产和消耗情况,优化能源规 划和调度,降低能源成本和碳排放。
06
CATALOGUE
数据模型与决策的未来发展
数据模型与决策的新趋势和挑战
数据模型的基本元素
实体
数据模型中的基本单元,可以是具体或抽象的 事物。
属性
描述实体的特征或参数,例如人的姓名、年龄 等。
关系
实体之间的连接或交互方式,例如父子关系、同事关系等。
数据模型的分类
概念数据模型
用于描述现实世界中的事物和关系,如ER图 。
逻辑数据模型
描述数据之间的结构和规则,如关系模型。
• 模拟模型的定义:模拟模型是一 种通过数学、计算机或物理手段 对现实世界进行抽象和模拟的工 具。它通过建立数学模型或计算 机模型来模拟系统的行为和过程 ,以便更好地理解和预测系统的 性能和结果。
模拟模型的定义和特点
01
模拟模型的特点
02
模拟模型能够模拟真实世界的复杂系统,包括物理系统、工程系统、 经济系统和社会系统等。
物理数据模型
描述数据在计算机中的存储和访问方式,如 文件系统或数据库管理系统。
02
CATALOGUE
决策制定过程
决策的定义和重要性
总结词
决策是管理活动中最重要的环节之一,它决定了组织未来的发展方向和目标。
详细描述
决策是指组织或个人为了实现某种目标,根据现有信息和经验,对未来行动方案进行选择和决定的过 程。决策的正确与否直接影响到组织的发展和成败,因此决策在管理活动中具有至关重要的地位。

数据模型和决策决策分析

数据模型和决策决策分析
下面我们试着画一下Bill暑期打工旳决策树。
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Bill 暑期打工决策
A
这是一种决策点
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Bill 暑期打工决策
A
B 这是一种事件点
Bill 暑期打工决策 文档仅供参考,如有不当之处,请联系改文档仅供参考,如有不当之处,请联系改正。
教学目录
第一讲 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章
决策分析 离散概率基础 连续概率分布及应用 统计抽样 仿真模拟 回归模型 线性优化与非线性优化 决策建模
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第一讲 决策分析
在一种不拟定旳环境中,一名管理者所面临旳最 基本和最主要旳任务就是进行决策。
敏捷度分析就是研究最优决策稳定性 考虑下面旳与数据有关旳问题:
最优决策旳敏捷度分析 文档仅供参考,如有不当之处,请联系改正。
问题1:文妮沙企业提供给比尔夏季旳概率
我们主观上假设这个概率为0.6。显然,检验该概率旳变 化会怎样影响最优决策旳做法将是明智旳
问题2:比尔用于参加学校组织旳招聘计划 旳时间和努力旳成本
文档仅供参考,如有不当之处,请联系改正。
Bill 暑期打工决策
Bill比较纠结,因为从时间上考虑,Vanessa旳企业在 11月中旬之前不会讨论夏季工作机会旳问题,假如 拒绝John旳好意,Vanessa旳企业也未必一定录取他。
幸运旳是,除了前面提到旳两个机会外,Bill还有一 种机会,他能够参加斯隆学院举行旳一种夏季工作 征召计划(Corporate Summer Recruiting Program), 从中还能够找到工作,当然前提是他在前两个机会 中没有被接受(或他自己拒绝了它们)。这个计划 举行时间为来年1月或2月。

工商管理硕士(MBA)系列教材《数据、模型与决策》课件集(共19章)

工商管理硕士(MBA)系列教材《数据、模型与决策》课件集(共19章)
第一章 决策过程 数据、模型与决策 (第二版)
首先,依据VCD的销售曲线,1998年的增长加速度已 下降,可以判断为进入高速成长的后期。虽然电子产品没有 成熟期也是可能的,但当时的替代产品DCD对VCD的替代却受 到较大的配套消费制约,对VCD在音响效果、图像方面的缺陷 是人所共知的。然而,DVD在声像方面的优越性能却需要有高 品质彩电、5.1声道的音响、功放及高价格碟片的配套才能实 现。按当时的市价,享受高品质的DVD的投入需7000元,配套 投入需2万元。而一台VCD的价格只有千元,这一强烈的差异 可以得出结论,对大多数以看故事为主的消费者,DVD不会是 首选。即VCD进入成熟期后,DVD成为主流的消费品之前,存 在着一个新的市场空间“在不需要庞大配套投入的基础上改 进VCD”,这意味着可以形成一个新的产品概念:“与普遍家 庭视像设备相匹配的能改善视像效果的产品”。在这一概念 指导下,产生了曾是一度流行的SVCD,CVD等产品。
第一章 决策过程
数据、模型与决策 (第二版)
1.2.2 明确目标
• 目标的基本含义:希望得到的结果或希 望达到的标准。
• 这一步骤是把上一步骤的问题定义进一 步具体地展开。
第一章 决策过程
数据、模型与决策 (第二版)
1.2.3 提出方案
• 提出方案是拟定实现目标的方案 • 存在多个方案均能实现目标是普遍现象
第一章 决策过程
数据、模型与决策 (第二版)
1.3.2 产品开发的明确问题
回想1998年中期,人们可能记 忆起当时的视频产品VCD的市场相当火红, 然而的替代产品DVD在技术上已经成熟, 一些人士认为DVD取代VCD是很快的事。 事实上1999年以后却是SVCD,CVD等产品 主打市场,DVD并没有在一夜间走红。这 里可以看到一个开发新产品决策中的明 确问题的分析。

数据模型与决策--层次分析法

数据模型与决策--层次分析法
在日常生活中也常会遇到,在多种类不同特征的商品中 选购。报考学校选择志愿。毕业时选择工作岗位等。
这一系列的问题,单纯靠构造一个数学模型来求解的方 法往往行不通,而用完全主观的定夺也常常表现为举棋不定 ,而最终选择不理想,甚至不满意的决策方案。
面对这样的问题,运筹学者开始了对人们思维决策过程 进行分析、研究。
数据、模型与决策
第八讲 层次分析法 主讲:邓旭东教授
教学内容
1
概述
2
层次分析法的基本原理
3
层次分析法的基本步骤
4
层次分析法的计算
5
层次分析法应用实例
学习目标
▪ 掌握层次分析法的基本思路 ▪ 掌握层次分析法的基本原理 ▪ 掌握层次分析法的基本步骤 ▪ 掌握求解正互反矩阵最大特征值及相应特征向
量的常用方法:幂法、方根法、和积法 ▪ 掌握判断矩阵的一致性检验步骤并能熟练运用 ▪ 能联系实际,建立系统递阶层次结构模型并构
断矩阵:
B1:B2为3
B1:B3为1
认为成果贡献比另二项稍重要,另二项差不多相同重要。
判断矩阵
B1
B1
1
A=
B2 1/3
B3
1
B2
B3
3
1
1
1/3
3
1
3.层次单排序及其一致性检验
(1) 单一准则下元素排序:
W的求向判量断为矩同阵一A的层最次大中特相征应值元λ素m对ax及于标上准一化层(次归中一某化个)因的素特相征对向重量要W性。的
(2) 判断矩阵的一致性概念: 判断矩阵是各元素均为正数的矩阵这种正矩阵有下列重要性质。
u2,定…理,⒈u设n)nT阶为方λm阵axA的为相正应矩特阵征,向λ量m。ax为A的最大模特征值,u =(u1, ⅰ、λmax > 0,ui > 0,i =1,2,…,n ⅱ、λmax是单特征根;(因此 u 除差一常数因子外是唯一的) ⅲ、A的任何其它特征值λ,有λmax>| λ|。

数据分析(培训完整)ppt课件(精)

数据分析(培训完整)ppt课件(精)

01
02
Python
一种流行的编程语言,提供丰富的数 据处理和分析库,如pandas、 numpy等。
03
R语言
一种专门为数据分析和统计计算设计 的编程语言,提供强大的数据处理和 可视化功能。
05
04
SQL
一种用于管理和查询关系型数据库的 标准语言,适用于大规模数据的处理 和分析。
数据收集与预处理
分析方法
运用统计学和机器学习 算法,构建风险评分模 型,对客户进行分类和
预测。
实战步骤
数据探索与预处理、特 征选择、模型构建与验 证、模型部署与监控。
案例三:医疗健康领域的数据挖掘应用
01
02
03
04
数据来源
医疗电子病历、健康监测数据 、生物医学文献等。
分析目标
挖掘疾病与症状之间的关联规 则,辅助医生进行疾病诊断和
分析方法
采用数据挖掘和机器学习技术 ,对用户行为数据进行清洗、 转换和建模,提取有用特征并 训练模型。
实战步骤
数据预处理、特征提取、模型 训练与评估、结果可视化与解
读。
案例二:金融风险控制模型构建
数据来源
银行信贷数据、征信数 据、第三方数据等。
分析目标
识别潜在风险客户,预 测客户违约可能性,为
信贷决策提供支持。
数据地图
将数据与地理空间信息相结合,通过地图形式展 示数据的空间分布和特征。
数据动画
利用动画技术动态展示数据的变化过程,增强数 据的直观性和易理解性。
数据挖掘与机器学
04

数据挖掘的基本概念
数据挖掘定义
从大量数据中提取出有用信息和知识的过程。
数据挖掘任务
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Bill 暑期打工决策
决策树(decision tree)是组织和表示决策者所面临的 各种决策和不确定性问题的一个系统化方法,它由两 种基本符号“□”、“○”及连线组成,若决策者能 够做出决策,该点称为决策点(decision node),用 “□”表示;若决策者面对不确定事件不能够做出决 策,该点称为事件点(event node),用“○”表示。
现在的情况是这样的:
Bill暑期打工决策
Bill在8月底飞往波士顿的途中,他坐在Vanessa 的 旁边,并与Vanessa进行了一次有趣的交谈。 Vanessa是一家投资银行负责证券的副总裁,在飞 机抵达Boston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月中旬开始进行夏季招聘计划时,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留下了很深刻的印象(比尔曾在一家 财富500强公司的财务部门从事过四年的将多出的 营业收入进行短期投资的工作)。
Bill暑期打工决策
Bill到斯隆的就业服务中心(Career Services Center) 了解到前届MBA学生打工有关夏季薪水的一些综 合数据,Bill估计在即将到来的夏季,文妮沙的公 司付给第一年的MBA的暑期12周的工资为$14,000。
Bill在8月离开公司去攻读MBA时,他的老板John 曾告诉他,他可以在明年夏季回来打工,12周的 工资是$12,000,但John也告诉Bill,夏季工作招聘 的期限仅到10月底有效 。
点C的收益是多少呢?($14000) 点B的收益怎么求呢?(请大家讨论)
Bill 暑期打工决策
计算B点的收益,需要估计一下文妮沙的公司录取比尔 的可能性。在没有过多考虑下,或许可以假定为50%, 考虑到比尔曾给文妮沙留下的深刻印象,可能性应增 加一些,但此类工作的申请竞争是非常激烈的,而比 尔的同学们都非常有天份,最后我们假定可能性为0.60
在“□”和“○”里有时还写上大写的字母,以示区 别区别。 “□”和“○”之间用线段相连。
Bill 暑期打工决策
画决策树时,要以时间先后顺序,从左到右的顺序进 行。
Bill的三个打工机会明显有时间先后,最早的是John提 供的机会在10月底前;其次是Vanessa可能提供的机会 在11月中旬后;第三个机会是明年1月或2月举行的校 园征召计划。
Bill 暑期打工决策
假定斯隆学院去年所有一年级MBA学生暑期工作的 收入资料被收集到了,下表中是不同的夏季薪水以 及与此相对应的学生比例。
周工资 总的工资 (12周)
$1,800 $1,400 $1,000 $500 $0
$21,600 $16,800 $12,000 $6,000 $0
获得此类工资的学生所占的百分比
本章介绍一个非常重要的在不确定环境中构造和 分析管理决策问题的方法,即决策分析方法。
在决策中应用的分析模型被称为决策树。
决策树模型
例 Bill Sampras 暑期打工决策
Bill在麻省理工学院的斯隆管理学院就读MBA第一 个学期,目前已经是第三周了。在准备课程外, 他开始认真考虑明年夏天的打工的问题,特别是 该决定必须在几周后要做出。
0.40 12000
0.25 6000
0.05
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
0
D 11580
0.25 16800
0.40 12000
0.25 6000
0.05
0
校园征招计划
Bill 暑期打工决策 去掉不聪明 的选项
A 13032
B 13032
去掉不聪明 的选项
C
14000
0.05 21600
E 11580 0.05 21600
0.25 6000 校园征招计划
0.05
0
Bill 暑期打工决策
上面画决策树以时间先后顺序,从左到右的顺序进行, 直到所有分叉情况考虑完备。
求解决策树是第二步主要工作,它的顺序正好与第一 步方向相反,即从右到左进行,计算每一点上的收益, 本例中应先计算D点或E点的收益,结果为加权平均数, 即
EMV=0.05×21600+0.25×16800+0.4×12000+0.25×6000=$11580
B点的收益为EMV=0.6 ×14000+0.4 ×11580=$13032,从 而A点的收益为Max{12000,,13032}=$13032
于是得到如下的决策树
Bill 暑期打工决策
A 13032
B 13032
C
14000
0.05 21600
E 11580 0.05 21600
0.25 16800
数据、模型与决策
教学目录
第一讲 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章
决策分析 离散概率基础 连续概率分布及应用 统计抽样 仿真模拟 回归模型 线性优化与非线性优化 决策建模
第一讲 决策分析
在一个不确定的环境中,一名管理者所面临的最 基本和最重要的任务就是进行决策。
下面我们试着画一下Bill暑期打工的决策树。
Bill 暑期打工决策
A
这是一个决策点
Bill 暑期打工决策
A B
这是一个事件点
Bill 暑期打工决策
A B
C
0.05 21600
E 0.05 21600
0.25 16800
0.40 12000
0.25 6000
0.05
0
0.25 16800 D
0.40 12000
0.25 16800
0.40 12000 0.25 6000
0.25
0
D 11580
0.25 16800
0.40 12000 0.25 6000
Bill 暑期打工决策
Bill比较纠结,因为从时间上考虑,Vanessa的公司在 11月中旬之前不会讨论夏季工作机会的问题,如果 回绝John的好意,Vanessa的公司也未必一定录用他。
幸运的是,除了前面提到的两个机会外,Bill还有一 个机会,他可以参加斯隆学院举办的一个夏季工作 征召计划(Corporate Summer Recruiting Program), 从中还可以找到工作,当然前提是他在前两个机会 中没有被接受(或他自己拒绝了它们)。这个计划 举办时间为明年1月或2月。
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