数据,模型与决策案例分析
数据模型与决策R.C. Coleman案例
R.C.Coleman公司的项目规划问题一：R.C.Coleman的高级管理层要求在40周之内完成该项目。
你认为在该段时间内完成项目可能吗？如果必须在该段时间内完成，你有什么好的建议吗？项目网络图：使用Microsoft Project计算得，相应的最早开始、最晚开始、最早结束、最晚结束以及SLACK 分别如下：其关键路径为：B-C-E-F-H-J-K，项目完成时间为43周，即在40周内是无法完成该项目的。
分别计算各个活动的方差得：从而项目的完成时间的方差可以表示为：σ2=5.65从而σ=2.38当40<=T<=43时，Z=（43-40）/2.38=1.26通过查表得：Pr(40<=T<=43)=0.3962Pr(T<=40)=0.5-0.3962=0.103=10.38%即在40周内项目完工的可能性只有10.38%，几率很低，完成不了。
问题二：管理人员要求缩减活动时间以使在40周之内完成该项目的可能性达到80%。
如果项目完成时间的偏差和（1）问一样，应该缩减多少项目期望完成时间以使在40周内完成该项目的可能性达到80%？如图，在40周内完成的概率达到80%概率的情况：Pr(T<=40) = 0.8Pr(x<=T<=40) = 0.8-0.5 = 0.3查表的：z(x<=T<=40) = 0.84即(40-x)/2.38 = 0.84从而x=38周，即项目完成时间需要缩短到38周以使得在40周内完成的可能性达到80%。
问题三：将期望活动时间作为正常的时间，利用如下的紧缩信息，制定仓库扩展项目活动的紧缩决策和修改后的活动时间表。
假设Xi代表活动i的完成时间，Yi代表活动i的紧缩时间，其中i=A、B、C、D、E、F、G、H、I、J、K。
构建线性模型如下：求解得到如下的紧缩决策和修改后的活动时间表：。
数据,模型与决策-运用电子表格建模与案例研究,pdf
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”。
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某一类事物的特征和关系进行抽象和描述的模型。
在现代社会，数据模型在各个领域都有着广泛的应用，尤其是在决策案例中，数据模型更是发挥着重要的作用。
本文将以数据模型与决策案例为主题，探讨数据模型在决策案例中的应用和意义。
一、数据模型的基本概念。
数据模型是对现实世界中某一类事物的抽象描述，它可以用来描述事物的特征和关系，帮助人们更好地理解和分析事物。
数据模型可以分为概念模型、逻辑模型和物理模型三个层次。
概念模型是对事物的一种抽象描述，它描述了事物的特征和关系，不涉及具体的技术实现；逻辑模型是在概念模型的基础上，进一步进行细化和具体化，描述了事物的结构和行为；物理模型则是在逻辑模型的基础上，考虑了具体的技术实现和物理存储结构。
数据模型可以用来描述各种事物，比如人、物、事、理念等等，它是对现实世界的一种抽象和理解。
二、数据模型在决策案例中的应用。
在现代社会，数据模型在各个领域都有着广泛的应用，尤其是在决策案例中，数据模型更是发挥着重要的作用。
数据模型可以帮助人们更好地理解和分析事物，为决策提供科学依据。
比如在企业管理中，数据模型可以用来描述企业的各种业务和关系，帮助企业管理者更好地理解企业的运行状况，为决策提供支持；在金融领域，数据模型可以用来描述金融市场的各种特征和关系，帮助投资者更好地理解市场的运行规律，为投资决策提供支持；在医疗领域，数据模型可以用来描述疾病的发病机制和治疗效果，帮助医生更好地理解疾病的特征和发展规律，为治疗决策提供支持。
可以看出，数据模型在各个领域都有着广泛的应用，为决策提供了重要的支持。
三、数据模型在决策案例中的意义。
数据模型在决策案例中有着重要的意义。
首先，数据模型可以帮助人们更好地理解和分析事物，为决策提供科学依据。
比如在企业管理中，通过对企业的各种业务和关系进行建模，可以帮助企业管理者更好地理解企业的运行状况，为决策提供支持；在金融领域，通过对金融市场的各种特征和关系进行建模，可以帮助投资者更好地理解市场的运行规律，为投资决策提供支持；在医疗领域，通过对疾病的发病机制和治疗效果进行建模，可以帮助医生更好地理解疾病的特征和发展规律，为治疗决策提供支持。
数据模型与决策分析案例
数据模型与决策分析案例一、问题提出美国R银行最近赢得了一份合同，为宾夕法尼亚的众多公司修建一个服务区，使得他们可以开启网上交易，便捷各自的生活。
R银行负责区域银行卡的网上注册，数据维护与测试。
为了完成这项工作，美国R银行的负责人兼总经理Bob xx估计，区域内所有员工银行卡的注册与网上注册所需要的总工期大约需要4个月，并且完成这项庞大的任务需要许多的云服务器支持，从各项数据，可以得知，从第1个月到第4个月需要的云服务器分别为10、12、14、8台云服务器。
虽然说到目前为止美国R银行已经有20台云服务器，但大部分的台云服务器都有任务，都要支持运行维护已经注册的人员的银行数据，因此，必须从从P xx云服务器租赁公司租借部分的云服务器。
并且Bob估计，虽然说本公司这些云服务器有其他的任务，但每个月任然有部分可以抽调出来供这一份项目使用，第1个月有1台云服务器可以用于服务区的网上注册，数据维护与测试任务，第2个月有2台云服务器可以用于服务区任务，第3个月有3台云服务器可以用于服务区任务，第4个月有1台云服务器可以用于服务区任务。
因此为了完成任务，美国R银行还需要租借更多的云服务器来完成这一份合同。
从P xx云服务器公司长期租用云服务器的费用是每台云服务器每月600美元。
云服务器的坐守监视工作人员的工资是每小时20美元，每台云服务器每天消耗流量电量等数据网络方面花费为100美元。
所有的云服务器维修费用由Pxx云服务器公司承担。
根据美国R银行工作计划，美国R银行每天工作8小时，每周5天，每月工作4周。
Bob认为现在的情况下，美国R银行如果长期租赁云服务器是不明智的。
在与P xx云服务器公司对短期租赁合同进行讨论后，Bob了解到他可以获得1-4个月的短期租赁。
短期云服务器租赁和坐守监视技术人员的工资的价格水平都与长期租赁不同。
P xx云服务器公司司同意支付短期租赁的成本。
以下是一台云服务器一个坐守监视技术人员的短期租赁费用。
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。
大数据模型与决策课程案例分析报告
大数据模型与决策课程案例分析报告在当今数字化时代，大数据已经成为企业和组织决策的重要依据。
大数据模型与决策课程为我们提供了深入理解和应用大数据分析的方法和工具，通过实际案例的研究和分析，我们能够更直观地感受到大数据在解决实际问题和制定决策中的强大作用。
一、案例背景本次案例选取了一家电商企业，该企业在市场竞争中面临着诸多挑战，如客户流失率较高、销售增长缓慢、库存管理不善等。
为了改善经营状况，企业决定利用大数据分析来制定更有效的决策。
二、数据收集与处理企业首先收集了大量的内部数据，包括客户的购买记录、浏览行为、评价信息等，以及外部数据，如市场趋势、竞争对手的表现等。
这些数据来源多样、格式各异，需要进行清洗、整合和转换，以确保数据的质量和一致性。
在数据处理过程中，采用了数据挖掘技术，剔除了无效和重复的数据，并对缺失值进行了合理的填充。
同时，将不同数据源的数据进行了关联和整合，构建了一个全面、准确的数据集。
三、模型选择与建立针对企业的问题，选择了合适的大数据模型。
对于客户流失预测问题，采用了逻辑回归模型。
通过对历史数据的分析，确定了影响客户流失的关键因素，如购买频率、消费金额、客户服务满意度等，并建立了相应的预测模型。
对于销售预测，使用了时间序列模型。
考虑了季节因素、促销活动等对销售的影响，通过对历史销售数据的建模和分析，能够较为准确地预测未来一段时间内的销售趋势。
在库存管理方面，运用了优化模型，以最小化库存成本和满足客户需求为目标，确定了最佳的库存水平和补货策略。
四、模型评估与优化建立模型后，需要对其进行评估和优化。
通过使用测试数据集对模型进行验证，计算了准确率、召回率、F1 值等指标，评估模型的性能。
对于表现不佳的模型，进一步分析原因，可能是数据质量问题、特征选择不当或者模型参数设置不合理等。
通过调整模型参数、增加特征变量或者重新选择模型，对模型进行优化，以提高其准确性和实用性。
五、决策制定与实施基于大数据模型的分析结果，企业制定了一系列决策。
数据模型与决策-MBA案例报告Quality-Associates
《数据模型与决策》案例1 Quality Associates公司一、案例背景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Quality Associates 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：12:0=μH 12:≠μHa 只要拒绝0H ，就应采取纠正措施。
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.样本1 样本2 样本3 样本4 11.55 11.62 11.91 12.02 11.62 11.69 11.36 12.02 11.52 11.59 11.75 12.05 11.75 11.82 11.95 12.18 11.90 11.97 12.14 12.11 11.6411.7111.7212.0712.03 12.10 11.85 11.64 11.94 12.01 12.16 12.3911.92 11.99 11.91 11.6512.13 12.20 12.12 12.11 12.00 12.16 11.61 11.9011.93 12.00 12.21 12.2212.21 12.28 11.56 11.88 12.32 12.39 11.95 12.03 11.93 12.00 12.01 12.35 11.85 11.92 12.06 12.0911.76 11.83 11.76 11.7712.16 12.23 11.82 12.2011.77 11.84 12.12 11.7912.00 12.07 11.60 12.30 12.04 12.11 11.95 12.2711.98 12.05 11.96 12.2912.30 12.37 12.22 12.47 12.18 12.25 11.75 12.0311.97 12.04 11.96 12.1712.17 12.24 11.95 11.94 11.85 11.92 11.89 11.9712.1512.2211.9312.25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、模型与决策第十讲案例分析
二、农户种植计划的优化问题
设选择种植第一、第二、第三、第四、第五、第六种作物的
份数(1份对应于获得100元收入所需要的亩数)分别为x1、x2、 x3、x4、x5、x6，则可建立该问题的线性规划模型如下： 目标函数 max z =
100x1+100x2+100x3+100x4+100x5+100x6
四、产品结构优化问题
在以上技术状态约束下，经测算，提供给甲客户产品的单 套利润为48万元，提供给乙客户产品的单套利润为46万元 ，提供给丙客户产品的单套利润为36万元。
经生产能力平衡测算，各种部件产品的年生产能力上限分 别为：A1部件年产624个，A2部件年产920个，B1部件年 产412个，B2部件年产770个，B3部件年产350个。
约束条件 0.4x1 +0.2x3+0.18x4
≤10
0.3x1+0.25x2+0.15x3+0.1x4
≤8
0.4x3 +0.15x5+0.1x6≤5
x1，x2，x3，x4，x5，x6≥0
解得：
x1*=0,x2*=9.777778,x3*=0,x4*=55.55556,x5*=0,x6*=50。 全部的5亩水田都用来种植第六种作物；在旱地中拿出2.45
约束条件
x1
≤1
x1 + x2 ≤2.5
x1 + x2 + x3 ≤3.5
x1，x2，x3 ≥0
解得：x1*=1，x2*=1.5，x3*=1，z*=2.25。
显然，最优的选择是自然科学类选修课自修时间与当前自
修时间的比值为1.5，即下午和晚上各增加半个小时。三类
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案例1
Kendall蟹虾经营公司
这事发生在不久前。
马萨诸塞州坎布里奇市Kendall广场的Kendall蟹虾经营公司（KCL）夜间货运主管Jeff Daniels在他的办公室里焦虑地看着电视中的天气频道。
一场暴风雪迅速地沿大西洋海岸从北方直逼波士顿。
天气预报指出，有50％的可能暴风雪将在下午5：00左右到达波士顿地区，有50％的可能入海不会再来波士顿及北大西洋沿岸各地。
Jeff Daniels并不是Kendall广场唯一一个紧张地看天气频道的人。
因为波士顿的Logan国际航空港在暴风雪来临时也许不得不关闭。
许多商业运输也只得焦急地等待未来的天气信息。
从历史上看，这样巨大的暴风雪抵达波士顿的话，每五个中有一个会迫使Logan航空港在暴风雪期间关闭。
Kendall蟹虾经营公司
Kendall蟹虾经营公司（KLC）1962年建于马萨诸塞州坎布里奇，是波士顿地区一家蟹虾批发运输公司。
到1985年，KLC大幅度消减了蟹的业务，扩大了虾的经营，包括对美国东北部的餐馆、华盛顿特区的顾客、缅因州Presque岛的夜间送货。
1995年，KCL年销售额达到2200万美元，雇员数超过100。
KCL认为它的成功在于为广大顾客服务，它致力于产品的快递市场化和广告化，希望普及到在一些特殊场合的菜单上都能有龙虾这一项。
KCL知道食品服务领域中任何行业成功的关键是为顾客服务，保持为顾客服务的出色声誉应是最优先考虑的事。
Jeff Daniels是MIT斯隆管理学院的学生时在KCL工作过，毕业后他成了KCL的员工。
他在公司里很快升到现在这个夜间货运主管职位，夜间货运在公司里是最重要的部门。
他知道有些最高层管理者正关注着他，他希望不久能得到进一步提升。
龙虾
龙虾是一道极大众的菜。
这是因为它有极美的滋味，同时它引人注目的外形也十分漂亮地装点了每张餐桌。
人们总是以吃龙虾来庆祝一个特殊的时刻，吃过
龙虾是幸运的和值得兴奋的。
此外，龙虾的烹调也极简单，只要将活的龙虾置于沸水中煮15分钟即可食用。
但是，龙虾极易腐烂，以至于必须用活虾烧煮。
死虾和未煮透的龙虾会迅速变质。
为此，在运输中必须保持龙虾鲜活，这显然就增加了成本。
为保持鲜活运输，龙虾用无毒的冰冻胶状材料包装再置于插有绝热泡沫塑料的瓦楞箱中。
在这种特制的瓦楞箱中，龙虾能存活24至48小时。
通常必须在夜间用空运或货运汽车运输以确保活的龙虾送到收货人手中。
夜间运输业
每个工作日，KCL夜间运输部门职员要接受顾客对下一个要货的电话订单直到下午2：30。
然后，让应答机去接以后来的电话，他们则迅速地将龙虾装入特制的运输箱并贴上标签以便发运。
最多的一天，必须发运的龙虾多达3000只左右。
下午5：30，来自联合快递夜间货运公司（一家杰出的夜间箱包货运公司）的卡车装上整箱的龙虾送往Logan机场他们的空运部门。
联合快递公司的飞机通常在下午6:30从Logan机场起飞，将龙虾（还有其他波士顿委托人的箱包）送往华盛顿特区附近联合快递的分类处理中心。
在这个中心，所有的箱包（包括龙虾）按它们的目的地分类，在当夜用飞机或当地的卡车继续送递，一般在第二天的上午10:30前送达它们的目的地。
KCL公司依据龙虾大小向它的顾客提供龙虾价格，一般每只龙虾在３０美元，当然其中包括所有运价。
KCL通过联合快递公司运送龙虾，每只龙虾可赚近10美元。
不论何种天气原因，如果KCL无法将顾客的龙虾定货送到，则按KCL的规定将电话通知顾客，原价退款，并赠送一只龙虾20美元折扣券，该券可在以后十二个月内任何时候用于购买KCL的龙虾。
一旦发生这样的事，顾客们通常对收不到他们定的龙虾感到失望，但他们明白天气条件和运输的关系，同时他们对赠券也满意。
营销数据表明，差不多70%收到赠券的顾客最后使用了这种赠券。
适应气候灵活经营
有可能关闭Logan国际航空港袭击波士顿的严重的沿海暴风雪一年大约有十次，但那些暴风雪极少威胁到内陆的地面或空中运输。
因此，以前当反常天气关闭Logan国际航空港时，作为龙虾运输的辅助KCL公司经常依靠马萨诸塞空中货运公司（MAF）的服务，这家公司的业务范围至马萨诸塞的Worcester以远（从波士顿往西约50英里），只要在下午6:00以前联系，MAF公司就会派卡车将成箱的龙虾从Kendall广场的KCL公司运到位于马萨诸塞Worcester的该公司机场，并空运到华盛顿特区的联合快递夜间货运的分类中心，然后联合快递继续运送最终将龙虾送达顾客手中。
通过MAF将龙虾运至华盛顿特区的联合快递分类中心的价格一般来说相当高。
按Jeff的详细记录，委托MAF运输龙虾的全部业务中，大约有67%航次每只龙虾增加运费13美元，而剩下的33%航次每只龙虾增加运费19美元。
随着暴风雪的临近，Jeff面临着其他的选择：他可以通过汽车运输公司运送龙虾。
如果Jeff在中午前让一家地方箱包货运公司——东方箱包货运公司（EPD）来承运，该公司将提供卡车给KCL，在下午6:00左右装上龙虾并在第二天早晨晚些时候送达所有顾客。
EPD在箱包货运服务方面是完全可以信赖的，只是委托EPD承运存两个问题。
第一，KCL必须在中午前交货。
第二，通过EPD用汽车运送比通过联合快递公司用飞机运送要贵得多。
EPD的货运费一般根据他们卡车所行驶的全部距离计算。
但是，因为KCL下午还继续接受新的顾客的订单，故在中午无法确切地知道用EPD运送的费用。
根据卡车行驶的路程长短每只龙虾汽车运输的费用比正常的空运要高出2~4美元。
浏览一下他记录的以前KCL 委托EPD运送的数据，其中50%每只龙虾平均增加运费4美元左右（高于正常空运价），另外25%每只龙虾平均增加运费3美元左右，余下的25%每只龙虾平均增加运费仅3美元。
不管Jeff作出何种选择，他必须在星期五每周业务总结会上向KCL的高层管理者对他的决定作出解释。
当他坐下来作决策分析时，他想到标准化决策树方法是一个出色的思想，因此以后要有意识地利用它。
标准花的方法会给出好的见识并变成保持KCL业务始终有效的手段。
作为附带的好处，Jeff希望这方法在能给高层管理者留下印象。
数据、模型与决策习题（第一次）
解答：
标准化决策树
其中，B为选择联合快递夜间货运公司的方案，其每只龙虾的相对运输成本为：0.7*20*0.5（节点E的平均成本）+0*0.5=7；
C为选择马萨诸塞空中货运公司的方案，其每只龙虾的相对运输成本为：0.67*13+0.33*19=14.98
D为选择东方箱包货运公司的方案，其每只龙虾的相对运输成本为：0.50*4+0.25*3+0.25*3=3.5
所以，本题应该选择东方箱包货运公司的方案，因为其相对运输成本较小。