数据模型与决策例题分析
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》案例分析报告生产策略.ppt

贝贝加100
85%
贝贝加200
15%
16
数据模型与决策分析—生产战略
案例问题解答
• 定义约束条件—有贝贝加200的产量占25%的约束
约束
制型和焊接 喷漆和成型 装配、调试和包装 产量约束(贝贝加200占 25%)
耗用时间
≤ ≤ ≤
可用时间
600 450 140
S-0.75*S-0.75*D
≤
0
17
8
数据模型与决策分析—生产战略
线性规划解决问题步骤
步骤
1 描述目标 2 描述约束条件 3 定义决策变量
主要内容
本题的目标就是使产品的利润贡献最大
对于生产时间来说,一共有3个约束条件,它们制约着贝贝 加100和贝贝加200的生产数量 贝贝加100的产量S,贝贝加200的产量D
4
用决策变 量写出目标
总利润函数 Max
Contents
1. 案例背景资料
2. 案例分析思路
3. 案例问题解答
4. Excel运算过程
2
数据模型与决策分析—生产战略
案例背景资料
3
数据模型与决策分析—生产战略
案例背景资料
比特健身公司在长岛自由港设有生产厂。最近公司设计了两种适合种种体形 的家庭健身器材。这两种器材都使用了BETTER塑形专利技术,大大增加了健 身者的活动范围,可以满足各种运动动作的需要。现在这种功能只有昂贵笨重 的物理理疗器才有。 在最近的贸易展览会上。由于这种机器的参与,使得公司的收效显著。事实 上,订单要求的生产数量已经大大超过了公司现阶段的生产能力。于是,公司 的管理层决定生产这两种器材。这两种器材分别叫作贝贝加100和贝贝加200, 是由不同的原材料生产出来的。 贝贝加100由一个柜架单元、压力源和PEC源组成。制造每个柜架需要用4 个小时进行制型和焊接,2个小时进行喷漆和成型。每个压力源都需要用2个小 时进行制型和焊接,1个小时进行喷漆和成型。每个PEC源都需要用2个小时进 行制型和焊接,2个小时进行喷漆和成型。此外对于每个贝贝加100型的器材还 需要用2个小时进行装配、调试和包装。柜架单元的原材料的价格是450美元, 压力源的材料价格是300美元,PEC源的材料价格是250美元,包装的成本预计 是每台50美元。
数据分析与决策案例

数据分析与决策案例某轴承公司生产两种不同的电子组件,即322A和802B,公司在接下来的3个月里都会通知该公司的销售人员每个星期的需求量,下图是刚刚接到的未来3个月的订单:接到订单后需求报告将会送到生产布,该部门必须制定未来3个月的组件生产计划,需要考虑生产总成本、库存持有成本和改变生产负荷导致的费用。
根据以往数据,生产一个322A组件的成本为20,生产一个802B 组件的成本为10.每月的基本库存持有成本占据总成本的1.5%。
成本与生产负荷的水平有关系,生产负荷增加一个单位时新增的成本为0.5;生产负荷减少一个单位时成本减少0.2.假定3月份322A的生产量为1500,802B的生产量为1000。
322A组件的初期库存为500,6月最小安全库存为400;802B的初期库存为200,6月最小安全库存为200。
同时员工的工作时长、机器的最大生产能力和库容等因素均是限制生产的约束条件。
生产部门需要在以上条件下制定出满足客户需要的最佳生产计划方案。
(1)将信息抽象成数学模型在满足客户需求的基础上生产计划的安排会直接影响总成本的变化,成本最优是公式的目标,因此设置总成本为目标变量。
需要做的决策是如何来安排生产计划,因此决策变量是每月322A 和802B两种产品在未来3个月的生产计划,共6个决策变量。
该模型中共有4个约束条件,即6月末最小安全库存限制、每月总库容限制、机器和人工能力限制。
由于有些约束条件涉及每个月,因此每项约束条件展开可能有多项,如机器能力限制3个月就应是3个约束条件由于案例中未来几个月的订单数量已知,因此模型暂时不需要假设变量。
(2)建立Excel模型总成本由3个方面组成:一是生产成本,即生产所产生的成本;二是库存成本,即存放在仓库里的成本;三是生产负荷变化成本,即每个月与上月的负荷变量导致的成本的变化。
因此总成本与生产计划息息相关,逻辑关系如下:总成本=生产成本+库存成本+变化成本。
生产成本=每月322A组件生产件数*单位成本+每月802B组件生产件数*单位成本。
《数据模型与决策》案例分析报告-劳动力安排

基本思路
6
问题界定: 戴维斯仪器公司劳动力分配问题属于典型的线 性规划问题
解决方案 确定目标函数,采用线性模型求解
模型与使用工具 成本最小化模型 Excel中线性规划求解功能求解
分析过程
7
目标函数:
MinY=2000*Xi1+4800*Xi2+7500*Xi3+875(Xi1+Xi2+Xi3) Xi1:雇用一个月临时工数目 Xi2:雇用二个月临时工数目 Xi3:雇用三个月临时工数目 Y:总花费
0
0
10
0
23
0
19
0
26
20
14
0
112
分析过程
12
项目 费用 人数 合计 总费用
费用统计表 1个月工资/人 2个月工资/人 3个月工资/人
培训费 用
2000
4800
7500
700
112
0
0
112
224000
0
302400
0
78400
分析过程
13
总结:
1、总费用为$302400,比培训费用为$875/人, $减少11125
2000 7
费用统计表
2个月工资/ 3个月工资/
人
人
4800 3
7500 13
全职工 资
15840 10
培训费用 /人
875 33
合计
14000
14400
97500 158400 28875
总费用 313175
从计算结果可以看出,总费用会比全部雇用临时工少$350,因为培训 费用虽然可以减少$ 8750,但是工资却增加$ 8400,所以在培训费用 较高的情况下,多雇用全职员工可减少总费用;在培训费用较低的情 况下,就尽量少雇用全职员工。例如:当培训费用减少至$ 700时, 若雇用10名全职工,总费用将增加$ 5000。
数据、模型与决策第十讲案例分析

以每天在各类课程自修方面所花的时间为背景,设x1表示 优化后在必修课方面所需投入时间与现在投入时间相比的倍
数,x2表示优化后在自然科学类选修课方面所需投入时间与 现在投入时间相比的倍数,x3表示优化后在人文科学类选修 课方面所需投入时间与现在投入时间相比的倍数,则可建立
该问题的线性规划模型如下:
目标函数 max z = 0.85x1+0.6x2+0.5x3
一、李四企业的生产经营规划问题
李四经营着一个小企业,这个企业最近出现了一些问题 ,资金周转出现困难。该企业一共生产经营着三种产品,当 前有两种产品赔钱,一种产品赚钱。其中,第一种产品是每 生产一件赔100元,第二种产品每生产一件赚300元,第三 种产品每生产一件赔400元。
三种产品分别消耗(或附带产出)三种原料,其中第一种产 品每生产一件附带产生100千克原料A,需要消耗100千克原 料B和200千克原料C;第二种产品每生产一件需要消耗100 千克原料A和100千克原料C,附带产生100千克原料B;第 三种产品每生产一件需要消耗原料A、B、C各100千克。由 于生产第一种产品的设备已经损坏,且企业也无能力筹集资 金修复之,所以该企业现已无法组织生产第一种产品。
现在仓库里还存有A原料40000千克,后续货源供应难以 得到保证;库存B原料20000千克,如果需要,后续容易从 市
一、李四企业的生产经营规划问题
场采购得到;库存C原料30000千克,如果需要,后续容易从 市场采购得到。
李四想转行经营其他业务,但苦于仓库里还积压着90000 千克原料,如果直接出售原料,则比生产后出售成品赔得更多 。没有办法,李四只好向运筹学专家咨询,看看如何组织生产 才能将损失降到最低。
得到的结论是:在给定的决策原则下,从节省费用最大化
数据模型与决策案例分析

数据模型与决策案例分析数据模型是指对一些特定领域的数据进行抽象和建模的过程,用于描述数据之间的逻辑关系和操作。
在决策案例分析中,数据模型的作用是帮助分析人员更好地理解和分析决策案例中的数据,并通过对数据模型的建立和使用,提供决策支持和优化方案。
决策案例分析是指通过对已知的决策案例进行分析,并提取出其中的决策模式和经验,以供后续决策参考和借鉴。
数据模型在决策案例分析中的应用可以帮助分析人员更好地理解和把握决策案例中的数据特征和关系,为决策提供更准确和有效的依据。
一个典型的数据模型与决策案例分析的例子是在线销售平台的用户行为数据分析。
以电商平台为例,用户的行为数据包括浏览商品、加入购物车、下单购买等行为。
在分析这些数据时,可以建立一个用户行为数据模型,来描述用户行为数据之间的关系。
在用户行为数据模型中,可以包括用户属性、商品属性和行为属性等。
用户属性包括用户的地区、性别、年龄等基本信息,商品属性包括商品的价格、品牌、类别等信息,行为属性包括用户的浏览时间、购买时间、购买数量等信息。
通过对这些属性的建模和分析,可以得出一些有用的决策模式和经验,如哪些商品更受用户喜欢,哪些用户更容易购买等。
基于用户行为数据模型的分析结果,可以为决策提供一些有效的决策支持和优化方案。
比如可以通过分析用户行为模式,确定哪些商品可以进行重点推荐,提高用户购买率;可以通过分析用户购买模式,优化供应链管理,提高商品库存管理效率;还可以通过分析用户流失模式,制定用户留存策略,提高用户忠诚度。
总之,数据模型与决策案例分析的应用可以帮助分析人员更好地理解和分析决策案例中的数据,提供决策支持和优化方案。
在不同的领域和情境下,数据模型与决策案例分析的应用也有很大的差异,需要根据具体情况进行定制和优化。
但无论如何,数据模型与决策案例分析的应用都是提高决策质量和效率的重要手段之一,值得我们深入研究和应用。
大数据、模型与决策例题分析报告

数据、模型与决策3线性规划问题的计算机求解及应用举例第 7 题(1)线性规划模型成分合金中各成分的含量(%)合计成分要求( %)123456铝60253040304040=40铁20352025405030=30铜20405035301030=30单位成本100807585949587=最低生产成本最优解6E-17000.800.2(2)线性规划模型代数式公司所做决策的变量是每种原料合金的数量,因此引入决策变量x i表示第i种原料合金的数量i1,2,3,4,5,6。
建立此问题的数学模型为:min Z100 x180x275 x385x494 x595 x6660 x125x230x340x430 x540x640x ii1620 x135x220x325 x440 x550x630x ist..i1620 x140x250x335x430x510x630x ii1x i0(i1,2,3, 4,5,6)第 8 题(1)线性规划模型营养成分每千克每千克每千克每千克合计每日最小需求玉米槽料红薯麸皮碳水化合物852********.000≥250蛋白质35853565280.509≥190维生素152********.000≥160脂肪1089840.000≥40单位成本0.80.40.60.42.259=最低成本最优解0.000 1.063 1.725 1.997(2)线性规划模型代数式公司所做决策的变量是每种原料数,因此引入决策变量x i表示第i 种原料数i1,2,3,4。
建立此问题的数学模型为:min Z0.8x10.4x20.6 x30.4 x485x120 x240x380x4250st..35x185x235x365x419015 x125 x260x315 x416010 x18x29 x38x440第 9 题线性规划模型代数式车间所做决策的变量是A i( i1,2,3)机床生产B j( j1,2)零件数,因此引入决策变量xij表示加工B j( j1,2) 零件使用的A i( i1,2, 3)机床台数。
数据模型与决策案例分析

数据模型与决策案例分析数据模型是指对数据进行描述、组织和存储的一种结构化方法。
在现代企业管理中,数据模型的构建和分析对于决策制定和业务发展具有重要意义。
本文将从数据模型的概念入手,结合实际案例进行分析,探讨数据模型在决策案例中的应用。
首先,我们来介绍一下数据模型的基本概念。
数据模型是对现实世界中某一特定方面的抽象,它描述了数据的结构、特性、约束和操作。
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。
概念模型描述了数据在业务领域中的含义和关系,逻辑模型描述了数据的逻辑结构和特性,物理模型描述了数据的存储方式和组织形式。
通过构建数据模型,我们可以更好地理解数据之间的关系,为决策提供支持。
接下来,我们将通过一个实际案例来说明数据模型在决策中的应用。
假设某电商企业需要对其销售数据进行分析,以制定下一阶段的营销策略。
首先,我们可以构建一个销售数据模型,包括产品信息、销售额、销售时间、客户信息等要素。
通过对这些数据进行建模分析,我们可以发现不同产品的销售额与销售时间之间存在一定的关联,某些客户的购买行为具有一定的规律性。
基于这些发现,企业可以针对不同产品的销售情况和客户的购买行为制定相应的营销策略,从而提高销售业绩。
在实际应用中,数据模型的构建和分析需要结合业务场景和具体问题,以达到更好地支持决策的目的。
同时,数据模型的建立也需要不断地进行优化和更新,以适应业务发展的需求。
通过数据模型的构建和分析,企业可以更好地理解数据,发现数据之间的关联和规律,从而为决策提供更有力的支持。
综上所述,数据模型在决策案例中具有重要的应用意义。
通过构建和分析数据模型,企业可以更好地理解数据,发现数据之间的关联和规律,为决策提供更有力的支持。
希望本文的内容能够对读者有所启发,促进数据模型在实际应用中的进一步发展和应用。
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数据、模型与决策
3 线性规划问题的计算机求解及应用举例
第7题
(1)线性规划模型
(2)线性规划模型代数式
公司所做决策的变量是每种原料合金的数量,因此引入决策变量
i x 表示第i 种原料合金的数量()1,2,3,4,5,6i =。
建立此问题的数学模型为:
(1)线性规划模型
(2)线性规划模型代数式
公司所做决策的变量是每种原料数,因此引入决策变量
x表示第i
i
种原料数()
i=。
1,2,3,4
建立此问题的数学模型为:
线性规划模型代数式
车间所做决策的变量是(1,2,3)i A i =机床生产(1,2)j B j =零件数,因此引入决策变量ij x 表示加工(1,2)j B j =零件使用的(1,2,3)i A i =机床台数。
建立此问题的数学模型为: (1)线性规划模型
(2)使用sumproduct 函数
(1)线性规划模型
(2)线性规划模型代数式
公司所做决策可用网络配送图表示(如下图),图中节点123,,v v v 表示1、2、3三个工厂,节点4v 表示配送中心,节点567,,v v v 表示1、2、3三个仓库。
每一条有向弧表示一条可能的运输路线,并给出了相应的单位运输成本,对运输量有限制的路线的最大运输能力也同时给出。
网络配送模型
引入变量ij f 表示由i v 经过路线(),i j v v 运输到j v 的产品属。
问题的目
标是总运输成本最小化:
(1)线性规划模型
(2)线性规划模型代数式
医院所做决策的变量是每时段开始上班的人数,因此引入决策变量i x 表示第i 个时段上班的人数()1,2,3,4,5,6i =。
建立此问题的数学模型为:
(1)线性规划模型
材料分配
(2)线性规划模型代数式
公司所做决策的变量是不同工人生产不同手套的数量,因此引入决策变量如下表:
手套全职兼职
男式
女式
儿童
建立此问题的数学模型为:。