数据分析与决策
习题28.31.
1.在一批圆柱形机器零件中抽出20件．测得直径如下（单位：mm）：
56.1，55.9，55.9，56.0，55.8，56.1，55.7，55.6，56.3，56.2，
56.2，55.7，56.3，56.1，56.2，56.2，55.9，55.8，56.0，56.0．
计算这些零件的平均直径．想一想，有几种不同的算法？
2.期末考试前，老师想了解一下同学们的学习情况．于是进行了一次测试，满分10分．A、B两
班的成绩如图所示（例如：A班中成绩为6分的同学有6名，B班中成绩为6分的同学有2名）．你觉得从测验成绩中老师会得出哪些结论？
(第2题)
3.吴天明在大学毕业后同时收到两家公司的录用通知，两家公司分别位于上海和北京，经过各方
面的比较，小吴觉得两家公司实在难以取舍．于是他想，人口年轻化一些的城市也许更适合他，于是他上网查得了下列的数据和图表．你能用学过的统计知识帮他决策吗？
4.下表列出三种长途电话业务的收费办法，如果某人某日21∶45之前必须要拨打一个5分钟左右
的内地长途电话，请为他推荐一个最经济的服务；如果他要拨打的是一个30分钟左右的内地长途电话，你还推荐这种服务吗？为什么？
（市话收费标准为：首次3分钟0.20元，以后每增1分钟0.10元）
5.近年来，由于乱砍滥伐，我国长江、黄河流域植被遭到破坏，土地沙化严重，洪涝灾害时有发
生．某地区为积极响应和支持“保护母亲河”的倡议，建造了长100千米，宽0.5千米的防护林．有关部门为统计这一防护林共约有多少棵树，从中选出10块防护林（每块长1千米，宽
0.5千米）进行统计，每块的树木数量如下（单位：棵）：
65 100，63 200，64 600，64 700，67 300，
63 300，65 100，66 600，62 800，65 500．
请你根据以上数据估算这一防护林总共约有多少棵树．（结果保留3个有效数字）
阅读材料
标准分
你对上面的几幅漫画有什么看法？
下表给出了这三次测验中李明所在班级的平均分和成绩标准差：
从上面的表中可以看出，李明虽然第2次数学测验的分数比第1次低，但从班级整体情况看，李明却进步了，从英语和数学测验2的考试成绩看，李明的分数都比班级平均高出5分，所以很难讲李明的英语学得比数学好．
为了比较不同测验中成绩的好与差，人们通常要考虑平均分、标准差对原始分数的影响．这样一来，就产生了标准分．标准分的计算公式是
标准分=（个人成绩－平均成绩）÷成绩标准差．
利用上面的公式容易算出李明3次测验的标准分依次是－0.625、1和0.5．从标准分看，李明第2次数学测验的成绩更好些．
由于标准分是以群体的平均分为参照、以标准差为度量单位的一种分数，所以它能够直接反映个人在群体中的学习水平状况．
小结
一、知识结构
二、概述
通过本章的学习，希望你能感受到数据对于决策的重要性．一方面可以从媒体获取数据，但要对它进行全面的分析；另一方面也可以通过亲自调查的方法获取数据．我们需要不断学习怎样设计问题、怎样选取调查对象和怎样分析数据等等．在进行决策时，要积极开动脑筋，让学过的知识和技能发挥出它们应有的作用．
复习题
A组
1.一厂家在某城市几家经销本厂产品的大商场进行调查，产品的销售占这几个大商场同类产品销
量的50%．据此，该厂家在广告中宣传说他们的产品在国内同类产品的销量占50%．请你根据所学的统计知识，判断该宣传中的数据是否可靠，为什么？
2.某公司需要为销售人员购买手机，希望选择的手机轻便一些，而且价格在1 500～2 000元之
间，你能通过上网查询为他们做一个初步计划吗？
3.随着时代的发展，人们的生活改变越来越大，以前家里如果拥有自行车、手表和缝纫机就被认
为是拥有了最贵重的物品，现在各种各样的电器进入家庭，洗衣机、电视机、DVD、空调、电脑、手机、微波炉……应有尽有．请你设计一份简单的调查表，并在班级范围内调查一下家庭电器的拥有情况．
4.如果想了解中学生对“外星人”的看法，设计下面的问题合理吗？为什么？你有什么更好的建
议？
问题：你认为人类能否找到“外星人”？A. 能找到；B. 找不到．
B组
5.总厂要评估各分厂的生产效率，并据此来提高职工奖金，下表给出了甲、乙两分厂的产量情况．
（1）你认为哪个厂的生产效率更高？为什么？
（2）甲厂的负责人说：我厂工人数与乙厂相同，总产量比乙厂高，应该率先提高工人奖金，你同意他的说法吗？为什么？
6.一则新闻报道说：某校教师教学效果不佳，引起家长的不满．这则报道的说法合适吗？我们还
需要知道哪些数据，才能了解事件的真实情况？
C组
7.佳佳准备到一家公司去应聘，她想从事办公室工作，比如秘书、打字员或接线员．在此之前，
她请熟悉的朋友帮忙打听了这三种职业的工资情况，一位秘书说他的周平均工资大约为260元，一位打字员说他的周平均工资约为300元，一位接线员说他的周平均工资约为340元．佳佳想争取一个工资尽可能高的职位，他应该争取接线员的工作吗？如果已经知道该公司这三种职业的基本工资分布情况如下表，你认为佳佳该如何取舍，为什么？
8.王胜家所在的居委会通知居民可以根据自愿安装分时电表，但要缴纳成本及安装费100元．王
胜的爸爸说安装费太贵了，王胜却认为使用分时电表更合算．你能利用下面给出的数据帮助王胜说服他的爸爸吗？
（1）旧电表的收费标准：0.60元/度；
新电表的收费标准：0∶00～5∶00为0.30元/度，5∶00～24∶00为0.60元/度．（2）一般用电情况：0∶00～5∶00为5度/月，5∶00～24∶00为80度/月．1、7、8、12月（使用空调）用电情况：0∶00～5∶00为50度/月，5∶00～24∶00为200度/月．9.某公司为了说明其劳资双方的利益呈现同步增长的趋势，画出了下面的统计图：
说说你看了这幅图后有什么想法？如果已知该公司共有5位股东和100名员工，你会如何分析劳资双方的收入？
课题学习
改进我们的课桌椅
走进学校，看到每个教室里课桌椅都规格整齐划一，十分美观．然而有些同学却感觉课桌椅需要改进，他们说：从小学到现在，我们都长大了，长高了，书包里的书也越来越多了，可是课桌椅却没有改变．小小的课桌哪里容得下厚厚的书包？要是嫌地上脏，就只能把书包放在椅子上，这样坐着多不舒服！
你们班的课桌椅也有这样的问题吗？课桌椅不合适的主要原因是什么呢？有必要改进现有的课桌椅设计吗？目前市场上有符合你们需要的课桌椅吗？
让我们一起，运用已经掌握的各种知识，尝试解决我们身边的问题吧！
1. 调查同学们对正在使用的课桌椅的感觉：你上课坐着的时候，感觉是否舒服？当需要和后排同学讨论时，是否方便？这些感觉是否与同学们的身高、体重等因素有关？
2. 上网或到有关部门查询有关课桌椅的市场情况和一些设计标准．
1.调查同学们喜欢怎样的课桌椅，有什么好的设计想法，尤其是在照顾学生身高、增大储藏
空间、不影响课间活动空间、方便看书写字等方面有什么好点子．
2000年8月在全国青少年技术创新大赛中，一位来自湖南的同学发明制作的“学生保健多用课桌椅”在众多参赛作品中脱颖而出，获得大赛一等奖，他还被授予“高士其青少年发明奖”、“长江小小发明家奖”，并被推荐参加全国青少年“发明创新之星”电视大奖赛和国际科学及工程大奖赛，该项发明已被国家知识产权局授予专利权．
怎么样？让我们也来试一试！通过调查，你们一定也会有不少很好的想法．
建议你们在分析数据的基础上，以“改进我们的课桌椅”为主题写一篇有说服力的短文，向有关单位就如何改进课桌椅的设计提出你们自己的看法．
数据分析与决策模型
《数据分析与决策模型》课后感言 上周我学习《数据分析与决策模型》这门课程，我本来对这门学科很是陌生，工作中从来没有接触过这样深奥的理论，本以为我学完也是一头雾水，出乎意料的是，在老师耐心讲解下，我还懂得很多，逐渐对它深感兴趣，课堂也受益匪浅。顾名思义，《数据分析与决策模型》是利用一系列看似枯燥的数据，通过应用恰当的数学公式计算和假设推理，帮助我们提高管理水平和进行科学决策的重要课程。 随机变量的“数学期望值”μ是概率分布的平均值，也是我们做投资决定的重要依据。李教授以赌场提供的“blackj ack(二十一点)保险为例，通过计算得出投资回报期望值μ＝0.92，投资回报小于1（假定投资总额为1）的事实，得出了不应该买赌场保险的结论，利用概率论证实了久赌必输的事实。“正态分布”是期望值μ和标准差σ的结晶。我们通常所看到的“正态分布”的钟形曲线，就是因为不同的μ和σ，而变得高矮胖瘦，不一而足。日常生活中的很多随机变量的概率分布问题，都可以近似地用正态分布来研究描述。通过计算Z分数（值），就可判断X值的概率，对于投资者来说，也就是投资后获得多大回报的概率。“中心极限定律”则告诉我们，不管总体服从什么分布，当样本容量n＞＝30时，X近似于正态分布，都可以用正态分布的相关理论进行计算和推论。 以往我虽然接触过一些统计、概率方面的基础知识，但像这样系统全面的学习还是第一次，通过这一课程，我学到了抽样调查、假设检验、回归分析和关于建立模型的知识。在课程学习中我对统计软件产生了强烈兴趣。在我看来数据分析是以统计学为基础的，统计学提供了一套完整的科学方法论，而统计软件则是实现的手段。在商业应用中，我们往往要面对大量庞杂的数据，这时如果没有统计软件的帮助是不可想象的。像教授在课程中介绍的minitab软件就很符合我的需要。它具有很好的人机界面和完善的输出结果；功能全面，系统地集成了多种成熟的统计分析方法；有完善的数据定义、操作和管理功能；方便地生成各种统计图形和统计表格；使用方式简单，有完备的联机帮助功能；软件开放性好，能方便地和其他软件进行数据交换。为了多加练习，我在公司和家里电脑上都安装了minitab软件，初步尝试了对数据进行标准化处理、频数分布分析、描述性统计分析、多选项分析等等，得出了计算数据和统计图形，可以看出数据的离散程度、集中趋势和分散程度，单变量的比重。在操作中，我深刻体会到要想熟练运用统计软件，熟练掌握和运用统计知识是基础，据此才能弄清楚数据分析的目的与对应的分析方法。
大数据对企业管理决策影响分析
大数据对企业管理决策影响分析 随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进入了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。研究机构Gartner将大数据定义为需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产；国际数据公司(IDC)认为大数据是从海量规模数据中抽取价值的新一代技术和架构；IBM将大数据定义为4个V即大量化(Volume) 、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及产生的价值(Value) 。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策，成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一，探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“Global Pulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展；2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软和阿里巴巴、百度等国内外公司正在积极抢占大数据技术市场。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业，已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代，基于数据判断、决策成为国家、企业和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境，并将对企业的传统决策方式产生巨大影响。 1、大数据对管理决策环境的影响 1.1 大数据下数据驱动的决策方式 目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。美国互联网数据中心指出，全球已有超过150亿台连接到互联网的移动设备，互联网上的数据每年增长50%，每两年便翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的，随着数据的急剧增长，大数据时代已经到来。大数据下的决策依赖于大量市场数据，如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程，进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出，大数据的“大”，并不是指数据本身绝对数量大，而是指处理数据所使用的模式“大”：尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据，同时使用数学方法对其进行分析和建模，挖掘出背后的关系，从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点。研究表明，越是以数据驱动的企业，其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集，数据是知识经济时代重要的生产要素，是经济运行中的根本性资源。数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。可以预期，未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据，数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。 1.2 大数据下决策方式应用现状 MIT沙龙主编与IBM商业价值协会通过对100个国家30多个行业的近3000名公司执行者、管理者和数据分析工作者进行调查，基于调查结果为公司提供了5条建议，其中提出对于每个机会，企业需要从问题而不是数据开始，所以应该先定义满足商务目标的问题，然后识别那些可以解答问题的数据。枟经济学家枠杂志2010年的一项调查显示，经营大数据已成为企业管理的热门话题，但大数据的应用目前还处于初级阶段。2013年3月IBM的大数据调研白皮书枟分析：大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机，63% 的受访者表示大数据和信息的分析使用为其组织创造了竞争优势，47% 的受访者称当前应
数据、模型与决策例题分析
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： 123456min 1008075859495Z x x x x x x =+++++ 6 1234561 6 12345616 12345616025304030404020352025405030..204050353010300(1,2,3,4,5,6)i i i i i i i x x x x x x x x x x x x x x s t x x x x x x x x i ===? +++++=??? ? +++++=?????+++++=????≥=?? ∑∑∑
第8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数，因此引入决策变量i x 表示第i 种原料数()1,2,3,4i =。 建立此问题的数学模型为： 1234min 0.80.40.60.4Z x x x x =+++ 12341234 1234123485204080250 35853565190..152560151601089840 x x x x x x x x s t x x x x x x x x +++≥??+++≥?? +++≥??+++≥?
第9题 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： 111221223132max 304565403542Z x x x x x x =+++++ 1112212231328060..300(1,2,3,1,2) ij x x x x s t x x x i j +≤? ?+≤? ? +≤??≥==? （1）线性规划模型 （2）使用sumproduct 函数
大数据时代的数据挖掘
大数据时代的数据挖掘 大数据是2012的时髦词汇，正受到越来越多人的关注和谈论。大数据之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在大数据后面超千亿美元的市场机会。 大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。以下内容供个人学习用，感兴趣的朋友可以看一下。 智库百科是这样描述数据挖掘的“数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。 数据挖掘的定义 技术上的定义及含义 数据挖掘（Data Mining ）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。 与数据挖掘相近的同义词有数据融合、人工智能、商务智能、模式识别、机器学习、知识发现、数据分析和决策支持等。 ----何为知识从广义上理解，数据、信息也是知识的表现形式，但是人们更把概念、规则、模式、规律和约束等看作知识。人们把数据看作是形成知识的源泉，好像从矿石中采矿或淘金一样。原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据；也可以是半结构化的，如文本、图形和图像数据；甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。发现的知识可以被用于信息管理，查询优化，决策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维护。因此，数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。 这里所说的知识发现，不是要求发现放之四海而皆准的真理，也不是要去发现崭新的自然科学定理和纯数学公式，更不是什么机器定理证明。实际上，所有发现的知识都是相对的，是有特定前提和约束条件，面向特定领域的，同时还要能够易于被用户理解。最好能用自然语言表达所发现的结果。n x _s u x i a n g n i n g
大数据的统计分析方法
统计分析方法有哪几种？下面天互数据将详细阐述，并介绍一些常用的统计分析软件。 一、指标对比分析法指标对比分析法 统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法,有比较才能鉴别。 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。 二、分组分析法指标对比分析法 分组分析法指标对比分析法对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法 时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。 动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。
数据分析与企业经营决策-量化经营I
数据分析与企业经营 很多数据金矿其实隐藏在公司的基础经营当中，如果您能把它们挖掘出来，就将在竞争中略胜一筹。 毋庸置疑，数据（情报）对于战争的重要性，几千年来早有体现。在《罗马人的故事》作者盐野七生与新日本钢铁集团总裁三村明夫的对谈中，盐野提出，从凯撒到拿破仑，出色的总司令总是能选贤任能，帮助自己完成收集情报工作，领袖们再依据这些情报窥见大局。同时，关于商业竞争，盐野认为，企业之间的对抗，最重要的是站在对手的立场上了解战局。为了实现这个目的所进行的情报搜集等都是战胜对手的重要条件。 企业决策由“经验决策”不断向“数据决策”的规范转变，不经分析就拍板的“拍脑门”决策所带来的危害已经被人们所广泛认识。在经历了一次次的失败与摸索中，一种新型的“数据决策”重新进入了人们的视野。 90年代初期，被称为百货商店之父的美国人约翰?沃纳梅克曾经这样说“我的广告费有一半浪费掉了，可我不知道是哪一半”。一个世纪前没有足够的数据去为约翰?沃纳梅克解决哪一半广告费被浪费掉的问题，因为那时搜集数据太困难，需要大量的时间和金钱等成本；而今随着技术的日益革新，跟踪和搜集数据成本大大减少，所以我们更有必要也有条件把握数据分析之道。 麦肯锡的研究分析表明，在私营部门，充分利用海量数据的零售商有可能将其经营利润提高60%以上。在欧洲发达经济体中，仅通过利用海量数据实现的运作效率提高，政府行政管理方面可以节省1000亿欧元（1400亿美元）以上的开支。 在全球500强企业中，90%以上的重要投资与经营决策都取决于充分的数据分析支持。在欧盟、美国、日本等发达地区，数据分析普遍被作为经营决策的前提要素，为社会经济的高速发展发挥了巨大贡献。 数据成为公司新的资产已逐渐成为现实，将大大促进劳动生产率的提高和资产收益率的增加。 也因此，市场已涌现出大量数据分析在商业中的运用例子，无不说明合理经营数据的重要性。 ●英国皇家莎士比亚公司（Royal Shakespeare Company，RSC）为了稳定原有客户、 寻找新的顾客群体，该公司对过去7年的售票数据进行全面分析。公司运用分析法 对顾客的姓名、住址、观看戏剧的类型、购票价位等数据进行研究后，制定出具体 的销售计划，从而将其斯特拉特福剧院的上座率提高了70%以上。 ●Facebook广告与微博、SNS等网络社区的用户相联系，通过先进的数据挖掘与分析 技术，为广告商提供更为精准定位的服务，该精准广告模式受到广大广告商的热捧，从市场调研机构eMarketer的数据看出，Facebook年营收额超过20亿美元，成为 美国最大的在线显示广告提供商。 ●Hitwise发布会上，亚太区负责人John举例说明，亚马逊30%的销售是来自其系统自 动的产品推荐，即通过客户分类，测试统计，行为建模，投放优化四步，运用客户 的行为数据带来竞争优势。 ●百思买正在更新其门店模式，具体做法是，将顾客调查、销售点数据和人口分析数 据结合起来，以确定在特定的区域中，哪些顾客群的需求已过多地满足，哪些尚未 满足，并据此相应地改变其门店模式。例如，在富裕男性白领集中的居住区附近， 商店会提供更高端的家庭影院设备、特别付款方式和即日送货到家服务。而在“足 球妈妈”（即经常接送孩子参加体育活动的妈妈）较集中的居住区附近的商店中， 其突出特点是较温和的色调，人性化的导购，以及面向孩子的科技活动区。调查显
数据模型与决策课程总结
学习总结 （期中论文） 我们所用的教材叫做《数据、模型与决策》，我记得老师第一天给我们上课就提到过一些基本的概念以及思想，例如“什么是管理”；“什么是模型”；“如何对实际问题简化”等等。在这其中我认为非常重要的有以下几点：首先，管理的最初根源是因为资源是有限的。如何将有限的资源进行合理配制、优化从而达到最大的效益是我们应该要去注意的问题。其次，数学问题是有最优解的，当我们给定了一个确定的数学问题我们能够得到一个确定的解，但当我们在研究一个给定的现实管理问题的时候，我们是很难去找到一个最优解的，甚至可以说，管理问题是没有最优解的。（这不同于我们平时所做的运筹学等问题，因为我们平时所做的问题都已经经过了很多的化简，已经把现实管理问题进行了抽象，与其说那些问题是一个管理问题不如说它们是数学问题）这是因为现实中的管理问题比较复杂，具有很强的不确定性，我们只能是抓住主要矛盾，暂且不考虑次要矛盾。（当然了，当我们已经解决了主要矛盾之后我们可以开始考虑次要矛盾，因为这个时候次要矛盾已经上升为主要矛盾了。）所以我们去寻找的是管理问题的满意解而不是最优解。这两点在后面的学习建模中得到了很好的验证。 我们之前的学习大多是倾向于解决一个数学问题而不是一个管理问题。这一门课之所以在大三才开设我认为有其道理，在没有掌握基本的数学基本知识之前，我们是不可能很好地解决管理问题的，因为我们解决一个管理问题是先将其转化为一个可以解决的数学问题。但是并不是说我们掌握了高数、运筹学等知识就能顾很好的解决管理问题，因为如何把现实存在复杂的管理问题转化成为我们可以解决的数学问题正是这门课的核心内容之一。 以企业的生产计划安排作为例子，总结一下应用现行规划建模的步骤： ●我们的问题是什么？（如何安排生产） 如何组合不同产品的生产、生产的种类。 ●我们能做什么？（不同产品的生产数量） 明确决策变量，也就是管理中可以人为设定的要素。
大数据对企业管理决策影响分析报告
大数据对企业管理决策的影响分析及其对策 摘要：大数据是物联网、云计算之后又一项重大技术变革，无论是学术界、企业界还是政府都受到其影响。大数据下的决策环境发生了巨大改变，影响了企业的数据管理和知识管理。同时大数据下丰富的数据和知识使得决策参与者的决策能力大大提高，决策参与者角色发生了改变，进而影响到企业的管理决策组织。大数据的出现也对企业管理决策技术提出了更高的要求。在此分析基础上，系统阐述大数据对企业管理决策的影响及其对策。 关键词：大数据；企业管理；管理决策；对策 Analysis of the impact of big data on enterprise management and decision making and Its Countermeasures Abstract:Big data is another major technological revolution after the Internet of things and cloud computing, both in academic, corporate and government affected by it. Great changes have taken place in big data under the decision-making environment, affecting the company's data management and knowledge management. At the same time under the big data rich data and knowledge greatly improve decision making participants decision-making ability, decision-making participant roles changed, thus affect the enterprise's management decision-making organization. Big data is also put forward higher requirements for the enterprise management and decision-making technology. On the basis of this analysis, elaborated the influence of enterprise management decision-making system and Countermeasures of big data. Key words:Big Data; Business Management; Management Decision; Countermeasure 一、引言 随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进人了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策,成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一,探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“GlobalPulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展;2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软
Excel统计分析与决策复习题
《Excel统计分析与决策》 一、单项选择题 1.若在工作簿Book2的当前工作表中，引用工作簿Book1中Sheet1中的A2单元格数据，正确的引用是【】。 A．[Book1.xls]!sheetA2 B．Sheet1A2 C．[Book1.xls] sheet1!A2 D．sheet1!A2 2.在Excel中，若在A2单元格中输入“=8^2”则显示结果为【】。A．16 B．64 C．=8^2 D．8^2 3.在Excel中，将B2单元格中的公式“=A1+A2-C1”复制到单元格C3后公式为【】。 A．=A1+A2-C6 B．=B2+B3-D2 C．=D1+D2-F6 D．=D1+D2+D6 4.在Excel中，用鼠标拖曳复制数据和移动数据在操作上【】。 A．有所不同，区别是：复制数据时，要按住“Ctrl”键 B．完全一样 C．有所不同，区别是：移动数据时，要按住“Ctrl”键 D．有所不同，区别是：复制数据时，要按住“Shift”键 5.在Excel中，当操作数发生变化时，公式的运算结果【】。 A．会发生改变 B．不会发生改变 C．与操作数没有关系 D．会显示出错信息 6.在Excel中，图表被选中后，插入菜单下的命令项【】。 A．发生了变化 B．没有变化 C．均不能使用 D．与图表操作无关 7.在Excel中，一般说来，一个工作表最好【】。 A．不包含数据清单 B．只包含一张数据清单 C．只包含两张数据清单 D．包含255张数据清单 8.在Excel的排序中，在排序列中有空白单元格的行会被【】。 A．放置在排序的数据清单最后 B．放置在排序的数据清单最前 C．不被排序 D．保持原始次序 9.在Excel中对某列排序时，则该列上有完全相同项的行将【】。A．保持原始次序 B．逆序排列 C．重新排序 D．排在最后 10.在Excel的升序排序中【】。 A．逻辑值FALSE在TRUE之前 B．逻辑值TRUE在FALSE之前 C．逻辑值TRUE和FALSE等值 D．逻辑值TRUE和FALSE保持原始次序 11.在Excel中，以下操作会在字段名的单元格内加上一个下拉按钮的命令是【】。 A．记录单 B．自动筛选 C．排序 D．分类汇总
数据模型与决策课程案例分析
数据模型与决策课程案例一生产战略 一、问题提出 好身体公司（BFI）在长岛自由港工厂生产健身练习器械。最近他们设计了两种针对家庭锻炼所广泛使用的举重机。两种机器都是用了BFI专利技术，这种技术提供给使用者除了机器本身运动功能之外的一些其他额外的运动功能。直到现在，这种功能也只有在很昂贵的、应用于理疗的举重机上才可以获得。 在最近的交易展销会上，举重机的现场演示引起了交易者浓厚的兴趣，实际上，BFI现在收到的订单数量已经超过了这个时期BFI的生产能力。管理部门决定开始这两种器械的生产。这两种器械分别被BFI 公司命名为BodyPlus100和BodyPlus200，由不同的原材料生产而成。 BodyPlus100由一个框架、一个压力装置、一个提升一下拉装置组成。生产一个框架需要4小时机器制造和焊接时间，2小时喷涂和完工时间；每个压力装置需要2小时机器制造和焊接时间，1小时喷涂和完工时间，每个提升一下拉装置需要2小时机器制造和焊接时间，2小时喷涂和完工时间。另外，每个BodyPlus100还需要2小时用来组装、测试和包装。每个框架的原材料成本是450美元，每个压力装置的成本是300美元，每个提升一下拉装置是250美元。包装成本大约是每单位50美元。 BodyPlus200包括一个框架、一个压力装置、一个提升一下拉装置和一个腿部拉伸装置。生产一个框架需要5小时机器制造和焊接时间，4小时喷涂和完工时间；生产一个压力装置需要3小时机器制造和焊接时间，2小时喷涂和完工时间；生产每个提升一下拉装置需要2小时机器制造和焊接时间，2小时喷涂和完工时间，另外，每个BodyPlus200还需要2小时用来组装、测试和包装。每个框架的原材料成本是650美元，每个压力装置的成本是400美元，每个提升一下拉装置是250美元，每个腿部拉伸装置的成本是200美元。包装成本大约是每单位75美元。 在下一个生产周期，管理部门估计有600小时机器和焊接时间，450小时喷涂和完工时间，140小时组装、测试和包装时间是可用的。现在的每小时劳动力成本是机器制造和焊接时间20美元，喷涂和完工时间15美元，组装、测试和包装12美元。虽然对于BFI来说由于新机器的独特功能可能还会获得一些价格的灵活性，但BodyPlus100的市场建议价格是2400美元，BodyPlus200是3500美元。授权的BFI销售商可以以市场价格的70%来购买产品。 BFI的总裁相信BodyPlus200 的独特功能可以帮助BFI 成为高端锻炼器械的领导者。所以，他认为BodyPlus200的数量至少会占到整个生产数量的25%。 】 管理报告 分析BFI的生产问题，为公司的总裁准备一份报告，告诉他们你的发现和建议。报告包括以下几个方面（不仅于此）： （1）BodyPlus100和BodyPlus200的建议生产数量是多少 （2）BodyPlus200的数量占生产数量至少25%的要求会怎样影响利润 （3）为了增加利润应扩展哪方面的努力 把你的线性规划模型和图形解作为你报告的附录部分。 二、问题分析与模型建立 根据案例对好身体公司（BFI）两种器械产品BodyPlus100和BodyPlus200的描述，用表
(完整word版)《大数据思维与决策》读后感
《大数据思维与决策》读后感 ——徐乾程学号652120100004 21世纪将是大数据的时代。 与《大数据预测》不同，《大数据思维与决策》并没有太多理论内容的介绍，作者主要通过大量例子说明近20年来大数据对传统行业、传统思维的冲击，从医学到教育领域到金融行业再到互联网，大数据思维的冲击都是史无前例的。其中给我印象比较深刻的主要有以下两点： 一、回归方程预测。从前人们的决策几乎全靠人为经验判断，作者在这个问题里举了“寻找棒球队员”的例子，传统的方式是经理人通过观看无数场球赛，观察球员的每一个细致动作，经理人根据经验判断该球员是否有潜力成为球星。该方式代价非常大且人为主观因素会影响决策正确率。大数据思维则是分析球员历史训练及比赛的记录数据，利用数理统计的回归方法分析数据，从而预测有潜力值球员。相对传统方式，大数据方法成本大大降低，且准确率更高。正如书中所说，数据比人客观，且现在大规模数据的获取更加容易，成本较低。 二、随机试验。作者提到的第二个很有用的方法是随机试验。基本思想是：随机抽取样本，控制单一变量，进行试验，分析试验数据检验哪个方式更加具有价值。这里采用的例子很多，其中一个就是某一个网站利用随机随机试验方法为网站开发者提供工具检测怎样的界面用户更加喜欢。文中列举“医生洗手对手术患者死亡影响”、“某一政策是否正确”等例子说明大数据下随机试验的利用。 但是，正如《大数据预测》里介绍的一样，大数据作为一种工具，必然存在两面性。大数据决策为我们提供很多快捷、准确的预测。但是，过分依赖数据则让我们在很多时候得出的结果相差很大。利用大数据进行决策，人为的经验还是不可或缺的，权值的设定，参数的调整，初值的设定等这些都是经验得来的，但是即使是这些经验，也不能太过依赖，因为数据在变化，世界在变化，以前正确的下一秒随时错误。总的来说，数据与人为经验相结合，互为促进。此外，随着科技发展，智能设备越来越普及，信息无处不在，数据无处不在。谷歌等都倡议数据共享，建立人人都可以利用的数据库。对于数据开发者、数据决策者而言的确是十分有利的。能够为客户创造价值,如机票预测是客户购买实惠机票很好的工具，这种情况客户也是乐意见到的。然而，一些恶意黑客当然也会因此入侵，获取用户数据，对人们生活带来很多干扰甚至是安全隐患。所以说，大数据下仍然很多问题，不过利益在驱动，还是会继续发展。大数据给人类社会的方方面面带来了巨大的变革，这是社会发展的潮流，不可逆转，我们只有顺应这种潮流，在思想上和技能上做好准备才能成为时代的弄潮儿。对于一家公司或一个国家，要从根本上改变思维和观念，尽早适应这种潮流。
大数据分析与处理方法解读
大数据分析与处理方法解读 【文章摘要】要知道，大数据已不再是数据大，最重要的现实就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。 越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此，大数据分析的方法理论有哪些呢？ 大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities（预测性分析能力） 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。 DataQualityandMasterDataManagement（数据质量和数据管理） 数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。 AnalyticVisualizations（可视化分析） 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。 SemanticEngines（语义引擎） 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。 DataMiningAlgorithms（数据挖掘算法） 可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。 假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。 大数据处理
福建省泉州市九年级数学下册《第28章数据分析与决策》小结与复习华东师大版.docx
福建省泉州市九年级数学下册《第28章数据分析与决策》小结与复习华东师大版 一、本章学习回顾 1.知识结构 2.学习要点 （1）通过本章学习，感受数据对决策的重要性. （2）在具体问题情景小了解数据的来源：一方而可以从媒体获取数据，但要对它进行全面的分析；另一方面也可以通过亲自调查的方法获取数据. （3）在具体问题情景中不断学习怎样设计问题、怎样选取调查对象和怎样分析数据等等，从而综合运用所学知识、技能对实际问题进行决策. 二、本章复习题 A组 1.如下表： 在陈老师这儿天每天答题个数组成的这组数据屮，众数和屮位数分别是（） A. 2, 54 B. 54, 54 C. 54, 53 D. 68, 54 2.学校为了了解学生的营养情况，在初三（1）班抽取了8位学生的血样进行血色素检测，以此来估计该年 级学生的血色素的平均水平，测得结果如下（单位：g）： 13.8, 12.5, 10.6, 11, 14.7, 12.4, 13.6, 12.2,则这8位学生的血色素的平均水平为_ __________________________ g. 3.渔民张大爷在水库屮养了1万条鲫鱼，经测算成活率为92%.为了估计鲫鱼的总产量，随意捕捞了10条 鲫鱼，称得它们的质量如下（单位：kg）： 0.4, 0.6, 0.4, 0.5, 0.3, 0.6, 0.8, 0.6, 0.5, 0.3,在这个问题中，样本容量是____________________________ ,众数是___________ kg,估计共有鲫鱼约_______________ k g. 4.某公司销售部有营销人员8名，销售部为了指定商品的月销售定额，统计了这8人某月的销售量如下： 则这8位营销人员该月平均销售量为多少件?
(决策管理)第章数据分析与决策最全版
（决策管理）第章数据分析 与决策
习题28.31. 1.在壹批圆柱形机器零件中抽出20件．测得直径如下（单位：mm）： 56.1，55.9，55.9，56.0，55.8，56.1，55.7，55.6，56.3，56.2， 56.2，55.7，56.3，56.1，56.2，56.2，55.9，55.8，56.0，56.0． 计算这些零件的平均直径．想壹想，有几种不同的算法？ 2.期末考试前，老师想了解壹下同学们的学习情况．于是进行了壹次测试，满 分10分．A、B俩班的成绩如图所示（例如：A班中成绩为6分的同学有6名，B班中成绩为6分的同学有2名）．你觉得从测验成绩中老师会得出哪些结论？ (第2题) 3.吴天明在大学毕业后同时收到俩家X公司的录用通知，俩家X公司分别位于 上海和北京，经过各方面的比较，小吴觉得俩家X公司实在难以取舍．于是他想，人口年轻化壹些的城市也许更适合他，于是他上网查得了下列的数据和图表．你能用学过的统计知识帮他决策吗？ 4.下表列出三种长途电话业务的收费办法，如果某人某日21∶45之前必须要拨 打壹个5分钟左右的内地长途电话，请为他推荐壹个最经济的服务；如果他要拨打的是壹个30分钟左右的内地长途电话，你仍推荐这种服务吗？为什么？ （市话收费标准为：首次3分钟0.20元，以后每增1分钟0.10元） 5.近年来，由于乱砍滥伐，我国长江、黄河流域植被遭到破坏，土地沙化严重， 洪涝灾害时有发生．某地区为积极响应和支持“保护母亲河”的倡议，建造了长100千米，宽0.5千米的防护林．有关部门为统计这壹防护林共约有多少棵树，从中选出10块防护林（每块长1千米，宽0.5千米）进行统计，每
(完整word版)数据模型与决策案例分析
数据模型与决策分析案例授课教师：熊伟 案例题目：操作员及临时工招聘/安排 考生姓名：朱凯亮 学号：
案例背景： 某外资公司在中国的惠州和廊坊有两家制造厂。每月的产品需求变化很大使某外资公司很难排定劳动力计划表。最近某外资公司开始雇用由人力资源中介公司提供的临时工。该公司专长于为亚特兰大地区的公司提供临时工。人力资源中介公司提供签署3种不同合同的临时工合同规定的雇用时间长短及费用各不相同。三种选择如下： 合同期越长费用越高。这是因为找到愿意长时间工作的临时工对人力资源中介公司更为困难。在下6个月中某外资公司计划需要的额外员工数如下 每个月某外资公司可根据需要雇用能签署每种合同的员工。例如若某外资公司1月份雇用了5名符合第二项选择的员工人力资源中介公司将为某外资公司提供5名员工均在1、2月份工作。在这种情况下某外资公司将支付5×4 80024 000RMB。由于进行中的某些合并谈判某外资公司不希望任何临时工的合同签到6月份以后。某外资公司有一个质量控制项目并需要每名临时工在受雇的同时接受培训。即使以前在某外资公司工作过该临时工也要接受培训。某外资公司估计每雇用一名临时工培训费用为875RMB。因此若一名临时工被雇用一个月某外资公司将支付875RMB的培训费但若该员工签了2个月或3个月，则不需要支付更多的培训费用。 需解决问题： 构造一个模型确定某外资公司每月应雇用的签署各种合同的员工数使达到计划目标的总花费最少。确定你的报告中包括并且分析了以下几项内容
1、一份计划表其中描述了某外资公司每月应雇签各种合同的临时工总数。 2、一份总结表其中描述了某外资公司应雇签各种合同的临时工数、与每种选择相关的合同费用以及相关培训费。给出合计数包括所雇用临时工总数、合同费用以及培训总费用。 3、若每个临时工的每月培训费降至700RMB雇用计划将受何影响请加以解释。讨论减少培训费用的方法。与基于875RMB培训费的雇用计划相比培训费将减少多少 4、假设某外资公司1月份雇用了10名全职员工以满足接下来6个月的部分劳工需求。如果该公司可支付全职员工每人每小时16.5RMB其中包括附加福利与雇用临时工相比这对总工资和培训费用有何影响估计全职员工和临时员工大约每月工作160小时。你对雇用额外的全职员工有何建议？ 问题分析 某外资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 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 决策变量为 Xij
大数据与统计学分析方法比较
大数据与统计学分析方法比较 基于理念分析和比较研究方法，对大数据的分析方法和传统统计学分析方法的关联性和差异进行了对比分析，从方法的基本思想、量化形式、数据来源、分析范式、分析方法、分析视角等角度揭示了两种社会科学分析方法存在的联系与差异。 随着信息技术的日益发展与普及，信息以及数据在社会经济发展过程中发挥的作用越来越重要。现如今，“大数据”时代已经来临，于是如何更有效地利用数据快速做出科学决策也已成为众多企业甚至是国家所共同关注的焦点问题。在数据处理和分析方法方面，《统计学》以及在其基础上发展而来的实证统计方法是当前的主流，这些方法可以帮助数据持有者从大量的数据中挖掘有价值的信息，并为其相关决策提供理论支撑和方法支持。然而，传统的实证统计方法在最新出现的大数据情境下，却呈现出了诸多缺陷，例如传统数据收集方法无法实现大规模(甚至是总体)数据的收集，传统统计方法和分析软件无法处理大规模数据，等等。于是，在将传统统计学方法应用于最新的大数据情境和问题之前，需要首先明确大数据所要求的处理方法与传统的统计学处理方法存在哪些关联和区别，然后才能够决定是否可以应用既有统计学理论和方法来处理某些大数据问题。 1大数据的界定
根据一位美国学者的研究，大数据可以被定义为：it means data that’s too big，too fast，or too hard for existing tools to process。也就是说，该学者认为：在关于大数据的所有定义中，他倾向于将之定义为那类“太大”、“太快”，或现存工具“太难”处理的数据。一般而言，大数据的特征可以概括为四个V：一是量大(Volume);二是流动性大(Velocity)，典型的如微博;三是种类多(Variety)，多样性，有结构化数据，也有半结构化和非结构化数据;四是价值大(Value)，这些大规模数据可以为持有企业或者组织创造出巨大的商业或社会价值。 Victor在其最新著作《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》中指出，大数据时代，思维方式要发生3个变革：第一，要分析与事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量数据样本;要总体，不要样本。第二，要乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性。第三，不再探求难以捉摸的因果关系，应该更加注重相关关系。这些变革反映出了大数据处理方式与传统统计学分析方法的很多关联以及主要不同。因此，下面我们分别针对两者的联系和区别进行讨论。 2大数据与统计学分析方法的联系 从18世纪中叶至今，统计学已经经历了两百多年的发展历程，不论是基础理论还是社会应用都极其坚实而丰富。大数据作为一种新兴的事物规律认知和挖掘思维，也将会对人类的价值体系、知识体系
第章数据分析与决策
第章数据分析与决策 Company number：【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】
习题. 1.在一批圆柱形机器零件中抽出20件．测得直径如下（单位：mm）： ，，，，，，，，，， ，，，，，，，，，． 计算这些零件的平均直径．想一想，有几种不同的算法 2.期末考试前，老师想了解一下同学们的学习情况．于是进行了一次测试，满分10 分．A、B两班的成绩如图所示（例如：A班中成绩为6分的同学有6名，B班中成绩为6分的同学有2名）．你觉得从测验成绩中老师会得出哪些结论 (第2题) 3.吴天明在大学毕业后同时收到两家公司的录用通知，两家公司分别位于上海和北 京，经过各方面的比较，小吴觉得两家公司实在难以取舍．于是他想，人口年轻化一些的城市也许更适合他，于是他上网查得了下列的数据和图表．你能用学过的统计知识帮他决策吗 4.下表列出三种长途电话业务的收费办法，如果某人某日21∶45之前必须要拨打一个 5分钟左右的内地长途电话，请为他推荐一个最经济的服务；如果他要拨打的是一个30分钟左右的内地长途电话，你还推荐这种服务吗为什么 （市话收费标准为：首次3分钟元，以后每增1分钟元） 5.近年来，由于乱砍滥伐，我国长江、黄河流域植被遭到破坏，土地沙化严重，洪涝 灾害时有发生．某地区为积极响应和支持“保护母亲河”的倡议，建造了长100千米，宽千米的防护林．有关部门为统计这一防护林共约有多少棵树，从中选出10块防护林（每块长1千米，宽千米）进行统计，每块的树木数量如下（单位：棵）： 65 100，63 200，64 600，64 700，67 300，
数据,模型与决策案例分析
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