数据模型与决策课程案例分析
数据模型与决策决策分析教案
决策分析的步骤
02 确定问题、收集数据、建立模型、分析结果、制定决
策。
决策分析的分类
03
定量决策分析、定性决策分析、结构化决策分析、非
结构化决策分析。
决策分析的常用方法
概率决策分析
基于概率和期望值进行决策的方 法，包括期望值法、概率排序法 等。
多目标决策分析
处理多个相互冲突的目标的决策 问题，常用的方法有层次分析法 、多属性效用函数等。
，提高销售业绩。
案例二：基于数据模型的金融风险评估
总结词：通过数据模型识别和评估潜在 的金融风险
根据模型结果制定风险管理策略，如资 产配置、止损点设置等，以降低潜在损 失。
利用数据模型分析市场波动、相关性等 风险因素。
详细描述
收集各类金融数据，包括股票价格、债 券收益率、汇率等。
案例三：基于数据模型的企业战略规划
练习1
练习2
利用SPSS软件，对给定的市场调查数据进行分析 ，建立分类数据模型，预测目标市场的客户群体。
利用Excel或其他数据分析工具，对给定的 销售数据建立数据模型，并基于该模型进行 销售预测。
练习3
利用Python编程语言，对给定的股票价格 数据建立时间序列模型，预测股票价格的走 势。
思考题
思考题1
在决策分析中，如何选择合适的数据模型？ 需要考虑哪些因素？
思考题2
数据模型在决策分析中的作用是什么？如何 评估数据模型的有效性？
思考题3
如何将数据模型与实际业务场景相结合，提 高决策的准确性和效率？
思考题4
在决策分析中，如何处理不确定性因素？如 何利用数据模型进行风险评估？
THANKS
感谢观看
物理数据模型
MBA《数据、模拟与决策》案例报告
《数据、模型与决策》案例一《火花塞铁壳的质量抽样检验》第２小组案例分析报告组员：陈迪学号：17920091150628组员：高霄霞学号：17920091150668组员：陆彬彬学号：17920091150764组员：罗志锐学号：17920091150767组员：王晋军学号：17920091150811组员：许冰学号：17920091150856案例《火花塞铁壳的质量抽样检验》第２小组案例分析报告摘要：产品质量检验是生产过程中的一个重要阶段，实际生产中，检查每批产品中的不合格品的件数，一般用计件抽样检验方案。
计件抽样检验的方法包括：百分比抽样检验方案和标准型一次抽样方案等，本文通过火花塞铁壳的质量抽样检验，对以上两种抽样检验方案的合理性进行了理论分析。
关键字：抽样检验百分比抽样法标准型一次性抽样法 OC曲线Abstract：Quality inspection is a very important step in production process. In actual process, we use sample inspection methods by counting to inspect every batch for the reject products. Sample inspection plans include percentage sampling inspection and standard sampling inspection. This thesis takes ‘the spark plug case’ as an example to analyze the rationality of the two Sample inspection plans.Key words: Sample inspection plans, percentage sampling inspection, standard sampling inspection, OC curve一问题的提出企业生产出的产品是否符合规定要求，要通过检验来判定。
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
数据,模型与决策案例分析XXX位于马萨诸塞州坎布里奇市的Kendall广场，成立于1962年，是当地一家XXX。
随着时间的推移，公司逐渐缩减了蟹的业务，扩大了虾的经营范围，包括向美国东北部的餐馆、华盛顿特区的顾客、缅因州Presque岛的夜间送货等。
到1995年，XXX的年销售额达到2200万美元，雇员数超过100人。
XXX的成功在于为广大顾客服务，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。
XXX认为，保持为顾客服务的出色声誉应是最优先考虑的事。
在XXX，夜间货运是最重要的部门。
夜间货运主管XXX是XXX的学生时在XXX工作过，毕业后成为了公司员工。
他非常重视自己的工作，希望能得到进一步提升。
当时，一场暴风雪即将来袭，XXX广场的许多人都在关注着天气预报，因为波士顿的XXX可能会关闭，许多商业运输也只得焦急地等待未来的天气信息。
历史上，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。
龙虾是一道极受欢迎的菜肴，因为它既美味又引人注目。
人们通常会在特殊的场合庆祝时吃龙虾，因为它被认为是幸运的和值得兴奋的。
此外，龙虾的烹调也非常简单，只需要将活的龙虾放入沸水中煮15分钟即可食用。
龙虾是一种易腐烂的食物，因此必须在活着的状态下进行烧煮。
死虾或未煮透的龙虾会很快变质。
为了保持其新鲜度，运输成本必然增加。
为了保持龙虾的鲜活，它们通常会被包装在无毒的冰冻胶状材料中，然后放入特制的插有绝缘泡沫塑料的瓦楞箱中。
在这种箱子中，龙虾可以存活24至48小时。
通常需要在夜间使用空运或货运汽车进行运输，以确保活龙虾能够及时送到收货人手中。
XXX的夜间运输部门每个工作日都会接受顾客下单的电话订单，直到下午2:30.然后，他们会快速将龙虾装入特制的运输箱中，并贴上标签以便发运。
最繁忙的一天，他们需要发运多达3000只龙虾。
下午5:30，来自XXX的卡车会将整箱的龙虾送往Logan机场的空运部门。
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
《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。
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作8x1+10x2=600直线，令x1=0，则x2=60；令x2=0，则x1=75
同理，作5x1+8x2=450，2x1+2x2=140两直线
得图形如下：
图
由图可知，阴影部分即为可行域范围，
且当x1=150/7，y=300/0/7，y=300/7
零件
产品
原材料成本（美元）
BodyPlus100
BodyPlus200
BodyPlus100
BodyPlus200
框架
4 2
5 4
450
650
压力装置
2 1
3 2
300
400
提升/下拉
2 2
2 2
250
250
组装
2
2
腿拉
200
包装
50
75
总共用时(h)
8 5
10 8
总成本(美元)
1050
1575
机器/焊接(h）
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？
根据问题（2）的约束条件，即在问题（1）的基础上增加x1-3x2≤0这一项约束条件。
因此，我们在图的基础上增加x1-3x2 =0直线，
令x1=0，则x2=0；令x1=90，则x2=30
得到图形如下：
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。
=2141x1+3156x2
约束条件：8x1+10x2≤600
5x1+8x2≤450
2x1+2x2≤140
x1 -3x2≤0
x1，x2≥0
3、模型求解与结果解释
根据已经建立的模型，运用图解法对该问题进行求解。建立直角坐标系，用横轴代表x1，纵轴代表x2。
（1）BodyPlus100和BodyPlus200的建议生产数量是多少？
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。
=2141x1+3156x2
约束条件：8x1+10x2≤600
5x1+8x2≤450
2x1+2x2≤140
x1，x2≥0
（2）BodyPlus200的数量占生产数量至少25%的要求会怎样影响利润？
设BodyPlus100的建议生产数量是x1，BodyPlus200的建议生产数量是x2,总利润是Z，则目标函数：maxz=2400x1+3500x2—20(8x1+10x2)—15(5x1+8x2)—12(2x1+2x2)
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。
600
劳动成本
(美元/h)
20
喷涂/完工(h)
450
15
组、测、包(h)
140
12
售价(美元)
2400
3500
表
（1）BodyPlus100和BodyPlus200的建议生产数量是多少？
设BodyPlus100的建议生产数量是x1，BodyPlus200的建议生产数量是x2,总利润是Z，则目标函数：maxz=2400x1+3500x2—20(8x1+10x2)—15(5x1+8x2)—12(2x1+2x2)
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。
综上所述，建议生产BodyPlus100产品21台，生产BodyPlus200产品43台。
该生产建议下各项约束条件情况如下：
约束条件
耗费时间
可用时间
机器/焊接(h）
598
≤
600
喷涂/完工(h)
449
≤
450
组、测、包(h)
128
≤
140
表
（2）BodyPlus200的数量占生产数量至少25%的要求会怎样影响利润？
（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，用表格形式列举出该两种产品的各项基本信息，表格如下：