《数据模型与决策》案例分析报告-劳动力安排
数据模型与决策案例分析报告
数据模型与决策分析案例授课教师：**案例题目：操作员与临时工招聘/安排考生某某：朱凯亮学号：案例背景：某外资公司在中国的某某和某某有两家制造厂。
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与费用各不一样。
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。
例如假如某外资公司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。
由于进展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承受培训。
即使以前在某外资公司工作过该临时工也要承受培训。
某外资公司估计每雇用一名临时工培训费用为875RMB。
因此假如一名临时工被雇用一个月某外资公司将支付875RMB的培训费但假如该员工签了2个月或3个月，如此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与相关培训费。
给出合计数包括所雇用临时工总数、合同费用以与培训总费用。
3、假如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个月的局部劳工需求。
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。
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-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。
数据模型在劳动力安排决策中的关键作用
数据模型在劳动力安排决策中的关键作用数据模型可以帮助企业精确预测劳动力需求。
通过对历史劳动力数据、业务量、季节性因素等多方面信息的分析，数据模型能够预测出未来一段时间内的劳动力需求量。
这使得企业在招聘、调休等方面有了明确的依据，避免了因劳动力不足或过剩而导致的运营问题。
数据模型有助于优化劳动力结构。
通过对员工技能、经验、离职率等数据的分析，企业可以更好地了解现有劳动力的状况，并根据业务需求调整人员结构。
例如，在业务高峰期增加临时员工，或在关键岗位增加具备相关技能的员工。
这样既提高了劳动力的整体素质，又满足了企业业务的多样化需求。
数据模型还可以帮助企业实现劳动力成本控制。
通过对劳动力成本数据的分析，企业可以发现成本过高的问题，并采取相应措施。
例如，通过优化人员配置、提高工作效率等方法降低劳动力成本。
同时，数据模型还可以为企业提供各种劳动力成本预测方案，以便企业在不影响运营的前提下，实现成本的最优化。
在劳动力安排决策中，数据模型还可以提高员工满意度。
通过对员工工作满意度数据的收集和分析，企业可以发现影响员工满意度的关键因素，并采取针对性的措施。
例如，通过调整工作班次、提高薪酬待遇等方式，提高员工的工作满意度。
这有助于降低员工流失率，提高企业的稳定性。
数据模型在风险防范方面也具有重要作用。
通过对劳动力市场动态、政策法规等方面的数据监测，企业可以及时发现潜在的风险，并采取应对措施。
例如，在政策法规发生变化时，及时调整劳动力安排，以避免企业运营受到影响。
数据模型在劳动力安排决策中具有举足轻重的作用。
它可以帮助企业精确预测劳动力需求、优化劳动力结构、控制劳动力成本、提高员工满意度以及防范风险。
借助数据模型，企业可以实现更加科学、合理的劳动力安排，从而提高运营效率，实现可持续发展。
数据模型可以帮助企业精确预测劳动力需求。
通过对历史劳动力数据、业务量、季节性因素等多方面信息的分析，数据模型能够预测出未来一段时间内的劳动力需求量。
清华大学《数据模型与决策》DMD(孙静) - 课程精髓及案例分析流程
DMD课程精髓：1、从管理者的角度去分析问题，不要陷入数据处理中；2、数据分析需要和经验相匹配，数据为管理和决策提供服务。
3、东西方的差距从15世纪开始拉大：1)西方：开始使用阿拉伯数字；（理性－科学性）2)东方：仍然采用文字这种不精确的描述；（人性－灵活性）4、5大知识点：1)Decision Analysis（决策分析）➢决策树—回溯的方法使“复杂问题简单化”、提炼问题➢who、where、when、why、what、how2)Sampling（抽样）➢从个体抽样共性、得出普遍规律的方法论。
（自然科学中的哲学）➢“断章取义”导致统计学可以变化出完全不同的结果。
➢理论的结果是基于“随机”的抽样。
➢精确与粗燥的哲学：更加粗燥的t分布，得出的结果可能是更加精确的预测结果。
➢实际的生活中，人们往往对μ有预期，却对σ没有预期，导致了很多问题。
3)Simulaiton（仿真）➢减轻抽样需要投入的时间和经历，结果依赖于“可以信赖的假设”4)Regression（回归）➢回归反映的是量变因素，对于质变必须从管理上解释。
5)Optimization（优化）➢模型的准确性只对自变量范围内有意义。
DMD案例流程（供参考）：一、案例背景：5W+1Hwhowhenwherewhat （要干什么）why （待分析的原始数据或者解决途径）how （怎样做，D.T）P25-规范的决策树key point：（---总体框架）➢有用的信息和数据（why）；➢提炼问题（what:Unkown information and question）；二、初步分析：根据决策树建模，即通常是分析框架、一个公式，或者一个目标key point：（清晰分析思路―注意不要陷在数据里，有些可能无解，但要写明原因。
）➢决策思路（D.T）说明是否做敏感性分析，是否另行设计决策树找出其他的解决办法，或从其他角度重新看这个问题－把复杂的问题分解成若干问题，简化问题；➢列出具体的分析思路和步骤；➢在思路基础上，找出相关需要的变量、函数和相互间的关系；例子：（最后一个书商案例）决策变量：P书Q页数Q印刷Q销售目标函数：∏＝销售收入－总成本＝P书×Q销售－f总成本（Q页数，Q印刷）约束：1 毛利率＝1－直接成本/销售收入＝1－g直接成本（Q页数，Q印刷）/（P书×Q印刷）>= 40%2 25<= P书<=353 Q销售<= Q印刷4 所有变量>＝0P书―――需优化求解Q页数―――已知条件Q印刷―――需回归或仿真Q销售―――需回归或仿真f总成本（Q页数，Q印刷）―――需回归g直接成本（Q页数，Q印刷）―――需回归三、数据处理：key point：（根据初步分析思路，进行数据处理，找出可以符合管理者角度意愿的证据。
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。
《数据模型与决策》案例分析报告劳动力安排
《数据模型与决策》案例分析报告劳动力安排在当今竞争激烈的商业环境中，企业的成功往往取决于其能否有效地管理和分配资源，而劳动力作为企业最重要的资源之一，其合理安排对于提高生产效率、降低成本和满足市场需求具有至关重要的意义。
本案例分析将聚焦于一家制造企业，通过运用数据模型和决策方法，探讨如何优化劳动力安排以实现企业的目标。
一、案例背景我们所研究的企业是一家生产电子产品的制造商，其产品种类繁多，生产流程复杂。
该企业面临着订单波动大、交货期紧以及劳动力成本不断上升等挑战。
为了应对这些问题，企业管理层决定借助数据模型和决策方法来优化劳动力安排，以提高生产效率和满足客户需求。
二、问题分析1、订单不确定性企业的订单数量和交付时间存在较大的不确定性，这导致劳动力需求难以准确预测。
有时订单突然增加，而劳动力不足，导致无法按时交付；有时订单减少，劳动力闲置，增加了成本。
2、技能差异企业的生产线上不同岗位需要不同的技能水平，而员工的技能水平存在差异。
如果劳动力安排不合理，可能会导致某些岗位技能不匹配，影响生产效率和产品质量。
3、工作时间限制由于法律法规和员工福利的要求，企业对员工的工作时间有严格的限制。
如何在有限的工作时间内合理安排劳动力，以完成生产任务，是一个需要解决的问题。
三、数据收集与处理为了解决上述问题，我们首先收集了企业过去一年的订单数据、生产工艺数据、员工技能数据以及工作时间数据等。
然后，对这些数据进行了清洗和预处理，以确保数据的准确性和可用性。
1、订单数据包括订单数量、订单金额、订单交付时间等。
通过对订单数据的分析，我们可以了解企业的生产需求趋势，以及不同时间段的订单波动情况。
2、生产工艺数据详细描述了每个产品的生产流程、所需的工序以及每个工序的标准工时。
这有助于我们计算生产每个订单所需的劳动力数量。
3、员工技能数据记录了员工的姓名、所在岗位、技能水平等信息。
通过对员工技能数据的分析，我们可以了解企业内部的人力资源状况，以及不同岗位的技能需求。
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2） Xi1=X11+X21+X31+X41+X51+X61 Xj2 = X12+X22+X32+X42+X52 Xj3=X13+X23+X33+X43
h
8
分析过程
当培训费用为$875/人时运算结果如下：
雇用人数分配表
项目 月份
雇用一个月 雇用二个月 雇用三个月 总雇用人
人数
人数
人数
数
1月份
0
2
戴维斯公司不希望任何临时工的合同签到6月份以后。
戴维斯公司有一个质量控制项目，并需要每名临时工在受雇的同时接受培训。即使以前在戴维 斯公司工作过，该临时工也要接受培训。戴维斯公司估计每雇用一名临时工，培训费用为 875美元。因此，若一名临时工被雇用一个月，戴维斯公司将支付875美元的培训费，但若 该员工签了2个月或3个月，则不需要支付更多的培训费用。
3、若每个临时工的每月培训费降至700美元，雇用计划将受何影响？请加以解释。讨 论减少培训费用的方法。与基于875美元培训费的雇用计划相比，培训费将减少多 少？
4、假设戴维斯公司1月份雇用了10名全职员工，以满足接下来6个月的部分劳工需求。 如果该公司可支付全职员工每人每小时16.5美元，其中包括附加福利，与雇用临 时工相比，这对总工资和培训费用有何影响？估计全职员工和临时员工大约每月工 作160小时。你对雇用额外的全职员工有何建议？
h
4
案例背景
管理报告
构造一个模型，确定戴维斯公司每月应雇用的签署各种合同的员工数，使达到计划 目标的总花费最少。确定你的报告中包括并且分析了以下几项内容：
1、一份计划表，其中描述了戴维斯公司每月应雇签各种合同的临时工总数。
2、一份总结表，其中描述了戴维斯公司应雇签各种合同的临时工数、与每种选择相关 的合同费用以及相关培训费。给出合计数，包括所雇用临时工总数、合同费用以及 培训总费用。
月份 1月 2月 3月 4月 5月 6月
所需员 工数
10
23 19 26 20 14
每个月戴维斯公司可根据需要雇用能签署每种合同的员工。例如，若戴维斯公司1月份雇用了5
名符合第二项选择的员工，劳工无限公司将为戴维斯公司提供5名员工，均在1、2月份工作。
在这种情况下，戴维斯公司将支付5×4 800=24 000（美元）。由于进行中的某些合并谈判，
劳工无限公司提供签署3种不同合同的临时工，合同规定的雇用时间长短及
费用各不相同。三种选择如下：
选择
雇用时间
1
1个月
2
2个月
3
3个月
费用（美元） 2 000 4 800 7 500
合同期越长，费用越高。这是因为找到愿意长时间工作的临时工对劳工无限公 司更为困难。
h3案例背景 Nhomakorabea在下6个月中，戴维斯公司计划需要的额外员工数如下：
较高的情况下，多雇用全职员工可减少总费用；在培训费用较低的情
况下，就尽量少雇用全职员工。例如：当培训费用减少至$ 700时，
若雇用10名全职工，总费用将增加$ 5000。
h
15
计划表
雇签期限
月份 1月份 2月份 3月份 4月份 5月份 6月份 总计
报表
计划表
雇用一个月
雇用二个月
0
2
7
0
0
0
0
1
0
14
14
合计
112
0
h
0
112
11
分析过程
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
h
12
分析过程
总结：
1、总费用为$302400,比培训费用为$875/人， $减少11125
雇用一个月人数为7人，雇用二个月的人数为3人，雇
用三个月人数为33人。
h
10
分析过程
当培训降低至700$/人时运算结果如下：
雇用人数分配表
项目 月份
雇用一个月 雇用二个月 雇用三个月 总雇用人
人数
人数
人数
数
1月份
10
0
0
10
2月份
23
0
0
23
3月份
19
0
0
19
4月份
26
0
0
26
5月份
20
0
20
6月份
8
10
2月份
7
0
6
13
3月份
0
0
5
5
4月份
0
1
14
15
5月份
0
0
0
6月份
0
0
合计
7
3h
33
43
9
分析过程
费用统计表
项目
1个月工资/ 人
2个月工资/ 人
3个月工资/ 人
培训费用
费用
2000
4800
7500
875
人数
7
3
33
43
合计
14000
14400 247500 37625
总费用 313525
结论：总费用Ymin= $ 313525
人
人
人
资
/人
费用 人数
合计
2000 7
14000
4800 3
14400
7500 13
97500
15840
10 15840
0
875 33
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
劳动力安排
——数学模型与决策分析案例报告
h
1
分析报告内容
➢案例背景 ➢基本思路 ➢分析过程 ➢报表 ➢Excel运算过程
h
2
案例背景
戴维斯仪器公司在佐治亚州的亚特兰大有两家制造厂。每月的产品需求变化很
大，使戴维斯公司很难排定劳动力计划表。最近，戴维斯公司开始雇用由劳
工无限公司提供的临时工。该公司专长于为亚特兰大地区的公司提供临时工。
h
5
基本思路
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
h
6
分析过程
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
h
13
分析过程
若雇用10名全职员工，工资及培训费用运算结果如下：
项目
月份 1月份 2月份 3月份 4月份 5月份 6月份 合计
雇用人数分配表
雇用一个月 雇用二个月 雇用三个月
人数
人数
人数
0
0
0
4
0
9
0
0
0
0
3
4
3
0
0
7
3h
13
全职员 工人 数
10
总人数 33 14
分析过程
费用统计表
项目
1个月工资/ 2个月工资/ 3个月工资/ 全职工 培训费用
2、雇用的工种由原来雇用三个月工期临时工为主变为全部雇用 一个月工期临时工。因为当培训费用降低时，雇用两个或三个月所 增加的工资比培训费还多，故改为雇用一个月的临时工费用较低。
3、减少培训费用的方法有：
•将工作细分，每个员工培训的内容也按具体工作需求进行， 无需全面培训；
•雇用已具备所需工作技能的员工，从而减少培训项目
决策变量为： Xij
Xij:表示i月份雇用j个月临时工数， 例如：X12表示一月份雇用两个月临时工数目
h
7
分析过程
约束条件
1） X11+X12+X13=10 X12+X13+X21+X22+X23=23 X13+X22+X23+X31+X32+X33=19 X23+X32+X33+X41+X42+X43=26 X33+X42+X43+X51+X52=20 X43+X52+X61=14 3) Xij≧0且为整数
0
0
7
3
h
雇用三个月
8 6 5 14
33
16
报表
总结表
项目 临时工数 合同费用
总结表
1个月
2个月
7
3
14000 14400
3个月
合计
33
43
247500 275900
培训费用
6125
2625
28875 37625
总费用
313525
h
17
Excel运算过程
h
18
Thank you!
h
19