数据模型与决策案例 排班问题
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。
数据模型与决策案例-排班问题
排班问题————数据模型与决策案例一、背景描述在21世纪的全球就业环境下，自由职业工作者已成为社会人力资源的不可忽略的一部分。
他们具有较灵活的工作时间和较为工作成本。
在某个行业或某个领域，雇用自由职业工作者的成本更低。
尤其是在电子商务日益流行的今天，使得很多人能够只是用一台电脑就可以在网上进行办公，省去了很多不必要的时间成本及交通成本。
尤其是在一些特殊的工作时间安排上，自由工作者工作的随意性和临时性更适应当今社会的快速发展。
二、问题描述这是一个如何高效使用人力资源的问题。
某公司新建了一个客户中心，雇用了多名线上客服人员，他们每天工作3节，每节3小时，每节开始时间为0点、3点钟、6点钟，9点、12点、15点、18点、21点，为方便上客服人员上下班，管理层安排每位上客服人员每天连续工作3节，根据调查，对于不同的时间，由于业务量不同，需要的话务员的人数也不相同，公司付的薪水也不相同，有关数据见下表。
那如何安排话务员才能保证服务人数，又使总成本最低呢？三、问题分析这个问题实际上是一个成本效益平衡问题。
公司在向客户提供满意服务水平的同时要控制成本，因此必须寻找成本与效益的平衡。
由于每节工作时间为３小时，一天被分为８班，每人连续工作３节，为建立数学模型，对应于一般成本效益平衡问题，我们首先必须明确包含的活动数目，活动一个单位是对应于分派一个话务员到该班次，效益的水平对应于时段。
收益水平就是该时段里上下班的话务员数目，各活动的单位效益贡献就是在该时间内增加的在岗位话务员数目。
成本效益平衡问题参数表如下表：决策变量ｘｉ表示分派到第ｉ班的话务员人数（ｉ＝１，２，３，４，５，６，７，８），约束条件为：０－３时间段：ｘ１＋ｘ７＋ｘ８≥８（最低可接受水平）３－６时间段：ｘ１＋ｘ２＋ｘ８≥６６－９时间段：ｘ１＋ｘ２＋ｘ３≥１５９－１２时间段：ｘ２＋ｘ３＋ｘ４≥２０１２－１５时间段：ｘ３＋ｘ４＋ｘ５≥２５１５－１８时间段：ｘ４＋ｘ５＋ｘ６≥２３１８－２１时间段：ｘ５＋ｘ６＋ｘ７≥１８２１－０时间段：ｘ６＋ｘ７＋ｘ８≥１０非负约束：ｘｉ≥０ｉ＝１，２，３，４，５，６，７，８目标函数为最小化成本：Ｚ＝８４ｘ１＋８０ｘ２＋７０ｘ３＋６２ｘ４＋６２ｘ５＋６６ｘ６＋７２ｘ７＋８０四、问题求解如下表所示，将可变单元格列留空，令总费用最小作为目标单元格，令缺少人数为可变单元格减去最低需求人数的值，约束缺少人数大于等于0.求解后系统自动将可变单元格进行填充（上表已经是填充后的结果）。
数据模型和决策习题和案例讨论题
习题和案例讨论题第二章数据的整理和描述1．某镇50个企业的固定资产原值（单位：万元）数据如下表：48 67 89 120 125 156 168 176 189 192205 233 246 248 267 285 290 298 312 320325 329 339 340 367 386 392 395 398 414450 465 470 485 492 515 562 580 599 620659 694 760 785 793 795 856 880 980 1538⑴对该镇的企业按固定资产规模进行分组统计（以100为组距作等距分组，最后一组为>1000），用Excel制作频数分布表；⑵按频数分布表绘制该镇企业固定资产规模分布的直方图，说明其分布特征。
2.根据习题1的分组频数数据，计算该镇企业固定资产原值的平均值、中位数、众数。
3.用Excel计算第二章习题1中企业固定资产未分组数据的均值、总体方差、总体标准差、偏度系数等统计指标。
5.某地区私营企业注册资金分组资料如下，求该地区私营企业注册资金的平均数、中位数和众数。
本章习题答案2. x=412，M e=363.64，M0=337.5，S=241.57，SK=0.3083.x=433.94，σ2=77558.02，σ=278.49，偏度系数=1.4714. x=123.6，M e=119.64，M0=115.22第三章时间数列分析1.某企业一季度职工人数变动情况如下，求该企业第一季度的平均职工人数。
2. 某商店第一季度商品销售和月末库存情况如下，求：(1)该商店第一季度各月的商品流转次数；(2)该商店第一季度的月平均商品流转次数；其中：商品流转次数= 商品销售额/同期平均商品库存额3. 某企业部分资料如下：(1)求上半年月平均销售产值和平均职工人数； (2)求上半年月平均全员劳动生产率 (3)求上半年的全员劳动生产率。
其中：平均职工人数产值劳动生产率4.用Excel 求解该地区1998～2003年薪增绿地面的年平均增长速度。
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。
数据模型决策 mba 案例
数据模型决策 mba 案例
以下是一些涉及数据模型决策的MBA案例：
1. 北方化工厂月生产计划安排：该案例涉及到如何根据历史数据和市场趋势制定合理的月度生产计划，以最大化产能利用率，减少库存，提高经济效益。
这需要运用统计分析和预测模型来预测市场需求和生产成本，从而做出最优决策。
2. 石华建设监理公司监理工程师配置问题：该案例关注如何合理配置监理工程师，以确保工程项目进度和质量的同时，降低人力成本。
这需要运用数据分析模型来预测工程进度和人力需求，以便做出最佳的人员调度决策。
3. 北方印染公司应如何合理使用技术培训费：该案例探讨如何将有限的技术培训费用用于提高员工技能和素质，从而提高生产效率和产品质量。
这需要运用数据分析工具来分析员工技能需求和培训投资回报率，以便做出明智的投资决策。
4. 光明制造厂经营报告书：该案例涉及到如何通过财务数据和经营报告来评估企业的经营状况和未来发展趋势。
这需要运用财务分析模型和预测模型来评估企业的盈利能力、偿债能力和发展潜力，以便做出合理的战略规划和管理决策。
除了上述案例，MBA课程中还可能包含其他类似的案例，涉及不同行业的不同数据模型决策问题。
通过分析这些案例，学生可以了解实际商业环境中数据模型决策的重要性和应用价值，并学习如何运用数据分析工具和模型来解决复杂的商业问题。
数学建模——班车的合理安排
承诺书我们仔细阅读了大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们授权河大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： C参赛队员(打印并签名) ：序号姓名（打印）所在学院（打印）签名（手签）1 郭廷桢物理与机电工程学院2 魏晓明物理与机电工程学院3 岳春烈物理与机电工程学院指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：日期： 2015 年 5 月 24 日评阅编号（由竞赛组委会评阅前进行编号）：评阅专用页评阅编号（由竞赛组委会评阅前进行编号）：评阅记录（供竞赛组委会评阅时使用）：评阅人评分备注评阅结果：获奖等级：班车的合理安排摘要：本文针对班车的合理安排,关于发车时间、线路、每条路线的运行时间、班次和各个车辆的耗油成本的问题建立相应的数学模型，在问题解决过程中采用了穷举算法和递归算法。
分析、建立模型、求解过程中，利用MATLAB对数据进行分析、处理，并用C语言实现某些算法，得出相应的结论。
问题1 通过分析题中所给的数据，对线路1每天乘坐人数建立单因素方差分析模型，假设临界值为0.05，在MATLAB中用函数P=anoval(X)来计算概率值，得出P>>0.05，故认为问题1结果不存在显著的差异。
问题2 根据题中所给数据，通过研究分析，建立派车最优化组合模型，再增加耗油成本变量，建立单目标最优化模型，再通过C语言运用穷举法求出最优解，得出每日最低耗油成本同时确定了班车的安排方式，其安排方式见表5.6所示。
数据和模型解决工作中的问题的案例
数据和模型解决工作中的问题的案例在工作中，数据和模型的应用解决了许多种类的问题。
以下是一些使用数据和模型解决工作中问题的案例。
1.银行信用风险评估银行在贷款过程中，需要评估客户的信用风险。
使用历史数据和机器学习算法，可以构建信用评分模型，预测客户的还款能力和信用风险等级。
模型能够根据客户的个人信息、贷款记录和还款记录等数据，预测其未来的还款情况，帮助银行决策是否给予贷款，以及贷款的额度和利率等。
2.零售销售预测零售行业需要预测产品的销售情况，以便合理安排库存和采购计划。
通过利用历史销售数据和时间序列分析模型，可以预测未来一段时间内每个产品的销售量。
这有助于零售商避免库存过剩或缺货的问题，提高客户满意度和盈利能力。
3.市场调研和客户细分市场调研和客户细分对企业决策非常重要。
通过收集大量的市场和客户数据，并利用机器学习和统计模型，可以识别市场上不同细分市场的特征和需求，帮助企业制定精准的市场营销策略。
此外，利用客户数据和模型，还可以将客户分成不同的群体，分析他们的行为和偏好，为企业提供个性化的产品和服务。
4.供应链优化供应链管理涉及到大量的数据和复杂的决策。
利用数据和模型，可以实时监控供应链中的各个环节，识别潜在的问题和瓶颈。
通过建立供应链优化模型，可以提供最优的供应链策略，对订单管理、库存控制、物流规划等进行优化，减少成本和时间，提高整个供应链的效率和可靠性。
5.航空公司飞行安全预测航空公司需要对飞行安全进行预测和管理。
通过分析大量的飞行数据、维修数据和安全事件数据，可以构建飞行安全预测模型，预测飞机的故障概率和飞行事故概率。
模型可以帮助航空公司定期检查和维护飞机，并制定飞行计划和飞行规范，以减少飞行安全风险。
以上只是一些在工作中应用数据和模型解决问题的案例，实际上，数据和模型的应用范围非常广泛，可以解决许多其他类型的问题，如医疗诊断、电力网络管理、交通流量优化等。
数据和模型的应用帮助企业更好地利用数据资源，提高运营效率，优化决策，并创造更大的商业价值。
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。
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排班问题
————数据模型与决策案例
一、背景描述
在21世纪的全球就业环境下，自由职业工作者已成为社会人力资源的不可忽略的一部分。
他们具有较灵活的工作时间和较为工作成本。
在某个行业或某个领域，雇用自由职业工作者的成本更低。
尤其是在电子商务日益流行的今天，使得很多人能够只是用一台电脑就可以在网上进行办公，省去了很多不必要的时间成本及交通成本。
尤其是在一些特殊的工作时间安排上，自由工作者工作的随意性和临时性更适应当今社会的快速发展。
二、问题描述
这是一个如何高效使用人力资源的问题。
某公司新建了一个客户中心，雇用了多名线上客服人员，他们每天工作3节，每节3小时，每节开始时间为0点、3点钟、6点钟，9点、12点、15点、18点、21点，为方便上客服人员上下班，管理层安排每位上客服人员每天连续工作3节，根据调查，对于不同的时间，由于业务量不同，需要的话务员的人数也不相同，公司付的薪水也不相同，有关数据见下表。
那如何安排话务员才能保证服务人数，又使总成本最低呢？
三、问题分析
这个问题实际上是一个成本效益平衡问题。
公司在向客户提供满意服务水平的同时要控制成本，因此必须寻找成本与效益的平衡。
由于每节工作时间为３小时，一天被分为８班，每人连续工作３节，为建立数学模型，对应于一般成本效
益平衡问题，我们首先必须明确包含的活动数目，活动一个单位是对应于分派一个话务员到该班次，效益的水平对应于时段。
收益水平就是该时段里上下班的话务员数目，各活动的单位效益贡献就是在该时间内增加的在岗位话务员数目。
成本效益平衡问题参数表如下表：
决策变量ｘｉ表示分派到第ｉ班的话务员人数（ｉ＝１，２，３，４，５，６，７，８），约束条件为：
０－３时间段：ｘ１＋ｘ７＋ｘ８≥８（最低可接受水平）
３－６时间段：ｘ１＋ｘ２＋ｘ８≥６
６－９时间段：ｘ１＋ｘ２＋ｘ３≥１５
９－１２时间段：ｘ２＋ｘ３＋ｘ４≥２０
１２－１５时间段：ｘ３＋ｘ４＋ｘ５≥２５
１５－１８时间段：ｘ４＋ｘ５＋ｘ６≥２３
１８－２１时间段：ｘ５＋ｘ６＋ｘ７≥１８
２１－０时间段：ｘ６＋ｘ７＋ｘ８≥１０
非负约束：ｘｉ≥０ｉ＝１，２，３，４，５，６，７，８
目标函数为最小化成本：Ｚ＝８４ｘ１＋８０ｘ２＋７０ｘ３＋６２ｘ４＋６２ｘ５＋６６ｘ６＋７２ｘ７＋８０
四、问题求解
如下表所示，将可变单元格列留空，令总费用最小作为目标单元格，令缺少人数为可变单元格减去最低需求人数的值，约束缺少人数大于等于0.
求解后系统自动将可变单元格进行填充（上表已经是填充后的结果）。
五、结果分析
显然，从0到24点的各个时段所需的人数分别为4、2、9、9、8、6、4、0人。
此时的总费用最少，为2864元。