数据模型决策分析习题
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？
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物理数据模型
数据模型与决策学习笔记
S1（大批量生产）
30
S2（中批量生产）
20
S3（小批量生产）
10
N2（需求量小）
-6 -2 5
CVi
19.2（max） 13.4 8.5
即选择 S1 大批量生产
五、后悔值准则（Regret Value 准则） 1、该准则是经济学家沙万奇（Savage）提出；
2、当决策者选定方案后，若发现所选方案并非最优方案，而后悔； 3、本准则将各自然状态下的最大收益值定为理想目标值； 4、后悔值为理想值与各收益值之差； 5、从最大后悔值中选取一个最小值，对应的方案为最优方案。
Min[a（Si，Nj）]， 1≤j≤2
S1（大批量生产）
30
S2（中批量生产）
20
S3（小批量生产）
10
-6
-6
-2
-2
5
5（max）
即选择 S3 小批量生产。
二、最大最大准则（乐观准则） 1、决策者从最有利的结果出发； 2、先找出每个方案在不同自然状态下最大的收益值； 3、再从中选取一个最大值，相应方案为最优方案。
销量大 销量较大 销量一般 销量差
折中标准收益值
方案 1
600
350
200
-200
120
方案 2
800
600
-100
-300
140
方案 3
300
200
100
50
150
方案 4
500
260
150
-70
158
最大折中标准收益值 158 属于方案 4 的决策，所以选择方案 4。 5、最小后悔准则 计算后悔值矩阵，并计算最大后悔值，如下表：
决策分析：利用数据和模型进行有效决策的方法
决策分析：利用数据和模型进行有效决策的方法决策分析是一种利用数据和模型进行有效决策的方法。
在当今信息时代，数据量不断增长，决策者需要利用这些数据进行合理决策。
本文将介绍决策分析方法的步骤及其详细内容。
第一步：明确决策目标在进行决策分析之前，首先需要明确决策的目标。
决策目标可以是最大化利润、最小化成本、优化资源配置等。
只有明确了决策目标，才能有针对性地进行数据收集和分析。
第二步：收集相关数据在决策分析中，数据是基础。
为了做出准确的决策，需要收集与决策目标相关的数据。
这些数据可以来自于内部系统、市场调研、竞争对手等渠道。
数据的收集方式可以包括通过调查问卷、采集市场信息等。
第三步：数据清洗和整理收集到的数据可能存在错误或者缺失，需要进行数据清洗和整理。
数据清洗的目的是去除错误数据，比如重复数据、异常值等，以保证数据的准确性。
数据整理则是将数据按照一定格式进行整理，以便后续分析。
第四步：建立决策模型决策模型是决策分析的核心部分。
在这一步，需要基于收集到的数据建立一个数学模型。
决策模型可以是线性模型、非线性模型、概率模型等。
根据不同的决策目标选择合适的模型。
第五步：模型参数估计和验证模型参数估计是指通过收集到的数据对决策模型的参数进行估计。
这一步是模型建立的基础，也是保证决策分析结果准确性的重要环节。
参数估计的方法可以包括极大似然估计、最小二乘估计等。
参数估计完成后，需要验证模型的拟合程度和预测准确性。
第六步：模型分析和结果解释在这一步，需要对模型进行分析，得出决策分析的结果。
模型分析可以通过模型的预测能力、稳定性等进行评估。
同时，还需要对模型的结果进行解释，帮助决策者理解模型的意义和应用。
第七步：制定决策方案根据决策分析的结果，制定出相应的决策方案。
决策方案应该符合决策目标，同时考虑实施的可行性和风险等因素。
根据决策方案，制定相应的实施计划，并将其付诸行动。
第八步：监控和评估决策效果一旦决策方案实施，需要进行决策效果的监控和评估。
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。
决策理论与方法习题集
决策理论与方法习题集精编资料65 的折中决策准则分别进行决策,最优方案分别是何种方案.对以上四题,若采用后悔值决策准则和等概率决策准则分别进行决策,则最优方案分...决策决策理论与方法习题集1.什么是决策分析,决策分析的的基本要素有哪些,2. 决策分析应遵循哪些基本原则,3. 决策分析有哪些基本的分类,4.试述决策分析的步骤,5.试述决策分析的定性方法与定量方法的区别与联系,6.某企业连续8年每年年末支付一笔款项，第一年2万元，以后每年递增3000元，若年利率为10% ，问全部支付款项的现值是多少,7(某厂生产和销售一种产品，单价为15元，单位变动成本l0元，全月固定成本100 000元，每月销售40 000件。
由于某种原因其产品单价将降至13.50元;同时每月还将增加广告费20 000元。
试计算:(l)该产品此时的盈亏平衡点。
(2)增加销售多少件产品能使利润比原来增加 5 % ?8(购买某台设备需8万元，用该设备每年可获净收益1.26万元，该设备报废后无残值。
(l)若设备使用8年后报废，这项投资的内部收益率是多少,(2)若贴现率为10 %，问该设备至少可使用多少年才值得购买,9.设投资方案A、B 现金流量如表2一14 所示，计算两方案的投资回收期表2一14现金流量单位:元年份 0 1 2 3 4 5A -100 000 25 000 30 000 35 000 40 000 45 000B -100 000 50 000 50 000 5 00010(建一个生产某零配件的工厂，需要总投资200万元，使用年限10年，估计年可获利润40万元，如果目标收益率为15 %，试用内部收益率法分析该方案的可行性。
11(某公司获得一笔8万元的贷款，偿还期是4年，按年利率10,计复利，有四种还款方式:(l)每年年末偿还2万元本金和利息;(2)每年年末只偿还所欠利息，第四年末一次性偿还本金;(3)在四年中每年年末等额偿还;(4)第四年年末一次偿还本息。
数据模型和决策课程案例分析
数据模型和决策课程案例分析目录一、内容概括 (2)二、数据模型基础知识概述 (2)三、案例研究 (4)3.1 案例选择背景与意义 (5)3.2 数据收集与预处理过程 (7)3.3 数据模型建立与实施步骤 (8)四、案例分析一 (10)4.1 背景介绍及问题定义 (11)4.2 数据集介绍及特点分析 (12)4.3 预测模型选择与构建过程 (14)4.4 模型训练与验证结果展示 (15)4.5 模型应用与决策支持探讨 (16)五、案例分析二 (18)5.1 背景介绍及问题定义 (19)5.2 数据集介绍及特点分析 (20)5.3 优化决策模型构建思路 (21)5.4 模型求解过程与结果展示 (22)5.5 决策优化方案讨论与实施建议 (23)六、案例分析三 (25)6.1 背景介绍及数据挖掘目标设定 (27)6.2 数据集介绍及预处理流程梳理 (29)6.3 数据挖掘算法选择与运用阐述 (30)6.4 挖掘结果分析与可视化展示 (31)6.5 基于数据挖掘的决策支持策略探讨 (33)七、总结与展望 (35)一、内容概括本课程旨在为学员提供一个全面的框架，使其能够理解和应用数据模型在决策过程中的重要性。
通过系统地分析实际案例，学员将学会如何收集、处理和分析数据，以及如何利用这些信息做出明智的商业决策。
课程内容包括但不限于数据模型的基本原理、不同类型数据模型的比较与选择、数据分析技术、机器学习与数据挖掘的方法、多变量分析和预测建模的工具等。
此外，课程还将教授学员如何将数据模型的概念应用到具体业务场景中，如市场分析、财务规划、供应链优化、客户行为预测等。
通过案例分析，学员能够体会到数据驱动决策过程的实际操作，培养批判性思维和问题解决能力，同时也会学到项目管理和团队协作的技巧。
课程鼓励学员进行实战演练，通过模拟真实世界的问题和挑战，运用所学的知识和技能来制定决策方案。
通过这个过程，学员将能够深化对理论知识的理解，并且提升将数据模型应用于实际业务中的能力。
数据模型与决策9决策分析ppt课件
制
建
确
收
定
立
定
集
评
决
目
情
价
策
标
报
标
模
准
型
多 方 案 评 估
方 案 选 择 、 决 策
反 馈
1
决策的类型
非确定型决策
确定型决策
有概率的决策
无概率的决策
风险型决策
有对手的决策
2
非确定型决策
大中取大准则——最乐观的决策原则,损失无论多大， 不能影响方案的选择，也是最危险的决策。 大中取小准则——较悲观的决策准则,从损失角度看， 找出各个方案损失的最大值，在损失最大值中取损失最小 的方案；从收益角度看，找出各个方案收益最小的值，然 后在这些收益最小值中，取收益最大的方案。 最小悔值准则——建立在悔值基础上的决策准则,在 某种自然状态的发生时，决策者因没有选择该状态下的最 优方案而后悔，是后悔程度最小的决策准则。
3
风险型决策
✓ 在无试验情况下，哪一个决策最优——无实验 决策。
✓ 决策要不要试验，如果要，哪种试验最优—— 有实验决策：
✓ 试验最多允许花费多少——完全情报决策 ✓ 各种试验获得的情报最多允许花费多少——不完全
情报决策。
4
无试验型决策模型
行为集合A 自然状态集合S 定义在S集合上的概率分布 后果集合C 在C集合上函数
110
101
105
110
115
105
110
115
a5 (480)
64
78
92
106
120
7
无试验的决策模型（报童问题）续2
行为方案
MBA数据模型与决策：灵敏度分析
▪ 目标系数同时变动的百分之百法则：如果若干个目 标函数系数同时变动，计算出每一系数变动量占该 系数允许变动量的百分比，再将所有系数变动百分 比相加，若所得之和不超过百分之一百，则最优解 不会改变，若所得之和超过了百分之一百，则不能 确定最优解是否改变。
灵敏度分析 (what-if分析)
▪ 如果未来的情况有变化的话，最优解将会如 何变化？(实际问题中获得所需的数据是相当 困难的，有时只能得到所需的数据的估计值)。
▪ 管理层在做出最终决策之前，必然想知道如 果这些估计量与实际情况有一定的误差时最 优解将会如何变化，或估计值在什么范围内 变化时，不会影响最优解
灵敏度分析 (what-if分析)
▪ 案例分析:丽欣公司广告投入与收益均衡问题(P14) 广告运动推销三种产品
(1) 儿童奶粉---目标: 增加市场份额 8% (2) 鲜牛奶---目标: 增加市场份额 13% (3) 成人奶粉---目标: 增加市场份额 5%
广告手段 (1) 促销会-----单位成本100万 (2) 电视-------单位成本 210万元 (3) 印刷媒体-------单位成本 160万元
灵敏度分析 (what-if分析)
▪ 分别讨论下列数据或条件变化时对于最优基 （最优解）的灵敏度分析： 1) 目标函数系数C的变化； 2) 右端常数的b变化； 3)增加新变量和新的约束条件的变化； 使用 Excel电子表格进行灵敏度分析
灵敏度分析 (what-if分析)
▪ 电子表格的一个很大的优点是方便展开各种 灵敏度分析，当某一参数发生变化时，只需 要改变电子表格中相应的数据，重新按“规 划求解”按钮求出新的解。
投资管理中的数据分析与决策模型
利用随机森林模型对投资组合进行优化，降 低风险并提高收益。
深度学习在投资决策中的应用
神经网络架构
设计适用于投资管理的神经网络架构 ，如循环神经网络（RNN）或长短 期记忆网络（LSTM）。
特征提取与表示学习
利用深度学习技术自动提取投资数据 中的有用特征，并进行表示学习。
投资策略制定
基于深度学习模型的预测结果，制定 相应的投资策略和风险管理措施。
未来展望与挑战
探讨在投资管理中应用数据分析 与决策模型面临的挑战和未来发 展趋势，如人工智能、大数据等 技术的融合应用。
07
CATALOGUE
未来发展趋势与挑战
大数据在投资管理中的应用前景
数据驱动的投资决策
大数据可以提供更广泛、更深入的信息，帮助投资者更准确地评估 投资机会和风险。
市场预测与趋势分析
数据清洗与预处理
01
02
03
数据清洗
去除重复、错误或异常数 据，填补缺失值，平滑噪 声数据等。
数据转换
对数据进行标准化、归一 化等处理，以便于后续分 析。
特征工程
提取和构造与投资决策相 关的特征，如技术指标、 基本面指标等。
描述性统计分析
集中趋势度量
计算均值、中位数和众数等， 以描述数据的中心位置。
隐含波动率计算
利用期权等衍生品价格反推出来的波动率，反映 市场对未来波动率的预期。
波动率预测模型
如GARCH模型等，用于预测未来资产价格的波动 率。
VaR方法及其改进
VaR方法
Value at Risk，在险价值，用于度量投资组 合在未来一定时间内、一定置信水平下可能 遭受的最大损失。
VaR计算方法