session1、2数据模型与决策.ppt

课程导论 许多实际问题举例数据模型与决策是什么 管理科学的本质管理科学的影响课程大纲 实际问题 BreakevenpointAnalysis盈亏平衡分析Resource allocation资源分配Newproductpricing新产品定价决策Portfolioselection投资组合Salesforecasting销售量预测Supplychainnetworkdesign供应链网络设计 BreakevenpointAnalysis盈亏平衡分析 实际问题 特殊产品公司生产在商店销售的昂贵而不常见的礼品 礼品是为那些已经几乎什么都有的富人生产的 公司研发部最新的产品计划是有限版落地摆钟 limitededitiongrand fatherclock 公司管理部门需要决定是否生产这个新产品 如果生产的话要生产多少 我们需要知道些什么信息 BreakevenpointAnalysis盈亏平衡分析 实际问题 BreakevenpointAnalysis盈亏平衡分析 实际问题 特殊产品公司问题的电子表格模型 BreakevenpointAnalysis盈亏平衡分析 实际问题 求解计算盈亏平衡点数学模型的电子表格的扩展 Resource allocation资源分配 实际问题 潘得罗索工业公司生产胶合板 根据厚度和所用木材的质量而有所不同 因为产品在一个竞争的环境中进行销售 产品的价格由市场决定 所以每个月管理层面临的一个关键问题是选择产品组合以获取尽可能多的利润 需要考虑当前生产产品必须的各种资源的可得数量 六项最重要的资源为 1 四种类型的原木 根据原木的质量区分 和 2 生产胶合板的两项关键作业的生产能力 模压作业和刨光作业 Newproductpricing新产品定价决策 实际问题 新产品定价的基本方法 成本加成法 竞争者定价 市场定价法 Portfolioselection投资组合 实际问题 比尔是Nesbit投资公司的财务主管 他必须组合长期市场有价证券的业务量的每月支付计划 证券业务量的金额高达 50 000 000 组合此业务量的有价证券必须很快确定下来 在风险控制限度内 以使得一定时限内的收益最大 我国证券市场什么时候需要呢 Salesforecasting销售量预测 实际问题 上海三枪集团是生产各种内衣系列的生产计划极为复杂的公司 每个季度要制订接下去的四个月中的各种规格 颜色 式样 面料 等级的内衣生产数量 因为要制订采购计划和工厂生产能力计划 如何来预测客户的需求量呢 预测对生产计划有多重要 Supplychainnetworkdesign供应链网络设计 实际问题 上海国美电器商场有限公司在上海的商场为什么圆形布点 围绕上海市外环线内部圆形均匀分布着9家商场 为什么只有一个配送中心 为什么要建在外环线的外面 你对这个问题如何分析 数据 模型与决策是什么 管理者在组织内制定决策 数据 模型与决策的目的是在科学 符合逻辑和合理的基础上制定决策 内容主要是管理科学和统计学 管理工作的内容 计划制定组织目标 并指明如何实现目标组织为组织制定出可以达到目标的组织结构录用雇员保证有人完成所有的工作指导告诉员工应该做什么激励鼓励员工做好工作分配资源确保有足够的资源来完成工作监督检查实现目标的进度控制采取行动 确保组织朝着目标运转通告使每个人都了解进度 TheNatureofManagementScience管理科学的本质 管理科学 Managementscience 是对与定量因素 quantitativefactors 有关的管理问题通过应用科学的方法 scientificapproach 进行辅助管理决策制定 aidmanagerialdecisionmaking 的一门学科 discipline 管理者制定决策管理科学运用合理的分析来改善决策的制定 TheRoleofQuantitativeAnalysisInBusinessDecision定量分析在组织决策中的位置 ScientificApproach科学的方法 SystematicSteps系统化步骤 定义问题和收集数据构建模型 一般为数学模型 从模型中形成求解的计算机的程序测试模型并在必要时进行修正应用模型分析问题以及提出管理建议帮助实施被管理者采纳的小组建议 ImpactofManagementScience管理科学的影响 改善全世界大量组织的效率提高国家的经济生产力促进商业运作的规范性节约大量稀有的资源 为管理科学实践者颁发的最负盛名的奖项是弗兰茨 厄德曼 FranzEdelman 奖 这些奖项授予全世界年度管理科学的最佳应用 TheoryofQuantitativeAnalysis管理定量分析理论 TypesofMSProblemSolving管理科学解决的问题类型 经典管理科学获奖应用 联合航空公司 1 2 1986 600万 满足乘客需求以最低成本进行订票处和机场工作班次排程Citgo石油公司 1 2 1987 7000万 优化炼油运作以及产品的供应 配送和营销旧金山警署 1 2 1989 1100万 用计算机系统最优排程和巡警设置荷玛特发展公司 1 2 1987 4000万 商业区和办公楼销售的最优化安排AT T 1 2 1990 4 06亿 更多的销售 为公司商业用户的电话销售中心的优化选址 美国石油公司 12 1982 1000万 确定和评价公司产品商业化的新战略美国邮政服务公司 3 4 1987 1 2 1992 2亿 邮件自动化方案的技术经济分析标准品牌公司 12 1981 380万 控制100种成品的库存 安全库存 再订购点和订购量 IBM 1 2 1990 2000万 2 5亿库存降低 整合备件库存的全国网络以改进服务支持HydroelectricaEspanol 1 2 1990 200万 应用统计预测管理水力发电的水库系统施乐公司 11 1975 生产率提高50 以上 缩短反应时间和改进维修人员生产率的维修战略修正 经典管理科学获奖应用 宝洁公司 1 2 1997 2亿 重新设计生产和分销系统以降低成本和改进市场进入速度南非国防部 1 2 1997 11亿 国防设施和武器系统规模和状态的重新优化设计数字设备公司 1 2 1995 8亿 重构供应商 工厂 分销中心 潜在厂址和市场区域供应链雷诺德金属制品公司 1 2 1991 700万 自动化超过200个工厂 仓库和供应商的货物装载调度系统中国政府 1 2 1995 4 25亿 为满足国家未来能源需求的大型项目的优选和排程Delta航空公司 1 2 1994 1亿 超过2 500个国内航线的飞机类型配置来最大化利润 管理科学获奖应用 1990 美洲航空公司 1 2 1991 2000万 为机组人员和服务人员优化配置航行支线的顺序Merit青铜制品公司 1 2 1993 更佳的服务 安装统计销售预测和成品库存管理系统来改进客户服务美洲航空公司 1 2 1992 5亿 更多收入 设计票价结构 订票和协调航班的系统来增加收入L L Bean公司 1 2 1991 950万 为一个大型呼叫中心优化配置电话干线 接收台和电话代理纽约市 1 2 1993 950万 详细检查从传讯到被捕的程序以缩短等待时间AT T 1 2 1993 7 5亿 为指导商业用户设计呼叫中心开发基于计算机的系统 管理科学获奖应用 1990 介绍 常用管理工具 6 方案与统计思想 平衡计分卡 将组织的使命和战略转化为有形的目标和衡量指标 应用实例 实施平衡计分卡的管理方法主要有以下优点 克服财务评估方法的短期行为 使整个组织行动一致 服务于战略目标 能有效地将组织的战略转化为组织各层的绩效指标和行动 有助于各级员工对组织目标和战略的沟通和理解 利于组织和员工的学习成长和核心能力的培养 实现组织长远发展 通过实施BSC 提高组织整体管理水平 平衡计分卡应用过程中的缺点 平衡计分卡中有一些条目是很难解释清楚或者是衡量出来的 确定绩效的衡量指标往往比相象的更难 企业管理者应当专注于战略中的因果关系 从而将战略与其衡量指标有机结合起来 平衡计分卡不能指导管理者怎样才能提高绩效 从而达到预期的战略目标 当组织战略或结构变更的时候 保持平衡计分卡随时更新与有效需要耗费大量的时间和资源 平衡计分卡难以执行 时间长 评价方法复杂 教学安排 变量 2 3W 1W 内生变量 数据获取 整理与表达 数据的描述 S2 外生变量 随机变量 S3 应用统计模型 4W 1W 统计方法概述 数据收集 问卷设计 抽样设计 相关性分析 回归分析 S4 时间序列分析 S5 统计质量控制 S6 决策模型 6 7W 1W 决策模型构建 决策模拟 S7 不确定决策 S8 排队模型 S9 小组作业呈现 1W Enjoyyourwonderfulwork 随机变量 S3 应用统计模型相关性分析 回归分析 S4 统计质量控制 S6 决策模型决策模型构建 决策模拟crystalball S7 不确定决策 S8 排队模型及其模拟 S9 第一章数据的获取 整理和表达 1 1数据的获取 1 1 1数据的类型时间静态数据 截面数据动态数据 时间序列变量个数单变量多变量取值离散数据连续数据 1 1 2统计测定的层次统计测定 定类 定序 定距 定比 1 1 3数据获取直接调查采集已有数据 常用调查方式统计报表优点 可靠 回收率高缺点 耗费大量的人力 物力和时间 普查分类 组织方式 专门机构 调查单位自行 时间长短原则规定统一标准时点 规定统一的调查期限 按规定普查的项目和指标进行登记 重点调查重点单位调查特点 寻找重点场合节约成本便于研究现象全部的数量关系 典型调查深入具有某种共性的群体优点及时探测事务发展变化的趋势分析事务不同类型选择典型的方法 解剖麻雀的方法 化类选典的方法 抓两头的方法 抽样调查基本特点与要求等概率性可推断性误差可控制性影响抽样调查误差 工作误差 代表误差 的原因应用范围 抽样调查 组织形式简单随机抽样分层抽样等额分配等比例分配最优分配等距抽样 1 1 4统计调查方案的确定明确 调查目的 调查对象 调查单位和填报单位包含内容 确定调查项目和编制调查表确定调查时间和调查期限制定调查的组织计划 1 1 5调查表和问卷设计调查表 单一表 一览表问卷设计 说明句 主体问句 作业记录 补充 市场调查基础知识1市场调查的内容消费者市场调查 需求变化主要影响因素 人口与家庭 职业与教育 收入 消费者购买心理 消费者购买行为 买什么 什么样 买多少 时间 地点 生产者市场调查 产品需求 供给与产品寿命及产品的寿命周期 市场环境调查政治环境法律环境技术环境社会文化环境 1 2数据整理 数据整理步骤 确定应整理的指标和确定应分的组对各项指标进行汇总 确定各组和总体的单位数和标志总量用统计表体现分组 汇总的结果 1 2 1数据的分组1 2 1 1原则与作用原则 组内差异小 组间差异明显目的 便于比较分析研究总体结构研究现象之间的依存关系 1 2 1 2分组标志的选择与分组形式根据统计研究任务的目的 抓住反映现象本质区别和内在联系的标志作为分组标志分类 简单分组与复合分组等距分组和不等距分组 1 2 2统计分布Step1 将原始资料按其数值大小重新排列Step2 确定全距 极差 Step3 确定组距和组数Step4 确定组限 闭口 开口 Step5 编制变量数列Step6 计算组中值 1 2 3频数和频率频数频率累计频数累计频率1 2 4分布特征与分布曲线 pp 46 1 3数据表达1 3 1统计表统计表的构成 总标题 主词 宾词简单表 分组表和复合表要求 标题明确 内容简明扼要 栏目清晰 数字准确 计量单位统一 1 3 2统计图直方图折线图曲线图茎叶图 本章小结 数据的获取数据的整理数据的表达 Excel操作简介 基本操作技能 pp 14 Excel环境中的数据应用 pp 16 17 公式编辑 复制函数引用条件函数if数据表格 pp 17 敏感性分析一维数据表二维数据表 Session2DescriptiveStatistics Tabular GraphicalandNumericalMethods描述统计 图表和数值方法 SessionTopics TabularMethods表格方法GraphicalMethods图形方法NumericalMethods数值方法 TabularandGraphicalMethods表格法和图形法 SummarizingQualitativeData定性数据汇总SummarizingQuantitativeData定量数据汇总ExploratoryDataAnalysis探索性数据分析Cross tabulationsandScatterDiagrams交叉组列表和散点图 TabularandGraphicalMethods表格法和图形法 SummarizingQualitativeData定量数据汇总 FrequencyDistribution频数分布RelativeFrequencyDistributions相对频数分布PercentFrequencyDistributions百分数频数分布BarGraph条形图PieChart饼形图 FrequencyDistribution频数分布 频数分布是一列表明几个不重叠组中的每一组项目的频数或数目的数据集的表格汇总目标是给出数据的内涵 而这种数据内涵是不能通过观看原始数据就能得到的 BelowAverageAverageAboveAverageAboveAverageAboveAverageAboveAverageAboveAverageBelowAverageBelowAverageAveragePoorPoorAboveAverageExcellentAboveAverageAverageAboveAverageAverageAboveAverageAverage Example FrequencyDistribution频数分布例 实际举例 FrequencyDistribution频数分布 RatingFrequencyPoor2BelowAverage3Average5AboveAverage9Excellent1Total20 实际举例 RelativeFrequencyandPercentFrequencyDistributions相对频数分布和百分数频数分布 相对频数是所列组别的数据项占总数的比例相对频数分布是表明每一组的相对频数的数据集的表格汇总百分数频数是相对频数乘100百分数频数分布是一个表明每一组的百分数频数的数据集的表格汇总 相对频数分布和百分数频数分布例 RelativePercentRatingFrequencyFrequencyPoor 1010BelowAverage 1515Average 2525AboveAverage 4545Excellent 055Total1 00100 实际举例 BarGraph条形图 条形图是描述在一个频数 相对频数或百分数频数分布中汇总的品质数据的图形方法在图形的横轴为每一组别的标记纵轴为频数 相对频数 百分数频数用固定宽度的条绘制每一标记 扩展条的高度达到用纵轴上表示的各组别的频数 相对频数或百分数频数条形相对独立以强调每一类是一独立的事实 Example BarGraph条形图例 Rating 实际举例 PieChart饼形图 饼形图是常用的描绘定量数据相对频数分布的图形方法先画圆 然后用相对频数把圆细分成扇形与相对频数对应扇形的角度由其相对频数的比例决定 Example PieChart饼形图例 Ratings 实际举例 SummarizingQuantitativeData定量数据汇总 FrequencyDistribution频数分布RelativeFrequencyDistributions相对频数分布PercentFrequencyDistributions百分数频数分布DotPlot打点图Histogram直方图CumulativeDistribution累积分布Ogive穹形图 SummarizingQuantitativeData定量数据汇总 Example HudsonAutoRepairHudson汽车修理 实际举例 FrequencyDistribution频数分布 确定无重叠的组别数一般分为5 20个组大量元素数据分较多的组小量元素数据分较少的组确定每一组的宽度每一组别的宽度相同近似组宽为 Example FrequencyDistribution频数分布例 如果分为6组组宽约 109 52 6 9 5 10Cost Frequency50 59260 691370 791680 89790 997100 1095Total50 实际举例 一组的相对频数 一组的频数 nn 元素个数 RelativeFrequency相对频数 相对频数和百分数频数RelativePercentCost FrequencyFrequency50 59 04460 69 262670 79 323280 89 141490 99 1414100 109 1010Total1 00100 Example HudsonAutoRepairHudson汽车修理 实际举例 Histogram直方图 横轴为关心的变量 纵轴为频数 相对频数或百分数频数每一组的频数 相对频数或百分数频数用长方形绘制 底是在水平轴上的组距 高是相应的频数 相对频数或百分数频数不像条形图 直方图在邻近的组间没有分隔 HistogramExample HudsonAutoRepairHudson汽车修理例 实际举例 CumulativeDistribution累积分布 累积分布表示的是小于或等于每一组上限的项目数累积相对频数分布表示的是小于或等于每一组上限的项目比例累积百分数分布表示的是小于或等于每一组上限的项目的百分数 CumulativeDistributions累积分布CumulativeCumulativeCumulativeRelativePercentCost FrequencyFrequencyFrequency 592 044 6915 3030 7931 6262 8938 7676 9945 9090 109501 00100 Example HudsonAutoRepairHudson汽车修理例 实际举例 Ogive穹形图 穹形图是一种累积频数分布或累积相对频数分布的图形数据值列示在横轴上纵轴为累积频数或相对累积频数 Ogive穹形图 Example HudsonAutoRepairHudson汽车修理例 实际举例 ExploratoryDataAnalysis探索性数据分析 探索性数据分析技术是由简单算术和易画的图形组成 可以用于快速地汇总数据 Stem and LeafDisplay茎叶显示 茎叶图是一种简单的对数据进行快速描绘的数据汇总方法既显示数据的大小次序还显示了数据的分布与直方图有相似处 但茎叶图显示了实际的数据值数据的首位放置在直线的左边 称为茎数据的末位放置在直线的右边 称为叶 Stem and LeafDisplay茎叶显示图527622225678889997112234455567899980023589913777891014559 Example HudsonAutoRepairHudson汽车修理例 实际举例 Crosstabulations交叉分组列表 交叉分组列表是一种同时汇总两个变量的数据的方法一般在表的左边和顶端的标记定义两个变量的组数交叉列表能提供揭示两个变量间关系的内涵 DegreeLevelGenderUndergraduateGraduateDoctorateTotalMale734119371729450Female8294168811910101Total15635362529119551 Example Crosstabulations交叉分组列表例 实际举例 ScatterDiagram散点图 散点图是两个变量间关系的图形 NumericalMethods数值方法 MeasuresofLocation位置的度量MeasuresofVariability变异程度的度量MeasuresofShape形状的度量 SummaryMeasures度量总结 MeasuresofLocation位置的度量 Mean平均数Median中位数Mode众数Percentiles百分位数Quartiles四分位数 Example ApartmentRents房屋租金例 实际举例 Mean平均数 平均数衡量数据的集的中心程度如果数据来自于一个样本 平均数定义为如果数据来自于一个总体 平均数定义为 称为样本平均数 称为总体平均数 Mean平均数 Example ApartmentRents房屋租金例 实际举例 TrimmedMean修剪的平均数 修剪的平均数是指去掉最大和最小的部分后的平均数修剪的平均数是一种在遇到异常大或异常小的数据时很有用的一种数据集中心程度的度量 修剪的平均数5 trimmedmean Example ApartmentRents房屋租金例 实际举例 Median中位数 将所有数据按上升排序 位于中央的数据为中位数如果数据个数为奇数 中位数为位于中央的数据如果个数为偶数 中位数为中央两位数的平均 Median中位数Median 475 475 2 475 Example ApartmentRents房屋租金例 实际举例 Mode众数 众数是在数据集中发生频率最高的数据值 实际举例 Percentiles百分位数 第P百分位数是指 至少有P 的数据项小于或等于这个值 且至少有 100 P 的数据项大于或等于这个值递增排序计算指数i p 100 n若i不是整数 将其向上取整若i是整数 则p分位数为第i项与第i 1项的数据的平均值 90 分位数i p 100 n 90 100 70 6390thPercentile 580 590 2 585 Example ApartmentRents房屋租金例 实际举例 Quartiles四分位数 四分位数是特定的百分位数第一个四分位数为25 百分位数第二个四分位数为50 百分位数即中位数第三个四分位数为75 百分位数 第三个四分位数Thirdquartile 75thpercentilei p 100 n 75 100 70 52 5 53Thirdquartile 525 Example ApartmentRents房屋租金例 实际举例 MeasuresofVariability离散程度的度量 Range全距Inter quartileRange四分位点内距Variance方差StandardDeviation标准差CoefficientofVariation标准差系数 Range全距 全距是数据中最大与最小间的差距是衡量数据变异程度最简单的描述全距对最大与最小数据的值的敏感性很强 Range全距Range largestvalue smallestvalue 615 425 190 Example ApartmentRents房屋租金例 实际举例 InterquartileRange四分位点内距 四分位点内距是第三与第一四分位数间的差距是中间50 的数据的全距它能够克服极端值的影响 InterquartileRange四分位点内距3rdQuartile Q3 5251stQuartile Q1 450InterquartileRange Q3 Q1 525 450 75 Example ApartmentRents房屋租金例 实际举例 Variance方差 方差是各数据值与平均值之间的差异如果数据集为样本 样本方差为如果数据集为总体 总体方差为 StandardDeviation标准差 标准差为方差的正平方根标准差可对均值更好的度量如果数据集是样本 样本标准差为如果数据集为总体 总体标准差为 CoefficientofVariation变异系数 变异系数是标准差相对于平均数的大小的度量如果数据集为样本 计算为如果数据集为总体 计算为 Variance方差StandardDeviation标准差CoefficientofVariation变异系数 Example ApartmentRents房屋租金例 实际举例 SummaryMeasures度量小结 MeasuresofCentralTendency中心程度的度量 MeasuresofVariation偏离程度的度量 ApplicationsofMeanandVariance平均数和方差的应用 平均数是对中心位置的度量方法方差是对差异的度量方法z Scoresz分数Chebyshev sTheorem契比雪夫定理TheEmpiricalRule经验法则DetectingOutliers异常值的检验 z Scoresz分数 z分数通常称为标准化数值被解释为数据值xi偏离平均数标准差的个数z分数大于0的数据是那些比平均数大的数据值z分数小于0的数据是那些比平均数小的数据值z分数等于0的数据是那些与平均数相等的数据值 z ScoreofSmallestValue 425 Example ApartmentRents房屋租金例 实际举例 Chebyshev STheorem契比雪夫定理 至少 1 1 k2 个数据落在平均数k倍标准差范围内 其中 k是大于1的任何数值至少75 的数据落在平均数的k 2的标准差范围内至少89 的数据落在平均数的k 3的标准差范围内至少98 的数据落在平均数的k 4的标准差范围内 契比雪夫定理Letk 1 5with 490 80ands 54 74Atleast 1 1 1 5 2 1 0 44 0 56or56 oftherentvaluesmustbebetween k s 490 80 1 5 54 74 409and k s 490 80 1 5 54 74 573 Example ApartmentRents房屋租金例 实际举例 契比雪夫定理 56 实际上 86 的租金值在409和573之间 Example ApartmentRents房屋租金例 实际举例 EmpiricalRule经验法则 具有钟形分布的数据 大约68 的数据落在平均数的1倍标准差范围内大约95 的数据落在平均数的2倍标准差范围内几乎所有的数据落在平均数的3倍标准差范围内 EmpiricalRuleInterval inIntervalWithin 1s436 06to545 5448 70 69 Within 2s381 32to600 2868 70 97 Within 3s326 58to655 0270 70 100 Example ApartmentRents房屋租金例 实际举例 DetectingOutliers异常值的检验 一个数据集中有一个或更多个非正常大或非正常小的数据值z分数低于 3或高于 3的数据值可能是异常值异常值的出现可能是由于记录的错误异常