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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VIP免费

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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)DecisionAnalysis(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keypoint:(---总体框架)?有用的信息和数据(why);?提炼问题(what:Unkowninformationandquestion);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keypoint:(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%225<=P书<=353Q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:keypoint:(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。)?DMD的5个主要概念(决策分析、抽样、仿真、回归和优化)都可能会用到,基本概念和适用范围要基本明确。?根据分析思路,逐个把数据处理过程简单介绍,有些东西即使不会或者没时间做也要写上(比如mean,SD,相关系数,变异系数,直方图,散点图等等)。?如果有可能,指出数据的分布特性(如超几何、均匀、指数、柏松分布)?实际考试中,可能没有时间做特别细致和准确地分析,能像惟锲那样在很短的时间内进行透彻地回归分析太难了,所以把做法和思路写清楚最重要。可能用到工具包括:1、抽样:1)不要误用总体;2)抽样数量应该不少于30;二项分布应该同时满足n×p>=5和n×(1-p)>=5,否则应该质疑正态分布特性;3)实际操作可以用直方图看看其是否满足正态分布;例子:(最后一个书商案例)对邮件抽样调查的结果应该产生质疑,比如他的总体可能有问题。2、仿真——在样本缺乏,但有样本分布规律时使用仿真,随机产生数据作为分析样本(excel:工具-数据分析-随机数发生器)1)随机数>1000;2)对产生后的随机数分析均值,标准差,置信区间等。3、回归——适用于找出变量之间的相互关系、影响销售的重要因素等等(excel:工具-数据分析-回归)1)回归最适合呈现的是“可以量变”的规律,对于质变的规律必须另辟蹊径。2)n>=5*(k+2),n是样本数,k是自变量数目;3)首先明确因变量和自变量,通过相关系数大致观察规律;(excel:工具-数据分析-相关系数)4)明确一些关键回归值的意义:(SF\R2\P-VALUE)?SF:小于10%代表回归效果显著?R2:代表总波动中有多少可以用回归模型进行解释,越大越好?P-VALUE:大于10%说明有多重共线性的可能,需要删除,但删除要...

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