고항 1824
장쑤 고등 교육 자율 학습 시험 개요
30447 데이터, 모델 및 의사 결정
난징 대학교 편집자 (20 19)
장쑤 고등 교육 자율 학습 시험위원회 사무실
첫째, 커리큘럼의 성격, 목적 및 요구 사항
첫째, 커리큘럼 데이터의 성격, 모델 및 의사 결정
사회정보화 수준이 높아지고 과학관리의식이 보편화되면서 데이터 관점에서 이해하는 방법에 대한 관심이 커지고 있다. 데이터 자체는 의미가 없습니다. 핵심은 적절한 방법으로 분석하고 처리하는 것입니다. 그래야만 객관적인 현상 발전 변화의 내재적 법칙을 탐구하고 의사결정을 관리하는 데 더 잘 봉사할 수 있다.
데이터, 모델 및 의사 결정은 데이터 수집, 설명, 분석 및 해석, 의사 결정 방법 및 기술 관리에 초점을 맞춘 정량적 과정입니다. 관리 결정은 두 가지 범주로 나뉜다. 하나는 이성적 결정이고, 하나는 행동 결정이다. 데이터 분석 결정 모델에서는 불확실성이 특징인 통계적 결정, 확실성이 특징인 관리 과학 최적화 결정, 전략적 상호 작용이 특징인 게임 결정이 이성적 결정으로 분류될 수 있습니다. 이성적인 결정이기 때문에, 반드시 몇 가지 의사결정 규범을 확립한 다음, 정해진 규범에 따라 측정을 통해 의사결정 방안을 선택해야 한다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 이성적, 이성적, 이성적, 지혜명언) 이 과정은 한편으로는 구조적으로 연구 문제를 처리해야 하고, 다른 한편으로는 상응하는 데이터가 필요하다. 전자는 의사 결정 모델을 구축하는 것이고, 후자는 계산을 실현하는 데 도움이 된다. 따라서 의사 결정 분석에서 데이터와 모델의 의미는 자명합니다. 데이터와 모델은 의사 결정 분석뿐만 아니라 밀접한 관계를 가지고 있습니다. 응용의 관점에서 볼 때, 통계 방법은 경험적 실천을 강조한다. 통계 분석과 의사 결정에는 객관적이고 정확한 데이터가 많이 없다. 통계적 의사 결정 분석은 순수 이론의 상태에만 머물러 구체적인 분석 결론을 형성할 수 없다. 관리 운영 최적화 및 게임 결정 분석에서는 통계 분석만큼 충분한 데이터가 필요하지 않지만 모델의 관련 매개변수와 같은 필수 제어 불가능한 요소에 대한 수치 데이터를 미리 결정해야 합니다. 기업에서 일반적으로 개발 및 활용에 사용할 수 있는 많은 양의 데이터를 축적하고 있지만, 이러한 이유로 데이터 자체는 항상 체계적이지 않고 불충분하며 불완전합니다. 따라서 배경 데이터는 과학적 편집, 처리, 요약 및 정련을 거쳐야 의사 결정 분석에 사용할 수 있습니다. 이 점에서 이 모델은 변화에서 중요한 역할을 한다. 모델링을 통해 데이터의 가치 구조를 변환할 수 있을 뿐만 아니라 의사 결정도 심도 있게 분석할 수 있습니다. 생산 과정과 마찬가지로 데이터는 "원자재" 와 같고 모델은 "기계" 와 같습니다. 데이터 원자재를 모델러에 넣고 모델러에 의해 처리하면 결국 출력 결과' 제품', 즉 관리 분석 및 의사 결정 방안을 얻을 수 있다.
현재, 그것은 이미 광범위하게 발전하고 적용되었으며, 사회경제 관리의 모든 방면에서 중요한 역할을 하고 있다. 기업 관리를 예로 들면 생산 경영, 재고 관리, 품질 관리, 자원 활용, 위치, 제품 개발 설계, 장비 유지 보수 업데이트, 인력 배치, 프로젝트 계획, 조직 설정, 정보 처리, 포트폴리오, 자금 조달 방안, 마케팅, 경영 상황 예측, 경쟁 가격 등에 데이터 및 사회관리와 공공서비스, 데이터 처리 분야에서 중국의 고등교육체계에서는 수량화 방법을 경제관리전문 교육체계에 통합하는 것을 제창하고 있다. 관리는 인류 사회의 영원한 주제이며, 언제든지, 어떤 발전 단계에서든, 관리는 항상 필요하고 없어서는 안 된다. 사회경제가 계속 발전함에 따라 사람들이 직면한 관리 문제는 더욱 복잡할 수 있다. 과학적 관리 방법을 알아야 합리적인 계획과 행동 방안을 마련할 수 있다. 경제관리전문교육체계에 정량 분석 방법을 도입해 인재 양성에 대한 사회의 높은 기준 요구 사항을 반영하고 있다. 기업과 사회의 미래 관리자는 관리의 과학적 방법을 열심히 공부하고 미래의 실제 업무에서 과학적 방법을 자각적으로 활용해 관리 문제를 해결해야 한다.
둘째, "데이터, 모델 및 의사 결정" 평가 내용 소개
데이터, 모델 및 의사 결정 내용이 풍부하기 때문에 경제 관리 전공 학생들에게는 여전히 어려운 방법이 있을 수 있습니다. 따라서 구체적인 교육에서는 이 방법의 원리와 적용 조건을 사례 분석 및 컴퓨터 소프트웨어 사용과 결합할 수 있습니다.
일반적으로 다음 사항을 독학해야 합니다.
첫 번째 장은 개요입니다. 전문 학습에서 정량 분석의 의미를 이해하고, 데이터, 모델 및 의사 결정의 관계를 이해하고, 정량 분석의 원칙 요구 사항에 주의를 기울이고, 정량 의사 결정 분석의 일반적인 절차를 파악합니다.
제 2 장 데이터의 출처, 분류 및 변환. 이 장의 학습을 통해 데이터 수집의 기본 방법, 의사 결정 데이터 관리의 일반적인 유형, 데이터 품질의 영향 요인 및 일반 검사 방법, 데이터의 간단한 변환 및 처리를 체계적으로 이해하고 파악할 수 있습니다.
제 3 장 통계 설명 및 분석. 다양한 차트의 역할과 제작 방법에 익숙하고, 데이터 특징 그래픽의 계산 방법과 적용 고려 사항, 특히 다양한 기능 그래픽의 통합 응용에 대해 잘 알고 있습니다. 통계 설명 방법을 사용하여 특정 문제에 대한 응용 연구를 전개하는 것이 가장 좋다.
제 4 장 매개 변수 샘플 추론. 통계학의 개념을 이해하고, EXCEL 을 사용하여' 세 가지 추정 분포' 의 확률을 계산하고, 자주 사용하는 통계의 샘플링 분포를 파악하고, EXCEL 을 사용하여 매개변수 추정 및 가설 검증을 능숙하게 수행하는 방법을 배웁니다.
제 5 장 분산 분석 및 그 응용. 분산 분석의 기본 용어를 이해하고, 분산 분석의 기본 아이디어에 익숙하며, EXCEL 분산 분석의 사용 프로세스를 파악하고, 결과를 정확하게 해석합니다.
제 6 장 회귀 모델 및 그 응용. 회귀 모델은 통계 분석의 중요한 부분입니다. 이 장의 학습에서는 선형 회귀 모형의 일반적인 형식과 해당 반영 함수를 숙지하고 EXCEL 결과 식별을 익혀야 합니다. 비선형 회귀 모델의 선형화 변환을 배우다.
제 7 장 시계열 분석 및 동적 예측. 이 장의 요구 사항: 시계열 함수와 편성의 기본 요구 사항을 이해하고, 동적 비교 분석 방법을 익히고, 장기 추세, 계절 변화 및 주기적 변화를 측정하고 분석하는 법을 배웁니다.
제 8 장 위험 결정 분석. 이 장을 학습하려면 통계적 의사 결정의 기본 요소를 이해하고, 불확실한 의사 결정의 기본 방법을 파악하고, 위험 의사 결정의 기본 원리와 적용에 익숙해야 합니다.
제 9 장 통계 품질 관리. 품질 변화의 영향 요인을 이해하고, 품질 분석의 일반적인 방법을 익히고, 관리도의 제작 원리와 식별 방법을 익히고, 프로세스 능력 지수의 계산과 읽기를 파악합니다.
제 10 장 선형 프로그래밍 원리 및 응용. 선형 계획 모델의 기본 구성 및 설정 프로세스를 이해하고, 2D 선형 계획 모델의 그래픽 방법을 배우고, 선형 계획에서 최적의 솔루션의 몇 가지 기본 개념과 식별 규칙을 파악합니다.
제 2 장 선형 프로그래밍의 XI 일반화. 이 장의 학습에서는 이중해법에 대한 결정 규칙 파악, 스프레드시트의 민감도 분석 결과 숙지, 선형 정수 계획의 공통 모델 이해, 선형 정수 계획 및 운송 문제 해결을 위해 점 모서리 테이블을 사용하는 방법을 배워야 합니다.
제 12 장 재고 관리 및 통제 시뮬레이션. 재고 관리의 기본 용어 이해, ABC 분석 및 의사 결정 방법 파악, 결정 론적 재고의 기본 모델 및 적용 파악, 간단한 무작위 재고 결정 방법에 익숙 함.
제 13 장 대기열 원리 및 응용. 대기열 시스템의 기본 용어를 이해하고 기본 대기열 모델을 배웁니다.
14 장 게임의 기본 원칙. 게임 분석의 기본 요소를 파악하고 두 사람의 유한 제로섬 및 논제로섬 게임의 기본 개념, 솔루션 및 관련 응용 프로그램을 이해합니다.
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