Gaogang 1824
Plan de estudios del examen de autoestudio de educación superior de la provincia de Jiangsu
30447 Datos, modelos y toma de decisiones
Editado por Nanjing Universidad (2019)
Oficina del Comité de Examen de Autoestudio de Educación Superior de la provincia de Jiangsu
1. Naturaleza, propósito y requisitos del curso
1. y toma de decisiones sobre los datos del curso
Con la mejora del nivel de informatización social y la mejora general de la conciencia de la gestión científica, la gente está mostrando un interés cada vez mayor en cómo comprender desde la perspectiva de los datos. Los datos en sí no tienen sentido, la clave es utilizar métodos adecuados para analizarlos y procesarlos. Sólo así podremos explorar las leyes inherentes al desarrollo y los cambios de los fenómenos objetivos y atender mejor las necesidades de la toma de decisiones de gestión.
Datos, Modelos y Toma de Decisiones es un curso cuantitativo que se centra en la recopilación, descripción, análisis e interpretación de datos, así como en el conocimiento de los métodos y técnicas de gestión de la toma de decisiones. Las decisiones de gestión se dividen en dos categorías, una es la toma de decisiones racional y la otra es la toma de decisiones conductual. En el modelo de toma de decisiones de análisis de datos, ya sea una toma de decisiones estadística caracterizada por la incertidumbre, una toma de decisiones de optimización de la ciencia de la gestión caracterizada por la certeza o una toma de decisiones de juego caracterizada por la interacción estratégica, todas ellas pueden clasificarse como decisiones racionales. Al tratarse de una toma de decisiones racional, es necesario establecer algunos criterios de toma de decisiones, para luego seleccionar un plan de toma de decisiones mediante la medición bajo los criterios establecidos. Este proceso requiere un enfoque estructurado de la pregunta de investigación, por un lado, y los datos correspondientes, por el otro. El primero es para establecer un modelo de toma de decisiones y el segundo es para ayudar a realizar los cálculos. Desde este punto de vista, la importancia de los datos y los modelos en el análisis de la toma de decisiones es evidente. Los datos y los modelos no sólo sirven para el análisis de la toma de decisiones, sino que también guardan una estrecha relación. Desde una perspectiva aplicada, los métodos estadísticos enfatizan la práctica empírica. El análisis estadístico y la toma de decisiones no cuentan con una gran cantidad de datos objetivos y precisos. El análisis estadístico de la toma de decisiones solo puede permanecer en un estado puramente teórico y no puede formar conclusiones de análisis específicas. En la optimización de operaciones de gestión y análisis de decisiones de juego, aunque no se necesitan datos suficientes como el análisis estadístico, los datos numéricos necesarios de factores incontrolables, como los parámetros relevantes en el modelo, deben determinarse de antemano. Aunque las empresas generalmente acumulan una gran cantidad de datos que pueden desarrollarse y utilizarse, por una u otra razón, los datos en sí siempre son asistemáticos, insuficientes e incompletos. Por lo tanto, los datos de antecedentes deben editarse, procesarse, resumirse y refinarse científicamente antes de que puedan usarse para el análisis de la toma de decisiones. En este sentido, el modelo juega un papel importante en la transformación. A través del modelado, no solo se puede transformar la estructura de valor de los datos, sino que también se puede analizar en profundidad la toma de decisiones. Al igual que el proceso de producción, los datos son como la "materia prima" y el modelo es como la "máquina". Las materias primas de datos se colocan en la máquina modelo y la máquina modelo las procesa. Finalmente, se puede obtener el resultado "producto", es decir, el análisis de gestión y el plan de toma de decisiones.
En la actualidad ha sido ampliamente desarrollado y aplicado, desempeñando un papel importante en todos los aspectos de la gestión social y económica. Tomando como ejemplo la gestión empresarial, en operaciones de producción, gestión de inventarios, control de calidad, utilización de recursos, selección de sitios, desarrollo y diseño de productos, mantenimiento y actualización de equipos, organización de personal, planificación de proyectos, configuración organizacional, procesamiento de información, cartera de inversiones, plan de financiamiento. , Los datos de marketing y las herramientas de modelos se utilizarán en aspectos como la previsión de la situación empresarial y la fijación de precios competitivos. En los campos de la gestión social, los servicios públicos y el procesamiento de datos, por esta razón, en el sistema de educación superior de China, se aboga por incorporar métodos cuantitativos en el sistema educativo de las carreras de gestión económica. La gestión es un tema eterno en la sociedad humana. En cualquier momento y en cualquier etapa del desarrollo, la gestión es siempre necesaria e indispensable. Con el continuo desarrollo de la economía social, los problemas de gestión que enfrentan las personas pueden volverse más complejos. Sólo comprendiendo los métodos de gestión científica podremos formular planes y planes de acción razonables. La introducción de métodos de análisis cuantitativo en el sistema de enseñanza de la carrera de gestión económica refleja los altos estándares de la sociedad para la formación de talentos. Los futuros administradores de empresas y de la sociedad deben trabajar duro para aprender métodos científicos de gestión y utilizar conscientemente métodos científicos para resolver problemas de gestión en futuros trabajos prácticos.
2. Introducción al contenido de la evaluación "Datos, modelos y decisiones"
Los datos, los modelos y la toma de decisiones son ricos en contenido y algunos métodos pueden resultar difíciles para los estudiantes que se especializan en economía y gestión. Por tanto, en la docencia específica, podemos combinar los principios y condiciones de aplicación de este método con el análisis de casos y el uso de programas informáticos.
En términos generales, debe aprender el siguiente contenido usted mismo:
El primer capítulo es una descripción general. Comprender la importancia del análisis cuantitativo en el aprendizaje profesional, comprender la relación entre datos, modelos y toma de decisiones, prestar atención a los principios y requisitos del análisis cuantitativo y dominar los procedimientos generales del análisis cuantitativo de la toma de decisiones.
Capítulo 2: Fuente, clasificación y transformación de datos. A través del estudio de este capítulo, podrá comprender y dominar sistemáticamente los métodos básicos de recopilación de datos, comprender los tipos generales de datos para la toma de decisiones de gestión, familiarizarse con los factores que influyen en la calidad de los datos y los métodos generales de inspección, y dominar la conversión simple. y procesamiento de datos.
Capítulo 3: Descripción y análisis de datos estadísticos. Familiarícese con las funciones y métodos de producción de varios gráficos y domine los métodos de cálculo y las precauciones de aplicación de los gráficos de características de datos, especialmente la aplicación integral de varios gráficos de características. Lo mejor es utilizar métodos estadísticos descriptivos para realizar investigaciones aplicadas sobre problemas específicos.
Capítulo 4 Inferencia de muestra de parámetros. Comprenda los conceptos de estadística, aprenda a usar EXCEL para calcular la probabilidad de "tres distribuciones de inferencia", domine la distribución muestral de estadísticas de uso común y utilice hábilmente EXCEL para implementar la estimación de parámetros y la prueba de hipótesis.
Capítulo 5 Análisis de Varianza y su Aplicación. Comprender los términos básicos del análisis de varianza, estar familiarizado con las ideas básicas del análisis de varianza, dominar el proceso de uso del análisis de varianza en EXCEL e interpretar correctamente los resultados.
Capítulo 6 Modelo de Regresión y su Aplicación. El modelo de regresión es una parte importante del análisis estadístico. El estudio de este capítulo requiere dominar la forma general del modelo de regresión lineal y su función de reflexión, y dominar la identificación de resultados EXCEL. Aprendizaje de transformaciones linealizadas para modelos de regresión no lineal.
Capítulo 7 Análisis de series temporales y previsión dinámica. Requisitos para este capítulo: comprender los requisitos básicos para las funciones y la preparación de series de tiempo, dominar los métodos de análisis comparativo dinámico y aprender a medir y analizar tendencias a largo plazo, cambios estacionales y cambios cíclicos.
Capítulo 8 Análisis de decisiones de riesgo. Después de estudiar este capítulo, debe comprender los elementos básicos de la toma de decisiones estadísticas, dominar los métodos básicos de la toma de decisiones inciertas y estar familiarizado con los principios y aplicaciones básicos de la toma de decisiones basada en riesgos.
Capítulo 9 Gestión de la Calidad Estadística. Comprender los factores que influyen en los cambios de calidad, estar familiarizado con los métodos generales de análisis de calidad, dominar los principios de producción y los métodos de identificación de los gráficos de control y dominar el cálculo y la lectura del índice de capacidad del proceso.
Capítulo 10 Principios y Aplicaciones de la Programación Lineal. Comprender la composición básica y el proceso de establecimiento de modelos de programación lineal, aprender el método gráfico de los modelos de programación lineal bidimensional y dominar algunos conceptos básicos y reglas de identificación de soluciones óptimas en programación lineal.
Capítulo 2 XI Generalización de la Programación Lineal. En el estudio de este capítulo, debe dominar las reglas de determinación de soluciones duales, estar familiarizado con los resultados del análisis de sensibilidad de las hojas de cálculo, comprender los modelos comunes de programación entera lineal y aprender a usar tablas de punta y arista para resolver la programación entera lineal. y problemas de transporte.
Capítulo 12 Simulación de la Gestión y Control de Inventarios. Comprender la terminología básica de la gestión de inventarios, dominar el análisis ABC y el método de toma de decisiones, dominar el modelo básico de inventario determinista y su aplicación, y estar familiarizado con el método estocástico simple de toma de decisiones de inventario.
Capítulo 13 Principios y aplicaciones de las colas. Comprenda la terminología básica de los sistemas de colas y aprenda los modelos de colas básicos.
Capítulo 14 Principios Básicos del Juego. Dominar los elementos básicos del análisis de juegos y comprender los conceptos básicos, las soluciones y las aplicaciones relacionadas de los juegos finitos de suma cero y no cero para dos jugadores.
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