数据、模型与决策授课内容与要求主讲教师基本信息姓名：郭洪伟 职称：副教授 学历：博士研究生 研究方向：应用数理统计、数据分析授课对象（2016级脱产班）一、课程简介有了数据，还需要借助分析方法和模型，才能获得对决策有用的信息。数据是基础，模型是工具，决策是目的。企业管理者为了用数据辅助决策，还需要学习一些相关的理论和模型，这些理论模型涉及：统计、预测、模拟和优化等，并需要掌握相应的电脑软件工具。本课程主要从理论模型和软件工具两个方面，介绍数据的分析方法和处理技能。本课程主要讲授企业管理决策的定量分析方法。首先，从管理科学定量方法的基本概念和方法入手，介绍企业层级的数据分析基础理论和分析方法，并根据企业管理的实际介绍相关统计模型。其次，从初学者易于接受的线性规划模型方法开始，介绍线性规划的应用、灵敏度分析和经济含义，及如何使用图解法和LINGO软件求解线性规划模型。最后，结合企业管理面临的问题，综合介绍从问题分析、数据收集、整理及建模、应用决策的系统分析方法。本课程特点如下：（1）注重理论和方法相结合。课上所有的理论，都有相应的实现方法举例。（2）从最基础的数据分析模型开始，介绍最常用的分析工具，如：回归模型、预测模型、优化模型等。模型是对数据深层次分析的必要工具，掌握这些模型对提高数据分析和处理能力及决策支持能力都有很大帮助。（3）数据的分析处理软件主要以EXCEL为主，该软件易于获得和使用。同时会介绍SPSS及LINGO软件。（4）本课程借助大量的生动有趣的实例，深入浅出的展开讨论，每次课后都给出练习题，通过学习分析具体案例，找出问题的根源，并根据管理者自己对管理科学的理解及对管理科学方法的掌握，给出解决方案。本课程以培养数量化思维的管理人才为教学目标。课堂教学主要结合企业管理的实际，从管理者角度分析数据，解决实际问题。本课程的目的不仅是介绍各种管理方法的数学背景及原理，而是通过引用一些反映现实问题的案例给出管理者可以采取的各种解决方案。本课程强调“问题导向型”和“案例导向型”，而非“数学模型导向型”。本课程主要培养管理者的“数量化思维习惯”，凡事要“用数据说话”。二、课程大纲第一单元（2016年9月 7 日，学时：4）1 数据与模型介绍1.1 决策中的数量化思维方式1.2 管理中的数据类型1.3数据分析及模型的应用介绍2 数据的搜集与整理2.1 数据的准备2.2 可视化管理：图表2.3 描述统计的应用案例第二单元（ 2016年9月 14 日，学时：4）3 数据的统计量描述3.1 统计量介绍3.2 统计量的比较3.3 案例应用分析4 统计分析方法4.1 因素分析一：交叉分类表4.2 因素分析二：方差分析4.3因素分析三：相关分析第三单元（ 2016年9月21 日，学时：4）5 统计模型与应用5.1 模型一：线性回归模型5.2 模型二：Logistic模型5.3 模型应用案例6 时间序列预测6.1 四要素分析6.2 时间序列预测：移动平均法6.3时间序列预测：指数平滑法6.4时间序列预测：回归模型法7 统计陷阱7.1 图表的误用7.2 辛普森悖论：潜变量的影响7.3 统计分析方法的使用注意事项第四单元（ 2016年9月 28 日，学时：4）8 线性规划导论8.1 最优化问题举例8.2 图解法分析8.3 软件求解分析9 灵敏度分析与最优解解释9.1 灵敏度分析介绍9.2 灵敏度分析：电脑求解9.3传统灵敏度分析的不足第五单元（ 2016年10月 12 日，学时：4）10 线性规划应用（一）10.1 市场营销应用案例10.2 生产管理应用案例10.3 财务管理应用案例10.4 混合问题模型第六单元（ 2016年10月 19 日，学时：4）11 线性规划应用（二）11.1 数据包络分析11.2 投资组合模型和资产分配11.3 指派问题11.4最大流问题三、教材与参考书目本课程选用经典的MBA教材：数据、模型与决策（管理科学篇，原书第13版），作者：戴维R.安德森等，机械工业出版社，2015年5月第一版。参考书：数据、模型与决策（基于EXCEL的建模和商务应用，第二版），蒋绍忠 编著 北京大学出版社应用统计学马立平 刘娟 编著 首都经济贸易大学出版社商务与经济统计学托马斯.威廉斯等著 中国人民大学出版社社会科学统计方法朱红兵等译 电子工业出版社四、 考试方式 闭卷考试