数据模型与决策相关理论和方法(数据模型与决策的介绍)

1.数据模型与决策的介绍

《数据模型与决策》是科学出版社2010年1月29日出版的图书，系统地介绍了以统计方法为特征的不确定型决策、以运筹学方法为特征的确定型决策、以博奕原理为特征的策略型决策的基本原理和一般方法。

2.数据模型与决策在人力资源管理有什么应用

数据模型与决策在人力资源管理的作用：

当前全社会多领域正在经受着大数据浪潮的洗礼，人力资源管理领域也不能例外。商业智能工具帮助人力资源管理从凭借经验的模式逐步向依靠事实数据的模式转型；人力测评由主观性强的单一专家进行测评转向构建数学模型依靠大数据处理技术进行测评；企业招聘过程也正朝着越来越依靠社交网络和大数据技术的方向发展。

1.大数据助力HR-BI

Human Resource Business Intelligence，以下简称HR-BI，即人力资源商业智能，主要解决通过数据对整个人力资源过程监控，对人力资源管理监控分析。

2.大数据助力人才测评

通过对目前国内外人才测评状况的了解得知，现在企业的人才测评大多处在单一的专家评估上面，明显带有强烈的主观性。为此，利用大数据技术对人才测评中的一些问题如人才绩效考核、人才选拔以及分类进行研究，改进以前算法中的一些不成熟的地方。

大数据技术能从一些大型的人力资源数据库中找到隐藏在其中的信息，帮助决策人员找到数据间潜在的联系，从而有效地进行人才测评。

3.大数据助力企业招聘

公司提供人力资源管理解决方案和行业宏观分析报告，并把他们售卖到人力资源部门、猎头、招聘网站、媒体、政府。靠售卖招聘规模报告，在线个人方案，在线企业方案来赢利。比如Wanted Analytics和Forensic JobStats这两家B2B模式的公司就比较典型。同时它们还可以通过快速确定在何处放置招聘广告，轻松填补职位空缺，了解在哪里可以找到候选人等方法帮助企业更快速的找到合适的求职者。

4.大数据是中国人力资源与招聘行业决胜的关键

大数据处理技术的应用在全球范围内迅猛增长，推动整个社会进入了大数据时代。而大数据处理技术本身也将成为中国人力资源管理与招聘行业决胜的关键。

人力资源管理与招聘行业内以大数据技术为支撑的产品和解决方案在全球范围赢得了迅猛的增长。人力资源行业企业通过出售经过处理分析的商业报告来获取直接的利益，以商品化的大数据应用创造了新的商业模式。

3.数据模型与决策在人力资源管理有什么应用

数据模型与决策在人力资源管理的作用：当前全社会多领域正在经受着大数据浪潮的洗礼，人力资源管理领域也不能例外。

商业智能工具帮助人力资源管理从凭借经验的模式逐步向依靠事实数据的模式转型；人力测评由主观性强的单一专家进行测评转向构建数学模型依靠大数据处理技术进行测评；企业招聘过程也正朝着越来越依靠社交网络和大数据技术的方向发展。1.大数据助力HR-BIHuman Resource Business Intelligence，以下简称HR-BI，即人力资源商业智能，主要解决通过数据对整个人力资源过程监控，对人力资源管理监控分析。

2.大数据助力人才测评通过对目前国内外人才测评状况的了解得知，现在企业的人才测评大多处在单一的专家评估上面，明显带有强烈的主观性。为此，利用大数据技术对人才测评中的一些问题如人才绩效考核、人才选拔以及分类进行研究，改进以前算法中的一些不成熟的地方。

大数据技术能从一些大型的人力资源数据库中找到隐藏在其中的信息，帮助决策人员找到数据间潜在的联系，从而有效地进行人才测评。3.大数据助力企业招聘公司提供人力资源管理解决方案和行业宏观分析报告，并把他们售卖到人力资源部门、猎头、招聘网站、媒体、政府。

靠售卖招聘规模报告，在线个人方案，在线企业方案来赢利。比如Wanted Analytics和Forensic JobStats这两家B2B模式的公司就比较典型。

同时它们还可以通过快速确定在何处放置招聘广告，轻松填补职位空缺，了解在哪里可以找到候选人等方法帮助企业更快速的找到合适的求职者。4.大数据是中国人力资源与招聘行业决胜的关键大数据处理技术的应用在全球范围内迅猛增长，推动整个社会进入了大数据时代。

而大数据处理技术本身也将成为中国人力资源管理与招聘行业决胜的关键。人力资源管理与招聘行业内以大数据技术为支撑的产品和解决方案在全球范围赢得了迅猛的增长。

人力资源行业企业通过出售经过处理分析的商业报告来获取直接的利益，以商品化的大数据应用创造了新的商业模式。

4.求数据模型与决策作业

定随机过程 。

如果对任意正整数 ，任意的 ，任意的 S是 的状态空间，总有 则称 为马尔可夫过程。 在这个定义中，如果把时刻 看作“现在”，时刻 是“将来”，时刻 是“过去”。

马尔可夫过程要求：已知现在的状态 ，过程将来的状态 与过程过去的状态 无关。 这就体现了马尔可夫过程具有无后效性。

通常也把无后效性称为马尔可夫性。 从概率论的观点看，马尔可夫过程要求，给定 时， 的条件分布仅与 有关，而与 无关。

二、马尔可夫链及其转移概率 马尔可夫链是参数离散、状态离散的最简单的马尔可夫过程。 在马尔可夫链 中，一般取参数空间 。

马尔可夫链的状态空间 的一般形式是 。 1、马尔柯夫链定义： 一个随机序列{X(t), t=1,2,3，…}取值于正整数空间E={0,1,2，……}，或者为E的子集， 如果有： xi∈E={0,1,2，……} ； i=1,2，… 则称为序列 为马尔柯夫（Markov）链。

这种序列具有马尔可夫性，也叫无后致性。注意：t和i均取整数。

2、马尔柯夫链的含义： 可以这样理解：序列 的“将来”只与“现在”有关而与“过去”无关。 3、马尔柯夫链的状态： 马尔柯夫链序列 中的某一个符号X(ti)的数值一定为E中的某一个元素xi（或xj），这时，称xI（或xj）为随机序列的一个状态Si。

4、马尔柯夫链的一步转移概率 马尔柯夫（Markov）链的统计特性用条件概率（状态转移概率）来描述： 习惯上把转移概率记做 这称为马氏链的一步转移概率。为马尔柯夫链从状态i变为状态j的条件概率。

它满足：（概率的加法公式） pij(1)(t)≥0 i j ∈E 5、马尔柯夫链的K步转移概率： 其k步转移概率为：为马尔柯夫链从状态i经过k步（k个单位时间）后变为状态j的条件概率： 它满足： p(k)ij(t)≥0 i j ∈E 。

5.数据分析方法5种,数据分析有什么方法

借助工具，未至科技魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。

采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。

通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。

6.决策理论与方法的目录介绍

第一章 决策分析概述 第一节 决策分析的概念及其基本要素 一、决策分析的概念 二、决策分析的基本要素 第二节 决策分析的分类及其基本原则 一、决策分析的分类 二、决策分析的基本原则 第三节 决策分析的步骤与追踪决策 一、决策分析的基本步骤 二、关于追踪决策 第四节 决策分析的定性与定量方法概述 一、决策分析的定性方法 二、决策分析的定量方法 三、综合决策 本章小结 关键词 习题 第二章 确定型决策分析 第一节 确定型决策分析概述 一、确定型决策分析的概念和运用场合 二、确定型决策分析与运筹学 第二节 现金流量及货币的时间价值与计算 一、现金流量及货币的时间价值 二、货币时间价值的计算 第三节 盈亏决策分析 一、盈亏决策分析的基本原理 二、盈亏分析的应用实例 第四节 无约束确定型投资决策 一、基本假设条件 二、价值型经济评价指标 三、效率型经济评价指标 四、时间型经济评价法 五、相对经济效益评价法 第五节 多方案投资决策 一、独立型投资方案决策 二、互斥型投资方案决策 第六节 投资决策案例 一、更新决策 二、自制还是外购决策 三、投资时机决策 四、资本限量决策 第七节投资决策软件 一、投资项目的净现值与内部收益率 二、多个互斥项目的抉择 本章小结 关键词 习 题 第三章风险型决策分析 第一节 风险决策的期望值准则及其应用 一、风险型决策分析 二、风险型决策分析的期望值准则 三、期望损益决策法中的几个问题 第二节 决策树分析方法 一、决策树基本分析法 二、应用实例 三、多阶决策分析 第三节 贝叶斯决策分析 一、贝叶斯决策的基本方法 二、贝叶斯决策分析的信息价值 三、抽样贝叶斯决策 四、贝叶斯决策分析案例 第四节 风险决策的灵敏度分析 一、灵敏度分析的要求 二、转折概率原理 第五节 效用理论及风险评价 一、效用函数的定义和构成 二、效用曲线的确定 三、效用曲线在风险决策中的应用 四、案例 本章小结 关键词 习题 第四章 不确定型决策分析 第一节 不确定型决策的基本概念 第二节 乐观决策准则 一、乐观决策的步骤 二、乐观准则的评价 三、乐观决策法的适用范围 第三节 悲观决策准则 一、悲观法决策的步骤 二、悲观准则的评价 三、悲观决策法的适用范围 第四节 折中决策准则 一、折中法决策的步骤 二、折中决策法的评价 第五节 后悔值决策准则 一、最小最大后悔值决策分析的步骤 二、后悔值决策准则的评价 三、后悔值决策准则的适用范围 第六节 等概率决策准则 一、等概率决策分析法的步骤 二、等概率决策法的评价 第七节 案例分析 本章小结 关键词 习题 第五章 多目标决策分析 第一节 多目标决策的目标准则体系 一、目标准则体系的意义 二、目标准则体系的结构 三、评价准则和效用函数 四、目标准则体系风险因素的处理 第二节 多维效用并合方法 一、多维效用并合模型 二、多维效用并合规则 三、多维效用并合方法应用实例 第三节 层次分析方法 一、基本原理 二、判断矩阵 三、递阶层次结构权重解析过程 第四节 DEA方法 一、DEA模型 二、DEA有效性的经济意义 三、DEA方法的应用实例 第五节 目标规划方法 一、多目标线性规划转化为目标规划问题的方法 二、目标规划的单纯形解法 第六节 DEA软件应用实例 本章小结 关键词 习题 第六章 序贯决策分析 第一节 多阶段决策 一、多阶段决策问题 二、多阶段决策方法 三、应用举例 第二节 序列决策 第三节 马尔可夫决策 一、马尔可夫决策问题 二、马尔可夫链与转移概率矩阵 三、稳态概率 四、马尔可夫决策应用实例 第四节 群体决策简介 一、群体决策概念 二、群体决策的有效程度 三、群体决策的规则：简单多数规则 四、常用的群体决策方法及应用实例 本章小结 关键词 习题 第七章 竞争型决策分析——博弈论 第一节 竞争型决策分析与博弈论 一、竞争型决策分析与博弈论介绍 二、博弈现象 三、博弈的要素 四、博弈的分类 第二节 完全信息静态博弈 一、博弈的标准式表述 二、纳什均衡 三、两人有限零和博弈 四、应用举例 第三节 完全信息动态博弈 一、博弈的扩展式表述 二、多阶段可观察行动博弈与子博弈完美纳什均衡 三、完美信息博弈与逆向归纳法 第四节 不完全信息静态博弈 一、概念 二、策略和类型 三、贝叶斯均衡 四、贝叶斯均衡的举例 第五节 不完全信息动态博弈 一、不完全信息动态博弈问题 二、类型和海萨尼转换 三、完美贝叶斯均衡 四、举例 本章小结 关键词 习题 第八章 决策支持系统 第一节 决策支持系统概述 一、决策支持系统的定义 二、决策支持系统的目标 三、决策支持系统的发展 四、决策支持系统的特点 五、决策支持系统的主要功能 六、决策支持系统的分类 第二节 决策支持系统的基本结构 一、决策支持系统的基本框架结构 二、五种DSS框架结构的特点 三、DSS的三个技术层次 四、与DSS有关的五种人员 第三节 决策支持系统的设计 一、决策支持系统DSS的分析 二、决策支持系统DSS的设计方法 三、决策支持系统DSS的设计 第四节 决策支持系统案例——交互式财务计划系统 本章小结 关键词 习题 参考文献。

7.决策的主要方法有哪些

两人同兼一职的现象是不存在的。

同样，在晋升时，必须一个是胜利者，一个是失败者。 在瞬息万变的经营环境中，企业家要为自己的企业航船把握正确的方向，仅靠你的生活经验和直观感觉是不行的，要借助于现代成熟的定量分析方法，用以检验经验与直感的可靠性和正确性，并根据定量分析结果，进行正确的决策。

哈佛商学院的管理经济学课程，教给学生们如何将主观的定性判断，与客观的定量分析相结合进行经营决策的技能。学生们通过这门课的学习，理解了定量分析对于决策的重要性。

哈佛认为，企业经营者，要做好企业的决策，必须了解企业三种经营状态。它们是“零和游戏”、“囚犯两难”和“自然淘汰”。

企业面临的多数经营情况，都可归为这三种游戏类型。企业家须判断经营状况属于哪种游戏，从而决定应该采取的行动模式。

“零和游戏”就是一方得分他方失分，即合计为零的游戏。所有竞争项目都有价值，胜者得到价值。

掷硬币可谓典型的零和游戏。正面朝上，背面自然朝下。

一方取胜，他方定败。这样便产生了零和游戏。

同样，赌赛马、赛狗也可以说是零和游戏的一种。赌赛马取胜的人，从负者手中得到了钱，即赌注和找还钱的总和（当然要交跑道、维护费、赢马所有者的奖金、税款等）是零。

在企业中也是如此，两人同兼一职的现象是不存在的。同样，在晋升时，必须一个是胜利者，一个是失败者。

的确，在这种零和游戏中，选手可选择的战略只是一个，那就是取胜，另无他法。各选手必须竭尽全力，胜利者独享战利品，因此在这里毫无妥协的余地，谈判也毫无意义。

在“囚犯两难”的场合，如果各位参赛者都不想独占好处，那么全体选手就能得到最好的结果。如果大家齐心协力，就能取得对众人来说是最好的结局。

如果每个人都姿意妄为，得到的将是最坏的结果。 犯人A、B分别在两间房子内受审。

检察官要判犯人无期徒刑，由于种种原因暂时不能判决，于是，检察官向他们两人暗示：如果犯人坦白，省去了法院的时间和经费，就可以得到减刑。如果其中的一个囚犯坦白，提供了证词，此犯人就可得到特别减刑。

但是实际上，如果二人都坦白，证词便无用了，所以不能得到相应的减刑。 假设犯人A坦白并提供了证词，但犯人B没有坦白，那么犯人A判刑10年，犯人B就会被判无期徒刑；反之，如果犯人B坦白并作证，犯人A缄默不语的话，则犯人B判10年刑，犯人A则判无期徒刑。

如果二人都坦白，省去了二审费用，二人都会被判20年刑。但是假如二人都不坦白，就会因证据不足被免予起诉。

如上所述，如果二人相互配合都不坦白，就能得到最好的结果。然而，二人却分别被关在不同房间里受审，由于对对方不信任，二人都希望因自己坦白而减刑，这也许便招致了最坏的结果。

只有信任对方，形成互相配合的状态时，犯人矩阵作战才能成功。 美国航空业在80年代中期，就陷人了这种“犯人两难”矩阵的状况。

在实行严厉的管理措施时期，航空公司为缓和价格的航线竞争，就采取了相应措施。但是，管制措施一旦废除，各航空公司便想方设法增加哪怕是数目很少的飞行次数，各航空公司相对降价，来实现自己最大利润的欲望。

其结果是，几乎所有的航空公司都得到了最坏的结果。原因是，各航空公司在管制措施取消以前，与职工订立了长期的工作合同，从而无法削减劳务成本。

可如果航空公司都一起提高价格，整个航空公司的效益就会大为改观。但是，对消费者来说，幸运的是，在反托拉斯法中，已明确地禁止这样的价格协定。

“自然淘汰”是结婚或其他所有亲密关系中都存在的窘境。游戏中的选手A，希望得到与选手B同样的最好结果。

这时对方如果放弃对最好结果的追求、，那么选手A就达到目的了。反之，选手B也亦然。

很多公司为满足各种特定的市场需求而制造产品，但实际上，往往只有一种产品幸存下来。这是因为生产方面的固定费用很高，各公司为了从投资中得到利益，就必须拥有较大的市场占有率。

在商场实战中，为了不让竞争对手进入市场，利害相关者之间的交流和暗示，就具有决定的作用了。让失败可能性很大的人在市场上竞争，是任何当事者都不喜欢的。

因此，很多时候，将今后要投放市场的产品消息告诉竞争对手，使其放弃市场竞争，是一种明智而有效的方法。了解究竟谁弃权的最有效的手段，是你自己第一个进入市场。

因为不可能详细叙述所有的分析，我们这里所介绍的框架，只能将复杂的决策，分解为最简单的要素。这是应用于各种职能规范中所必需的决策方法。

管理经济学是数量分析类型学生们喜欢的科目。这是因为在分析过程中；他们可能会发现意想不到的“正确”答案。

但是，习惯用主观判断和常识进行决策的学生们，也热衷于学习数量化方法和逻辑分析方法。利用数量分析法，可以避免片面性增加其准确性和可靠性。

明白了一个很有趣的道理，那就是，要使决策的数量化过程正确而有效，你必须具备一种靠直觉判断各相关要素的能力。 虽然不能否认优秀的判断力和决策的关键，但管理经济学讲座的目的，是教授在若干个选择方案中，判断哪种方案最为合适的方法。

哈佛将送给你一个理。