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数据、模型与决策

该MBA基础课程体现了学院对定量管理方法的重视。

内容概览

核心概念与课程背景

数据、模型与决策｜核心概念与课程背景

数据、模型与决策强调证据与管理选择之间的规范联系。不同问题需要不同模型：预测用于估计需求，优化用于比较资源配置，仿真用于探索复杂系统。解释结果时应认识缺失数据、参数不稳定与目标冲突等限制。在2025版MBA课程背景下，该主题支持可迁移到金融、营销及组织决策中的定量推理能力。

数据、模型与决策属于2025版MBA专业基础课程。该主题通过定量表达将描述性证据与决策方案联系起来，模型需要明确变量、假设、约束和结果。敏感性分析检验不确定输入变化时优选方案是否改变，尤其适用于信息尚不完整时的管理决策。

数据、模型与决策把信息质量与分析选择联系起来。模型明确假设与变量，把运营问题转化为可比较或可优化的形式。敏感性分析进一步检验预测、成本或约束变化时，决策建议如何随之改变。

将管理决策转化为变量、约束与敏感性检验。

决策模型将管理问题转化为变量、约束、假设与目标。模型可以优化可量化结果、比较不同情景或刻画不确定性，但其价值依赖于假设是否契合真实组织问题。

在产能规划练习中，可比较劳动力与设备约束下的生产方案，并对需求及单位利润进行敏感性分析。这样可以识别何时需要改变方案，以及下一步最值得收集的信息。