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清华大学《数据模型与决策》DMD（孙静） - 课程精髓及案例分析流程
DMD课程精髓：
从管理者的角度去分析问题，不要陷入数据处理中；
数据分析需要和经验相匹配，数据为管理和决策提供服务。
东西方的差距从15世纪开始拉大：
西方： 开始使用阿拉伯数字；（理性－科学性）
东方： 仍然采用文字这种不精确的描述；（人性－灵活性）
5大知识点：
Decision Analysis（决策分析）
决策树—回溯的方法使“复杂问题简单化” 、提炼问题
who、where、when、why、what、how
Sampling（抽样）
从个体抽样共性、得出普遍规律的方法论。（自然科学中的哲学）
“断章取义”导致统计学可以变化出完全不同的结果。
理论的结果是基于“随机”的抽样。
精确与粗燥的哲学：更加粗燥的t分布，得出的结果可能是更加精确的预测结果。
实际的生活中，人们往往对μ有预期，却对σ没有预期，导致了很多问题。
Simulaiton（仿真）
减轻抽样需要投入的时间和经历，结果依赖于“可以信赖的假设”
Regression（回归）
回归反映的是量变因素，对于质变必须从管理上解释。
Optimization（优化）
模型的准确性只对自变量范围内有意义。
DMD案例流程（供参考）：
案例背景：
5W+1H
who
when
where
what （要干什么）
why （待分析的原始数据或者解决途径）
how （怎样做，D.T）））Average（） 算术平均值
Stdev（） 返回给定样本的标准偏差
Normsdist（） 返回标准正态分布函数值（单边概率） 临界值＝2×beta－1
Normsinv（beta） 返回标准正态分布的区间
Sumproduct（） n列乘积之和
Large（，x） 求第x大的数 max（）
Small（，x） 求第x小的数 min（）
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