2022年自考30447數據、模型與決策復習資料整理匯總

想要參加自考考試的考生，只要能夠滿足報名條件，即可在規定的時間內報名參加考試，考生們想要順利通過自考考試，就需要多做自考真題，多看復習資料。為此，我專門在下方的文章中為大家分享2022年自考30447數據、模型與決策復習資料整理匯總，以供考生們參考！

一、《數據、模型與決策》課程的性質

隨著社會信息化水平的提高和科學管理意識的普遍增強，人們對如何從數據資料角度進行認識顯示出越來越多的興趣。數據資料本身并沒有什么意義，關鍵是采用合適的方法對其進行分析和處理，只有這樣才能探索客觀現象發展變化的內在規律，從而更好地服務于管理決策的需要。

《數據、模型與決策》屬于數量性質的課程，側重于講解數據資料的搜集、描述、分析和解釋，以及管理決策方法和技術方面的知識。管理決策分為兩類，一類是理性決策一類是行為決策。數據分析與決策模型中，不論是以不確定性為特征的統計決策，還是以確定性為特征的管理科學優化決策，和以策略互動為特征的博弈決策，都可以把它們歸結為理性決策范疇。既然是理性決策，必然會要求建立某種決策準則，然后在既定的準則下通過度量來選擇決策方案。這一過程一方面要對研究的問題進行結構化處理，另一方面也需要有相應的數據資料。前者是為了能夠建立決策模型，后者則是幫助實現計算。有鑒于此，數據與模型在決策分析中的重要意義不言而喻。數據與模型除了共同服務于決策分析以外，兩者之間也存在密切的關系。從應用的角度，統計方法比較強調實證性做法，統計分析與決策中，沒有大量的、客觀準確的數據資料，統計決策分析只能停留在純理論的狀態，無法形成具體的分析結論。管理運籌優化和博弈決策分析中，雖然不像統計分析那樣，需要擁有充足的數據，但是必要的不可控因素比如模型中的有關參數，其數值資料就必須事先給以確定。盡管現在的企業一般都積累了大量的可供開發利用的數據資料，不過由于這樣那樣的原因，數據資料本身總會存在不系統、不充分、不完備的情況。因此，對于背景數據必須經過科學的編輯、處理、匯總和提煉，然后才能用于決策分析。對此，模型起著重要的轉化作用，通過模型化處理，不僅能對數據的價值結構進行改造，而且還能對決策賦以深層次的分析。如同生產過程一樣，數據資料好比“原料”，模型就如“機器”，把數據原料投入模型機器，經過模型機器的加工處理，最后就能得到輸出結果“產品”，即管理分析和決策方案。

運用數據資料通過模型從定量角度開展決策分析，目前已得到了十分廣泛的發展和應用，在社會經濟管理領域的各個方面都發揮著重要的作用。以企業管理為例，生產運營、庫存管理、質量控制、資源利用、廠址選定、產品開發與設計、設備維護與更新、人員安排、項目規劃、組織設置、信息處理、投資組合、融資方案、市場營銷、商情預測、競爭性定價等方面，都會使用到數據資料和模型工具，在社會管理和公共服務領域，數據處理和模型分析同樣具有重要價值，比如：學校、商店、消防、醫院、銀行等服務網點的布局、交通道路規劃、服務窗口優化設置等。正因為如此，在我國的高等教育體系中，倡導把定量化方法納入到經濟管理類專業的教育體系中。管理是人類社會永恒的主題，無論什么時候，也無論在什么樣的發展階段，管理總是必要的、必不可少的。隨著社會經濟的不斷發展，人們遇到的管理問題可能更加復雜，只有懂得科學的管理方法，才有可能制定出合理的規劃和行動方案。把定量化分析方法引進經濟管理類專業的教學體系，體現了社會對人才培養的高標準要求。企業和社會的未來管理人員，應該努力地學習管理科學方法，并在未來的實際工作中自覺地運用科學方法解決管理問題。

二、《數據、模型與決策》考核內容簡介

《數據、模型與決策》的內容比較豐富，有的方法對經濟管理專業的學生來說可能還存在一定的難度，為此在具體教學的時候，可以把講解方法原理、應用條件與案例分析和計算機軟件使用結合起來。

通常情況下，要求完成以下的自學內容：

第一章總論。了解定量分析在專業學習中的意義，搞清楚數據、模型與決策之間的關系，理會定量分析的原則性要求，掌握定量決策分析的一般程序。

第二章數據資料來源、分類與變換。通過本章的學習，系統了解和掌握數據采集的基本方法，認識管理決策數據的大致類型，熟悉數據質量的影響因素和一般檢查方法，掌握數據資料的簡單變換處理。

第三章統計資料描述分析。熟悉各類圖表的功用和制作方法，掌握數據資料的特征數字計算方法和應用注意事項，特別是各種特征數字的綜合運用。最好能運用統計描述方法，進行具體問題的應用研究。

第四章參數樣本推斷。理解統計量概念，學會利用EXCEL計算“三大推斷分布”概率，掌握常用的統計量的抽樣分布，熟練掌握利用EXCEL實現參數估計和假設檢驗。

第五章方差分析及其應用。了解方差分析中的基本術語，熟悉方差分析的基本思想，掌握EXCEL方差分析的使用過程，并能對處理的結果進行正確解讀。

第六章回歸模型及其應用。回歸模型是統計分析中的重要內容，這一章的學習，需要掌握線性回歸模型的一般形式及其反映功能，掌握EXCEL求解結果的識別。學會非線性回歸模型的線性化變換。

第七章時序分析與動態預測。本章要求：了解時間序列功能和編制的基本要求，掌握動態對比分析方法，學會長期趨勢、季節變動、循環變動的測算和分析。

第八章風險決策分析。這一章的學習，要了解統計決策的基本構成要素，掌握不確定決策的基本方法，熟悉風險行決策的基本準則及其應用。

第九章統計質量管理。了解質量變化的影響因素，熟悉質量分析的一般方法，掌握控制圖的制作原理和識別方法，掌握工序能力指數的計算及閱讀。

第十章線性規劃原理與應用。了解線性規劃模型的基本構成和建立過程，學會二維線性規劃模型的圖形求解方法，掌握線性規劃中的一些基本概念和最優解的識別規則。

第十一章線性規劃推廣。這一章的學習中，需要掌握對偶解的決策規則，熟悉電子表格敏感性分析的結果，了解線性整數規劃的常用模型，學會線性整數規劃和運輸問題的點邊表格求解。

第十二章庫存管理與控制模擬。了解庫存管理的基本術語，掌握ABC分析和決策方法，掌握確定型庫存的基本模型及其應用，熟悉簡單的隨機庫存決策方法。

第十三章排隊原理及應用。了解排隊系統的基本術語，學會基本排隊模型。

第十四章博弈基本原理。掌握博弈分析的基本構成要素，了解二人有限零和與非零和博弈的基本概念、求解及相關應用。

三、《數據、模型與決策》教學目的與要求

開設《數據、模型與決策》課程，其目的是希望參加經濟管理類高等自學考試的考生，能夠了解和掌握經濟管理定量化分析的基本方法和決策技術，提高經濟管理專業的理論素養與實踐管理水平。為此，本課程的學習原則上要能達到以下各項要求：

第一，準確地理解和掌握數據分析和模型決策中的基本概念。《數據、模型與決策》的內容很豐富，涉及到的術語、概念和范疇比較多。基礎概念是進一步學習方法原理的基礎，如果概念模糊不清理解不透徹，勢必會給方法學習帶來障礙。

第二，了解和掌握數量化分析和決策的基本方法。方法的學習是本課程的核心，在學習定量分析決策方法時，首先要搞懂方法的適應條件和原理，然后再學習模型的求解辦法。對于那些重點和難點，要反復思考，加深理解，盡可能做到熟練自如。

第三，了解和掌握數據分析建模的數學原理。模型是管理科學研究問題的基本手段，把一個實際中的管理問題轉化為數學模型，這是定量分析研究中的關鍵步驟，為此考生在自學的時候，應注意思考數據分析建模的一般原理，對一些經典的建模問題要學會歸類處理。

第四，做到學以致用。學習方法不是最終目的，關鍵是要能把科學方法的學習與解決實際問題緊密結合起來，提高科學研究水平和解決實際問題的能力。因此，希望廣大考生在學習數據分析和定量決策技術的時候，能夠自覺地把理論學習同我國社會主義經濟建設的實際情況和工商企業管理急待解決的現實問題聯系起來，努力提高自己分析、解決問題的能力。