企业管理决策树例题

企业管理决策

第五章 企业管理决策

第一节企业决策概述 第二节企业决策的原则和程序 第三节企业决策的方法

企业管理决策

第一节 企业决策概述一、决策的概念与特征 (一)决策的概念： 决策的概念： 现代决策理论认为， 现代决策理论认为，决策是指在一定的环境 条件下，决策者为了实现特定目标， 条件下，决策者为了实现特定目标，遵循决策的 原理和原则，借助于一定的科学方法和手段， 原理和原则，借助于一定的科学方法和手段，从 若干个可行方案中选择一个满意方案，并付诸实 若干个可行方案中选择一个满意方案， 施的全过程。 施的全过程。 它既包括制定各种可行方案， 它既包括制定各种可行方案，选择满意方案的 过程，又包括实施满意方案的过程。 过程，又包括实施满意方案的过程。

企业管理决策

现代科学化决策具有以下几个特征： (二)现代科学化决策具有以下几个特征： 1、目标性 2、择优性 3、可行性 4、动态性 二、决策在管理中作用 决策是管理活动的核心内容， (一)决策是管理活动的核心内容，决策的 质量关系到企业各项管理工作的成败。 质量关系到企业各项管理工作的成败。 (二)正确的决策有利于合理分配和利用企 业各种资源，提高企业经济效益。 业各种资源，提高企业经济效益。

企业

决策树法,很典型的例题

决策树法,很典型的例题

例：设某茶厂计划创建精制茶厂，开始有两个方案，方案 一是建年加工能力为 800担的小厂，方案二是建年加工能 力为 2000 担的大厂。两个厂的使用期均为 10 年，大厂投 资25万元，小厂投资10万元。产品销路没有问题，原料来 源有两种可能 ( 两种自然状态 ) :一种为 800 担，另一种为 2000担。两个方案每年损益及两种自然状态的概率估计值 见下表自然状态 原料800担 原料2000担 概率 0.8 0.2 建大厂(投资25 万元) 13.5 25.5 建小厂(投资10 万元) 15.0 15.0

决策树法,很典型的例题

补充： 风险型决策方法——决策树方法 风险决策问题的直观表示方法的图示法。因为图的形状 像树，所以被称为决策树。 决策树的结构如下图所示。图中的方块代表决策节点， 从它引出的分枝叫方案分枝。每条分枝代表一个方案， 分枝数就是可能的相当方案数。圆圈代表方案的节点， 从它引出的概率分枝，每条概率分枝上标明了自然状态 及其发生的概率。概率分枝数反映了该方案面对的可能 的状态数。末端的三角形叫结果点，注有各方案在相应 状态下的结果值。

决策树法,很典型的例题

状态节点

概率分枝 4 概率

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大数据对企业管理决策影响研究

作者：李博

来源：《时代金融》2015年第32期

【摘要】随着社会主义市场经济的不断发展，我国企业迎来了全新的发展机遇，但是，机遇与挑战并存，企业在参与市场竞争的过程中，面对日益复杂的管理环境，如何实现高效管理决策体系的构建以提高自身的管理决策能力，进而提升自身的综合竞争力，亟待解决。而基于互联网技术的不断发展，大数据时代的到来能够通过自身强大的数据搜集、分析与处理能力为企业管理决策提供完善的数据支撑。本文针对大数据对企业管理决策的影响展开了探讨，以供参考。

【关键词】大数据 企业管理决策 影响 研究 一、前言

随着互联网技术的不断发展，一系列网络技术的诞生与应用为我国企业的发展提供了技术支撑，而大数据技术的应运而生则促使企业逐步迈入了大数据时代。在此背景下，基于大数据技术下，企业能够通过数据库管理系统的支撑来获取完善的决策信息资源，进而通过科学管理决策体系的搭建来提升企业组织绩效，以确保企业具备优势竞争力。本文分析了大数据对企业管理决策的影响，进而为明确各个影响因素间的关系、提高管理决策的

习题

[1]商务智能产生的原因是什么？ [2]怎么认识商务智能？

[3]商务智能对企业有什么价值？

[4]举例说明商务智能在保险、证券、银行、电信、制造、零售和物流等行业的应用。 [5]讨论商务智能与ERP、CRM和SCM等业务管理系统的关系。 [6]商务智能系统包括哪些部分？分别有什么功能？

[7]结合具体的商务智能项目，说明商务智能系统的组成。 [8]讨论数据集成对商务智能项目的重要性。

[9]阅读下面的案例，分析产生问题的原因并给出对策。 一位新上任的大型国企老总曾经表达过这样的困惑。当他向下属提出，希望查看近十年企业的生产和运营数据时，他手边得到了各种各样不同的数据报表。这些数据报表大致可以分成两种类型：一种是两年前，即ERP上线之前的，这是一些简单、杂乱而又枯燥的数据。另一种是有了ERP以后的，数据变得清楚而有条理，但仍然有来自ERP、CRM、SCM以及计费业务等不同应用的数据和各种分析报告。 在仔细查看这些报表之后，这位国企老总惊讶地发现，不同的系统可以得出截然相反的两种结论。例如某一产品，它的动态成本反映在ERP系统和CRM、SCM系统中相差很大，如果引用ERP和CRM里面的数据，它就是一款很成功、销量很好的产品，但在SCM中，

习题

[1]商务智能产生的原因是什么？ [2]怎么认识商务智能？

[3]商务智能对企业有什么价值？

[4]举例说明商务智能在保险、证券、银行、电信、制造、零售和物流等行业的应用。 [5]讨论商务智能与ERP、CRM和SCM等业务管理系统的关系。 [6]商务智能系统包括哪些部分？分别有什么功能？

[7]结合具体的商务智能项目，说明商务智能系统的组成。 [8]讨论数据集成对商务智能项目的重要性。

[9]阅读下面的案例，分析产生问题的原因并给出对策。 一位新上任的大型国企老总曾经表达过这样的困惑。当他向下属提出，希望查看近十年企业的生产和运营数据时，他手边得到了各种各样不同的数据报表。这些数据报表大致可以分成两种类型：一种是两年前，即ERP上线之前的，这是一些简单、杂乱而又枯燥的数据。另一种是有了ERP以后的，数据变得清楚而有条理，但仍然有来自ERP、CRM、SCM以及计费业务等不同应用的数据和各种分析报告。 在仔细查看这些报表之后，这位国企老总惊讶地发现，不同的系统可以得出截然相反的两种结论。例如某一产品，它的动态成本反映在ERP系统和CRM、SCM系统中相差很大，如果引用ERP和CRM里面的数据，它就是一款很成功、销量很好的产品，但在SCM中，

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决策树法(Decision Tree）

决策树(decision tree)一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件（即自然状态）都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。 决策树就是将决策过程各个阶段之间的结构绘制成一张箭线图，我们可以用下图来表示。

选择分割的方法有好几种，但是目的都是一致的：对目标类尝试进行最佳的分割。 从根到叶子节点都有一条路径，这条路径就是一条“规则”。 决策树可以是二叉的，也可以是多叉的。 对每个节点的衡量： 1) 通过该节点的记录数

2) 如果是叶子节点的话，分类的路径 3) 对叶子节点正

1、长城公司该选择哪一种方案？

长城照相器材厂是一家有着 20年生产照相机历史的企业。最近企业实行改制，由国有独资企业改制为股份制企业，并通过猎头公司招聘李远担任公司的总经理。李远上任后要求公司的发展规划部为公司的未来发展提出方案。发展规划部提出了两个方案供公司领导班子选择：一个方案是继续生产传统产品，另一个方案是生产数码相机。 根据发展规划部的分析测算，如果照相机市场需求量大的话，生产传统相机一年可获利 30 万元，而生产数码相机则可获利 50 万元。如果市场需求量小，生产传统相机仍可获利 10 万元，生产数码相机将亏损 5万元。 根据对照相机市场所作的调研和市场分析，市场需求量大的概率为 0.8，需求量小的概率为 0.2。 以李远为总经理的公司领导班子根据发展规划部提交的方案将作出怎样的决策？

2、某公司生产一种电视机，有两种方案可选：一是建大厂，需要投资2800万元；二是建小厂，需要投资1200万元。两种方案建成后使用期都是十年。公司对十年中该电视的市场销售预测如下：高需求、中需求、低需求的概率分别为0·5、0·3、0·2。在高需求下每年获利大厂为1000万，小厂为400万；在中需求下每年获利大厂为500万，小厂为300万；在低需求

决策树法(Decision Tree）

决策树(decision tree)一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件（即自然状态）都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。 决策树就是将决策过程各个阶段之间的结构绘制成一张箭线图，我们可以用下图来表示。

选择分割的方法有好几种，但是目的都是一致的：对目标类尝试进行最佳的分割。 从根到叶子节点都有一条路径，这条路径就是一条“规则”。 决策树可以是二叉的，也可以是多叉的。 对每个节点的衡量： 1) 通过该节点的记录数

2) 如果是叶子节点的话，分类的路径 3) 对叶子节点正确分类的比例

有些规则的效果可以比其他的一些规则要好。

决策树的构成要素[1]

决策树的构成有四个要素：(1)决策结点；(2)方案枝；(3)状态结点；(4)概率枝。如图所示：

总之，决策树一般由方块结点、圆形结点、方案枝、概率枝等组成，方块结点称为决策结点，由结点引出若干条细支，每条细支代表一个方案，称为方案枝；圆形结点称为状态结点，由状态结点引出若干条细支，表示不同的自然状态，称为概率枝。每条概率枝代表

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决策树法(Decision Tree）

决策树(decision tree)一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件（即自然状态）都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。 决策树就是将决策过程各个阶段之间的结构绘制成一张箭线图，我们可以用下图来表示。

选择分割的方法有好几种，但是目的都是一致的：对目标类尝试进行最佳的分割。 从根到叶子节点都有一条路径，这条路径就是一条“规则”。 决策树可以是二叉的，也可以是多叉的。 对每个节点的衡量： 1) 通过该节点的记录数

2) 如果是叶子节点的话，分类的路径 3) 对叶子节点正

决策树法(Decision Tree）

决策树(decision tree)一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件（即自然状态）都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。 决策树就是将决策过程各个阶段之间的结构绘制成一张箭线图，我们可以用下图来表示。

选择分割的方法有好几种，但是目的都是一致的：对目标类尝试进行最佳的分割。 从根到叶子节点都有一条路径，这条路径就是一条“规则”。 决策树可以是二叉的，也可以是多叉的。 对每个节点的衡量： 1) 通过该节点的记录数

2) 如果是叶子节点的话，分类的路径 3) 对叶子节点正确分类的比例

有些规则的效果可以比其他的一些规则要好。

决策树的构成要素[1]

决策树的构成有四个要素：(1)决策结点；(2)方案枝；(3)状态结点；(4)概率枝。如图所示：

总之，决策树一般由方块结点、圆形结点、方案枝、概率枝等组成，方块结点称为决策结点，由结点引出若干条细支，每条细支代表一个方案，称为方案枝；圆形结点称为状态结点，由状态结点引出若干条细支，表示不同的自然状态，称为概率枝。每条概率枝代表