2022年自考30447数据、模型与决策复习资料整理汇总

想要参加自考考试的考生，只要能够满足报名条件，即可在规定的时间内报名参加考试，考生们想要顺利通过自考考试，就需要多做自考真题，多看复习资料。为此，我专门在下方的文章中为大家分享2022年自考30447数据、模型与决策复习资料整理汇总，以供考生们参考！

一、《数据、模型与决策》课程的性质

随着社会信息化水平的提高和科学管理意识的普遍增强，人们对如何从数据资料角度进行认识显示出越来越多的兴趣。数据资料本身并没有什么意义，关键是采用合适的方法对其进行分析和处理，只有这样才能探索客观现象发展变化的内在规律，从而更好地服务于管理决策的需要。

《数据、模型与决策》属于数量性质的课程，侧重于讲解数据资料的搜集、描述、分析和解释，以及管理决策方法和技术方面的知识。管理决策分为两类，一类是理性决策一类是行为决策。数据分析与决策模型中，不论是以不确定性为特征的统计决策，还是以确定性为特征的管理科学优化决策，和以策略互动为特征的博弈决策，都可以把它们归结为理性决策范畴。既然是理性决策，必然会要求建立某种决策准则，然后在既定的准则下通过度量来选择决策方案。这一过程一方面要对研究的问题进行结构化处理，另一方面也需要有相应的数据资料。前者是为了能够建立决策模型，后者则是帮助实现计算。有鉴于此，数据与模型在决策分析中的重要意义不言而喻。数据与模型除了共同服务于决策分析以外，两者之间也存在密切的关系。从应用的角度，统计方法比较强调实证性做法，统计分析与决策中，没有大量的、客观准确的数据资料，统计决策分析只能停留在纯理论的状态，无法形成具体的分析结论。管理运筹优化和博弈决策分析中，虽然不像统计分析那样，需要拥有充足的数据，但是必要的不可控因素比如模型中的有关参数，其数值资料就必须事先给以确定。尽管现在的企业一般都积累了大量的可供开发利用的数据资料，不过由于这样那样的原因，数据资料本身总会存在不系统、不充分、不完备的情况。因此，对于背景数据必须经过科学的编辑、处理、汇总和提炼，然后才能用于决策分析。对此，模型起着重要的转化作用，通过模型化处理，不仅能对数据的价值结构进行改造，而且还能对决策赋以深层次的分析。如同生产过程一样，数据资料好比“原料”，模型就如“机器”，把数据原料投入模型机器，经过模型机器的加工处理，最后就能得到输出结果“产品”，即管理分析和决策方案。

运用数据资料通过模型从定量角度开展决策分析，目前已得到了十分广泛的发展和应用，在社会经济管理领域的各个方面都发挥着重要的作用。以企业管理为例，生产运营、库存管理、质量控制、资源利用、厂址选定、产品开发与设计、设备维护与更新、人员安排、项目规划、组织设置、信息处理、投资组合、融资方案、市场营销、商情预测、竞争性定价等方面，都会使用到数据资料和模型工具，在社会管理和公共服务领域，数据处理和模型分析同样具有重要价值，比如：学校、商店、消防、医院、银行等服务网点的布局、交通道路规划、服务窗口优化设置等。正因为如此，在我国的高等教育体系中，倡导把定量化方法纳入到经济管理类专业的教育体系中。管理是人类社会永恒的主题，无论什么时候，也无论在什么样的发展阶段，管理总是必要的、必不可少的。随着社会经济的不断发展，人们遇到的管理问题可能更加复杂，只有懂得科学的管理方法，才有可能制定出合理的规划和行动方案。把定量化分析方法引进经济管理类专业的教学体系，体现了社会对人才培养的高标准要求。企业和社会的未来管理人员，应该努力地学习管理科学方法，并在未来的实际工作中自觉地运用科学方法解决管理问题。

二、《数据、模型与决策》考核内容简介

《数据、模型与决策》的内容比较丰富，有的方法对经济管理专业的学生来说可能还存在一定的难度，为此在具体教学的时候，可以把讲解方法原理、应用条件与案例分析和计算机软件使用结合起来。

通常情况下，要求完成以下的自学内容：

第一章总论。了解定量分析在专业学习中的意义，搞清楚数据、模型与决策之间的关系，理会定量分析的原则性要求，掌握定量决策分析的一般程序。

第二章数据资料来源、分类与变换。通过本章的学习，系统了解和掌握数据采集的基本方法，认识管理决策数据的大致类型，熟悉数据质量的影响因素和一般检查方法，掌握数据资料的简单变换处理。

第三章统计资料描述分析。熟悉各类图表的功用和制作方法，掌握数据资料的特征数字计算方法和应用注意事项，特别是各种特征数字的综合运用。最好能运用统计描述方法，进行具体问题的应用研究。

第四章参数样本推断。理解统计量概念，学会利用EXCEL计算“三大推断分布”概率，掌握常用的统计量的抽样分布，熟练掌握利用EXCEL实现参数估计和假设检验。

第五章方差分析及其应用。了解方差分析中的基本术语，熟悉方差分析的基本思想，掌握EXCEL方差分析的使用过程，并能对处理的结果进行正确解读。

第六章回归模型及其应用。回归模型是统计分析中的重要内容，这一章的学习，需要掌握线性回归模型的一般形式及其反映功能，掌握EXCEL求解结果的识别。学会非线性回归模型的线性化变换。

第七章时序分析与动态预测。本章要求：了解时间序列功能和编制的基本要求，掌握动态对比分析方法，学会长期趋势、季节变动、循环变动的测算和分析。

第八章风险决策分析。这一章的学习，要了解统计决策的基本构成要素，掌握不确定决策的基本方法，熟悉风险行决策的基本准则及其应用。

第九章统计质量管理。了解质量变化的影响因素，熟悉质量分析的一般方法，掌握控制图的制作原理和识别方法，掌握工序能力指数的计算及阅读。

第十章线性规划原理与应用。了解线性规划模型的基本构成和建立过程，学会二维线性规划模型的图形求解方法，掌握线性规划中的一些基本概念和最优解的识别规则。

第十一章线性规划推广。这一章的学习中，需要掌握对偶解的决策规则，熟悉电子表格敏感性分析的结果，了解线性整数规划的常用模型，学会线性整数规划和运输问题的点边表格求解。

第十二章库存管理与控制模拟。了解库存管理的基本术语，掌握ABC分析和决策方法，掌握确定型库存的基本模型及其应用，熟悉简单的随机库存决策方法。

第十三章排队原理及应用。了解排队系统的基本术语，学会基本排队模型。

第十四章博弈基本原理。掌握博弈分析的基本构成要素，了解二人有限零和与非零和博弈的基本概念、求解及相关应用。

三、《数据、模型与决策》教学目的与要求

开设《数据、模型与决策》课程，其目的是希望参加经济管理类高等自学考试的考生，能够了解和掌握经济管理定量化分析的基本方法和决策技术，提高经济管理专业的理论素养与实践管理水平。为此，本课程的学习原则上要能达到以下各项要求：

第一，准确地理解和掌握数据分析和模型决策中的基本概念。《数据、模型与决策》的内容很丰富，涉及到的术语、概念和范畴比较多。基础概念是进一步学习方法原理的基础，如果概念模糊不清理解不透彻，势必会给方法学习带来障碍。

第二，了解和掌握数量化分析和决策的基本方法。方法的学习是本课程的核心，在学习定量分析决策方法时，首先要搞懂方法的适应条件和原理，然后再学习模型的求解办法。对于那些重点和难点，要反复思考，加深理解，尽可能做到熟练自如。

第三，了解和掌握数据分析建模的数学原理。模型是管理科学研究问题的基本手段，把一个实际中的管理问题转化为数学模型，这是定量分析研究中的关键步骤，为此考生在自学的时候，应注意思考数据分析建模的一般原理，对一些经典的建模问题要学会归类处理。

第四，做到学以致用。学习方法不是最终目的，关键是要能把科学方法的学习与解决实际问题紧密结合起来，提高科学研究水平和解决实际问题的能力。因此，希望广大考生在学习数据分析和定量决策技术的时候，能够自觉地把理论学习同我国社会主义经济建设的实际情况和工商企业管理急待解决的现实问题联系起来，努力提高自己分析、解决问题的能力。