在这个数据驱动的世界里,企业通常都想知道,根据数据,什么是 "最佳 "行动方案。例如,制造商需要根据估计的需求量和原材料供应情况,决定生产多少件产品?他们应该自己生产所有产品,还是从第三方购买一些产品来满足需求?描述性分析是分析的一个分支,可以为这些问题提供答案。它用于制定基于数据的决策。规范分析工具箱中最重要的方法是优化。本课程将向学生介绍决策线性优化的基本原理。本课程通过实际案例,教授如何将问题情景转化为数学模型,通过求解获得最佳业务结果。我们将学习识别问题的决策变量、目标函数和约束条件,并使用 Excel 求解器和电子表格来制定和解决优化问题。
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积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
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该课程共有4个模块
描述性分析是商业分析的一部分,旨在为决策问题提供解决方案。规范分析中最重要的建模技术是优化。在本模块中,我们将学习如何识别可以应用优化的环境,并了解线性优化的基础知识。
涵盖的内容
11个视频1篇阅读材料2个作业1个讨论话题
为了解决线性优化问题(即线性规划),我们可以使用图形方法来解决基本的示例问题。对于更高维的问题,我们将在课程后面使用 Excel Solver 等工具。使用图形方法的好处在于,它能让我们直观地了解如何解决这些问题。
涵盖的内容
8个视频2个作业
在本模块中,我们将探讨模型参数改变后的情况。我们还将研究线性优化问题的特殊情况。
涵盖的内容
7个视频2个作业
在学习了如何提出线性优化问题以及解决这些问题的图形方法之后,我们现在要开始使用 Excel 求解器解决更大的问题。本模块将概述如何使用 Excel 设置和解决这些决策问题。
涵盖的内容
13个视频2篇阅读材料2个作业
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位教师

人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
学生评论
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已于 May 15, 2021审阅
Good teaching style with step by step guidance. Thanks for the connecting high school math (that I learned many years ago) to real life context. I look forward to the next course.
已于 May 31, 2021审阅
There are a lot of examples to work through and learn from which I find helps make the material easier to learn.
已于 Apr 16, 2021审阅
It was an interesting refreshed for the most part and went very quickly. Could have used just a little more info on using Excel Solver. Thanks for the class!
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