本例中我們有三個(gè)決策，最差成績(jī)分別是250，60，90。所以應(yīng)該選擇第三個(gè)決策因?yàn)樗慕Y(jié)果最大最差。折中準(zhǔn)則:該準(zhǔn)則兼顧樂觀和悲觀，用一個(gè)樂觀系數(shù)來計(jì)算每個(gè)決策的期望值。本例中樂觀系數(shù)a0.38，所以我們計(jì)算每個(gè)決策的期望值，然后選擇期望值最大的決策。等可能性準(zhǔn)則:這個(gè)準(zhǔn)則假設(shè)每個(gè)結(jié)果的可能性相等，所以我們計(jì)算每個(gè)決策的平均值，然后選擇平均值最大的決策。

參考:中關(guān)村在線新聞數(shù)據(jù)給企業(yè)帶來哪些影響？根據(jù)麥肯錫的研究，前段時(shí)間發(fā)表了一份報(bào)告，詳細(xì)介紹了“大數(shù)據(jù)”對(duì)企業(yè)的影響。劉征總經(jīng)理認(rèn)為數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到各個(gè)領(lǐng)域，把數(shù)據(jù)作為與資本、人力并列的重要生產(chǎn)要素。以前知道學(xué)習(xí)社會(huì)經(jīng)濟(jì)學(xué)時(shí)，資本、人力、生產(chǎn)資料是主要因素，現(xiàn)在增加了數(shù)據(jù)。還有一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，我們?cè)诙x“Da-1”的時(shí)候，都是講三個(gè)V(成交量、品種、速度)。其實(shí)還有一個(gè)關(guān)鍵V，就是“Da-1”的值，我們可以充分利用這些數(shù)據(jù)。

然后就是專業(yè)分析師的短缺，包括歐美。歐美現(xiàn)在在中國(guó)市場(chǎng)尋找這方面的人才。未來一個(gè)國(guó)家的競(jìng)爭(zhēng)力很大程度上取決于整體分析師的能力。以后決策，要求通過數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)分析結(jié)果決策，來說話，來分析一個(gè)國(guó)家的競(jìng)爭(zhēng)力。

在7、finereport 數(shù)據(jù) 決策系統(tǒng)怎么用

7.0，數(shù)據(jù) 決策如果系統(tǒng)的用戶使用數(shù)據(jù) set，那么下拉框中的數(shù)據(jù)也使用那個(gè)-1。數(shù)據(jù) setting是什么意思？是數(shù)據(jù) library表中的字段設(shè)置嗎？如果是，則不是在FineReport中設(shè)置，而是應(yīng)該在你要連接FineReport報(bào)表軟件的系統(tǒng)中設(shè)置，或者在對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)中設(shè)置。

系統(tǒng)獨(dú)立性、數(shù)據(jù)分散化、缺乏統(tǒng)一管理是很多企業(yè)在信息化過程中面臨的問題。隨著市場(chǎng)進(jìn)程的加快和業(yè)務(wù)的擴(kuò)大，企業(yè)數(shù)據(jù)的體量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。一方面給數(shù)據(jù)在企業(yè)中的管理帶來挑戰(zhàn)，另一方面也讓企業(yè)重新審視數(shù)據(jù)利用率的價(jià)值。建設(shè)后臺(tái)信息化分為三個(gè)部分，包括CRM、PRM和企業(yè)營(yíng)銷系統(tǒng)。具體應(yīng)用是銷售分析，通過交易數(shù)乘以單價(jià)得到銷售額。

而交易奇數(shù)是由客流量和交易率組成的，那么我們就可以接著分析交易率的問題，然后針對(duì)低交易率采取相應(yīng)的措施?？偨Y(jié)一下，就是使用賽歐軟FineBI，可以很容易的找到最終影響銷售金額的因素?？傊?，這樣的系統(tǒng)給我們帶來了很大的好處，因?yàn)樾畔⒌募山档土碎_發(fā)成本。150多個(gè)報(bào)表，100多個(gè)緯度，300多個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)分析，后臺(tái)數(shù)據(jù)2億，涵蓋多維分析、復(fù)雜報(bào)表、智能圖表、移動(dòng)報(bào)表等六大功能。

我認(rèn)為，第一，可以用large 數(shù)據(jù)的方法對(duì)信息進(jìn)行量化，只有對(duì)收集到的信息進(jìn)行量化，才能科學(xué)地得出有效的結(jié)論。其次，Da 數(shù)據(jù)的量化思維可能與我們之前的量化思維不太一致。以前的量化思維太狹隘，數(shù)據(jù)的大小可以打開我們的思維和眼界。這里推薦使用CVSource，這是中投信息專門為一級(jí)市場(chǎng)開發(fā)的創(chuàng)投數(shù)據(jù)庫(kù)。通過網(wǎng)絡(luò)收集、調(diào)查訪談、數(shù)據(jù)合作等多種渠道保證了數(shù)據(jù)的完整性，同時(shí)采用大數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)和人工操作相結(jié)合的方式保證了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和及時(shí)更新，由專業(yè)的研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行針對(duì)性的研究。

will，因?yàn)橛行?shù)據(jù)質(zhì)量問題明顯是因?yàn)闃I(yè)務(wù)系統(tǒng)的漏洞，比如最簡(jiǎn)單的前端WEBJS驗(yàn)證；或者如果做了驗(yàn)證，數(shù)據(jù)顯然在邏輯層的處理中漏掉了一些非常具體的數(shù)據(jù)場(chǎng)景，以至于這些數(shù)據(jù)進(jìn)入了數(shù)據(jù)庫(kù)；輸入數(shù)據(jù)Library數(shù)據(jù)無約束檢查；基本上，程序開發(fā)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)在前端的WEBJS驗(yàn)證、業(yè)務(wù)邏輯驗(yàn)證和數(shù)據(jù)庫(kù)約束驗(yàn)證，都能保證大部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)入最終的數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)沒有問題。

有n種方法可以預(yù)防和解決這種情況。比如統(tǒng)一維護(hù)所有供應(yīng)商的檔案信息，用戶需要輸入供應(yīng)商信息的地方必須查詢選擇輸入，禁止用戶自行輸入，在維護(hù)供應(yīng)商檔案信息時(shí)，如添加供應(yīng)商審計(jì)行動(dòng)，確保經(jīng)常引用的此類信息絕對(duì)正確。在數(shù)據(jù) library表級(jí)別設(shè)置唯一約束，再次保證數(shù)據(jù)的唯一性。