用数据决策

本例中我们有三个决策，最差成绩分别是250，60，90。所以应该选择第三个决策因为它的结果最大最差。折中准则:该准则兼顾乐观和悲观，用一个乐观系数来计算每个决策的期望值。本例中乐观系数a0.38，所以我们计算每个决策的期望值，然后选择期望值最大的决策。等可能性准则:这个准则假设每个结果的可能性相等，所以我们计算每个决策的平均值，然后选择平均值最大的决策。

参考:中关村在线新闻数据给企业带来哪些影响？根据麦肯锡的研究，前段时间发表了一份报告，详细介绍了“大数据”对企业的影响。刘征总经理认为数据已经渗透到各个领域，把数据作为与资本、人力并列的重要生产要素。以前知道学习社会经济学时，资本、人力、生产资料是主要因素，现在增加了数据。还有一个关键点，我们在定义“Da-1”的时候，都是讲三个V(成交量、品种、速度)。其实还有一个关键V，就是“Da-1”的值，我们可以充分利用这些数据。

然后就是专业分析师的短缺，包括欧美。欧美现在在中国市场寻找这方面的人才。未来一个国家的竞争力很大程度上取决于整体分析师的能力。以后决策，要求通过数据，通过数据分析结果决策，来说话，来分析一个国家的竞争力。

在7、finereport 数据 决策系统怎么用

7.0，数据 决策如果系统的用户使用数据 set，那么下拉框中的数据也使用那个-1。数据 setting是什么意思？是数据 library表中的字段设置吗？如果是，则不是在FineReport中设置，而是应该在你要连接FineReport报表软件的系统中设置，或者在对应的数据库管理系统中设置。

系统独立性、数据分散化、缺乏统一管理是很多企业在信息化过程中面临的问题。随着市场进程的加快和业务的扩大，企业数据的体量呈指数级增长。一方面给数据在企业中的管理带来挑战，另一方面也让企业重新审视数据利用率的价值。建设后台信息化分为三个部分，包括CRM、PRM和企业营销系统。具体应用是销售分析，通过交易数乘以单价得到销售额。

而交易奇数是由客流量和交易率组成的，那么我们就可以接着分析交易率的问题，然后针对低交易率采取相应的措施。总结一下，就是使用赛欧软FineBI，可以很容易的找到最终影响销售金额的因素。总之，这样的系统给我们带来了很大的好处，因为信息的集成降低了开发成本。150多个报表，100多个纬度，300多个指标数据分析，后台数据2亿，涵盖多维分析、复杂报表、智能图表、移动报表等六大功能。

我认为，第一，可以用large 数据的方法对信息进行量化，只有对收集到的信息进行量化，才能科学地得出有效的结论。其次，Da 数据的量化思维可能与我们之前的量化思维不太一致。以前的量化思维太狭隘，数据的大小可以打开我们的思维和眼界。这里推荐使用CVSource，这是中投信息专门为一级市场开发的创投数据库。通过网络收集、调查访谈、数据合作等多种渠道保证了数据的完整性，同时采用大数据分析挖掘技术和人工操作相结合的方式保证了数据的准确性和及时更新，由专业的研究团队进行针对性的研究。

will，因为有些数据质量问题明显是因为业务系统的漏洞，比如最简单的前端WEBJS验证；或者如果做了验证，数据显然在逻辑层的处理中漏掉了一些非常具体的数据场景，以至于这些数据进入了数据库；输入数据Library数据无约束检查；基本上，程序开发的业务系统在前端的WEBJS验证、业务逻辑验证和数据库约束验证，都能保证大部分数据进入最终的数据库时没有问题。

有n种方法可以预防和解决这种情况。比如统一维护所有供应商的档案信息，用户需要输入供应商信息的地方必须查询选择输入，禁止用户自行输入，在维护供应商档案信息时，如添加供应商审计行动，确保经常引用的此类信息绝对正确。在数据 library表级别设置唯一约束，再次保证数据的唯一性。