MBA《数据模型与决策》课程的教学方法探究

随着我国经济的不断发展,我国的MBA教育也取得了巨大的成绩。论文从《数据模型与决策》这一课程的特点出发,深入分析了教学过程中出现的各种问题以及产生的原因。在此基础上,从改进教学方法入手为提高该课程的教学效果提出了相应的对策建议。

“知识贯通、能力递阶”的“决策理论与方法”课程创新与实践——以国防科技大学为例

高素质专业化新型军事人才培养对知识和能力的延续性提出了重大挑战,以国防科技大学“决策理论与方法”本科生课程为例,针对人才培养面临的实战化特色不明显、知识贯通性不强、理论向实践转化困难等问题,探索融合“本科—本硕—本硕博”的多层次人才贯通式培养课程体系,按照自上而下需求分解、自下而上模块集成和左右相互验证相结合的方式提出“四位一体”的“决策理论与方法”课程教学设计V模型,以适应新文科背景下高校人才培养要求。

MBA教育发展趋势浅析

中国MBA教育的发展经历了从模仿、自我改造、再创新的艰苦过程,为培育适应世界经济发展的企业家,中国的教育工作者进行了艰辛的探索。本文力图从北京、天津市三部属高校MBA教育发展历程入手,分析中国工商管理教育的发展趋势,同时指出了发展中国MBA教育的战略方针应是建立适应中国国情的MBA教育规范体系与案例库体系。

基于改进决策树算法的变电站监控数据异常检测研究

为实现对变电站监控数据异常的精准检测,提高电气设备运行的安全性,本文研究了基于改进决策树算法的变电站监控数据异常检测。首先采集变电站中电气设备在运行中的状态数据,并对其进行零均值处理,在此基础上,建立变电站监控设备运行状态数据时序模型,统一管理设备运行数据;其次利用改进决策树中的树状结构,标注与分类数据,并在改进决策树中分割与记录模型数据,实现对变电站监控数据的分类;最后引进差分序列算法,感知变电站监控数据中的异常数据流,完成异常检测方法的设计。实验结果表明,该数据异常检测方法的应用效果良好,检测结果的平均绝对百分比误差最小,监控数据异常检测结果最为精准。

基于随机森林模型的不平衡大数据分类算法

针对目前不平衡大数据分类算法分类效果较差的问题,提出基于随机森林模型的不平衡大数据分类算法。首先采用SVM(Support Vector Machine)支持向量机算法对不平衡大数据进行信息过滤,然后利用反k近邻法检测并消除离群点,通过增量主成分分析法去掉不平衡大数据中协方差矩阵存在的奇异性,并依据熵值法对其展开权重解析,进而提取不平衡大数据特征信息。将CART(Classification and Regression Trees)决策树当作不平衡大数据的基分类器,进而构建随机森林决策树分类器,最后将提取的不平衡大数据特征信息输入分类器中,实现不平衡大数据分类。实验结果表明,该算法对不平衡大数据的采样效果较好,并且分类精准度、稳定性和性能都较高。

大坝监测量最佳统计模型优选方法

现有报导的大坝监测量数学模型主要以拟合精确性为目标,忽略模型简单性原则的定量分析。本文从系统论角度出发,提出一种以模型拟合良好性、检验有效性以及模型简单性三方面为优选原则的大坝监测量最佳统计模型优选方法。首先将监测数据系列划分为回归数据与检验数据,依据先验知识确立统计模型优选集合,然后通过回归或优化方法,基于回归数据系列辨识统计模型参数,接着基于检验数据系列,对参数辨识的统计模型进行检验分析,最后将拟合精度、模型因子数和检验效果进行标准化,计算决策量,依据决策量大小优选最佳统计模型。结合梅山大坝11~#坝垛水平位移监测资料展示了本文提出的监测量最佳统计模型优选方法。结果表明,不同测点监测数据对应不同的统计模型,经模型优选所得出的最佳统计模型不仅具有良好的拟合性与检验有效性,而且具备模型简单性。

战略导向下大型建设企业多项目组合决策模型

在分析大型建设企业的企业战略目标的选择与分析、项目组合的实施过程的基础上,以实现企业整体战略目标和提高核心竞争力为目标,建立战略导向下大型建设企业项目组合决策评价指标体系.综合采用模糊综合评价法与数据包络分析法(DEA),构建战略导向下大型建设企业项目组合决策模型.以某企业近期所承建的5个工程项目为实证,验证了该模型的有效性和科学性.研究结果表明:战略导向下大型建设企业项目组合评价指标体系反映了企业战略与多项目实施的一致性,且该决策模型能够较为科学地对多项目进行组合决策,能有效排除主观因素带来的项目组合决策偏差,为大型建设企业决策者对项目组合的决策提供一个有效的措施和路径.

从数据到决策的大数据时代

根据大数据时代的特点和带来的变化,明确了大数据时代的核心是从数据到决策.对大数据时代兴起的即时决策,从大企业到个人进行全面的分析说明.在数据辅助决策方面,讨论了利用统计方法的辅助决策、从数据中归纳出数学模型、从数据中获取知识等有效方法.大数据与云计算的结合,将会达到相互促进和共同发展.大数据不仅支持大企业和政府的决策,也支持个人的决策.

基于数据挖掘分类技术的高校教学方法研究

探索在高校教学中数据挖掘分类技术的应用,提出了数据挖掘技术在高校教学应用中的实施方案,并以高校教学中学生成绩的分析为例介绍了方案的实施过程。

基于案例驱动的《数据、模型与决策》课程教学研究

《数据、模型与决策》课程主要为经管学院的普硕、MBA和EMBA学员开设,在经济管理学院的教学活动中越来越重要。本文分析了《数据、模型与决策》课程在教学中存在的问题,提出基于案例驱动的教学方法;探讨了案例的选择与来源,提出了案例教学的一般步骤和需要注意的问题。

基于BOPPPS模型和问题教学法的教学研究

为了更有效地组织教学过程、提高教学效果,笔者研究了教学问题的内涵特点,构建设计教学问题的原则和策略,对BOPPPS模型和问题教学法的特点和关系以及BOPPPS模型与教学要素5W之间的关系进行了分析,提出BOPPPS模型和问题教学法可有效培养学生的数学建模和算法分析能力。

人体扫描线点云精简与孔洞修补

利用人体扫描系统获取的人体扫描线点云密度很高,在后期处理过程中必须对其进行精简。经过分析扫描线点云特征,采用宽度检测法对其进行处理,设置参数阈值T,当T=0.006D时,点云被精简至61%。同时,受扫描环境、系统算法本身缺陷等因素的影响,人体表面存在部分扫描盲区,使点云模型存在孔洞,重建人体表面前需采用空间灰色建模的方法对孔洞进行修补。利用弦长法确定孔洞是否存在;建立扫描线空间灰色模型SGM(1,1),有效地实现对扫描线点云的孔洞修补。

广播电视决策支持系统研究与设计

针对三网融合背景下广播电视运营支撑系统决策支持领域空白的问题,提出广播电视决策支持系统。构建广播电视决策支持框架体系,以数据采集和数据挖掘为技术手段,利用数据库、模型库和方法库实现对不同用户群提供特色服务的决策支持功能。

大数据时代下计算机专业教学的探索

大数据时代的到来引起了教育领域人士的关注,各高校逐步开始重视相关教学及研究。根据大数据概念及计算机学科联系紧密的特点,能够帮助学习者整理和分析信息,结合实际教学经验,引入计算机专业教学的教育模式、创新教学方法、与时俱进的学习意识等内容来探索大数据时代对计算机专业教学作用及方法,为该专业教学研究人员提供一定参考,也为培养大数据研究人才奠定基础。

基于微课的案例教学法在数据结构教学中的应用

首先分析了《数据结构》课程教学在传统教学模式下所存在的问题,探讨了以微课为技术手段制作案例,并将案例应用于《数据结构》教学的混合式教学模式,详细阐述了案例的实施过程,实践证明能够充分调动学生的主动性,实现良好的师生互动和反馈,有效提高了教学效果。

智能决策支持系统的模型技术及研究趋势

本文介绍了关于智能决策支持系统(IDSS)及其最核心部分模型系统,对当前基于IDSS最有影响的几种模型表示方法、模型操纵技术等进行了讨论,并对目前人工智能技术的热点神经网络(NN),以及最新出现的新技术数据仓库(DW)和数据采掘技术(DM)及其对IDSS未来发展的影响进行了探讨,指出了IDSS的研究趋势。

基于MOOC的大数据学习预警模型在混合教学中的应用

目的:通过在教学实践中利用临床药物治疗学MOOC在线学习行为数据及基于大数据挖掘技术,建立学习预警模型,评估和预测学生学习质量。方法:以临床药物治疗学为例,运用主流机器学习算法建立学习预警模型,通过交叉验证、混淆矩阵、ROC-AUC等评估指标选择最优模型。结果:综合各项评估指标,最终选择支持向量机(SVM)模型来预测学生知识掌握情况。结论:通过机器学习算法建立的预警模型可以针对性地指导“翻转课堂”实践教学,优化教学设计,对学生的学习起到预警和干预,从而全面提高教学质量。

空间数据结构课程教学模式实践与探索

空间数据结构主要研究数据的各种组织形式以及建立在这些结构之上的各种运算的实现。因此,要学会分析研究计算机加工的数据结构的特性,以便为应用涉及的数据选择适当的逻辑结构、存储结构及其相应的算法,并初步掌握算法的时间分析和空间分析技术,用计算机有效地处理空间数据。针对"空间数据结构"课程在教学中存在的问题,从理论、实践的角度出发,探讨该课程教学模式改革的必要性和可行性,并给出改进的教学方法。

数据结构教学方法研究

数据结构是高等学校一门重要的算法设计训练课程,旨在通过研究非数值计算的程序设计问题中计算机操作对象以及他们之间关系和操作等相关问题,提高学生的算法设计和程序设计能力。使用奥苏贝尔的“先行组织者”教学策略可以实现从抽象到具体的转换,加快抽象数据类型的掌握。遵循以教师为主导、学生为主体的教学模式便于培养具有创新思维和创新能力的创造型人才。同时,要重视教学实践环节。

网络环境下的数据结构教学

数据结构是高等学校一门重要的算法设计训练课程,旨在通过研究非数值计算的程序设计问题中计算机操作对象以及他们之间的关系和操作等相关问题,提高学生的算法设计和程序设计能力。网络环境下的数据结构教学,遵循以教师为主导,学生为主体的教学模式,同时重视教学实践环节和质量评估,便于培养具有创新思维和创新能力的创造型人才。