MBA“數(shù)據(jù)、模型與決策”課程撰例建??荚u法研究的開題報(bào)告_第1頁
MBA“數(shù)據(jù)、模型與決策”課程撰例建??荚u法研究的開題報(bào)告_第2頁
MBA“數(shù)據(jù)、模型與決策”課程撰例建模考評法研究的開題報(bào)告_第3頁
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MBA“數(shù)據(jù)、模型與決策”課程撰例建模考評法研究的開題報(bào)告一、選題背景介紹隨著信息化時(shí)代的到來,數(shù)據(jù)的重要性越來越顯著。越來越多的企業(yè)開始逐漸認(rèn)識到數(shù)據(jù)分析是其未來成功的關(guān)鍵所在。同時(shí),國內(nèi)外的商學(xué)院也逐漸重視數(shù)據(jù)分析在MBA教育中的應(yīng)用?;诖?,本文選取了MBA“數(shù)據(jù)、模型與決策”課程撰例建??荚u法研究作為研究的選題。二、選題意義本文旨在探討在MBA教育中,如何有效地運(yùn)用數(shù)據(jù)分析的方法,建立合理的模型,以指導(dǎo)決策,并提出新的考評方法。對于商科學(xué)生而言,在未來的工作中,大量的決策需要基于數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,而數(shù)據(jù)分析思維能力的提升是非常必要的。同時(shí),通過實(shí)踐向?qū)W生展示數(shù)據(jù)分析的實(shí)際運(yùn)用方法,也有助于提高學(xué)生的職場競爭力。三、研究內(nèi)容及方法本文主要研究內(nèi)容為:在MBA“數(shù)據(jù)、模型與決策”課程中,如何選取合適的數(shù)據(jù),運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法建立合理的模型,以指導(dǎo)決策,并提出新的考評方法。具體研究方法如下:1.研究文獻(xiàn)法:通過查閱相關(guān)經(jīng)典文獻(xiàn),總結(jié)出數(shù)據(jù)、模型構(gòu)建與決策制定的最佳實(shí)踐。2.研究案例法:通過對具體案例的研究,總結(jié)出在實(shí)踐中如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析的思維方式,建立出合適的模型,并作出理性決策的方法。3.統(tǒng)計(jì)學(xué)方法:從數(shù)據(jù)的選取到建立出合理的模型,本文將詳細(xì)地介紹在該過程中所涉及到的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,并作出詳細(xì)的解釋和分析。四、預(yù)期成果及可行性分析1.預(yù)期成果a.提出在MBA教育中數(shù)據(jù)分析在建模和決策制定中的最佳應(yīng)用方法。b.建立合理的模型,并應(yīng)用于實(shí)際案例中。c.提出新的考評方法,以更加準(zhǔn)確地評估模型的有效性。2.可行性分析a.文獻(xiàn)調(diào)研方面,本文掌握了大量有關(guān)數(shù)據(jù)分析在MBA教育中的最新研究進(jìn)展。b.案例研究方面,本文將采用2-3個(gè)具體的案例進(jìn)行研究,以詳細(xì)地闡述數(shù)據(jù)分析方法在實(shí)踐中的應(yīng)用。c.統(tǒng)計(jì)學(xué)方法方面,本文將根據(jù)實(shí)際案例,運(yùn)用多種統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,以確保最終建立的模型的可靠性和有效性。五、進(jìn)度計(jì)劃本研究計(jì)劃在3個(gè)月左右內(nèi)完成,具體進(jìn)度如下:第1-2周:選擇案例,并進(jìn)行文獻(xiàn)調(diào)研;第3-4周:確定統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,并進(jìn)行數(shù)據(jù)處理;第5-6周:運(yùn)用數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,并進(jìn)行模型優(yōu)化;第7-8周:對模型進(jìn)行考評,并提出新的考評方法;第9-10周:撰寫論文,進(jìn)行修改,并提出進(jìn)一步的改進(jìn)措施;第11-12周:完成終稿,答辯。六、參考文獻(xiàn)1.Cai,J.,&Zhu,J.(2020).Learningfromdata:Ashortcourse.Springer.2.Huang,J.,&Lu,X.(2020).Data,models,anddecisions:Ahandbookforstudentsandpractitioners.CRCpress.3.Kelleher,J.D.,Tierney,B.,&Tierney,B.(2018).DatasciencewithR:Aresourcecompendium.4.Knobloch-Westerwick,S.(2019).Datascienceforcommunicationresearch.Routledge.5.Peng,R.D.(2016).ExploratorydataanalysiswithPython:LearntowrangledatawithPyt

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