课程开始，彭教授首先让同学们带着疑问思考的模式，进而授于本次课程的核心知识点：

为什么大量的企业用数据库来存放数据？

当一个实时计费系统的最大支撑容量为1000CAPS(Call Attempts Per Second)，则表示如果同一秒钟超过1000个用户同时并发向系统发起建立呼叫响应请求的话，即超出系统容量，则系统无法正常响应请求，将出现处理反应超时，甚至限制呼叫等现象。

1. 决策时要进行预测，但是如何选择模型；

2. 分类分析法，分类(Classification)就是按照某种标准给

对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类；

3. 聚类分析，聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程（营销中的客户分类）；

4. 关联分析就是发现数据中的关联性和相关性；

5. 回归分析，分线性和非常线性回归

分类(Classification)是商务智能中重要且应用非常广泛的决策方法。简单说来，分类所要解决的问题是将一个事件或者对象划分到给定的类别上。

聚类(Cluster Analysis)分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。

• 聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。

• 不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。因此我们说聚类分析是一种探索性的分析方法。

聚类分类的方法：

◆ 确定分类变量，变量的类型：名义变量、有序变量和数值变量；

◆ 什么是K-mean clustering 算法？

◆ 如何进行带权重的聚类？

◆找矩心，超过二类的如何寻找矩心；

◆案例。

◆ 关联分析是一种简单、实用的分析技术，就是发现存在于大量数据集中的关联性或相关性，从而描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式。

◆ 关联分析是从大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关联系。关联分析的一个典型例子是购物篮分析。

主要内容

1. 一元线性回归的基本思路和步骤

2. 多元线性回归

3. SPSS的线性回归操作

回归分析的一般步骤

本次课程彭建平教授通过理论讲解和案例分析相结合的形式跟大家共同探讨和分析了“管理科学与分析”的各个模块，详细解析了企业构建简单的决策、利用模型解释现象（发现知识）、创新管理（制度设计，理论与实践的结合）的核心要点。

学员们都认真记录要点，深表赞同，积极互动、发言、提问。彭教授针对学员们提出的问题进行详细的解答。学员们表示通过现场学习，对企业在经营中对“管理与科学”等方面有了较为全面的了解和认知。CUW MBA深圳班必修课《管理科学与分析》课程到此圆满结束！

课程 / 预告

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