<深入浅出数据分析>之③寻找最优值

问题:寻找最佳的生产方案

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原始需求

主要内容:最优化问题、Solver求解器


思考:你需要哪些数据才能解决这个问题?

1、放大数据:找出无法控制的因素,可以控制的因素。

无法控制因素(约束条件):两种产品的利润、有多少橡胶可以用来生产两种产品、生产两种产品的时间分别多久

可控制因素(决策变量):两种产品的生产量

厂商给出信息:

①橡胶最多可生产500只橡皮鸭或400条橡皮鱼

②为了准备下个月的销售,目前的时间只够最多生产400只橡皮鸭或300条橡皮鱼

③橡皮鸭利润是5美元/只,橡皮鱼利润是4美元/条


2、任何最优化问题都有一些约束条件和一个目标函数。

约束条件1(橡皮鸭单只利润)*决策变量1(橡皮鸭产量)+约束条件2(橡皮鱼单条利润)*决策变量2(橡皮鱼产量)=总利润

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图示可行范围
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excel实战

结果事情并未像预想的获得最大利润:橡皮鱼80条卖完,橡皮鸭却只卖出了20只。

你的模型告诉你的结果,仅仅是在你所规定的约束条件下,但事实远比模型复杂得多。

你无法规定全部假设条件,但只要缺失一个重要的假设条件,分析结果就可能毁掉。

以上模型的问题是:没有任何因素表明人们会真正购买此产品。所以我们需要增加一个体现人们会买什么产品的假设。

最优化思维方法的最终目的是得出自己希望实现的目标,然后小心地鉴别会影响实现这个目标的约束条件,当约束条件能以定量方式来表现,就可以使用solver之类的算法软件了。


3、创建模型时,务必要规定假设中的各种变量的相互关系。提防负相关变量。

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观察销量规律①
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观察销量规律②
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观察销量规律③

在模型中增加两条约束条件(橡皮鸭销量<=150,橡皮鱼销量<=50)

计算得出:橡皮鸭产量150只、橡皮鱼50条。一经生产,售卖一空。


4、你所使用的数据都是观察数据,无法预知未来;现在模型起作用,以后可能会突然失灵。

你要做好修改模型的准备!

                                                                                                               截图来自原书

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