In dieser datengesteuerten Welt sind Unternehmen oft daran interessiert zu wissen, was angesichts der Daten die "beste" Vorgehensweise ist. So müssen Hersteller beispielsweise entscheiden, wie viele Einheiten eines Produkts sie angesichts der geschätzten Nachfrage und der Verfügbarkeit von Rohstoffen produzieren sollen Sollen sie alle Produkte selbst herstellen oder einige von Dritten einkaufen, um die Nachfrage zu decken? Prescriptive Analytics ist der Zweig der Analytik, der Antworten auf diese Fragen liefern kann. Sie wird verwendet, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Die wichtigste Methode im Werkzeugkasten der präskriptiven Analytik ist die Optimierung. Dieser Kurs führt die Teilnehmer in die Grundprinzipien der linearen Optimierung für die Entscheidungsfindung ein. Anhand praktischer Beispiele lernen Sie, wie Sie ein Problemszenario in ein mathematisches Modell umwandeln, das gelöst werden kann, um das beste Geschäftsergebnis zu erzielen. Wir lernen, die Entscheidungsvariablen, die Zielfunktion und die Nebenbedingungen eines Problems zu identifizieren und sie zu verwenden, um ein Optimierungsproblem mit Hilfe von Excel Solver und Tabellenkalkulation zu formulieren und zu lösen.
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Optimierung für die Entscheidungsfindung
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Analytik für die Entscheidungsfindung
Dozent: Soumya Sen
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Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Analytics
- Kategorie: Lineare Programmierung (LP)
- Kategorie: Mathematische Optimierung
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8 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Die präskriptive Analytik ist ein Teil der Unternehmensanalyse, der darauf abzielt, Lösungen für Entscheidungsprobleme vorzuschreiben. Die wichtigste Modellierungstechnik innerhalb der präskriptiven Analytik ist die Optimierung. In diesem Modul lernen wir, wie man Zusammenhänge erkennt, in denen sie angewendet werden kann, und erhalten eine Einführung in die Grundlagen der linearen Optimierung.
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11 Videos1 Lektüre2 Aufgaben1 Diskussionsthema
Um lineare Optimierungsprobleme (d.h. lineare Programme) zu lösen, können wir grafische Methoden für einfache Beispielprobleme verwenden. Für höherdimensionale Probleme werden wir im weiteren Verlauf des Kurses Tools wie Excel Solver verwenden. Der Vorteil der Verwendung grafischer Methoden besteht darin, dass wir dadurch ein Gefühl dafür bekommen, wie diese Probleme gelöst werden können.
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8 Videos2 Aufgaben
In diesem Modul werden wir untersuchen, was passiert, wenn die Modellparameter geändert werden. Außerdem werden wir uns Spezialfälle von linearen Optimierungsproblemen ansehen.
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7 Videos2 Aufgaben
Nachdem wir gelernt haben, wie man ein lineares Optimierungsproblem formuliert und die grafischen Methoden zu dessen Lösung kennengelernt haben, werden wir nun damit beginnen, größere Probleme mit Excel Solver zu lösen. Dieses Modul gibt Ihnen einen Überblick darüber, wie Sie diese Entscheidungsprobleme mit Excel erstellen und lösen können.
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13 Videos2 Lektüren2 Aufgaben
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
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Geprüft am 17. Sep. 2021
Geprüft am 31. Mai 2021
Geprüft am 16. Apr. 2021
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Häufig gestellte Fragen
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