有君课，不挂科！《商务智能与决策》考试作业攻略

声 明

1、本资料由君课分享者周诗人基于电子科技大学2017级MBA脱产班《商务智能与决策》考试作业制作。

2、君课整理此资料，旨在尽可能提升大家复习效率，帮助大家通过考试。既然一起入学，咱就一起毕业！但分享者不是老师，不能保证文中没有差错，如您发现错漏之处，请联系君课编辑，以便及时更正，谢谢！

3、本资料是学霸熬夜花时间花精力做出来的，虽然君课主张分享，但强烈建议在文末向分享者主动打赏，金额随意，鼓励学霸们的下一次付出！（所有打赏金额将全部归分享者）

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2017级脱产班《商务智能与决策》考试作业攻略

1.、结合自己以往工作内容，谈一下你对数据与数据价值的认知与理解（20分）

思路：

a.我们已经处在数据时代，可能还浑然不知。

大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉

大数据还是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的方法

b.数据的价值来源于万物数据化和数据交叉复用

大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而是采用所有数据的方法。

大数据中的“大”非绝对意义的大，指全体数据，有时并非真的“大”

数据价值。不会随使用次数而减少，可以重复挖掘

c.数据是双刃剑，需要新的规章制度应对大数据时代的各种隐忧

应用得当，大数据是合理决策的有力武器

应用不当，会变成损害民众利益的工具

大数据在改变人类生活与思考方式的同时，也在推动人类信息管理准则的重新定位。

2.、使用tableau软件对dataset1数据集进行数据可视化，要求：

（1）包含至少三种不同的图形类型；

（2）可视化内容不少于六个部分；

（3）其中必须至少包含的内容（1）Most popular genre；（2）Top20 Artists;

(3)Sales distribution by region（区域销售分布）;（4）Sales amounts（30

分，包括图形的美观10分）

思路：主要是tableau软件的应用。现以Top20 Artists举例。

第一步：安装并打开tableau，进入初始界面，选择【连接】˃【文本文件】，加载dataset1.txt。

第二步：点击左侧下方的【工作表】，将左侧上方的“Artist”拖放到行，将左侧下方的“Sales”拖放到列。

第三步：点击【排序】按钮，按由高到低排序，右击artist，出现筛选器[artist]界面，在【顶部】选项卡中，输入20，设置显示TOP20。

3、请判断Dataset2的缺失值可能缺失模式（MCAR？MAR？MNAR？）并使用合适

的方法对缺失数据进行插补；（20分）

思路：完全随机缺失（MCAR）、随机缺失（MAR）、非随机不可缺失（MNAR）

举个栗子：为了对某公司员工健康状况进行评估，现进行体检抽样。

体检的时候，有员工出差，不能参加体检，这是MCAR；有新员工还没满一年，不能参加体检，这是MAR。有员工由于身体太差，前段时间被辞退了，没法参加体检，这就是MNAR。

对于数据缺失，通常的作法有死删法、插入均值法，插入中位数据法。对于变量较少的记录，直接删除。对于某些缺值的记录，可以插入均值。

4、请根据“折扣店销售数据”构建折扣店销量的线性回归预测模型，并对可能提

高模型预测结果准确性的可行途径进行讨论（30分）

思路：多元线性回归建模，是指建立多元回归模型：E(x)=b0+b1x1+ b2x2+ b3x3+ bnxn，得出b0、b1、b2、b3、bn后代入，再将x1,x2,x3,xn变量代入，即可得出预测值E(x)。

第一步：进行数据整理，主要包括数据清理和分类变量进行转换。

数据清理见第3题方法。

比如将“折扣店所在城市类型”变量转换成三个变量Tier 1、Tier 2、Tier 3，分别用、1、2表示，如果某条记录是Tier 1，则在的那一例设置1，其它的设置成。

当然，用SPSS菜单命令可以非常容易进行变量转换。

第二步：根据样本数据，计算出b0、b1、b2、b3、bn，得出多元回归模型。用SPSS软件的拖拉拽也可完成。我在这里是用Python代码实现。

第三步：将验证数据变量代入多元回归模型，得出预测值，与实际销售值比较。也可以用SPSS命令完成。

说明：

目前，周末班还未开设《商务智能与决策》这门课程，本文是作者根据实际工作中的经验整理而成，供大家参考。事实上，本文也仅仅提供了一些方法和思路。由于老师在试题中明确指出“独立完成题目，如有发现抄袭情况（相同内容超过 30%），所有抄袭作业都记为零分”，所以，还请大家务必独立完成考试。

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本文基于电子科技大学2017级MBA课程《商务智能与决策》考试作业整理和分享，祝老师万事顺意，祝大家全部考过！有君课，不挂科！

周诗人　

[ 电子科技大学2017级MBA ]

择高处立，就平处坐，向宽处行。

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编辑：付国君