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管理系统模拟实验指导书
《计算机在经济管理中的应用》
实验指导
衡水学院经济管理学院
2013年9月
《计算机在经济管理中的应用》实验指导
课程编号:
1202000175
英文名称:
ApplicationofComputerinEconomicmanagement
适用对象:
经济管理类本科专业
学时学分:
共36,实验12学时,2学分。
一、实验的目的
计算机在经济管理中的应用课程的实践性非常强,其教学目标就是教会学生运用计算机工具解决经济管理中的实际应用问题。
本实验教学的目的是在的基本理论、方法和实务的基础上,通过一系列的实验,让学生真正掌握从分析问题,选择数据处理工具到建立预测与决策模型,进行决策分析等一整套的具体实现方法与实验技术,进而提高学生分析问题、解决问题和利用计算机工具进行经济数据分析与管理决策建模的综合能力。
二、实验开设对象
本实验开设对象为《计算机在经济管理中的应用》课程的学习者,其中包括经济管理类专业学生,实验为必修内容。
三、基本原理及课程简介
在经济管理专业的培养计划中,《计算机在经济管理中的应用》是主干课程。
主要培养经管类专业的学生通过对相关知识原理及方法的学习,掌握利用计算机工具进行经济数据分析与管理决策建模的综合能力。
教师在实验课程教学指导中,通过CAI课件的教学,引导学生熟悉并掌握数据库的创建及查询,数据的分类汇总,时间序列预测方法、回归分析及最优决策的综合能力。
本课程实验共设5大实验项目。
四、指导教师要求
本实验课程教学指导原则上由《计算机在经济管理中的应用》课程讲授教师负责,在人数较多时配1-2名教师担任实验指导教师,实验室人员配合指导。
指导教师应在实验前阐述实验目的、基本方法、基本技术、实验要求等,指导学生在规定的时间内完成相关课程实验任务。
五、实验设备配置
每人配置1台电脑,安装Office办公软件和其他相关软件,提供课程CAI教学软件。
六、考核与报告
1、实验完成后,学生将实验结果从系统中打印出来,并撰写实验报告,符合实验教学的要求,并得到指导教师的认可。
2、指导教师对每份实验报告进行审阅、评分。
3、该实验程依附于理论课,实验课的成绩记入课程平时成绩,占平时成绩的50%。
实验一 网上书店的数据库创建及其查询
实验1-1“响当当”网上书店的数据库创建
实验目的
• 理解数据库的概念;
• 理解关系(二维表)的概念以及关系数据库中数据的组织方式;
• 了解数据库创建方法。
实验环境
• MicrosoftOfficeAccess2003
实验要求
创建“响当当”网上书店数据库,其中共有七个表,分别用于存放会员、订单、订单明细、书、付款方式、作者和出版社等信息,各个表的结构如图1-1、图1-2和图1-3所示,其中带下划线的字段是各表的主键。
图1-1会员和订单表的结构
图1-2订单明细和商品表的结构
图1-3付款方式、级别和类别表的结构
一、表的创建和联系的建立
步骤1:
创建空数据库“xddbookstore”。
在access中选择“文件”菜单中的“新建”命令(或单击工具栏中的“新建”按钮),屏幕右边将“新建文件”任务窗格,单击其中的“空数据库”,再在接着出现的“文件新建数据库”对话框中为即将建立的数据库规定好文件名(xddbookstore.mdb)和存放该文件的适当的文件夹,然后单击“创建”按钮,于是一个名为“xddbookstore”的“数据库”窗口就会出现在屏幕上,如图1-4所示。
图1-4数据库窗口
步骤2:
数据库中表结构的定义。
这里将以“书”表为例介绍数据库中表结构的定义方法。
在“数据库”窗口中的“对象”下,确保选择的是“表”,再双击“使用设计器创建表”,打开“设计”视图。
在“设计”视图的“字段名称”列中,单击第一个空单元格,键入“书号”以新建“书号”字段;将鼠标移至“数据类型”列,在其下拉列表框中选择“数字”数据类型,如图1-5所示;然后在“设计”视图下方“常规”选项卡的“字段大小”项中选择“整型”,如图1-6所示。
图1-5设计视图
图1-6设计视图
单击“设计”视图第二行的“字段名称”列,键入“isbn”以新建“isbn”字段;按tab键移到“数据类型”列,选择“文本”数据类型,然后在“常规”选项卡的“字段大小”项中输入“20”;
使用与上面同样的方法完成书表中其他字段的定义。
然后开始定义书表的主键(书号),方法是:
将鼠标移至书号字段最左边的灰色矩形块(行选择块)并单击,选中整个行,然后单击工具栏上的主键(
)按钮或编辑菜单中的主键命令即可以将书号字段定义为主键,成为主键的字段旁会显示一个小钥匙标记,如图1-7所示。
图1-7设计视图
步骤3:
保存数据表。
单击工具栏上的保存按钮(
)或文件菜单的保存命令,出现如图1-8所示的“另存为”对话框,在表名称项中输入“书”,然后单击“确定”按钮,就可以在xddbookstore数据库窗口中看到保存好的书表了,如图1-9所示。
书表定义完毕,单击关闭(
)按钮关闭其“设计”视图。
图1-8另存为对话框
图1-9数据库窗口
步骤4:
定义“响当当”数据库的其他表。
方法与书表的定义相同。
“响当当”数据库的七个数据表定义完毕后,数据库窗口如图1-10所示。
图1-10数据库窗口
步骤5:
“响当当”数据库中表之间联系的建立。
单击“工具”菜单的“关系”命令,出现如图1-11所示的“显示表”对话框,分别选择其中的每个表并按“添加”按钮,直到将所有表添加到“显示表”对话框后面的“关系”窗口中,如图1-12所示。
图1-11显示表对话框
图1-12关系窗口
以会员表和订单表为例,在“关系”窗口中建立表之间联系的方法是:
单击“会员”表中用于联系的“会员号”字段,然后按住鼠标左键拖动鼠标,将随后出现的一个小矩形块拖动到“订单”表的“收货人”字段上,松开鼠标,出现如图1-13所示的“编辑关系”对话框,选中其中的“实施参照完整性”复选框,单击“创建”按钮即可在这两个表之间建立联系,“会员”表和“订单”表之间的连线代表了它们间的联系。
图1-13编辑关系窗口
使用同样的方法,建立“xddbookstore”数据库的七个表间的所有联系,如图1-14所示。
单击关系窗口右上角的“关闭”按钮(
)关闭该窗口。
图1-14xddbookstore数据库七个表间的联系
二、付款方式表的数据输入
步骤1:
选中需要输入数据的表(如付款方式表)。
在图1-10所示的“xddbookstore数据库”窗口的“表”选项卡中选中付款方式表图标并单击“打开”按钮,这时一个名为“付款方式:
表”的“数据表”视图窗口便显示出来,如图1-15所示。
图1-15未输入任何数据时付款方式表的数据表视图
步骤2:
输入数据。
在如图1-16所示的“数据表”视图中逐行输入付款方式表的各个记录,如图1-16所示。
数据输入完毕,关闭该“数据表”视图,access便会将所输入的数据自动加以保存。
图1-16输入数据后的付款方式表
步骤4:
定义“响当当”数据库的其他表。
方法与书表的定义相同。
“响当当”数据库的七个数据表定义完毕后,数据库窗口如图1-10所示。
图1-10数据库窗口
步骤5:
“响当当”数据库中表之间联系的建立。
单击“工具”菜单的“关系”命令,出现如图1-11所示的“显示表”对话框,分别选择其中的每个表并按“添加”按钮,直到将所有表添加到“显示表”对话框后面的“关系”窗口中,如图1-12所示。
图1-11显示表对话框
图1-12关系窗口
以会员表和订单表为例,在“关系”窗口中建立表之间联系的方法是:
单击“会员”表中用于联系的“会员号”字段,然后按住鼠标左键拖动鼠标,将随后出现的一个小矩形块拖动到“订单”表的“收货人”字段上,松开鼠标,出现如图1-13所示的“编辑关系”对话框,选中其中的“实施参照完整性”复选框,单击“创建”按钮即可在这两个表之间建立联系,“会员”表和“订单”表之间的连线代表了它们间的联系。
图1-13编辑关系窗口
使用同样的方法,建立“xddbookstore”数据库的七个表间的所有联系,如图1-14所示。
单击关系窗口右上角的“关闭”按钮(
)关闭该窗口。
图1-14xddbookstore数据库七个表间的联系
二、付款方式表的数据输入
步骤1:
选中需要输入数据的表(如付款方式表)。
在图1-10所示的“xddbookstore数据库”窗口的“表”选项卡中选中付款方式表图标并单击“打开”按钮,这时一个名为“付款方式:
表”的“数据表”视图窗口便显示出来,如图1-15所示。
图1-15未输入任何数据时付款方式表的数据表视图
步骤2:
输入数据。
在如图1-16所示的“数据表”视图中逐行输入付款方式表的各个记录,如图1-16所示。
数据输入完毕,关闭该“数据表”视图,access便会将所输入的数据自动加以保存。
图1-16输入数据后的付款方式表
实验二餐饮公司经营数据时间序列预测
实验2-1“美食佳”公司半成品年销售量预测
实验目的
• 理解指数平滑预测法的概念;
• 掌握在Excel中建立指数平滑预测模型的方法;
• 掌握寻找最优平滑常数的各种方法。
实验环境
• Microsoftofficeexcel2003
实验要求
“美食佳”餐饮连锁有限公司成立于1985年,20多年来经营稳定,创出了品牌。
作为餐饮连锁企业,“美食佳”在抓好店内消费服务的同时,针对春节、“五一”、“十一”等几个大的节假日,推出了“美食佳”特色半成品的对外销售。
表3-1显示了从1987年到2006年共20年间,每年“美食佳”特色半成品的销售量情况:
表2-1“美食佳”公司过去20年的半成品销售量数据
要求:
1.在平滑常数为0.25的情况下,用指数平滑法预测公司该产品在2007年的销售量。
2.寻找进行指数平滑预测时的最优平滑常数
一、运用“数据分析”工具进行指数平滑预测
步骤1:
确定时间序列的类型。
如图2-1所示在单元格a1:
b21中布置好公司从1987-2006年的销售量数据。
然后,绘制公司从1987年至2006年共20年的销售量折线图,结果如图2-2所示,既没有趋势成分也没有季节成分,呈现出的是围绕一个水平上下波动的时间序列,说明适合用指数平滑法或移动平均法进行预测。
本实验的数据是年度数据,建议采用指数平滑预测法。
图2-1公司从1987-2006年的销售量数据
图2-2公司从1987-2006年的销售量折线图
步骤2:
利用“数据分析”工具中的指数平滑功能进行预测。
在“工具”菜单中选择“加载宏”,在随后弹出的“加载宏”对话框中选择“分析工具库”,然后单击“确定”按钮,将会在“工具”菜单下出现“数据分析”选项。
在“工具”菜单中选择“数据分析”,在出现的“数据分析”对话框中选择“指数平滑”,出现如图2-3所示的对话框。
图2-3指数平滑分析的参数设置
在“指数平滑”对话框中,在“输入区域”输入“b2:
b21”单元格,“阻尼系数”输入“0.75”(注:
阻尼系数=1-平滑常数),在“输出区域”输入“c2”单元格,单击“确定”按钮,将会看到如图2-4中单元格c2:
c21的输出结果。
将单元格c21往下复制,便得到2007年的指数平滑预测值7.96。
图2-4指数平滑预测结果
二、运用指数平滑公式进行预测
步骤1:
利用公式
计算指数平滑预测值。
如图2-5,在单元格f1中输入平滑常数0.25,在单元格c2中输入公式:
“=b2”,作为第一年的预测值(
),在单元格c3中输入指数平滑模型预测公式:
“=$f$1*b2+(1-$f$1)*c2”。
将单元格c3往下复制,便得到2007年的指数平滑预测值7.96。
图2-5指数平滑公式的预测结果
步骤2:
绘制指数平滑预测图。
利用单元格a2:
c22中的数据绘制如图2-6所示的公司销售量指数平滑预测图。
图2-6公司从1987-2006年的销售量和指数平滑预测图
通过以上实验能够检验,运用“数据分析”工具和指数平滑公式进行指数平滑预测的预测结果是一致的。
“美食佳”公司2007年的销售量指数平滑预测值为7.96,此预测结果是基于平滑常数为0.25所获得的。
对没有先期经验的人来说,怎样选择平滑常数呢?
又怎么判断所选的平滑常数是最优的呢?
下面的实验步骤将指导我们掌握寻找最优平滑常数的不同方法,这些方法同样也适用于寻找其他预测模型的各种参数。
三、寻找最优的平滑常数
步骤1:
计算均方误差。
如图2-5在单元格f2中输入公式:
“=average((b2:
b21-c2:
c21)^2)”,作为数组运算,需要同时按住shift、ctrl、alt三个键作为输入结束,计算均方误差mse。
步骤2:
利用模拟运算表及查找引用函数功能,寻找最优平滑常数。
如图2-7在单元格e7:
e24中给出不同的平滑常数(大于0小于1),在单元格f6中输入公式:
“=f2”,选定单元格e6:
f24,在“数据”菜单中选择“模拟运算表”,在弹出的对话框中做如图2-8所示的参数设置,利用一维模拟运算表功能计算不同平滑常数下的mse值,见图2-7结果。
图2-7模拟运算表辅助查找最优平滑常数
图2-8模拟运算表对话框参数设置
在单元格f4中输入公式:
“=index(e7:
e24,match(min(f7:
f24),f7:
f24,0))”,找到最优平滑常数为0.35。
然后,根据最优平滑常数0.35(将此值代入单元格f1中),2007年的预测值为7.94。
步骤3:
利用规划求解功能,寻找最优平滑常数。
规划求解工具是一个从函数值所要达到的目标出发,反过来确定为达到这个目标,各自变量应取什么值的工具。
在“工具”菜单中选择“规划求解”,在弹出的对话框中做如图2-9所示的参数设置,然后单击“求解”按钮,得到如图3-10所示的规划求解结果,其中可变单元格f2中显示最优平滑常数为0.37。
根据最优平滑常数0.37,2007年的预测值为7.93。
图2-9规划求解参数设置
图2-10规划求解的结果
以上两种方法所寻找到的平滑常数都是基于实际销售量与预测销售量的均方误差极小,从理论上证明了所获得的平滑常数是最优的。
实验3-1“家家有房”公司建筑许可证一元线性回归分析
实验目的
• 理解一元线性回归分析的概念;
• 针对不同的问题,能够建立适当的一元线性回归模型;
• 掌握内建函数slope()、intercept()与linest()的用法;
• 掌握用规划求解法、添加线性趋势线法、回归分析报告法确定线性回归方程的系数;
• 给定自变量的情况下,根据线性回归模型预测因变量的值。
实验环境
• microsoftofficeexcel2003
• 通过excel中的“加载宏”加载“规划求解”和“数据分析”工具。
实验要求
“家家有房”开发公司准备开发房产,但是要想开发房产必须要拿到建筑许可证,现经过调查研究发现:
建筑许可证数量主要与该地区人口的密度有关,调查结果如下表3-1所示:
表3-1实验数据
试建立一个能反映许可证颁发数量与人口密度之间的关系的回归模型,并预测当人口密度为7000时许可证的颁发数量。
提示:
回归分析模型参数的确定,可以采用规划求解、内建函数、回归分析报告等不同的方法。
步骤1:
确定因变量与自变量并输入观测值。
根据实验要求,我们确定因变量为建筑许可证的颁发数量,自变量为人口密度,并将数据合理的布置在excel工作表的单元格a1:
b19中,如图3-1所示,以备建模使用。
图3-1人口密度与建筑许可证的颁发数量数据
步骤2:
绘制因变量与自变量关系散点图。
利用图3-1的数据,以每平方公里的人口密度为x值,建筑许可证的颁发数量为y值,绘制xy散点图,如图3-2所示。
从这个散点图可以看出每平方公里的人口密度与建筑许可证的颁发数量之间存在着大体上的线性依赖关系。
图3-2建筑许可证的颁发数量与每平方公里的人口密度散点图
步骤3:
求出回归系数a、b的取值,计算判定系数r2,并进行预测。
excel提供了几种不同的工具,包括规划求解工具,intercept()、slope()与linest()等内建函数,在散点图中添加趋势线和趋势线方程以及生成回归分析报告等方法来确定回归系数a和b。
我们这里介绍利用规划求解的方法来求解回归系数。
步骤4:
假定回归系数的值,建立线性回归模型。
假定回归系数的值为a=1,b=1并将之放在单元格f2:
f3中。
用回归直线方程y=a+bx以及每平方公里的人口密度来计算建筑许可证的颁发数量预测值,放在单元格c2中,即在单元c2中输入公式“=$f$2+$f$3*a2”,并将此公式复制到c3:
c19中,得到建筑许可证的颁发数量预测值。
在单元格f5中计算建筑许可证的颁发数量观测值与预测值的均方误差mse,即在单元格f5中输入公式“{=average((c2:
c19-b2:
b19)^2)}”。
如图3-3所示:
图3-3回归参数求解前的模型
步骤5:
启动规划求解工具,确定模型最优参数。
在如图4-4的“规划求解参数”对话框中将目标单元格设为$f$5,使其等于最小值,将可变单元格设为$f$2:
$f$3,无须设置任何约束条件即可直接求解,保存规划求解结果。
注意规划求解受到迭代次数和精度的限制,本例需启用8次规划求解工具进行重复运算才能得到满意的精度,即第8次的运行结果与第7次的运行结果相同。
图3-4规划求解参数的设置
对于一个线性规划求解问题,如果我们启用一次规划求解工具不能得到满意解,那我们需多次启用规划求解工具,当第n+1次的结果与第n次的结果相同时,则该结果即为我们最终得到的结果,此外,我们也可以在规划求解的选项中设定“迭代次数”。
规划求解完成后,如图3-5中所示,就可得到使f5中均方误差达到极小的两个回归系数的值,即回归直线方程的截距a和斜率b的值分别为a=-23645.19,b=5.4714971,即回归方程为:
y=-23645.19+5.4714971x
图3-5回归参数求解后的模型
根据上述回归方程,如果任意给定人口密度(7000),即可预测出建筑许可证的颁发数量(14655.287),如图3-5所示。
步骤6:
计算判定系数r2,说明建筑许可证数量的预测值的可信度。
excel有一个专门用来计算一元线性回归判定系数的内建函数rsq(),它需要两个参数,第一个参数是因变量各观测值所在单元格的范围,第二个参数是自变量各观测值所在单元格的范围。
将r2的计算结果放在单元格f4中,即在f4中键入公式“=rsq(b2:
b19,a2:
a19)”,得到r2的值约为0.937。
这表明,回归方程可以很好地用来描述建筑许可证的颁发数量与每平方公里的人口密度之间的关系,用此回归方程来进行预测是可信的。
实验四电信公司宽带上网资费与电缆订货决策
实验4-1电信公司包年制资费方案决策
实验目的
• 掌握盈亏平衡决策模型的建立方法;
• 掌握一维模拟运算表的运用方法;
• 掌握动态图形的绘制方法。
实验环境
• microsoftofficeexcel2003
实验要求
电信公司为了扩大adsl宽带上网的市场份额,拟推出包年制资费方案。
经测算公司每开通一户adsl客户,需提供入户硬件设备、派员工上门安装调试和维修等工作的年平均费用为500元;公司的固定成本(含管理层薪酬、保险费用、折旧、广告等)为3000000元;公司考虑到市场的竞争因素,决定每户每年资费定为1400元。
据预测,公司每年的新增客户数大约为2000户左右,请问:
(1)电信公司的此项资费方案能否盈利?
(2)每年需要新增多少客户公司的此项资费方案才能保本?
(3)公司如果想通过推出此资费方案每年盈利400万元,那么每年至少需要新增多少用户?
步骤1:
建立利润模型,判断包年制资费方案是否盈利。
运用本量利公式,在单元格d8、d9和d10中分别计算年营业收入、总成本和利润,在单元格d12中输入公式:
“=if(d10>0,"盈利",if(d10<0,"亏损","保本"))”,给出盈利与否的结论,如图4-1所示。
利润模型给出的结论是:
此项资费方案在预计年新增用户为2000的情况下是亏损的。
图4-1包年制资费方案的利润模型
步骤2:
建立盈亏平衡模型,寻找资费方案的保本点。
在单元格d14中输入盈亏平衡公式:
“=round((d6/(d7-d5)),0)”,计算保本点。
在单元格d15中输入公式:
“=d7*d14”或“=d6+d5*d14”,结果是一样的,说明盈亏平衡点处年营业收入与年总成本是相同的。
我们可在单元格g4:
j5中生成以新增客户数d3(1000、10000)为自变量、以年营业收入d8、总成本d9和利润d10为因变量的一维模拟运算表,进行灵敏度分析,在单元格g8:
j8中输入内插值公式:
“=int(g4+($j$8-$j$4)/($j$5-$j$4)*(g5-g4))”,计算年利润为零时新增客户数,检验计算结果与单元格d14中的结果是否一致,如图4-2所示。
盈亏平衡模型使我们知道电信公司只有在年新增客户超过3333时,它推出的包年制资费方案才不会亏本。
图4-2包年制资费方案的盈亏平衡模型
步骤3:
绘制盈亏平衡图形,观测资费方案亏损点与保本点的差距。
利用单元格g4:
j5中的模拟运算数据,绘制以新增客户数为自变量,年营业收入、年总成本、年利润为函数的xy散点图形。
在单元格g11:
h13和单元格g16:
h18中分别准备盈亏平衡垂直参考线和当前客户数垂直参考线的曲线数据,如图4-3所示,并将数据添加到xy散点图中,进行必要的格式设置,如图4-4所示。
图中的当前客户数参考线在盈亏平衡参考线的左边,说明目前是亏损状况,只有当目前客户数参考线出现在盈亏平衡参考线的右边,电信公司的包年制资费方案才可能盈利。
图4-3含参考线数据的模型
步骤4:
使用年新增客户数控件,寻找目标利润点。
在单元格c15中输入公式:
“=c3&"="&d3&","&if(d10>0,"盈利",if(d10=0,"保本","亏损"))”,利用微调项和文本框在图形上创建一个控制面板,使新增客户数从2000按增量50变化到10000时,显示“亏损”、“盈利”或“保本”,如图4-5所示。
图4-4包年制资费方案的盈亏平衡图形
图4-5带控制面板的盈亏平衡图形
从图4-5可以知道,电信公司如果希望通过推出包年制资费方案每年获得400万元的利润,那么公司必须争取每年新增客户7800户左右。
步骤5:
运用扩展的盈亏平衡模型,确定目标利润对应的新增客户数。
在单元格d20中输入公式:
“=round((d19+d6)/(d7-d5),0)”,即可得到:
当年新增客户数达到7778时,电信公司的包年制资费方案可以获得400万元的年利润。
实验5-1“猛牛”奶制品厂生产计划制定
实验目的
• 理解最优化模型的概念;
• 掌握在excel中构造线性规划模型的方法;
• 掌握用“规划求解”工具正确求解最优化问题的步骤。
实验环境
• microsoftofficeexcel2003
• 通过excel中的“加载宏”加载“规划求解”工具。
实验要求
“
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