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[导读]沃顿商学院用JMP软件解决统计方法教学难题 沃顿商学院的课程设置无疑是当今最顶尖商学院课程设置的代表。当今和未来商业社会的一个重要特点,就是越来越多的业务决策及日常工作对量化分析的要求越来越高,过往依靠

<STRONG>沃顿商学院用JMP软件解决统计方法教学难题STRONG>

沃顿商学院的课程设置无疑是当今最顶尖商学院课程设置的代表。当今和未来商业社会的一个重要特点,就是越来越多的业务决策及日常工作对量化分析的要求越来越高,过往依靠“拍脑袋”凭经验进行决策的方式已经远远不能满足需要,有时甚至会导致重大的决策失误。正因为如此,越来越多的全球顶尖企业,如Intel,陶氏化学,罗氏制药等,已经将高效的统计分析方法广泛地引入企业的生产实践和业务决策中,用精准的定量分析结果为商业活动提供有力的决策支持。沃顿商学院很早就认识到这一趋势,其MBA、EMBA教授以及课程设置者们很早就开始将统计分析方法引入到MBA和EMBA课程中,帮助学员“用数据说话”,提高分析问题的能力和定量决策的能力。

Robert Stine教授是沃顿商学院的著名教授之一。“统计方法对学员和商务决策的确非常有帮助。而优秀的统计分析软件JMP能够给我们的教学和研究工作带来很多的好处。比如JMP很好地帮我解决了在给MBA和EMBA学员讲授统计学方法课程时常常会碰到的问题:学员拥有非常不同的教育及工作背景,对统计学的认识及知识基础也有很大差别

。比如,一个拥有音乐专业教育和工作背景的学员很可能和一个物理学博士坐在同一个教室里,按照同样的步进速度学习统计学方法和情报分析课程。”

“和其他统计软件不同,” Robert Stine教授说,“很多统计软件除了运算速度比过去快一些外,其他方面和它们20年前的情况没有太多差别。而JMP能做非常多其他同类软件不能做的事情。”

事实上,首先让Robert Stine教授印象深刻的是JMP全面而强大的统计分析能力、卓越的人机交互能力和图形可视化效果。

“JMP分析起来非常直观,对大数据量的处理和分析速度非常快!” Robert Stine教授强调说,“我更愿意把JMP看成是一个根据需求定制的、用来与数据进行交互和沟通的工具,它绝非仅仅帮你产生出一些可以打印到纸张上的东西。一旦学生们将那些丰富形象的图形用作数据分析的工具,那将是他们实际工作中一笔宝贵的财富”。一旦回到实际的商务活动中,沃顿商学院的学员们都将在各行各业担当起关键的较色。一些人回到大型连锁企业的学员将需要决定如何合理监控企业的库存,如何合理地进行数据抽样以及决定是否需要更广泛地搜集数据;另外一些人可能需要进行国际金融市场分析,研究到哪里进行投资以及如何在不同国家的不同哪些人群采用特定的营销活动,或者分析哪些客户更倾向于升级他们的服务。“在实际的教学过程中,我们总是使用和实际商务活动类似的数据,这些数据可能是实际获取的,也可能是参照实际情况通过模拟得到的。在我们的课堂中,对好几千行、30或40列的数据进行分析是非常常见的,在实际工作中也如此。” Robert Stine教授说,“用JMP来对这些数据进行分析是一件令人愉悦的事情。”

Robert Stine教授在教学中充分利用的丰富的案例进行学习和实践。其中一个在不动产研究领域的应用是通过研究一个业务点和其他业务点关联性的好处和弊端,来确定最合理的业务选址。另一个制造业的例子是分析一个公司用于履行某些零部件订单的成本构成。这些案例往往有一个共同的特点:“在这些案例中,我们往往需要对数千个观测记录,30到40列的数据进行分析。这些数据的一个问题是量比较大,另外一个更重要的问题是,这些数据往往都是杂乱的,或‘不清洁’的。在这种情况下,数据清洗就变得非常重要了。” Robert Stine教授强调,“在这点上,我们充分利用了JMP强大的数据诊断能力,JMP让我们能很轻松地对数据进行清洗。只有基于清洗过的数据,我们才能找到合理的统计模型。”

沃顿商学院Robert Stine教授认为,在高级统计方法教学中,JMP也能大大提高教研的效率以及学员利用这些方法进行决策支持和业务分析的能力。

例如,分类树(classification trees)是常用的数据挖掘(Data Mining)方法之一。Robert Stine教授非常推崇JMP在分类树方法应用教学中的作用,“其他软件都太深奥了,而用JMP就很容易。学员能很自然地明白解决问题的思路是什么,根本不需要在讲解那些对学员来说并不重要的东西上花时间。比如,我们可以把更多的时间花在如何对分析结果进行解读和利用上,而不是浪费时间在其他地方,比如编程之类的”。

<STRONG>JMP在沃顿商学院科研项目中的应用STRONG>

不仅在教学方面,沃顿商学院还将JMP软件广泛用于自己的研究课题和项目中。 Robert Stine教授和同事们建立了一个金融风险预测模型,其研究任务是对金融机构的破产风险进行预测。为此,Robert Stine教授和同事们往往需要对多达数百万个观测值进行分析。

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