<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

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

图示可行范围 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。

观察销量规律① 观察销量规律② 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