1. 课程说明 
     数据、模型与决策作为 MBA 的一门核心课程 , 是考虑到各行各业的管理者 , 无论是在国有企业还是在外资企业 , 也不管是在生产行业还是在服务行业 , 都必须具备数字信息处理的能力 , 能够利用数据信息得出正确的结论 , 并在诸多的策略中选取最优的策略。数据分析、模型建立、策略选择是一个完整的过程。管理者在处理问题时往往首先遇到的是数据 , 可能拿到别人采集的数据 , 也可能自己制定出抽样调查的方案 , 然后必须科学、合理地在这些数据中提取所需要的信息 , 或建立相应的模型 , 最后作出决策。 MBA 学生在整个学习过程中掌握这套定量分析的方法是完全必要的。

     数据、模型与决策课程的内容取自数理统计学和运筹学。数理统计学和运筹学是两门用途广泛的学科 , 近半个世纪以来获得了迅猛的发展。前者着重科学地处理、分析数据 , 以获得充分信息 , 作出正确的决策 ; 后者则更多地考虑模型的建立和策略的优化。这些已成为现代管理不可缺少的知识和工具。数据、模型与决策课程讲授这两门学科的基础知识。在课程名称和内容的安排上 , 目前国内外的管理学院根据自己的实际情况有很大的不同 : 有些学院只有应用统计学 , 有些学院只有运筹学 , 也有些学院既开应用统计学又开运筹学 , 或者把两者合成一门课。虽然没有固定的模式 , 却都有这门定量分析的课程。全国 MBA 教育指导委员会 1998 年在上海召开了 MBA 主干课程研讨会 , 与会者对这门课进行了充分的讨论 , 多数同志认为应把应用统计学与运筹学合为一门 , 按其内容取名为数据、模型与决策 , 其中数理统计的内容约占三分之二 , 运筹学的内容约占三分之一。全部内容应包括概率论基础知识、数据处理初步、抽样、参数估计 ( 点估计与区间估计 ) 、假设检验初步、随机模拟、回归分析、线性规划、非线性规划 ( 以及在现代证券组合、金融风险管理等方面的应用 ) 。

2. 教学指导思想 
     数据、模型与决策是一门系统完整、整体结构严谨、各部分紧密关联、理论与实际并重的课程 , 因此宣采用以基本理论为本、实用为主的教学指导思想。既要求学生了解理论的内涵 , 掌握方法 ; 也要求学生能学以致用 , 解决实际问题。以基本理论为本 , 是选择数理统计和运筹学中最为基本的理论内容 , 讲清来龙去脉 , 讲清应用背景 , 讲清定理的内容要点以及使用该定理的条件 , 而略去比较烦难的定理证明。比如数理统计中的大数定律和中心极限定理 , 介绍它们的背景、意义以及广泛应用 , 可能比讲解它们的证明更为重要。以实用为主 , 是选择一些典型的案例或例子 , 运用基本理论知识给予解决。比如同学通过 " 肯达尔蟹虾经营公司龙虾运输问题 " 案例的分析讨论 , 对决策树的结构与解法以及对数学期望的概念都会有比较深刻的理解。

教学中要注意避免下面两种倾向。

(1) 按照数学类的数理统计与运筹学专业的教法 , 以定义、定理、推论 ( 包括证明 ) 为主线 , 再增加一些例子。这种教法对学生的数学基础要求较高 , 不符合目前 MBA 学生不同本科背景的实际情况 , 要读通这些数学理论 , 包括证明细节 , 也并非易事。对以能解决实际问题为目标的 MBA 学生而言 , 得益也不是很多 ( 至少短期讲是如此 ) 。

(2) 从实际的例子出发 , 以解决实际问题为主线 , 用到什么定理再讲什么定理。虽然这种教法使学生经历了解决问题的全过程 , 有利于动手能力的提高 , 但对学习理论而言 , 却有急功近利之嫌 , 学生从中学到的知识难免是片段性的、不完整的 , 甚至是支离破碎的。对基本理论及其背景没有深刻体会 , 再要求学生举一反三就更困难了 , 而且也容易忘记。