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Wir sind nun bereit, unsere Tabellenkalkulationsmodelle etwas komplexer zu gestalten. Da jeder einen anderen Excel-Hintergrund hat, werden wir einige grundlegende Funktionen und Merkmale sowie fortgeschrittenere Techniken besprechen. Dieses Modul deckt einen gr枚脽eren Teil des Modellierungsprozesses ab und beinhaltet einige der weniger bekannten, aber besonders hilfreichen Excel-Funktionen und -Tools, die zur Verf眉gung stehen. Denken Sie jedoch daran, dass dieser Kurs nicht darauf abzielt, ein "How-to" 蹿眉谤 Excel zu sein. Stattdessen liegt der Schwerpunkt und die Absicht darin, diese Funktionen zu nutzen, um Einblicke in echte Gesch盲ftsprobleme zu erhalten.

In diesem Modul wird das Modellierungskonzept der Sch盲tzung von Beziehungen zwischen Variablen durch Kurvenanpassung oder Regressionsanalyse verwendet, um realistische Gesch盲ftsprobleme zu l枚sen. Es werden verschiedene Regressionskurven vorgestellt und eine mathematische Analyse, welche Kurve am besten zur Verteidigung des Modells geeignet ist, wird pr盲sentiert. So lernen Sie nicht nur die Techniken der Modellierung kennen, sondern auch die Gr眉nde 蹿眉谤 die Wahl des richtigen Modells.

In diesem Modul stellen wir die Tabellenkalkulationsoptimierung vor, eine der leistungsf盲higsten und flexibelsten Methoden der quantitativen Analyse. Die hier vorgestellte spezielle Art der Optimierung ist die lineare Programmierung (LP), die in allen Arten von Unternehmen zur L枚sung einer Vielzahl von Problemen eingesetzt wird. Wie Sie anhand der in diesem Kurs vorgestellten Beispiele sehen werden, wird die LP bei Problemen der Personaleinsatzplanung, der Bestandsverwaltung, der Werbung, der Finanzen, des Transports, der Personalbesetzung und vielen anderen eingesetzt. Ziel dieses Moduls ist es, Sie mit den grundlegenden Elementen der LP vertraut zu machen, mit den Arten von Problemen, die damit gel枚st werden k枚nnen, und mit der Modellierung eines LP-Problems in Excel.

Dieses Modul enth盲lt noch mehr Beispiele 蹿眉谤 Probleme, die mit Hilfe der linearen Programmierung (LP) modelliert werden k枚nnen, insbesondere Transport- und Zuordnungsprobleme. Bei dem grundlegenden Transportproblem geht es darum, den besten (in der Regel den kosteng眉nstigsten) Weg zu finden, um ein Gut von der Quelle, z.B. einer Fabrik, zum endg眉ltigen Ziel, z.B. einem Einzelhandelsgesch盲ft, zu transportieren. Beim Zuweisungsproblem geht es darum, den besten (in der Regel kosteng眉nstigsten) Weg zu finden, um Personen oder Ausr眉stungsgegenst盲nde auf einer Eins-zu-Eins-Basis Projekten oder Auftr盲gen zuzuweisen. Mit Solver machen wir uns die besondere Struktur dieser LP-Probleme zunutze, um die besten L枚sungen 蹿眉谤 komplexe Gesch盲ftsprobleme auf effiziente Weise zu finden.

In diesem Modul wird eine weitere Untergruppe wichtiger mathematischer Modelle der linearen Programmierung vorgestellt, die entstehen, wenn einige der Grundannahmen eines LP-Modells mehr oder weniger restriktiv gehandhabt werden. Die Einschr盲nkung, dass die Entscheidungsvariablen ganze Zahlen sein m眉ssen, f眉hrt zum Beispiel zur Integer-Programmierung. Die Beschr盲nkung der Entscheidungsvariablen auf 0 oder 1 f眉hrt zur bin盲ren Programmierung. Schlie脽lich werden wir sehen, wie die in diesem Kurs erworbenen F盲higkeiten zur L枚sung komplexerer Probleme eingesetzt werden k枚nnen, die nichtlineare Modelle beinhalten.