案例分析常用模型讲解

皮亚杰的建构主义建构主义理论强调以学生为中心，不仅要求学生由知识的灌输对象变为信息的加工的主体、知识意义的主动建构者；而且要求教师要由知识的传授者转变为学生学习主动建构意义的帮助者、促进者。

建构主义认为：学习者要想完成对所学知识的意义建构，即达到对该知识所反映事物的性质、规律以及事物与其他事物之间联系的深刻理解，最好的办法是让学习者到现实世界的真实环境中去感受、去体验，而不是聆听他人关于这方面知识的介绍和讲解。

抛锚式教学要求建立在有感染力的真实事件或真实问题的基础上。

确定这类真实事件或问题被形象地比喻为“抛锚”，因为一旦这类事件或问题被确定了，整个教学内容核教学进程就被确定了。

一堂课中的锚就是一个有待解决的实际问题。

建构主义认为：学习是获取知识的过程，而知识不是通过教师的传授获得的，而是学习者在一定的情景下，借助他人的帮助，利用必要的学习资源，通过意义建构方式获得。

教师的作用：在于激发学生的学习兴趣，努力促使学生将当前学习内容和自己已有的知识相互联系。

创设情境和提示新旧知识间的线索，帮助学生建构有意义的学习，引导和组织协作学习。

提出适当的问题引起学生思考和讨论，在讨论中把问题引向深入加强对知识的理解。

诱导学生去发现规律，自己评价和纠正错误。

学习过程就是解决问题的过程，由该过程可以直接反映出学生的学习效果，学生若能顺利解决所给的问题，说明已经达到了学习要求。

在解决问题的过程中，学生表现出极大的热情，忙着自己找答案，和同学们协商。

为了支持学习者的主动探索和完成对所学知识的意义建构，教师要在学习者的学习过程中提供各种信息资源，即进行信息资源的设计。

建构主义对教师的要求更高了，不仅要精通教学内容，更要熟悉学生，掌握学生的认知规律，掌握现代化得教育技术，充分利用已有人类学习资源，设计开发有效的教学资源，对学生宏观的引导和具体的帮助指导。

奥苏伯尔德有意义学习奥苏伯尔提出的“同化论”体现了外因是变化的条件、内因时变化的依据的辩证思想。

商业案例分析模型商业案例分析是一种重要的商业管理工具，通过对实际商业案例的分析，可以帮助企业管理者更好地了解市场环境、竞争对手、自身优势和劣势，从而制定更加有效的商业战略。

在商业案例分析中，有许多不同的模型可以使用，下面将介绍一些常用的商业案例分析模型。

首先，SWOT分析模型是一种常用的商业案例分析工具。

SWOT分析即对企业的优势（Strengths）、劣势（Weaknesses）、机会（Opportunities）和威胁（Threats）进行分析。

通过对这四个方面的分析，企业可以更好地了解自身的竞争优势和劣势，以及外部环境中的机会和威胁，从而有针对性地制定商业策略。

其次，五力分析模型也是一种常用的商业案例分析工具。

五力分析模型包括对行业内的竞争对手、供应商、顾客、替代品和新进入者进行分析。

通过对这五个方面的分析，企业可以更好地了解行业内的竞争格局，从而有针对性地制定市场策略。

此外，价值链分析模型也是一种常用的商业案例分析工具。

价值链分析模型将企业的活动划分为原材料采购、生产、营销、分销等环节，并对每个环节进行分析。

通过对价值链的分析，企业可以找到自身的核心竞争力所在，从而更好地制定商业战略。

最后，波特钻石模型也是一种常用的商业案例分析工具。

波特钻石模型将企业的竞争优势划分为需求条件、相关产业、支持产业和企业战略四个方面，并对这四个方面进行分析。

通过对波特钻石模型的分析，企业可以更好地了解自身的竞争优势所在，从而制定更加有效的商业策略。

综上所述，商业案例分析模型是企业管理中的重要工具，通过对实际案例的分析，可以帮助企业更好地了解市场环境、竞争格局和自身优势劣势，从而制定更加有效的商业战略。

在实际应用中，不同的商业案例分析模型可以相互结合使用，以更全面地了解企业所处的环境和市场，从而制定更加有效的商业策略。

希望本文介绍的商业案例分析模型能够对企业管理者有所帮助。

案例分析常用模型PEST分析模型（PEST Analysis）PEST分析是战略咨询顾问用来帮助企业检阅其外部宏观环境的一种方法。

是指宏观环境的分析，宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。

对宏观环境因素作分析，不同行业和企业根据自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治（Political）、经济（Economic）、技术（Technological）和社会（Social）这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

简单而言，称之为PEST分析法。

如图所示：波特五力分析模型五力分析模型是迈克尔·波特(Michael Porter)于80年代初提出，对企业战略制定产生全球性的深远影响。

用于竞争战略的分析，可以有效的分析企业的竞争环境。

五力分别是：供应商的讨价还价能力、购买者的讨价还价能力、潜在竞争者进入的能力、替代品的替代能力、行业内竞争者现在的竞争能力。

五种力量的不同组合变化最终影响行业利润潜力变化。

外部因素评价矩阵外部因素评价矩阵（External Factor Evaluation Matrix，EFE矩阵）外部因素评价矩阵，是一种对外部环境进行分析的工具，其做法是从机会和威胁两个方面找出影响企业未来发展的关键因素，根据各个因素影响程度的大小确定权数，再按企业对各关键因素的有效反应程度对各关键因素进行评分，最后算出企业的总加权分数。

通过EFE，企业就可以把自己所面临的机会与威胁汇总，来刻划出企业的全部吸引力。

1) 列出在外部分析过程中确认的关键因素- 因素总数在10-20个之间- 因素包括影响企业和所在产业的各种机会与威胁- 首先列举机会，然后列举威胁- 尽量具体，可能时采用百分比、比率和对比数字(2) 赋予每个因素以权重- 数值由0.0(不重要)到1.0(非常重要) - 权重反映该因素对于企业在产业中取得成功的影响的相对大小性- 机会往往比威胁得到更高的权重，但当威胁因素特别严重时也可得到高权重- 确定权重的方法：对成功的和不成功竞争者进行比较，以及通过集体讨论而达成共识- 所有因素的权重总和必须等于1(3) 按照企业现行战略对关键因素的有效反应程度为各关键因素进行评分- 分值范围1-4 - 4代表反应很好，3代表反应超过平均水平；2代表反应为平均水平；1代表反应很差评分反映了企业现行战略的有效性，因此它是以公司为基准的- 步骤2的权重是以产业为基准的(4) 用每个因素的权重乘以它的评分，即得到每个因素的加权分数(5) 将所有因素的加权分数相加，以得到企业的总加权分数无论EFE矩阵包含多少因素，总加权分数的范围都是从最低的1.0到最高的4.0，平均分为2.5。

想象一下，你的任务是：根据已有的历史时间数据，预测未来的趋势走向。

作为一个数据分析师，你会把这类问题归类为什么？当然是时间序列建模。

从预测一个产品的销售量到估计每天产品的用户数量，时间序列预测是任何数据分析师都应该知道的核心技能之一。

常用的时间序列模型有很多种，在本文中主要研究ARIMA模型，也是实际案例中最常用的模型，这种模型主要针对平稳非白噪声序列数据。

时间序列概念时间序列是按照一定的时间间隔排列的一组数据，其时间间隔可以是任意的时间单位，如小时、日、周月等。

通过对这些时间序列的分析，从中发现和揭示现象发展变化的规律，并将这些知识和信息用于预测。

比如销售量是上升还是下降，是否可以通过现有的数据预测未来一年的销售额是多少等。

1 ARIMA（差分自回归移动平均模型）简介模型的一般形式如下式所示：1.1 适用条件●数据序列是平稳的，这意味着均值和方差不应随时间而变化。

通过对数变换或差分可以使序列平稳。

●输入的数据必须是单变量序列，因为ARIMA利用过去的数值来预测未来的数值。

1.2 分量解释●AR(自回归项)、I(差分项)和MA(移动平均项)：●AR项是指用于预测下一个值的过去值。

AR项由ARIMA中的参数p定义。

p值是由PACF图确定的。

●MA项定义了预测未来值时过去预测误差的数目。

ARIMA中的参数q代表MA项。

ACF图用于识别正确的q值●差分顺序规定了对序列执行差分操作的次数，对数据进行差分操作的目的是使之保持平稳。

ADF可以用来确定序列是否是平稳的，并有助于识别d值。

1.3 模型基本步骤1.31 序列平稳化检验，确定d值对序列绘图，进行ADF 检验，观察序列是否平稳（一般为不平稳）；对于非平稳时间序列要先进行d 阶差分，转化为平稳时间序列1.32 确定p值和q值(1)p 值可从偏自相关系数（PACF）图的最大滞后点来大致判断，q 值可从自相关系数（ACF）图的最大滞后点来大致判断(2)遍历搜索AIC和BIC最小的参数组合1.33 拟合ARIMA模型(p,d,q)1.34 预测未来的值2 案例介绍及操作基于1985-2021年某杂志的销售量，预测某商品的未来五年的销售量。

VECM案例分析1 VECM模型的具体构建步骤VECM模型的具体运用主要包括以下几个步骤：1、序列的单位根检验与VAR模型不同，VECM模型是针对非平稳序列而言的。

因此在进行协整检验和运用VECM前需进行单位根检验。

2、协整检验协整检验关键是协整形式和滞后阶数的选择。

3、VECM模型的估计若存在协整关系，就可以建立相对应的VECM模型.进行估计了。

4、VECM模型的残差检验残差检验与VAR模型类似，包括残差的独立性检验。

5、VECM模型的应用VECM模型的应用与VAR模型类以包括预测、脉冲响应与方差分解。

VECM模型的应用举例4.4.1案例分析的背景中国人民银行长期以来坚持以CPI作为货币政策导向，并没有考虑资产价格这一目标。

但是随着中国经济市场化程度的不断深化，以股票市场为核心的资本市场的作用日益凸显。

货币政策是否对股票市场产生影响，以及股票市场是否在货币政策传导中充当了作用已成为学术界关注的焦点问题。

本例将对物价水平、货币政策、股票市场的相互关系进行分析。

4.4.2实验数据本实验选取了CPI、广义货币供应量（m）、Shiboi .上证A股指数（index）1996年12月至2010年11月月度数据进行分析。

4.4.3 VECM模型的构建1、数据处理由于CPI和上证A股指数都是相对数，为了减少基期的影响以及减少异方差性.对CPI和上证A股指数取对数。

观察广义货币供应量的图形，以及货币政策的特点，分析广义货币供应量（M）的可能季节性特征，这里采用X12进行分析。

在M 的窗口点击proc/seasonal adjustment/census X12...,分析结果如下:Sum of Squares Dgrs ・ ofFreedomMeanSquare F-ValueBetween months61.603911 5.6003513.023** Residual67.08721560.43005Total128.6910167**Seasonality present at the O.l per cent level・从而M存在季节性。

系统动力学模型介绍1.系统动力学的思想、方法系统动力学对实际系统的构模和模拟是从系统的结构和功能两方面同时进行的。

系统的结构是指系统所包含的各单元以及各单元之间的相互作用与相互关系。

而系统的功能是指系统中各单元本身及各单元之间相互作用的秩序、结构和功能，分别表征了系统的组织和系统的行为，它们是相对独立的，又可以在—定条件下互相转化。

所以在系统模拟时既要考虑到系统结构方面的要素又要考虑到系统功能方面的因素，才能比较准确地反映出实际系统的基本规律。

系统动力学方法从构造系统最基本的微观结构入手构造系统模型。

其中不仅要从功能方面考察模型的行为特性与实际系统中测量到的系统变量的各数据、图表的吻合程度，而且还要从结构方面考察模型中各单元相互联系和相互作用关系与实际系统结构的一致程度。

模拟过程中所需的系统功能方面的信息，可以通过收集，分析系统的历史数据资料来获得，是属定量方面的信息，而所需的系统结构方面的信息则依赖于模型构造者对实际系统运动机制的认识和理解程度，其中也包含着大量的实际工作经验，是属定性方面的信息。

因此，系统动力学对系统的结构和功能同时模拟的方法，实质上就是充分利用了实际系统定性和定量两方面的信息，并将它们有机地融合在一起，合理有效地构造出能较好地反映实际系统的模型。

2.建模原理与步骤(1)建模原理用系统动力学方法进行建模最根本的指导思想就是系统动力学的系统观和方法论。

系统动力学认为系统具有整体性、相关性、等级性和相似性。

系统内部的反馈结构和机制决定了系统的行为特性，任何复杂的大系统都可以由多个系统最基本的信息反馈回路按某种方式联结而成。

系统动力学模型的系统目标就是针对实际应用情况，从变化和发展的角度去解决系统问题。

系统动力学构模和模拟的一个最主要的特点，就是实现结构和功能的双模拟，因此系统分解与系统综合原则的正确贯彻必须贯穿于系统构模、模拟与测试的整个过程中。

与其它模型一样，系统动力学模型也只是实际系统某些本质特征的简化和代表，而不是原原本本地翻译或复制。

PEST分析模型案例分析案例一:保健品行业PEST分析及其发展思路[1]所谓保健品行业“PEST”分析是指通过对政治、经济、社会和技术等因素进行分析，来确定这些因素的变化对保健品行业发展战略管理过程的影响。

1.从政治法律角度看，政府主管部门的更迭也带来保健品行业新变化保健品标准和规定缺失且相互矛盾，如我国卫生部制定的《食品添加剂使用标准》(B276196规定食品中不允许含过氧化氢(双氧水)但某些生产规章又订有保健食品的过氧化氢残留标准。

由于缺乏有关的行业管理和国家标准造成保健品行业目前假冒伪劣产品、虚假广告、·价格虚高等现象严重。

企业在现有法规下宣传自己的产品很容易违规。

法规规定，保健食品不能宣传治疗作用。

另一方面，保健食品中使用的中草药在药典中都有治疗作用。

可是一用到保健食品里就不能宣传了，似乎治疗作用全没了。

2003年3月7日，国务院公布机构改革方案决定成立国家食品药品监督管理局，原属卫生部管理的保健品划归sDA管理，自200年6月1日起，卫生部已停止受理保健品的申报，同年1月10日，国家食品药品监督管理局完成交接，正式开展保健品的审批工作。

受非典、部门移交影响，当年度保健品报批工作停顿了半年之久。

从长期看，国家食品药品监督管理局接手保健品行业管理职责，有助于让保健品行业更规范、更健康的发展。

2，从经济的角度看，市场竞争日益激烈，跨国公司成为行业领头羊保健品市场在过去的2年间，国外跨国公司一直鲜有涉足，市场被本土保健品企业牢牢占据，20年在保健品行业陷入低潮之时，美国安利却凭借独特的销售模式异军突起，实现了年销售额3亿元的惊人业绩，尽管安利的营销模式颇有争议。

但不能否认，随着跨国保健品公司进军中国的步伐加快，国内保健业面临更大的市场竞争压力。

加上国内行业的竞争，市场营销模式也有进一步变化。

一是产品开始两极分化。

从200年起，因为竞争日益激烈，保健品呈现出明显的两极分化趋势:以功能诉求为主的产品，多用疗程、买赠促销等刺激消费者购买，这类产品价格越来越高;以营养补充为诉求的机能性食品或滋补品，价格越来越低，有成为日用品保健品的趋势。

多元线性回归模型的案例讲解案例：房价预测在房地产市场中，了解各种因素对房屋价格的影响是非常重要的。

多元线性回归模型是一种用于预测房屋价格的常用方法。

在这个案例中，我们将使用多个特征来预测房屋的价格，例如卧室数量、浴室数量、房屋面积、地段等。

1.数据收集与预处理为了构建一个准确的多元线性回归模型，我们需要收集足够的数据。

我们可以从多个渠道收集房屋销售数据，例如房地产公司的数据库或者在线平台。

数据集应包括房屋的各种特征，例如卧室数量、浴室数量、房屋面积、地段等，以及每个房屋的实际销售价格。

在数据收集过程中，我们还需要对数据进行预处理。

这包括处理缺失值、异常值和重复值，以及进行特征工程，例如归一化或标准化数值特征，将类别特征转换为二进制变量等。

2.模型构建在数据预处理完成后，我们可以开始构建多元线性回归模型。

多元线性回归模型的基本方程可以表示为：Y=β0+β1X1+β2X2+……+βnXn其中，Y表示房屋价格，X1、X2、……、Xn表示各种特征，β0、β1、β2、……、βn表示回归系数。

在建模过程中，我们需要选择合适的特征来构建模型。

可以通过统计分析或者领域知识来确定哪些特征对房价具有显著影响。

3.模型评估与验证构建多元线性回归模型后，我们需要对模型进行评估和验证。

最常用的评估指标是均方误差（Mean Squared Error）和决定系数（R-squared）。

通过计算预测值与实际值之间的误差平方和来计算均方误差。

决定系数可以衡量模型对观测值的解释程度，取值范围为0到1，越接近1表示模型越好。

4.模型应用完成模型评估与验证后，我们可以将模型应用于新的数据进行房价预测。

通过将新数据的各个特征代入模型方程，可以得到预测的房价。

除了房价预测，多元线性回归模型还可以用于其他房地产市场相关问题的分析，例如预测租金、评估土地价格等。

总结：多元线性回归模型可以在房地产市场的房价预测中发挥重要作用。

它可以利用多个特征来解释房价的变化，并提供准确的价格预测。

群面 / 案例分析工具 1. 解决产业分析问题的模型【波特的五因素（Porter’s 5 Forces）】波特的五因素模型在战略分析模型工具中可能是最著名、运用最广泛的。

其主要是运用在分析公司行业竞争能力和行业地位。

这五个因素分别是：现在竞争者的竞争潜在进入者的威胁供应商能力消费者能力替代品威胁行业中竞争越弱,行业的整体利润就越高。

同样的，在一个公司在整个行业中有很强的战略和市场地位，能够很好地抵御以上五个因素的风险，该公司可以获得的利润就能够超过行业的平均水平。

波特五因素模型主要运用于：当你需要了解一个新的行业或者市场结构化/系统化你现有行业知识定义一个行业，并明确你的研究对象在这个行业中的地位现在我们来看一下这个模型的具体内容：使用波特模型有一个限制条件：此模型是静态分析，很少考虑行业内的一些变化，例如行业内的政策等政治因素的变化等等。

因此该模型一般只是辅助你开始对行业进行战略分析。

可以适当结合其他的工具进行更为全面的分析。

行业内竞争对手的策略和市场战新进入者威胁潜在市场进入者和略，重点在于行业增长率，产品新进入者对市场可和品牌差异程度，退出行业竞争能造成的冲击的障碍供应商讨价还价的能力购买者讨价还价的能力现有行业竞争者替代品生产的威胁消费者/购买者偏好的改变和讨供应商的讨价还价能力以价还价的能力的改变主要因素及对企业会产生的压力。

有购买数量大小，产品差异性，主要考虑：更换供应商难信息掌握程度易程度，替代产品可能性和规模经济产品和科技是否会替代现有产品或对现有产品造成竞争压力。

取代的可能型多大。

主要考虑替代成本。

2. 解决利润下降、企业经营发生变化的模型【根源分析模型】想了解某个企业的经营现象的变化是如何产生的，仅仅问几个问题是不够的，根源分析是一种组织性很强的且逻辑缜密的方法，通过“相互独立，完全穷尽”的方式进行分析使得你的分析结果更有说服力。

根源分析可以十分广泛地应用于解决很多的问题，最典型的就是“利润下降”问题。