简介：针对动态、网络环境下的收益管理问题,提出了一个联合舱位控制和超售决策的模型。首先,从航空公司运营的实际角度出发,把No-shows和DB因素考虑在内,并且考虑旅客预订请求的动态性。建立了在整个网络环境下以航空公司期望收益最大化为目标的动态模型。其次,鉴于模型的复杂性,提出了一种随机模拟方法。具体上,通过AnyLogic平台模拟仿真得到订票阶段每个OD航节上各舱位旅客预订的随机到达数,并且通过lingo平台求解得到各舱位等级的座位分配数和整个航线网络的期望收益,再根据票价价值进行等级嵌套。最后,通过对算例结果分析,表明该模型是有效的。

简介：大数据时代,以第一课堂为主的统计学传统人才培养模式已不能完全满足社会对统计学人才的多样性需求。积极拓展第二课堂阵地,构建立体复合型人才培养模式,是提高统计专业人才培养质量所必需的转变。中国人民大学统计学院以“明德数据”厚重人才成长支持计划为试点,探索利用第二课堂构建统计学复合型人才培养创新平台,形成“12345+X”的培养模式,通过“三个结合”的创新点实现“五种素质”的培养,并通过思想、组织和制度三方面保障第二课堂在专业人才培养中发挥积极作用。

简介：在大数据环境下,劳务众包APP平台上任务的完成率是反映平台运营的重要指标。利用某劳务众包APP平台上的会员信息以及一个已结束项目的任务数据,辅以地区宏观数据,挖掘出六个影响因素,构建相应的预测模型。Fisher线性判别模型表明,价格、距离、非户籍人口比例对完成度有正向影响,而人均可支配收入、交通支出和失业率有负向影响;随机森林模型显示,按照重要性排序,影响因素依次是距离、交通支出、非户籍人口比例、价格、可支配收入和失业率。此研究结论能及时为平台、商家的任务发布策略提供参考,有助于平台更加有效地运营。