2022年6月17日下午15:00-17:00，运营与供应链管理系学术系列讲座2022年第3期（总第25期）在腾讯会议顺利召开。本次讲座的主讲嘉宾为香港城市大学市场营销系兼管理科学系教授，主题为“A few case studies from data to decisions”。运营与供应链管理系董慈蔚教授主持了讲座，红宝石最新线路手机版的众多老师和同学参与了此次活动。
在讲座中，李彦志教授向大家讲述了三个从数据到决策的案例，这些案例都来自于李教授最近的研究项目。李彦志教授首先分享了一个动态促销案例，即一个销售不同品牌的公司，有针对性的给顾客发放优惠券，在有限范围内如何优化优惠券的发放使其总收益最大化。李彦志教授根据问题，通过动态规划的框架，为我们介绍了营销领域广泛应用的消费者选择模型，该模型考虑了异质顾客的购买发生率、品牌选择、数量选择等。李教授依据数据，通过一种离线Q函数学习方法，不估计消费者选择模型，而是通过近似算法从数据中直接学习得出待定状态下的购买数量函数。这种思想避免了作为中间结果的消费者选择模型因参数估计出错，而导致最终决策结果无现实价值的情况，通过数据学习得出的Q函数更直接，且学习对象相对较少，鲁棒性更好。然后设计实验，通过既定模型得出数据，根据模拟数据比较传统的模型到参数的方法与离线直接学习的方法，证明了离线Q函数学习方法的优越性，最后检验现实数据，验证了离线函数学习方法的实际应用价值。紧接着，李教授给出了第二个研究案例：预先包装，即利用非高峰期的产能，并以预期的方式为随后的高峰期的商品需求进行预包装。订单到达不确定导致预包装可能不会使用，而需拆开包装，进而导致额外成本而非成本节约。所以需要一个预测模型来预测未来一段时间的高峰期的到达订单。通过这个例子，李教授向我们展示了通过综合决策办法而非“预测-优化”方法解决实际问题的过程，提供了一个使用数据或决策目标来帮助建立统计模型的思路。最后，李彦志教授讲述了非定向展示广告的收益管理问题，拍卖是在线广告资源销售的主要方式，
但拍卖有一些常见缺点，因此常见的广告点击量预测模型可能是不准确的，所以李彦志教授更关注广告流量分配，通过数据和实验得出了一个十分有现实意义的结果。通过以上三个案例，李彦志教授向我们展示了如何根据实际问题从数据开始，并从数据中得到正确的决策。同时也向我们传达了以下思想，数据丰富的时代给我们带来了巨大的机遇与挑战，预测然后优化的方法可能导致模型出错，所以重新思考从数据到决策的优化过程是必要的，而且有时候，需要考虑获取数据的成本等因素。
在提问环节，参会老师和同学从模型函数构建、数据选取拟合以及将项目转化为高水平文章的方法心得等不同方面与李彦志教授进行了互动。最后，董慈蔚教授对讲座进行总结，参加讲座的全体师生表达了对李彦志教授的衷心感谢。至此，本次学术讲座圆满结束，整个讲座干货满满，参会老师和同学都收获匪浅。
