课程核心内容

需求与供给基础、成本与均衡

教授首先从需求曲线与供给曲线的数学模型出发，探讨价格与数量之间的关系，结合加拿大猪肉市场的实例，分析替代品价格、消费者收入等因素对需求的影响，并通过线性需求函数和供给函数，演示市场均衡的求解过程。其次，解析企业如何通过技术效率与经济效率优化生产成本，结合案例讨论固定成本、可变成本及边际成本对决策的影响。最后通过供需曲线交点的动态调整，阐释市场失衡（过剩供给或需求）如何通过价格机制回归均衡。

定价策略、大数据概念与应用

教授通过对比竞争市场与垄断市场的定价逻辑，强调边际成本（MC）与边际收益（MR）相等的黄金法则（MC = MR）。探讨数字商品（如音乐下载）的定价特殊性（边际成本趋近于零），并分析三级价格歧视（如学生折扣）、捆绑销售（如组合定价）等策略的实际应用。教授不仅定义了大数据的“3V”特性（Volume体量、Velocity速度、Variety多样性），还结合航空传感器数据（单次飞行生成10TB）与谷歌日处理20PB数据的案例，详细说明了大数据对现代企业的价值。强调数据流（Digital Data Streams）的六大要素（时间、地点、主体、行为、方式、动机）在构建完整数据系统中的重要性。课程中，同学们通过个人作业与小组作业深化实践：个人作业以Excel模拟供需模型，通过计算消费者支付意愿和供应商成本，求解市场均衡价格，并验证利润最大化逻辑；小组作业聚焦数字产品定价优化，分析50名消费者的支付意愿数据，探索单独销售、双产品捆绑及全捆绑策略的收益差异，揭示数据驱动的定价灵活性与利润挖掘空间。

数据分析与决策支持、预测的价值

教授向同学们详细讲解了数据分析与决策涵盖的三类核心方法：描述性分析聚焦历史数据总结（如财务报表、销售看板），揭示“发生了什么”；预测性分析通过回归模型、机器学习（如收入预测、客户行为预判）推演“可能发生什么”；规范性分析则结合优化算法（如排班优化、投资组合策略）提出“应如何行动”，三者逐层递进，实现从洞察到决策的闭环支持。预测的价值体现在方法革新与场景落地：传统统计方法依赖人工建模与“平均准确”假设，而机器学习通过海量数据自动化挖掘复杂关联（如Google Translate转型数据驱动后错误率降低33%），显著提升预测精度与业务效率。随堂实践中，各小组基于多维度数据集，交叉应用统计方法与预测模型（如回归分析、分类算法等）探索数据间的潜在关联，并完成行为偏好预测任务，进一步深化了对数据驱动决策的理解与实践能力。

竞争与网络效应小组作业展示与讨论

教授向同学们阐释了网络产业的核心特征（如消费外部性、规模经济），并剖析了正反馈效应如何引发“赢家通吃”的市场格局（典型案例包括QWERTY键盘因历史路径依赖形成的技术锁定）。同时，教授进一步探讨了企业突破网络市场壁垒的三大策略：通过兼容性降低用户迁移成本（如组建开放技术联盟）、以性能革新重构技术范式（如颠覆性技术突破）、或通过生态控制强化用户粘性（如Windows系统的迭代策略）。通过上述学习，同学们不仅掌握了在网络效应主导的市场中识别机会、制定差异化竞争战略的能力，还深化了对技术与商业动态博弈关系的系统性认知。各小组结合课程知识点，选取不同行业（如电商、中医药、通信等）展开案例分析。在展示环节中，各小组围绕所选公司的行业背景、客户群体、竞争对手等维度进行系统性阐述，重点剖析企业如何从数据中挖掘价值，并基于对其现有数据策略的分析提出针对性改进建议。讨论环节中，教授与同学们聚焦案例中的核心议题（如“数据隐私与商业价值的平衡”“算法偏见对决策的影响”等），通过多角度辩论深化对数据伦理与实操挑战的理解。

MEI同学课后感悟