作为一家人寿保险公司的决策科学家，您的任务是预测死亡率，以便准确制定保费并将财务风险降到最低。公司希望在投入更复杂技术之前，先采用一个简单、可解释的模型作为起点。
在这一迭代流程中，哪种模型更适合作为强有力的基线？
本练习是课程的一部分
通过我们的互动练习之一，将理论转化为实践
了解决策科学的核心原理及其在现代商业中的重要性。建立对决策建模方法、问题框架化策略，以及围绕数据驱动决策的伦理考量的基础认识。
获得高效实施决策科学项目的实用技能。学习如何定义成功标准、评估数据来源、开展质量检查、选择相关特征、为模型设定优先级，并在组织内培育数据驱动文化。
当前练习
探索决策科学在各行业的多样化应用，包括市场营销、金融与运营。掌握向相关方展示数据驱动洞见的有效沟通策略，并就基于数据的信息化决策达成共识。还将了解该领域的未来趋势与最新进展。
