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[咨询答疑] OM: analytical or data-driven?

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发表于 2022-3-6 20:14:26 | 显示全部楼层 |阅读模式
新人一枚,下半年申请,希望听版上的前辈介绍一下OM的主流方法论

自己现在stochastic的东西会的不多,以前高中学竞赛,所以偏爱analytical一点,加上导师也做game thoery所以没有接触太多其他的内容

之前跟hk某head聊,说现在招faculty和phd偏data都更受欢迎一点,感觉analytical式微可能是因为现在理论还不够好,所以才需要data(这位老师做analytical)

最近遇到有个前辈非常劝退analytical model,建议我这种stat背景能做empirical就empirical,讲的故事大家都能听得懂,教学需求也大(这位前辈做quant mkt)

我人现在有点混乱,恳请跟各位前辈交流一下看法
发表于 2022-3-6 22:08:12 | 显示全部楼层
empirical越来越多的确是OM近年来的趋势。可能是因为analytical里很多能做出来的问题都做得差不多了?只是个人感觉。另外招faculty更喜欢data的也是因为最近都在开business analytics项目急需能教的人。作为一个phd申请者,你没必要一开始就把自己框死呀。两种方法都去学,以问题为导向,选择最合适研究这个问题的方法不是更好么?你的背景看起来也是能撑得住这个说法的。
发表于 2022-3-6 23:17:07 | 显示全部楼层
Data-driven火起来主要还是数据越来越多,同时计量(causal inference),优化(distributional robust optimization)和机器学习(Meta learning, Transfer learning, Metric Learning, Deep learning......)提供的methodology也越来越多。OM/OR从二战那时候诞生之初就是empirical导向的,服务于军事行动,之后因为种种原因analytics一直占据主导地位,在Inventory, Queuing,Transportation,Healthcare等各个领域都建立了很深厚的理论研究基础,21世纪之后empirical又开始pick up。Analytics感觉并不能定性式微,现在去某一个领域的seminar,大部分研究还是analytics为主,和data的结合倒是越来越多,不少做优化的展示case study的时候也会用实际的数据,不只是简单的simulations了。

即使做empirical,modeling需要的技能也特别重要,你自己的skill set决定了能做的研究的上限,而operations这个领域有不少问题都是适合结合不同methodology来解决的(代表性的就是ML+Optimization/ML+Causal Inference),问题导向比方法导向更重要。
 楼主| 发表于 2022-3-6 23:55:21 | 显示全部楼层
etherealedge 发表于 2022-3-6 22:08
empirical越来越多的确是OM近年来的趋势。可能是因为analytical里很多能做出来的问题都做得差不多了?只是 ...

谢谢前辈!
 楼主| 发表于 2022-3-6 23:58:30 | 显示全部楼层
asaka2021 发表于 2022-3-6 23:17
Data-driven火起来主要还是数据越来越多,同时计量(causal inference),优化(distributional robust opt ...

wow 学习了!谢谢!
发表于 2022-3-7 03:23:22 | 显示全部楼层
我个人认为作为phd,modeling和empirical应该都去做,不管om再怎么偏empirical,有好的数学背景只会带来好处。即使再empirical的project,也需要有modeling支撑。这两个方面并不矛盾。同时,empirical也不是想的那么容易,data本身的来源就是个很大的问题。你看到很多empirical做得好的人都是在业界有data资源的。
 楼主| 发表于 2022-3-7 09:34:27 | 显示全部楼层
zzzz_zzzz 发表于 2022-3-7 03:23
我个人认为作为phd,modeling和empirical应该都去做,不管om再怎么偏empirical,有好的数学背景只会带来好 ...

谢谢前辈!
发表于 2022-3-9 21:27:34 来自手机 | 显示全部楼层
queuing现在怎么样啊
发表于 2022-3-10 01:35:37 | 显示全部楼层
现在做stochastic, analytic的人还是有,但是也不是纯粹理论的分析而是也会在研究中加入data-driven的部分,可以看一看近几年文章。但我觉得这个其实你现在不用太担心,没必要把自己框在某一个领域,毕竟以后还有那么多年,工具这种东西肯定是越多越好的
 楼主| 发表于 2022-3-10 09:37:38 | 显示全部楼层
juanhu96 发表于 2022-3-10 01:35
现在做stochastic, analytic的人还是有,但是也不是纯粹理论的分析而是也会在研究中加入data-driven的部分 ...

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