决策的特点有哪些

[教师职业道德的特点有哪些]教师职业道德的特点 1.教师职业道德的教育专门性。教师职业道德的教育专门性，即教师职业道德对教育善恶的专门体现性和对教育专门适用性。这是教师职业道德的一个基本特点。...+阅读

决策贯穿于领导活动的全过程，它具有以下几个特征：

1、预测性。决策是面向未来的，是对未来领导活动的目标以及实现它们的方案的抉择和实施所做的决定；

2、实施性。决策后总是要付诸实施的，它应该有实施性。

3、目标性。决策是为了实现领导目标的活动。

4、创造性。决策是一项创造性的活动，这是指领导者发现并提出新问题、新思想、新方法。

5、优选性。决策总是在既定的条件下，寻找优化的目标和达到目标的最佳途径。

6、风险性。风险是决策中的必然因素，由于领导决策环境的不确定性，领导者的决策大多是在一种不确定的条件下作出的。

7、动态性。决策是一个从确定目标到实施反馈的过程，包括准备、决断、实施等阶段，同时也是一个动态的过程。由于企业活动非常复杂，因而，管理者的决策也多种多样。不同的分类方法，具有不同的决策类型。1.按决策的作用分类

（1）战略决策，是指有关企业的发展方向的重大全局决策，由高层管理人员作出。

（2）管理决策，为保证企业总体战略目标的实现而解决局部问题的重要决策，由中层管理人员作出。

（3）业务决策，是指基层管理人员为解决日常工作和作业任务中的问题所作的决策。2.按决策的性质分类

（1）程序化决策，即有关常规的、反复发生的问题的决策。

（2）非程序化决策，是指偶然发生的或首次出现而又较为重要的非重要复性决策。 3.按决策的问题的条件分类

（1）确定性决策，是指可供选择的方案中只有一种自然状态时的决策。即决策的条件是确定的。

授信的决策要是什么

商业银行授信决策应在书面授权范围内进行，不得超越权限进行授信。商业银行授信决策应依据规定的程序进行，不得违反程序或减少程序进行授信。商业银行在授信决策过程中，应严格要授信工作人员遵循客观、公正的原则，独立发表决策意见，不受任何外部因素的干扰。商业银行不得对以下用途的业务进行授信：1。国家明令禁止的产品或项目；2。违反国家有关规定从事股本权益性投资，以授信作为注册资本金、注册验资和增资扩股；3。违反国家有关规定从事股票、期货、金融衍生产品等投资；4。其他违反国家法律法规和政策的项目。客户未按国家规定取得以下有效批准文件之一的，或虽然取得，但属于化整为零、越权或变相越权和超授权批准的，商业银行不得提供授信：1。

项目批准文件；2。环保批准文件；3。土地批准文件；4。其他按国家规定需具备的批准文件。商业银行授信决策做出后，授信条件发生变更的，商业银行应依有关法律、法规或相应的合同条款重新决策或变更授信。商业银行实施有条件授信时应遵循“先落实条件，后实施授信”的原则，授信条件未落实或条件发生变更未重新决策的，不得实施授信。商业银行对拟实施的授信应制作相应的法律文件并审核法律文件的合法合规性，法律文件的主要条款提示参见《附录》中的“格式合同文本主要条款提示”。商业银行授信实施时，应关注借款合同的合法性。被授权签署借款合同的授信工作人员在签字前应对借款合同进行逐项审查，并对客户确切的法律名称、被授权代表客户签名者的授权证明文件、签名者身份以及所签署的授信法律文件合法性等进行确认。

马上就要毕业了怎样才能提升自己的就业竞争力

就业竞争力本质上是一种表现力大学生就业竞争力本质上是一种表现力，是毕业生把握并获取就业机会、赢得欣赏的实际能力和比较优势。综合素质是竞争力的基础，而竞争力是综合素质的集中反映和显著标志。假定两人的学问基础等同而择业时的实际表现不同，他们的差异通常是竞争力的差异所致。构成大学生就业竞争力的要素包括知识结构、心理素质、表达能力、反应能力、气质修养。其中，知识结构是基础。只有不断优化知识结构，职者才会显得“有内涵”。心理素质是否过硬，已越来越成为“双向选择”成与败的关键。自信成就了不少人，自卑也使不少人痛失良机。在招聘活动越来越重视现场因素、情景因素的今天，对临场反应能力的要越来越高，所以表达能力是就业竞争力的构成要素。

随着社会文化水平特别是审美水平的不断提高，一个人的气质修养在就业实践中的作用也越来越被看好。就业竞争力的提升根基在高校当前我国的高等教育有着明显的硬伤，与之相联系，便是学生身上表现出的短板效应。在素质教育被反复提及的同时，应试教育和单纯的知识教育依然我行我素。学生的动手能力、实践能力以及知识转化、外化能力一直是制约他们自身发展的瓶颈因素。面对就业市场，毕业生的无措、无助乃至无奈，说到底是竞争力的问题。所以，目前一项现实而紧迫的任务就是着眼于实际和实战，切实加强毕业生这方面能力的培养。 ★创新教育模式，优化学生的知识结构。高校在专业课程的设置上，不少课程知识老化、陈旧，学科与专业课程之间缺乏有机联系。

要扭转这种状况，就必须把专业课程设置的纵向深入与横向拓宽统筹起来，实现自然学科和人文学科课程的相互渗透，打破专业之间的壁垒，培养复合型人才；顺应知识增长、学术发展的新趋势，适度、适量地开设研究型课程；在确保基础理论课程足量开设的前提下，要特别注重课程内容和体系的及时更新，注重理论课教学与社会实践相结合、显性课程和隐性课程相结合。通过课程改革，促进学科之间的良性互动，提高学生的学习积极性和获取知识的质量。在教学方式上，眼下多是以教材、教室、教师为核心的单一枯燥的模式。教师主宰整个课堂，学生被动接受。教学模式的创新，就是要打破这种局面，吸收世界高新科技的文明成果和教育教学的成功经验，打通课程之间以及课堂与社会的联系。

高度重视个性和主体性，培养问题意识，引导学生思考和探究问题，营造活跃的课堂氛围，养成科学的思维方式。 ★拓展教育空间，优化学生的能力结构。用人单位对大学生的实际操作能力、个性、特长以及人际协调能力等提出的要越来越高，为此，高校在做好“第一课堂”命题作文的同时，还要挖掘“第二课堂”，做好自选题作文。要盘活、用足校内外教育资源，通过丰富多彩的校园文化活动、社会实践活动等，使教育空间、教育效能最大化并进而实现学生能力发展最大化，满足学生全面发展的要以及社会对人才的多元化需。比如，当前在高校普遍开展的“大学生素质拓展计划”就是一项富有创意的活动。随着学分制改革的逐步深化和班级淡化趋势的明朗化，学生社团在能力结构的优化方面有望发挥越来越大的作用。

这不仅因为社团是共同兴趣爱好者的集合体——兴趣是最好的老师，而且由于社团品种的多样性以及活动形式的灵活性，使得学生补齐能力短板的期望更有可能实现。不只是校内资源，还应把校外可利用的资源纳入视野，最大限度地实现资源共享。面对开发潜力巨大的空间，高校应以更主动更有建设性的姿态，探索新机制，开辟新途径，追“多赢”。 ★面向就业市场，创新就业指导。要建立和完善就业指导服务机构，优化配置人力、财力和物力资源。要及早入手，重心前移，从大一开始，有计划、分层次、全过程进行这方面的教育，确定人才培养的目标，指导学生做好职业生涯规划。在内容上，从实际和实战出发，切实把握重点：首要一点是指导学生掌握最新的就业政策和规定，从宏观上明确社会的需要状况，依法就业和规范就业。

针对当前不少学生受利益驱动的影响、不切实际甚至急功近利的思想表现，还要注意引导他们认清就业形势，在全面、客观地评价自己的基础上，适度调整期望值，使职业意向与社会需相吻合；要指导毕业生学会自我调节，提高心理承受能力，在择业过程中克服从众心理，培养科学决策能力，确立正确的择业观；要及时筛选就业信息，进行最佳择业点分析，帮助毕业生实现科学的择业决策。引导他们根据学以致用、尊重现实的筛选原则，结合自己的实际情况，对现有需信息进行有目的、有针对性的排列、整理和分析。在此基础上，指导毕业生根据社会需、个人期望以及兴趣、气质、性格、能力等因素最终选择自己理想的职业。就业竞争力的实现面向市场从我做起在就业竞争力的自我培养上，学生宜早做准备，把大学看成接受终身教育奠定基础和不断提高就业竞争力的过程，明确自己如何提高这样的竞争力以及有望达到什么样的水平。

大学生面临并且迫切期待解决的一个问题，就是怎样把学到的知识应用于实际、为我所用。只是拥有...

新兴专业BA business analytics到底是学什么发展前景如何

目前开设（Business/mkt）analytics的专业的学校不多，但是绝大多数都是以就业为导向，贴合就业实际big data--- analytical work的角度来培养学生的。顺应社会上需要bigdata 人才而新开设的.课程也以实用唯多，基本是以MIS（小的但是实用的编程（vba+sql），一些database的知识等）+STAT（教你用统计软件/帮统计软件编程来自动分析等）+一些 management的知识。

总之看一份典型的 businessanalytics课表。马上就可以对这专业产生直观的认识。

这是UTAustin商学院下的busines analytics的课表，虽然是商学院但是还是比较数理的课程，但是又没数理到文科生念不了。

必修

MIS 385: Data Analytics Programming

MIS 381N.4: Decision Support Systems (Optimization and Decision Analysis)

BA 385T: Financial Management

MIS 381N.1: Introduction to Data Management

STA 380.17: Predictive Modeling

MIS 382N.9: Data Mining for Business Intelligence

STA 380.18: Learning Structures and Time Series

MIS 382N.11: Business Intelligence Capstone

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