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高效商業分析——Excel建模與決策 ( 簡體 字) |
| 作者：王正林,王權,肖靜 | 類別：1. -> Office -> OFFICE -> EXCEL |
| 譯者： |
| 出版社：電子工業出版社 |  3dWoo書號： 41972
詢問書籍請說出此書號！【缺書】
NT售價： 490 元 |
| 出版日：7/1/2015 |
| 頁數：512 |
| 光碟數：0 |
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站長推薦：   |
| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787121262906 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
前言：2007年，托馬斯H達文波特（Thomas H. Davenport）和珍妮G哈里斯（Jeanne G. Harris）合寫了一本具有突破意義的著作《數據分析競爭法：企業贏之道》（Competing on Analytics: The New Science of Winning），該書由波士頓哈佛商業評論出版社出版。他們描述了有多少組織從戰略上運用商業分析來做出更優秀的決策，并提高顧客價值和股東價值。過去幾年，我們見證了商業組織中分析與日俱增的重要性。運籌學和管理學研究協會（INFORMS）指出，分析軟件作為一項服務，其增長速度預計在未來幾年將是其他業務的三倍。他們還指出，埃森哲（Accenture）公司發現美國三分之二的大公司認為需要改進其分析能力，而只有一半的大公司認為自身已經在商業分析方面投入了足夠的支出。高德納（Gartner）公司指出，現如今各大商業集團已經能夠負擔得起對采取的每一項措施進行分析了。Accenture和Gartner兩家公司都已經把分析的應用作為2010年最重要的10種商業趨勢之一。
除此之外，麻省理工學院斯隆管理評論（MIT Sloan Management Review）與IBM 商業價值研究院（Institute for Business Value）攜手合作，對全球范圍內的近3000名高管、經理和分析師進行了調查。調查結果發現，績效優異的組織在商業活動中運用分析的次數比績效低下的組織多出5倍，并把提高信息和分析的質量作為頭等大事，而且，很多組織覺得他們在采用高級的信息和分析方法上面臨著巨大的壓力。
商業分析實際上已經誕生了半個多世紀。長期以來，許多商學院一直開設著有關商業分析核心主題的課程，包括統計學、數據分析、信息和決策支持系統，以及管理科學等。然而，這些主題長期以來是以孤立的、獨立的課程來向學生傳授的，課本里幾乎沒有將這些主題進行任何融合。本書的設計獨特之處在于：以統一的方式和此領域的當代定義來展示商業分析這個新興學科。
本書簡介
本書為讀者提供了眾多基本的概念和工具，使他們能夠理解商業分析這個在組織中的新角色，并且了解如何在電子表格的環境中應用基本的商業分析工具，與分析專家就如何有效地使用和理解分析模型和結果進行交流，以做出更優異的商業決策。我們采用了一種平衡的、全面的方法，從描述性、預測性和規定性這三個定義了整個學科的視角來觀察商業分析。
本書由5個部分構成。
1. 商業分析基礎知識
前兩章提供了一些最基礎的知識，讓讀者能夠理解商業分析、使用Microsoft Excel、處理數據以及構建一些簡單的電子表格模型。
2. 描述性分析
第3章到第7章主要介紹一些數據分析與統計的基本工具和方法，著重介紹數據的視覺表述法、描述性統計測量、概率分布和數據建模、抽樣與估計，以及統計推斷。我們贊成美國統計學會關于傳授入門統計學的建議，包括突出統計學素養并發展統計思維、強調理解概念而不僅是了解各種程序，并且強調使用技術來提高對概念的理解并分析數據。我們相信，不需要像很多主流書籍那樣將每一種可以想得到的方法，寫到一本800~1000頁的書里，同樣也可以實現這些目標。實際上，本書涵蓋了俄亥俄州規定所有公立學院和大學的商業分析本科生學習的基本內容。
3. 預測性分析
第8章至第12章探究了構建和分析預測模型、運用回歸和預測技巧、模擬和風險分析的方法，并介紹了數據挖掘的概念。
4. 規定性分析
第13至第17章探索了線性、整數、非線性的優化模型和應用，其中包括對不確定性的優化。
5. 決策
第18章著重闡述決策分析的理念、工具和方法。
本書特點
編號的例子—在所有章節中，有無數短小精悍的例子來例證各種概念和方法，幫助讀者學會運用這些方法，并理解其結果。
商業分析實戰應用—該版塊描述在商業中的真實應用，每章有1~2個。
學習目標—列舉了在學習本章之后應當能夠達到的目標。
重要術語—是指在正文中加粗，并且在每一章的最后部分列出的詞語，它們將幫助讀者回顧本章內容并強化學習。
章節末的習題和練習—有助于對本章中學到的內容增強記憶。
綜合案例—使讀者在更高級的學習層面上獨立思考并應用工具。
數據集和Excel模型—在例子中和習題中使用，讀者可以登錄以下網站下載www.pearsonhighered.com/evans。
軟件支持
雖然商業分析應用在業界有很多不同種類的軟件包可供使用，但本書只使用微軟公司Excel軟件和前線系統有限責任公司（Frontline Systems）強大的Excel加載項Risk Solver Platform和XLMiner，它們共同為商業分析提供了廣泛的能力。很多統計軟件包都可供使用并提供了極其強大的能力；但它們通常要求特殊的（而且昂貴的）許可，并有額外的學習要求。這些軟件包對于分析專業人士和致力于成為這種專業人士的在讀研究生來說，無疑是合適的。不過，對一般的讀者來說，我們相信帶有適當的加載項的Microsoft Excel軟件更適合。雖然微軟公司Excel軟件在統計能力方面可能存在一些不足，但不爭的事實是：每位商學院的學生在他們整個職業生涯中一直使用Excel軟件。Excel能夠很好地支持數據視覺化、基本的統計分析、關聯分析，以及商業分析中其他很多重要的方面。事實上，在使用這本書的過程中，學生通過認真學習，可以高度熟練地掌握Excel的很多功能，對他們未來的職業生涯大有裨益。除此之外，前線系統公司的Risk Solver Platform和XLMiner Excel加載項，都融合在整本書中。這些應用于世界上一流的商業組織中的加載項在一個公共的平臺上全面涵蓋了其他商業分析眾多的主題。這些加載項為數據建模、預測、蒙特卡羅模擬和風險分析、數據挖掘、優化以及決策分析提供了支持。與Excel一道，它們為有效地學習商業分析奠定了廣泛的基礎。
寫給讀者的話
以下項目可以在網上下載，網址為：www.pearsonhighered.com/evans。
1. 數據集和Excel模型—編號的例子以及章節末的習題需要使用的文件。
2. 軟件—融合在整本書中的前線系統公司的Risk Solver Platform以及XLMiner Excel加載項，為有效地學習商業分析奠定了廣泛的基礎。
Risk Solver Platform—這一程序是Excel中用于風險分析、模擬和優化的工具。你可以在下述網站中更深入地了解該軟件，網址是：www.solver.com。
XLMiner—這一程序是Excel的數據挖掘加載項。你可以在下述網站中更深入地了解這一軟件，網址是：www.solver.com/xlminer。
訂閱內容—給cece.zhang@pearsom發郵件可以獲得下列軟件：
Risk Solver Platform教育版（RSPE）—這是Risk Solver Platform的特殊版本軟件，專門用于微軟Excel，由前線系統公司提供，可免費提供一個學期的許可。
XLMiner教育版—這是XLMiner的特殊版本軟件，專門用于微軟Excel，由前線系統公司提供，可免費提供6個月的許可。
獲得訪問代碼后，你將找到一些信息，教你如何下載和安裝帶有許可代碼的軟件，并使用上面的免費許可來運用這兩個軟件包。
為了讓讀者最大限度地受益于本書，你不能只是簡單地看完它！書中的眾多例子詳盡描述了怎樣使用和運用各種各樣的Excel工具或加載項。我們強烈建議你在電腦上一個一個地了解這些例子，直到你能夠按照教材中所說的那樣，熟練地計算出結果。你還應當將數學公式與電子表格公式進行比較，并自己動手進行一些基本的數值計算。只有以這種方式，你才能夠學會如何有效地運用這些工具和方法，更好地理解商業分析的根本概念，并且提高你熟練使用Microsoft Excel的能力，那將讓你在將來的職業生涯中大為受益。
寫給老師的話
教師資源中心—通過下面這個鏈接來訪問：www.pearsonhighered.com/evans。教師資源中心包含了完整的教師求解指南、PowerPoint教案演示和測試項文件等的電子文件。
在www.pearsonhighered.com/irc網站上注冊、兌換和登錄，教師可以訪問一系列印刷的、媒體的和演示的資源，它們在本書中以可下載的數字化格式提供。該網站還提供了一些課程管理平臺的資源，如Blackboard、WebCT和CourseCompass等。
提供幫助。Pearson Education公司專門的技術支持團隊隨時準備為教師提供必要的幫助，他們將回答本書附帶的媒體補充材料的有關問題。訪問http://247pearsoned.com網站，可找到一些常見問題的答案和免費的用戶支持熱線。剛剛采用本書的教師，也可以使用補充材料。教師資源中心提供了補充材料的詳盡描述。
教師求解指南—是由舊金山州立大學商學院的＆Ouml;zgur ＆Ouml;zluk教授準備的，其中包含每一章最后的習題、練習和案例的解答（還包含相關的Excel表格文件）。訪問www.pearsonhighered.com/evans網站，點擊Instructor Resources鏈接，可以獲得“教師求解指南”。
PPT課件—是由南卡羅萊納大學管理科學系的Joan M. Donohue 教授所制作的，可以通過訪問www.pearsonhighered.com/evans 并點擊Instructor Resources鏈接獲得。PPT課件為教師提供了獨立的講義摘要以配合書中內容。幻燈片包含了很多來自教材中的圖例和表格。教師可以原封不動地使用這些講義注釋，也可以輕松地修改它們，以反映特定的演示需要。
測試項文件—由ANSR Source公司提供的測試項文件，可以通過訪問www.pearsonhighered. com/evans并點擊Instructor Resources鏈接獲得。
TestGen—Pearson Education公司的測試生成軟件，可以通過訪問www.pearsonhighered. com/irc獲得。該軟件兼容PC/MAC，而且預載了所有的測試項文件問題。你可以有選擇地或者隨機地觀看測試問題，并且拖放它們以創建測試。必要時，可以添加或者修改測試題庫。
Risk Solver Platform教育版（RSPE）—這是前線系統公司針對Excel 的Risk Solver Platform的特殊版本。有關Risk Solver Platform教育版（RSPE）的更多詳情，請聯系前線系統公司，電話：(888) 831–0333（美國和加拿大）、775-831-0300，或者訪問academic@solver.com網站。考慮到用戶可能采用該軟件，前線系統公司將樂于向教師提供免費評估許可。他們可以幫助你轉換用其他軟件創建的模擬模型，使之適用于Risk Solver Platform（這一過程非常直接簡明）。
致謝
衷心感謝我的編輯查克西諾維克，他的遠見催生了這本關于商業分析的新書。我還要感謝Pearson Education公司的制作人員，他們的專業和奉獻精神，使這本書得以在創記錄的短時間內和讀者見面。特別是，我想要感謝克萊爾斯坦頓、安德里亞斯德法諾維茨、安娜普利多以及文稿校對員安妮普西洛斯基，他們對這本書的出版做出了杰出的貢獻。要感謝的人還有丹尼爾費爾斯塔拉以及前線系統公司的所有員工，他們和我密切且愉快地合作，使得這本書成為第一本包含了Risk Solver Platform和XLMiner這兩個軟件的書。如果你有任何的建議或者發現了本書中任何的錯誤，請通過電子郵件與作者取得聯系，郵箱地址：james.evans@ uc.edu。
詹姆斯R埃文斯
運營、商業分析和信息系統系
辛辛那提大學
美國俄亥俄州辛辛那提 |
內容簡介：本書基于Excel這一最常見的工具介紹商業分析在業務中的應用，幫助我們做出更優異的商業決策。書中不但提供了商業分析的基礎知識，還講解了數據分析與統計的基本工具和方法，包括用Excel實現數據的視覺展現、概率分布和數據建模、抽樣與估計以及統計推斷，為構建和分析預測模型、運用回歸和預測技巧、仿真和風險分析等提供了方法，并介紹了數據挖掘的概念。書中提供了各種優化模型及應用，最后介紹了決策分析的理念、工具和方法。 |
目錄：第1章 商業分析概述 1
什么是商業分析 2
商業分析發展簡史 3
商業分析的范圍 4
用于商業分析的數據 6
數據集與數據庫 7
度量與數據分類 8
數據的可靠性與有效性 10
決策模型 10
描述性決策模型 12
預測性決策模型 15
規定性決策模型 16
解決問題與決策 17
發現問題 17
定義問題 18
分解問題 18
分析問題 18
闡述結果并做出決策 19
進行求解 19
重要術語 20
分析趣聞 20
習題與練習 20
案例：高性能草坪設備公司 22
第2章 在電子表格上進行分析 25
運用Excel基本技能 26
Excel的公式 26
復制公式 27
其他有用的Excel秘訣 28
Excel的函數 29
基本的Excel函數 29
函數的特殊應用 30
插入函數 31
邏輯函數 32
函數Lookup 33
用于商業分析的電子表格加載項 35
電子表格建模和電子表格工程 35
電子表格的質量 37
重要術語 39
習題與練習 39
案例：高性能草坪設備公司 41
第3章 視覺化和探索數據 42
數據視覺化 42
在Microsoft Excel 2010中創建
圖表 43
Excel的其他圖表 46
地理數據 47
數據查詢：使用整理和篩選 47
在Excel中排序數據 47
柏拉圖分析 48
篩選數據 48
概括數據的統計學方法 50
分類數據的頻數分布 51
相對頻數分布 52
數值數據的頻數分布 53
Excel的直方圖工具 53
累積相對頻數分布 55
百分位數和四分位數 56
交叉分類表 58
運用數據透視表探索數據 59
數據透視圖 62
重要術語 62
習題與練習 63
案例：高性能草坪設備公司 64
第4章 描述統計量數 66
母體與樣本 66
理解統計學符號 67
位置量數 67
算術平均數 67
中位數 68
眾數 69
中列數 69
在商業決策中運用位置量數 70
離散量數 71
全距 71
四分位距 71
方差 71
標準差 72
切比雪夫定理和經驗規則 73
標準化值 75
變異系數 76
形態量數 77
Excel的描述統計工具 78
分組數據的描述統計 79
分類數據的描述統計量數：比例 81
數據透視表中的統計量數 81
關聯量數 82
協方差 83
相關 84
Excel的相關工具 85
極端值 86
商業決策中的統計思維 87
樣本中的變異性 88
重要術語 90
習題與練習 91
案例：高性能草坪設備公司 94
第5章 概率分布與數據建模 95
概率的基本概念 96
概率的規則與公式 97
條件概率 99
隨機變量和概率分布 101
離散的概率分布 103
離散隨機變量的期望值 104
在決策中使用期望值 105
離散隨機變量的方差 107
伯努利分布 107
二項式分布 108
泊松分布 109
連續概率分布 110
概率密度函數的性質 111
均勻分布 112
正態分布 113
函數NORM.INV 115
標準正態分布 115
使用標準正態分布表 116
指數分布 116
其他有用的分布 118
連續分布 118
從概率分布中隨機抽樣 118
從離散概率分布中抽樣 119
從常見的概率分布中抽樣 120
Risk Solver Platform分布函數 122
數據建模和分布擬合 123
擬合優度 125
用Risk Solver Platform進行分布
擬合 125
重要術語 126
習題與練習 127
案例：高性能草坪設備公司 133
第6章 抽樣與估計 134
統計抽樣 134
抽樣方法 135
估計母體的參數 137
無偏估計量 137
點估計中的誤差 138
抽樣誤差 138
理解抽樣誤差 139
抽樣分布 140
平均值抽樣分布 140
運用平均值抽樣分布 141
區間估計 142
置信區間 142
母體標準差已知的平均值的置信
區間 143
t-分布 144
母體標準差未知的平均值的置信
區間 145
比例的置信區間 145
其他類型的置信區間 146
使用置信區間來決策 147
預測區間 147
置信區間與樣本容量 148
重要術語 149
習題與練習 150
案例：高性能草坪設備公司 152
第7章 統計推斷 153
假設檢驗 153
假設檢驗程序 154
單樣本假設檢驗 154
理解假設檢驗中的風險 155
選擇檢驗統計量 156
得出結論 157
p-值 158
平均值的雙尾假設檢驗 159
對比例進行單樣本檢驗 160
雙樣本假設檢驗 161
雙樣本平均差檢驗 161
平均值的成對二樣本分析 163
方差齊性的檢驗 164
方差分析 165
方差分析的假設 167
卡方獨立性檢驗 167
重要術語 170
習題與練習 170
案例：高性能草坪設備公司 173
第8章 預測建模與分析 174
基于邏輯的建模 174
構建預測模型的策略 175
數據與模型 177
涉及多時段的模型 177
單周期采購決策 178
超訂決策 179
模型假設、復雜度和現實性 180
基于數據的模型 182
零售商減價 182
數據中的關系和趨勢的建模 183
分析不確定性和模型假設 187
模擬分析 187
模擬運算表 188
方案管理器 190
單變量求解 191
使用Risk Solver Platform進行模型
分析 192
參數敏感性分析 192
龍卷風圖 193
重要術語 194
習題與練習 194
案例：高性能草坪設備公司 198
第9章 回歸分析 199
簡單線性回歸 200
找出最佳擬合的回歸線 200
最小二乘法回歸 202
用Excel進行簡單線性回歸分析 203
回歸的方差分析 205
回歸系數的假設檢驗 205
回歸系數的置信區間 206
殘差分析和回歸假設 206
核實假設 207
多元線性回歸 208
構建優良的回歸模型 212
相關系數和多重共線性 214
帶有分類自變量的回歸 216
帶有多個等級的分類變量 218
帶有非線性項的回歸模型 220
重要術語 221
習題與練習 222
案例：高性能草坪設備公司 225
第10章 預測方法 226
定性和判斷預測 226
歷史類推法 227
德爾菲法 227
指標和指數 227
統計預測模型 228
平穩時間序列的預測模型 230
移動平均模型 230
誤差度量和預測精度 232
指數平滑模型 234
帶有線性趨勢的時間序列的預測模型 237
二次指數平滑 237
對帶有線性趨勢的時間序列進行
基于回歸的預測 237
預測帶有季節效應的時間序列 239
基于回歸的季節效應預測模型 239
季節性時間序列的霍爾特-溫特
斯預測法 240
用霍爾特-溫特斯模型預測帶有
季節效應和趨勢的時間序列 242
選擇合適的基于時間序列的預測模型 243
用原因變量進行回歸預測 243
預測的實踐 245
重要術語 246
習題與練習 246
案例：高性能草坪設備公司 248
第11章 仿真和風險分析 249
帶有隨機變量的電子表格 250
蒙特卡羅仿真 250
用Risk Solver Platform進行蒙特卡
羅仿真 251
定義不確定的模型輸入 252
確定輸出單元格 253
運行仿真 254
分析結果 255
新產品研發模型 256
平均值的置信區間 258
敏感性圖 259
疊加圖 260
趨勢圖 261
箱線圖 261
仿真報告 261
報童模型 262
平均值的缺陷 262
使用歷史數據的蒙特卡羅仿真 263
使用擬合分布的蒙特卡羅仿真 263
超訂模型 265
Risk Solver Platform中的自定義
分布 265
資金預算模型 267
相關的不確定變量 268
重要術語 271
習題與練習 271
案例：高性能草坪設備公司 274
第12章 數據挖掘簡介 276
學習目標 276
數據挖掘的范圍 277
數據探查和簡化 277
聚類分析 278
分類 282
分類的直觀的解釋 283
衡量分類的效果 283
使用訓練數據和驗證數據 284
分類新的數據 285
分類方法 286
k-最近鄰（k-NN） 286
判別分析 289
邏輯回歸 291
關聯規則挖掘 295
因果建模 297
重要術語 299
習題與練習 300
案例：高性能草坪設備公司 301
第13章 線性優化 302
構建線性優化模型 302
辨別優化模型的要素 303
將模型信息轉換成數學公式 304
關于約束的更多詳情 305
線性優化模型的特點 306
在電子表格上運行線性優化模型 306
線性優化中要避免使用的Excel
函數 307
求解線性優化模型 308
使用標準規劃求解工具 308
使用白金版規劃求解 310
規劃求解的運算結果報告 310
線性優化的圖形表述 312
規劃求解如何運行 316
規劃求解工具如何在報告中創
建名稱 317
運用規劃求解的困難 317
規劃求解結果和解的消息 317
唯一最優解 318
備選最優解 318
無界解 319
不可行的問題 319
使用優化模型進行預測和洞察 320
規劃求解敏感性報告 322
運用敏感性報告 325
Risk Solver Platform中的參數
分析 326
重要術語 328
習題與練習 328
案例：高性能草坪設備公司 332
第14章 線性優化的應用 333
優化模型的約束類型 334
流程選擇模型 335
電子表格設計和規劃求解報告 336
配制模型 338
處理不可行性 340
投資組合的模型 341
評估風險對回報 342
運輸模型 343
敏感性報告的格式 345
退化 346
多時段生產計劃模型 346
構建備選模型 349
多時段財務計劃模型 350
具有有界變量的模型 353
達到限制值的約束的輔助變量 356
生產/營銷分配模型 357
正確運用敏感性信息 358
重要術語 360
習題與練習 360
案例：高性能草坪設備公司 371
第15章 整數優化 373
求解帶有一般整型變量的模型 373
勞動力調度模型 377
備選最優解 378
帶有二進制變量的整數優化模型 380
項目選擇模型 380
使用二進制變量來模擬邏輯約束 382
選址模型 383
參數分析 384
供應鏈優化的客戶分配模型 385
混合整數優化模型 387
工廠選址模型 387
在模型構建中的二進制變量、
函數IF以及非線性 389
固定成本模型 390
重要術語 391
習題與練習 392
案例：高性能割草設備公司 399
第16章 非線性和非平滑優化 400
為非線性優化問題構建模型并求解 400
定價決策模型 400
解釋非線性優化模型的規劃求解報告 403
定位“中心”設施 404
經濟訂貨量模型 406
運用經驗數據來進行非線性優
化建模 409
使用規劃求解工具求解非線性優
化模型的實際問題 411
二次優化 411
馬科威茨投資組合模型 411
非平滑優化的演化規劃求解 414
帶有非平滑Excel函數的電子表
格模型 414
排序和計劃的優化模型 417
旅行中的推銷員問題 418
重要術語 420
習題與練習 420
案例：高性能草坪設備公司 425
第17章 帶不確定性的優化模型 426
優化中的風險分析 426
機會約束 427
經濟訂貨量模型中的服務等級 430
帶不確定性的酒店房間定價模型 431
優化蒙特卡羅仿真模型 433
使用多參數仿真來優化報童模型 434
使用多參數仿真優化酒店超訂
模型 434
使用Risk Solver Platform對優化進
行仿真 435
投資組合分配模型 436
項目選擇 438
重要術語 440
習題與練習 440
案例：高性能草坪設備公司 443
第18章 決策分析 444
用不確定信息決策 444
使目標最小化的決策策略 445
尋求最大化目標的決策策略 447
風險和變異性 448
期望值策略 449
決策樹 449
決策樹和蒙特卡羅仿真 452
決策樹和風險 453
決策樹中的敏感性分析 455
信息的價值 455
用樣本信息進行決策 456
貝葉斯定理 457
效用與決策 459
創建效用函數 460
指數效用函數 462
重要術語 464
習題與練習 464
案例：高性能草坪設備公司 470 |
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