作者简介
前言
第1章导论1
1.1什么是决策3
1.2关于商务数量解析的界定4
1.3解析方法与模型的分类5
1.3.1描述性数量解析分析5
1.3.2预测性数量解析分析5
1.3.3指导性数量解析分析6
1.4大数据8
1.5商务数量解析学的应用8
1.5.1金融领域9
1.5.2人力资源领域9
1.5.3市场营销领域9
1.5.4健康管理领域10
1.5.5供应链领域11
1.5.6政府部门和非营利组织11
1.5.7体育领域12
1.5.8互联网领域12
本章小结12
术语13
第2章描述统计分析15
2.1数据:定义和目标16
2.2数据的类型17
2.2.1总体数据和样本数据17
2.2.2数量数据和属性数据17
2.2.3截面数据和时间序列数据17
2.2.4数据的来源18
2.3Excel中的数据修改20
2.3.1Excel中数据排序和筛选20
2.3.2Excel中的数据条件格式23
2.4数据的分布24
2.4.1属性数据的频数分布24
2.4.2频率分布26
2.4.3数量数据的频率分布26
2.4.4直方图29
2.4.5累积分布32
2.5位置测度32
2.5.1均值(算术平均)32
2.5.2中位数34
2.5.3众数34
2.5.4几何平均35
2.6变异性测量37
2.6.1极差38
2.6.2方差38
2.6.3标准差40
2.6.4变异系数40
2.7分布分析41
2.7.1百分位数41
2.7.2四分位数42
2.7.3z值43
2.7.4经验法则44
2.7.5异常值识别45
2.7.6箱线图45
2.8两个变量之间相关关系47
2.8.1散点图47
2.8.2协方差48
2.8.3相关系数50
本章小结52
术语52
复习思考习题54
案例讨论Heavenly巧克力公司的网上交易62
附录运用XLMiner绘制箱线图63
第3章数据可视化66
3.1概述68
3.2表格70
3.2.1表格设计原则71
3.2.2交叉表73
3.2.3Excel数据透视表75
3.3图79
3.3.1散点图79
3.3.2折线图81
3.3.3条形图和柱状图83
3.3.4饼状图和3D图的评述86
3.3.5气泡图86
3.3.6热点图88
3.3.7其他多变量图形90
3.3.8Excel中的数据透视图94
3.4高级可视化方法96
3.4.1高级图形96
3.4.2地理信息系统图98
3.5数据仪表盘99
3.5.1制作数据仪表盘的原则99
3.5.2数据仪表盘的应用99
本章小结101
术语101
复习思考题102
案例讨论电影票房数据112
附录使用XLMiner创建矩阵散点图和平行坐标图114
第4章线性回归分析118
4.1简单线性回归模型119
4.1.1回归模型和回归方程119
4.1.2估计的回归方程120
4.2最小二乘法121
4.3简单线性回归模型的拟合效果126
4.3.1离差平方和的分解126
4.3.2可决系数128
4.3.3Excel可决系数计算129
4.4多元回归模型130
4.4.1多元回归模型和多元回归方程130
4.4.2估计的多元回归方程130
4.4.3最小二乘法和多元回归130
4.4.4多元回归分析实例131
4.4.5Excel中的多元回归求解132
4.5回归推断分析135
4.5.1推断分析的必要条件135
4.5.2总体回归关系检验139
4.5.3回归参数检验140
4.5.4不显著自变量处理142
4.5.5多重共线性143
4.5.6大样本情形145
4.6属性自变量149
4.6.1引入属性自变量149
4.6.2引入属性变量后回归参数的意义151
4.6.3多个属性变量的处理152
4.7非线性回归模型153
4.7.1引言153
4.7.2二项式回归154
4.7.3分段回归模型157
4.7.4交互效应159
4.8建模问题164
4.8.1变量选择方法164
4.8.2过度拟合问题165
本章小结165
术语166
复习思考题167
案例讨论校友捐赠178
附录利用XLMiner进行回归分析179
第5章时间序列分析与预测182
5.1时间序列的几种类型184
5.1.1水平变化状态的时间序列185
5.1.2带有趋势的时间序列186
5.1.3带有季节性波动的时间序列188
5.1.4同时带有趋势和季节性波动的时间序列189
5.1.5带有周期性波动的时间序列190
5.1.6如何识别时间序列形态190
5.2预测精度问题190
5.3移动平均与指数平滑法194
5.3.1移动平均法195
5.3.2指数平滑法198
5.4回归预测分析202
5.4.1线性趋势回归分析202
5.4.2带有季节性效应的回归分析204
5.4.3因果关系的回归分析预测208
5.4.4存在因果变量和趋势及季节效应的回归预测211
5.5预测模型优良性评估211
本章小结212
术语213
复习思考题213
案例讨论食品和饮料销售预测分析222
附录运用XLMiner做预测分析222
第6章数据挖掘226
6.1数据抽样227
6.2数据预处理228
6.2.1缺失数据问题228
6.2.2识别异常值和错误数据229
6.2.3代表性变量229
6.3无指导学习230
6.3.1聚类分析230
6.3.2关联规则239
6.4指导学习242
6.4.1数据分割243
6.4.2分类准确度246
6.4.3预测准确度249
6.4.4k最近邻算法250
6.4.5分类回归树254
6.4.6逻辑回归268
本章小结276
术语277
复习思考题278
案例讨论灰色代码公司284
第7章电子表格模型285
7.1电子表格模型构建286
7.1.1影响图286
7.1.2代数关系287
7.1.3电子表格设计与模型288
7.2what—if分析290
7.2.1数据表291
7.2.2单变量求解294
7.3常用的Excel函数295
7.3.1SUM和SUMPRODUCT295
7.3.2IF和COUNTIF297
7.3.3VLOOKUP299
7.4电子表格模型审核301
7.4.1追踪引用单元格和从属单元格301
7.4.2显示公式303
7.4.3公式求值303
7.4.4错误检查304
7.4.5监视窗口304
本章小结305
术语305
复习思考题306
案例讨论退休计划313
第8章线性优化模型314
8.1极大化问题315
8.1.1一个实例315
8.1.2问题的规范化表述316
8.2求解Par公司的问题319
8.2.1Par公司问题的图形求解319
8.2.2运用Excel求解线性规划320
8.3极小值问题324
8.4线性规划的几类特殊情况327
8.4.1多个很优解327
8.4.2无可行解328
8.4.3无界问题329
8.5敏感性分析330
8.6线性规划的应用332
8.6.1决策变量的一般表示332
8.6.2投资组合问题333
8.6.3运输问题336
8.6.4广告促销问题339
8.7线性规划多个解的一般性说明342
本章小结344
术语344
复习思考题345
案例讨论投资策略352
附录如何运用AnalyticSolver
软件求解线性规划模型353
第9章整数线性优化356
9.1整数线性规划的类型357
9.2整数规划的一个实例357
9.3运用ExcelSolver求解整数优化问题359
9.40—1变量的应用364
9.4.1资金预算问题364
9.4.2固定成本问题366
9.4.3银行选址问题368
9.4.4产品设计与市场份额优化问题371
9.50—1变量与建模374
9.5.1相互排斥的多种选择问题374
9.5.2从n个项目中选出k个项目问题374
9.5.3条件前提约束问题375
9.6生成0—1问题的替代很优解375
本章小结377
术语377
复习思考题378
案例讨论苹果牌儿童服装销售问题387
附录运用AnalyticSolver求解整数线性规划问题388
第10章非线性优化问题391
10.1一个生产管理实例392
10.1.1无约束问题392
10.1.2有约束问题393
10.1.3利用ExcelSolver求解非线性优化模型395
10.1.4非线性规划的敏感性分析和影子价格396
10.2局部很优和全局很优397
10.2.1几个概念397
10.2.2非线性函数很优解的类型398
10.2.3ExcelSolver如何获得全局很优解399
10.3选址问题400
10.4马科维茨投资组合模型401
10.5新产品市场销售预测405
本章小结408
术语408
复习思考题409
案例讨论带有交易费用的投资组合优化问题415
附录运用AnalyticSolver求解非线性规划问题417
第11章MonteCarlo模拟420
11.1What—If分析421
11.2运用Excel自带的函数进行模拟分析423
11.2.1运用概率分布刻画随机变量423
11.2.2在Excel中生成随机变量值425
11.2.3在Excel中实现模拟试验428
11.2.4计算分析模拟结果430
11.3AnalyticSolver模拟分析431
11.3.1LandShark公司的问题431
11.3.2Zappos公司的问题439
11.4模拟的优化分析449
11.5模拟分析的几点思考453
11.5.1核查与验证453
11.5.2模拟分析的优缺点454
本章小结454
术语455
复习思考题456
案例讨论四角公司问题464
附录1随机变量的相关性分析466
附录2随机变量的概率分布473
第12章决策分析477
12.1问题的表述478
12.1.1报偿表479
12.1.2决策树479
12.2不使用概率的决策分析480
12.2.1乐观主义准则481
12.2.2保守主义准则481
12.2.3后悔主义准则482
12.3使用概率的决策分析483
12.3.1期望值准则483
12.3.2风险分析485
12.3.3敏感性分析486
12.4运用样本信息的决策分析487
12.4.1追加样本信息的决策分析487
12.4.2样本信息的期望值491
12.4.3接近信息期望值492
12.5利用贝叶斯定理计算状态枝概率493
12.6效用决策495
12.6.1引言495
12.6.2效用与决策分析496
12.6.3效用函数500
12.6.4指数效用函数502
本章小结503
术语503
复习思考题505
案例讨论不动产投资策略514
附录运用AnalyticSolver求解决策树516
参考文献524
译者后记525
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