Contents　　目錄
作者簡介
前言
第1章　導論 1
1.1　什么是決策 3
1.2　關(guān)于商務數(shù)量解析的界定 4
1.3　解析方法與模型的分類 5
1.3.1　描述性數(shù)量解析分析 5
1.3.2　預測性數(shù)量解析分析 5
1.3.3　指導性數(shù)量解析分析 6
1.4　大數(shù)據(jù) 8
1.5　商務數(shù)量解析學的應用 8
1.5.1　金融領(lǐng)域 9
1.5.2　人力資源領(lǐng)域 9
1.5.3　市場營銷領(lǐng)域 9
1.5.4　健康管理領(lǐng)域 10
1.5.5　供應鏈領(lǐng)域 11
1.5.6　政府部門和非營利組織 11
1.5.7　體育領(lǐng)域 12
1.5.8　互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域 12
本章小結(jié) 12
術(shù)語 13
第2章　描述統(tǒng)計分析 15
2.1　數(shù)據(jù)：定義和目標 16
2.2　數(shù)據(jù)的類型 17
2.2.1　總體數(shù)據(jù)和樣本數(shù)據(jù) 17
2.2.2　數(shù)量數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù) 17
2.2.3　截面數(shù)據(jù)和時間序列數(shù)據(jù) 17
2.2.4　數(shù)據(jù)的來源 18
2.3　Excel中的數(shù)據(jù)修改 20
2.3.1　Excel中數(shù)據(jù)排序和篩選 20
2.3.2　Excel中的數(shù)據(jù)條件格式 23
2.4　數(shù)據(jù)的分布 24
2.4.1　屬性數(shù)據(jù)的頻數(shù)分布 24
2.4.2　頻率分布 26
2.4.3　數(shù)量數(shù)據(jù)的頻率分布 26
2.4.4　直方圖 29
2.4.5　累積分布 32
2.5　位置測度 32
2.5.1　均值（算術(shù)平均） 32
2.5.2　中位數(shù) 34
2.5.3　眾數(shù) 34
2.5.4　幾何平均 35
2.6　變異性測量 37
2.6.1　極差 38
2.6.2　方差 38
2.6.3　標準差 40
2.6.4　變異系數(shù) 40
2.7　分布分析 41
2.7.1　百分位數(shù) 41
2.7.2　四分位數(shù) 42
2.7.3　z值 43
2.7.4　經(jīng)驗法則 44
2.7.5　異常值識別 45
2.7.6　箱線圖 45
2.8　兩個變量之間相關(guān)關(guān)系 47
2.8.1　散點圖 47
2.8.2　協(xié)方差 48
2.8.3　相關(guān)系數(shù) 50
本章小結(jié) 52
術(shù)語 52
復習思考習題 54
案例討論　Heavenly巧克力公司的網(wǎng)上交易 62
附錄　運用XLMiner繪制箱線圖 63
第3章　數(shù)據(jù)可視化 66
3.1　概述 68
3.2　表格 70
3.2.1　表格設(shè)計原則 71
3.2.2　交叉表 73
3.2.3　Excel數(shù)據(jù)透視表 75
3.3　圖 79
3.3.1　散點圖 79
3.3.2　折線圖 81
3.3.3　條形圖和柱狀圖 83
3.3.4　餅狀圖和3D圖的評述 86
3.3.5　氣泡圖 86
3.3.6　熱點圖 88
3.3.7　其他多變量圖形 90
3.3.8　Excel中的數(shù)據(jù)透視圖 94
3.4　高級可視化方法 96
3.4.1　高級圖形 96
3.4.2　地理信息系統(tǒng)圖 98
3.5　數(shù)據(jù)儀表盤 99
3.5.1　制作數(shù)據(jù)儀表盤的原則 99
3.5.2　數(shù)據(jù)儀表盤的應用 99
本章小結(jié) 101
術(shù)語 101
復習思考題 102
案例討論　電影票房數(shù)據(jù) 112
附錄　使用XLMiner創(chuàng)建矩陣散點圖和平行坐標圖 114
第4章　線性回歸分析 118
4.1　簡單線性回歸模型 119
4.1.1　回歸模型和回歸方程 119
4.1.2　估計的回歸方程 120
4.2　最小二乘法 121
4.3　簡單線性回歸模型的擬合效果 126
4.3.1　離差平方和的分解 126
4.3.2　可決系數(shù) 128
4.3.3　Excel可決系數(shù)計算 129
4.4　多元回歸模型 130
4.4.1　多元回歸模型和多元回歸方程 130
4.4.2　估計的多元回歸方程 130
4.4.3　最小二乘法和多元回歸 130
4.4.4　多元回歸分析實例 131
4.4.5　Excel中的多元回歸求解 132
4.5　回歸推斷分析 135
4.5.1　推斷分析的必要條件 135
4.5.2　總體回歸關(guān)系檢驗 139
4.5.3　回歸參數(shù)檢驗 140
4.5.4　不顯著自變量處理 142
4.5.5　多重共線性 143
4.5.6　大樣本情形 145
4.6　屬性自變量 149
4.6.1　引入屬性自變量 149
4.6.2　引入屬性變量后回歸參數(shù)的意義 151
4.6.3　多個屬性變量的處理 152
4.7　非線性回歸模型 153
4.7.1　引言 153
4.7.2　二項式回歸 154
4.7.3　分段回歸模型 157
4.7.4　交互效應 159
4.8　建模問題 164
4.8.1　變量選擇方法 164
4.8.2　過度擬合問題 165
本章小結(jié) 165
術(shù)語 166
復習思考題 167
案例討論　校友捐贈 178
附錄　利用XLMiner進行回歸分析 179
第5章　時間序列分析與預測 182
5.1　時間序列的幾種類型 184
5.1.1　水平變化狀態(tài)的時間序列 185
5.1.2　帶有趨勢的時間序列 186
5.1.3　帶有季節(jié)性波動的時間序列 188
5.1.4　同時帶有趨勢和季節(jié)性波動的時間序列 189
5.1.5　帶有周期性波動的時間序列 190
5.1.6　如何識別時間序列形態(tài) 190
5.2　預測精度問題 190
5.3　移動平均與指數(shù)平滑法 194
5.3.1　移動平均法 195
5.3.2　指數(shù)平滑法 198
5.4　回歸預測分析 202
5.4.1　線性趨勢回歸分析 202
5.4.2　帶有季節(jié)性效應的回歸分析 204
5.4.3　因果關(guān)系的回歸分析預測 208
5.4.4　存在因果變量和趨勢及季節(jié)效應的回歸預測 211
5.5　預測模型優(yōu)良性評估 211
本章小結(jié) 212
術(shù)語 213
復習思考題 213
案例討論　食品和飲料銷售預測分析 222
附錄　運用XLMiner做預測分析 222
第6章　數(shù)據(jù)挖掘 226
6.1　數(shù)據(jù)抽樣 227
6.2　數(shù)據(jù)預處理 228
6.2.1　缺失數(shù)據(jù)問題 228
6.2.2　識別異常值和錯誤數(shù)據(jù) 229
6.2.3　代表性變量 229
6.3　無指導學習 230
6.3.1　聚類分析 230
6.3.2　關(guān)聯(lián)規(guī)則 239
6.4　指導學習 242
6.4.1　數(shù)據(jù)分割 243
6.4.2　分類準確度 246
6.4.3　預測準確度 249
6.4.4　k最近鄰算法 250
6.4.5　分類回歸樹 254
6.4.6　邏輯回歸 268
本章小結(jié) 276
術(shù)語 277
復習思考題 278
案例討論　灰色代碼公司 284
第7章　電子表格模型 285
7.1　電子表格模型構(gòu)建 286
7.1.1　影響圖 286
7.1.2　代數(shù)關(guān)系 287
7.1.3　電子表格設(shè)計與模型 288
7.2　what-if分析 290
7.2.1　數(shù)據(jù)表 291
7.2.2　單變量求解 294
7.3　常用的Excel函數(shù) 295
7.3.1　SUM和SUMPRODUCT 295
7.3.2　IF和COUNTIF 297
7.3.3　VLOOKUP 299
7.4　電子表格模型審核 301
7.4.1　追蹤引用單元格和從屬單元格 301
7.4.2　顯示公式 303
7.4.3　公式求值 303
7.4.4　錯誤檢查 304
7.4.5　監(jiān)視窗口 304
本章小結(jié) 305
術(shù)語 305
復習思考題 306
案例討論　退休計劃 313
第8章　線性優(yōu)化模型 314
8.1　極大化問題 315
8.1.1　一個實例 315
8.1.2　問題的規(guī)范化表述 316
8.2　求解Par公司的問題 319
8.2.1　Par公司問題的圖形求解 319
8.2.2　運用Excel求解線性規(guī)劃 320
8.3　極小值問題 324
8.4　線性規(guī)劃的幾類特殊情況 327
8.4.1　多個最優(yōu)解 327
8.4.2　無可行解 328
8.4.3　無界問題 329
8.5　敏感性分析 330
8.6　線性規(guī)劃的應用 332
8.6.1　決策變量的一般表示 332
8.6.2　投資組合問題 333
8.6.3　運輸問題 336
8.6.4　廣告促銷問題 339
8.7　線性規(guī)劃多個解的一般性說明 342
本章小結(jié) 344
術(shù)語 344
復習思考題 345
案例討論　投資策略 352
附錄　如何運用Analytic Solver
軟件求解線性規(guī)劃模型 353
第9章　整數(shù)線性優(yōu)化 356
9.1　整數(shù)線性規(guī)劃的類型 357
9.2　整數(shù)規(guī)劃的一個實例 357
9.3　運用Excel Solver求解整數(shù)優(yōu)化問題 359
9.4　0?—1變量的應用 364
9.4.1　資金預算問題 364
9.4.2　固定成本問題 366
9.4.3　銀行選址問題 368
9.4.4　產(chǎn)品設(shè)計與市場份額優(yōu)化問題 371
9.5　0?—1變量與建模 374
9.5.1　相互排斥的多種選擇問題 374
9.5.2　從n個項目中選出k個項目問題 374
9.5.3　條件前提約束問題 375
9.6　生成0??—1問題的替代最優(yōu)解 375
本章小結(jié) 377
術(shù)語 377
復習思考題 378
案例討論　蘋果牌兒童服裝銷售問題 387
附錄　運用Analytic Solver求解整數(shù)線性規(guī)劃問題 388
第10章　非線性優(yōu)化問題 391
10.1　一個生產(chǎn)管理實例 392
10.1.1　無約束問題 392
10.1.2　有約束問題 393
10.1.3　利用Excel Solver求解非線性優(yōu)化模型 395
10.1.4　非線性規(guī)劃的敏感性分析和影子價格 396
10.2　局部最優(yōu)和全局最優(yōu) 397
10.2.1　幾個概念 397
10.2.2　非線性函數(shù)最優(yōu)解的類型 398
10.2.3　Excel Solver如何獲得全局最優(yōu)解 399
10.3　選址問題 400
10.4　馬科維茨投資組合模型 401
10.5　新產(chǎn)品市場銷售預測 405
本章小結(jié) 408
術(shù)語 408
復習思考題 409
案例討論　帶有交易費用的投資組合優(yōu)化問題 415
附錄　運用Analytic Solver求解非線性規(guī)劃問題 417
第11章　Monte Carlo模擬 420
11.1　What-If分析 421
11.2　運用Excel自帶的函數(shù)進行模擬分析 423
11.2.1　運用概率分布刻畫隨機變量 423
11.2.2　在Excel中生成隨機變量值 425
11.2.3　在Excel中實現(xiàn)模擬試驗 428
11.2.4　計算分析模擬結(jié)果 430
11.3　Analytic Solver模擬分析 431
11.3.1　Land Shark公司的問題 431
11.3.2　Zappos公司的問題 439
11.4　模擬的優(yōu)化分析 449
11.5　模擬分析的幾點思考 453
11.5.1　核查與驗證 453
11.5.2　模擬分析的優(yōu)缺點 454
本章小結(jié) 454
術(shù)語 455
復習思考題 456
案例討論　四角公司問題 464
附錄1　隨機變量的相關(guān)性分析 466
附錄2　隨機變量的概率分布 473
第12章　決策分析 477
12.1　問題的表述 478
12.1.1　報償表 479
12.1.2　決策樹 479
12.2　不使用概率的決策分析 480
12.2.1　樂觀主義準則 481
12.2.2　保守主義準則 481
12.2.3　后悔主義準則 482
12.3　使用概率的決策分析 483
12.3.1　期望值準則 483
12.3.2　風險分析 485
12.3.3　敏感性分析 486
12.4　運用樣本信息的決策分析 487
12.4.1　追加樣本信息的決策分析 487
12.4.2　樣本信息的期望值 491
12.4.3　完全信息期望值 492
12.5　利用貝葉斯定理計算狀態(tài)枝概率 493
12.6　效用決策 495
12.6.1　引言 495
12.6.2　效用與決策分析 496
12.6.3　效用函數(shù) 500
12.6.4　指數(shù)效用函數(shù) 502
本章小結(jié) 503
術(shù)語 503
復習思考題 505
案例討論　不動產(chǎn)投資策略 514
附錄　運用Analytic Solver求解決策樹 516
參考文獻 524
譯者后記 525