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商業(yè)數(shù)據(jù)分析 版權(quán)信息
- ISBN：9787111562818
- 條形碼：9787111562818 ; 978-7-111-56281-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
商業(yè)數(shù)據(jù)分析 本書特色
本書提供了商業(yè)分析的全景式內(nèi)容，包含描述性、預測性和規(guī)定性分析，這在其他任何書中不曾涵蓋。本書提供循序漸進的指導，幫助學生學習Excel及其功能強大且使用便利的插件，如用于數(shù)據(jù)挖掘的XLMinder和用于優(yōu)化與仿真的AnalyticSolverPlatform。
商業(yè)數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容簡介
本書提供了商業(yè)分析的全景式內(nèi)容，包含描述性、預測性和規(guī)定性分析，這在其他任何書中不曾涵蓋。本書提供循序漸進的指導，幫助學生學習Excel及其功能強大且使用便利的插件，如用于數(shù)據(jù)挖掘的XLMinder和用于優(yōu)化與仿真的AnalyticSolverPlatform。
商業(yè)數(shù)據(jù)分析 目錄
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 *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 *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*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*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*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*優(yōu)和全局*優(yōu) 397
10.2.1 幾個概念 397
10.2.2 非線性函數(shù)*優(yōu)解的類型 398
10.2.3 Excel Solver如何獲得全局*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
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 *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 *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*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*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*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*優(yōu)和全局*優(yōu) 397
10.2.1 幾個概念 397
10.2.2 非線性函數(shù)*優(yōu)解的類型 398
10.2.3 Excel Solver如何獲得全局*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
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商業(yè)數(shù)據(jù)分析 作者簡介
About the Authors 作者簡介杰弗里D.坎姆（Jeffrey D.Camm）杰弗里D.坎姆是美國辛辛那提大學數(shù)量分析專業(yè)教授，當過運籌學、商務統(tǒng)計分析、信息系統(tǒng)系的系主任，是辛辛那提大學Carl H.Lindner商學院商業(yè)研究繼續(xù)教育學院的主管。坎姆教授出生在俄亥俄州的辛辛那提市，本科畢業(yè)于澤維爾大學（Xavier University），博士畢業(yè)于克萊姆森大學（Clemson University）。自1984年起，坎姆教授就一直在辛辛那提大學任教，是斯坦福大學的訪問學者，做過達特茅斯學院塔克商學院工商管理專業(yè)的訪問教授。
坎姆博士在運營管理優(yōu)化領(lǐng)域發(fā)表了30多篇論文，分別刊登在《科學》《管理科學》《運籌學》、Interfaces等專業(yè)期刊雜志上。在辛辛那提大學，坎姆博士是Dornoff Fellow教學優(yōu)秀獎獲得者，也是運籌學和管理科學協(xié)會（INFORMS）2006年運籌學實踐教學獎獲得者。坎姆教授是教學必須與實踐相結(jié)合的堅定倡導者，長期在政府部門和大企業(yè)擔任運營管理顧問。2005～2010年，坎姆教授當過Interfaces雜志的主編，目前是INFORMS Transactions on Education的編委會成員。
詹姆斯J.科克倫（James J. Cochran）詹姆斯J.科克倫是路易斯安那理工大學數(shù)量分析專業(yè)，由拉斯頓·巴恩斯銀行、湯姆森和瑟曼冠名的研究教授，出生在俄亥俄州的戴頓市，先后在懷特州立大學獲得了學士、理學碩士和工商管理碩士學位，是辛辛那提大學博士學位畢業(yè)生。2000年起，科克倫教授一直在路易斯安那理工大學工作，曾做過斯坦福大學、智利塔爾卡大學、南非大學的訪問學者。
科克倫教授在運籌學和統(tǒng)計方法開發(fā)與應用領(lǐng)域發(fā)表過20多篇研究論文，分別刊登在《管理科學》《美國統(tǒng)計學人》《統(tǒng)計學通訊：理論和方法》《歐洲運籌學雜志》《組合優(yōu)化》等專業(yè)期刊雜志上。科克倫教授是運籌學和管理科學協(xié)會（INFORMS）2008年運籌學實踐教學獎的獲得者，是2010年Mu Sigma Rho統(tǒng)計學教育獎獲得者。科克倫教授2005年當選為國際統(tǒng)計學協(xié)會成員，2011年被提名為美國統(tǒng)計學協(xié)會會員。科克倫教授大力倡導把運籌學、統(tǒng)計學教學的重點，轉(zhuǎn)移到解決實際問題的成效和質(zhì)量上。科克倫教授在世界各地，如烏拉圭的蒙得維的亞、南非的開普敦、哥倫比亞的卡塔赫納、印度的齋浦爾、阿根廷的布宜諾斯艾利斯、肯尼亞的內(nèi)羅畢，組織和主持了多場教學研討會。科克倫教授還在許多營利性組織和非營利性組織擔任運籌學顧問，目前是INFORMS Transactions on Education的主編，是Interfaces、Journal of the Chilean Institute of Operations Research、ORiON的編委會成員。
邁克爾J.弗里（Michael J.Fry）邁克爾J.弗里是辛辛那提大學Carl H.Lindner商學院運籌學、商務統(tǒng)計分析、信息系統(tǒng)系副教授，出生于得克薩斯州基林市，在得克薩斯州農(nóng)機大學獲得學士學位，是密歇根大學工程碩士和博士學位畢業(yè)生。弗里教授2002年執(zhí)教于辛辛那提大學，曾做過康奈爾大學約翰遜學院、英屬哥倫比亞大學尚德商學院的訪問教授。
在《運籌學》《制造業(yè)與服務業(yè)的經(jīng)營管理》《運輸科學》《海軍物流研究》、Interfaces等期刊雜志上，弗里教授發(fā)表過十幾篇論文。弗里教授的研究領(lǐng)域主要是：供應鏈分析中的定量管理方法、體育統(tǒng)計分析、公共政策運營。弗里教授的科研合作對象包括戴爾公司、美國谷輪公司、星巴克、辛辛那提消防局、俄亥俄州選舉委員會、辛辛那提猛虎隊、辛辛那提動物園。2008年，弗里教授入圍丹尼爾H.瓦格納（Daniel H.Wagner）運籌學應用優(yōu)秀獎，在辛辛那提大學，弗里教授一直是科研和教學的知名人物。
杰弗里 W.歐曼（Jeffrey W.Ohlmann）杰弗里W.歐曼是艾奧瓦大學Tippie商學院管理科學系的副教授，出生在內(nèi)布拉斯加州的瓦倫丁市。歐曼教授在內(nèi)布拉斯加大學獲得學士學位，后來在密歇根大學獲得碩士和博士學位。從2003年開始，歐曼教授一直在艾奧瓦大學任教。
歐曼教授在決策問題的建模和求解領(lǐng)域，發(fā)表過十幾篇論文，先后刊登在《運籌學的數(shù)學研究》、INFORMS Journal on Computing、《運輸科學》、Interfaces等期刊雜志上。他合作過的公司和機構(gòu)有：Transfreight、LeanCor、嘉吉（Cargill）、漢密爾頓縣選舉委員會、辛辛那提猛虎隊等。由于歐曼教授的科研工作對產(chǎn)業(yè)發(fā)展有很強的指導意義，曾被授予過喬治 B.丹齊克（George B.Dantzig）論文獎，并入圍丹尼爾 H.瓦格納運籌學應用卓越獎提名。
戴維 R.安德森（David R.Anderson）戴維R.安德森是辛辛那提大學Carl H.Lindner商學院數(shù)量分析專業(yè)的榮譽教授，出生于北達科他州的大福克斯，先后在普渡大學獲得學士、碩士和博士學位。安德森教授在退休之前，當過數(shù)量分析和運籌管理系主任，也當過商業(yè)管理學院的副院長。
在辛辛那提大學從教的歲月里，安德森教授給商務專業(yè)的學生講授過初等統(tǒng)計學，給研究生開設過回歸分析、多元分析、管理科學等課程。此外，他還兼職在勞工部講授統(tǒng)計學。由于在教學和學生服務方面的突出表現(xiàn)，安德森教授先后多次獲得嘉獎。
與他人合作，安德森教授出版過統(tǒng)計學、管理科學、線性規(guī)劃、生產(chǎn)與運作管理等方面的教科書。此外，他還擔任抽樣與統(tǒng)計方法領(lǐng)域的高級顧問。
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