《商业数据分析》PDF下载

  • 购买积分:16 如何计算积分?
  • 作  者:(美)杰弗里·D.坎姆(Jeffrey D.Camm)
  • 出 版 社:北京:机械工业出版社
  • 出版年份:2017
  • ISBN:9787111562818
  • 页数:527 页
图书介绍:本书提供了商业分析的全景式内容,包含描述性、预测性和规定性分析,这在其他任何书中不曾涵盖。本书提供循序渐进的指导,帮助学生学习Excel及其功能强大且使用便利的插件,如用于数据挖掘的XL Minder和用于优化与仿真的Analytic Solver Platform。

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

2.3 Excel中的数据修改 20

2.3.1 Excel中数据排序和筛选 20

2.3.2 Excel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

2.7.3 z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

3.2.3 Excel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

3.3.8 Excel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

4.3.3 Excel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

4.4.5 Excel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

6.4.4 k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

7.2 what-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

7.3.1 SUM和SUMPRODUCT 295

7.3.2 IF和COUNTIF 297

7.3.3 VLOOKUP 299

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

8.2.1 Par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 多个最优解 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Analytic Solver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Excel Solver求解整数优化问题 359

9.4 0—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

9.5 0—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问题的替代最优解 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Analytic Solver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Excel Solver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 局部最优和全局最优 397

10.2.1 几个概念 397

10.2.2 非线性函数最优解的类型 398

10.2.3 Excel Solver如何获得全局最优解 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Analytic Solver求解非线性规划问题 417

第11章 Monte Carlo模拟 420

11.1 What-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

11.3 Analytic Solver模拟分析 431

11.3.1 Land Shark公司的问题 431

11.3.2 Zappos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 完全信息期望值 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Analytic Solver求解决策树 516

参考文献 524

译者后记 525