《高效商业分析 Excel建模与决策》PDF下载

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  • 作  者:(美)埃文斯著;王正林,王权,肖静译
  • 出 版 社:北京:电子工业出版社
  • 出版年份:2015
  • ISBN:9787121262906
  • 页数:496 页
图书介绍:本书基于Excel这一最常见的工具介绍商业分析在业务中的应用,帮助我们做出更优异的商业决策。书中不但提供了商业分析的基础知识,还讲解了数据分析与统计的基本工具和方法,包括用Excel实现数据的视觉展现、概率分布和数据建模、抽样与估计以及统计推断,为构建和分析预测模型、运用回归和预测技巧、仿真和风险分析等提供了方法,并介绍了数据挖掘的概念。书中提供了各种优化模型及应用,最后介绍了决策分析的理念、工具和方法。

第1章 商业分析概述 1

什么是商业分析 2

商业分析发展简史 3

商业分析的范围 4

用于商业分析的数据 6

数据集与数据库 7

度量与数据分类 8

数据的可靠性与有效性 10

决策模型 10

描述性决策模型 12

预测性决策模型 15

规定性决策模型 16

解决问题与决策 17

发现问题 17

定义问题 18

分解问题 18

分析问题 18

阐述结果并做出决策 19

进行求解 19

重要术语 20

分析趣闻 20

习题与练习 20

案例:高性能草坪设备公司 22

第2章 在电子表格上进行分析 25

运用Excel基本技能 26

Excel的公式 26

复制公式 27

其他有用的Excel秘诀 28

Excel的函数 29

基本的Excel函数 29

函数的特殊应用 30

插入函数 31

逻辑函数 32

函数Lookup 33

用于商业分析的电子表格加载项 35

电子表格建模和电子表格工程 35

电子表格的质量 37

重要术语 39

习题与练习 39

案例:高性能草坪设备公司 41

第3章 视觉化和探索数据 42

数据视觉化 42

在Microsoft Excel 2010中创建图表 43

Excel的其他图表 46

地理数据 47

数据查询:使用整理和筛选 47

在Excel中排序数据 47

柏拉图分析 48

筛选数据 48

概括数据的统计学方法 50

分类数据的频数分布 51

相对频数分布 52

数值数据的频数分布 53

Excel的直方图工具 53

累积相对频数分布 55

百分位数和四分位数 56

交叉分类表 58

运用数据透视表探索数据 59

数据透视图 62

重要术语 62

习题与练习 63

案例:高性能草坪设备公司 64

第4章 描述统计量数 66

母体与样本 66

理解统计学符号 67

位置量数 67

算术平均数 67

中位数 68

众数 69

中列数 69

在商业决策中运用位置量数 70

离散量数 71

全距 71

四分位距 71

方差 71

标准差 72

切比雪夫定理和经验规则 73

标准化值 75

变异系数 76

形态量数 77

Excel的描述统计工具 78

分组数据的描述统计 79

分类数据的描述统计量数:比例 81

数据透视表中的统计量数 81

关联量数 82

协方差 83

相关 84

Excel的相关工具 85

极端值 86

商业决策中的统计思维 87

样本中的变异性 88

重要术语 90

习题与练习 91

案例:高性能草坪设备公司 94

第5章 概率分布与数据建模 95

概率的基本概念 96

概率的规则与公式 97

条件概率 99

随机变量和概率分布 101

离散的概率分布 103

离散随机变量的期望值 104

在决策中使用期望值 105

离散随机变量的方差 107

伯努利分布 107

二项式分布 108

泊松分布 109

连续概率分布 110

概率密度函数的性质 111

均匀分布 112

正态分布 113

函数NORM.INV 115

标准正态分布 115

使用标准正态分布表 116

指数分布 116

其他有用的分布 118

连续分布 118

从概率分布中随机抽样 118

从离散概率分布中抽样 119

从常见的概率分布中抽样 120

Risk Solver Platform分布函数 122

数据建模和分布拟合 123

拟合优度 125

用Risk Solver Platform进行分布拟合 125

重要术语 126

习题与练习 127

案例:高性能草坪设备公司 133

第6章 抽样与估计 134

统计抽样 134

抽样方法 135

估计母体的参数 137

无偏估计量 137

点估计中的误差 138

抽样误差 138

理解抽样误差 139

抽样分布 140

平均值抽样分布 140

运用平均值抽样分布 141

区间估计 142

置信区间 142

母体标准差已知的平均值的置信区间 143

t-分布 144

母体标准差未知的平均值的置信区间 145

比例的置信区间 145

其他类型的置信区间 146

使用置信区间来决策 147

预测区间 147

置信区间与样本容量 148

重要术语 149

习题与练习 150

案例:高性能草坪设备公司 152

第7章 统计推断 153

假设检验 153

假设检验程序 154

单样本假设检验 154

理解假设检验中的风险 155

选择检验统计量 156

得出结论 157

p-值 158

平均值的双尾假设检验 159

对比例进行单样本检验 160

双样本假设检验 161

双样本平均差检验 161

平均值的成对二样本分析 163

方差齐性的检验 164

方差分析 165

方差分析的假设 167

卡方独立性检验 167

重要术语 170

习题与练习 170

案例:高性能草坪设备公司 173

第8章 预测建模与分析 174

基于逻辑的建模 174

构建预测模型的策略 175

数据与模型 177

涉及多时段的模型 177

单周期采购决策 178

超订决策 179

模型假设、复杂度和现实性 180

基于数据的模型 182

零售商减价 182

数据中的关系和趋势的建模 183

分析不确定性和模型假设 187

模拟分析 187

模拟运算表 188

方案管理器 190

单变量求解 191

使用Risk Solver Platform进行模型分析 192

参数敏感性分析 192

龙卷风图 193

重要术语 194

习题与练习 194

案例:高性能草坪设备公司 198

第9章 回归分析 199

简单线性回归 200

找出最佳拟合的回归线 200

最小二乘法回归 202

用Excel进行简单线性回归分析 203

回归的方差分析 205

回归系数的假设检验 205

回归系数的置信区间 206

残差分析和回归假设 206

核实假设 207

多元线性回归 208

构建优良的回归模型 212

相关系数和多重共线性 214

带有分类自变量的回归 216

带有多个等级的分类变量 218

带有非线性项的回归模型 220

重要术语 221

习题与练习 222

案例:高性能草坪设备公司 225

第10章 预测方法 226

定性和判断预测 226

历史类推法 227

德尔菲法 227

指标和指数 227

统计预测模型 228

平稳时间序列的预测模型 230

移动平均模型 230

误差度量和预测精度 232

指数平滑模型 234

带有线性趋势的时间序列的预测模型 237

二次指数平滑 237

对带有线性趋势的时间序列进行基于回归的预测 237

预测带有季节效应的时间序列 239

基于回归的季节效应预测模型 239

季节性时间序列的霍尔特-温特斯预测法 240

用霍尔特-温特斯模型预测带有季节效应和趋势的时间序列 242

选择合适的基于时间序列的预测模型 243

用原因变量进行回归预测 243

预测的实践 245

重要术语 246

习题与练习 246

案例:高性能草坪设备公司 248

第11章 仿真和风险分析 249

带有随机变量的电子表格 250

蒙特·卡罗仿真 250

用Risk Solver Platform进行蒙特·卡罗仿真 251

定义不确定的模型输入 252

确定输出单元格 253

运行仿真 254

分析结果 255

新产品研发模型 256

平均值的置信区间 258

敏感性图 259

叠加图 260

趋势图 261

箱线图 261

仿真报告 261

报童模型 262

平均值的缺陷 262

使用历史数据的蒙特·卡罗仿真 263

使用拟合分布的蒙特·卡罗仿真 263

超订模型 265

Risk Solver Platform中的自定义分布 265

资金预算模型 267

相关的不确定变量 268

重要术语 271

习题与练习 271

案例:高性能草坪设备公司 274

第12章 数据挖掘简介 276

学习目标 276

数据挖掘的范围 277

数据探查和简化 277

聚类分析 278

分类 282

分类的直观的解释 283

衡量分类的效果 283

使用训练数据和验证数据 284

分类新的数据 285

分类方法 286

k-最近邻(k-NN) 286

判别分析 289

逻辑回归 291

关联规则挖掘 295

因果建模 297

重要术语 299

习题与练习 300

案例:高性能草坪设备公司 301

第13章 线性优化 302

构建线性优化模型 302

辨别优化模型的要素 303

将模型信息转换成数学公式 304

关于约束的更多详情 305

线性优化模型的特点 306

在电子表格上运行线性优化模型 306

线性优化中要避免使用的Excel函数 307

求解线性优化模型 308

使用标准规划求解工具 308

使用白金版规划求解 310

规划求解的运算结果报告 310

线性优化的图形表述 312

规划求解如何运行 316

规划求解工具如何在报告中创建名称 317

运用规划求解的困难 317

规划求解结果和解的消息 317

唯一最优解 318

备选最优解 318

无界解 319

不可行的问题 319

使用优化模型进行预测和洞察 320

规划求解敏感性报告 322

运用敏感性报告 325

Risk Solver Platform中的参数分析 326

重要术语 328

习题与练习 328

案例:高性能草坪设备公司 332

第14章 线性优化的应用 333

优化模型的约束类型 334

流程选择模型 335

电子表格设计和规划求解报告 336

配制模型 338

处理不可行性 340

投资组合的模型 341

评估风险对回报 342

运输模型 343

敏感性报告的格式 345

退化 346

多时段生产计划模型 346

构建备选模型 349

多时段财务计划模型 350

具有有界变量的模型 353

达到限制值的约束的辅助变量 356

生产/营销分配模型 357

正确运用敏感性信息 358

重要术语 360

习题与练习 360

案例:高性能草坪设备公司 371

第15章 整数优化 373

求解带有一般整型变量的模型 373

劳动力调度模型 377

备选最优解 378

带有二进制变量的整数优化模型 380

项目选择模型 380

使用二进制变量来模拟逻辑约束 382

选址模型 383

参数分析 384

供应链优化的客户分配模型 385

混合整数优化模型 387

工厂选址模型 387

在模型构建中的二进制变量、函数IF以及非线性 389

固定成本模型 390

重要术语 391

习题与练习 392

案例:高性能割草设备公司 399

第16章 非线性和非平滑优化 400

为非线性优化问题构建模型并求解 400

定价决策模型 400

解释非线性优化模型的规划求解报告 403

定位“中心”设施 404

经济订货量模型 406

运用经验数据来进行非线性优化建模 409

使用规划求解工具求解非线性优化模型的实际问题 411

二次优化 411

马科威茨投资组合模型 411

非平滑优化的演化规划求解 414

带有非平滑Excel函数的电子表格模型 414

排序和计划的优化模型 417

旅行中的推销员问题 418

重要术语 420

习题与练习 420

案例:高性能草坪设备公司 425

第17章 带不确定性的优化模型 426

优化中的风险分析 426

机会约束 427

经济订货量模型中的服务等级 430

带不确定性的酒店房间定价模型 431

优化蒙特·卡罗仿真模型 433

使用多参数仿真来优化报童模型 434

使用多参数仿真优化酒店超订模型 434

使用Risk Solver Platform对优化进行仿真 435

投资组合分配模型 436

项目选择 438

重要术语 440

习题与练习 440

案例:高性能草坪设备公司 443

第18章 决策分析 444

用不确定信息决策 444

使目标最小化的决策策略 445

寻求最大化目标的决策策略 447

风险和变异性 448

期望值策略 449

决策树 449

决策树和蒙特·卡罗仿真 452

决策树和风险 453

决策树中的敏感性分析 455

信息的价值 455

用样本信息进行决策 456

贝叶斯定理 457

效用与决策 459

创建效用函数 460

指数效用函数 462

重要术语 464

习题与练习 464

案例:高性能草坪设备公司 470