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高效商业分析——Excel建模与决策

综合评级:
★★★★★

定价:
¥98.00

作者:
James R. Evans(詹姆斯.R.埃文斯) 著,王正林,王权,肖静 译

出版社:
电子工业出版社

出版日期:
2015年7月

页数:
496

字数:
921000

ISBN:
9787121262906

书籍介绍

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。

目录

第1章 商业分析概述

什么是商业分析

商业分析发展简史

商业分析的范围

用于商业分析的数据

数据集与数据库

度量与数据分类

数据的可靠性与有效性

决策模型

描述性决策模型

预测性决策模型

规定性决策模型

解决问题与决策

发现问题

定义问题

分解问题

分析问题

阐述结果并做出决策

进行求解

重要术语

分析趣闻

习题与练习

案例:高性能草坪设备公司

第2章 在电子表格上进行分析

运用Excel基本技能

Excel的公式

复制公式

其他有用的Excel秘诀

Excel的函数

基本的excel函数

函数的特殊应用

插入函数

逻辑函数

函数Lookup

用于商业分析的电子表格加载项

电子表格建模和电子表格工程

电子表格的质量

重要术语

习题与练习

案例:高性能草坪设备公司

第3章 视觉化和探索数据

数据视觉化

在Microsoft Excel 2010中创建

图表

Excel的其他图表

地理数据

数据查询:使用整理和筛选

在Excel中排序数据

柏拉图分析

筛选数据

概括数据的统计学方法

分类数据的频数分布

相对频数分布

数值数据的频数分布

Excel的直方图工具

累积相对频数分布

百分位数和四分位数

交叉分类表

运用数据透视表探索数据

数据透视图

重要术语

习题与练习

案例:高性能草坪设备公司

第4章 描述统计量数

母体与样本

理解统计学符号

位置量数

算术平均数

中位数

众数

中列数

在商业决策中运用位置量数

离散量数

全距

四分位距

方差

标准差

切比雪夫定理和经验规则

标准化值

变异系数

形态量数

Excel的描述统计工具

分组数据的描述统计

分类数据的描述统计量数:比例

数据透视表中的统计量数

关联量数

协方差

相关

Excel的相关工具

极端值

商业决策中的统计思维

样本中的变异性

重要术语

习题与练习

案例:高性能草坪设备公司

第5章 概率分布与数据建模

概率的基本概念

概率的规则与公式

条件概率

随机变量和概率分布

离散的概率分布

离散随机变量的期望值

在决策中使用期望值

离散随机变量的方差

伯努利分布

二项式分布

泊松分布

连续概率分布

概率密度函数的性质

均匀分布

正态分布

函数NORM.INV

标准正态分布

使用标准正态分布表

指数分布

其他有用的分布

连续分布

从概率分布中随机抽样

从离散概率分布中抽样

从常见的概率分布中抽样

Risk Solver Platform分布函数

数据建模和分布拟合

拟合优度

用Risk Solver Platform进行分布

拟合

重要术语

习题与练习

案例:高性能草坪设备公司

第6章 抽样与估计

统计抽样

抽样方法

估计母体的参数

无偏估计量

点估计中的误差

抽样误差

理解抽样误差

抽样分布

平均值抽样分布

运用平均值抽样分布

区间估计

置信区间

母体标准差已知的平均值的置信

区间

t-分布

母体标准差未知的平均值的置信

区间

比例的置信区间

其他类型的置信区间

使用置信区间来决策

预测区间

置信区间与样本容量

重要术语

习题与练习

案例:高性能草坪设备公司

第7章 统计推断

假设检验

假设检验程序

单样本假设检验

理解假设检验中的风险

选择检验统计量

得出结论

p-值

平均值的双尾假设检验

对比例进行单样本检验

双样本假设检验

双样本平均差检验

平均值的成对二样本分析

方差齐性的检验

方差分析

方差分析的假设

卡方独立性检验

重要术语

习题与练习

案例:高性能草坪设备公司

第8章 预测建模与分析

基于逻辑的建模

构建预测模型的策略

数据与模型

涉及多时段的模型

单周期采购决策

超订决策

模型假设、复杂度和现实性

基于数据的模型

零售商减价

数据中的关系和趋势的建模

分析不确定性和模型假设

模拟分析

模拟运算表

方案管理器

单变量求解

使用Risk Solver Platform进行模型

分析

参数敏感性分析

龙卷风图

重要术语

习题与练习

案例:高性能草坪设备公司

第9章 回归分析

简单线性回归

找出最佳拟合的回归线

最小二乘法回归

用Excel进行简单线性回归分析

回归的方差分析

回归系数的假设检验

回归系数的置信区间

残差分析和回归假设

核实假设

多元线性回归

构建优良的回归模型

相关系数和多重共线性

带有分类自变量的回归

带有多个等级的分类变量

带有非线性项的回归模型

重要术语

习题与练习

案例:高性能草坪设备公司

第10章 预测方法

定性和判断预测

历史类推法

德尔菲法

指标和指数

统计预测模型

平稳时间序列的预测模型

移动平均模型

误差度量和预测精度

指数平滑模型

带有线性趋势的时间序列的预测模型

二次指数平滑

对带有线性趋势的时间序列进行

基于回归的预测

预测带有季节效应的时间序列

基于回归的季节效应预测模型

季节性时间序列的霍尔特-温特

斯预测法

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

选择合适的基于时间序列的预测模型

用原因变量进行回归预测

预测的实践

重要术语

习题与练习

案例:高性能草坪设备公司

第11章 仿真和风险分析

带有随机变量的电子表格

蒙特卡罗仿真

用Risk Solver Platform进行蒙特卡

罗仿真

定义不确定的模型输入

确定输出单元格

运行仿真

分析结果

新产品研发模型

平均值的置信区间

敏感性图

叠加图

趋势图

箱线图

仿真报告

报童模型

平均值的缺陷

使用历史数据的蒙特卡罗仿真

使用拟合分布的蒙特卡罗仿真

超订模型

Risk Solver Platform中的自定义

分布

资金预算模型

相关的不确定变量

重要术语

习题与练习

案例:高性能草坪设备公司

第12章 数据挖掘简介

学习目标

数据挖掘的范围

数据探查和简化

聚类分析

分类

分类的直观的解释

衡量分类的效果

使用训练数据和验证数据

分类新的数据

分类方法

k-最近邻(k-NN)

判别分析

逻辑回归

关联规则挖掘

因果建模

重要术语

习题与练习

案例:高性能草坪设备公司

第13章 线性优化

构建线性优化模型

辨别优化模型的要素

将模型信息转换成数学公式

关于约束的更多详情

线性优化模型的特点

在电子表格上运行线性优化模型

线性优化中要避免使用的Excel

函数

求解线性优化模型

使用标准规划求解工具

使用白金版规划求解

规划求解的运算结果报告

线性优化的图形表述

规划求解如何运行

规划求解工具如何在报告中创

建名称

运用规划求解的困难

规划求解结果和解的消息

唯一最优解

备选最优解

无界解

不可行的问题

使用优化模型进行预测和洞察

规划求解敏感性报告

运用敏感性报告

Risk Solver Platform中的参数

分析

重要术语

习题与练习

案例:高性能草坪设备公司

第14章 线性优化的应用

优化模型的约束类型

流程选择模型

电子表格设计和规划求解报告

配制模型

处理不可行性

投资组合的模型

评估风险对回报

运输模型

敏感性报告的格式

退化

多时段生产计划模型

构建备选模型

多时段财务计划模型

具有有界变量的模型

......

前言

  本书为读者提供了众多基本的概念和工具,使他们能够理解商业分析这个在组织中的新角色,并且了解如何在电子表格的环境中应用基本的商业分析工具,与分析专家就如何有效地使用和理解分析模型和结果进行交流,以做出更优异的商业决策。我们采用了一种平衡的、全面的方法,从描述性、预测性和规定性这三个定义了整个学科的视角来观察商业分析。

  本书由5个部分构成。

  1. 商业分析基础知识

  前两章提供了一些最基础的知识,让读者能够理解商业分析、使用Microsoft Excel、处理数据以及构建一些简单的电子表格模型。

  2. 描述性分析

  第3章到第7章主要介绍一些数据分析与统计的基本工具和方法,着重介绍数据的视觉表述法、描述性统计测量、概率分布和数据建模、抽样与估计,以及统计推断。我们赞成美国统计学会关于传授入门统计学的建议,包括突出统计学素养并发展统计思维、强调理解概念而不仅是了解各种程序,并且强调使用技术来提高对概念的理解并分析数据。我们相信,不需要像很多主流书籍那样将每一种可以想得到的方法,写到一本800~1000页的书里,同样也可以实现这些目标。实际上,本书涵盖了俄亥俄州规定所有公立学院和大学的商业分析本科生学习的基本内容。

  3. 预测性分析

  第8章至第12章探究了构建和分析预测模型、运用回归和预测技巧、模拟和风险分析的方法,并介绍了数据挖掘的概念。

  4. 规定性分析

  第13至第17章探索了线性、整数、非线性的优化模型和应用,其中包括对不确定性的优化。

  5. 决策

  第18章着重阐述决策分析的理念、工具和方法。

  本书特点

  编号的例子—在所有章节中,有无数短小精悍的例子来例证各种概念和方法,帮助读者学会运用这些方法,并理解其结果。

  商业分析实战应用—该版块描述在商业中的真实应用,每章有1~2个。

  学习目标—列举了在学习本章之后应当能够达到的目标。

  重要术语—是指在正文中加粗,并且在每一章的最后部分列出的词语,它们将帮助读者回顾本章内容并强化学习。

  章节末的习题和练习—有助于对本章中学到的内容增强记忆。

  综合案例—使读者在更高级的学习层面上独立思考并应用工具。