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《高效商业分析——Excel建模与决策》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。 《高效商业分析——Excel建模与决策》不但适合MBA，还适合统计、计算机等相关专业选作教材，此外，本书适合进行公司决策分析、大数据分析等相关人员参考阅读。

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

詹姆斯•R•埃文斯 辛辛那提大学商学院教授 詹姆斯•R•埃文斯是辛辛那提大学商学院运营、商业分析及信息系统系教授，拥有普渡大学的工程学学士学位和工程学硕士学位，并从佐治亚理工大学获得工业与系统工程博士学位。 埃文斯博士出版了大量涉及众多商业学科领域的教材，这些学科领域包括统计学、决策模型与分析、模拟与风险分析、网络优化、运营管理、质量管理、创新思维等。他在《管理科学》《工业工程学会学报》《决策科学》《界面》《运营管理》《质量管理》以及很多其他期刊上发表了90多篇论文，并于20世纪90年代在《界面》期刊上就“管理科学与运营研究中的创新”这一主题撰写过一系列专栏文章。埃文斯博士在很多期刊的编委会任职，曾担任美国决策科学学会主席。1996年，他是INFORMS爱德曼奖的入围者之一，因为他参与了宝洁公司的供应链优化项目，该项目因帮助宝洁公司每年在北美地区的供应链中节约2.5亿美元资金而备受赞扬。此外，他还为辛辛那提市申办2012年夏季奥运会提供了风险分析建模。 作为一位国际知名的质量管理专家，埃文斯博士还是马尔科姆•波多里奇国家质量奖的资格审查委员会成员和评委小组成员。他当前的研究很大程度上侧重于组织绩效和测量实践。

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  来源：豆瓣 发布时间：2025-05-10 00:53:17