高效商业分析——Excel建模与决策

内容概要

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。

书籍目录

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

作者简介

《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。

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