Contents　　 作者简介
前言
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