高效商业分析

本书基于Excel这一很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，很后介绍了决策分析的理念、工具和方法。

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。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。
作为一位靠前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。

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