正版书籍商业数据分析(美)杰弗里 D.坎姆(Jeffrey D.Camm) 等 著;耿修林,宋哲 译9787111562818新华仓库多仓直发
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作者(美)杰弗里 D.坎姆(Jeffrey D.Camm) 等 著;耿修林,宋哲 译
出版社机械工业出版社
ISBN9787111562818
出版时间2017-03
装帧平装
开本16开
定价99元
货号1201482200
上书时间2024-09-20
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作者简介
杰弗里 D.坎姆（Jeffrey D.Camm）杰弗里D.坎姆是美国辛辛那提大学数量分析专业教授，当过运筹学、商务统计分析、信息系统系的系主任，是辛辛那提大学Carl H.Lindner商学院商业研究继续教育学院的主管。坎姆教授出生在俄亥俄州的辛辛那提市，本科毕业于泽维尔大学（Xavier University），博士毕业于克莱姆森大学（Clemson University）。自1984年起，坎姆教授就一直在辛辛那提大学任教，是斯坦福大学的访问学者，做过达特茅斯学院塔克商学院工商管理专业的访问教授。坎姆博士在运营管理优化领域发表了30多篇论文，分别刊登在《科学》《管理科学》《运筹学》、Interfaces等专业期刊杂志上。在辛辛那提大学，坎姆博士是Dornoff Fellow教学很好奖获得者，也是运筹学和管理科学协会（INFORMS）2006年运筹学实践教学奖获得者。坎姆教授是教学必须与实践相结合的坚定倡导者，长期在政府部门和大企业担任运营管理顾问。2005～2010年，坎姆教授当过Interfaces杂志的主编，目前是INFORMS Transactions on Education的编委会成员。
詹姆斯 J.科克伦（James J.Cochran）詹姆斯J.科克伦是路易斯安那理工大学数量分析专业，由拉斯顿·巴恩斯银行、汤姆森和瑟曼冠名的研究教授，出生在俄亥俄州的戴顿市，先后在怀特州立大学获得了学士、理学硕士和工商管理硕士学位，是辛辛那提大学博士学位毕业生。2000年起，科克伦教授一直在路易斯安那理工大学工作，曾做过斯坦福大学、智利塔尔卡大学、南非大学的访问学者。科克伦教授在运筹学和统计方法开发与应用领域发表过20多篇研究论文，分别刊登在《管理科学》《美国统计学人》《统计学通讯：理论和方法》《欧洲运筹学杂志》《组合优化》等专业期刊杂志上。科克伦教授是运筹学和管理科学协会（INFORMS）2008年运筹学实践教学奖的获得者，是2010年Mu Sigma Rho统计学教育奖获得者。科克伦教授2005年当选为靠前统计学协会成员，2011年被提名为美国统计学协会会员。科克伦教授大力倡导把运筹学、统计学教学的重点，转移到解决实际问题的成效和质量上。科克伦教授在世界各地，如乌拉圭的蒙得维的亚、南非的开普敦、哥伦比亚的卡塔赫纳、印度的斋浦尔、阿根廷的布宜诺斯艾利斯、肯尼亚的内罗毕，组织和主持了多场教学研讨会。科克伦教授还在许多营利性组织和非营利性组织担任运筹学顾问，目前是INFORMS Transactions on Education的主编，是Interfaces、Journal of the Chilean Institute of Operations Research、ORiON的编委会成员。
迈克尔 J.弗里（Michael J.Fry）迈克尔J.弗里是辛辛那提大学Carl H.Lindner商学院运筹学、商务统计分析、信息系统系副教授，出生于得克萨斯州基林市，在得克萨斯州农机大学获得学士学位，是密歇根大学工程硕士和博士学位毕业生。弗里教授2002年执教于辛辛那提大学，曾做过康奈尔大学约翰逊学院、英属哥伦比亚大学尚德商学院的访问教授。在《运筹学》《制造业与服务业的经营管理》《运输科学》《海军物流研究》、Interfaces等期刊杂志上，弗里教授发表过十几篇论文。弗里教授的研究领域主要是：供应链分析中的定量管理方法、体育统计分析、公共政策运营。弗里教授的科研合作对象包括戴尔公司、美国谷轮公司、星巴克、辛辛那提消防局、俄亥俄州选举委员会、辛辛那提猛虎队、辛辛那提动物园。2008年，弗里教授入围丹尼尔H.瓦格纳（Daniel H.Wagner）运筹学应用很好奖，在辛辛那提大学，弗里教授一直是科研和教学的知名人物。
杰弗里 W.欧曼（Jeffrey W.Ohlmann）杰弗里W.欧曼是艾奥瓦大学Tippie商学院管理科学系的副教授，出生在内布拉斯加州的瓦伦丁市。欧曼教授在内布拉斯加大学获得学士学位，后来在密歇根大学获得硕士和博士学位。从2003年开始，欧曼教授一直在艾奥瓦大学任教。欧曼教授在决策问题的建模和求解领域，发表过十几篇论文，先后刊登在《运筹学的数学研究》、INFORMS Journal on Computing、《运输科学》、Interfaces等期刊杂志上。他合作过的公司和机构有：Transfreight、LeanCor、嘉吉（Cargill）、汉密尔顿县选举委员会、辛辛那提猛虎队等。由于欧曼教授的科研工作对产业发展有很强的指导意义，曾被授予过乔治 B.丹齐克（George B.Dantzig）论文奖，并入围丹尼尔 H.瓦格纳运筹学应用很好奖提名。
戴维 R.安德森（David R.Anderson）戴维R.安德森是辛辛那提大学Carl H.Lindner商学院数量分析专业的荣誉教授，出生于北达科他州的大福克斯，先后在普渡大学获得学士、硕士和博士学位。安德森教授在退休之前，当过数量分析和运筹管理系主任，也当过商业管理学院的副院长。在辛辛那提大学从教的岁月里，安德森教授给商务专业的学生讲授过初等统计学，给研究生开设过回归分析、多元分析、管理科学等课程。此外，他还兼职在劳工部讲授统计学。由于在教学和学生服务方面的突出表现，安德森教授先后多次获得嘉奖。与他人合作，安德森教授出版过统计学、管理科学、线性规划、生产与运作管理等方面的教科书。此外，他还担任抽样与统计方法领域的不错顾问。
丹尼斯 J.斯威尼（Dennis J.Sweeney），丹尼斯 J.斯威尼是辛辛那提大学数量分析专业的荣誉教授，是辛辛那提大学生产率促进中心的创始人。丹尼斯 J.斯威尼出生于爱荷华州首府得梅因，从德雷克大学获得文学和理学学士学位后，又在印第安纳大学获得工商管理硕士（MBA）和博士学士（DBA）。斯威尼教授1978~1979年在宝洁公司管理科学部任职，1981~1982年在杜克大学做访问教授，当过辛辛那提大学数量分析系主任、商业管理学院副院长。斯威尼教授先后发表过30多篇有关管理科学和统计学方面的文章和专著，曾经获得过美国国家科学基金、IBM、宝洁、美国联合百货公司、克罗格公司、辛辛那提煤气和电力公司的科研资助，这些方面的科研课题研究成果先后刊登在《管理科学》《运筹学研究》《数学规划》《决策科学》等杂志上。和他人合作，斯威尼教授出版过统计学、管理科学、线性规划、生产与运作管理等方面的教科书。
托马斯 A.威廉姆斯（Thomas A.Williams），是罗切斯特理工学院管理科学方向的荣誉教授，出生在纽约埃尔迈拉，在克拉克森大学获学士学位，在伦斯勒理工学院读的研究生，并获得了硕士和博士学位。在任教罗切斯特理工学院之前，威廉姆斯教授曾在辛辛那提大学商业管理学院做过7年的教务员，参与开发了信息系统的研究生课程。来罗切斯特理工学院之后，当过首任决策科学系主任，讲授的课程包括管理科学、统计学、回归与决策分析。和他人合作，威廉姆斯教授出版过管理科学、统计学、生产与运作管理、数学等方面的教科书。威廉姆斯教授长期担任许多《财富》500强公司的顾问，参与过数据分析、大型回归模型项目的研制工作。
目录
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
2.3Excel中的数据修改20
2.3.1Excel中数据排序和筛选20
2.3.2Excel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
2.7.3z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
3.2.3Excel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
3.3.8Excel中的数据透视图94
3.4不错可视化方法96
3.4.1不错图形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
4.3.3Excel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
4.4.5Excel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
6.4.4k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
7.2what—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
7.3.1SUM和SUMPRODUCT295
7.3.2IF和COUNTIF297
7.3.3VLOOKUP299
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
8.2.1Par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多个很优解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AnalyticSolver
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ExcelSolver求解整数优化问题359
9.40—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
9.50—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问题的替代很优解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AnalyticSolver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ExcelSolver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局部很优和全局很优397
10.2.1几个概念397
10.2.2非线性函数很优解的类型398
10.2.3ExcelSolver如何获得全局很优解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AnalyticSolver求解非线性规划问题417
第11章MonteCarlo模拟420
11.1What—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
11.3AnalyticSolver模拟分析431
11.3.1LandShark公司的问题431
11.3.2Zappos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接近信息期望值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AnalyticSolver求解决策树516
参考文献524
译者后记525
内容摘要
本书提供了商业分析的全景式内容，包含描述性、预测性和规定性分析，这在其他任何书中不曾涵盖。本书提供循序渐进的指导，帮助学生学习Excel及其功能强大且使用便利的插件，如用于数据挖掘的XLMinder和用于优化与仿真的AnalyticSolverPlatform。
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