• 数据、模型与决策
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数据、模型与决策

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作者王宁

出版社北京邮电大学出版社有限公司

出版时间2020-04

版次1

装帧其他

上书时间2024-10-14

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品相描述:全新
图书标准信息
  • 作者 王宁
  • 出版社 北京邮电大学出版社有限公司
  • 出版时间 2020-04
  • 版次 1
  • ISBN 9787563560134
  • 定价 40.00元
  • 装帧 其他
  • 开本 16开
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 240页
  • 字数 410千字
【内容简介】
本书从数据分析、模型建立和决策分析的角度,结合软件实现,深入分析了运筹学中的经典内容、统计学中的相关与回归分析及相应的预测技术,给出了决策分析的基本内容和博弈分析简介,结合人工智能的发展,增加了模糊集理论和灰色系统理论。本书所涉及的理论内容丰富,在介绍概念的同时,引进了大量的案例。考虑计算机和相关软件的普及,本书在内容上尽量减少运算过程的数学推导,注重培养学生的实际应用能力。同时,为了方便学生处理实际问题,本书给出了WinQSB、SPSS以及灰色系统应用软件的简单操作例题。本书更加侧重于培养学生解决实际问题的能力,对本科高年级学生的毕业论文写作以及工商管理、工程管理、项目管理、公共管理类研究生的论文写作,具有极大的参考价值。
   本书既可作为高等院校经济管理类和公共管理类专业及相关专业本科高年级学生、研究生的教材,也可供从事经济管理相关工作的人员参考。
【作者简介】
王宁,北京邮电大学经济管理学院教授,硕士生导师。国家自然科学基金委同行评议专家,北京市自然科学基金同行评议专家。主要从事商务智能,决策分析等研究。讲授这类课程已有近20年的经验。
【目录】
第1篇数据篇 

第1章统计与数据的分类3 

1.1应用统计学概述3 

1.2数据的定义、计量与分类5 

第2章数据的整理与展示10 

2.1品质型数据的整理与展示11 

2.2数值型数据的整理与展示24 

2.3小结33 

第3章数据的描述分析35 

3.1集中趋势的描述35 

3.2离散趋势的描述41 

第4章调查问卷的设计46 

4.1问卷设计的特征46 

4.2问卷设计的程序46 

4.3问题的形式47 

4.4问题的类型48 

4.5调查问卷的结构49 

第5章企业大数据分析框架52 

5.1数据量迅猛增长是不争的事实52 

5.2企业对大数据进行分析所面临的问题53 

5.3大数据和小数据——不同类型的智能54 

5.4企业应用大数据的七大注意事项56 

5.5大数据时代企业决策分析所面临的挑战59 

5.6大数据时代商业分析的七大基石61 

第2篇模型篇 

第6章线性规划与对偶理论67 

6.1线性规划理论介绍67 

6.2基于WinQSB软件的线性规划求解70 

6.3线性规划的对偶问题及其数学模型76 

6.4案例应用——基于线性规划的饭店管理优化分析80 

第7章整数规划、运输及指派问题82 

7.1整数规划82 

7.2整数规划问题的软件求解83 

7.3运输问题86 

7.4指派问题94 

第8章相关与回归101 

8.1相关分析概述103 

8.2一元线性回归分析108 

8.3一元回归方程分析的进一步讨论112 

第9章多元线性回归116 

9.1多元线性回归模型116 

9.2多元回归模型的软件实现与输出结果解读116 

第10章预测分析121 

10.1预测理论概述121 

10.2定性预测法123 

10.3定量预测法127 

第3篇决策与对策篇 

第11章确定型决策与不确定型决策137 

11.1决策的基本问题137 

11.2确定型决策139 

11.3不确定型决策141 

11.4案例145 

第12章风险型决策及效用理论148 

12.1风险型决策148 

12.2效用与决策152 

第13章博弈论初步155 

13.1博弈论概述155 

13.2完全信息静态博弈的几个经典案例及其应用158 

13.3纳什均衡164 

13.4无限策略博弈分析和反应函数165 

第14章动态博弈分析170 

14.1动态博弈的基本特点171 

14.2动态博弈的可信性171 

14.3动态博弈的纳什均衡174 

14.4动态博弈求纳什均衡的逆推归纳法175 

第15章委托代理理论177 

15.1委托人代理人关系概述177 

15.2无不确定性的委托代理模型177 

15.3有不确定性但可监督的委托代理模型180 

第4篇系统篇 

第16章模糊系统分析185 

16.1基本概念185 

16.2模糊集的运算186 

16.3模糊综合评价模型187 

16.4多级模糊综合评价模型191 

16.5案例应用193 

第17章灰色系统理论196 

17.1灰色系统的概念196 

17.2灰色关联分析198 

17.3灰色系统预测建模203 

17.4GM(1,1)预测模型207 

17.5案例分析:股指预测211 

第18章随机服务系统分析214 

18.1基本概念215 

18.2排队系统常用分布220 

18.3排队模型221 

第19章图与网络系统分析224 

19.1基本概念224 

19.2最小生成树问题226 

19.3最短路径问题 

19.4最大流问题232 

19.5关键路径问题234 

参考文献239
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