全国大中专教材网络采选系统

推荐纸质教材推荐数字资源

商业数据分析 / 数据科学与商务智能系列

￥99.00定价

作者： [美]杰弗里 D.坎姆著；耿修林译

译者：耿修林译；

出版时间：2017-03

出版社：机械工业出版社

以下为《商业数据分析》的配套数字资源，这些资源在您购买图书后将免费附送给您：

关闭

基本信息评价

出版社：机械工业出版社
ISBN：9787111562818
版次：1版
图书编号：229357
本季征订号：43229164-9
装帧：平装
开本：16开
出版时间：2017-03
千字：527
页数：540
学科分类1：管理学
学科分类2：工商管理
中图分类编号：F713.51
适用专业：管理科学
适用分级：本科

作者简介

杰弗里D.坎姆（Jeffrey D.Camm）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）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年当选为国际统计学协会成员，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）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）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.瓦格纳运筹学应用卓越奖提名。
戴维 R.安德森（David R.Anderson）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。

查看全部

内容简介

本书以大数据为背景，以商务经济管理活动中的问题为对象，综合运用统计学、应用数学、管理科学（运筹学）、计算机软件应用和编程、数据挖掘、机器学习等学科知识，对商务经济管理活动中的数据进行处理，以实现数量化认知、预测分析和优化决策的目的。本书特点：以问题为导向，注重讲解方法的应用。本书既没有严格的数理形式的描述，也不介绍复杂的解析求解过程，更没有相关定理的证明和推导，一切以介绍数量解析领域常用的典型方法的应用为主。结合具体事例，阐述如何运用数量解析的思维方式分析和解决问题。本书重在讲解数量解析的工作方式。在讲清楚分析原理的基础上，侧重于介绍如何借助电子表格模型和相关软件实现问题的分析求解。专业性与趣味性并存，知识性和实用性集于一体。每一章都编写了数据解析案例性质的应用介绍，旨在引导读者感性体会数量解析的价值。本书既可作为商业数据分析（BA专业）、计算机、信息管理与信息系统等专业学生的教科书，也可以作为大数据分析从业人员的参考读物。

Contents　　目录作者简介前言第1章　导论 11.1　什么是决策 31.2　关于商务数量解析的界定 41.3　解析方法与模型的分类 51.3.1　描述性数量解析分析 51.3.2　预测性数量解析分析 51.3.3　指导性数量解析分析 61.4　大数据 81.5　商务数量解析学的应用 81.5.1　金融领域 91.5.2　人力资源领域 91.5.3　市场营销领域 91.5.4　健康管理领域 101.5.5　供应链领域 111.5.6　政府部门和非营利组织 111.5.7　体育领域 121.5.8　互联网领域 12本章小结 12术语 13第2章　描述统计分析 152.1　数据：定义和目标 162.2　数据的类型 172.2.1　总体数据和样本数据 172.2.2　数量数据和属性数据 172.2.3　截面数据和时间序列数据 172.2.4　数据的来源 182.3　Excel中的数据修改 202.3.1　Excel中数据排序和筛选 202.3.2　Excel中的数据条件格式 232.4　数据的分布 242.4.1　属性数据的频数分布 242.4.2　频率分布 262.4.3　数量数据的频率分布 262.4.4　直方图 292.4.5　累积分布 322.5　位置测度 322.5.1　均值（算术平均） 322.5.2　中位数 342.5.3　众数 342.5.4　几何平均 352.6　变异性测量 372.6.1　极差 382.6.2　方差 382.6.3　标准差 402.6.4　变异系数 402.7　分布分析 412.7.1　百分位数 412.7.2　四分位数 422.7.3　z值 432.7.4　经验法则 442.7.5　异常值识别 452.7.6　箱线图 452.8　两个变量之间相关关系 472.8.1　散点图 472.8.2　协方差 482.8.3　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 663.1　概述 683.2　表格 703.2.1　表格设计原则 713.2.2　交叉表 733.2.3　Excel数据透视表 753.3　图 793.3.1　散点图 793.3.2　折线图 813.3.3　条形图和柱状图 833.3.4　饼状图和3D图的评述 863.3.5　气泡图 863.3.6　热点图 883.3.7　其他多变量图形 903.3.8　Excel中的数据透视图 943.4　高级可视化方法 963.4.1　高级图形 963.4.2　地理信息系统图 983.5　数据仪表盘 993.5.1　制作数据仪表盘的原则 993.5.2　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 1184.1　简单线性回归模型 1194.1.1　回归模型和回归方程 1194.1.2　估计的回归方程 1204.2　最小二乘法 1214.3　简单线性回归模型的拟合效果 1264.3.1　离差平方和的分解 1264.3.2　可决系数 1284.3.3　Excel可决系数计算 1294.4　多元回归模型 1304.4.1　多元回归模型和多元回归方程 1304.4.2　估计的多元回归方程 1304.4.3　最小二乘法和多元回归 1304.4.4　多元回归分析实例 1314.4.5　Excel中的多元回归求解 1324.5　回归推断分析 1354.5.1　推断分析的必要条件 1354.5.2　总体回归关系检验 1394.5.3　回归参数检验 1404.5.4　不显著自变量处理 1424.5.5　多重共线性 1434.5.6　大样本情形 1454.6　属性自变量 1494.6.1　引入属性自变量 1494.6.2　引入属性变量后回归参数的意义 1514.6.3　多个属性变量的处理 1524.7　非线性回归模型 1534.7.1　引言 1534.7.2　二项式回归 1544.7.3　分段回归模型 1574.7.4　交互效应 1594.8　建模问题 1644.8.1　变量选择方法 1644.8.2　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 1825.1　时间序列的几种类型 1845.1.1　水平变化状态的时间序列 1855.1.2　带有趋势的时间序列 1865.1.3　带有季节性波动的时间序列 1885.1.4　同时带有趋势和季节性波动的时间序列 1895.1.5　带有周期性波动的时间序列 1905.1.6　如何识别时间序列形态 1905.2　预测精度问题 1905.3　移动平均与指数平滑法 1945.3.1　移动平均法 1955.3.2　指数平滑法 1985.4　回归预测分析 2025.4.1　线性趋势回归分析 2025.4.2　带有季节性效应的回归分析 2045.4.3　因果关系的回归分析预测 2085.4.4　存在因果变量和趋势及季节效应的回归预测 2115.5　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 2266.1　数据抽样 2276.2　数据预处理 2286.2.1　缺失数据问题 2286.2.2　识别异常值和错误数据 2296.2.3　代表性变量 2296.3　无指导学习 2306.3.1　聚类分析 2306.3.2　关联规则 2396.4　指导学习 2426.4.1　数据分割 2436.4.2　分类准确度 2466.4.3　预测准确度 2496.4.4　k最近邻算法 2506.4.5　分类回归树 2546.4.6　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 2857.1　电子表格模型构建 2867.1.1　影响图 2867.1.2　代数关系 2877.1.3　电子表格设计与模型 2887.2　what-if分析 2907.2.1　数据表 2917.2.2　单变量求解 2947.3　常用的Excel函数 2957.3.1　SUM和SUMPRODUCT 2957.3.2　IF和COUNTIF 2977.3.3　VLOOKUP 2997.4　电子表格模型审核 3017.4.1　追踪引用单元格和从属单元格 3017.4.2　显示公式 3037.4.3　公式求值 3037.4.4　错误检查 3047.4.5　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 3148.1　极大化问题 3158.1.1　一个实例 3158.1.2　问题的规范化表述 3168.2　求解Par公司的问题 3198.2.1　Par公司问题的图形求解 3198.2.2　运用Excel求解线性规划 3208.3　极小值问题 3248.4　线性规划的几类特殊情况 3278.4.1　多个最优解 3278.4.2　无可行解 3288.4.3　无界问题 3298.5　敏感性分析 3308.6　线性规划的应用 3328.6.1　决策变量的一般表示 3328.6.2　投资组合问题 3338.6.3　运输问题 3368.6.4　广告促销问题 3398.7　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 3569.1　整数线性规划的类型 3579.2　整数规划的一个实例 3579.3　运用Excel Solver求解整数优化问题 3599.4　0?—1变量的应用 3649.4.1　资金预算问题 3649.4.2　固定成本问题 3669.4.3　银行选址问题 3689.4.4　产品设计与市场份额优化问题 3719.5　0?—1变量与建模 3749.5.1　相互排斥的多种选择问题 3749.5.2　从n个项目中选出k个项目问题 3749.5.3　条件前提约束问题 3759.6　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 39110.1　一个生产管理实例 39210.1.1　无约束问题 39210.1.2　有约束问题 39310.1.3　利用Excel Solver求解非线性优化模型 39510.1.4　非线性规划的敏感性分析和影子价格 39610.2　局部最优和全局最优 39710.2.1　几个概念 39710.2.2　非线性函数最优解的类型 39810.2.3　Excel Solver如何获得全局最优解 39910.3　选址问题 40010.4　马科维茨投资组合模型 40110.5　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 42011.1　What-If分析 42111.2　运用Excel自带的函数进行模拟分析 42311.2.1　运用概率分布刻画随机变量 42311.2.2　在Excel中生成随机变量值 42511.2.3　在Excel中实现模拟试验 42811.2.4　计算分析模拟结果 43011.3　Analytic Solver模拟分析 43111.3.1　Land Shark公司的问题 43111.3.2　Zappos公司的问题 43911.4　模拟的优化分析 44911.5　模拟分析的几点思考 45311.5.1　核查与验证 45311.5.2　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 47712.1　问题的表述 47812.1.1　报偿表 47912.1.2　决策树 47912.2　不使用概率的决策分析 48012.2.1　乐观主义准则 48112.2.2　保守主义准则 48112.2.3　后悔主义准则 48212.3　使用概率的决策分析 48312.3.1　期望值准则 48312.3.2　风险分析 48512.3.3　敏感性分析 48612.4　运用样本信息的决策分析 48712.4.1　追加样本信息的决策分析 48712.4.2　样本信息的期望值 49112.4.3　完全信息期望值 49212.5　利用贝叶斯定理计算状态枝概率 49312.6　效用决策 49512.6.1　引言 49512.6.2　效用与决策分析 49612.6.3　效用函数 50012.6.4　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