数据、模型与决策（原书第14版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 戴维R.安德森（David R.Anderson） 著，侯文华，杨静蕾 译

图书标签:

• 数据分析
• 决策科学
• 模型构建
• 运筹学
• 管理科学
• 统计学
• 量化决策
• 商业分析
• 数据驱动
• 预测分析

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111593560

版次：1

商品编码：12342586

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： MBA教材精品译丛

开本：16开

出版时间：2018-04-01

用纸：胶版纸

页数：587

正文语种：中文

内容简介

　　《数据、模型与决策（原书第14版）》是美国流行的定量管理决策教科书，新第14版的中译本。该书的目的是帮助学生更好地理解与应用管理科学当中的数学与技术方面的概念。因此，作者从描述和解决问题这个角度来介绍管理科学方法与模型，其中包括对问题求解的技术。这种方法不仅可以使学生了解管理科学的应用程序，而且可以了解到管理科学是如何辅助决策的。该书还引用了很多被广泛认可的理论，使水平较高的学生可以很容易读懂一些高水平的材料。在第14版中，作者团队成员有了变化，新增加了3位作者；在内容上，作者对决策分析、实践中的管理科学、案例和问题等内容进行了大量修订和更新，使内容更加贴近管理实际，可读性更强。
　　本书适用于MBA和EMBA学员，管理类专业本科生、研究生。以及企业经营管理人员。

内页插图

目录

译者序
前言

第1章 导论
1．1 解决问题与制定决策
1．2 定量分析与决策
1．3 定量分析
1．4 成本、收益与利润模型
1．5 管理科学技术
本章小结
专业术语
习题
案例问题1-1 高尔夫联盟赛的赛事安排
附录1．1 用Excel做盈亏平衡点分析

第2章 线性规划引论
2．1 一个简单的最大化问题
2．2 图解法
2．3 极点和最优解
2．4 Par公司问题的计算机求解
2．5 一个简单的最小化问题
2．6 特例
2．7 线性规划的通用符号
本章小结
专业术语
习题
案例问题2-1 工作负载平衡
案例问题2-2 生产战略
案例问题2-3 哈特风险基金
附录2．1 用LINGO求解线性规划问题
附录2．2 用Excel求解线性规划问题

第3章 线性规划的灵敏度分析和最优解的解释
3．1 灵敏度分析简介
3．2 图解法灵敏度分析
3．3 灵敏度分析的计算机求解
3．4 传统灵敏度分析的不足
3．5 电子通信公司问题
本章小结
专业术语
习题
案例问题3-1 产品混合问题
案例问题3-2 投资战略
案例问题3-3 货车租赁战略
附录3．1 使用Excel进行灵敏度分析
附录3．2 LINGO的灵敏度分析报告

第4章 线性规划在营销、财务和运作管理领域的应用
4．1 市场营销中的应用
4．2 财务中的应用
4．3 运作管理中的应用
本章小结
……
第5章 线性规划高级应用
第6章 分配与网络模型
第7章 整数线性规划
第8章 非线性最优化模型
第9章 项目安排：计划评审技术/关键路径法
第10章 库存模型
第11章 等候线模型
第12章 模拟
第13章 决策分析
第14章 多准则决策
第15章 时间序列分析与预测
附录A正态分布表
附录Be-氲闹?
参考文献

前言/序言

　　我们很高兴看到本书的第14版出版，25年来？本书一直处于该领域的领先地位。第14版与其他几版一样，主要目的是使本科生和研究生能更好地理解管理科学在决策制定过程中的作用。本书包括了很多成功应用管理科学的案例。前几版的读者向我们反映，这些应用案例为他们将管理科学应用于自己的公司提供了很多启发和借鉴。
　　与每一版的写作风格一样，第14版继续采用问题情境写作方式。在开始介绍每一种管理科学模型之前，本书采用问题的方式描述该模型适用的相关背景和假设前提。随后，重点讲解该模型的建模过程，并阐述如何根据求解结果提炼管理建议。我们发现这种方法可以帮助学生了解管理科学的应用过程和管理科学在辅助决策中的作用。
　　从第1版开始，我们就面对这样一个挑战：如何帮助工商管理和经济类专业的学生更好地理解与应用管理科学中的数学与技术方面的概念。从我们的同事以及数干名学生反映的情况来看，我们探索的道路是成功的，而很多忠实读者的评论和建议也是本书如此成功的一个主要原因。
　　本书采用被广泛认可的学术术语，为感兴趣的读者进一步阅读更专业化的资料提供了基础。本书还给出了相关参考资料，方便读者更深入地学习。
　　第14版的变化
　　对我们来说，不断更新书中的内容，是一件重要的事情。我们根据老师和学生的反应，对13版进行了较大的修改。在这里，我们仅列出变动较大的部分。新成员加入了本书作者团队第一个重要的变化是，本书的前作者基普·马丁离开了本书的写作团队，我们非常感谢基普对本书做出的贡献。同时，我们很高兴地宣布三位优秀作者的加入，他们为本书带来了诸多新鲜的观点和想法，我们相信三位新生力量会为本书做出更大的贡献。他们是阿拉巴马大学的詹姆斯J.科克伦、辛辛那提大学的迈克尔J．弗拉伊、艾奥瓦大学的杰弗里W.奥尔曼。
　　第6章的更新
　　为了反映定量分析技术在供应链管理中的应用发展情况，本章新设“供应链模型”一节，在原有的运输和转运模型的基础上，突出了供应链管理在企业管理中的重要性；本章中的所有j模型仍为线性规划模型，我们并没有增加相关复杂算法。
　　第9章的更新
　　对于不确定性因素对项目完工时间的影响，做了较大的修改。新章节的内容重点讨论了关键线路在给定的时间范围内能够完工的概率，并将问题一般化，讨论了项目网络图中其他线路完工时间对项目总完成时间的影响。附录9.1中给出了正态分布的累计概率的计算方法。正态分布常被用来刻画一系列不确定性活动完成时间的分布情况。
　　第13章的更新
　　本章在以前的决策分析基础上，增加了效用理论。
　　第15章的更新
　　本章完善了趋势预测和季节性预测，我们重点分析了回归模型在具有线性趋势和季节性特征的时间序列数据中的应用。我们在附录15.1中增加了如何使用Excel LINEST预测线性趋势和季节性特征的内容。
　　“实践中的管理科学”的更新
　　实践中的管理科学主要描述了相应的管理科学技术在实践中的应用。此部分内容一些来自于实践者的亲身经历，一些来自于Interface和OR/MS Today两本杂志。第14版中我们增加了20个这样的新专栏。
　　“案例问题”和“习题”的更新
　　本书的重要写作目的之一是保证案例问题和习题的高质量。我们在第14版里增加了35个新习题和3个新案例问题。

《数据、模型与决策》（原书第14版） 内容简介 《数据、模型与决策》（原书第14版）是一本系统性、实践性并深度融合了数据分析、建模方法和决策科学的经典著作。本书不仅涵盖了数据分析的理论基础，更侧重于如何将这些理论应用于实际商业和管理场景，以支持明智、有效的决策制定。全书以严谨的学术视角，结合大量真实世界的案例，引导读者从理解数据、构建模型到最终实现决策优化，构建起一个完整的知识体系。 核心内容与结构 本书的核心价值在于其对“数据驱动决策”这一理念的深刻阐释和系统梳理。它并非孤立地讲解统计学、运筹学或机器学习，而是将它们有机地整合在一起，展示了如何在实际问题中进行建模和应用。全书可以大致分为以下几个部分： 第一部分：数据探索与理解 (Data Exploration and Understanding) 这一部分是整个决策过程的基石。书中详细介绍了如何处理、清洗和探索数据，这是进行任何有效分析的第一步。 数据概览与描述性统计： 介绍了各种描述性统计量（均值、中位数、标准差、方差等），以及如何使用图表（直方图、散点图、箱线图等）来可视化数据分布和识别潜在模式。读者将学会如何用直观的方式理解数据的基本特征。 数据质量与预处理： 强调了数据质量的重要性，并提供了处理缺失值、异常值、数据转换（如标准化、归一化）、特征工程等常用方法。这是确保模型可靠性的关键步骤。 探索性数据分析 (EDA)： 引导读者通过一系列技术深入挖掘数据中的关联性和潜在关系，例如相关性分析、分组分析、维度约简等。EDA的目的是在正式建模之前，对数据有一个更深刻的认识，并形成初步的假设。 第二部分：建模基础与应用 (Modeling Fundamentals and Applications) 本部分是本书的核心，着重介绍了各种用于分析数据和预测未来的模型，并探讨了它们在不同业务场景下的应用。 回归模型： 线性回归： 深入讲解了一元和多元线性回归模型，包括模型假设、参数估计（最小二乘法）、模型评估（R方、调整R方、p值）以及多重共线性等问题。本书会展示如何利用线性回归来理解变量之间的关系，并进行预测。 非线性回归： 介绍了如何处理非线性关系，例如多项式回归，以及何时需要考虑更复杂的非线性模型。 逻辑回归： 专门讲解了用于二分类问题的逻辑回归模型，包括其概率解释、损失函数（交叉熵）和应用场景，如客户流失预测、信用评分等。 分类模型： 决策树： 详细介绍了决策树的构建原理（如ID3、C4.5、CART算法），包括节点分裂的准则（信息增益、基尼不纯度），以及剪枝技术以防止过拟合。决策树易于理解和解释，是重要的基石模型。 集成学习： 重点介绍了如何将多个弱学习器组合起来，形成更强大的预测模型，如随机森林（Random Forest）和梯度提升树（Gradient Boosting Machines, GBM）。这些方法在提高预测精度方面表现出色。 支持向量机 (SVM)： 介绍了SVM的基本原理，包括最大间隔分类器、核技巧（线性核、多项式核、径向基函数核）等，以及其在高维空间中的优势。 聚类分析： K-Means聚类： 讲解了K-Means算法的原理、步骤以及如何选择合适的K值。 层次聚类： 介绍了基于距离的聚类方法，包括凝聚型和分裂型层次聚类。 应用： 阐述了聚类在客户细分、市场分割、异常检测等领域的应用。 时间序列分析： 平稳性、自相关性与偏自相关性： 介绍时间序列数据的基本概念和分析工具。 ARIMA模型： 详细讲解了自回归（AR）、移动平均（MA）和季节性ARIMA（SARIMA）模型，以及如何识别模型阶数（ACF和PACF图）。 指数平滑法： 介绍了简单指数平滑、霍尔特指数平滑等方法，以及它们在预测趋势和季节性数据中的应用。 应用： 涵盖了销售预测、股票价格预测、资源规划等场景。 第三部分：决策优化与应用 (Decision Optimization and Applications) 在理解和预测的基础上，本书将重点放在如何利用模型结果进行优化决策。 优化方法： 线性规划 (LP)： 详细讲解了线性规划的基本形式、图解法、单纯形法，以及如何使用软件工具求解。LP在资源分配、生产计划、物流配送等问题中应用广泛。 整数规划 (IP)： 介绍了如何处理变量必须为整数的情况，例如0-1整数规划，并讨论了其在固定资产投资、排班等问题中的应用。 非线性规划 (NLP)： 简要介绍和应用场景。 模拟与决策分析： 蒙特卡洛模拟： 讲解了如何利用随机抽样来评估不确定性决策的结果，例如新产品上市的收益预测、风险评估等。 决策树分析： 介绍了如何构建和分析决策树，以帮助在多个不确定选项中做出最优选择。 业务场景应用： 市场营销分析： 如何利用回归和分类模型进行客户价值分析、购买意愿预测、促销效果评估，以及如何通过优化方法制定营销组合策略。 运营管理： 如何应用线性规划和模拟来优化生产计划、库存管理、供应链设计、服务水平管理。 金融与风险管理： 如何构建信用评分模型、欺诈检测模型、投资组合优化模型，以及如何利用时间序列分析进行市场预测。 战略决策： 如何整合各种分析工具，为产品开发、市场进入、兼并收购等战略性问题提供数据支持。 本书的特点与价值 理论与实践并重： 本书最大的亮点在于其对理论的深入讲解和对实际应用的无缝衔接。每一项技术都配有详细的解释和可操作的步骤，并辅以丰富的案例研究。 循序渐进的结构： 全书结构清晰，从基础的数据处理和理解，到复杂的建模技术，再到最终的决策优化，逻辑递进，非常适合读者系统学习。 广泛的适用性： 书中介绍的方法和工具广泛适用于商业、经济、管理、工程等各个领域，帮助读者提升解决实际问题的能力。 强调批判性思维： 本书不仅教授“如何做”，更引导读者思考“为什么这样做”，鼓励读者对模型的假设、局限性和结果进行批判性评估，从而做出更稳健的决策。 注重工具的应用： 虽然本书侧重于概念和方法，但它也 implicitly 鼓励读者使用现代分析工具（如Excel的插件、R、Python等）来实现这些分析，从而提升实践效率。 总而言之， 《数据、模型与决策》（原书第14版）是一本不可多得的经典教材，它为读者提供了一个全面、深入且实用的框架，用以理解和驾驭数据，构建有洞察力的模型，并最终做出更明智、更具竞争力的决策。无论是希望系统学习数据分析和决策科学的学生，还是在工作中需要提升数据驱动决策能力的专业人士，本书都将是极具价值的学习资源。它不仅教授知识，更培养一种分析和解决问题的思维方式，这种能力在当今数据爆炸的时代显得尤为重要。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的厚度一开始让我有些望而却步，担心会是一本“啃不动”的硬骨头。但事实证明，我的担心完全是多余的。作者以一种非常巧妙的方式，将庞大的知识体系分解成一个个易于理解的篇章。每一章都像是为我量身定制的“小教程”，从浅入深，循序渐进。我尤其赞赏书中在讲解每个概念时，都会配以大量的图表和流程图，这对于视觉学习者来说简直是福音，能够帮助我快速抓住核心要点。而且，作者在讲解过程中，并没有回避一些技术细节，但又能用恰当的比喻和类比，让这些技术细节变得不那么令人畏惧。我感觉自己不只是在阅读一本教材，更像是在经历一次从“门外汉”到“初学者”的蜕变。通过这本书，我不仅学习到了如何构建和应用各种模型，更重要的是，我学会了如何将这些模型与现实世界的业务场景相结合，从而真正地解决问题。这本书带来的不仅仅是知识的增长，更是自信的提升。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一个优秀的决策，离不开扎实的数据支持和严谨的逻辑推理。而这本书，恰恰完美地契合了我的这一认知。作者以一种非常务实和前瞻的视角，将数据分析、模型构建和决策支持这三个核心环节融为一体。我尤其欣赏书中对于“不确定性”的讨论，以及如何在这种不确定性中做出最优决策的策略。这正是我们在现实世界中常常面临的挑战。书中的案例分析非常丰富，涵盖了各种行业和场景，让我能够直观地感受到理论知识的实际应用价值。我感觉自己在阅读的过程中，不仅仅是在学习知识，更是在积累经验。作者在讲解复杂模型时，常常会穿插一些“锦囊妙计”式的提示，帮助我们规避常见的错误，提高分析的效率。这本书让我深刻理解到，数据本身并不能直接带来决策，而是需要通过精妙的模型将其转化为可操作的洞察。它为我提供了一个完整的工具箱，让我在面对复杂决策时，能够更加从容和自信。

评分☆☆☆☆☆

这本书对我来说，简直就是一场思维的盛宴，也算是某种意义上的“及时雨”。我一直对如何从海量的数据中提炼出有价值的信息，并将其转化为指导实际行动的决策感到困惑，尤其是在这个信息爆炸的时代，常常会感觉淹没在数据洪流中，不知所措。这本书的出现，为我打开了一扇新的大门。它并非那种枯燥乏味的理论堆砌，而是以一种非常贴近实际应用的方式，层层递进地讲解了数据分析的精髓。从最基础的数据处理和可视化，到复杂的建模技术，再到最终的决策支持，每一个环节都清晰明了。我尤其喜欢书中举例的那些实际案例，它们真实地反映了商业世界中遇到的各种挑战，并且作者提供了切实可行的解决方案。读这本书的过程，更像是在跟一位经验丰富的导师对话，他循循善诱，让我不仅理解了“是什么”，更明白了“为什么”和“怎么做”。这本书帮助我建立了一个系统性的思维框架，让我能够更自信地面对数据，更有效地做出决策。我不再害怕那些数字，而是开始将它们视为宝贵的资源，能够从中发现机会，规避风险。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个希望在职业生涯中寻求突破的人来说，这本书简直就是一本“宝典”。我一直深知数据的重要性，但总感觉自己对数据的理解停留在表面，无法深入挖掘其潜在价值。这本书的出现，像是一盏明灯，指引我走向更深层次的数据分析和决策领域。作者在讲解模型时，非常注重逻辑的严谨性和实操的可行性，这让我能够清晰地理解每个模型背后的原理，以及它在不同场景下的适用性。我特别喜欢书中对于“因果推断”和“机器学习”等前沿概念的讲解，它没有流于表面，而是深入浅出地剖析了其中的关键技术和应用思路。读这本书的过程，更像是一场思维的“洗礼”，让我重新审视了自己看待问题的方式。我开始学会用更系统、更量化的视角去分析问题，并能更有效地利用数据来支持我的决策。这本书不仅提升了我的专业技能，更重要的是，它拓展了我的视野，让我看到了数据在驱动商业变革中的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，一开始我抱着一种半信半疑的态度去接触这本书，毕竟“数据”、“模型”、“决策”这些词汇听起来就有些门槛。然而，当翻开第一页，我就被作者的写作风格深深吸引了。他没有使用过于生涩的术语，而是用一种非常生动、甚至可以说是富有故事性的方式来阐述复杂的概念。像是把那些抽象的统计学原理，一下子变得鲜活起来，不再是冰冷的公式，而是解决实际问题的工具。我特别欣赏书中对于不同模型之间联系的梳理，让我能够清晰地看到它们是如何相互补充，共同构建起一个完整的分析体系的。而且，书中对于模型选择和评估的讲解，也非常细致，教会我如何根据具体问题来挑选最合适的工具，而不是盲目套用。更重要的是，它教会了我如何批判性地看待数据和模型的结果，理解其局限性，并在此基础上做出更审慎的决策。这本书不只是教授技巧，更是在培养一种“数据驱动”的思维方式，这对于我这样一个在工作中需要频繁与数据打交道的人来说，简直是如获至宝。