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美 弗雷德里克 S 希利尔，马克 S 著，李勇建 译

图书标签:

• 数据分析
• 模型构建
• 决策分析
• 电子表格
• 建模方法
• 案例研究
• 管理科学
• 运筹学
• 高等教育
• 教材

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111496120

商品编码：13437806131

出版时间：2015-04-01

页数：580

书[0名0]：	(正版特价)数据、模型与决策：基于电子表格的建模和案例研究方[0法0]（原书[0第0]5版）|227881
图书定价：	89元
图书作者：	(美)弗雷德里克 S.希利尔;马克 S.希利尔
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2015/4/1 0:00:00
ISBN号：	9787111496120
开本：	16开
页数：	580
版次：	5-1

作者简介

李勇建，南开[0大0][0学0][0商0][0学0]院教授、博士生导师、管理科[0学0]与工程系主任。长期从事本科、硕士研究生、MBA[0学0]员的运筹[0学0]（数据模型与决策）课程的教[0学0]工作。研究[0领0]域包括现代物流与供应链管理、突发事件应急管理、电子[0商0]务与企业信息化等。在[0国0]内外[0学0]术期刊发表论文70余篇，其中SCI收录30余篇。主持或参与[0国0]家自然科[0学0]基金、[0国0]家高技术研究发展计划（863计划）、教育部人文社[0会0]科[0学0]重点研究基地重[0大0]项目等各类项目20多项。 中[0国0]青年科技奖获得者，霍英东基础研究基金奖获得者，入选教育部新世纪[0优0]秀人才支持计划。目前兼任中[0国0]管理科[0学0]与工程[0学0][0会0]常务理事、系统工程[0学0][0会0]理事、[0国0]际生产与运作管理[0学0][0会0]（POMS）中[0国0]分[0会0]理事等社[0会0]职务。 弗雷德里克 S.希利尔（Frederick S.Hillier）是斯坦福[0大0][0学0]已退休的运筹[0学0]教授。希利尔博士尤其以他的经典获奖教科书《运筹[0学0]导论》（Introduction to Operations Research）而著称，此书是希利尔博士与杰拉尔德·利伯曼（Gerald J.Lieberman）教授合著的，已经被翻译成十多种语言，目前的新版是[0第0]8版。该书[0第0]6版荣获1995年Lanchester奖（该奖的颁发对象为这一[0领0]域英语出版物中佳的出版物）的荣誉奖，希利尔博士还因该书的[0第0]8版赢得了2004年INFORMS[0评0]选的Ex [p1o1s] itory Writing奖。希利尔博士的其他著作包括《风险投资[0评0]估》（The Evaluation of Risky Interrelated Investments）、《排队表和图》（Queue Tables and Graphs）、《运筹[0学0]随机模型导论》（Introduction to Stochastic Models）和《数[0学0]规划导论》（Introduction to Mathematical Programming）。希利尔在斯坦福[0大0][0学0]获得了工业工程[0学0]士[0学0]位和运筹[0学0]与管理科[0学0]博士[0学0]位。在高中和[0大0][0学0]阶段他曾获得写作、数[0学0]、辩论和音乐方面的多项奖励，在[0大0][0学0]阶段的工业工程班级中，并在研究生[0学0]习阶段获得了三项[0国0]家奖[0学0]金（[0国0]家科[0学0]基金（National Science Foundation）、陶·贝塔·派奖[0学0]金（Tau Beta Pi）和丹福斯奖[0学0]金（Danforth））。希利尔博士的研究涉及许多[0领0]域，包括整数规划、排队论及其应用、统计质量控制和生产与运作管理。他在资金预算（capital budgeting）的研究中还获得过重要奖项。希利尔博士曾两次被选为专业社团的全[0国0]性官员，并担任许多重要的专业与[0学0]术期刊的编委工作。他是Springer Science + Business Media的运筹[0学0]与管理科[0学0][0国0]际系列图书创始编辑，还是康奈尔[0大0][0学0]、卡内基-梅隆[0大0][0学0]工业管理研究院、丹麦技术[0大0][0学0]、新西兰坎特布里[0大0][0学0]和英[0国0]剑桥[0大0][0学0]嘉杰（Judge）管理研究院（作为Arthur Anderson访问[0学0]者）的访问[0学0]者。 马克 S.希利尔（Mark S.Hillier）是弗雷德里克 S.希利尔的儿子，目前是华盛顿[0大0][0学0][0商0][0学0]院管理科[0学0]的副教授。希利尔博士在斯沃茨默（Swarthmore）[0学0]院获得了工程[0学0]士[0学0]位（专长是计算机科[0学0]），从斯坦福[0大0][0学0]获得了运筹[0学0]硕士和工业工程与工业管理博士[0学0]位。本科[0学0]习阶段，因为在工程班级中而获得了麦克凯博（McCabe）奖[0学0]金，基于在数[0学0]上的工作而获得了菲·贝塔·坎博（Phi Beta Kappa）奖[0学0]金，创下了[0学0]校男子游泳队的纪录，还获得了两项[0国0]家奖[0学0]金（[0国0]家自然基金和陶·贝塔·派奖[0学0]金），那时他还为其父亲希利尔博士与杰拉尔德·利伯曼教授合著的教科书《运筹[0学0]导论》开发了一套综合性的指导软件（OR Courseware）。研究生[0学0]习阶段，他在斯坦福开设了一个运营管理方面的博士生讨论班，并且凭借他的博士论文而获得了[0国0]家奖。在华盛顿[0大0][0学0]，他讲授管理科[0学0]和电子表格建模方面的课程。他讲授的MBA管理科[0学0]核心课程以及选修课“电子表格建模”获得了多项教[0学0]奖，给本科生讲授的运营管理课程获得了全校的教[0学0]奖。他还获得了以Evert McCabe命[0名0]的教师奖。他的研究兴趣包括零部件通用性（component commonality）、库存、制造和生产系统设计等。近，希利尔博士关于零部件通用性的研究论文获得了IIE Transactions 2000~2001年度的佳论文奖。

内容简介

本书是一部以案例为导向的管理科[0学0]入门教材，与其他管理科[0学0]教材不同之处在于：本书不要求[0学0]生拥有深厚的数[0学0]功底，而是运用功能强[0大0]的Excel软件来完成模型的建立、求解[0优0]化方案，因此非常适合MBA、管理[0学0]院的本科生及研究生、在职管理人员的[0学0]习和参考。本书详细介绍了各种模型及其在Excel软件中的实现方[0法0]，以及各种专业的分析工具，引入了[0大0]量实际案例，使[0学0]生可以轻松地掌握本门课程的[0知0]识，为解决工作中的实际问题打下良好的基础。 本书[0第0]5版侧重于[0商0]业情境，包括主要的非数[0学0]问题、利用电子表格，并在模型结构之上加入了模型制定和[0评0]估。本书有三个关键要素：建模、案例研究和电子表格。除了例子，几乎每章包括一两个仿照实际编写的管理应用，以此传递运用管理科[0学0]的全过程，使[0学0]生可以轻松地掌握本门课程的[0知0]识，为解决工作中的实际问题打下良好的基础。 本书适合MBA、管理[0学0]院的本科生及研究生、在职管理人员的[0学0]习参考。

目录

译者序 关于作者 关于案例作者 序言 致谢 教[0学0]建议 [0第0]1章 管理科[0学0]简介 1.1 管理科[0学0]的本质 1.2 管理科[0学0]应用案例：盈亏平衡分析 1.3 管理科[0学0]的影响 1.4 本书的一些特色 本章小结/专业术语/本章管理科[0学0]课件中的[0学0]习辅助材料/已解决的问题/习题 案例1-1 课后阅读 [0第0]2章 线性规划：基本概念 2.1 案例研究：韦恩德玻璃制[0品0]公司产[0品0]组合问题 2.2 在电子表格上建立韦恩德公司问题的模型 2.3 电子表格上的数[0学0]模型 2.4 求解两变量问题的图解[0法0] 2.5 应用Excel求解线性规划问题 2.6 风险规划求解平台教[0学0]版本（RSPE） 2.7 一个小化的例子：利博公司广告组合问题 2.8 从更宽泛的视角看线性规划 本章小结/专业术语/本章管理科[0学0]课件中的[0学0]习辅助材料/已解决的问题/习题 案例2-1 汽车装配 案例2-2 降低自助餐成本 案例2-3 呼叫中心人员配备 [0第0]3章 线性规划建模与应用 3.1 案例研究：[0超0]级食[0品0]公司的广告组合问题 3.2 资源分配问题 3.3 成本收益平衡问题 3.4 混合问题 3.5 运输问题 3.6 指派问题 3.7 从更宽泛的视角来看待建模 本章小结/专业术语/本章管理科[0学0]课件中的[0学0]习辅助材料/已解决的问题/习题 案例3-1 将木材运输到市场 案例3-2 能力考虑 案例3-3 秋季流行服饰与衣料的准备 案例3-4 新的边界 案例3-5 将[0学0]生分配到各个[0学0]校 案例3-6 回收固体废物 案例3-7 项目选择 [0第0]4章 电子表格建模的艺术 4.1 案例研究：[0大0]沼泽地金色年代公司的现金流问题 4.2 利用电子表格建模过程概述 4.3 建立好的电子表格模型的几个原则 4.4 调试电子表格模型 本章小结/专业术语/本章管理科[0学0]课件中的[0学0]习辅助材料/已解决的问题/习题 案例4-1 养老金的谨慎供应 [0第0]5章 线性规划的what-if分析 [0第0]6章 运输问题与指派问题 [0第0]7章 网络[0优0]化问题 [0第0]8章 运用0-1整数规划处理是非决策问题 [0第0]9章 非线性规划 [0第0]10章 决策分析 [0第0]11章 预测 [0第0]12章 排队模型 [0第0]13章 用PERT/CPM进行项目管理 [0第0]14章 计算机仿真：基本概念 [0第0]15章 使用集成系统仿真与[0优0]化平台Risk Solver Platform进行计算机仿真 附录A 利用Excel建模的技巧 附录B 部分习题答案 随书所附光盘中的辅助材料 [0第0]2章 辅助材料：图解[0法0]求解线性规划的补充内容 [0第0]5章 辅助材料：降低成本 [0第0]7章 辅助材料：小树问题 [0第0]8章 辅助材料（1）：构建0-1整数规划模型的先进方[0法0] [0第0]8章 辅助材料（2）：求解0-1整数规划问题的视角 [0第0]10章 辅助材料（1）：决策准则 [0第0]10章 辅助材料（2）：用TreePlan软件处理决策树问题 [0第0]12章 辅助材料：其他排队模型 [0第0]14章 辅助材料：产生随机观测值的逆变换方[0法0] 随书所附光盘中的章 节 [0第0]14章 线性规划求解的概念 [0第0]17章 目标规划 [0第0]18章 确定需求下的库存管理 [0第0]19章 不确定需求下的库存管理 [0第0]20章 运用Cryst[0all0] B[0all0]进行计算机仿真

《海量数据洞察：从业务难题到决策驱动的实战指南》 在信息爆炸的时代，数据已成为企业最宝贵的资产，而如何从中挖掘出有价值的洞察，并将其转化为切实可行的商业决策，是所有组织面临的核心挑战。本书旨在为广大商业分析师、数据科学家、管理决策者以及对数据驱动决策感兴趣的读者提供一套系统、实用的方法论和工具集，帮助您跨越数据鸿沟，实现业务增长。 我们深知，理论知识的学习固然重要，但真正能够解决实际问题的，是那些经过实践检验、能够与业务场景紧密结合的分析方法。因此，本书聚焦于“从业务难题到决策驱动”的核心流程，摒弃了空泛的学术理论，将重心放在了如何将数据转化为 actionable insights（可行动的洞察）上。我们将带您领略如何清晰地定义业务问题，如何有效地收集、清洗和组织数据，如何运用恰当的分析工具和模型来揭示隐藏在数据背后的规律，最终如何将这些分析结果转化为具有说服力的商业建议，并推动决策的落地执行。 本书内容详解： 第一部分：数据驱动决策的基石——洞察与建模的思维框架 理解业务场景，精准定义问题： 任何数据分析的起点都应是清晰的业务目标。本部分将引导您学习如何与业务部门有效沟通，深入理解业务痛点和潜在机遇，并将模糊的业务需求转化为可量化、可分析的数据问题。您将掌握诸如“SMART原则”在问题定义中的应用，以及如何识别数据分析的边界和约束。 数据的生命周期与质量管理： 数据是分析的血液。我们将详细阐述数据从产生、收集、存储、处理到最终应用的完整生命周期，并重点强调数据质量的重要性。您将学习到常见的脏数据类型（如缺失值、异常值、不一致数据）及其危害，并掌握多种数据清洗、预处理和验证的技术，为后续的分析打下坚实基础。 构建概念模型，连接数据与业务： 在正式建模之前，建立一个清晰的概念模型至关重要。本部分将教会您如何根据业务逻辑，构建数据间的关系图谱，识别关键业务指标（KPIs）和驱动因素。这有助于您在海量数据中找到关键线索，避免迷失方向。 选择恰当的分析工具与方法： 市场上存在种类繁多的数据分析工具和统计方法。我们将为您梳理主流工具的优缺点，并根据不同业务场景和问题类型，推荐最适合的分析方法，如描述性统计、探索性数据分析（EDA）、预测性建模、规范性分析等，让您做到“工欲善其事，必先利其器”。 第二部分：数据分析的实战技法——从探索到预测 探索性数据分析（EDA）：可视化揭示数据故事： 统计学方法与可视化技术的结合，是发现数据内在规律的强大武器。本部分将深入讲解各种统计量（均值、中位数、方差、相关系数等）的计算与解读，并教授您如何利用各种图表（散点图、柱状图、折线图、箱线图、热力图等）直观地展示数据分布、变量关系和趋势变化，从而快速形成初步的洞察。 统计建模基础：理解变量间的因果与关联： 统计模型是量化变量间关系、进行预测和解释的有力工具。我们将从基础的线性回归、逻辑回归开始，逐步引入多元回归、方差分析（ANOVA）等经典统计模型。您将学习如何构建模型、评估模型拟合度，并理解模型系数的业务含义，从而解释变量对结果的影响程度。 预测建模：驱动未来决策的智慧： 预测是数据分析的终极目标之一。本部分将详细介绍多种常用的预测模型，包括但不限于： 时间序列分析： 识别时间序列数据的趋势、季节性和周期性，预测未来趋势，如销售预测、用户活跃度预测。 分类模型： 预测离散的类别结果，如客户流失预测、欺诈检测、信用评分。我们将涵盖决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯等算法。 回归模型（进阶）： 预测连续的数值结果，如房价预测、广告点击率预测。我们将探讨更复杂的回归技术，如岭回归、Lasso回归，以及如何处理非线性关系。 聚类分析： 发现数据中的自然分组，实现客户细分、市场细分等。我们将介绍K-means、层次聚类等方法。 假设检验与A/B测试：科学验证业务假设： 在做出重要决策前，科学地验证假设至关重要。本部分将为您讲解假设检验的基本原理、p值和置信区间的含义，以及如何设计和执行A/B测试，以客观评估不同策略的效果，例如网站改版、营销活动优化等。 第三部分：案例驱动的决策实践——将洞察转化为行动 从零售业到金融业，深度案例解析： 本部分将通过一系列贴近实际的商业案例，系统地展示如何运用本书所学的分析方法解决真实的业务问题。我们将涵盖： 零售业： 销售预测与库存优化、客户细分与精准营销、商品组合优化。 金融业： 信用风险评估、欺诈检测、客户生命周期价值（CLV）分析。 互联网行业： 用户行为分析、推荐系统构建、广告效果评估。 其他行业： 制造业的生产效率分析、服务业的客户满意度提升等。 构建具有说服力的分析报告与演示： 即使拥有再出色的分析结果，如果无法清晰有效地传达给决策者，也难以发挥其价值。本部分将指导您如何组织分析报告的结构，如何使用图表和数据点来支持您的论点，以及如何在演示中自信而准确地表达您的发现和建议。 数据驱动的决策流程与文化建设： 数据分析的最终目的是驱动决策，并最终影响业务流程。本书将探讨如何将数据分析融入日常决策流程，如何推动组织建立数据驱动的文化，以及如何处理数据分析中可能遇到的组织、技术和伦理挑战。 未来的趋势与展望： 随着人工智能、机器学习等技术的飞速发展，数据分析的边界正在不断拓展。我们将简要介绍一些前沿的技术和发展方向，如深度学习在数据分析中的应用、大数据平台、实时分析等，帮助您保持对行业发展的敏感性。 本书的独特价值： 实战导向，案例丰富： 不同于侧重理论的学术书籍，本书以大量详实的商业案例作为驱动，让您在解决实际问题的过程中学习和掌握方法。 方法体系完整，循序渐进： 从基础概念到高级应用，本书构建了一套完整的知识体系，并按照逻辑顺序进行讲解，确保不同基础的读者都能轻松上手。 强调“决策”导向： 本书的核心目标是将数据分析转化为可执行的商业决策，而非停留在理论层面。 语言通俗易懂，避免专业术语堆砌： 即使您不是统计学或计算机科学的专业人士，也能轻松理解书中的概念和方法。 无论您是希望提升数据分析能力，从而在职场上更具竞争力，还是希望为您的企业注入数据驱动的活力，本书都将是您不可或缺的实践伙伴。让我们一起，用数据开启更明智的决策之路！

评分☆☆☆☆☆

这本关于数据建模的书，确实让我眼前一亮。我一直觉得，很多时候我们拥有大量的数据，但却不知道如何有效地利用它们。这本书提供了一个非常系统化的框架，从理解问题、收集数据、构建模型，到最终进行决策，环环相扣。我尤其欣赏作者在讲解“模型验证”和“模型评估”时的严谨性。很多时候，我们容易因为模型能够“跑通”就觉得一切都妥了，但实际上，模型的有效性需要经过严格的检验。书中提到的各种评估指标和验证方法，对于帮助我判断模型的可靠性非常有帮助。而且，作者反复强调了“与利益相关者沟通”的重要性，这让我意识到，模型不仅仅是技术人员的事情，更是需要与业务部门紧密合作，才能真正发挥作用。通过案例研究，我看到作者如何将复杂的分析过程转化为易于理解的图表和解释，这对于我在向非技术背景的同事汇报工作时，非常有借鉴意义。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对商业智能充满好奇的学生，一直在寻找能够帮助我理解数据和决策之间关系的教材。这本书，虽然我还没能完全消化，但它给我打开了一扇新的大门。作者以一种非常接地气的方式，将抽象的建模概念具象化。我特别喜欢书中对“决策树”和“模拟”的讲解，这些方法在处理不确定性问题时显得尤为强大。在我的学习过程中，常常会遇到各种需要权衡和选择的场景，而这本书提供了一种量化的方法来支持这些决策。我最受触动的是，作者在书中反复提到，模型不是终点，而是工具，最终的目的是为了做出更好的决策。这种以终为始的思维方式，让我受益匪浅。我期待着能够通过学习本书中的案例，掌握如何将这些理论知识转化为实际操作，从而在未来的学习和工作中，能够更加自信地运用数据来解决问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一位经验丰富的朋友，循循善诱地引导我一步步走向数据驱动的决策之路。我目前还在缓慢地消化书中内容，但每一次阅读都给我带来新的感悟。作者在讲解“成本效益分析”和“风险管理”等内容时，非常注重实际应用的细节，这对于我这种需要将理论转化为实践的人来说，是极其宝贵的。我特别欣赏书中强调的“迭代式建模”的理念，即模型并非一成不变，而是需要随着数据的变化和业务需求的发展而不断调整和优化。这让我不再害怕面对不完美的模型，而是鼓励我去积极地改进它。另外，书中对“数据可视化”的强调，也让我意识到，即使是最复杂的模型，如果不能以清晰易懂的方式呈现，也很难被理解和接受。这本书的价值，不仅仅在于它传授的知识，更在于它塑造的一种解决问题的思维方式，一种用数据说话、用模型支撑决策的科学态度。

评分☆☆☆☆☆

我最近正在尝试将数据分析技能应用到我的工作中，但常常感到力不从心，尤其是在将原始数据转化为有意义的见解方面。朋友推荐了我这本书，虽然我还没有完全读完，但它已经给了我很多启发。作者在解释模型构建的逻辑时，非常清晰易懂，即使是对于我这样背景不是特别强的读者来说，也能够理解。特别是关于“假设”在模型中的作用，以及如何根据实际情况来调整模型的假设，这一点我觉得非常重要。很多时候，我们都会陷入到追求模型的完美，而忽略了模型是为了解决实际问题服务的。这本书强调了模型的实用性和灵活性，让我意识到，一个“足够好”的模型，能够指导决策，远比一个理论上完美但无法实现的模型更有价值。我尤其喜欢书中对“情景分析”和“敏感性分析”的讲解，这让我明白，在做决策之前，我们需要考虑各种可能的情况，并评估不同因素对结果的影响。这不仅仅是技术上的操作，更是一种思维方式的训练，让我能够更加全面和审慎地思考问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我刚拿到手，还没有来得及深入阅读，但仅仅是翻看目录和前言，就对它充满了期待。我一直对如何将现实世界中的复杂问题转化为清晰的、可操作的模型感兴趣，尤其是在商业分析和决策领域。市面上有很多关于数据分析的书籍，但很多要么过于理论化，要么过于偏重某个特定软件的操作。而这本书的标题——“数据、模型与决策”，以及“基于电子表格的建模和案例研究方法”，正是我一直在寻找的那种结合了理论深度和实践应用的书。电子表格，虽然听起来基础，但恰恰是我们在日常工作中接触最多、最容易上手的工具，能够用它来构建复杂的模型，并最终指导决策，这本身就非常有价值。我特别期待书中案例研究的部分，希望能够看到作者如何一步步地从一个模糊的商业问题出发，构建模型，进行分析，并最终得出有说服力的结论。这对于我这种需要不断学习和提升实际问题解决能力的人来说，无疑是一笔宝贵的财富。我初步浏览了一下章节标题，看到了诸如“需求预测”、“库存管理”、“定价策略”、“投资组合优化”等内容，这些都是我工作中经常遇到的挑战，相信这本书会为我提供全新的视角和实用的技巧。