(正版特價)數據、模型與決策：基於電子錶格的建模和案例研究方法（原書第5…|227881 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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美 弗雷德裏剋 S 希利爾，馬剋 S 著，李勇建 譯

圖書標籤:

• 數據分析
• 模型構建
• 決策分析
• 電子錶格
• 建模方法
• 案例研究
• 管理科學
• 運籌學
• 高等教育
• 教材

店鋪： 互動齣版網圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111496120

商品編碼：13437806131

齣版時間：2015-04-01

頁數：580

書[0名0]：	(正版特價)數據、模型與決策：基於電子錶格的建模和案例研究方[0法0]（原書[0第0]5版）|227881
圖書定價：	89元
圖書作者：	(美)弗雷德裏剋 S.希利爾;馬剋 S.希利爾
齣版社：	機械工業齣版社
齣版日期：	2015/4/1 0:00:00
ISBN號：	9787111496120
開本：	16開
頁數：	580
版次：	5-1

作者簡介

李勇建，南開[0大0][0學0][0商0][0學0]院教授、博士生導師、管理科[0學0]與工程係主任。長期從事本科、碩士研究生、MBA[0學0]員的運籌[0學0]（數據模型與決策）課程的教[0學0]工作。研究[0領0]域包括現代物流與供應鏈管理、突發事件應急管理、電子[0商0]務與企業信息化等。在[0國0]內外[0學0]術期刊發錶論文70餘篇，其中SCI收錄30餘篇。主持或參與[0國0]傢自然科[0學0]基金、[0國0]傢高技術研究發展計劃（863計劃）、教育部人文社[0會0]科[0學0]重點研究基地重[0大0]項目等各類項目20多項。 中[0國0]青年科技奬獲得者，霍英東基礎研究基金奬獲得者，入選教育部新世紀[0優0]秀人纔支持計劃。目前兼任中[0國0]管理科[0學0]與工程[0學0][0會0]常務理事、係統工程[0學0][0會0]理事、[0國0]際生産與運作管理[0學0][0會0]（POMS）中[0國0]分[0會0]理事等社[0會0]職務。 弗雷德裏剋 S.希利爾（Frederick S.Hillier）是斯坦福[0大0][0學0]已退休的運籌[0學0]教授。希利爾博士尤其以他的經典獲奬教科書《運籌[0學0]導論》（Introduction to Operations Research）而著稱，此書是希利爾博士與傑拉爾德·利伯曼（Gerald J.Lieberman）教授閤著的，已經被翻譯成十多種語言，目前的新版是[0第0]8版。該書[0第0]6版榮獲1995年Lanchester奬（該奬的頒發對象為這一[0領0]域英語齣版物中佳的齣版物）的榮譽奬，希利爾博士還因該書的[0第0]8版贏得瞭2004年INFORMS[0評0]選的Ex [p1o1s] itory Writing奬。希利爾博士的其他著作包括《風險投資[0評0]估》（The Evaluation of Risky Interrelated Investments）、《排隊錶和圖》（Queue Tables and Graphs）、《運籌[0學0]隨機模型導論》（Introduction to Stochastic Models）和《數[0學0]規劃導論》（Introduction to Mathematical Programming）。希利爾在斯坦福[0大0][0學0]獲得瞭工業工程[0學0]士[0學0]位和運籌[0學0]與管理科[0學0]博士[0學0]位。在高中和[0大0][0學0]階段他曾獲得寫作、數[0學0]、辯論和音樂方麵的多項奬勵，在[0大0][0學0]階段的工業工程班級中，並在研究生[0學0]習階段獲得瞭三項[0國0]傢奬[0學0]金（[0國0]傢科[0學0]基金（National Science Foundation）、陶·貝塔·派奬[0學0]金（Tau Beta Pi）和丹福斯奬[0學0]金（Danforth））。希利爾博士的研究涉及許多[0領0]域，包括整數規劃、排隊論及其應用、統計質量控製和生産與運作管理。他在資金預算（capital budgeting）的研究中還獲得過重要奬項。希利爾博士曾兩次被選為專業社團的全[0國0]性官員，並擔任許多重要的專業與[0學0]術期刊的編委工作。他是Springer Science + Business Media的運籌[0學0]與管理科[0學0][0國0]際係列圖書創始編輯，還是康奈爾[0大0][0學0]、卡內基-梅隆[0大0][0學0]工業管理研究院、丹麥技術[0大0][0學0]、新西蘭坎特布裏[0大0][0學0]和英[0國0]劍橋[0大0][0學0]嘉傑（Judge）管理研究院（作為Arthur Anderson訪問[0學0]者）的訪問[0學0]者。 馬剋 S.希利爾（Mark S.Hillier）是弗雷德裏剋 S.希利爾的兒子，目前是華盛頓[0大0][0學0][0商0][0學0]院管理科[0學0]的副教授。希利爾博士在斯沃茨默（Swarthmore）[0學0]院獲得瞭工程[0學0]士[0學0]位（專長是計算機科[0學0]），從斯坦福[0大0][0學0]獲得瞭運籌[0學0]碩士和工業工程與工業管理博士[0學0]位。本科[0學0]習階段，因為在工程班級中而獲得瞭麥剋凱博（McCabe）奬[0學0]金，基於在數[0學0]上的工作而獲得瞭菲·貝塔·坎博（Phi Beta Kappa）奬[0學0]金，創下瞭[0學0]校男子遊泳隊的紀錄，還獲得瞭兩項[0國0]傢奬[0學0]金（[0國0]傢自然基金和陶·貝塔·派奬[0學0]金），那時他還為其父親希利爾博士與傑拉爾德·利伯曼教授閤著的教科書《運籌[0學0]導論》開發瞭一套綜閤性的指導軟件（OR Courseware）。研究生[0學0]習階段，他在斯坦福開設瞭一個運營管理方麵的博士生討論班，並且憑藉他的博士論文而獲得瞭[0國0]傢奬。在華盛頓[0大0][0學0]，他講授管理科[0學0]和電子錶格建模方麵的課程。他講授的MBA管理科[0學0]核心課程以及選修課“電子錶格建模”獲得瞭多項教[0學0]奬，給本科生講授的運營管理課程獲得瞭全校的教[0學0]奬。他還獲得瞭以Evert McCabe命[0名0]的教師奬。他的研究興趣包括零部件通用性（component commonality）、庫存、製造和生産係統設計等。近，希利爾博士關於零部件通用性的研究論文獲得瞭IIE Transactions 2000~2001年度的佳論文奬。

內容簡介

本書是一部以案例為導嚮的管理科[0學0]入門教材，與其他管理科[0學0]教材不同之處在於：本書不要求[0學0]生擁有深厚的數[0學0]功底，而是運用功能強[0大0]的Excel軟件來完成模型的建立、求解[0優0]化方案，因此非常適閤MBA、管理[0學0]院的本科生及研究生、在職管理人員的[0學0]習和參考。本書詳細介紹瞭各種模型及其在Excel軟件中的實現方[0法0]，以及各種專業的分析工具，引入瞭[0大0]量實際案例，使[0學0]生可以輕鬆地掌握本門課程的[0知0]識，為解決工作中的實際問題打下良好的基礎。 本書[0第0]5版側重於[0商0]業情境，包括主要的非數[0學0]問題、利用電子錶格，並在模型結構之上加入瞭模型製定和[0評0]估。本書有三個關鍵要素：建模、案例研究和電子錶格。除瞭例子，幾乎每章包括一兩個仿照實際編寫的管理應用，以此傳遞運用管理科[0學0]的全過程，使[0學0]生可以輕鬆地掌握本門課程的[0知0]識，為解決工作中的實際問題打下良好的基礎。 本書適閤MBA、管理[0學0]院的本科生及研究生、在職管理人員的[0學0]習參考。

目錄

譯者序 關於作者 關於案例作者 序言 緻謝 教[0學0]建議 [0第0]1章 管理科[0學0]簡介 1.1 管理科[0學0]的本質 1.2 管理科[0學0]應用案例：盈虧平衡分析 1.3 管理科[0學0]的影響 1.4 本書的一些特色 本章小結/專業術語/本章管理科[0學0]課件中的[0學0]習輔助材料/已解決的問題/習題 案例1-1 課後閱讀 [0第0]2章 綫性規劃：基本概念 2.1 案例研究：韋恩德玻璃製[0品0]公司産[0品0]組閤問題 2.2 在電子錶格上建立韋恩德公司問題的模型 2.3 電子錶格上的數[0學0]模型 2.4 求解兩變量問題的圖解[0法0] 2.5 應用Excel求解綫性規劃問題 2.6 風險規劃求解平颱教[0學0]版本（RSPE） 2.7 一個小化的例子：利博公司廣告組閤問題 2.8 從更寬泛的視角看綫性規劃 本章小結/專業術語/本章管理科[0學0]課件中的[0學0]習輔助材料/已解決的問題/習題 案例2-1 汽車裝配 案例2-2 降低自助餐成本 案例2-3 呼叫中心人員配備 [0第0]3章 綫性規劃建模與應用 3.1 案例研究：[0超0]級食[0品0]公司的廣告組閤問題 3.2 資源分配問題 3.3 成本收益平衡問題 3.4 混閤問題 3.5 運輸問題 3.6 指派問題 3.7 從更寬泛的視角來看待建模 本章小結/專業術語/本章管理科[0學0]課件中的[0學0]習輔助材料/已解決的問題/習題 案例3-1 將木材運輸到市場 案例3-2 能力考慮 案例3-3 鞦季流行服飾與衣料的準備 案例3-4 新的邊界 案例3-5 將[0學0]生分配到各個[0學0]校 案例3-6 迴收固體廢物 案例3-7 項目選擇 [0第0]4章 電子錶格建模的藝術 4.1 案例研究：[0大0]沼澤地金色年代公司的現金流問題 4.2 利用電子錶格建模過程概述 4.3 建立好的電子錶格模型的幾個原則 4.4 調試電子錶格模型 本章小結/專業術語/本章管理科[0學0]課件中的[0學0]習輔助材料/已解決的問題/習題 案例4-1 養老金的謹慎供應 [0第0]5章 綫性規劃的what-if分析 [0第0]6章 運輸問題與指派問題 [0第0]7章 網絡[0優0]化問題 [0第0]8章 運用0-1整數規劃處理是非決策問題 [0第0]9章 非綫性規劃 [0第0]10章 決策分析 [0第0]11章 預測 [0第0]12章 排隊模型 [0第0]13章 用PERT/CPM進行項目管理 [0第0]14章 計算機仿真：基本概念 [0第0]15章 使用集成係統仿真與[0優0]化平颱Risk Solver Platform進行計算機仿真 附錄A 利用Excel建模的技巧 附錄B 部分習題答案 隨書所附光盤中的輔助材料 [0第0]2章 輔助材料：圖解[0法0]求解綫性規劃的補充內容 [0第0]5章 輔助材料：降低成本 [0第0]7章 輔助材料：小樹問題 [0第0]8章 輔助材料（1）：構建0-1整數規劃模型的先進方[0法0] [0第0]8章 輔助材料（2）：求解0-1整數規劃問題的視角 [0第0]10章 輔助材料（1）：決策準則 [0第0]10章 輔助材料（2）：用TreePlan軟件處理決策樹問題 [0第0]12章 輔助材料：其他排隊模型 [0第0]14章 輔助材料：産生隨機觀測值的逆變換方[0法0] 隨書所附光盤中的章 節 [0第0]14章 綫性規劃求解的概念 [0第0]17章 目標規劃 [0第0]18章 確定需求下的庫存管理 [0第0]19章 不確定需求下的庫存管理 [0第0]20章 運用Cryst[0all0] B[0all0]進行計算機仿真

《海量數據洞察：從業務難題到決策驅動的實戰指南》 在信息爆炸的時代，數據已成為企業最寶貴的資産，而如何從中挖掘齣有價值的洞察，並將其轉化為切實可行的商業決策，是所有組織麵臨的核心挑戰。本書旨在為廣大商業分析師、數據科學傢、管理決策者以及對數據驅動決策感興趣的讀者提供一套係統、實用的方法論和工具集，幫助您跨越數據鴻溝，實現業務增長。 我們深知，理論知識的學習固然重要，但真正能夠解決實際問題的，是那些經過實踐檢驗、能夠與業務場景緊密結閤的分析方法。因此，本書聚焦於“從業務難題到決策驅動”的核心流程，摒棄瞭空泛的學術理論，將重心放在瞭如何將數據轉化為 actionable insights（可行動的洞察）上。我們將帶您領略如何清晰地定義業務問題，如何有效地收集、清洗和組織數據，如何運用恰當的分析工具和模型來揭示隱藏在數據背後的規律，最終如何將這些分析結果轉化為具有說服力的商業建議，並推動決策的落地執行。 本書內容詳解： 第一部分：數據驅動決策的基石——洞察與建模的思維框架 理解業務場景，精準定義問題： 任何數據分析的起點都應是清晰的業務目標。本部分將引導您學習如何與業務部門有效溝通，深入理解業務痛點和潛在機遇，並將模糊的業務需求轉化為可量化、可分析的數據問題。您將掌握諸如“SMART原則”在問題定義中的應用，以及如何識彆數據分析的邊界和約束。 數據的生命周期與質量管理： 數據是分析的血液。我們將詳細闡述數據從産生、收集、存儲、處理到最終應用的完整生命周期，並重點強調數據質量的重要性。您將學習到常見的髒數據類型（如缺失值、異常值、不一緻數據）及其危害，並掌握多種數據清洗、預處理和驗證的技術，為後續的分析打下堅實基礎。 構建概念模型，連接數據與業務： 在正式建模之前，建立一個清晰的概念模型至關重要。本部分將教會您如何根據業務邏輯，構建數據間的關係圖譜，識彆關鍵業務指標（KPIs）和驅動因素。這有助於您在海量數據中找到關鍵綫索，避免迷失方嚮。 選擇恰當的分析工具與方法： 市場上存在種類繁多的數據分析工具和統計方法。我們將為您梳理主流工具的優缺點，並根據不同業務場景和問題類型，推薦最適閤的分析方法，如描述性統計、探索性數據分析（EDA）、預測性建模、規範性分析等，讓您做到“工欲善其事，必先利其器”。 第二部分：數據分析的實戰技法——從探索到預測 探索性數據分析（EDA）：可視化揭示數據故事： 統計學方法與可視化技術的結閤，是發現數據內在規律的強大武器。本部分將深入講解各種統計量（均值、中位數、方差、相關係數等）的計算與解讀，並教授您如何利用各種圖錶（散點圖、柱狀圖、摺綫圖、箱綫圖、熱力圖等）直觀地展示數據分布、變量關係和趨勢變化，從而快速形成初步的洞察。 統計建模基礎：理解變量間的因果與關聯： 統計模型是量化變量間關係、進行預測和解釋的有力工具。我們將從基礎的綫性迴歸、邏輯迴歸開始，逐步引入多元迴歸、方差分析（ANOVA）等經典統計模型。您將學習如何構建模型、評估模型擬閤度，並理解模型係數的業務含義，從而解釋變量對結果的影響程度。 預測建模：驅動未來決策的智慧： 預測是數據分析的終極目標之一。本部分將詳細介紹多種常用的預測模型，包括但不限於： 時間序列分析： 識彆時間序列數據的趨勢、季節性和周期性，預測未來趨勢，如銷售預測、用戶活躍度預測。 分類模型： 預測離散的類彆結果，如客戶流失預測、欺詐檢測、信用評分。我們將涵蓋決策樹、隨機森林、支持嚮量機（SVM）、樸素貝葉斯等算法。 迴歸模型（進階）： 預測連續的數值結果，如房價預測、廣告點擊率預測。我們將探討更復雜的迴歸技術，如嶺迴歸、Lasso迴歸，以及如何處理非綫性關係。 聚類分析： 發現數據中的自然分組，實現客戶細分、市場細分等。我們將介紹K-means、層次聚類等方法。 假設檢驗與A/B測試：科學驗證業務假設： 在做齣重要決策前，科學地驗證假設至關重要。本部分將為您講解假設檢驗的基本原理、p值和置信區間的含義，以及如何設計和執行A/B測試，以客觀評估不同策略的效果，例如網站改版、營銷活動優化等。 第三部分：案例驅動的決策實踐——將洞察轉化為行動 從零售業到金融業，深度案例解析： 本部分將通過一係列貼近實際的商業案例，係統地展示如何運用本書所學的分析方法解決真實的業務問題。我們將涵蓋： 零售業： 銷售預測與庫存優化、客戶細分與精準營銷、商品組閤優化。 金融業： 信用風險評估、欺詐檢測、客戶生命周期價值（CLV）分析。 互聯網行業： 用戶行為分析、推薦係統構建、廣告效果評估。 其他行業： 製造業的生産效率分析、服務業的客戶滿意度提升等。 構建具有說服力的分析報告與演示： 即使擁有再齣色的分析結果，如果無法清晰有效地傳達給決策者，也難以發揮其價值。本部分將指導您如何組織分析報告的結構，如何使用圖錶和數據點來支持您的論點，以及如何在演示中自信而準確地錶達您的發現和建議。 數據驅動的決策流程與文化建設： 數據分析的最終目的是驅動決策，並最終影響業務流程。本書將探討如何將數據分析融入日常決策流程，如何推動組織建立數據驅動的文化，以及如何處理數據分析中可能遇到的組織、技術和倫理挑戰。 未來的趨勢與展望： 隨著人工智能、機器學習等技術的飛速發展，數據分析的邊界正在不斷拓展。我們將簡要介紹一些前沿的技術和發展方嚮，如深度學習在數據分析中的應用、大數據平颱、實時分析等，幫助您保持對行業發展的敏感性。 本書的獨特價值： 實戰導嚮，案例豐富： 不同於側重理論的學術書籍，本書以大量詳實的商業案例作為驅動，讓您在解決實際問題的過程中學習和掌握方法。 方法體係完整，循序漸進： 從基礎概念到高級應用，本書構建瞭一套完整的知識體係，並按照邏輯順序進行講解，確保不同基礎的讀者都能輕鬆上手。 強調“決策”導嚮： 本書的核心目標是將數據分析轉化為可執行的商業決策，而非停留在理論層麵。 語言通俗易懂，避免專業術語堆砌： 即使您不是統計學或計算機科學的專業人士，也能輕鬆理解書中的概念和方法。 無論您是希望提升數據分析能力，從而在職場上更具競爭力，還是希望為您的企業注入數據驅動的活力，本書都將是您不可或缺的實踐夥伴。讓我們一起，用數據開啓更明智的決策之路！

評分☆☆☆☆☆

這本書，我剛拿到手，還沒有來得及深入閱讀，但僅僅是翻看目錄和前言，就對它充滿瞭期待。我一直對如何將現實世界中的復雜問題轉化為清晰的、可操作的模型感興趣，尤其是在商業分析和決策領域。市麵上有很多關於數據分析的書籍，但很多要麼過於理論化，要麼過於偏重某個特定軟件的操作。而這本書的標題——“數據、模型與決策”，以及“基於電子錶格的建模和案例研究方法”，正是我一直在尋找的那種結閤瞭理論深度和實踐應用的書。電子錶格，雖然聽起來基礎，但恰恰是我們在日常工作中接觸最多、最容易上手的工具，能夠用它來構建復雜的模型，並最終指導決策，這本身就非常有價值。我特彆期待書中案例研究的部分，希望能夠看到作者如何一步步地從一個模糊的商業問題齣發，構建模型，進行分析，並最終得齣有說服力的結論。這對於我這種需要不斷學習和提升實際問題解決能力的人來說，無疑是一筆寶貴的財富。我初步瀏覽瞭一下章節標題，看到瞭諸如“需求預測”、“庫存管理”、“定價策略”、“投資組閤優化”等內容，這些都是我工作中經常遇到的挑戰，相信這本書會為我提供全新的視角和實用的技巧。

評分☆☆☆☆☆

這本書就像一位經驗豐富的朋友，循循善誘地引導我一步步走嚮數據驅動的決策之路。我目前還在緩慢地消化書中內容，但每一次閱讀都給我帶來新的感悟。作者在講解“成本效益分析”和“風險管理”等內容時，非常注重實際應用的細節，這對於我這種需要將理論轉化為實踐的人來說，是極其寶貴的。我特彆欣賞書中強調的“迭代式建模”的理念，即模型並非一成不變，而是需要隨著數據的變化和業務需求的發展而不斷調整和優化。這讓我不再害怕麵對不完美的模型，而是鼓勵我去積極地改進它。另外，書中對“數據可視化”的強調，也讓我意識到，即使是最復雜的模型，如果不能以清晰易懂的方式呈現，也很難被理解和接受。這本書的價值，不僅僅在於它傳授的知識，更在於它塑造的一種解決問題的思維方式，一種用數據說話、用模型支撐決策的科學態度。

評分☆☆☆☆☆

我最近正在嘗試將數據分析技能應用到我的工作中，但常常感到力不從心，尤其是在將原始數據轉化為有意義的見解方麵。朋友推薦瞭我這本書，雖然我還沒有完全讀完，但它已經給瞭我很多啓發。作者在解釋模型構建的邏輯時，非常清晰易懂，即使是對於我這樣背景不是特彆強的讀者來說，也能夠理解。特彆是關於“假設”在模型中的作用，以及如何根據實際情況來調整模型的假設，這一點我覺得非常重要。很多時候，我們都會陷入到追求模型的完美，而忽略瞭模型是為瞭解決實際問題服務的。這本書強調瞭模型的實用性和靈活性，讓我意識到，一個“足夠好”的模型，能夠指導決策，遠比一個理論上完美但無法實現的模型更有價值。我尤其喜歡書中對“情景分析”和“敏感性分析”的講解，這讓我明白，在做決策之前，我們需要考慮各種可能的情況，並評估不同因素對結果的影響。這不僅僅是技術上的操作，更是一種思維方式的訓練，讓我能夠更加全麵和審慎地思考問題。

評分☆☆☆☆☆

這本關於數據建模的書，確實讓我眼前一亮。我一直覺得，很多時候我們擁有大量的數據，但卻不知道如何有效地利用它們。這本書提供瞭一個非常係統化的框架，從理解問題、收集數據、構建模型，到最終進行決策，環環相扣。我尤其欣賞作者在講解“模型驗證”和“模型評估”時的嚴謹性。很多時候，我們容易因為模型能夠“跑通”就覺得一切都妥瞭，但實際上，模型的有效性需要經過嚴格的檢驗。書中提到的各種評估指標和驗證方法，對於幫助我判斷模型的可靠性非常有幫助。而且，作者反復強調瞭“與利益相關者溝通”的重要性，這讓我意識到，模型不僅僅是技術人員的事情，更是需要與業務部門緊密閤作，纔能真正發揮作用。通過案例研究，我看到作者如何將復雜的分析過程轉化為易於理解的圖錶和解釋，這對於我在嚮非技術背景的同事匯報工作時，非常有藉鑒意義。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對商業智能充滿好奇的學生，一直在尋找能夠幫助我理解數據和決策之間關係的教材。這本書，雖然我還沒能完全消化，但它給我打開瞭一扇新的大門。作者以一種非常接地氣的方式，將抽象的建模概念具象化。我特彆喜歡書中對“決策樹”和“模擬”的講解，這些方法在處理不確定性問題時顯得尤為強大。在我的學習過程中，常常會遇到各種需要權衡和選擇的場景，而這本書提供瞭一種量化的方法來支持這些決策。我最受觸動的是，作者在書中反復提到，模型不是終點，而是工具，最終的目的是為瞭做齣更好的決策。這種以終為始的思維方式，讓我受益匪淺。我期待著能夠通過學習本書中的案例，掌握如何將這些理論知識轉化為實際操作，從而在未來的學習和工作中，能夠更加自信地運用數據來解決問題。