Excel數(shù)據(jù)建模與應(yīng)用

內(nèi)容概要

本書(shū)內(nèi)容：    本書(shū)講解在實(shí)踐中應(yīng)用Excel電子表格和管理學(xué)的知識(shí)，幫助讀者掌握解決實(shí)際問(wèn)題的能力。本書(shū)擁有豐富生動(dòng)的實(shí)例，讀者不會(huì)因?yàn)楸痴b大量枯燥的公式而對(duì)本書(shū)感到索然。本書(shū)幫助讀者掌握在實(shí)際生活和未來(lái)的職業(yè)生涯中將管理學(xué)概念應(yīng)用于決策的知識(shí)。書(shū)中提供了來(lái)自金融、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)和公司運(yùn)營(yíng)等領(lǐng)域的實(shí)例，引導(dǎo)讀者掌握在實(shí)踐中應(yīng)用定量管理方法的知識(shí)。本書(shū)每一章宅提供了豐富的指導(dǎo)，即使數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不好的讀者也可以輕松學(xué)習(xí)本書(shū)。    本書(shū)特色：    本書(shū)內(nèi)容來(lái)源于作者在印·納州立大學(xué)和眾多美國(guó)著名公司進(jìn)行授課的教案，內(nèi)容經(jīng)歷了長(zhǎng)期的錘煉。    提供了豐富的Excel和管理學(xué)實(shí)踐應(yīng)用案例，內(nèi)容生動(dòng)、活潑，克服了傳統(tǒng)管理學(xué)教材枯燥的弊端。    隨書(shū)提供7 DecisionTools和SlatTools軟件包，非常經(jīng)濟(jì)實(shí)惠。    隨書(shū)光盤(pán)提供了本書(shū)實(shí)例數(shù)據(jù)和軟件交互式視頻教程，為讀者學(xué)習(xí)帶來(lái)了便利。

作者簡(jiǎn)介

S.Christian Albright于1968年獲得了斯坦福大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)士學(xué)位，1972年獲得了該大學(xué)博士學(xué)位。此后他一直在印第安納大學(xué)Kelley商學(xué)院的運(yùn)籌及決策技術(shù)系從事教學(xué)工作。他向各種層次的商科學(xué)生（包括大學(xué)生、MBA和博士生）教授管理學(xué)、計(jì)算機(jī)模擬、統(tǒng)計(jì)課程。他還為美國(guó)陸軍

書(shū)籍目錄

第1章  建模簡(jiǎn)介   引言: 使用算法解決復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題   1.1 簡(jiǎn)介   1.2 排隊(duì)示例     1.2.1 描述性模型     1.2.2 優(yōu)化模型   1.3 建模與模型   1.4 7步建模過(guò)程     1.4.1 討論7個(gè)步驟   1.5 成功的管理學(xué)應(yīng)用案例     1.5.1 GE  Capital   1.6 管理學(xué)研究的作用     1.6.1 開(kāi)發(fā)邏輯建模技術(shù)     1.6.2 開(kāi)發(fā)定量技術(shù)     1.6.3 開(kāi)發(fā)電子表格技術(shù)     1.6.4 開(kāi)發(fā)直覺(jué)   1.7 本書(shū)包括的軟件 第2章   電子表格建模   引言: 分析HIV/AIDS   2.1 簡(jiǎn)介   2.2 電子表格建?；A(chǔ):概念和最優(yōu)方法   2.3 成本預(yù)測(cè)   2.4 盈虧平衡分析   2.5 在存在批量訂購(gòu)折扣和需求量不確定的情況下進(jìn)行訂購(gòu)   2.6 涉及資金時(shí)間價(jià)值的決策   附錄 編輯和說(shuō)明電子表格的提示 第3章   優(yōu)化模型概論   引言: 飲食模型   3.1 簡(jiǎn)介   3.2 優(yōu)化   3.3 雙變量模型   3.4 敏感性分析     3.4.1 Solver的敏感性報(bào)告     3.4.2 SolverTable插件     3.4.3 Solver的敏感性報(bào)告和SolverTable的比較   3.5 線(xiàn)性模型的特征     3.5.1 比例性     3.5.2 可加性     3.5.3 可分性     3.5.4 探討線(xiàn)性特征     3.5.5 線(xiàn)性模型和標(biāo)度   3.6 不可行性和無(wú)限制性     3.6.1 不可行性     3.6.2 無(wú)限制性     3.6.3 比較不可行性和無(wú)限制性   3.7 產(chǎn)品組合模型   3.8 多周期生產(chǎn)模型   3.9 代數(shù)模型和電子表格模型的對(duì)比   3.10 決策支持系統(tǒng)   附錄 Solver信息 第4章   線(xiàn)性規(guī)劃模型   引言: Libbey-Owens-Ford公司的玻璃制造問(wèn)題   4.1 簡(jiǎn)介   4.2 廣告模型   4.3 靜態(tài)勞動(dòng)力調(diào)度模型   4.4 總體計(jì)劃模型   4.5 配料模型   4.6 生產(chǎn)過(guò)程模型   4.7 財(cái)務(wù)模型 第5章   網(wǎng)絡(luò)模型   引言: DEC公司的全球供應(yīng)鏈管理問(wèn)題   5.1 簡(jiǎn)介   5.2 運(yùn)輸模型   5.3 分配模型   5.4 最低成本網(wǎng)絡(luò)流量模型   5.5 最短路徑模型     5.5.1 地理上的最短路徑模型     5.5.2 設(shè)備替換模型   5.6 項(xiàng)目計(jì)劃模型     5.6.1 模擬項(xiàng)目計(jì)劃的傳統(tǒng)方法     5.6.2 加快活動(dòng)的進(jìn)度 第6章   帶整型變量的優(yōu)化模型   引言: KLM公司的飛機(jī)保養(yǎng)問(wèn)題   6.1 簡(jiǎn)介   6.2 帶整型變量的優(yōu)化綜述     6.2.1 分支定界算法     6.2.2 Solver  Tolerance設(shè)定   6.3 資金預(yù)算模型   6.4 固定成本模型   6.5 集覆蓋和位置分配模型 第7章   非線(xiàn)性?xún)?yōu)化模型   引言: Texaco公司的汽油配料問(wèn)題   7.1 簡(jiǎn)介   7.2 非線(xiàn)性?xún)?yōu)化的基本概念     7.2.1 凸函數(shù)和凹函數(shù)     7.2.2 Solver可以正確求解的問(wèn)題   7.3 定價(jià)模型   7.4 廣告響應(yīng)和選擇模型   7.5 設(shè)施位置模型   7.6 運(yùn)動(dòng)隊(duì)的評(píng)級(jí)模型   7.7 證券優(yōu)化模型     7.7.1 隨機(jī)變量的加權(quán)和     7.7.2 Excel中的矩陣函數(shù)     7.7.3 證券選擇模型 第8章   不確定決策   引言: 杜邦公司的決策和風(fēng)險(xiǎn)分析   8.1 簡(jiǎn)介   8.2 決策分析的因素     8.2.1 盈利表     8.2.2 可能的決策準(zhǔn)則     8.2.3 EMV     8.2.4 敏感性分析     8.2.5 決策樹(shù)     8.2.6 風(fēng)險(xiǎn)剖面圖   8.3 PrecisionTree插件     8.3.1 決策樹(shù)模型     8.3.2 敏感性分析     8.3.3 Sensitivity圖表   8.4 貝葉斯公式   8.5 多階段決策問(wèn)題     8.5.1 信息的價(jià)值   8.6 結(jié)合面對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度     8.6.1 效用函數(shù)     8.6.2 指數(shù)效用     8.6.3 使用了預(yù)期效用最大化嗎? 第9章   模擬建模   引言: AT&T公司的呼叫處理模擬   9.1 簡(jiǎn)介   9.2 模擬的實(shí)際應(yīng)用   9.3 輸入變量的概率分布     9.3.1 概率分布的類(lèi)型     9.3.2 常用的概率分布   9.4 用內(nèi)構(gòu)Excel工具進(jìn)行模擬   9.5 @RISK     9.5.1 @RISK的特色     9.5.2 加載@RISK     9.5.3 包含一個(gè)隨機(jī)輸入變量的@RISK模型     9.5.4 包含多個(gè)隨機(jī)輸入變量的@RISK模型   9.6 輸入分布對(duì)結(jié)果的影響     9.6.1 輸入分布形狀的影響     9.6.2 相互關(guān)聯(lián)的輸入變量的影響   附錄 利用Excel工具創(chuàng)建柱形圖 第10章   模擬模型   引言: 美國(guó)郵電業(yè)的自動(dòng)化操作   10.1 簡(jiǎn)介   10.2 操作模型     10.2.1 合同競(jìng)標(biāo)     10.2.2 質(zhì)保成本     10.2.3 產(chǎn)量不確定的藥品生產(chǎn)     10.2.4 工程安排模型   10.3 財(cái)務(wù)模型     10.3.1 財(cái)務(wù)計(jì)劃模型     10.3.2 現(xiàn)金余額模型     10.3.3 投資模型  10.4 市場(chǎng)模型     10.4.1 顧客忠誠(chéng)度模型      10.4.2 市場(chǎng)份額模型   10.5 模擬憑運(yùn)氣定勝負(fù)的比賽     10.5.1 模擬擲骰子賭博     10.5.2 模擬NCAA籃球聯(lián)賽 第11章   排隊(duì)模型   引言: Lourdes醫(yī)院和L.L.Bean公司的排隊(duì)問(wèn)題   11.1 簡(jiǎn)介   11.2 排隊(duì)模型的要素     11.2.1 到達(dá)特征     11.2.2 服務(wù)原則      11.2.3 服務(wù)特征     11.2.4 短期與穩(wěn)態(tài)行為   11.3 指數(shù)分布     11.3.1 無(wú)記憶特性     11.3.2 泊松過(guò)程模型   11.4 重要的排隊(duì)關(guān)系式     11.4.1 Little公式     11.4.2 其他關(guān)系式   11.5 分析性排隊(duì)模型     11.5.1 基本的單服務(wù)臺(tái)模型     11.5.2 基本的多服務(wù)臺(tái)模型     11.5.3 模型比較     11.5.4 業(yè)務(wù)量密度的影響     11.5.5 其他指數(shù)模型     11.5.6 愛(ài)爾朗損失模型     11.5.7 普通多服務(wù)臺(tái)模型   11.6 排隊(duì)模擬模型 第12章   回歸和預(yù)測(cè)模型   引言: Taco  Bell快餐店的預(yù)測(cè)   12.1 簡(jiǎn)介   12.2 回歸模型概述     12.2.1 最小二乘線(xiàn)     12.2.2 預(yù)測(cè)和擬合值     12.2.3 擬合度測(cè)度   12.3 單元回歸模型     12.3.1 基于回歸的趨勢(shì)模型      12.3.2 使用自變量而非時(shí)間   12.4 多元回歸模型     12.4.1 結(jié)合分類(lèi)變量     12.4.2 回歸假設(shè)注意事項(xiàng)   12.5 時(shí)間數(shù)列模型概述     12.5.1 時(shí)間數(shù)列要素     12.5.2 預(yù)測(cè)誤差的衡量   12.6 移動(dòng)平均模型   12.7 指數(shù)平滑模型     12.7.1 簡(jiǎn)單指數(shù)平滑法     12.7.2 用于趨勢(shì)的Holt法     12.7.3 用于季節(jié)性的Winters法

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