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| 編輯推薦： |
用Excel这一常见工具完成颇具挑战的统计分析、数据分析工作；
通过科学分析与精准预测，为企业提供更优秀的决策建议；
从茫茫如海的商业数据中挖掘出价值十足的商业信息。
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| 內容簡介： |
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本书基于Excel这一最常见的工具介绍商业分析在业务中的应用，帮助我们做出更优异的商业决策。书中不但提供了商业分析的基础知识，还讲解了数据分析与统计的基本工具和方法，包括用Excel实现数据的视觉展现、概率分布和数据建模、抽样与估计以及统计推断，为构建和分析预测模型、运用回归和预测技巧、仿真和风险分析等提供了方法，并介绍了数据挖掘的概念。书中提供了各种优化模型及应用，最后介绍了决策分析的理念、工具和方法。
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| 目錄：
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第1章 商业分析概述
什么是商业分析
商业分析发展简史
商业分析的范围
用于商业分析的数据
数据集与数据库
度量与数据分类
数据的可靠性与有效性
决策模型
描述性决策模型
预测性决策模型
规定性决策模型
解决问题与决策
发现问题
定义问题
分解问题
分析问题
阐述结果并做出决策
进行求解
重要术语
分析趣闻
习题与练习
案例：高性能草坪设备公司
第2章 在电子表格上进行分析
运用Excel基本技能
Excel的公式
复制公式
其他有用的Excel秘诀
Excel的函数
基本的Excel函数
函数的特殊应用
插入函数
逻辑函数
函数Lookup
用于商业分析的电子表格加载项
电子表格建模和电子表格工程
电子表格的质量
重要术语
习题与练习
案例：高性能草坪设备公司
第3章 视觉化和探索数据
数据视觉化
在Microsoft Excel 2010中创建
图表
Excel的其他图表
地理数据
数据查询：使用整理和筛选
在Excel中排序数据
柏拉图分析
筛选数据
概括数据的统计学方法
分类数据的频数分布
相对频数分布
数值数据的频数分布
Excel的直方图工具
累积相对频数分布
百分位数和四分位数
交叉分类表
运用数据透视表探索数据
数据透视图
重要术语
习题与练习
案例：高性能草坪设备公司
第4章 描述统计量数
母体与样本
理解统计学符号
位置量数
算术平均数
中位数
众数
中列数
在商业决策中运用位置量数
离散量数
全距
四分位距
方差
标准差
切比雪夫定理和经验规则
标准化值
变异系数
形态量数
Excel的描述统计工具
分组数据的描述统计
分类数据的描述统计量数：比例
数据透视表中的统计量数
关联量数
协方差
相关
Excel的相关工具
极端值
商业决策中的统计思维
样本中的变异性
重要术语
习题与练习
案例：高性能草坪设备公司
第5章 概率分布与数据建模
概率的基本概念
概率的规则与公式
条件概率
随机变量和概率分布
离散的概率分布
离散随机变量的期望值
在决策中使用期望值
离散随机变量的方差
伯努利分布
二项式分布
泊松分布
连续概率分布
概率密度函数的性质
均匀分布
正态分布
函数NORM.INV
标准正态分布
使用标准正态分布表
指数分布
其他有用的分布
连续分布
从概率分布中随机抽样
从离散概率分布中抽样
从常见的概率分布中抽样
Risk Solver Platform分布函数
数据建模和分布拟合
拟合优度
用Risk Solver Platform进行分布
拟合
重要术语
习题与练习
案例：高性能草坪设备公司
第6章 抽样与估计
统计抽样
抽样方法
估计母体的参数
无偏估计量
点估计中的误差
抽样误差
理解抽样误差
抽样分布
平均值抽样分布
运用平均值抽样分布
区间估计
置信区间
母体标准差已知的平均值的置信
区间
t-分布
母体标准差未知的平均值的置信
区间
比例的置信区间
其他类型的置信区间
使用置信区间来决策
预测区间
置信区间与样本容量
重要术语
习题与练习
案例：高性能草坪设备公司
第7章 统计推断
假设检验
假设检验程序
单样本假设检验
理解假设检验中的风险
选择检验统计量
得出结论
p-值
平均值的双尾假设检验
对比例进行单样本检验
双样本假设检验
双样本平均差检验
平均值的成对二样本分析
方差齐性的检验
方差分析
方差分析的假设
卡方独立性检验
重要术语
习题与练习
案例：高性能草坪设备公司
第8章 预测建模与分析
基于逻辑的建模
构建预测模型的策略
数据与模型
涉及多时段的模型
单周期采购决策
超订决策
模型假设、复杂度和现实性
基于数据的模型
零售商减价
数据中的关系和趋势的建模
分析不确定性和模型假设
模拟分析
模拟运算表
方案管理器
单变量求解
使用Risk Solver Platform进行模型
分析
参数敏感性分析
龙卷风图
重要术语
习题与练习
案例：高性能草坪设备公司
第9章 回归分析
简单线性回归
找出最佳拟合的回归线
最小二乘法回归
用Excel进行简单线性回归分析
回归的方差分析
回归系数的假设检验
回归系数的置信区间
残差分析和回归假设
核实假设
多元线性回归
构建优良的回归模型
相关系数和多重共线性
带有分类自变量的回归
带有多个等级的分类变量
带有非线性项的回归模型
重要术语
习题与练习
案例：高性能草坪设备公司
第10章 预测方法
定性和判断预测
历史类推法
德尔菲法
指标和指数
统计预测模型
平稳时间序列的预测模型
移动平均模型
误差度量和预测精度
指数平滑模型
带有线性趋势的时间序列的预测模型
二次指数平滑
对带有线性趋势的时间序列进行
基于回归的预测
预测带有季节效应的时间序列
基于回归的季节效应预测模型
季节性时间序列的霍尔特-温特
斯预测法
用霍尔特-温特斯模型预测带有
季节效应和趋势的时间序列
选择合适的基于时间序列的预测模型
用原因变量进行回归预测
预测的实践
重要术语
习题与练习
案例：高性能草坪设备公司
第11章 仿真和风险分析
带有随机变量的电子表格
蒙特卡罗仿真
用Risk Solver Platform进行蒙特卡
罗仿真
定义不确定的模型输入
确定输出单元格
运行仿真
分析结果
新产品研发模型
平均值的置信区间
敏感性图
叠加图
趋势图
箱线图
仿真报告
报童模型
平均值的缺陷
使用历史数据的蒙特卡罗仿真
使用拟合分布的蒙特卡罗仿真
超订模型
Risk Solver Platform中的自定义
分布
资金预算模型
相关的不确定变量
重要术语
习题与练习
案例：高性能草坪设备公司
第12章 数据挖掘简介
学习目标
数据挖掘的范围
数据探查和简化
聚类分析
分类
分类的直观的解释
衡量分类的效果
使用训练数据和验证数据
分类新的数据
分类方法
k-最近邻（k-NN）
判别分析
逻辑回归
关联规则挖掘
因果建模
重要术语
习题与练习
案例：高性能草坪设备公司
第13章 线性优化
构建线性优化模型
辨别优化模型的要素
将模型信息转换成数学公式
关于约束的更多详情
线性优化模型的特点
在电子表格上运行线性优化模型
线性优化中要避免使用的Excel
函数
求解线性优化模型
使用标准规划求解工具
使用白金版规划求解
规划求解的运算结果报告
线性优化的图形表述
规划求解如何运行
规划求解工具如何在报告中创
建名称
运用规划求解的困难
规划求解结果和解的消息
唯一最优解
备选最优解
无界解
不可行的问题
使用优化模型进行预测和洞察
规划求解敏感性报告
运用敏感性报告
Risk Solver Platform中的参数
分析
重要术语
习题与练习
案例：高性能草坪设备公司
第14章 线性优化的应用
优化模型的约束类型
流程选择模型
电子表格设计和规划求解报告
配制模型
处理不可行性
投资组合的模型
评估风险对回报
运输模型
敏感性报告的格式
退化
多时段生产计划模型
构建备选模型
多时段财务计划模型
具有有界变量的模型
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