具體描述
內容簡介
本書以數據—建模—決策為綫索，以電子錶格為工具，以案例教學為手段，旨在幫助學生掌握數據收集、處理和分析的方法；建立閤理的定量分析模型，獲得準確的結果；進而做齣正確的決策。本教材主要涉及概率統計和運籌學等管理學科典型的方法論和科學工具，強調決策方法在商務和管理環境下的實際應用。目錄
齣版說明前言
教學建議
第一部分數據分析基礎
第1章隨機變量與概率分布
1.1隨機事件及概率
1.2隨機變量及分布
本章小結
關鍵術語
參考文獻
第2章數據描述及歸納
2.1數據展示
2.2數據描述
2.3德爾菲法
本章小結
關鍵術語
參考文獻
第3章統計推斷
3.1抽樣及抽樣分布
3.2參數估計
3.3假設檢驗
本章小結
關鍵術語
參考文獻
第4章預測
4.1迴歸分析法
4.2趨勢外推法
本章小結
關鍵術語
參考文獻
第二部分優 化 模 型
第5章綫性規劃
5.1綫性規劃的概念
5.2綫性規劃的求解
5.3綫性規劃的應用：數據包絡分析
本章小結
關鍵術語
參考文獻
第6章整數規劃
6.1整數規劃基礎
6.2指派問題
本章小結
關鍵術語
參考文獻
第7章動態規劃
7.1動態規劃基礎
7.2收益管理
本章小結
關鍵術語
參考文獻
第8章非綫性規劃
8.1非綫性規劃的基本理論
8.2約束優化
8.3有多個約束條件的非綫性規劃問題
本章小結
關鍵術語
參考文獻
第9章網絡模型
9.1網絡構成
9.2最短路徑問題
9.3最大流量問題
9.4最小生成樹問題
本章小結
關鍵術語
參考文獻
第三部分決策理論與方法
第10章決策理論知識
10.1決策的發展曆程
10.2決策的基本要素
10.3效用與效用函數
10.4風險與效用
本章小結
關鍵術語
參考文獻
第11章不確定性決策
11.1樂觀準則
11.2悲觀準則
11.3後悔值準則
11.4摺中準則
11.5等可能性準則
本章小結
關鍵術語
參考文獻
第12章風險型決策
12.1期望值準則
12.2最大可能準則
12.3貝葉斯決策規則
12.4決策樹
12.5使用決策樹進行靈敏度分析
本章小結
關鍵術語
參考文獻
第13章多屬性決策
13.1多屬性決策的概念
13.2多屬性決策的基本方法
13.3層次分析法
13.4數據包絡分析
13.5加總比例分析
本章小結
關鍵術語
參考文獻
第14章群決策
14.1群決策的概念
14.2社會選擇函數
14.3投票製度
14.4群決策方法
本章小結
關鍵術語
參考文獻
第15章行為決策：前景理論
15.1有限理性行為及其特徵
15.2前景理論的基本概念
本章小結
關鍵術語
參考文獻
前言/序言
前言管理更應被視為一門藝術，還是一門科學？不同背景的學者、實踐管理者會給齣不同的迴答，並可以提供充足的論據進行辯護。爭執不下的結果之一是：一些學者認為，管理既是一門藝術，又是一門科學。在編寫本書時，我們無意於糾纏這一問題的答案，而是重點偏嚮於管理的科學性，並將本書視為管理科學的基礎性教材。眾多學者承認，管理科學（Management Science，MS）、決策科學（Decision Science，DS）與運籌學（Operations Research，OR）具有深刻的關聯，甚至有學者以MS/OR作為管理科學、決策科學、運籌學的共同稱呼。MS/OR可以定義為：基於定量數據，通過科學的方法來製定管理決策的一門學科。該定義包含三個重要元素：一是數據，即定量數據是製定決策的依據；二是模型，即科學方法是判定決策優劣的邏輯基石；三是決策，即數據和模型的目標是推動決策結果的最優化或滿意化，從而服務於現實需求。因此，我們認為，數據、模型與決策，是管理科學、決策科學和運籌學最基礎的元素。本書的編撰，也是為管理科學、決策科學和運籌學學科提供一本最基礎的教材。
管理科學所使用的科學方法，可能會涉及數學、計算機、經濟學、信息科學等多個學科，但數學是最為主要的。我們通過數學模型來實施科學的運算和判斷。所謂模型，是對研究的實體進行必要的簡化，並用適當的變現形式或規則把它的主要特徵描述齣來；而數學模型，則是以數學語言描述的一類模型，其形式可能包括代數、方程、規劃、統計、圖、拓撲、幾何等。考慮到管理科學的特點，本書對數學方法的呈現形式盡可能簡潔易懂，以便讀者能夠更容易地接受本書，更容易將有關知識應用於指導管理實踐。
與本書類似的書籍確實十分多，特彆是大量的國外教材相繼翻譯成中文，極大地拓寬瞭讀者的選擇空間。在這些書籍中，本書具有十分鮮明的特色。具體來說，相比較同類書籍而言，本書具有如下特點。
（1）通俗易懂，深入淺齣。本書以管理學視角（而非數學視角）來呈現各種數學技術，使得讀者不需要掌握特彆深厚的數學基礎，即可掌握本書的核心思想和技術。在問題求解技術上，本書力圖以常見的Excel軟件來實現各種計算，讀者不需要深入學習MATLAB、SPSS等專業軟件，也無須耗費巨大精力去鑽研單純形法等傳統求解方法。
（2）以中國情景的案例串聯起問題和知識點。在每一個章節中，都呈現齣眾多的中國情景的問題，圍繞著該問題的解決，各個知識點不再是孤零零的，而是通過例子串聯起來。通過這些案例，既能夠引起讀者的學習興趣，又清晰地展現瞭不同技術和知識點的差異，使讀者的理解更為明晰。
（3）增加瞭一些本領域十分重要而基礎的內容，使得讀者在學習本書之後有更大的收獲，並可以為未來的進一步學習奠定一定的基礎。這些新增的內容主要包括：收益管理、數據包絡分析、決策的發展曆史、群決策、前景理論等。其中，收益管理、數據包絡分析、前景理論是學術界廣泛關注的熱點領域。
全書共分為三大部分，共15章。
第一部分圍繞“數據”展開，展現瞭數據的描述、分布、統計和預測，共4章，對應於第1～4章。其中，第1章“隨機變量與概率分布”重點介紹隨機事件及概率的定義、條件概率的運算等，並呈現瞭幾類代錶性的離散概率分布和連續概率分布形態。第2章“數據描述及歸納”介紹瞭總體和樣本的概念及區彆，並展現瞭參數形式的數據描述和圖錶形式的數據描述方法，在此基礎上，進一步介紹瞭數據統計規律描述在德爾菲法實施過程中的重要性。在幫助讀者掌握瞭數據描述的基本方法後，第3章“統計推斷”幫助讀者如何通過抽樣來認識總體。主要需要掌握一些抽樣方法，如簡單隨機抽樣、係統抽樣、分層抽樣、整群抽樣等；對抽樣的數據特徵進行認知，並據此判斷特徵，於是讀者可以掌握點估計、均值、標準差、比例以及兩個總體均值差的置信區間等知識；最後，為瞭由樣本推斷總體的特性，讀者需要掌握基礎的假設檢驗方法，這些內容均在第3章進行介紹。第4章“預測”專注於考慮如何通過當前已知數據來推斷未來未知數據。預測的方法主要分為兩類，其一是數據的變化受到外界因素的影響，利用迴歸分析法可以解決此類預測問題；其二是數據的變化不受外界因素的影響，僅僅依據事件發展的內部慣性，利用時間序列分析可以解決這一類預測問題。
第二部分圍繞“運籌模型”展開，著重講述數學規劃相關知識點，共5章，對應於第5～9章。第5章“綫性規劃”介紹瞭最優化問題求解的最基礎的方法，即綫性規劃，通過明確決策變量、優化目標、約束條件以及它們之間的相互關係，建立起綫性規劃模型，進行求解找到最優解，通過靈敏度分析來理解最優解的性質。這些內容可以幫助讀者初步去解決一些最優化問題。在此基礎上，第5章介紹瞭利用綫性規劃進行投入-産齣效率分析的經典方法——數據包絡分析。第6章“整數規劃”展現瞭整數規劃（特彆是更重要的0-1整數規劃）的概念、求解方法和應用。0-1整數規劃有助於解決眾多包含邏輯判斷的最優化問題，本書著重描述瞭它的一個應用，即指派問題。第7章“動態規劃”嚮讀者介紹瞭多階段動態決策過程的描述以及動態最優
用戶評價
讀完《數據、模型與決策：管理科學的數學基礎》這本書，我最大的感悟就是，那些我們習以為常的管理行為背後，竟然隱藏著如此深刻的數學邏輯。我一直以為管理更多的是一種藝術，是關於人與人之間的互動、協調和激勵，但這本書讓我看到瞭它的科學性、係統性以及量化的一麵。 書中對於如何將現實世界中的問題轉化為數學模型進行分析的講解，對我來說是顛覆性的。我曾經在一個大型零售企業做過商品規劃，我們總是根據市場反饋和銷售數據來調整商品組閤，但有時候效果並不理想，我們也難以解釋為什麼某個決策會有效，或者為什麼某個決策會失敗。在讀到書中關於“組閤優化”和“資源分配”的章節時，我纔意識到，原來很多時候，我們都可以通過構建一個數學模型，來量化不同商品組閤的潛在收益，或者最優地分配我們的庫存和陳列空間。 這本書不僅僅是理論的堆砌，更重要的是它強調瞭模型在實際決策中的應用。作者非常細緻地講解瞭從問題定義、數據收集、模型選擇、參數估計，到模型驗證和結果解釋的整個過程。比如，書中在講解“庫存管理模型”時，通過一個生動的例子，展示瞭如何利用 EOQ (Economic Order Quantity) 模型來計算最優的訂貨量，從而在訂貨成本和持有成本之間找到平衡點。這讓我聯想到瞭我們在實際工作中，經常因為不確定如何確定訂貨量而導緻庫存過高或者缺貨的情況。 我特彆欣賞書中對於“決策分析”的深入探討。在很多商業決策中，我們都需要在不同選項之間進行權衡，而這些選項往往都伴隨著不確定性和風險。書中介紹的“決策樹”和“敏感性分析”等方法，為我們提供瞭一種結構化的方式來評估不同決策的潛在結果，並理解這些結果對關鍵參數變化的敏感程度。這讓我意識到，很多時候我們所謂的“拍腦袋”式的決策，其實都可以被更嚴謹的量化分析所取代。 書中對“排隊論”的講解也給我留下瞭深刻的印象。我曾經在一個服務行業工作，經常看到顧客排長隊，導緻客戶滿意度下降，甚至流失客戶。讀瞭書中關於排隊論的章節後，我纔明白，原來可以通過建立不同的排隊模型，來分析顧客到達的規律、服務颱的效率等因素，從而優化服務資源配置，縮短顧客等待時間。 這本書的結構非常清晰，從基礎的數學概念入手，逐步引導讀者進入更復雜的模型和應用。即使我之前對某些數學概念不是特彆熟悉，也能通過書中的詳細解釋和豐富的案例來理解。作者的語言風格清晰易懂，並且善於將抽象的數學概念與生動的商業場景相結閤，這讓學習過程變得更加有趣和有效。 我喜歡書中那種“由淺入深，層層遞進”的學習體驗。它不僅僅是告訴你“是什麼”，更重要的是解釋“為什麼”和“如何做到”。這種深入的講解，讓我能夠真正地理解這些模型背後的邏輯，而不僅僅是記住幾個公式。 《數據、模型與決策：管理科學的數學基礎》這本書，讓我認識到，管理學不僅僅是一門經驗的學科，更是一門可以用數學工具來量化、優化和提升的科學。掌握瞭其中的數學方法，就相當於擁有瞭一套強大的分析工具，能夠更有效地識彆和解決復雜的商業問題。 對於任何想要提升自己在數據驅動時代下的決策能力，以及希望在工作中運用更科學、更量化方法來解決問題的管理者和專業人士來說，這本書絕對是一本不可多得的寶典。它提供瞭一種全新的視角，讓我們能夠以更理性的方式看待管理挑戰。 總而言之，這本書為我提供瞭一個強大而實用的框架，讓我能夠更深入地理解管理科學的數學基礎，並將其應用於解決實際的管理問題，從而做齣更明智、更有效的決策。
評分讀完《數據、模型與決策：管理科學的數學基礎》這本書，我最大的感悟便是，那些我們習以為常的管理行為背後，竟然隱藏著如此深刻的數學邏輯。我一直以為管理更多的是一種藝術，是關於人與人之間的互動、協調和激勵，但這本書讓我看到瞭它的科學性、係統性以及量化的一麵。 書中對如何將現實世界中的問題轉化為數學模型進行分析的講解，對我來說是顛覆性的。我曾經在一個大型零售企業做過商品規劃，我們總是根據市場反饋和銷售數據來調整商品組閤，但有時候效果並不理想，我們也難以解釋為什麼某個決策會有效，或者為什麼某個決策會失敗。在讀到書中關於“組閤優化”和“資源分配”的章節時，我纔意識到，原來很多時候，我們都可以通過構建一個數學模型，來量化不同商品組閤的潛在收益，或者最優地分配我們的庫存和陳列空間。 這本書不僅僅是理論的堆砌，更重要的是它強調瞭模型在實際決策中的應用。作者非常細緻地講解瞭從問題定義、數據收集、模型選擇、參數估計，到模型驗證和結果解釋的整個過程。比如，書中在講解“庫存管理模型”時，通過一個生動的例子，展示瞭如何利用 EOQ (Economic Order Quantity) 模型來計算最優的訂貨量，從而在訂貨成本和持有成本之間找到平衡點。這讓我聯想到瞭我們在實際工作中，經常因為不確定如何確定訂貨量而導緻庫存過高或者缺貨的情況。 我特彆欣賞書中對於“決策分析”的深入探討。在很多商業決策中，我們都需要在不同選項之間進行權衡，而這些選項往往都伴隨著不確定性和風險。書中介紹的“決策樹”和“敏感性分析”等方法，為我們提供瞭一種結構化的方式來評估不同決策的潛在結果，並理解這些結果對關鍵參數變化的敏感程度。這讓我意識到，很多時候我們所謂的“拍腦袋”式的決策，其實都可以被更嚴謹的量化分析所取代。 書中對“排隊論”的講解也給我留下瞭深刻的印象。我曾經在一個服務行業工作，經常看到顧客排長隊，導緻客戶滿意度下降，甚至流失客戶。讀瞭書中關於排隊論的章節後，我纔明白，原來可以通過建立不同的排隊模型，來分析顧客到達的規律、服務颱的效率等因素，從而優化服務資源配置，縮短顧客等待時間。 這本書的結構非常清晰，從基礎的數學概念入手，逐步引導讀者進入更復雜的模型和應用。即使我之前對某些數學概念不是特彆熟悉，也能通過書中的詳細解釋和豐富的案例來理解。作者的語言風格清晰易懂，並且善於將抽象的數學概念與生動的商業場景相結閤，這讓學習過程變得更加有趣和有效。 我喜歡書中那種“知其然，更知其所以然”的講解方式。它不僅僅是告訴你“要怎麼做”，更重要的是解釋“為什麼這麼做”，以及“背後的數學原理是什麼”。這種深入的解析，讓我能夠真正地理解這些模型背後的邏輯，而不僅僅是記住幾個公式。 《數據、模型與決策：管理科學的數學基礎》這本書，讓我深刻認識到，管理不再僅僅是經驗的積纍，而是一門可以通過科學方法不斷優化和提升的學科。掌握瞭其中的數學方法，就相當於擁有瞭一套強大的分析工具，能夠更有效地識彆和解決復雜的商業問題。 對於任何想要提升自己在數據驅動時代下的決策能力，以及希望在工作中運用更科學、更量化方法來解決問題的管理者和專業人士來說，這本書絕對是一本不可多得的寶典。它提供瞭一種全新的視角，讓我們能夠以更理性的方式看待管理挑戰。 總而言之，這本書為我提供瞭一個強大而實用的框架，讓我能夠更深入地理解管理科學的數學基礎，並將其應用於解決實際的管理問題，從而做齣更明智、更有效的決策。
評分讀完《數據、模型與決策：管理科學的數學基礎》這本書，我最大的感受就是它徹底顛覆瞭我以往對“管理”這個詞的認知。我一直以為管理就是一些經驗之談、人際交往的技巧，或者是一些宏觀的戰略規劃。但這本書，則用一種極其嚴謹、係統的方式，把我拉進瞭管理的“幕後”，讓我看到瞭隱藏在那些“看起來”很直觀的決策背後的數學邏輯和模型構建。 書裏花瞭大量篇幅介紹如何將現實世界中的問題抽象成數學模型。一開始我有點抗拒，覺得這種“數學化”會不會讓管理變得死闆，失去瞭人情味。但隨著我深入閱讀，我逐漸理解瞭這種抽象的必要性。比如，書中在講解綫性規劃時，用瞭一個關於生産計劃的例子，如何在高昂的成本和有限的資源之間找到最優的生産組閤，以最大化利潤。我當時就聯想到瞭我之前在一傢小型製造企業實習的經曆，那時候他們總是憑經驗來安排生産，導緻經常齣現原材料積壓或者訂單延誤的情況。如果當時他們能運用書中的模型，也許就能避免很多不必要的損失。 更讓我驚喜的是，這本書並沒有止步於理論的介紹，而是非常注重模型在實際決策中的應用。它詳細地解釋瞭如何收集數據、如何清洗數據、如何選擇閤適的模型，以及如何解釋模型的輸齣結果。比如，書中關於“靈敏度分析”的章節，讓我印象深刻。它不是簡單地告訴你“用這個模型算齣來是多少”，而是教你如何去理解模型結果的“不確定性”，在參數發生變化時，決策會受到多大的影響。這對於一個管理者來說至關重要，因為現實世界中的數據和環境總是瞬息萬變的。 我特彆欣賞書中處理不確定性問題的方法。在很多實際管理場景中，我們無法獲得完全準確的信息，這時候模型就顯得尤為重要。書中介紹的概率論和統計學在決策中的應用，比如濛特卡洛模擬，讓我看到瞭如何利用隨機性來模擬復雜的係統，並從中獲得有價值的洞察。這比單純的“拍腦袋”或者“憑感覺”要科學得多。 書中的一些例子，比如供應鏈優化、庫存管理、排隊論等，都非常貼近實際的管理挑戰。我曾經因為工作原因接觸過一些物流配送的問題，總是覺得效率不高，經常齣現車輛空載或者配送延誤的情況。讀瞭書裏關於網絡流模型和排隊論的章節後，我纔恍然大悟，原來這些問題都可以通過數學模型來找到更優的解決方案。 這本書的結構安排也很閤理，從基礎的概念講起，逐步深入到更復雜的模型和算法。即使我之前對某些數學概念不太熟悉，也能通過書中的詳細解釋和豐富的例子來理解。作者並沒有因為讀者可能是管理背景而簡化內容，反而用一種非常嚴謹的態度去闡述每一個概念，這讓我覺得非常受用。 我喜歡書中的一種“探究式”的學習方式。它不僅僅是告訴你“是什麼”，更重要的是告訴你“為什麼”和“怎麼做”。在閱讀的過程中，我經常會主動去思考，如果我遇到類似的問題，我該如何運用書中提到的模型和方法。這種主動思考的過程，大大加深瞭我對知識的理解和記憶。 這本書讓我認識到，管理學不僅僅是一門藝術，更是一門科學。那些看似復雜的商業決策，背後往往有著嚴密的數學邏輯支撐。掌握瞭這些數學工具，我們就能夠更清晰地認識問題，更有效地分析問題，並最終做齣更明智的決策。 對於我這樣希望提升管理能力、尤其是數據驅動決策能力的讀者來說，這本書簡直是一本寶藏。它提供的不僅僅是知識，更是一種思維方式和解決問題的工具箱。我毫不猶豫地會嚮我的同行們推薦這本書，特彆是那些希望在競爭激烈的商業環境中脫穎而齣的管理者。 總而言之，《數據、模型與決策：管理科學的數學基礎》是一本真正能夠改變我們看待和處理管理問題方式的書。它將抽象的數學概念轉化為實用的管理工具，為我們提供瞭一個理性、量化的視角來理解和解決復雜的商業挑戰。
評分初讀《數據、模型與決策：管理科學的數學基礎》，我原本以為會是一本枯燥的數學教材，但很快就被它書中那種將抽象數學概念轉化為現實管理工具的智慧所吸引。我一直以為管理更多的是一種經驗主義的藝術，憑感覺和直覺行事，但這本書卻用嚴謹的數學語言，揭示瞭隱藏在那些“看起來”很直觀的管理決策背後的科學原理。 書中對如何將現實世界的復雜問題進行數學建模的闡述，讓我耳目一新。我曾經在一傢谘詢公司工作，負責為客戶提供市場分析報告，我們常常需要預測市場趨勢，評估不同投資方案的潛在收益。讀到書中關於“迴歸分析”和“時間序列模型”的章節時，我立刻聯想到瞭我們當時麵臨的難題。如果當時我們能夠運用書中介紹的這些模型，就能更精準地量化市場因素對銷售的影響，並對未來的銷售額做齣更可靠的預測。 本書最大的亮點在於它強調模型在實際決策中的應用，而非僅僅停留在理論層麵。作者非常詳細地講解瞭從問題識彆、數據收集、模型構建、參數估計，到模型驗證和結果解釋的完整過程。例如，書中在講解“項目管理”時，通過一個經典的“關鍵路徑法”（CPM）案例，生動地展示瞭如何識彆項目中的關鍵任務，優化項目進度，並預測項目完成時間。這讓我意識到，許多復雜項目中的延誤和成本超支，都可以通過應用這些數學工具來規避。 我特彆欣賞書中對於“整數規劃”的深入探討。在很多實際管理場景中，我們麵臨的決策並非總是連續的，而是需要做齣離散的選擇。例如，如何選擇最優的工廠選址，或者如何安排生産綫的調度，都涉及到整數規劃的問題。書中通過詳細的案例分析，展示瞭如何將這些離散的決策問題轉化為數學模型，並求解齣最優的解決方案。這讓我明白，許多看似難以量化的決策，都可以通過嚴謹的數學方法來解決。 書中關於“網絡分析”的講解也給我留下瞭深刻的印象。我曾經參與過一個大型活動策劃項目，如何協調各個環節的資源，確保活動的順利進行，是一個巨大的挑戰。讀瞭書中關於“圖論”和“最短路徑算法”的章節後，我纔意識到，原來可以將活動的不同環節抽象成網絡節點，任務之間的依賴關係抽象成網絡邊，然後利用圖論的算法來優化資源分配和進度安排。 這本書的語言風格清晰，而且結構安排非常閤理，由淺入深。即使是一些比較復雜的數學概念，作者也善於通過生動形象的案例來解釋，讓像我這樣的非數學專業背景的讀者也能輕鬆理解。而且，書中的案例都非常貼近實際的管理問題，這使得我能夠將書中的知識與自己的工作經曆聯係起來，從而加深理解。 我喜歡書中那種“知其然，更知其所以然”的講解方式。它不僅僅是告訴你“要怎麼做”，更重要的是解釋“為什麼這麼做”，以及“背後的數學原理是什麼”。這種深入的解析，讓我能夠真正地掌握這些工具，而不是僅僅停留在錶麵。 《數據、模型與決策：管理科學的數學基礎》這本書，讓我深刻認識到，管理不再僅僅是經驗的積纍，而是一門可以通過科學方法不斷優化和提升的學科。掌握瞭其中的數學工具，就相當於擁有瞭一把強大的鑰匙，能夠解鎖更多更深層次的管理問題，做齣更明智、更有效的決策。 對於任何渴望提升自身管理能力，尤其是希望在數據驅動的時代做齣更明智決策的專業人士來說，這本書絕對是一本不可或缺的讀物。它提供的不僅僅是知識，更是一種能夠直接應用於實踐的思維框架和方法論。 總而言之，這本書為我提供瞭一個係統、嚴謹的框架，來理解和應對管理科學中的核心問題，它將抽象的數學概念轉化為處理現實世界挑戰的強大武器，讓我能夠以更理性的方式看待管理挑戰。
評分讀完《數據、模型與決策：管理科學的數學基礎》這本書，我最大的收獲便是它為我打開瞭一個全新的視角，讓我看到瞭隱藏在日常管理活動背後那嚴謹而強大的數學骨架。在此之前，我總以為管理更多的是一種藝術，依賴於經驗、直覺和溝通技巧，但這本書用一種極為震撼的方式告訴我，在這些“軟技能”之下，還有著一套更為基礎、更為科學的“硬實力”支撐。 書中對如何將現實世界的復雜性進行模型化處理的講解，讓我印象最為深刻。我曾經在一個零售公司的市場部工作，當時我們總是嘗試各種促銷活動，但效果往往難以預測，有時候投入巨大，迴報卻微乎其微。讀到書中關於“預測模型”的部分，比如如何利用曆史銷售數據、客戶行為等信息，構建迴歸模型來預測未來銷售趨勢，我就立刻聯想到瞭我們當時的睏境。如果當時我們能夠運用書中介紹的方法，或許就能更精準地評估促銷活動的效果，甚至提前優化促銷策略，避免不必要的資源浪費。 這本書不僅僅停留在理論層麵，它更強調的是模型在實際決策中的應用。作者花瞭大量的筆墨去闡述如何從現實問題齣發，一步步構建數學模型，並詳細介紹瞭如何利用這些模型來輔助決策。比如，書中在講解“成本效益分析”時，通過一個詳細的案例，展示瞭如何量化不同決策方案的潛在收益和成本，從而選擇最優方案。這讓我意識到，很多時候我們所謂的“經驗判斷”，其實可以被更精確的量化分析所取代，從而降低決策的風險。 我特彆欣賞書中關於“優化問題”的探討。在企業運營中，資源往往是有限的，而需求又是無限的，如何在這種約束條件下實現利潤最大化或成本最小化，是管理者時刻麵臨的難題。書中介紹的綫性規劃、整數規劃等方法，為我們提供瞭一套係統性的解決方案。我迴想起之前在一傢物流公司工作時，如何安排車輛的配送路綫，總是憑經驗和一些簡化的圖錶，效率一直不高，而且經常齣現車輛路綫重疊或者繞遠路的情況。現在看來，如果當時能夠運用書中介紹的優化算法，就能顯著提升配送效率，降低燃油成本。 書中對“不確定性”的處理方式也讓我耳目一新。在現實管理中，我們很難獲得所有信息都是準確和完整的，總會存在各種各樣的不確定性。這本書通過介紹概率論和統計學在決策中的應用，比如風險評估、決策樹等，讓我看到瞭如何在不確定性環境下做齣更穩健的決策。這種嚴謹的科學方法，比那種“憑感覺”或者“聽天由命”的決策方式要可靠得多。 這本書的語言風格非常清晰，即使涉及到一些復雜的數學概念，作者也能通過生動形象的例子來解釋，讓我這個非數學專業背景的讀者也能逐漸理解。而且，書中的案例設計都非常貼閤實際的管理場景，這使得我能夠將書中的知識與我自己的工作經曆聯係起來，從而加深理解。 我喜歡書中那種“知其然，更知其所以然”的講解方式。它不僅僅是告訴我們“要怎麼做”，更重要的是解釋“為什麼這麼做”，以及“背後的數學原理是什麼”。這種深入的解析，讓我能夠真正掌握這些工具，而不是僅僅停留在錶麵。 《數據、模型與決策：管理科學的數學基礎》這本書，讓我深刻認識到，管理不再僅僅是經驗的積纍，而是一門可以通過科學方法不斷優化和提升的學科。掌握瞭其中的數學基礎，就相當於擁有瞭一把強大的鑰匙，能夠解鎖更多更深層次的管理問題。 對於任何渴望提升自身管理能力，尤其是希望在數據驅動的時代做齣更明智決策的專業人士來說，這本書都是一本不可或缺的讀物。它提供的不僅僅是理論知識，更是一種能夠直接應用於實踐的思維框架和方法論。 總的來說，這本書為我提供瞭一個係統、嚴謹的框架，來理解和應對管理科學中的核心問題，它將抽象的數學概念轉化為瞭處理現實世界挑戰的強大武器。
評分讀完《數據、模型與決策：管理科學的數學基礎》這本書，我最大的感受就是，它徹底顛覆瞭我以往對“管理”這個詞的認知。我一直以為管理就是一些經驗之談、人際交往的技巧，或者是一些宏觀的戰略規劃。但這本書，則用一種極其嚴謹、係統的方式，把我拉進瞭管理的“幕後”，讓我看到瞭隱藏在那些“看起來”很直觀的決策背後的數學邏輯和模型構建。 書裏花瞭大量篇幅介紹如何將現實世界中的問題抽象成數學模型。一開始我有點抗拒，覺得這種“數學化”會不會讓管理變得死闆，失去瞭人情味。但隨著我深入閱讀，我逐漸理解瞭這種抽象的必要性。比如，書中在講解綫性規劃時，用瞭一個關於生産計劃的例子，如何在高昂的成本和有限的資源之間找到最優的生産組閤，以最大化利潤。我當時就聯想到瞭我之前在一傢小型製造企業實習的經曆，那時候他們總是憑經驗來安排生産，導緻經常齣現原材料積壓或者訂單延誤的情況。如果當時他們能運用書中的模型，也許就能避免很多不必要的損失。 更讓我驚喜的是，這本書並沒有止步於理論的介紹，而是非常注重模型在實際決策中的應用。它詳細地解釋瞭如何收集數據、如何清洗數據、如何選擇閤適的模型，以及如何解釋模型的輸齣結果。比如，書中關於“靈敏度分析”的章節，讓我印象深刻。它不是簡單地告訴你“用這個模型算齣來是多少”，而是教你如何去理解模型結果的“不確定性”，在參數發生變化時，決策會受到多大的影響。這對於一個管理者來說至關重要，因為現實世界中的數據和環境總是瞬息萬變的。 我特彆欣賞書中處理不確定性問題的方法。在很多實際管理場景中，我們無法獲得完全準確的信息，這時候模型就顯得尤為重要。書中介紹的概率論和統計學在決策中的應用，比如濛特卡洛模擬，讓我看到瞭如何利用隨機性來模擬復雜的係統，並從中獲得有價值的洞察。這比單純的“拍腦袋”或者“憑感覺”要科學得多。 書中的一些例子，比如供應鏈優化、庫存管理、排隊論等，都非常貼近實際的管理挑戰。我曾經因為工作原因接觸過一些物流配送的問題，總是覺得效率不高，經常齣現車輛空載或者配送延誤的情況。讀瞭書裏關於網絡流模型和排隊論的章節後，我纔恍然大悟，原來這些問題都可以通過數學模型來找到更優的解決方案。 這本書的結構安排也很閤理，從基礎的概念講起，逐步深入到更復雜的模型和算法。即使我之前對某些數學概念不太熟悉，也能通過書中的詳細解釋和豐富的例子來理解。作者並沒有因為讀者可能是管理背景而簡化內容，反而用一種非常嚴謹的態度去闡述每一個概念，這讓我覺得非常受用。 我喜歡書中的一種“探究式”的學習方式。它不僅僅是告訴你“是什麼”，更重要的是告訴你“為什麼”和“怎麼做”。在閱讀的過程中，我經常會主動去思考，如果我遇到類似的問題，我該如何運用書中提到的模型和方法。這種主動思考的過程，大大加深瞭我對知識的理解和記憶。 這本書讓我認識到，管理學不僅僅是一門藝術，更是一門科學。那些看似復雜的商業決策，背後往往有著嚴密的數學邏輯支撐。掌握瞭這些數學工具，我們就能夠更清晰地認識問題，更有效地分析問題，並最終做齣更明智的決策。 對於我這樣希望提升管理能力、尤其是數據驅動決策能力的讀者來說，這本書簡直是一本寶藏。它提供的不僅僅是知識，更是一種思維方式和解決問題的工具箱。我毫不猶豫地會嚮我的同行們推薦這本書，特彆是那些希望在競爭激烈的商業環境中脫穎而齣的管理者。 總而言之，《數據、模型與決策：管理科學的數學基礎》是一本真正能夠改變我們看待和處理管理問題方式的書。它將抽象的數學概念轉化為實用的管理工具，為我們提供瞭一個理性、量化的視角來理解和解決復雜的商業挑戰。
評分初讀《數據、模型與決策：管理科學的數學基礎》，我原本以為會是一本枯燥的數學教材，但很快就被它書中那種將抽象數學概念轉化為現實管理工具的智慧所吸引。我一直以為管理更多的是一種經驗主義的藝術，憑感覺和直覺行事，但這本書卻用嚴謹的數學語言，揭示瞭隱藏在那些“看起來”很直觀的管理決策背後的科學原理。 書中對如何將現實世界的復雜問題進行數學建模的闡述，讓我耳目一新。我曾經在一傢谘詢公司工作，負責為客戶提供市場分析報告，我們常常需要預測市場趨勢，評估不同投資方案的潛在收益。讀到書中關於“迴歸分析”和“時間序列模型”的章節時，我立刻聯想到瞭我們當時麵臨的難題。如果當時我們能夠運用書中介紹的這些模型，就能更精準地量化市場因素對銷售的影響，並對未來的銷售額做齣更可靠的預測。 本書最大的亮點在於它強調模型在實際決策中的應用，而非僅僅停留在理論層麵。作者非常詳細地講解瞭從問題識彆、數據收集、模型構建、參數估計，到模型驗證和結果解釋的完整過程。例如，書中在講解“項目管理”時，通過一個經典的“關鍵路徑法”（CPM）案例，生動地展示瞭如何識彆項目中的關鍵任務，優化項目進度，並預測項目完成時間。這讓我意識到，許多復雜項目中的延誤和成本超支，都可以通過應用這些數學工具來規避。 我特彆欣賞書中對於“整數規劃”的深入探討。在很多實際管理場景中，我們麵臨的決策並非總是連續的，而是需要做齣離散的選擇。例如，如何選擇最優的工廠選址，或者如何安排生産綫的調度，都涉及到整數規劃的問題。書中通過詳細的案例分析，展示瞭如何將這些離散的決策問題轉化為數學模型，並求解齣最優的解決方案。這讓我明白，許多看似難以量化的決策，都可以通過嚴謹的數學方法來解決。 書中關於“網絡分析”的講解也給我留下瞭深刻的印象。我曾經參與過一個大型活動策劃項目，如何協調各個環節的資源，確保活動的順利進行，是一個巨大的挑戰。讀瞭書中關於“圖論”和“最短路徑算法”的章節後，我纔意識到，原來可以將活動的不同環節抽象成網絡節點，任務之間的依賴關係抽象成網絡邊，然後利用圖論的算法來優化資源分配和進度安排。 這本書的語言風格清晰，而且結構安排非常閤理，由淺入深。即使是一些比較復雜的數學概念，作者也善於通過生動形象的案例來解釋，讓像我這樣的非數學專業背景的讀者也能輕鬆理解。而且，書中的案例都非常貼近實際的管理問題，這使得我能夠將書中的知識與自己的工作經曆聯係起來，從而加深理解。 我喜歡書中那種“知其然，更知其所以然”的講解方式。它不僅僅是告訴你“要怎麼做”，更重要的是解釋“為什麼這麼做”，以及“背後的數學原理是什麼”。這種深入的解析，讓我能夠真正地掌握這些工具，而不是僅僅停留在錶麵。 《數據、模型與決策：管理科學的數學基礎》這本書，讓我深刻認識到，管理不再僅僅是經驗的積纍，而是一門可以通過科學方法不斷優化和提升的學科。掌握瞭其中的數學工具，就相當於擁有瞭一把強大的鑰匙，能夠解鎖更多更深層次的管理問題，做齣更明智、更有效的決策。 對於任何渴望提升自身管理能力，尤其是希望在數據驅動的時代做齣更明智決策的專業人士來說，這本書絕對是一本不可或缺的讀物。它提供的不僅僅是知識，更是一種能夠直接應用於實踐的思維框架和方法論。 總而言之，這本書為我提供瞭一個係統、嚴謹的框架，來理解和應對管理科學中的核心問題，它將抽象的數學概念轉化為處理現實世界挑戰的強大武器，讓我能夠以更理性的方式看待管理挑戰。
評分初讀《數據、模型與決策：管理科學的數學基礎》，我原本以為會是一本枯燥的數學教材，但很快就被它書中那種將抽象數學概念轉化為現實管理工具的智慧所吸引。我一直以為管理更多的是一種經驗主義的藝術，憑感覺和直覺行事，但這本書卻用嚴謹的數學語言，揭示瞭隱藏在那些“看起來”很直觀的管理決策背後的科學原理。 書中對如何將現實世界的復雜問題進行數學建模的闡述，讓我耳目一新。我曾經在一傢谘詢公司工作，負責為客戶提供市場分析報告，我們常常需要預測市場趨勢，評估不同投資方案的潛在收益。讀到書中關於“迴歸分析”和“時間序列模型”的章節時，我立刻聯想到瞭我們當時麵臨的難題。如果當時我們能夠運用書中介紹的這些模型，就能更精準地量化市場因素對銷售的影響，並對未來的銷售額做齣更可靠的預測。 本書最大的亮點在於它強調模型在實際決策中的應用，而非僅僅停留在理論層麵。作者非常詳細地講解瞭從問題識彆、數據收集、模型構建、參數估計，到模型驗證和結果解釋的完整過程。例如，書中在講解“項目管理”時，通過一個經典的“關鍵路徑法”（CPM）案例，生動地展示瞭如何識彆項目中的關鍵任務，優化項目進度，並預測項目完成時間。這讓我意識到，許多復雜項目中的延誤和成本超支，都可以通過應用這些數學工具來規避。 我特彆欣賞書中對於“整數規劃”的深入探討。在很多實際管理場景中，我們麵臨的決策並非總是連續的，而是需要做齣離散的選擇。例如，如何選擇最優的工廠選址，或者如何安排生産綫的調度，都涉及到整數規劃的問題。書中通過詳細的案例分析，展示瞭如何將這些離散的決策問題轉化為數學模型，並求解齣最優的解決方案。這讓我明白，許多看似難以量化的決策，都可以通過嚴謹的數學方法來解決。 書中關於“網絡分析”的講解也給我留下瞭深刻的印象。我曾經參與過一個大型活動策劃項目，如何協調各個環節的資源，確保活動的順利進行，是一個巨大的挑戰。讀瞭書中關於“圖論”和“最短路徑算法”的章節後，我纔意識到，原來可以將活動的不同環節抽象成網絡節點，任務之間的依賴關係抽象成網絡邊，然後利用圖論的算法來優化資源分配和進度安排。 這本書的語言風格清晰，而且結構安排非常閤理，由淺入深。即使是一些比較復雜的數學概念，作者也善於通過生動形象的案例來解釋，讓像我這樣的非數學專業背景的讀者也能輕鬆理解。而且，書中的案例都非常貼近實際的管理問題，這使得我能夠將書中的知識與自己的工作經曆聯係起來，從而加深理解。 我喜歡書中那種“知其然，更知其所以然”的講解方式。它不僅僅是告訴你“要怎麼做”，更重要的是解釋“為什麼這麼做”，以及“背後的數學原理是什麼”。這種深入的解析，讓我能夠真正地掌握這些工具，而不是僅僅停留在錶麵。 《數據、模型與決策：管理科學的數學基礎》這本書，讓我深刻認識到，管理不再僅僅是經驗的積纍，而是一門可以通過科學方法不斷優化和提升的學科。掌握瞭其中的數學工具，就相當於擁有瞭一把強大的鑰匙，能夠解鎖更多更深層次的管理問題，做齣更明智、更有效的決策。 對於任何渴望提升自身管理能力，尤其是希望在數據驅動的時代做齣更明智決策的專業人士來說，這本書絕對是一本不可或缺的讀物。它提供的不僅僅是知識，更是一種能夠直接應用於實踐的思維框架和方法論。 總而言之，這本書為我提供瞭一個係統、嚴謹的框架，來理解和應對管理科學中的核心問題，它將抽象的數學概念轉化為處理現實世界挑戰的強大武器，讓我能夠以更理性的方式看待管理挑戰。
評分讀完《數據、模型與決策：管理科學的數學基礎》這本書，我最大的收獲便是它為我打開瞭一個全新的視角，讓我看到瞭隱藏在日常管理活動背後那嚴謹而強大的數學骨架。在此之前，我總以為管理更多的是一種藝術，依賴於經驗、直覺和溝通技巧，但這本書用一種極為震撼的方式告訴我，在這些“軟技能”之下，還有著一套更為基礎、更為科學的“硬實力”支撐。 書中對如何將現實世界的復雜性進行模型化處理的講解，讓我印象最為深刻。我曾經在一個零售公司的市場部工作，當時我們總是嘗試各種促銷活動，但效果往往難以預測，有時候投入巨大，迴報卻微乎其微。讀到書中關於“預測模型”的部分，比如如何利用曆史銷售數據、客戶行為等信息，構建迴歸模型來預測未來銷售趨勢，我就立刻聯想到瞭我們當時的睏境。如果當時我們能夠運用書中介紹的方法，或許就能更精準地評估促銷活動的效果，甚至提前優化促銷策略，避免不必要的資源浪費。 這本書不僅僅停留在理論層麵，它更強調的是模型在實際決策中的應用。作者花瞭大量的筆墨去闡述如何從現實問題齣發，一步步構建數學模型，並詳細介紹瞭如何利用這些模型來輔助決策。比如，書中在講解“成本效益分析”時，通過一個詳細的案例，展示瞭如何量化不同決策方案的潛在收益和成本，從而選擇最優方案。這讓我意識到，很多時候我們所謂的“經驗判斷”，其實可以被更精確的量化分析所取代，從而降低決策的風險。 我特彆欣賞書中關於“優化問題”的探討。在企業運營中，資源往往是有限的，而需求又是無限的，如何在這種約束條件下實現利潤最大化或成本最小化，是管理者時刻麵臨的難題。書中介紹的綫性規劃、整數規劃等方法，為我們提供瞭一套係統性的解決方案。我迴想起之前在一傢物流公司工作時，如何安排車輛的配送路綫，總是憑經驗和一些簡化的圖錶，效率一直不高，而且經常齣現車輛路綫重疊或者繞遠路的情況。現在看來，如果當時能夠運用書中介紹的優化算法，就能顯著提升配送效率，降低燃油成本。 書中對“不確定性”的處理方式也讓我耳目一新。在現實管理中，我們很難獲得所有信息都是準確和完整的，總會存在各種各樣的不確定性。這本書通過介紹概率論和統計學在決策中的應用，比如風險評估、決策樹等，讓我看到瞭如何在不確定性環境下做齣更穩健的決策。這種嚴謹的科學方法，比那種“憑感覺”或者“聽天由命”的決策方式要可靠得多。 這本書的語言風格非常清晰，即使涉及到一些復雜的數學概念，作者也能通過生動形象的例子來解釋，讓我這個非數學專業背景的讀者也能逐漸理解。而且，書中的案例設計都非常貼閤實際的管理場景，這使得我能夠將書中的知識與我自己的工作經曆聯係起來，從而加深理解。 我喜歡書中那種“知其然，更知其所以然”的講解方式。它不僅僅是告訴你“要怎麼做”，更重要的是解釋“為什麼這麼做”，以及“背後的數學原理是什麼”。這種深入的解析，讓我能夠真正掌握這些工具，而不是僅僅停留在錶麵。 《數據、模型與決策：管理科學的數學基礎》這本書，讓我深刻認識到，管理不再僅僅是經驗的積纍，而是一門可以通過科學方法不斷優化和提升的學科。掌握瞭其中的數學方法，就相當於擁有瞭一把強大的鑰匙，能夠解鎖更多更深層次的管理問題。 對於任何渴望提升自身管理能力，尤其是希望在數據驅動的時代做齣更明智決策的專業人士來說，這本書絕對是一本不可或缺的讀物。它提供的不僅僅是知識，更是一種能夠直接應用於實踐的思維框架和方法論。 總而言之，這本書為我提供瞭一個係統、嚴謹的框架，來理解和應對管理科學中的核心問題，它將抽象的數學概念轉化為處理現實世界挑戰的強大武器。
評分翻開《數據、模型與決策：管理科學的數學基礎》這本書，我最直接的感受就是，它徹底顛覆瞭我之前對“管理”這個詞的刻闆印象。一直以來，我都覺得管理更多的是一種藝術，是關於經驗、直覺、以及與人打交道的能力。但這本書，用一種極其嚴謹、係統的方式，嚮我展示瞭隱藏在這些“軟技能”之下，更為基礎和強大的“硬實力”——數學。 書中對如何將現實世界中的復雜問題抽象成數學模型，讓我感到非常震撼。我曾經在一個快速消費品公司負責産品研發，我們經常需要預測新産品的市場需求，這是一個極其睏難的任務，因為市場變化太快，消費者偏好也難以捉摸。在讀到書中關於“預測建模”和“情景分析”的部分時，我纔意識到，原來我們可以通過收集大量的數據，運用統計學和機器學習的方法，來構建模型，從而對未來的市場需求進行更科學的預測。這比我們過去那種憑感覺和零散信息來判斷的方式要可靠得多。 這本書並非隻是理論的羅列，它更注重模型在實際決策中的應用。作者花瞭大量的篇幅去闡述如何從實際的管理場景齣發，一步步構建和應用數學模型。比如，書中在講解“運籌優化”時，用瞭一個非常經典的物流配送案例，詳細展示瞭如何利用綫性規劃等方法，來最小化運輸成本，同時確保按時交付。這讓我迴想起我們公司在産品分銷過程中遇到的種種挑戰，比如如何優化運輸路綫，如何閤理分配倉庫資源等。 我特彆欣賞書中對於“風險管理”的深入探討。在商業世界中，風險無處不在，如何有效地識彆、評估和管理風險，是每個管理者都需要麵對的課題。書中介紹的“馬爾可夫鏈”和“濛特卡洛模擬”等方法，為我們提供瞭一種量化評估風險的工具，讓我們能夠更清晰地認識到不同決策可能帶來的潛在損失。這比那種僅憑經驗和直覺來規避風險的方式要科學得多。 書中對“非綫性規劃”的講解也讓我印象深刻。我曾經在一傢能源公司工作，公司需要規劃不同發電廠的發電量，以滿足不斷變化的電力需求，同時最小化發電成本。這是一個典型的非綫性規劃問題，因為不同發電廠的成本函數往往是非綫性的。讀瞭書中關於非綫性規劃的章節後，我纔明白，原來我們可以通過這些精密的數學模型，來找到最優的發電組閤，從而實現成本的最優化。 這本書的語言風格非常清晰，而且結構安排閤理，循序漸進。即使是一些比較抽象的數學概念，作者也通過生動形象的案例來解釋，讓非數學專業背景的讀者也能輕鬆理解。而且，書中的案例都非常貼近實際的管理問題，這使得我能夠將書中的知識與自己的工作經曆聯係起來，從而加深理解。 我喜歡書中那種“知其然，更知其所以然”的講解方式。它不僅僅是告訴你“要怎麼做”，更重要的是解釋“為什麼這麼做”，以及“背後的數學原理是什麼”。這種深入的解析，讓我能夠真正地掌握這些工具，而不是僅僅停留在錶麵。 《數據、模型與決策：管理科學的數學基礎》這本書，讓我深刻認識到，管理不再僅僅是經驗的積纍，而是一門可以通過科學方法不斷優化和提升的學科。掌握瞭其中的數學工具，就相當於擁有瞭一把強大的鑰匙，能夠解鎖更多更深層次的管理問題，做齣更明智、更有效的決策。 對於任何渴望提升自身管理能力，尤其是希望在數據驅動的時代做齣更明智決策的專業人士來說，這本書絕對是一本不可或缺的讀物。它提供的不僅僅是知識，更是一種能夠直接應用於實踐的思維框架和方法論。 總而言之，這本書為我提供瞭一個係統、嚴謹的框架，來理解和應對管理科學中的核心問題，它將抽象的數學概念轉化為處理現實世界挑戰的強大武器，讓我能夠以更理性的方式看待管理挑戰。
評分不錯
評分裏麵有不少錯誤，案例不夠多。
評分裏麵有不少錯誤，案例不夠多。
評分好用的老師好的好的呀
評分好書，值得擁有。。。。
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評分不錯
評分內容詳細，比較全麵
評分好用的老師好的好的呀
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