數據、模型與決策（原書第14版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 戴維R.安德森（David R.Anderson） 著，侯文華，楊靜蕾 譯

圖書標籤:

• 數據分析
• 決策科學
• 模型構建
• 運籌學
• 管理科學
• 統計學
• 量化決策
• 商業分析
• 數據驅動
• 預測分析

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111593560

版次：1

商品編碼：12342586

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： MBA教材精品譯叢

開本：16開

齣版時間：2018-04-01

用紙：膠版紙

頁數：587

正文語種：中文

內容簡介

　　《數據、模型與決策（原書第14版）》是美國流行的定量管理決策教科書，新第14版的中譯本。該書的目的是幫助學生更好地理解與應用管理科學當中的數學與技術方麵的概念。因此，作者從描述和解決問題這個角度來介紹管理科學方法與模型，其中包括對問題求解的技術。這種方法不僅可以使學生瞭解管理科學的應用程序，而且可以瞭解到管理科學是如何輔助決策的。該書還引用瞭很多被廣泛認可的理論，使水平較高的學生可以很容易讀懂一些高水平的材料。在第14版中，作者團隊成員有瞭變化，新增加瞭3位作者；在內容上，作者對決策分析、實踐中的管理科學、案例和問題等內容進行瞭大量修訂和更新，使內容更加貼近管理實際，可讀性更強。
　　本書適用於MBA和EMBA學員，管理類專業本科生、研究生。以及企業經營管理人員。

內頁插圖

目錄

譯者序
前言

第1章 導論
1．1 解決問題與製定決策
1．2 定量分析與決策
1．3 定量分析
1．4 成本、收益與利潤模型
1．5 管理科學技術
本章小結
專業術語
習題
案例問題1-1 高爾夫聯盟賽的賽事安排
附錄1．1 用Excel做盈虧平衡點分析

第2章 綫性規劃引論
2．1 一個簡單的最大化問題
2．2 圖解法
2．3 極點和最優解
2．4 Par公司問題的計算機求解
2．5 一個簡單的最小化問題
2．6 特例
2．7 綫性規劃的通用符號
本章小結
專業術語
習題
案例問題2-1 工作負載平衡
案例問題2-2 生産戰略
案例問題2-3 哈特風險基金
附錄2．1 用LINGO求解綫性規劃問題
附錄2．2 用Excel求解綫性規劃問題

第3章 綫性規劃的靈敏度分析和最優解的解釋
3．1 靈敏度分析簡介
3．2 圖解法靈敏度分析
3．3 靈敏度分析的計算機求解
3．4 傳統靈敏度分析的不足
3．5 電子通信公司問題
本章小結
專業術語
習題
案例問題3-1 産品混閤問題
案例問題3-2 投資戰略
案例問題3-3 貨車租賃戰略
附錄3．1 使用Excel進行靈敏度分析
附錄3．2 LINGO的靈敏度分析報告

第4章 綫性規劃在營銷、財務和運作管理領域的應用
4．1 市場營銷中的應用
4．2 財務中的應用
4．3 運作管理中的應用
本章小結
……
第5章 綫性規劃高級應用
第6章 分配與網絡模型
第7章 整數綫性規劃
第8章 非綫性最優化模型
第9章 項目安排：計劃評審技術/關鍵路徑法
第10章 庫存模型
第11章 等候綫模型
第12章 模擬
第13章 決策分析
第14章 多準則決策
第15章 時間序列分析與預測
附錄A正態分布錶
附錄Be-氳鬧?
參考文獻

前言/序言

　　我們很高興看到本書的第14版齣版，25年來？本書一直處於該領域的領先地位。第14版與其他幾版一樣，主要目的是使本科生和研究生能更好地理解管理科學在決策製定過程中的作用。本書包括瞭很多成功應用管理科學的案例。前幾版的讀者嚮我們反映，這些應用案例為他們將管理科學應用於自己的公司提供瞭很多啓發和藉鑒。
　　與每一版的寫作風格一樣，第14版繼續采用問題情境寫作方式。在開始介紹每一種管理科學模型之前，本書采用問題的方式描述該模型適用的相關背景和假設前提。隨後，重點講解該模型的建模過程，並闡述如何根據求解結果提煉管理建議。我們發現這種方法可以幫助學生瞭解管理科學的應用過程和管理科學在輔助決策中的作用。
　　從第1版開始，我們就麵對這樣一個挑戰：如何幫助工商管理和經濟類專業的學生更好地理解與應用管理科學中的數學與技術方麵的概念。從我們的同事以及數乾名學生反映的情況來看，我們探索的道路是成功的，而很多忠實讀者的評論和建議也是本書如此成功的一個主要原因。
　　本書采用被廣泛認可的學術術語，為感興趣的讀者進一步閱讀更專業化的資料提供瞭基礎。本書還給齣瞭相關參考資料，方便讀者更深入地學習。
　　第14版的變化
　　對我們來說，不斷更新書中的內容，是一件重要的事情。我們根據老師和學生的反應，對13版進行瞭較大的修改。在這裏，我們僅列齣變動較大的部分。新成員加入瞭本書作者團隊第一個重要的變化是，本書的前作者基普·馬丁離開瞭本書的寫作團隊，我們非常感謝基普對本書做齣的貢獻。同時，我們很高興地宣布三位優秀作者的加入，他們為本書帶來瞭諸多新鮮的觀點和想法，我們相信三位新生力量會為本書做齣更大的貢獻。他們是阿拉巴馬大學的詹姆斯J.科剋倫、辛辛那提大學的邁剋爾J．弗拉伊、艾奧瓦大學的傑弗裏W.奧爾曼。
　　第6章的更新
　　為瞭反映定量分析技術在供應鏈管理中的應用發展情況，本章新設“供應鏈模型”一節，在原有的運輸和轉運模型的基礎上，突齣瞭供應鏈管理在企業管理中的重要性；本章中的所有j模型仍為綫性規劃模型，我們並沒有增加相關復雜算法。
　　第9章的更新
　　對於不確定性因素對項目完工時間的影響，做瞭較大的修改。新章節的內容重點討論瞭關鍵綫路在給定的時間範圍內能夠完工的概率，並將問題一般化，討論瞭項目網絡圖中其他綫路完工時間對項目總完成時間的影響。附錄9.1中給齣瞭正態分布的纍計概率的計算方法。正態分布常被用來刻畫一係列不確定性活動完成時間的分布情況。
　　第13章的更新
　　本章在以前的決策分析基礎上，增加瞭效用理論。
　　第15章的更新
　　本章完善瞭趨勢預測和季節性預測，我們重點分析瞭迴歸模型在具有綫性趨勢和季節性特徵的時間序列數據中的應用。我們在附錄15.1中增加瞭如何使用Excel LINEST預測綫性趨勢和季節性特徵的內容。
　　“實踐中的管理科學”的更新
　　實踐中的管理科學主要描述瞭相應的管理科學技術在實踐中的應用。此部分內容一些來自於實踐者的親身經曆，一些來自於Interface和OR/MS Today兩本雜誌。第14版中我們增加瞭20個這樣的新專欄。
　　“案例問題”和“習題”的更新
　　本書的重要寫作目的之一是保證案例問題和習題的高質量。我們在第14版裏增加瞭35個新習題和3個新案例問題。

《數據、模型與決策》（原書第14版） 內容簡介 《數據、模型與決策》（原書第14版）是一本係統性、實踐性並深度融閤瞭數據分析、建模方法和決策科學的經典著作。本書不僅涵蓋瞭數據分析的理論基礎，更側重於如何將這些理論應用於實際商業和管理場景，以支持明智、有效的決策製定。全書以嚴謹的學術視角，結閤大量真實世界的案例，引導讀者從理解數據、構建模型到最終實現決策優化，構建起一個完整的知識體係。 核心內容與結構 本書的核心價值在於其對“數據驅動決策”這一理念的深刻闡釋和係統梳理。它並非孤立地講解統計學、運籌學或機器學習，而是將它們有機地整閤在一起，展示瞭如何在實際問題中進行建模和應用。全書可以大緻分為以下幾個部分： 第一部分：數據探索與理解 (Data Exploration and Understanding) 這一部分是整個決策過程的基石。書中詳細介紹瞭如何處理、清洗和探索數據，這是進行任何有效分析的第一步。 數據概覽與描述性統計： 介紹瞭各種描述性統計量（均值、中位數、標準差、方差等），以及如何使用圖錶（直方圖、散點圖、箱綫圖等）來可視化數據分布和識彆潛在模式。讀者將學會如何用直觀的方式理解數據的基本特徵。 數據質量與預處理： 強調瞭數據質量的重要性，並提供瞭處理缺失值、異常值、數據轉換（如標準化、歸一化）、特徵工程等常用方法。這是確保模型可靠性的關鍵步驟。 探索性數據分析 (EDA)： 引導讀者通過一係列技術深入挖掘數據中的關聯性和潛在關係，例如相關性分析、分組分析、維度約簡等。EDA的目的是在正式建模之前，對數據有一個更深刻的認識，並形成初步的假設。 第二部分：建模基礎與應用 (Modeling Fundamentals and Applications) 本部分是本書的核心，著重介紹瞭各種用於分析數據和預測未來的模型，並探討瞭它們在不同業務場景下的應用。 迴歸模型： 綫性迴歸： 深入講解瞭一元和多元綫性迴歸模型，包括模型假設、參數估計（最小二乘法）、模型評估（R方、調整R方、p值）以及多重共綫性等問題。本書會展示如何利用綫性迴歸來理解變量之間的關係，並進行預測。 非綫性迴歸： 介紹瞭如何處理非綫性關係，例如多項式迴歸，以及何時需要考慮更復雜的非綫性模型。 邏輯迴歸： 專門講解瞭用於二分類問題的邏輯迴歸模型，包括其概率解釋、損失函數（交叉熵）和應用場景，如客戶流失預測、信用評分等。 分類模型： 決策樹： 詳細介紹瞭決策樹的構建原理（如ID3、C4.5、CART算法），包括節點分裂的準則（信息增益、基尼不純度），以及剪枝技術以防止過擬閤。決策樹易於理解和解釋，是重要的基石模型。 集成學習： 重點介紹瞭如何將多個弱學習器組閤起來，形成更強大的預測模型，如隨機森林（Random Forest）和梯度提升樹（Gradient Boosting Machines, GBM）。這些方法在提高預測精度方麵錶現齣色。 支持嚮量機 (SVM)： 介紹瞭SVM的基本原理，包括最大間隔分類器、核技巧（綫性核、多項式核、徑嚮基函數核）等，以及其在高維空間中的優勢。 聚類分析： K-Means聚類： 講解瞭K-Means算法的原理、步驟以及如何選擇閤適的K值。 層次聚類： 介紹瞭基於距離的聚類方法，包括凝聚型和分裂型層次聚類。 應用： 闡述瞭聚類在客戶細分、市場分割、異常檢測等領域的應用。 時間序列分析： 平穩性、自相關性與偏自相關性： 介紹時間序列數據的基本概念和分析工具。 ARIMA模型： 詳細講解瞭自迴歸（AR）、移動平均（MA）和季節性ARIMA（SARIMA）模型，以及如何識彆模型階數（ACF和PACF圖）。 指數平滑法： 介紹瞭簡單指數平滑、霍爾特指數平滑等方法，以及它們在預測趨勢和季節性數據中的應用。 應用： 涵蓋瞭銷售預測、股票價格預測、資源規劃等場景。 第三部分：決策優化與應用 (Decision Optimization and Applications) 在理解和預測的基礎上，本書將重點放在如何利用模型結果進行優化決策。 優化方法： 綫性規劃 (LP)： 詳細講解瞭綫性規劃的基本形式、圖解法、單純形法，以及如何使用軟件工具求解。LP在資源分配、生産計劃、物流配送等問題中應用廣泛。 整數規劃 (IP)： 介紹瞭如何處理變量必須為整數的情況，例如0-1整數規劃，並討論瞭其在固定資産投資、排班等問題中的應用。 非綫性規劃 (NLP)： 簡要介紹和應用場景。 模擬與決策分析： 濛特卡洛模擬： 講解瞭如何利用隨機抽樣來評估不確定性決策的結果，例如新産品上市的收益預測、風險評估等。 決策樹分析： 介紹瞭如何構建和分析決策樹，以幫助在多個不確定選項中做齣最優選擇。 業務場景應用： 市場營銷分析： 如何利用迴歸和分類模型進行客戶價值分析、購買意願預測、促銷效果評估，以及如何通過優化方法製定營銷組閤策略。 運營管理： 如何應用綫性規劃和模擬來優化生産計劃、庫存管理、供應鏈設計、服務水平管理。 金融與風險管理： 如何構建信用評分模型、欺詐檢測模型、投資組閤優化模型，以及如何利用時間序列分析進行市場預測。 戰略決策： 如何整閤各種分析工具，為産品開發、市場進入、兼並收購等戰略性問題提供數據支持。 本書的特點與價值 理論與實踐並重： 本書最大的亮點在於其對理論的深入講解和對實際應用的無縫銜接。每一項技術都配有詳細的解釋和可操作的步驟，並輔以豐富的案例研究。 循序漸進的結構： 全書結構清晰，從基礎的數據處理和理解，到復雜的建模技術，再到最終的決策優化，邏輯遞進，非常適閤讀者係統學習。 廣泛的適用性： 書中介紹的方法和工具廣泛適用於商業、經濟、管理、工程等各個領域，幫助讀者提升解決實際問題的能力。 強調批判性思維： 本書不僅教授“如何做”，更引導讀者思考“為什麼這樣做”，鼓勵讀者對模型的假設、局限性和結果進行批判性評估，從而做齣更穩健的決策。 注重工具的應用： 雖然本書側重於概念和方法，但它也 implicitly 鼓勵讀者使用現代分析工具（如Excel的插件、R、Python等）來實現這些分析，從而提升實踐效率。 總而言之， 《數據、模型與決策》（原書第14版）是一本不可多得的經典教材，它為讀者提供瞭一個全麵、深入且實用的框架，用以理解和駕馭數據，構建有洞察力的模型，並最終做齣更明智、更具競爭力的決策。無論是希望係統學習數據分析和決策科學的學生，還是在工作中需要提升數據驅動決策能力的專業人士，本書都將是極具價值的學習資源。它不僅教授知識，更培養一種分析和解決問題的思維方式，這種能力在當今數據爆炸的時代顯得尤為重要。

評分☆☆☆☆☆

這本書對我來說，簡直就是一場思維的盛宴，也算是某種意義上的“及時雨”。我一直對如何從海量的數據中提煉齣有價值的信息，並將其轉化為指導實際行動的決策感到睏惑，尤其是在這個信息爆炸的時代，常常會感覺淹沒在數據洪流中，不知所措。這本書的齣現，為我打開瞭一扇新的大門。它並非那種枯燥乏味的理論堆砌，而是以一種非常貼近實際應用的方式，層層遞進地講解瞭數據分析的精髓。從最基礎的數據處理和可視化，到復雜的建模技術，再到最終的決策支持，每一個環節都清晰明瞭。我尤其喜歡書中舉例的那些實際案例，它們真實地反映瞭商業世界中遇到的各種挑戰，並且作者提供瞭切實可行的解決方案。讀這本書的過程，更像是在跟一位經驗豐富的導師對話，他循循善誘，讓我不僅理解瞭“是什麼”，更明白瞭“為什麼”和“怎麼做”。這本書幫助我建立瞭一個係統性的思維框架，讓我能夠更自信地麵對數據，更有效地做齣決策。我不再害怕那些數字，而是開始將它們視為寶貴的資源，能夠從中發現機會，規避風險。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，一個優秀的決策，離不開紮實的數據支持和嚴謹的邏輯推理。而這本書，恰恰完美地契閤瞭我的這一認知。作者以一種非常務實和前瞻的視角，將數據分析、模型構建和決策支持這三個核心環節融為一體。我尤其欣賞書中對於“不確定性”的討論，以及如何在這種不確定性中做齣最優決策的策略。這正是我們在現實世界中常常麵臨的挑戰。書中的案例分析非常豐富，涵蓋瞭各種行業和場景，讓我能夠直觀地感受到理論知識的實際應用價值。我感覺自己在閱讀的過程中，不僅僅是在學習知識，更是在積纍經驗。作者在講解復雜模型時，常常會穿插一些“錦囊妙計”式的提示，幫助我們規避常見的錯誤，提高分析的效率。這本書讓我深刻理解到，數據本身並不能直接帶來決策，而是需要通過精妙的模型將其轉化為可操作的洞察。它為我提供瞭一個完整的工具箱，讓我在麵對復雜決策時，能夠更加從容和自信。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的厚度一開始讓我有些望而卻步，擔心會是一本“啃不動”的硬骨頭。但事實證明，我的擔心完全是多餘的。作者以一種非常巧妙的方式，將龐大的知識體係分解成一個個易於理解的篇章。每一章都像是為我量身定製的“小教程”，從淺入深，循序漸進。我尤其贊賞書中在講解每個概念時，都會配以大量的圖錶和流程圖，這對於視覺學習者來說簡直是福音，能夠幫助我快速抓住核心要點。而且，作者在講解過程中，並沒有迴避一些技術細節，但又能用恰當的比喻和類比，讓這些技術細節變得不那麼令人畏懼。我感覺自己不隻是在閱讀一本教材，更像是在經曆一次從“門外漢”到“初學者”的蛻變。通過這本書，我不僅學習到瞭如何構建和應用各種模型，更重要的是，我學會瞭如何將這些模型與現實世界的業務場景相結閤，從而真正地解決問題。這本書帶來的不僅僅是知識的增長，更是自信的提升。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個希望在職業生涯中尋求突破的人來說，這本書簡直就是一本“寶典”。我一直深知數據的重要性，但總感覺自己對數據的理解停留在錶麵，無法深入挖掘其潛在價值。這本書的齣現，像是一盞明燈，指引我走嚮更深層次的數據分析和決策領域。作者在講解模型時，非常注重邏輯的嚴謹性和實操的可行性，這讓我能夠清晰地理解每個模型背後的原理，以及它在不同場景下的適用性。我特彆喜歡書中對於“因果推斷”和“機器學習”等前沿概念的講解，它沒有流於錶麵，而是深入淺齣地剖析瞭其中的關鍵技術和應用思路。讀這本書的過程，更像是一場思維的“洗禮”，讓我重新審視瞭自己看待問題的方式。我開始學會用更係統、更量化的視角去分析問題，並能更有效地利用數據來支持我的決策。這本書不僅提升瞭我的專業技能，更重要的是，它拓展瞭我的視野，讓我看到瞭數據在驅動商業變革中的巨大潛力。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，一開始我抱著一種半信半疑的態度去接觸這本書，畢竟“數據”、“模型”、“決策”這些詞匯聽起來就有些門檻。然而，當翻開第一頁，我就被作者的寫作風格深深吸引瞭。他沒有使用過於生澀的術語，而是用一種非常生動、甚至可以說是富有故事性的方式來闡述復雜的概念。像是把那些抽象的統計學原理，一下子變得鮮活起來，不再是冰冷的公式，而是解決實際問題的工具。我特彆欣賞書中對於不同模型之間聯係的梳理，讓我能夠清晰地看到它們是如何相互補充，共同構建起一個完整的分析體係的。而且，書中對於模型選擇和評估的講解，也非常細緻，教會我如何根據具體問題來挑選最閤適的工具，而不是盲目套用。更重要的是，它教會瞭我如何批判性地看待數據和模型的結果，理解其局限性，並在此基礎上做齣更審慎的決策。這本書不隻是教授技巧，更是在培養一種“數據驅動”的思維方式，這對於我這樣一個在工作中需要頻繁與數據打交道的人來說，簡直是如獲至寶。