《商業數據分析》是2017年機械工業出版社出版的圖書，作者是傑弗里D.坎姆、傑弗里W.歐曼。
基本介紹
- 書名：商業數據分析
- 作者：[美] 傑弗里D.坎姆（Jeffrey D.Camm） 傑弗里W.歐曼（Jeffrey W.Ohlmann） 等
- 原版名稱：Essentials of Business Analytics
- 譯者：耿修林 宋哲
- ISBN：978-7-111-56281-8
- 類別：商業數據/管理
- 頁數：527
- 定價：99.00
- 出版社：機械工業出版社
- 出版時間：2017-03
- 裝幀：平裝
- 開本：16
基本信息,內容簡介,目錄信息,
基本信息
作者：[美] 傑弗里D.坎姆（Jeffrey D.Camm） 傑弗里W.歐曼（Jeffrey W.Ohlmann） 著 |
ISBN(書號)：978-7-111-56281-8 |
叢書名：數據科學與商務智慧型系列 |
出版日期：2017-03 |
版次：1/1 |
開本：16 |
定價：￥99.00 |
內容簡介
本書以大數據為背景，以商務經濟管理活動中的問題為對象，綜合運用統計學、套用數學、管理科學（運籌學）、計算機軟體套用和編程、數據挖掘、機器學習等學科知識，對商務經濟管理活動中的數據進行處理，以實現數量化認知、預測分析和最佳化決策的目的
目錄信息
作者簡介
前言
第1章 導論 1
1.1 什麼是決策 3
1.2 關於商務數量解析的界定 4
1.3 解析方法與模型的分類 5
1.3.1 描述性數量解析分析 5
1.3.2 預測性數量解析分析 5
1.3.3 指導性數量解析分析 6
1.4 大數據 8
1.5 商務數量解析學的套用 8
1.5.1 金融領域 9
1.5.2 人力資源領域 9
1.5.3 市場行銷領域 9
1.5.4 健康管理領域 10
1.5.5 供應鏈領域 11
1.5.6 政府部門和非營利組織 11
1.5.7 體育領域 12
1.5.8 網際網路領域 12
本章小結 12
術語 13
第2章 描述統計分析 15
2.1 數據：定義和目標 16
2.2 數據的類型 17
2.2.1 總體數據和樣本數據 17
2.2.2 數量數據和屬性數據 17
2.2.3 截面數據和時間序列數據 17
2.2.4 數據的來源 18
2.3 Excel中的數據修改 20
2.3.1 Excel中數據排序和篩選 20
2.3.2 Excel中的數據條件格式 23
2.4 數據的分布 24
2.4.1 屬性數據的頻數分布 24
2.4.2 頻率分布 26
2.4.3 數量數據的頻率分布 26
2.4.4 直方圖 29
2.4.5 累積分布 32
2.5 位置測度 32
2.5.1 均值（算術平均） 32
2.5.2 中位數 34
2.5.3 眾數 34
2.5.4 幾何平均 35
2.6 變異性測量 37
2.6.1 極差 38
2.6.2 方差 38
2.6.3 標準差 40
2.6.4 變異係數 40
2.7 分布分析 41
2.7.1 百分位數 41
2.7.2 四分位數 42
2.7.3 z值 43
2.7.4 經驗法則 44
2.7.5 異常值識別 45
2.7.6 箱線圖 45
2.8 兩個變數之間相關關係 47
2.8.1 散點圖 47
2.8.2 協方差 48
2.8.3 相關係數 50
本章小結 52
術語 52
複習思考習題 54
案例討論 Heavenly朱古力公司的網上交易 62
附錄 運用XLMiner繪製箱線圖 63
第3章 數據可視化 66
3.1 概述 68
3.2 表格 70
3.2.1 表格設計原則 71
3.2.2 交叉表 73
3.2.3 Excel數據透視表 75
3.3 圖 79
3.3.1 散點圖 79
3.3.2 折線圖 81
3.3.3 條形圖和柱狀圖 83
3.3.4 餅狀圖和3D圖的評述 86
3.3.5 氣泡圖 86
3.3.6 熱點圖 88
3.3.7 其他多變數圖形 90
3.3.8 Excel中的數據透視圖 94
3.4 高級可視化方法 96
3.4.1 高級圖形 96
3.4.2 地理信息系統圖 98
3.5 數據儀錶盤 99
3.5.1 製作數據儀錶盤的原則 99
3.5.2 數據儀錶盤的套用 99
本章小結 101
術語 101
複習思考題 102
案例討論 電影票房數據 112
附錄 使用XLMiner創建矩陣散點圖和平行坐標圖 114
第4章 線性回歸分析 118
4.1 簡單線性回歸模型 119
4.1.1 回歸模型和回歸方程 119
4.1.2 估計的回歸方程 120
4.2 最小二乘法 121
4.3 簡單線性回歸模型的擬合效果 126
4.3.1 離差平方和的分解 126
4.3.2 可決係數 128
4.3.3 Excel可決係數計算 129
4.4 多元回歸模型 130
4.4.1 多元回歸模型和多元回歸方程 130
4.4.2 估計的多元回歸方程 130
4.4.3 最小二乘法和多元回歸 130
4.4.4 多元回歸分析實例 131
4.4.5 Excel中的多元回歸求解 132
4.5 回歸推斷分析 135
4.5.1 推斷分析的必要條件 135
4.5.2 總體回歸關係檢驗 139
4.5.3 回歸參數檢驗 140
4.5.4 不顯著自變數處理 142
4.5.5 多重共線性 143
4.5.6 大樣本情形 145
4.6 屬性自變數 149
4.6.1 引入屬性自變數 149
4.6.2 引入屬性變數後回歸參數的意義 151
4.6.3 多個屬性變數的處理 152
4.7 非線性回歸模型 153
4.7.1 引言 153
4.7.2 二項式回歸 154
4.7.3 分段回歸模型 157
4.7.4 互動效應 159
4.8 建模問題 164
4.8.1 變數選擇方法 164
4.8.2 過度擬合問題 165
本章小結 165
術語 166
複習思考題 167
案例討論 校友捐贈 178
附錄 利用XLMiner進行回歸分析 179
第5章 時間序列分析與預測 182
5.1 時間序列的幾種類型 184
5.1.1 水平變化狀態的時間序列 185
5.1.2 帶有趨勢的時間序列 186
5.1.3 帶有季節性波動的時間序列 188
5.1.4 同時帶有趨勢和季節性波動的時間序列 189
5.1.5 帶有周期性波動的時間序列 190
5.1.6 如何識別時間序列形態 190
5.2 預測精度問題 190
5.3 移動平均與指數平滑法 194
5.3.1 移動平均法 195
5.3.2 指數平滑法 198
5.4 回歸預測分析 202
5.4.1 線性趨勢回歸分析 202
5.4.2 帶有季節性效應的回歸分析 204
5.4.3 因果關係的回歸分析預測 208
5.4.4 存在因果變數和趨勢及季節效應的回歸預測 211
5.5 預測模型優良性評估 211
本章小結 212
術語 213
複習思考題 213
案例討論 食品和飲料銷售預測分析 222
附錄 運用XLMiner做預測分析 222
第6章 數據挖掘 226
6.1 數據抽樣 227
6.2 數據預處理 228
6.2.1 缺失數據問題 228
6.2.2 識別異常值和錯誤數據 229
6.2.3 代表性變數 229
6.3 無指導學習 230
6.3.1 聚類分析 230
6.3.2 關聯規則 239
6.4 指導學習 242
6.4.1 數據分割 243
6.4.2 分類準確度 246
6.4.3 預測準確度 249
6.4.4 k最近鄰算法 250
6.4.5 分類回歸樹 254
6.4.6 邏輯回歸 268
本章小結 276
術語 277
複習思考題 278
案例討論 灰色代碼公司 284
第7章 電子表格模型 285
7.1 電子表格模型構建 286
7.1.1 影響圖 286
7.1.2 代數關係 287
7.1.3 電子表格設計與模型 288
7.2 what-if分析 290
7.2.1 數據表 291
7.2.2 單變數求解 294
7.3 常用的Excel函式 295
7.3.1 SUM和SUMPRODUCT 295
7.3.2 IF和COUNTIF 297
7.3.3 VLOOKUP 299
7.4 電子表格模型審核 301
7.4.1 追蹤引用單元格和從屬單元格 301
7.4.2 顯示公式 303
7.4.3 公式求值 303
7.4.4 錯誤檢查 304
7.4.5 監視視窗 304
本章小結 305
術語 305
複習思考題 306
案例討論 退休計畫 313
第8章 線性最佳化模型 314
8.1 極大化問題 315
8.1.1 一個實例 315
8.1.2 問題的規範化表述 316
8.2 求解Par公司的問題 319
8.2.1 Par公司問題的圖形求解 319
8.2.2 運用Excel求解線性規劃 320
8.3 極小值問題 324
8.4 線性規劃的幾類特殊情況 327
8.4.1 多個最優解 327
8.4.2 無可行解 328
8.4.3 無界問題 329
8.5 敏感性分析 330
8.6 線性規劃的套用 332
8.6.1 決策變數的一般表示 332
8.6.2 投資組合問題 333
8.6.3 運輸問題 336
8.6.4 廣告促銷問題 339
8.7 線性規劃多個解的一般性說明 342
本章小結 344
術語 344
複習思考題 345
案例討論 投資策略 352
附錄 如何運用Analytic Solver
軟體求解線性規劃模型 353
第9章 整數線性最佳化 356
9.1 整數線性規劃的類型 357
9.2 整數規劃的一個實例 357
9.3 運用Excel Solver求解整數最佳化問題 359
9.4 0?—1變數的套用 364
9.4.1 資金預算問題 364
9.4.2 固定成本問題 366
9.4.3 銀行選址問題 368
9.4.4 產品設計與市場份額最佳化問題 371
9.5 0?—1變數與建模 374
9.5.1 相互排斥的多種選擇問題 374
9.5.2 從n個項目中選出k個項目問題 374
9.5.3 條件前提約束問題 375
9.6 生成0??—1問題的替代最優解 375
本章小結 377
術語 377
複習思考題 378
案例討論 蘋果牌兒童服裝銷售問題 387
附錄 運用Analytic Solver求解整數線性規劃問題 388
第10章 非線性最佳化問題 391
10.1 一個生產管理實例 392
10.1.1 無約束問題 392
10.1.2 有約束問題 393
10.1.3 利用Excel Solver求解非線性最佳化模型 395
10.1.4 非線性規劃的敏感性分析和影子價格 396
10.2 局部最優和全局最優 397
10.2.1 幾個概念 397
10.2.2 非線性函式最優解的類型 398
10.2.3 Excel Solver如何獲得全局最優解 399
10.3 選址問題 400
10.4 馬科維茨投資組合模型 401
10.5 新產品市場銷售預測 405
本章小結 408
術語 408
複習思考題 409
案例討論 帶有交易費用的投資組合最佳化問題 415
附錄 運用Analytic Solver求解非線性規劃問題 417
第11章 Monte Carlo模擬 420
11.1 What-If分析 421
11.2 運用Excel自帶的函式進行模擬分析 423
11.2.1 運用機率分布刻畫隨機變數 423
11.2.2 在Excel中生成隨機變數值 425
11.2.3 在Excel中實現模擬試驗 428
11.2.4 計算分析模擬結果 430
11.3 Analytic Solver模擬分析 431
11.3.1 Land Shark公司的問題 431
11.3.2 Zappos公司的問題 439
11.4 模擬的最佳化分析 449
11.5 模擬分析的幾點思考 453
11.5.1 核查與驗證 453
11.5.2 模擬分析的優缺點 454
本章小結 454
術語 455
複習思考題 456
案例討論 四角公司問題 464
附錄1 隨機變數的相關性分析 466
附錄2 隨機變數的機率分布 473
第12章 決策分析 477
12.1 問題的表述 478
12.1.1 報償表 479
12.1.2 決策樹 479
12.2 不使用機率的決策分析 480
12.2.1 樂觀主義準則 481
12.2.2 保守主義準則 481
12.2.3 後悔主義準則 482
12.3 使用機率的決策分析 483
12.3.1 期望值準則 483
12.3.2 風險分析 485
12.3.3 敏感性分析 486
12.4 運用樣本信息的決策分析 487
12.4.1 追加樣本信息的決策分析 487
12.4.2 樣本信息的期望值 491
12.4.3 完全信息期望值 492
12.5 利用貝葉斯定理計算狀態枝機率 493
12.6 效用決策 495
12.6.1 引言 495
12.6.2 效用與決策分析 496
12.6.3 效用函式 500
12.6.4 指數效用函式 502
本章小結 503
術語 503
複習思考題 505
案例討論 不動產投資策略 514
附錄 運用Analytic Solver求解決策樹 516
參考文獻 524
譯者後記 525
前言
第1章 導論 1
1.1 什麼是決策 3
1.2 關於商務數量解析的界定 4
1.3 解析方法與模型的分類 5
1.3.1 描述性數量解析分析 5
1.3.2 預測性數量解析分析 5
1.3.3 指導性數量解析分析 6
1.4 大數據 8
1.5 商務數量解析學的套用 8
1.5.1 金融領域 9
1.5.2 人力資源領域 9
1.5.3 市場行銷領域 9
1.5.4 健康管理領域 10
1.5.5 供應鏈領域 11
1.5.6 政府部門和非營利組織 11
1.5.7 體育領域 12
1.5.8 網際網路領域 12
本章小結 12
術語 13
第2章 描述統計分析 15
2.1 數據：定義和目標 16
2.2 數據的類型 17
2.2.1 總體數據和樣本數據 17
2.2.2 數量數據和屬性數據 17
2.2.3 截面數據和時間序列數據 17
2.2.4 數據的來源 18
2.3 Excel中的數據修改 20
2.3.1 Excel中數據排序和篩選 20
2.3.2 Excel中的數據條件格式 23
2.4 數據的分布 24
2.4.1 屬性數據的頻數分布 24
2.4.2 頻率分布 26
2.4.3 數量數據的頻率分布 26
2.4.4 直方圖 29
2.4.5 累積分布 32
2.5 位置測度 32
2.5.1 均值（算術平均） 32
2.5.2 中位數 34
2.5.3 眾數 34
2.5.4 幾何平均 35
2.6 變異性測量 37
2.6.1 極差 38
2.6.2 方差 38
2.6.3 標準差 40
2.6.4 變異係數 40
2.7 分布分析 41
2.7.1 百分位數 41
2.7.2 四分位數 42
2.7.3 z值 43
2.7.4 經驗法則 44
2.7.5 異常值識別 45
2.7.6 箱線圖 45
2.8 兩個變數之間相關關係 47
2.8.1 散點圖 47
2.8.2 協方差 48
2.8.3 相關係數 50
本章小結 52
術語 52
複習思考習題 54
案例討論 Heavenly朱古力公司的網上交易 62
附錄 運用XLMiner繪製箱線圖 63
第3章 數據可視化 66
3.1 概述 68
3.2 表格 70
3.2.1 表格設計原則 71
3.2.2 交叉表 73
3.2.3 Excel數據透視表 75
3.3 圖 79
3.3.1 散點圖 79
3.3.2 折線圖 81
3.3.3 條形圖和柱狀圖 83
3.3.4 餅狀圖和3D圖的評述 86
3.3.5 氣泡圖 86
3.3.6 熱點圖 88
3.3.7 其他多變數圖形 90
3.3.8 Excel中的數據透視圖 94
3.4 高級可視化方法 96
3.4.1 高級圖形 96
3.4.2 地理信息系統圖 98
3.5 數據儀錶盤 99
3.5.1 製作數據儀錶盤的原則 99
3.5.2 數據儀錶盤的套用 99
本章小結 101
術語 101
複習思考題 102
案例討論 電影票房數據 112
附錄 使用XLMiner創建矩陣散點圖和平行坐標圖 114
第4章 線性回歸分析 118
4.1 簡單線性回歸模型 119
4.1.1 回歸模型和回歸方程 119
4.1.2 估計的回歸方程 120
4.2 最小二乘法 121
4.3 簡單線性回歸模型的擬合效果 126
4.3.1 離差平方和的分解 126
4.3.2 可決係數 128
4.3.3 Excel可決係數計算 129
4.4 多元回歸模型 130
4.4.1 多元回歸模型和多元回歸方程 130
4.4.2 估計的多元回歸方程 130
4.4.3 最小二乘法和多元回歸 130
4.4.4 多元回歸分析實例 131
4.4.5 Excel中的多元回歸求解 132
4.5 回歸推斷分析 135
4.5.1 推斷分析的必要條件 135
4.5.2 總體回歸關係檢驗 139
4.5.3 回歸參數檢驗 140
4.5.4 不顯著自變數處理 142
4.5.5 多重共線性 143
4.5.6 大樣本情形 145
4.6 屬性自變數 149
4.6.1 引入屬性自變數 149
4.6.2 引入屬性變數後回歸參數的意義 151
4.6.3 多個屬性變數的處理 152
4.7 非線性回歸模型 153
4.7.1 引言 153
4.7.2 二項式回歸 154
4.7.3 分段回歸模型 157
4.7.4 互動效應 159
4.8 建模問題 164
4.8.1 變數選擇方法 164
4.8.2 過度擬合問題 165
本章小結 165
術語 166
複習思考題 167
案例討論 校友捐贈 178
附錄 利用XLMiner進行回歸分析 179
第5章 時間序列分析與預測 182
5.1 時間序列的幾種類型 184
5.1.1 水平變化狀態的時間序列 185
5.1.2 帶有趨勢的時間序列 186
5.1.3 帶有季節性波動的時間序列 188
5.1.4 同時帶有趨勢和季節性波動的時間序列 189
5.1.5 帶有周期性波動的時間序列 190
5.1.6 如何識別時間序列形態 190
5.2 預測精度問題 190
5.3 移動平均與指數平滑法 194
5.3.1 移動平均法 195
5.3.2 指數平滑法 198
5.4 回歸預測分析 202
5.4.1 線性趨勢回歸分析 202
5.4.2 帶有季節性效應的回歸分析 204
5.4.3 因果關係的回歸分析預測 208
5.4.4 存在因果變數和趨勢及季節效應的回歸預測 211
5.5 預測模型優良性評估 211
本章小結 212
術語 213
複習思考題 213
案例討論 食品和飲料銷售預測分析 222
附錄 運用XLMiner做預測分析 222
第6章 數據挖掘 226
6.1 數據抽樣 227
6.2 數據預處理 228
6.2.1 缺失數據問題 228
6.2.2 識別異常值和錯誤數據 229
6.2.3 代表性變數 229
6.3 無指導學習 230
6.3.1 聚類分析 230
6.3.2 關聯規則 239
6.4 指導學習 242
6.4.1 數據分割 243
6.4.2 分類準確度 246
6.4.3 預測準確度 249
6.4.4 k最近鄰算法 250
6.4.5 分類回歸樹 254
6.4.6 邏輯回歸 268
本章小結 276
術語 277
複習思考題 278
案例討論 灰色代碼公司 284
第7章 電子表格模型 285
7.1 電子表格模型構建 286
7.1.1 影響圖 286
7.1.2 代數關係 287
7.1.3 電子表格設計與模型 288
7.2 what-if分析 290
7.2.1 數據表 291
7.2.2 單變數求解 294
7.3 常用的Excel函式 295
7.3.1 SUM和SUMPRODUCT 295
7.3.2 IF和COUNTIF 297
7.3.3 VLOOKUP 299
7.4 電子表格模型審核 301
7.4.1 追蹤引用單元格和從屬單元格 301
7.4.2 顯示公式 303
7.4.3 公式求值 303
7.4.4 錯誤檢查 304
7.4.5 監視視窗 304
本章小結 305
術語 305
複習思考題 306
案例討論 退休計畫 313
第8章 線性最佳化模型 314
8.1 極大化問題 315
8.1.1 一個實例 315
8.1.2 問題的規範化表述 316
8.2 求解Par公司的問題 319
8.2.1 Par公司問題的圖形求解 319
8.2.2 運用Excel求解線性規劃 320
8.3 極小值問題 324
8.4 線性規劃的幾類特殊情況 327
8.4.1 多個最優解 327
8.4.2 無可行解 328
8.4.3 無界問題 329
8.5 敏感性分析 330
8.6 線性規劃的套用 332
8.6.1 決策變數的一般表示 332
8.6.2 投資組合問題 333
8.6.3 運輸問題 336
8.6.4 廣告促銷問題 339
8.7 線性規劃多個解的一般性說明 342
本章小結 344
術語 344
複習思考題 345
案例討論 投資策略 352
附錄 如何運用Analytic Solver
軟體求解線性規劃模型 353
第9章 整數線性最佳化 356
9.1 整數線性規劃的類型 357
9.2 整數規劃的一個實例 357
9.3 運用Excel Solver求解整數最佳化問題 359
9.4 0?—1變數的套用 364
9.4.1 資金預算問題 364
9.4.2 固定成本問題 366
9.4.3 銀行選址問題 368
9.4.4 產品設計與市場份額最佳化問題 371
9.5 0?—1變數與建模 374
9.5.1 相互排斥的多種選擇問題 374
9.5.2 從n個項目中選出k個項目問題 374
9.5.3 條件前提約束問題 375
9.6 生成0??—1問題的替代最優解 375
本章小結 377
術語 377
複習思考題 378
案例討論 蘋果牌兒童服裝銷售問題 387
附錄 運用Analytic Solver求解整數線性規劃問題 388
第10章 非線性最佳化問題 391
10.1 一個生產管理實例 392
10.1.1 無約束問題 392
10.1.2 有約束問題 393
10.1.3 利用Excel Solver求解非線性最佳化模型 395
10.1.4 非線性規劃的敏感性分析和影子價格 396
10.2 局部最優和全局最優 397
10.2.1 幾個概念 397
10.2.2 非線性函式最優解的類型 398
10.2.3 Excel Solver如何獲得全局最優解 399
10.3 選址問題 400
10.4 馬科維茨投資組合模型 401
10.5 新產品市場銷售預測 405
本章小結 408
術語 408
複習思考題 409
案例討論 帶有交易費用的投資組合最佳化問題 415
附錄 運用Analytic Solver求解非線性規劃問題 417
第11章 Monte Carlo模擬 420
11.1 What-If分析 421
11.2 運用Excel自帶的函式進行模擬分析 423
11.2.1 運用機率分布刻畫隨機變數 423
11.2.2 在Excel中生成隨機變數值 425
11.2.3 在Excel中實現模擬試驗 428
11.2.4 計算分析模擬結果 430
11.3 Analytic Solver模擬分析 431
11.3.1 Land Shark公司的問題 431
11.3.2 Zappos公司的問題 439
11.4 模擬的最佳化分析 449
11.5 模擬分析的幾點思考 453
11.5.1 核查與驗證 453
11.5.2 模擬分析的優缺點 454
本章小結 454
術語 455
複習思考題 456
案例討論 四角公司問題 464
附錄1 隨機變數的相關性分析 466
附錄2 隨機變數的機率分布 473
第12章 決策分析 477
12.1 問題的表述 478
12.1.1 報償表 479
12.1.2 決策樹 479
12.2 不使用機率的決策分析 480
12.2.1 樂觀主義準則 481
12.2.2 保守主義準則 481
12.2.3 後悔主義準則 482
12.3 使用機率的決策分析 483
12.3.1 期望值準則 483
12.3.2 風險分析 485
12.3.3 敏感性分析 486
12.4 運用樣本信息的決策分析 487
12.4.1 追加樣本信息的決策分析 487
12.4.2 樣本信息的期望值 491
12.4.3 完全信息期望值 492
12.5 利用貝葉斯定理計算狀態枝機率 493
12.6 效用決策 495
12.6.1 引言 495
12.6.2 效用與決策分析 496
12.6.3 效用函式 500
12.6.4 指數效用函式 502
本章小結 503
術語 503
複習思考題 505
案例討論 不動產投資策略 514
附錄 運用Analytic Solver求解決策樹 516
參考文獻 524
譯者後記 525
