Excel數(shù)據(jù)建模與應(yīng)用

內(nèi)容概要

本書內(nèi)容：    本書講解在實(shí)踐中應(yīng)用Excel電子表格和管理學(xué)的知識，幫助讀者掌握解決實(shí)際問題的能力。本書擁有豐富生動的實(shí)例，讀者不會因?yàn)楸痴b大量枯燥的公式而對本書感到索然。本書幫助讀者掌握在實(shí)際生活和未來的職業(yè)生涯中將管理學(xué)概念應(yīng)用于決策的知識。書中提供了來自金融、市場營銷和公司運(yùn)營等領(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。本書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。    本書特色：    本書內(nèi)容來源于作者在印·納州立大學(xué)和眾多美國著名公司進(jìn)行授課的教案，內(nèi)容經(jīng)歷了長期的錘煉。    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、活潑，克服了傳統(tǒng)管理學(xué)教材枯燥的弊端。    隨書提供7 DecisionTools和SlatTools軟件包，非常經(jīng)濟(jì)實(shí)惠。    隨書光盤提供了本書實(shí)例數(shù)據(jù)和軟件交互式視頻教程，為讀者學(xué)習(xí)帶來了便利。

作者簡介

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)、計算機(jī)模擬、統(tǒng)計課程。他還為美國陸軍

書籍目錄

第1章  建模簡介   引言: 使用算法解決復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)問題   1.1 簡介   1.2 排隊示例     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步建模過程     1.4.1 討論7個步驟   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 開發(fā)邏輯建模技術(shù)     1.6.2 開發(fā)定量技術(shù)     1.6.3 開發(fā)電子表格技術(shù)     1.6.4 開發(fā)直覺   1.7 本書包括的軟件 第2章   電子表格建模   引言: 分析HIV/AIDS   2.1 簡介   2.2 電子表格建?；A(chǔ):概念和最優(yōu)方法   2.3 成本預(yù)測   2.4 盈虧平衡分析   2.5 在存在批量訂購折扣和需求量不確定的情況下進(jìn)行訂購   2.6 涉及資金時間價值的決策   附錄 編輯和說明電子表格的提示 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的敏感性報告     3.4.2 SolverTable插件     3.4.3 Solver的敏感性報告和SolverTable的比較   3.5 線性模型的特征     3.5.1 比例性     3.5.2 可加性     3.5.3 可分性     3.5.4 探討線性特征     3.5.5 線性模型和標(biāo)度   3.6 不可行性和無限制性     3.6.1 不可行性     3.6.2 無限制性     3.6.3 比較不可行性和無限制性   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比   3.10 決策支持系統(tǒng)   附錄 Solver信息 第4章   線性規(guī)劃模型   引言: Libbey-Owens-Ford公司的玻璃制造問題   4.1 簡介   4.2 廣告模型   4.3 靜態(tài)勞動力調(diào)度模型   4.4 總體計劃模型   4.5 配料模型   4.6 生產(chǎn)過程模型   4.7 財務(wù)模型 第5章   網(wǎng)絡(luò)模型   引言: DEC公司的全球供應(yīng)鏈管理問題   5.1 簡介   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 項目計劃模型     5.6.1 模擬項目計劃的傳統(tǒng)方法     5.6.2 加快活動的進(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)問題   6.1 簡介   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   非線性優(yōu)化模型   引言: Texaco公司的汽油配料問題   7.1 簡介   7.2 非線性優(yōu)化的基本概念     7.2.1 凸函數(shù)和凹函數(shù)     7.2.2 Solver可以正確求解的問題   7.3 定價模型   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)動隊的評級模型   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)險分析   8.1 簡介   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     8.2.6 風(fēng)險剖面圖   8.3 PrecisionTree插件     8.3.1 決策樹模型     8.3.2 敏感性分析     8.3.3 Sensitivity圖表   8.4 貝葉斯公式   8.5 多階段決策問題     8.5.1 信息的價值   8.6 結(jié)合面對風(fēng)險的態(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 包含一個隨機(jī)輸入變量的@RISK模型     9.5.4 包含多個隨機(jī)輸入變量的@RISK模型   9.6 輸入分布對結(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: 美國郵電業(yè)的自動化操作   10.1 簡介   10.2 操作模型     10.2.1 合同競標(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 財務(wù)模型     10.3.1 財務(wù)計劃模型     10.3.2 現(xiàn)金余額模型     10.3.3 投資模型  10.4 市場模型     10.4.1 顧客忠誠度模型      10.4.2 市場份額模型   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   排隊模型   引言: Lourdes醫(yī)院和L.L.Bean公司的排隊問題   11.1 簡介   11.2 排隊模型的要素     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 無記憶特性     11.3.2 泊松過程模型   11.4 重要的排隊關(guān)系式     11.4.1 Little公式     11.4.2 其他關(guān)系式   11.5 分析性排隊模型     11.5.1 基本的單服務(wù)臺模型     11.5.2 基本的多服務(wù)臺模型     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 愛爾朗損失模型     11.5.7 普通多服務(wù)臺模型   11.6 排隊模擬模型 第12章   回歸和預(yù)測模型   引言: Taco  Bell快餐店的預(yù)測   12.1 簡介   12.2 回歸模型概述     12.2.1 最小二乘線     12.2.2 預(yù)測和擬合值     12.2.3 擬合度測度   12.3 單元回歸模型     12.3.1 基于回歸的趨勢模型      12.3.2 使用自變量而非時間   12.4 多元回歸模型     12.4.1 結(jié)合分類變量     12.4.2 回歸假設(shè)注意事項   12.5 時間數(shù)列模型概述     12.5.1 時間數(shù)列要素     12.5.2 預(yù)測誤差的衡量   12.6 移動平均模型   12.7 指數(shù)平滑模型     12.7.1 簡單指數(shù)平滑法     12.7.2 用于趨勢的Holt法     12.7.3 用于季節(jié)性的Winters法

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