Excel數(shù)據(jù)建模與應用

內容概要

本書內容：    本書講解在實踐中應用Excel電子表格和管理學的知識，幫助讀者掌握解決實際問題的能力。本書擁有豐富生動的實例，讀者不會因為背誦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際生活和未來的職業(yè)生涯中將管理學概念應用于決策的知識。書中提供了來自金融、市場營銷和公司運營等領域的實例，引導讀者掌握在實踐中應用定量管理方法的知識。本書每一章宅提供了豐富的指導，即使數(shù)學基礎不好的讀者也可以輕松學習本書。    本書特色：    本書內容來源于作者在印·納州立大學和眾多美國著名公司進行授課的教案，內容經歷了長期的錘煉。    提供了豐富的Excel和管理學實踐應用案例，內容生動、活潑，克服了傳統(tǒng)管理學教材枯燥的弊端。    隨書提供7 DecisionTools和SlatTools軟件包，非常經濟實惠。    隨書光盤提供了本書實例數(shù)據(jù)和軟件交互式視頻教程，為讀者學習帶來了便利。

作者簡介

S.Christian Albright于1968年獲得了斯坦福大學數(shù)學學士學位，1972年獲得了該大學博士學位。此后他一直在印第安納大學Kelley商學院的運籌及決策技術系從事教學工作。他向各種層次的商科學生（包括大學生、MBA和博士生）教授管理學、計算機模擬、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: 使用算法解決復雜的現(xiàn)實問題   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 成功的管理學應用案例     1.5.1 GE  Capital   1.6 管理學研究的作用     1.6.1 開發(fā)邏輯建模技術     1.6.2 開發(fā)定量技術     1.6.3 開發(fā)電子表格技術     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:概念和最優(yōu)方法   2.3 成本預測   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 產品組合模型   3.8 多周期生產模型   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)勞動力調度模型   4.4 總體計劃模型   4.5 配料模型   4.6 生產過程模型   4.7 財務模型 第5章   網絡模型   引言: DEC公司的全球供應鏈管理問題   5.1 簡介   5.2 運輸模型   5.3 分配模型   5.4 最低成本網絡流量模型   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 加快活動的進度 第6章   帶整型變量的優(yōu)化模型   引言: KLM公司的飛機保養(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設定   6.3 資金預算模型   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 廣告響應和選擇模型   7.5 設施位置模型   7.6 運動隊的評級模型   7.7 證券優(yōu)化模型     7.7.1 隨機變量的加權和     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 可能的決策準則     8.2.3 EMV     8.2.4 敏感性分析     8.2.5 決策樹     8.2.6 風險剖面圖   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 結合面對風險的態(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 模擬的實際應用   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 用內構Excel工具進行模擬   9.5 @RISK     9.5.1 @RISK的特色     9.5.2 加載@RISK     9.5.3 包含一個隨機輸入變量的@RISK模型     9.5.4 包含多個隨機輸入變量的@RISK模型   9.6 輸入分布對結果的影響     9.6.1 輸入分布形狀的影響     9.6.2 相互關聯(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     10.2.2 質保成本     10.2.3 產量不確定的藥品生產     10.2.4 工程安排模型   10.3 財務模型     10.3.1 財務計劃模型     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 模擬憑運氣定勝負的比賽     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 到達特征     11.2.2 服務原則      11.2.3 服務特征     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 重要的排隊關系式     11.4.1 Little公式     11.4.2 其他關系式   11.5 分析性排隊模型     11.5.1 基本的單服務臺模型     11.5.2 基本的多服務臺模型     11.5.3 模型比較     11.5.4 業(yè)務量密度的影響     11.5.5 其他指數(shù)模型     11.5.6 愛爾朗損失模型     11.5.7 普通多服務臺模型   11.6 排隊模擬模型 第12章   回歸和預測模型   引言: Taco  Bell快餐店的預測   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 結合分類變量     12.4.2 回歸假設注意事項   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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