具体描述
《数据、模型与决策:运用电子表格建模与案例研究》作者相信，作为当代管理科学的入门教材应当拥有下列三个主要的无毒，即本书的副标题中所提出的建模、案例分析和与之配合应用的EXEL电子表格软件。本教材具有如下特点：1.运用了大量来自于企业和生活的实际案例。作者总是从案例出发，详细讲述如何数学模型解决管理中遇到的问题，提供了一整套解决问题的方法—了解事实，理清问题结构，对问题中的关系进行量化，建立数学模型，运用计算机求解。
2.详细介绍如何建立数学模型 。作者充分体现了作为管理决策的辅助工具—数学模型在管理方法论中的地位和作用，将该书的重点放在了建立数学模型上。作者试图用各种数学模型揭开管理决策的神秘面纱，展示管理科学性的一面。该书使用的数学模型大部分是运筹学（Operation Research）的内容。作者先是通过简单的安全分析，对原数学模型进行了简单明了的解释，不需要读者懂得很复杂的运筹学知识，却使读者对运筹学模型的思想有了很深刻的认识。
3.Exce电子表格贯穿整个求解过程。作者通过运用Office工具—Excel电子表格对所建立的数学模型进行求解，一方面使读者的注意力始终集中于解决实际问题的重点和难点—分析问题的思想方法和提炼数学模型的技巧上，另一方面又使读者掌握了分析求解的工具，能够对求解所得的结果进行分析，进而对管理实际问题做出决策。
作者简介
弗雷德里克·S·希利尔(Frederick S.Hillier)是斯坦福大学的运筹学退休教授。希利尔博士以他的经典的、获得奖项的教科书《运筹学导论》(Introduction to Operations Research)而享有崇高的声誉，此书是与杰拉尔德·J·利伯曼(Gerald J. Lieberman)教授合著的，已经被翻译成十多种语言，目前正要出第七版。希利尔博士其他的著作有《风险关联投资的评估》(The Evaluation Of Risky Interre latedInvestments)、《排队表和图》(Queueing Tables and Graphs)、《运筹学随机模型导论》(Introduction to Stochastic Models)和《数学规划导论》(Introduction to Mathematical Programm
目录信息
1 管理科学简介
1.1 管理科学的本质
1.2 一个阐述管理科学方法的例子：盈亏平衡分析
1.3 管理科学的影响
1.4 本书的一些特色
1.5 本章小结
专业术语
本章管理科学课外的学习辅助
习题
2 线性规划：基本概念
2.1 线性规划的三个经典应用
2.2 案例研究：伟恩德玻璃制品公司产品组合问题
2.3 在电子表格上建立伟恩德公司问题的模型
2.4 电子表格的数学模型
2.5 求解两变量问题的图解法
2.6 应用Xxcel求解线性规划问题
2.7 一个最小化的例子——利博公司广告组合问题
2.8 管理视角的线性规划
2.9 本章小结
专业术语
本章管理科学课件的学习辅助
习题
习题2.1 自动装配
习题2.2 降低咖啡屋的成本
习题2.3 为呼叫中心配备工作人员
3 电子表格建模的艺术
4 线性规划：建模与应用
5 线性规划的what-if分析
6 运输问题和指派问题
7 网络最优化问题
8 用 PERT/CPM 进行项目管理
9 整数规划
10 非线性规划
11 目标规划
12 决策分析
13 预测
14 排队模型
15 计算机仿真：基本概念
16 使用 Crystal Ball 进行计算机仿真
附录A 部分习题答案
17 线性规划求解的概念
18 确定需求下的库存管理
19 不确定需求下的库存管理
· · · · · · (收起)
读后感
英文名：Introduction to Management Science 作者：【美】Frederick S.Hillier 译者：任建标 1 管理科学简介 管理科学/运筹学是对与定量因素有关的管理问题通过应用科学的方法辅助制定管理决策的一门学科。对于管理科学的任何应用来说，数学模型都会向管理者提供有用的指...
评分这本书的作者是一个享誉全球的名人，他写的运筹学导论（introduction to operations research）具有里程碑的意义，他为商学院写的这本书大大降低了难度，而且侧重Excel的应用和案例介绍。这本书也是全球商学院MBA 教育广泛使用的一本书，也可能是中国大陆引进的第一本“数据、...
评分英文名：Introduction to Management Science 作者：【美】Frederick S.Hillier 译者：任建标 1 管理科学简介 管理科学/运筹学是对与定量因素有关的管理问题通过应用科学的方法辅助制定管理决策的一门学科。对于管理科学的任何应用来说，数学模型都会向管理者提供有用的指...
评分推荐给非数学专业同时忘记了基本算术统计分析方法人,一本好书,可以告诉我们基本常用的数学模型,当然不能照搬这些数学模型,同时这本书应该和<统计数字会说谎>一起看,
评分这本书的作者是一个享誉全球的名人，他写的运筹学导论（introduction to operations research）具有里程碑的意义，他为商学院写的这本书大大降低了难度，而且侧重Excel的应用和案例介绍。这本书也是全球商学院MBA 教育广泛使用的一本书，也可能是中国大陆引进的第一本“数据、...
用户评价
在当今这个信息爆炸的时代，我认为掌握如何有效地利用数据来做出明智决策，已经成为一项必备的技能。这本书的标题——“数据、模型与决策”——恰好切中了这个核心。我希望这本书能够为我打开一扇新的大门，让我更深入地理解数据分析的魅力，以及模型在其中扮演的关键角色。我期待作者能够以一种系统且易于理解的方式，讲解从数据收集、清洗、探索性分析，到模型构建、评估和应用的全过程。我特别希望能从书中学习到，如何根据不同的业务目标和数据特性，选择最适合的模型，以及如何解释模型的输出，并将其转化为可操作的商业洞察。我希望这本书不仅能教授我理论知识，更能启发我思考，让我能够形成一种“以数据为驱动，以模型为支撑，以决策为导向”的思维模式。我希望它能帮助我成为一个更具洞察力、更能做出有效决策的专业人士。我对书中关于模型在不同行业、不同业务场景下的应用案例也充满了期待，因为我相信，这些真实的例子能帮助我更好地理解和掌握书中的知识。
评分我是一名对数据科学和商业分析领域充满好奇心的学生。在我的学习过程中，我经常会接触到各种各样的数据集和模型，但我总觉得缺乏一个能够将它们有机联系起来的系统性框架。这本书的出现，正是我所需要的。我希望它能够为我提供一个清晰的路径，让我理解数据如何被采集、清洗、分析，模型如何在其中扮演关键角色，以及最终如何将这些分析结果转化为有价值的商业决策。我期待书中能够深入讲解不同类型的数据模型，例如回归模型、分类模型、聚类模型等，并详细说明它们的应用场景和优缺点。我希望作者能够通过生动的案例，展示如何在实际业务问题中应用这些模型，以及如何解读模型输出的结果。更重要的是，我希望这本书能够帮助我培养一种“数据思维”，让我能够从数据的角度去审视问题，用模型去探索规律，最终做出更明智、更有效的决策。我非常期待书中关于模型解释性和可解释性的讨论，因为我知道，在很多商业场景下，模型的“为什么”和“怎么做”比“是什么”更为重要。
评分我是一名对数据分析充满热情但又常常感到不知所措的初学者。我知道数据在现代商业中的重要性，也明白模型在数据分析中的核心作用，但真正将这两者结合起来并用于指导决策，对我来说仍然是一个巨大的挑战。我希望这本书能够像一位经验丰富的导师一样，一步一步地引导我进入数据分析的世界。我希望它能从最基础的数据收集、清洗和预处理讲起，然后逐步介绍常用的数据分析方法和模型，并最终落脚到如何利用这些分析结果做出明智的决策。我特别期待书中能够提供一些易于理解的例子，能够让我清晰地看到每一个步骤的逻辑和意义。同时，我也希望这本书能够帮助我建立一个清晰的思维框架，让我知道在面对不同的业务问题时，应该如何系统地思考，如何有效地运用数据和模型来找到解决方案。我希望它能让我告别“纸上谈兵”，真正地学会“动手实践”，用数据为我指明方向，用模型为我揭示规律，用决策为我创造价值。我非常期待书中能够包含一些关于如何避免常见数据陷阱和分析误区的建议，因为我知道，数据分析的道路上充满了挑战和诱惑。
评分我是一个热衷于学习新知识的人，尤其是在当今这个数据日益成为核心资产的时代，我一直希望能够系统地学习如何理解和利用数据来做出更好的决策。这本书的标题——“数据、模型与决策”——正是我一直以来所寻找的。我希望这本书能够为我提供一个全面的视角，让我理解数据是如何被收集、处理、分析，以及如何通过构建模型来揭示数据背后的规律。我期待书中能够涵盖从基础的数据统计到复杂的机器学习模型，并重点讲解这些模型在实际商业决策中的应用。我希望作者能够通过具体的案例，展示如何将模型的分析结果转化为可行的商业策略，并帮助我培养一种“数据思维”，让我能够以一种更系统、更理性的方式来分析问题和做出判断。我希望这本书能成为我进入数据驱动决策领域的一块敲门砖，让我能够更自信地应对未来的挑战。我非常期待书中关于模型的可解释性以及如何处理数据偏差的部分，因为我知道，这些都是影响决策质量的关键因素。
评分作为一个长期在商业一线工作的人，我深知数据的重要性，也越来越意识到模型在数据分析中的核心价值。然而，如何将数据分析的结论有效地转化为能够指导企业战略和运营的决策，是我一直在努力探索的课题。我希望这本书能够提供一个清晰的框架，让我能够系统地理解数据分析的整个流程，从数据的采集和处理，到模型的选择和构建，再到结果的解释和决策的应用。我期待书中能够包含一些关于如何识别数据中的“噪音”和“信号”，以及如何建立能够真正反映业务现实的模型。我非常看重书中对于“决策”部分的阐述，因为我知道，再好的分析结果，如果不能转化为实际行动，那么它就没有意义。我希望这本书能够教会我如何将数据分析的洞察转化为具体的商业策略，例如产品定价、营销推广、客户关系管理等。我希望它能帮助我成为一个更优秀的决策者，用数据和模型为企业创造更大的价值。我期待书中能够提供一些关于如何构建和维护一个数据驱动型企业文化的内容，因为我知道，技术只是工具，文化才是基础。
评分我是一位在工作中经常需要处理大量数据，并尝试从中提取有价值信息以指导业务运营的管理者。我知道数据是重要的，模型是工具，但如何在实践中将它们有效地结合起来，是我一直在探索的问题。我希望这本书能为我提供一个清晰的指南，帮助我理解如何从海量的数据中识别出关键信息，如何选择合适的模型来分析这些数据，以及如何将模型的分析结果转化为具体的、可执行的商业决策。我非常看重书中对于“决策”部分的阐述，因为我知道，再精确的数据和再复杂的模型，如果不能最终服务于决策，那么它们就没有真正的价值。我希望作者能够分享一些关于如何将模型分析的结果转化为战略规划、产品优化、市场推广等方面的具体建议，并提供一些实际的案例来佐证。我希望这本书能帮助我提升我的数据素养和决策能力，让我能够更自信地在充满不确定性的商业环境中做出更明智的选择。我对书中关于如何衡量数据和模型对业务决策影响的部分也充满了期待，因为我想知道，我们付出的努力到底带来了多大的价值。
评分我一直对“模型”这个概念非常着迷，因为它似乎能够将复杂的现实世界抽象化，用一种更清晰、更易于理解的方式来呈现。而当“模型”与“数据”和“决策”结合在一起时，这本书就吸引了我的全部注意力。我希望作者能够深入浅出地讲解各种经典的统计模型和机器学习模型，不仅仅是它们背后的数学原理，更重要的是它们在不同业务场景下的适用性和局限性。我期待书中能够提供一些关于如何选择合适模型的指导，以及如何根据实际情况调整模型参数的技巧。更重要的是，我希望能从书中学习到如何将模型分析的结果转化为具体的行动方案，真正地指导我们的决策过程。我非常看重书中的“决策”部分，因为我知道，再好的数据和模型，如果不能有效地转化为决策，那么它们就失去了最终的意义。我希望作者能够分享一些将模型洞察融入日常管理和战略规划的实用方法，让我能够真正地学会“用数据说话”，用模型驱动业务增长。我对书中关于数据可视化和报告撰写的内容也充满好奇，因为我知道，再复杂的模型，最终也需要通过清晰、直观的呈现方式才能被广泛理解和接受。
评分我一直认为，成功的商业决策离不开对数据的深刻理解和对模型的有效运用。这本书的标题——“数据、模型与决策”——精准地击中了我的痛点和兴趣点。我希望这本书能够帮助我建立一种全新的思维方式，一种能够将复杂的数据转化为清晰洞察，并将这些洞察转化为切实可行决策的能力。我期待书中能够详细阐述数据在决策过程中的作用，以及如何选择、构建和评估能够真正反映现实情况的模型。我非常感兴趣的是，如何在不同的业务场景下，根据数据的特点和决策目标，来选择最适合的模型。我希望作者能够提供一些关于如何评估模型预测准确性和泛化能力的方法，以及如何根据模型反馈来迭代和优化决策。我更希望的是，这本书能够教会我如何将模型分析的结果有效地传达给非技术背景的决策者，确保数据驱动的决策能够被广泛理解和接受。我希望这本书能成为我通往数据驱动决策的桥梁，让我能够更自信、更有效地应对商业挑战，抓住市场机遇。我对书中关于如何处理不确定性和风险的讨论也充满了期待，因为我知道，现实世界的决策总是充满了不确定性。
评分我一直对如何将抽象的科学理论应用于现实世界的商业问题感到着迷，而“数据、模型与决策”这几个词语的组合，正是这种迷恋的焦点。我希望这本书能够为我提供一个坚实的理论基础和一套实用的方法论，让我能够真正地理解数据分析的逻辑，掌握模型构建的技巧，并将这些能力转化为指导企业发展的决策。我期待作者能够从最基础的概念讲起，逐步深入到更复杂的模型和更高级的应用。我特别想了解，在面对不同的业务问题时，如何选择合适的数据分析方法和模型，以及如何评估模型的性能并对其进行优化。更重要的是，我希望这本书能够教会我如何将模型分析的结果有效地传达给决策者，并最终促成明智的商业决策。我希望这本书能成为我职业生涯中的一本重要参考书，帮助我在数据驱动的时代更好地发挥作用。我对书中关于如何建立一个持续学习和改进的数据分析体系的内容也充满了兴趣，因为我知道，技术和业务都在不断发展，我们必须与时俱进。
评分这本书我一直听身边的朋友说起，都说它讲得特别透彻，尤其是在如何运用数据分析来指导实际决策方面。我最近正好在研究商业智能和数据驱动的增长策略，所以迫切地想从这本书里获得一些灵感和方法论。我希望它能帮助我理清思路，不仅仅是了解各种数据分析工具的使用，更重要的是理解在什么场景下使用什么工具，以及如何解读分析结果并将其转化为切实可行的商业决策。我特别期待书中能够提供一些真实的案例分析，能够让我看到理论是如何落地，并且取得实际成效的。我希望作者在讲解数据建模的时候，能够考虑到不同行业、不同规模企业的实际情况，提供一些具有普适性的框架和方法，同时也能兼顾一些进阶的、更具挑战性的应用场景。毕竟，数据分析的世界非常广阔，我希望这本书能够成为我探索这个世界的一本得力助手，为我打开新的视野，激发我更多的思考，让我能够更自信地在数据洪流中找到方向，做出更明智的决策。我对书中关于模型评估和验证的部分也充满了期待，因为在我看来，一个模型是否有效，关键在于它能否在真实世界中持续产生价值，而不是仅仅停留在理论层面。
评分惨痛回忆，不过这书相当不错，就是译得差。
评分豆瓣上的神人，你们难道就不能留个好点儿的读后感吗
评分愁死我了
评分翻译肯定有些问题，有英文背景更好，一定要配合书中案例和课后习题，总体案例多易于理解，excel模板做的也很好，缺点是理论的知识不足，适合数学背景不强的人，再说一句国内的教材真是日了狗，一群装逼狗。建议大家以后尽量找国外教材，容易理解而且实用性强。
评分很有用的一本书，教我这门课的老师被我们活活气到癌症晚期直到去世。
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