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出版者:天津大学出版社

作者:杜纲

出品人:

页数:293

译者:

出版时间:2003-1

价格:15.00元

装帧:

isbn号码:9787561817018

丛书系列:

图书标签:

• 社会学
• 数学基础
• 管理数学
• 高等数学
• 微积分
• 线性代数
• 概率论
• 统计学
• 优化方法
• 数学建模
• 运筹学

运筹帷幄，决胜千里：现代决策科学与商业分析 在瞬息万变的商业世界中，每一个决策都可能成为企业发展的转折点。企业管理者、分析师以及任何渴望在复杂环境中做出明智选择的个体，都面临着如何从海量数据中提炼有价值信息，并将其转化为切实可行策略的挑战。《运筹帷幄，决胜千里：现代决策科学与商业分析》一书，正是为了应对这一挑战而精心打造的。 本书并非枯燥的理论堆砌，而是将严谨的数学工具与生动的商业场景深度融合，旨在帮助读者建立一套系统化的分析思维框架，掌握解决实际问题的强大能力。我们将从基础的逻辑推理与数据解读入手，逐步深入到更复杂的建模与优化技术，全方位地武装读者的决策能力。 第一部分：洞察数据，把握脉搏 在信息爆炸的时代，数据是企业最宝贵的财富，也是最棘手的难题。本部分将带领读者走进数据的世界，学习如何准确地描述、有效地呈现和深入地理解数据。 数据可视化艺术： 我们将探讨如何运用图表、图形等可视化手段，将复杂的数据转化为直观易懂的洞察。从柱状图、折线图到散点图、热力图，每一种图表都有其独特的叙事语言，帮助我们快速识别趋势、发现异常、揭示关联。例如，通过分析销售数据的折线图，我们可以轻松掌握产品的生命周期，预测未来的销售高峰与低谷。 统计学基石： 概率论与数理统计是理解不确定性、评估风险的基石。本书将以最贴近实际应用的方式，介绍描述性统计（如均值、中位数、方差）和推断性统计（如假设检验、置信区间）的核心概念。我们将学习如何通过样本推断总体，如何评估不同营销策略的有效性，以及如何量化产品质量的波动性。 数据清洗与预处理： 真实世界的数据往往充满“噪音”——缺失值、异常值、格式不一致等。本部分将提供一套系统的方法论，教您如何有效地识别和处理这些问题，确保分析结果的准确性和可靠性。这就像为精密仪器进行校准，是后续所有分析工作的前提。 第二部分：模型驱动，精算未来 数据为我们提供了“是什么”，而模型则帮助我们理解“为什么”和“接下来会怎样”。本部分将聚焦于构建和应用各种数学模型，以预测趋势、评估方案、优化资源配置。 线性模型与回归分析： 作为应用最广泛的模型之一，线性回归帮助我们理解变量之间的线性关系，并进行预测。我们将深入学习简单线性回归和多元线性回归，并掌握如何解释回归系数，评估模型的拟合优度。例如，企业可以通过分析广告投入与销售额之间的线性关系，来优化广告预算的分配。 非线性关系与曲线拟合： 现实世界中的关系往往不是简单的直线。本部分将介绍多项式回归、指数模型等非线性模型，帮助您捕捉更复杂的数据模式。学习如何识别和建模这些非线性关系，将极大地提升预测的精度。 时间序列分析： 预测未来的销售额、股票价格，或是经济指标，都需要借助时间序列模型。我们将介绍ARIMA、指数平滑等经典模型，以及如何处理季节性、趋势性等时间序列的特征，为战略规划提供有力支持。 分类与预测： 哪些客户最有可能流失？哪些申请最可能被拒绝？分类模型能够帮助我们解决这些问题。我们将探讨逻辑回归、决策树等分类算法，学习如何构建预测模型，从而实现精准营销、风险控制等目标。 第三部分：优化决策，实现效益最大化 当面临多种选择时，如何找到最优解？本部分将为您揭示优化技术的强大力量，帮助您在资源有限的情况下，实现效益最大化。 线性规划与单纯形法： 线性规划是解决资源分配问题的经典工具。我们将学习如何将实际问题转化为线性规划模型，并通过单纯形法等算法求解最优解。例如，在生产调度中，线性规划可以帮助企业确定最优的生产计划，以最低成本生产出最多的产品。 整数规划与混合整数规划： 当决策变量必须是整数时，或者同时存在整数变量和连续变量时，就需要用到整数规划和混合整数规划。本部分将介绍这些更复杂的优化技术，并探讨其在项目选择、排班优化等问题上的应用。 网络优化： 物流配送、通信网络、项目管理等都涉及网络结构。我们将学习最短路径、最小生成树、最大流等网络优化算法，帮助您设计更高效、更经济的网络系统。 排队论与库存管理： 无论是银行柜台、超市收银台，还是生产线上的瓶颈，都存在排队现象。排队论可以帮助我们分析和优化服务系统，减少顾客等待时间，提高效率。同时，我们还将探讨如何在满足需求的前提下，最小化库存成本，实现科学的库存管理。 第四部分：风险评估与决策分析 在不确定环境中做出决策，风险管理是不可或缺的一环。本部分将帮助读者理解和量化风险，并学习如何做出最优的风险决策。 决策树与蒙特卡洛模拟： 决策树能够清晰地展现不同决策路径及其潜在结果，是进行结构化决策的有力工具。蒙特卡洛模拟则通过随机抽样来模拟复杂系统的行为，评估不确定性对结果的影响。我们将学习如何运用这些技术来评估不同投资方案的风险收益比。 博弈论基础： 在竞争环境中，理解对手的策略并做出最优反应至关重要。博弈论为我们提供了分析战略互动和预测结果的数学框架。我们将介绍囚徒困境、纳什均衡等基本概念，并探讨其在市场竞争、谈判等场景中的应用。 《运筹帷幄，决胜千里：现代决策科学与商业分析》不仅是一本教材，更是一套赋能工具。通过学习本书，您将能够： 建立严谨的逻辑思维： 将复杂问题分解，用数学语言进行精确描述。 掌握数据分析能力： 从数据中挖掘有价值的洞察，指导决策。 运用科学的模型工具： 预测未来趋势，评估不同方案的效果。 实现最优资源配置： 在约束条件下，做出效益最大化的选择。 有效管理不确定性： 识别、量化和应对风险，做出更稳健的决策。 无论您是身处管理层需要做出战略决策，还是身处分析岗位需要提供数据支持，亦或是充满好奇心希望提升自身解决问题能力的学习者，本书都将是您不可或缺的伙伴。让我们一起，以数学的智慧，点亮商业的未来，运筹帷幄，决胜千里！

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这本号称“管理数学基础”的书，简直是管理学入门的噩梦。当我满怀期待地翻开第一页，希望能看到一些关于如何用量化工具来辅助决策的实用方法，结果映入眼帘的却是一连串晦涩难懂的微积分公式和线性代数矩阵。作者似乎完全沉浸在纯数学的世界里，把我们这些渴望解决实际商业问题的读者晾在了一边。书里充斥着大量的定理、推论和证明，这些对于一个只想知道如何计算盈亏平衡点、如何评估项目净现值的管理者来说，简直是天书。我试图在其中寻找一些案例分析，看看这些抽象的数学模型是如何应用到实际的企业运营中的，结果翻遍全书，也只找到了一些被简化到近乎荒谬的例子，根本无法反映商业世界的复杂性。这本书更像是一本面向数学专业学生的教材，而不是为管理者量身定做的工具书。读完之后，我不仅没有感到自己对管理工具的掌握更进一步，反而对数学产生了更深的抵触情绪。如果你的目标是成为一个更好的管理者，而不是一个数学家，我强烈建议你避开这本书。它完全没有做到“基础”二字的承诺，反而筑起了一道令人望而却步的数学高墙。

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这本书给我的感觉就是“理论的巨人，实践的矮子”。它极其详尽地阐述了各种数学模型的**形式化表达**，从差分方程到蒙特卡洛模拟，每一个公式都被严谨地推导了一遍，但遗憾的是，所有这些推导都停留在纯理论层面。我最需要的是那种“如果你的库存成本是X，需求波动是Y，你应该如何设置安全库存水平？”这类带着明确业务背景的问题。然而，书中提供的案例分析，要么是过于简化的、不切实际的“理想世界”情境，要么就是直接跳过了从问题提出到模型建立的“黑箱”过程，直接给出了一个数学模型，然后用一堆数学符号去“求解”。这让我非常困惑：我需要的是学习如何**构建**数学模型来解决我的管理难题，而不是仅仅学习如何**验证**一个已经构建好的模型是否在数学上成立。这本书的阅读体验，就像是拿到了一本高级烹饪书，里面详细记载了每种调味料的分子结构和加热反应过程，却没有教你如何把它们组合起来做出一顿像样的晚餐。对于那些希望通过学习数学来提升管理效率的人来说，这本书提供的帮助极其有限，它似乎更适合那些已经精通数学、正在寻找更深奥理论支撑的学者。

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说实话，这本书的装帧和排版倒是挺赏心悦目的，纸张质量也算上乘，但内容实在是让人提不起精神。我原本以为《管理数学基础》会像一个精心策划的工具箱，里面装满了能直接派上用场的扳手和螺丝刀，结果它更像是一个堆满了各种高级、精密仪器的陈列室，大部分工具我都不知道该怎么拿起来，更别提使用了。章节之间的逻辑跳跃性非常大，上一页还在讨论概率论的基本概念，下一页突然就跳到了优化理论的复杂约束条件，中间几乎没有平滑的过渡和直观的解释。对于初学者来说，这种结构简直是灾难。我常常需要翻阅好几遍才能勉强理解某个概念的上下文，更别提去思考它在商业环境中的实际意义了。这本书的作者似乎默认读者已经具备了扎实的预备知识，完全忽略了“基础”教育的本质——即从零开始，循序渐进地引导。读这本书更像是跟着一位行家在参观一个极其专业的实验室，你能感受到里面的设备有多么高深，但你却无法亲手操作任何一台机器。管理决策是需要直觉和经验的，但这本书却试图用冰冷的数学公式去**取代**这一切，这无疑是本末倒置了。

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坦白地说，这本书的语言风格极其干燥、学术化，几乎没有为了提升读者兴趣而做的任何努力。它行文像是用一种古老的、精确的法律条文的腔调来书写，每一个句子都力求无懈可击的逻辑严密性，但代价是牺牲了所有的可读性和亲和力。我常常在阅读过程中因为无法集中注意力而不得不停下来，强迫自己去记忆那些复杂的术语和符号，而不是在理解中自然吸收知识。它没有采用任何生动的类比，没有设置引人入胜的开篇故事，也没有在章节末尾提供任何自我检验的思考题来帮助巩固理解。这导致学习过程变成了一种枯燥的、机械的记忆任务，而不是一个探索和发现的过程。对于我这种偏向文科背景的管理人员来说，这本书的阅读门槛高得惊人，它需要的不是学习能力，而是强大的毅力和对纯逻辑的偏爱。它成功地将一个本可以被简化、被图形化、被案例化的知识体系，包装成了一堵需要专业破译才能进入的学术堡垒。

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当我尝试用这本书里的知识来分析我工作中的一个供应链瓶颈问题时，我花费了大量时间试图将现实世界的数据“格式化”成作者所要求的那种完美的、线性的、没有噪声的输入形式。结果发现，现实世界的数据是杂乱无章、充满异常值的，而这本书的数学框架似乎无法容忍任何“不完美”。它建立在一种理想化的、假设条件严格满足的理性人模型之上，这与我们日常面对的充满不确定性和非理性行为的市场环境格格不入。书中对于如何处理数据缺失、如何评估模型适用性边界的讨论几乎为零。它似乎相信，只要数学公式是正确的，那么应用结果就必然有效，这种过于乐观的预设，暴露了作者对真实管理实践的隔阂。读完后，我得到的不是解决问题的工具，而是一套关于“理想状态下应如何”的哲学思考，这在需要快速反应和务实决策的商业环境中，显得苍白无力。这本书与其说是“管理数学基础”，不如说是“纯粹数学在理想化管理场景下的晦涩应用展示”。

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