Decision Modeling with Microsoft(R) Excel (6th Edition) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Jeffery H Moore

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-01-15

价格:USD 135.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780130177896

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• Decision Modeling
• Excel
• Business Analysis
• Spreadsheet Modeling
• Financial Modeling
• Decision Analysis
• Microsoft Excel
• Quantitative Analysis
• Management Science
• Operations Research

好的，这里是一份基于您提供的书名《Decision Modeling with Microsoft® Excel (6th Edition)》反向推断的、不包含该书实际内容的图书简介。这份简介将聚焦于一般性的决策建模与商业分析领域，但会避免提及任何《Decision Modeling with Microsoft® Excel》系列书籍的特定细节、章节或重点案例。 --- 超越直觉：驾驭现代商业环境的决策科学 书籍名称：《精要决策框架与优化实践：基于通用工具集构建企业级分析模型》 简介 在当今这个数据洪流与市场波动并存的商业世界中，成功的企业不再仅仅依赖经验丰富的直觉，而是转向了结构化、可验证的决策科学。本手册旨在为中高层管理者、业务分析师以及寻求提升定量决策能力的专业人士，提供一套全面且高度实用的决策建模思维框架与构建方法。我们专注于如何将复杂的商业问题，通过系统化的步骤转化为清晰、可操作的分析模型，从而做出更具前瞻性和成本效益的战略选择。 本书的核心理念在于“模型即工具，决策即产出”。我们不局限于任何特定的软件平台，而是着眼于如何利用主流的、广泛可获取的分析工具集，构建健壮的、能够应对不确定性的决策系统。我们将深入剖析决策过程的每一个环节，从问题的界定到最终的实施方案验证，提供一套普适性的流程指南。 第一部分：决策科学的基石——从问题到模型的转换 本部分将奠定坚实的理论基础。我们将首先探讨商业决策的本质分类，区分战略性、战术性和运营性决策的异同。重点将放在如何准确地将模糊的商业挑战转化为清晰的、可量化的决策目标和约束条件。 识别核心驱动力： 学习如何利用结构化访谈和流程映射技术，快速识别影响决策结果的关键变量（决策变量、参数和结果指标）。 模型构建的原则： 介绍模型简化的艺术——如何在保持模型足够真实性的同时，避免不必要的复杂性。探讨模型假设的明确性与文档化的重要性。 量化不确定性： 面对未来固有的未知性，本章将介绍概率分布的基本概念，以及如何将风险因素融入模型框架，为敏感性分析做好准备。 第二部分：构建核心分析模型 本部分是本书实践操作的核心，聚焦于构建三大类基础且强大的决策模型。这些模型是解决复杂商业问题的基石，适用于资源分配、定价策略、供应链优化等多个领域。 线性规划与资源优化： 深入讲解如何构建和求解线性规划模型，以最大化收益或最小化成本。我们将详细解析目标函数、约束条件的设置，并探讨添加复杂约束（如整数约束、逻辑约束）的方法，以模拟现实世界的资源限制。 模拟与风险评估： 当系统行为难以用简单方程描述时，模拟方法成为关键。我们将指导读者如何设计和运行蒙特卡洛模拟，用以评估新产品发布、库存管理或项目进度的潜在风险范围，并转化为易于理解的风险报告。 决策树与情景分析： 针对具有序列性和多阶段的决策问题，决策树提供了一个清晰的视觉化和计算路径。本章将教授如何量化不同未来情景的概率，并通过计算期望货币价值（EMV）来选择最优的初始行动。 第三部分：模型验证、敏感性分析与决策支持 一个模型只有经过严格的测试和充分的理解，才能被信任并投入实际使用。本部分关注如何确保模型输出的可靠性，并将其有效地转化为管理层的洞察。 稳健性检验： 详细介绍敏感性分析（What-If Analysis）的实施方法。重点不在于得到一个单一的“最优解”，而在于理解“最优解”在参数微小变动下的稳定性。我们将指导读者绘制敏感性报告图表，清晰展示关键输入参数的影响力。 后最优分析基础： 针对优化模型，介绍如何探究影子价格（Shadow Price）和可容忍区间，帮助管理者理解资源的真实价值及其调整的弹性空间。 模型文档与沟通： 强调将技术模型转化为商业语言的重要性。如何撰写简洁的决策摘要，确保模型背后的逻辑和限制清晰地传达给非技术背景的决策者。 面向读者 本书旨在服务于所有需要基于数据做出关键决策的专业人士，包括但不限于：运营经理、供应链规划师、财务分析师、市场研究人员，以及所有正在学习如何利用计算工具进行量化分析的商业分析专业学生。本书假设读者具备基本的代数知识和对电子表格软件的基本操作能力，但我们提供的所有方法论都具有跨平台的通用性，侧重于逻辑构建而非特定软件的语法细节。 通过掌握本书传授的框架，读者将能够自信地设计、构建并维护一套强大的决策支持系统，将不确定性转化为可管理的风险，将复杂的数据转化为明确的行动指南。 总而言之，本书是一份关于如何将商业智慧系统化、量化，并最终实现优化的实用手册。

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