具体描述
《高效商业分析——Excel建模与决策》基于Excel 这一最常见的工具介绍商业分析在业务中的应用，帮助我们做出更优异的商业决策。书中不但提供了商业分析的基础知识，还讲解了数据分析与统计的基本工具和方法，包括用Excel 实现数据的视觉展现、概率分布和数据建模、抽样与估计以及统计推断，为构建和分析预测模型、运用回归和预测技巧、仿真和风险分析等提供了方法，并介绍了数据挖掘的概念。书中提供了各种优化模型及应用，最后介绍了决策分析的理念、工具和方法。
《高效商业分析——Excel建模与决策》不但适合MBA，还适合统计、计算机等相关专业选作教材，此外，本书适合进行公司决策分析、大数据分析等相关人员参考阅读。
作者简介
詹姆斯•R•埃文斯
辛辛那提大学商学院教授
詹姆斯•R•埃文斯是辛辛那提大学商学院运营、商业分析及信息系统系教授，拥有普渡大学的工程学学士学位和工程学硕士学位，并从佐治亚理工大学获得工业与系统工程博士学位。
埃文斯博士出版了大量涉及众多商业学科领域的教材，这些学科领域包括统计学、决策模型与分析、模拟与风险分析、网络优化、运营管理、质量管理、创新思维等。他在《管理科学》《工业工程学会学报》《决策科学》《界面》《运营管理》《质量管理》以及很多其他期刊上发表了90多篇论文，并于20世纪90年代在《界面》期刊上就“管理科学与运营研究中的创新”这一主题撰写过一系列专栏文章。埃文斯博士在很多期刊的编委会任职，曾担任美国决策科学学会主席。1996年，他是INFORMS爱德曼奖的入围者之一，因为他参与了宝洁公司的供应链优化项目，该项目因帮助宝洁公司每年在北美地区的供应链中节约2.5亿美元资金而备受赞扬。此外，他还为辛辛那提市申办2012年夏季奥运会提供了风险分析建模。
作为一位国际知名的质量管理专家，埃文斯博士还是马尔科姆•波多里奇国家质量奖的资格审查委员会成员和评委小组成员。他当前的研究很大程度上侧重于组织绩效和测量实践。
目录信息
什么是商业分析 2
商业分析发展简史 3
商业分析的范围 4
用于商业分析的数据 6
数据集与数据库 7
度量与数据分类 8
数据的可靠性与有效性 10
决策模型 10
描述性决策模型 12
预测性决策模型 15
规定性决策模型 16
解决问题与决策 17
发现问题 17
定义问题 18
分解问题 18
分析问题 18
阐述结果并做出决策 19
进行求解 19
重要术语 20
分析趣闻 20
习题与练习 20
案例：高性能草坪设备公司 22
第2章 在电子表格上进行分析 25
运用Excel基本技能 26
Excel的公式 26
复制公式 27
其他有用的Excel秘诀 28
Excel的函数 29
基本的Excel函数 29
函数的特殊应用 30
插入函数 31
逻辑函数 32
函数Lookup 33
用于商业分析的电子表格加载项 35
电子表格建模和电子表格工程 35
电子表格的质量 37
重要术语 39
习题与练习 39
案例：高性能草坪设备公司 41
第3章 视觉化和探索数据 42
数据视觉化 42
在Microsoft Excel 2010中创建
图表 43
Excel的其他图表 46
地理数据 47
数据查询：使用整理和筛选 47
在Excel中排序数据 47
柏拉图分析 48
筛选数据 48
概括数据的统计学方法 50
分类数据的频数分布 51
相对频数分布 52
数值数据的频数分布 53
Excel的直方图工具 53
累积相对频数分布 55
百分位数和四分位数 56
交叉分类表 58
运用数据透视表探索数据 59
数据透视图 62
重要术语 62
习题与练习 63
案例：高性能草坪设备公司 64
第4章 描述统计量数 66
母体与样本 66
理解统计学符号 67
位置量数 67
算术平均数 67
中位数 68
众数 69
中列数 69
在商业决策中运用位置量数 70
离散量数 71
全距 71
四分位距 71
方差 71
标准差 72
切比雪夫定理和经验规则 73
标准化值 75
变异系数 76
形态量数 77
Excel的描述统计工具 78
分组数据的描述统计 79
分类数据的描述统计量数：比例 81
数据透视表中的统计量数 81
关联量数 82
协方差 83
相关 84
Excel的相关工具 85
极端值 86
商业决策中的统计思维 87
样本中的变异性 88
重要术语 90
习题与练习 91
案例：高性能草坪设备公司 94
第5章 概率分布与数据建模 95
概率的基本概念 96
概率的规则与公式 97
条件概率 99
随机变量和概率分布 101
离散的概率分布 103
离散随机变量的期望值 104
在决策中使用期望值 105
离散随机变量的方差 107
伯努利分布 107
二项式分布 108
泊松分布 109
连续概率分布 110
概率密度函数的性质 111
均匀分布 112
正态分布 113
函数NORM.INV 115
标准正态分布 115
使用标准正态分布表 116
指数分布 116
其他有用的分布 118
连续分布 118
从概率分布中随机抽样 118
从离散概率分布中抽样 119
从常见的概率分布中抽样 120
Risk Solver Platform分布函数 122
数据建模和分布拟合 123
拟合优度 125
用Risk Solver Platform进行分布
拟合 125
重要术语 126
习题与练习 127
案例：高性能草坪设备公司 133
第6章 抽样与估计 134
统计抽样 134
抽样方法 135
估计母体的参数 137
无偏估计量 137
点估计中的误差 138
抽样误差 138
理解抽样误差 139
抽样分布 140
平均值抽样分布 140
运用平均值抽样分布 141
区间估计 142
置信区间 142
母体标准差已知的平均值的置信
区间 143
t-分布 144
母体标准差未知的平均值的置信
区间 145
比例的置信区间 145
其他类型的置信区间 146
使用置信区间来决策 147
预测区间 147
置信区间与样本容量 148
重要术语 149
习题与练习 150
案例：高性能草坪设备公司 152
第7章 统计推断 153
假设检验 153
假设检验程序 154
单样本假设检验 154
理解假设检验中的风险 155
选择检验统计量 156
得出结论 157
p-值 158
平均值的双尾假设检验 159
对比例进行单样本检验 160
双样本假设检验 161
双样本平均差检验 161
平均值的成对二样本分析 163
方差齐性的检验 164
方差分析 165
方差分析的假设 167
卡方独立性检验 167
重要术语 170
习题与练习 170
案例：高性能草坪设备公司 173
第8章 预测建模与分析 174
基于逻辑的建模 174
构建预测模型的策略 175
数据与模型 177
涉及多时段的模型 177
单周期采购决策 178
超订决策 179
模型假设、复杂度和现实性 180
基于数据的模型 182
零售商减价 182
数据中的关系和趋势的建模 183
分析不确定性和模型假设 187
模拟分析 187
模拟运算表 188
方案管理器 190
单变量求解 191
使用Risk Solver Platform进行模型
分析 192
参数敏感性分析 192
龙卷风图 193
重要术语 194
习题与练习 194
案例：高性能草坪设备公司 198
第9章 回归分析 199
简单线性回归 200
找出最佳拟合的回归线 200
最小二乘法回归 202
用Excel进行简单线性回归分析 203
回归的方差分析 205
回归系数的假设检验 205
回归系数的置信区间 206
残差分析和回归假设 206
核实假设 207
多元线性回归 208
构建优良的回归模型 212
相关系数和多重共线性 214
带有分类自变量的回归 216
带有多个等级的分类变量 218
带有非线性项的回归模型 220
重要术语 221
习题与练习 222
案例：高性能草坪设备公司 225
第10章 预测方法 226
定性和判断预测 226
历史类推法 227
德尔菲法 227
指标和指数 227
统计预测模型 228
平稳时间序列的预测模型 230
移动平均模型 230
误差度量和预测精度 232
指数平滑模型 234
带有线性趋势的时间序列的预测模型 237
二次指数平滑 237
对带有线性趋势的时间序列进行
基于回归的预测 237
预测带有季节效应的时间序列 239
基于回归的季节效应预测模型 239
季节性时间序列的霍尔特-温特
斯预测法 240
用霍尔特-温特斯模型预测带有
季节效应和趋势的时间序列 242
选择合适的基于时间序列的预测模型 243
用原因变量进行回归预测 243
预测的实践 245
重要术语 246
习题与练习 246
案例：高性能草坪设备公司 248
第11章 仿真和风险分析 249
带有随机变量的电子表格 250
蒙特•卡罗仿真 250
用Risk Solver Platform进行蒙特•卡
罗仿真 251
定义不确定的模型输入 252
确定输出单元格 253
运行仿真 254
分析结果 255
新产品研发模型 256
平均值的置信区间 258
敏感性图 259
叠加图 260
趋势图 261
箱线图 261
仿真报告 261
报童模型 262
平均值的缺陷 262
使用历史数据的蒙特•卡罗仿真 263
使用拟合分布的蒙特•卡罗仿真 263
超订模型 265
Risk Solver Platform中的自定义
分布 265
资金预算模型 267
相关的不确定变量 268
重要术语 271
习题与练习 271
案例：高性能草坪设备公司 274
第12章 数据挖掘简介 276
学习目标 276
数据挖掘的范围 277
数据探查和简化 277
聚类分析 278
分类 282
分类的直观的解释 283
衡量分类的效果 283
使用训练数据和验证数据 284
分类新的数据 285
分类方法 286
k-最近邻（k-NN） 286
判别分析 289
逻辑回归 291
关联规则挖掘 295
因果建模 297
重要术语 299
习题与练习 300
案例：高性能草坪设备公司 301
第13章 线性优化 302
构建线性优化模型 302
辨别优化模型的要素 303
将模型信息转换成数学公式 304
关于约束的更多详情 305
线性优化模型的特点 306
在电子表格上运行线性优化模型 306
线性优化中要避免使用的Excel
函数 307
求解线性优化模型 308
使用标准规划求解工具 308
使用白金版规划求解 310
规划求解的运算结果报告 310
线性优化的图形表述 312
规划求解如何运行 316
规划求解工具如何在报告中创
建名称 317
运用规划求解的困难 317
规划求解结果和解的消息 317
唯一最优解 318
备选最优解 318
无界解 319
不可行的问题 319
使用优化模型进行预测和洞察 320
规划求解敏感性报告 322
运用敏感性报告 325
Risk Solver Platform中的参数
分析 326
重要术语 328
习题与练习 328
案例：高性能草坪设备公司 332
第14章 线性优化的应用 333
优化模型的约束类型 334
流程选择模型 335
电子表格设计和规划求解报告 336
配制模型 338
处理不可行性 340
投资组合的模型 341
评估风险对回报 342
运输模型 343
敏感性报告的格式 345
退化 346
多时段生产计划模型 346
构建备选模型 349
多时段财务计划模型 350
具有有界变量的模型 353
达到限制值的约束的辅助变量 356
生产/营销分配模型 357
正确运用敏感性信息 358
重要术语 360
习题与练习 360
案例：高性能草坪设备公司 371
第15章 整数优化 373
求解带有一般整型变量的模型 373
劳动力调度模型 377
备选最优解 378
带有二进制变量的整数优化模型 380
项目选择模型 380
使用二进制变量来模拟逻辑约束 382
选址模型 383
参数分析 384
供应链优化的客户分配模型 385
混合整数优化模型 387
工厂选址模型 387
在模型构建中的二进制变量、
函数IF以及非线性 389
固定成本模型 390
重要术语 391
习题与练习 392
案例：高性能割草设备公司 399
第16章 非线性和非平滑优化 400
为非线性优化问题构建模型并求解 400
定价决策模型 400
解释非线性优化模型的规划求解报告 403
定位“中心”设施 404
经济订货量模型 406
运用经验数据来进行非线性优
化建模 409
使用规划求解工具求解非线性优
化模型的实际问题 411
二次优化 411
马科威茨投资组合模型 411
非平滑优化的演化规划求解 414
带有非平滑Excel函数的电子表
格模型 414
排序和计划的优化模型 417
旅行中的推销员问题 418
重要术语 420
习题与练习 420
案例：高性能草坪设备公司 425
第17章 带不确定性的优化模型 426
优化中的风险分析 426
机会约束 427
经济订货量模型中的服务等级 430
带不确定性的酒店房间定价模型 431
优化蒙特•卡罗仿真模型 433
使用多参数仿真来优化报童模型 434
使用多参数仿真优化酒店超订
模型 434
使用Risk Solver Platform对优化进
行仿真 435
投资组合分配模型 436
项目选择 438
重要术语 440
习题与练习 440
案例：高性能草坪设备公司 443
第18章 决策分析 444
用不确定信息决策 444
使目标最小化的决策策略 445
寻求最大化目标的决策策略 447
风险和变异性 448
期望值策略 449
决策树 449
决策树和蒙特•卡罗仿真 452
决策树和风险 453
决策树中的敏感性分析 455
信息的价值 455
用样本信息进行决策 456
贝叶斯定理 457
效用与决策 459
创建效用函数 460
指数效用函数 462
重要术语 464
习题与练习 464
案例：高性能草坪设备公司 470
· · · · · · (收起)
读后感
失望了，看评分高买的，现在全部读完，发现纯粹是找水军刷到这么高分的。 超级辣鸡的基础的函数流水账，全篇其实就是几个Excel函数，强烈不推荐。 我下面个函数， 就能把所有书中教的内容包括： Excel取平均函数：=AVERAGE（数据范围） Excel求和函数：=SUM（数据范围） Excel...
评分失望了，看评分高买的，现在全部读完，发现纯粹是找水军刷到这么高分的。 超级辣鸡的基础的函数流水账，全篇其实就是几个Excel函数，强烈不推荐。 我下面个函数， 就能把所有书中教的内容包括： Excel取平均函数：=AVERAGE（数据范围） Excel求和函数：=SUM（数据范围） Excel...
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用户评价
最让我感到惊喜的是，这本书的视野非常开阔，它并没有将商业分析局限在传统的财务或运营领域，而是花了相当大的篇幅去探讨新兴技术如AI和机器学习在商业决策中的伦理考量和实际部署挑战。比如，书中关于“模型漂移”的讨论，不仅仅是技术层面的定义，更延伸到了业务风险管理层面，提出了定期的模型健康检查流程。这说明作者对整个行业的前沿动态有着非常敏锐的洞察力。我记得有一个关于客户流失预测模型的章节，它没有止步于准确率的讨论，而是深入分析了“假阳性”和“假阴性”对营销预算分配的具体影响，这种将技术指标直接映射到财务后果的分析方法，极大地增强了分析报告的说服力。这本书的内容更新速度似乎紧跟时代步伐，阅读时感觉自己正在与行业最前沿的思想进行对话，而不是在啃食过时的知识。它真正做到了“高效”，不仅指方法论的高效，更指其传递给读者的前瞻性视野的高效。
评分这本书的语言风格，初读时感觉稍微有些“硬核”，但很快我就沉浸在这种专业、克制的叙述方式中了。作者似乎有一种天然的克制感，绝不使用华而不实的辞藻来粉饰概念，所有论述都建立在扎实的逻辑和行业共识之上。例如，在讨论预测模型选择时，书中并没有简单地推荐某个算法，而是详细对比了不同模型在处理“数据稀疏性”和“模型可解释性”时的权衡，这才是真正的实战经验。我特别欣赏作者在处理复杂概念时的耐心，比如高维数据降噪的部分，作者用了一个非常生活化的比喻来解释主成分分析（PCA）的原理，瞬间就让这个听起来高不可攀的技术变得易于理解。这本书的深度是渐进式的，你越往后读，就会发现作者埋下的“知识钩子”越多，你必须回过头去重新审视前面章节的内容，才能真正理解后文的深意。它更像是一本需要反复研读的工具书，而不是一次性读完的小说，我现在的习惯是，每完成一个项目，都会翻阅这本书中对应环节的内容进行复盘和校验。
评分这本《高效商业分析》的装帧设计简直让人眼前一亮，那种沉稳又不失现代感的封面材质，拿在手里就有一种专业可靠的感觉。我特别喜欢它内页的排版，字体大小和行间距的把握非常到位，即便是长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳。而且，书中很多关键概念的图示化处理，比如流程图和模型架构图，都清晰得令人赞叹，它们不是那种生硬的教科书插图，而是经过精心设计，能立刻抓住重点。比如说，关于数据治理那一章，作者用了一个非常直观的漏斗模型来解释数据质量的重要性，这个图我直接截图存在了我的工作常用模板里。更让我惊喜的是，这本书的章节过渡非常自然流畅，感觉作者对商业分析这个领域的理解是系统且深入的，从基础的数据采集到最终的战略决策建议，每一步的逻辑衔接都像是在讲述一个完整的故事，而不是零散知识点的堆砌。我之前读过几本号称“实战”的书，结果内容要么过于理论化，要么就是一些简单的Excel技巧，但这本书明显高出不止一个层次，它真正关注的是如何将分析转化为可执行的商业洞察，这从它对案例选择的精妙程度就能看出来，没有冗余的背景介绍，直击痛点。
评分坦白说，我当初买这本书的时候，主要是冲着提升报告撰写效率去的，但阅读完前三章后，我发现自己对“提问”的理解完全被颠覆了。以往，我总觉得商业分析就是找到答案，但这本书强调的是“问对问题”的重要性，它详细拆解了如何从模糊的业务需求中提炼出可量化、可回答的核心商业问题，这一点对我帮助极大。书里介绍的“假设驱动分析框架”，简直就是我过去几个月工作瓶颈的解药。它不是教你怎么用某个软件，而是教你如何像侦探一样思考，如何设计实验来验证或推翻你的初始假设。我记得书中有一个关于市场渗透率下降的案例分析，作者用了足足二十页的篇幅来展示如何一步步缩小搜索范围，从宏观经济指标排除到具体的客户行为细分，整个过程的逻辑推演细致入微，让人不得不佩服其严谨性。这本书对于那些已经掌握了基础统计知识，但不知道如何将这些知识落地到商业场景中的中级分析师来说，无疑是一座宝库。它真正提升的是分析思维的层次，而不是工具操作的熟练度，这一点非常难得。
评分这本书的实用性，绝不仅仅体现在“如何分析”上，更在于“如何沟通分析结果”的部分。很多优秀的分析师都败在了“讲故事”这一环节上，而《高效商业分析》在这方面的指导堪称教科书级别。它不仅强调了可视化图表的选择，更深入探讨了如何根据听众（比如CFO、市场总监、技术团队）的不同关注点来调整叙事结构。书中提供了一套“金字塔原理”在商业报告中的具体应用模板，我尝试着将我上个季度最复杂的一个库存优化方案按照书中的结构重新梳理了一遍，结果在内部汇报时，原本需要解释半小时的复杂逻辑，对方高管在五分钟内就抓住了核心结论并提出了关键性问题，反馈效率得到了质的飞跃。这本书的厉害之处在于，它把分析师的角色从一个“数据处理员”提升到了一个“商业战略顾问”的高度，让你学会用商业语言而非技术术语来驱动决策。这种思维的转换，对于职场发展而言，其价值是无法估量的。
评分终于找到一本案例多过理论的书，就是RSP这个加载项很坑，无法实战操作。商业分析推荐啊。很多算数小模型可以扫扫盲，查漏补缺！！
评分终于找到一本案例多过理论的书，就是RSP这个加载项很坑，无法实战操作。商业分析推荐啊。很多算数小模型可以扫扫盲，查漏补缺！！
评分统计描述 回归 时间序列 数据挖掘 规划求解 把知识体系介绍的很全面 以本书为基础去看各种博客论坛 受益匪浅
评分有些细节没有过程，直接抛出结果，习题没答案
评分前半部普及统计学知识，略提到数据挖掘，后半部主要是建模，很有深度。现代管理的基础是数字量化，因此对经营管理职位的人来说，耐心读完，会有醍醐灌顶的感觉。
