具体描述
《管理运筹学(第4版)》是为高等院校管理专业编写的运筹学教材，重点介绍一些在解决复杂管理问题中应用最为广泛的定量分析方法。它同样适合其他有关专业的本科生、研究生和工程技术人员、科技人员、企事业管理人员学习科学管理及优化技术之用。《管理运筹学(第4版)》共分十二章，内容包括：线性规划与单纯形法；线性规划的对偶问题与灵敏度分析；动态规划；CPM与PERT等。
好的，这是一本关于数据科学与商业智能的图书简介。 --- 图书名称：数据驱动的商业决策：从分析到行动的实战指南 图书简介 在当今这个信息爆炸的时代，数据不再仅仅是记录，而是驱动商业增长、优化运营效率和预测未来趋势的核心资产。本书旨在为企业管理者、数据分析师以及渴望在数据浪潮中占据先机的专业人士，提供一套全面、系统且极具实操性的数据科学与商业智能解决方案。我们深入浅出地剖析了如何将海量、复杂的数据转化为清晰、可执行的商业洞察，构建起从数据采集、清洗、建模到最终决策支持的完整闭环。 内容概述 本书的结构设计遵循“理论基础—核心技术—实战应用—未来趋势”的逻辑脉络，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“怎么做”。 第一部分：数据思维与商业智能的基石 本部分将为读者奠定必要的数据素养和战略视角。我们首先探讨数据在现代企业中的战略定位，阐述商业智能（BI）不仅仅是报表制作，而是一种驱动企业文化变革的管理哲学。我们将详细介绍数据治理的重要性，包括数据质量管理、元数据管理以及如何建立统一的数据标准，这是后续所有分析工作可靠性的前提。 重点内容包括： 数据战略规划： 如何将数据能力与企业核心业务目标对齐，制定切实可行的路线图。 数据生态系统构建： 介绍现代数据栈的基本组件，如数据湖、数据仓库（DWH）和数据中台的架构选择与部署考量。 描述性分析的精髓： 深入讲解如何设计高效的KPIs和度量体系，使用仪表板（Dashboard）进行有效的绩效监控。 第二部分：核心分析技术与数据建模 此部分聚焦于将原始数据转化为洞察的关键技术。我们避开晦涩难懂的纯数学推导，而侧重于解释不同分析模型背后的商业逻辑及其应用场景。 数据清洗与预处理的艺术： 介绍处理缺失值、异常值、数据转换和特征工程的实用技巧，强调数据的“可塑性”。 预测性分析的核心算法： 涵盖回归分析、时间序列分析（如ARIMA、Prophet模型）在销售预测、需求规划中的应用。我们会重点讨论如何评估和选择最适合特定业务问题的模型。 客户细分与市场行为建模： 详细解析聚类算法（K-Means, DBSCAN）在客户生命周期管理（CLM）中的应用，并介绍关联规则挖掘（Apriori）在交叉销售推荐中的实战案例。 A/B测试与因果推断： 探讨如何科学地设计实验来验证商业假设，确保决策基于统计显著性而非直觉。 第三部分：商业智能工具与可视化实践 优秀的分析必须辅以直观的呈现。本部分将指导读者如何利用主流工具将复杂的分析结果转化为商业决策者一目了然的叙事。 现代BI工具选型与部署： 对Power BI, Tableau等主流工具的特点进行对比分析，并给出企业级部署的最佳实践。 叙事性可视化（Data Storytelling）： 不仅仅是画图，而是如何通过图表序列、上下文说明和交互设计，引导决策者得出正确结论的技巧。我们讨论了“坏图”的识别与避免，以及如何为不同层级的受众设计定制化的信息展示。 地理空间数据分析： 利用GIS技术对选址、物流优化和区域市场潜力评估的应用介绍。 第四部分：走向智能化：机器学习与决策自动化 本部分将读者带入前沿领域，探讨如何利用更复杂的机器学习技术实现业务流程的自动化和前瞻性洞察。 推荐系统实战： 深度讲解协同过滤和基于内容的推荐算法，以及它们如何提升电商和媒体平台的转化率。 自然语言处理（NLP）在商业中的应用： 如何利用文本挖掘技术分析社交媒体评论、客服记录，以量化客户情绪（Sentiment Analysis）并指导产品改进。 流程挖掘与运营优化： 介绍流程挖掘技术如何映射实际的业务流程，识别瓶颈和合规性问题，实现精益运营。 第五部分：数据伦理、安全与未来趋势 数据驱动的未来也伴随着新的挑战。本部分关注负责任的数据实践和行业发展方向。 数据隐私与合规性： 探讨GDPR、CCPA等法规对数据收集和使用的影响，以及如何实现“隐私保护设计”。 可解释性AI（XAI）： 在高风险决策场景中（如信贷审批），模型的可解释性至关重要。我们将介绍LIME和SHAP等工具的使用。 下一代数据架构： 展望实时数据流处理（Streaming Analytics）和数据网格（Data Mesh）等新兴架构如何重塑企业的数据组织形态。 本书的独特价值 本书最大的特色在于其高度的商业导向性和工具中立性。我们不偏向任何特定的软件供应商，而是聚焦于驱动商业结果的分析思维和方法论。书中包含大量的案例研究（涵盖零售、金融、制造、医疗等多个行业），每一个案例都详细分解了从提出商业问题到最终验证商业价值的全过程。 通过阅读本书，读者将能够： 1. 搭建起企业级的数据分析框架，识别数据资产的潜力。 2. 熟练运用主流分析技术解决复杂的业务难题，如库存优化、客户流失预测和定价策略制定。 3. 将冰冷的数据转化为富有感染力的商业叙事，有效推动组织变革。 4. 在新兴数据技术（如深度学习在商业中的应用）面前，保持清晰的战略视野。 无论您是希望从“直觉驱动”转型为“数据驱动”的决策者，还是渴望提升技术深度以解决实际商业痛点的分析师，本书都将是您通往数据驱动商业智能殿堂的必备阶梯。
作者简介
目录信息
总序／1
第四版前言／1
1 绪论／1
1.1 概述／2
1.2 管理决策的定性方法和定量方法／2
1.3 运筹学的模型／3
1.4 运筹学的工作步骤／4
1.5 运筹学与计算机／7
2 线性规划与单纯形法／11
2.1 线性规划的基本概念／12
2.2 单纯形法／25
2.3 单纯形法的进一步探讨／34
2.4 使用计算机软件求解线性规划／41
2.5 应用举例／47
2.6 案例／57
3 线性规划的对偶问题与灵敏度分析／69
3.1 对偶问题／70
3.2 灵敏度分析／77
3.3 一个使用计算机求解和分析的例子／84
4 运输问题／94
4.1 运输问题的数学模型／95
4.2 表上作业法／96
4.3 产销不平衡的运输问题／103
4.4 使用计算机软件求解运输问题／107
4.5 运输模型的应用／110
5 目标规划／127
5.1 目标规划的概念和数学模型／128
5.2 目标规划的图解法／131
5.3 目标规划的单纯形法／132
5.4 使用QM软件求解目标规划／136
5.5 应用举例／138
5.6 案例／143
6 整数规划／156
6.1 整数规划问题的提出／157
6.2 分枝定界法／159
6.3 0－1型整数规划／165
6.4 指派问题／173
7 动态规划／187
7.1 多阶段决策问题／189
7.2 动态规划的基本概念／196
7.3 资源分配问题／202
7.4 连续变量的解法／208
8 图与网络分析／214
8.1 图的基本概念／215
8.2 树／217
8.3 最短路问题／221
8.4 网络最大流问题／229
9 CPM与PERT／242
9.1 网络计划／243
9.2 网络计划的优化／255
9.3 PERT／265
9.4 单代号网络图与搭接网络图／271
9.5 案例／275
10 决策论／284
10.1 决策的分类／285
10.2 不确定型决策／286
10.3 风险决策／292
10.4 全情报的价值(EVPI)／300
10.5 效用理论的决策／302
10.6 层次分析法(AHP)／309
11 排队论／324
11.1 基本概念／325
11.2 到达间隔的分布和服务时间的分布／330
11.3 单服务台负指数分布排队系统的分析／332
11.4 多服务台负指数分布排队系统的分析／343
11.5 非负指数分布排队系统简介／351
11.6 使用软件求解排队问题／353
11.7 排队系统的经济分析与最优化／356
11.8 案例／362
12 库存论／369
12.1 库存论的基本概念／370
12.2 确定性存贮模型／372
12.3 随机性存贮模型／395
12.4 啤酒游戏／399
附录／407
参考文献／418
· · · · · · (收起)
第四版前言／1
1 绪论／1
1.1 概述／2
1.2 管理决策的定性方法和定量方法／2
1.3 运筹学的模型／3
1.4 运筹学的工作步骤／4
1.5 运筹学与计算机／7
2 线性规划与单纯形法／11
2.1 线性规划的基本概念／12
2.2 单纯形法／25
2.3 单纯形法的进一步探讨／34
2.4 使用计算机软件求解线性规划／41
2.5 应用举例／47
2.6 案例／57
3 线性规划的对偶问题与灵敏度分析／69
3.1 对偶问题／70
3.2 灵敏度分析／77
3.3 一个使用计算机求解和分析的例子／84
4 运输问题／94
4.1 运输问题的数学模型／95
4.2 表上作业法／96
4.3 产销不平衡的运输问题／103
4.4 使用计算机软件求解运输问题／107
4.5 运输模型的应用／110
5 目标规划／127
5.1 目标规划的概念和数学模型／128
5.2 目标规划的图解法／131
5.3 目标规划的单纯形法／132
5.4 使用QM软件求解目标规划／136
5.5 应用举例／138
5.6 案例／143
6 整数规划／156
6.1 整数规划问题的提出／157
6.2 分枝定界法／159
6.3 0－1型整数规划／165
6.4 指派问题／173
7 动态规划／187
7.1 多阶段决策问题／189
7.2 动态规划的基本概念／196
7.3 资源分配问题／202
7.4 连续变量的解法／208
8 图与网络分析／214
8.1 图的基本概念／215
8.2 树／217
8.3 最短路问题／221
8.4 网络最大流问题／229
9 CPM与PERT／242
9.1 网络计划／243
9.2 网络计划的优化／255
9.3 PERT／265
9.4 单代号网络图与搭接网络图／271
9.5 案例／275
10 决策论／284
10.1 决策的分类／285
10.2 不确定型决策／286
10.3 风险决策／292
10.4 全情报的价值(EVPI)／300
10.5 效用理论的决策／302
10.6 层次分析法(AHP)／309
11 排队论／324
11.1 基本概念／325
11.2 到达间隔的分布和服务时间的分布／330
11.3 单服务台负指数分布排队系统的分析／332
11.4 多服务台负指数分布排队系统的分析／343
11.5 非负指数分布排队系统简介／351
11.6 使用软件求解排队问题／353
11.7 排队系统的经济分析与最优化／356
11.8 案例／362
12 库存论／369
12.1 库存论的基本概念／370
12.2 确定性存贮模型／372
12.3 随机性存贮模型／395
12.4 啤酒游戏／399
附录／407
参考文献／418
· · · · · · (收起)
读后感
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老实说这版本错漏百出外加上有些是用胡运权版本的经典例题，但是我当年读研用的就是这本书，算是有回忆了。后来也听过左小德老师的课，可惜就是他给分太低，非常不客观。
评分老实说这版本错漏百出外加上有些是用胡运权版本的经典例题，但是我当年读研用的就是这本书，算是有回忆了。后来也听过左小德老师的课，可惜就是他给分太低，非常不客观。
评分老实说这版本错漏百出外加上有些是用胡运权版本的经典例题，但是我当年读研用的就是这本书，算是有回忆了。后来也听过左小德老师的课，可惜就是他给分太低，非常不客观。
评分老实说这版本错漏百出外加上有些是用胡运权版本的经典例题，但是我当年读研用的就是这本书，算是有回忆了。后来也听过左小德老师的课，可惜就是他给分太低，非常不客观。
评分老实说这版本错漏百出外加上有些是用胡运权版本的经典例题，但是我当年读研用的就是这本书，算是有回忆了。后来也听过左小德老师的课，可惜就是他给分太低，非常不客观。
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