数据、模型与决策案例集 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:清华大学

作者:刘满凤

出品人:

页数:266

译者:

出版时间:2010-9

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787302223955

丛书系列:

图书标签:

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数据模型
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具体描述

《数据、模型与决策案例集•基于EXCEL的求解与应用》共11章，收集了经济管理中的48个典型案例，包括最优生产计划问题、最优投资计划问题、最优选址问题、人员分派问题、网络优化问题、最优调度问题、装载与裁料问题、资源分配问题、方案评价与选择问题、经济预测问题。每一个典型案例分为案例背景介绍、案例分析及数学模型表达、案例求解及最优方案，案例求解均使用Microsoft Office中的Excel软件。

《数据、模型与决策案例集•基于EXCEL的求解与应用》对于每一个案例都给出了非常详细的分析思路、数学模型和Excel电子表格模型及详细的求解步骤，读者可以一方面掌握分析问题、解决问题的方法，另一方面又能掌握解决这些典型经济管理问题的技术。

《数据、模型与决策案例集•基于EXCEL的求解与应用》可供MBA、MPA、企业管理、管理科学、信息管理与信息系统等专业的教师、学生使用，也可供经济管理者学习参考。

《洞察未来：商业分析与战略制胜》在瞬息万变的商业世界中，谁能掌握数据的力量，谁就能在激烈的竞争中占据主动。本书并非一本教你如何建模或选择特定算法的教科书，而是致力于揭示商业分析如何成为驱动企业决策、实现战略飞跃的关键引擎。我们深入探讨那些成功的企业如何巧妙地运用数据洞察，将晦涩的数字转化为清晰的商业智慧，最终达成卓越的经营绩效。本书精选了多个不同行业、不同规模的真实商业案例，这些案例并非孤立的理论探讨，而是经过实践检验的战略部署。我们将带领读者走进企业的决策核心，剖析他们如何识别关键业务问题，如何构建分析框架，以及如何将分析结果转化为切实可行的行动方案。您将看到，数据不仅仅是冰冷的数字，更是洞察客户需求、优化运营效率、预测市场趋势、规避潜在风险的有力武器。核心内容涵盖：战略驱动的商业分析：我们将重点阐述，商业分析并非独立于战略而存在，而是战略制定与执行过程中不可或缺的一环。书中案例将展示，企业如何通过对市场、客户、竞争对手的深入分析，精准定位自身优势，发现增长机会，并制定出具有前瞻性的发展战略。我们将关注分析过程如何与企业整体目标紧密结合，确保数据洞察能够直接服务于战略目标的实现。从数据到商业洞察的转化：本书将侧重于分析过程中的“思考”而非“技术”。我们将探讨如何从海量数据中提炼出真正有价值的商业洞察，如何识别数据中的模式与关联，以及如何将这些洞察转化为清晰、有说服力的语言，以支持高层决策。读者将学习到如何通过多角度的审视，理解数据背后的商业含义，并预测其可能带来的影响。案例研究：零售业的个性化营销革命：某大型零售商如何利用客户购买历史、浏览行为和人口统计学信息，构建精准的用户画像，从而实现超个性化的产品推荐和促销活动，大幅提升了客户忠诚度和销售额。我们将剖析其数据采集、分析模型选择（非技术细节）以及营销策略的制定与执行过程。金融服务的风险管理升级：一家金融机构如何在面临日益复杂的市场环境和监管压力下，通过建立先进的风险评估体系，有效识别和预测信贷风险、市场风险和操作风险，从而保障资产安全并实现稳健增长。案例将侧重于风险识别的关键因素、分析逻辑以及风险预警机制的构建。制造业的供应链优化与降本增效：某制造企业如何通过对生产流程、库存水平、物流配送等环节的数据进行深度分析，识别瓶颈，优化资源配置，从而显著降低了生产成本，缩短了交货周期，提升了整体运营效率。我们将探讨其数据驱动的供应链管理策略。互联网公司的用户增长与留存策略：一家快速发展的互联网公司如何通过对用户行为数据的精细化分析，理解用户痛点，优化产品体验，并制定有效的用户获取和留存策略，实现用户规模的几何式增长。案例将聚焦于用户生命周期管理和产品迭代的决策过程。医疗健康行业的精准医疗探索：某医疗机构如何利用患者的基因数据、病史信息和生活习惯等，为患者提供更具针对性的诊断和治疗方案，提升治疗效果并降低医疗成本。我们将审视其在数据应用方面的创新和挑战。决策支持的艺术：书中案例将清晰地展示，数据分析的最终目的是服务于决策。我们将探讨如何将分析结果以最有效的方式呈现给决策者，如何引导他们理解分析的局限性，以及如何在不确定性中做出最优决策。本书强调的是“决策”的艺术，而非“分析”的技术。数据驱动的文化塑造：成功运用数据进行决策，离不开企业内部形成良好的数据驱动文化。本书将涉及企业如何在组织层面推动数据意识的普及，如何建立跨部门协作机制，以及如何培养具备分析思维的团队。《洞察未来：商业分析与战略制胜》并非提供一套僵化的公式或方法论，而是希望通过一系列鲜活的案例，启发读者在各自的商业实践中，学会如何“像数据一样思考”，如何将数据的力量转化为驱动企业持续成功的强大动力。本书适合所有希望提升决策水平、引领企业迈向更高峰的商业领袖、管理者、市场营销人员、产品经理以及对商业分析感兴趣的专业人士。它将帮助您理解，在数字时代，数据是通往战略制胜的关键钥匙。

作者简介

目录信息

第1章 Excel部分宏模块的使用 1.1 Excel中规划求解宏模块的使用 1.2 Excel中数据分析宏模块的使用第2章最优生产计划问题 2.1 农场种植计划 2.1.1 案例背景介绍 2.1.2 案例分析及数学模型表达 2.1.3 案例求解及最优方案 2.2 福特汽车公司最优生产安排计划 2.2.1 案例背景介绍 2.2.2 案例分析及数学模型表达 2.2.3 案例求解及最优方案 2.3 腾飞电器公司的生产计划 2.3.1 案例背景介绍 2.3.2 案例分析及数学模型表达 2.3.3 案例求解及最优方案 2.4 计算机生产销售计划 2.4.1 案例背景介绍 2.4.2 案例分析及数学模型表达 2.4.3 案例求解及最优方案 2.5 蔗糖生产计划 2.5.1 案例背景介绍 2.5.2 案例分析及数学模型表达 2.5.3 案例求解及最优方案 2.6 石油精炼问题 2.6.1 案例背景介绍 2.6.2 案例分析及数学模型表达 2.6.3 案例求解及最优方案第3章最优投资计划问题 3.1 最优债券投资问题 3.1.1 案例背景介绍 3.1.2 案例分析及数学模型表达 3.1.3 案例求解及最优方案 3.2 连续投资问题 3.2.1 案例背景介绍 3.2.2 案例分析及数学模型表达 3.2.3 案例求解及最优方案 3.3 养老金管理问题 3.3.1 案例背景介绍 3.3.2 案例分析及数学模型表达 3.3.3 案例求解及最优方案 3.4 定额投资问题 3.4.1 案例背景介绍 3.4.2 案例分析及数学模型表达 3.4.3 案例求解及最优方案 3.5 最优组合投资问题 3.5.1 案例背景介绍 3.5.2 案例分析及数学模型表达 3.5.3 案例求解及最优方案 3.6 最优资产组合投资问题 3.6.1 案例背景介绍 3.6.2 案例分析及数学模型表达 3.6.3 案例求解及最优方案 3.7 选择高于市场平均收益率的组合投资问题 3.7.1 案例背景介绍 3.7.2 案例分析及数学模型表达 3.7.3 案例求解及最优方案第4章最优选址问题 4.1 消防站位置设置问题 4.1.1 案例背景介绍 4.1.2 案例分析及数学模型表达 4.1.3 案例求解及最优方案 4.2 仓库位置选择问题 4.2.1 案例背景介绍 4.2.2 案例分析及数学模型表达 4.2.3 案例求解及最优方案 4.3 纳税点位置选择问题 4.3.1 案例背景介绍 4.3.2 案例分析及数学模型表达 4.3.3 案例求解及最优方案 4.4 邮路规划与邮局设置问题 4.4.1 案例背景介绍 4.4.2 案例分析及数学模型表达 4.4.3 案例求解及最优方案第5章人员安排问题 5.1 科学家选派问题 5.1.1 案例背景介绍 5.1.2 案例分析及数学模型表达 5.1.3 案例的求解及最优方案 5.2 医院护士工作站安排问题 5.2.1 案例背景介绍 5.2.2 案例分析及数学模型表达 5.2.3 案例求解及最优方案 5.3 建筑工地人员安排问题 5.3.1 案例背景介绍 5.3.2 案例分析及数学模型表达 5.3.3 案例的求解及最优方案 5.4 教师工作安排问题 5.4.1 案例背景介绍 5.4.2 案例分析及数学模型表达 5.4.3 案例求解及最优方案第6章网络优化问题 6.1 产品运输问题 6.1.1 案例背景介绍 6.1.2 案例分析及数学模型表达 6.1.3 案例求解及最优方案 6.2 供水管理问题 6.2.1 案例背景介绍 6.2.2 案例分析及数学模型表达 6.2.3 案例求解及最优方案 6.3 选择运输方式问题 6.3.1 案例背景介绍 6.3.2 案例分析及数学模型表达 6.3.3 案例求解及最优方案 6.4 产品供应问题 6.4.1 案例背景介绍 6.4.2 案例分析及数学模型表达 6.4.3 案例的求解及最优方案 6.5 灾情巡视路线规划问题 6.5.1 案例背景介绍 6.5.2 案例分析及数学模型表达 6.5.3 案例求解及最优方案 6.6 HT公司武汉铁路地区电话交换网 6.6.1 案例背景介绍 6.6.2 案例分析及数学模型表达 6.6.3 案例求解及最优方案 6.7 海马公司的供应链管理问题 6.7.1 案例背景介绍 6.7.2 案例分析及数学模型表示 6.7.3 案例求解及最优方案第7章最优调度问题 7.1 工件排序问题 7.1.1 案例背景介绍 7.1.2 案例分析及数学模型表达 7.1.3 案例求解及最优方案 7.2 流水线车间任务调度问题 7.2.1 案例背景介绍 7.2.2 案例分析及数学模型表达 7.2.3 案例求解及最优方案 7.3 机场航班调度问题 7.3.1 案例背景介绍 7.3.2 案例分析及数学模型表达 7.3.3 案例求解及最优方案 7.4 露天矿生产的车辆调度问题 7.4.1 案例背景介绍 7.4.2 案例分析及数学模型表达 7.4.3 案例求解及最优方案第8章装载与裁料问题 8.1 合理下料问题 8.1.1 案例背景介绍 8.1.2 案例分析及数学模型表达 8.1.3 案例求解及最优方案 8.2 载货问题 8.2.1 案例背景介绍 8.2.2 案例分析及数学模型表达 8.2.3 案例求解及最优方案 8.3 铁路平板车装货问题 8.3.1 案例背景介绍 8.3.2 案例分析及数学模型表达 8.3.3 案例求解及最优方案 8.4 钢管订购与铺路问题 8.4.1 案例背景介绍 8.4.2 案例分析及数学模型表达 8.4.3 案例求解及最优方案第9章资源分配问题 9.1 学生分配问题 9.1.1 案例背景介绍 9.1.2 案例分析及数学模型表达 9.1.3 案例求解及最优方案 9.2 水资源分配问题 9.2.1 案例背景介绍 9.2.2 案例分析及数学模型表达 9.2.3 案例求解及最优方案 9.3 电力资源分配问题 9.3.1 案例背景介绍 9.3.2 案例分析及数学模型表达 9.3.3 案例求解与最优方案 9.4 选择运输工具问题 9.4.1 案例背景介绍 9.4.2 案例分析及数学模型表达 9.4.3 案例求解及最优方案 9.5 大通农场奶牛饲料配方的优化 9.5.1 案例背景介绍 9.5.2 案例分析及数学模型表达 9.5.3 案例求解及最优方案第10章最优方案评价与选择问题 10.1 房产投资项目的评估问题 10.1.1 案例背景介绍 10.1.2 案例分析及数学模型表达 10.1.3 案例求解及方案评估 10.2 城市百货零售企业经营效率评价问题 10.2.1 案例背景介绍 10.2.2 案例分析及数学模型表达 10.2.3 案例求解及效率评估 10.3 电子政务网站评价问题 10.3.1 案例背景介绍 10.3.2 案例分析及数学模型表达 10.3.3 案例求解与网站评价结论 10.4 区域创新系统创新绩效评价问题 10.4.1 案例背景介绍 10.4.2 案例分析及数学模型表达 10.4.3 案例求解及效率评价结果第11章经济预测问题 11.1 经济增长预测问题 11.1.1 案例背景介绍 11.1.2 案例分析及数学模型表达 11.1.3 案例求解及预测结果 11.2 粮食产量预测问题 11.2.1 案例背景介绍 11.2.2 案例分析及数学模型表达 11.2.3 案例求解及预测结果 11.3 某省交通运输客运量及客运周转量预测 11.3.1 案例背景介绍 11.3.2 案例分析及数学模型表达 11.3.3 案例求解及预测结果
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读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

从一个非技术背景的管理者角度来看，我购买这本书的初衷，是想快速提升自己对新时代商业决策工具箱的认知。我最头疼的就是面对咨询公司带来的各种高深报告时，常常云里雾里，无法有效质疑或引导他们的方向。我需要的是一本能够快速构建“决策思维模型”的教材。我最期待看到的是如何构建一个能够自我学习和迭代的组织级决策框架，而不是一次性的报告或项目。书中关于“A/B测试设计与多臂老虎机优化”的内容是否能清晰地解释其在市场营销中的应用，以及如何避免常见的统计学偏差？同时，我对书中如何论述“人才培养”和“文化建设”以支撑数据决策体系的建立非常感兴趣。毕竟，最好的模型也需要有能力的人去应用和维护，这本书如果能提供一套可落地的组织变革路线图，那对我来说就是一本不可多得的“管理圣经”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，封面上那句“洞悉复杂世界的底层逻辑”一下子就抓住了我的眼球。我最近正忙于一个跨部门的数据分析项目，每天都在和海量的非结构化数据打交道，深感理论知识的匮乏。我期待这本书能提供一套系统性的框架，不仅仅是停留在数据挖掘的皮毛，而是能深入到如何从数据中提炼出真正具有商业价值的洞察，并且能将这些洞察转化为可执行的决策路径。我尤其关注书中是否对当前主流的机器学习算法进行了深入浅出的剖析，比如在处理时间序列预测和客户行为画像时，不同模型的适用场景和局限性有哪些。更重要的是，我希望看到真实的行业案例，那些失败的教训和成功的经验，能够帮助我规避项目中的常见陷阱。如果能配上一些可操作的Python或R代码示例，那就更完美了，毕竟实践出真知。这本书的定价不算低，但如果它能真正帮我节省下数周的试错时间，那绝对是物超所值。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我买这本书的时候，抱着一种“死马当活马医”的心态。我最近负责的一个部门转型项目，核心障碍就是传统业务人员对“数据驱动”理念的抵触。他们习惯于凭直觉和经验办事，对各种复杂的统计报告嗤之以鼻。所以我迫切需要这本书能提供一些“翻译指南”——如何将那些冷冰冰的数学模型结果，转化为业务部门能够理解和信任的语言和故事。我非常关注书中是否有关于“数据叙事（Data Storytelling）”的章节，它必须是那种能激发共鸣、引导行动的叙事技巧，而不是枯燥的PPT堆砌。如果书中能提供一些经典的“说服案例”，展示决策者是如何被数据案例成功说服的，那对我来说将是极大的帮助。这本书的装帧设计很有分量感，希望内容也同样厚重扎实，能经得起反复推敲和引用。

评分☆☆☆☆☆

我是一位资深的IT架构师，我的关注点往往比业务分析师更偏向于底层技术的实现与整合。我希望这本书不仅仅停留在“是什么”和“为什么”，更要深入到“怎么做”的技术细节层面。例如，在构建一个实时决策引擎时，如何在高并发场景下保证数据流的完整性和低延迟？书中对数据仓库（Data Warehousing）到数据湖（Data Lake）再到数据网格（Data Mesh）的演进路径是否有深入的探讨？我特别想知道作者是如何平衡批处理和流处理在决策支持系统中的作用的。如果书中能包含对特定云平台（如AWS、Azure或GCP）上部署数据决策管道的架构蓝图，哪怕是概念性的，都将极大地拓宽我的思路。当前很多理论书籍都脱离了工程实践的复杂性，希望这本书能真正做到理论与工程实践的无缝对接。

评分☆☆☆☆☆

初翻这本书的目录，我立刻被它涵盖的广度和深度所震撼。从基础的数据治理规范，到高级的因果推断方法，再到企业级决策支持系统的构建，脉络清晰得像一张精密的手术导图。我一直对“决策科学”这个领域抱有浓厚的兴趣，总觉得很多企业决策的失败，根源在于信息不对称和分析工具的局限性。我特别期待看到关于“贝叶斯方法在不确定性决策中的应用”这一章节的论述，这块内容在很多同类书籍中往往处理得过于笼统。我希望作者能用具体的商业场景，比如新产品定价策略的优化，来展示如何通过量化的手段对抗商业环境的随机性。另外，关于“数据伦理与模型可解释性”的部分，在当下AI监管日益严格的背景下，显得尤为重要。我希望这本书能提供一些前沿的视角，指导我们如何在追求模型预测精度的同时，确保决策过程的透明度和公平性。

评分☆☆☆☆☆