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『簡體書』商业数据分析

書城自編碼: 2981010
分類: 簡體書→大陸圖書→教材研究生/本科/专科教材
作者: [美]杰弗里 D.坎姆[Jeffrey D.Camm]等
國際書號(ISBN): 9787111562818
出版社: 机械工业出版社
出版日期: 2017-03-01
版次: 1 印次: 1
頁數/字數: 527/680000
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 713

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內容簡介:
本书提供了商业分析的全景式内容,包含描述性、预测性和规定性分析,这在其他任何书中不曾涵盖。本书提供循序渐进的指导,帮助学生学习Excel及其功能强大且使用便利的插件,如用于数据挖掘的XLMinder和用于优化与仿真的AnalyticSolverPlatform。
關於作者:
About the Authors作者简介杰弗里D.坎姆(Jeffrey D.Camm)杰弗里D.坎姆是美国辛辛那提大学数量分析专业教授,当过运筹学、商务统计分析、信息系统系的系主任,是辛辛那提大学Carl H.Lindner商学院商业研究继续教育学院的主管。坎姆教授出生在俄亥俄州的辛辛那提市,本科毕业于泽维尔大学(Xavier University),博士毕业于克莱姆森大学(Clemson University)。自1984年起,坎姆教授就一直在辛辛那提大学任教,是斯坦福大学的访问学者,做过达特茅斯学院塔克商学院工商管理专业的访问教授。
坎姆博士在运营管理优化领域发表了30多篇论文,分别刊登在《科学》《管理科学》《运筹学》、Interfaces等专业期刊杂志上。在辛辛那提大学,坎姆博士是Dornoff Fellow教学优秀奖获得者,也是运筹学和管理科学协会(INFORMS)2006年运筹学实践教学奖获得者。坎姆教授是教学必须与实践相结合的坚定倡导者,长期在政府部门和大企业担任运营管理顾问。2005~2010年,坎姆教授当过Interfaces杂志的主编,目前是INFORMS Transactions on Education的编委会成员。
詹姆斯J.科克伦(James J. Cochran)詹姆斯J.科克伦是路易斯安那理工大学数量分析专业,由拉斯顿·巴恩斯银行、汤姆森和瑟曼冠名的研究教授,出生在俄亥俄州的戴顿市,先后在怀特州立大学获得了学士、理学硕士和工商管理硕士学位,是辛辛那提大学博士学位毕业生。2000年起,科克伦教授一直在路易斯安那理工大学工作,曾做过斯坦福大学、智利塔尔卡大学、南非大学的访问学者。About the Authors作者简介杰弗里D.坎姆(Jeffrey D.Camm)杰弗里D.坎姆是美国辛辛那提大学数量分析专业教授,当过运筹学、商务统计分析、信息系统系的系主任,是辛辛那提大学Carl H.Lindner商学院商业研究继续教育学院的主管。坎姆教授出生在俄亥俄州的辛辛那提市,本科毕业于泽维尔大学(Xavier University),博士毕业于克莱姆森大学(Clemson University)。自1984年起,坎姆教授就一直在辛辛那提大学任教,是斯坦福大学的访问学者,做过达特茅斯学院塔克商学院工商管理专业的访问教授。
坎姆博士在运营管理优化领域发表了30多篇论文,分别刊登在《科学》《管理科学》《运筹学》、Interfaces等专业期刊杂志上。在辛辛那提大学,坎姆博士是Dornoff Fellow教学优秀奖获得者,也是运筹学和管理科学协会(INFORMS)2006年运筹学实践教学奖获得者。坎姆教授是教学必须与实践相结合的坚定倡导者,长期在政府部门和大企业担任运营管理顾问。2005~2010年,坎姆教授当过Interfaces杂志的主编,目前是INFORMS Transactions on Education的编委会成员。
詹姆斯J.科克伦(James J. Cochran)詹姆斯J.科克伦是路易斯安那理工大学数量分析专业,由拉斯顿·巴恩斯银行、汤姆森和瑟曼冠名的研究教授,出生在俄亥俄州的戴顿市,先后在怀特州立大学获得了学士、理学硕士和工商管理硕士学位,是辛辛那提大学博士学位毕业生。2000年起,科克伦教授一直在路易斯安那理工大学工作,曾做过斯坦福大学、智利塔尔卡大学、南非大学的访问学者。
科克伦教授在运筹学和统计方法开发与应用领域发表过20多篇研究论文,分别刊登在《管理科学》《美国统计学人》《统计学通讯:理论和方法》《欧洲运筹学杂志》《组合优化》等专业期刊杂志上。科克伦教授是运筹学和管理科学协会(INFORMS)2008年运筹学实践教学奖的获得者,是2010年Mu Sigma Rho统计学教育奖获得者。科克伦教授2005年当选为国际统计学协会成员,2011年被提名为美国统计学协会会员。科克伦教授大力倡导把运筹学、统计学教学的重点,转移到解决实际问题的成效和质量上。科克伦教授在世界各地,如乌拉圭的蒙得维的亚、南非的开普敦、哥伦比亚的卡塔赫纳、印度的斋浦尔、阿根廷的布宜诺斯艾利斯、肯尼亚的内罗毕,组织和主持了多场教学研讨会。科克伦教授还在许多营利性组织和非营利性组织担任运筹学顾问,目前是INFORMS Transactions on Education的主编,是Interfaces、Journal of the Chilean Institute of Operations Research、ORiON的编委会成员。
迈克尔J.弗里(Michael J.Fry)迈克尔J.弗里是辛辛那提大学Carl H.Lindner商学院运筹学、商务统计分析、信息系统系副教授,出生于得克萨斯州基林市,在得克萨斯州农机大学获得学士学位,是密歇根大学工程硕士和博士学位毕业生。弗里教授2002年执教于辛辛那提大学,曾做过康奈尔大学约翰逊学院、英属哥伦比亚大学尚德商学院的访问教授。
在《运筹学》《制造业与服务业的经营管理》《运输科学》《海军物流研究》、Interfaces等期刊杂志上,弗里教授发表过十几篇论文。弗里教授的研究领域主要是:供应链分析中的定量管理方法、体育统计分析、公共政策运营。弗里教授的科研合作对象包括戴尔公司、美国谷轮公司、星巴克、辛辛那提消防局、俄亥俄州选举委员会、辛辛那提猛虎队、辛辛那提动物园。2008年,弗里教授入围丹尼尔H.瓦格纳(Daniel H.Wagner)运筹学应用优秀奖,在辛辛那提大学,弗里教授一直是科研和教学的知名人物。
杰弗里 W.欧曼(Jeffrey W.Ohlmann)杰弗里W.欧曼是艾奥瓦大学Tippie商学院管理科学系的副教授,出生在内布拉斯加州的瓦伦丁市。欧曼教授在内布拉斯加大学获得学士学位,后来在密歇根大学获得硕士和博士学位。从2003年开始,欧曼教授一直在艾奥瓦大学任教。
欧曼教授在决策问题的建模和求解领域,发表过十几篇论文,先后刊登在《运筹学的数学研究》、INFORMS Journal on Computing、《运输科学》、Interfaces等期刊杂志上。他合作过的公司和机构有:Transfreight、LeanCor、嘉吉(Cargill)、汉密尔顿县选举委员会、辛辛那提猛虎队等。由于欧曼教授的科研工作对产业发展有很强的指导意义,曾被授予过乔治 B.丹齐克(George B.Dantzig)论文奖,并入围丹尼尔 H.瓦格纳运筹学应用卓越奖提名。
戴维 R.安德森(David R.Anderson)戴维R.安德森是辛辛那提大学Carl H.Lindner商学院数量分析专业的荣誉教授,出生于北达科他州的大福克斯,先后在普渡大学获得学士、硕士和博士学位。安德森教授在退休之前,当过数量分析和运筹管理系主任,也当过商业管理学院的副院长。
在辛辛那提大学从教的岁月里,安德森教授给商务专业的学生讲授过初等统计学,给研究生开设过回归分析、多元分析、管理科学等课程。此外,他还兼职在劳工部讲授统计学。由于在教学和学生服务方面的突出表现,安德森教授先后多次获得嘉奖。
与他人合作,安德森教授出版过统计学、管理科学、线性规划、生产与运作管理等方面的教科书。此外,他还担任抽样与统计方法领域的高级顾问。
目錄
Contents目录
作者简介
前言
第1章 导论1
1.1 什么是决策 3
1.2 关于商务数量解析的界定4
1.3 解析方法与模型的分类5
1.3.1 描述性数量解析分析5
1.3.2 预测性数量解析分析5
1.3.3 指导性数量解析分析6
1.4 大数据8
1.5 商务数量解析学的应用8
1.5.1 金融领域9
1.5.2 人力资源领域9
1.5.3 市场营销领域9
1.5.4 健康管理领域10
1.5.5 供应链领域11
1.5.6 政府部门和非营利组织11
1.5.7 体育领域12
1.5.8 互联网领域12
本章小结12
术语13
第2章 描述统计分析15
2.1 数据:定义和目标16
2.2 数据的类型17
2.2.1 总体数据和样本数据17
2.2.2 数量数据和属性数据17
2.2.3 截面数据和时间序列数据17
2.2.4 数据的来源18
2.3 Excel中的数据修改20
2.3.1 Excel中数据排序和筛选20
2.3.2 Excel中的数据条件格式23
2.4 数据的分布24
2.4.1 属性数据的频数分布24
2.4.2 频率分布26
2.4.3 数量数据的频率分布26
2.4.4 直方图29
2.4.5 累积分布32
2.5 位置测度32
2.5.1 均值(算术平均)32
2.5.2 中位数34
2.5.3 众数34
2.5.4 几何平均35
2.6 变异性测量37
2.6.1 极差38
2.6.2 方差38
2.6.3 标准差40
2.6.4 变异系数40
2.7 分布分析41
2.7.1 百分位数41
2.7.2 四分位数42
2.7.3 z值43
2.7.4 经验法则44
2.7.5 异常值识别45
2.7.6 箱线图45
2.8 两个变量之间相关关系47
2.8.1 散点图47
2.8.2 协方差48
2.8.3 相关系数50
本章小结52
术语52
复习思考习题54
案例讨论 Heavenly巧克力公司的网上交易62
附录 运用XLMiner绘制箱线图63
第3章 数据可视化66
3.1 概述68
3.2 表格70
3.2.1 表格设计原则71
3.2.2 交叉表73
3.2.3 Excel数据透视表75
3.3 图79
3.3.1 散点图79
3.3.2 折线图81
3.3.3 条形图和柱状图83
3.3.4 饼状图和3D图的评述86
3.3.5 气泡图86
3.3.6 热点图88
3.3.7 其他多变量图形90
3.3.8 Excel中的数据透视图94
3.4 高级可视化方法96
3.4.1 高级图形96
3.4.2 地理信息系统图98
3.5 数据仪表盘99
3.5.1 制作数据仪表盘的原则99
3.5.2 数据仪表盘的应用99
本章小结101
术语101
复习思考题102
案例讨论 电影票房数据112
附录 使用XLMiner创建矩阵散点图和平行坐标图114
第4章 线性回归分析118
4.1 简单线性回归模型119
4.1.1 回归模型和回归方程119
4.1.2 估计的回归方程120
4.2 最小二乘法121
4.3 简单线性回归模型的拟合效果126
4.3.1 离差平方和的分解126
4.3.2 可决系数128
4.3.3 Excel可决系数计算129
4.4 多元回归模型130
4.4.1 多元回归模型和多元回归方程130
4.4.2 估计的多元回归方程130
4.4.3 最小二乘法和多元回归130
4.4.4 多元回归分析实例131
4.4.5 Excel中的多元回归求解132
4.5 回归推断分析135
4.5.1 推断分析的必要条件135
4.5.2 总体回归关系检验139
4.5.3 回归参数检验140
4.5.4 不显著自变量处理142
4.5.5 多重共线性143
4.5.6 大样本情形145
4.6 属性自变量149
4.6.1 引入属性自变量149
4.6.2 引入属性变量后回归参数的意义151
4.6.3 多个属性变量的处理152
4.7 非线性回归模型153
4.7.1 引言153
4.7.2 二项式回归154
4.7.3 分段回归模型157
4.7.4 交互效应159
4.8 建模问题164
4.8.1 变量选择方法164
4.8.2 过度拟合问题165
本章小结165
术语166
复习思考题167
案例讨论 校友捐赠178
附录 利用XLMiner进行回归分析179
第5章 时间序列分析与预测182
5.1 时间序列的几种类型184
5.1.1 水平变化状态的时间序列185
5.1.2 带有趋势的时间序列186
5.1.3 带有季节性波动的时间序列188
5.1.4 同时带有趋势和季节性波动的时间序列189
5.1.5 带有周期性波动的时间序列190
5.1.6 如何识别时间序列形态190
5.2 预测精度问题190
5.3 移动平均与指数平滑法194
5.3.1 移动平均法195
5.3.2 指数平滑法198
5.4 回归预测分析202
5.4.1 线性趋势回归分析202
5.4.2 带有季节性效应的回归分析204
5.4.3 因果关系的回归分析预测208
5.4.4 存在因果变量和趋势及季节效应的回归预测211
5.5 预测模型优良性评估211
本章小结212
术语213
复习思考题213
案例讨论 食品和饮料销售预测分析222
附录 运用XLMiner做预测分析222
第6章 数据挖掘226
6.1 数据抽样227
6.2 数据预处理228
6.2.1 缺失数据问题228
6.2.2 识别异常值和错误数据229
6.2.3 代表性变量229
6.3 无指导学习230
6.3.1 聚类分析230
6.3.2 关联规则239
6.4 指导学习242
6.4.1 数据分割243
6.4.2 分类准确度246
6.4.3 预测准确度249
6.4.4 k最近邻算法250
6.4.5 分类回归树254
6.4.6 逻辑回归268
本章小结276
术语277
复习思考题278
案例讨论 灰色代码公司284
第7章 电子表格模型285
7.1 电子表格模型构建286
7.1.1 影响图286
7.1.2 代数关系287
7.1.3 电子表格设计与模型288
7.2 what-if分析290
7.2.1 数据表291
7.2.2 单变量求解294
7.3 常用的Excel函数295
7.3.1 SUM和SUMPRODUCT295
7.3.2 IF和COUNTIF297
7.3.3 VLOOKUP299
7.4 电子表格模型审核301
7.4.1 追踪引用单元格和从属单元格301
7.4.2 显示公式303
7.4.3 公式求值303
7.4.4 错误检查304
7.4.5 监视窗口304
本章小结305
术语305
复习思考题306
案例讨论 退休计划313
第8章 线性优化模型314
8.1 极大化问题315
8.1.1 一个实例315
8.1.2 问题的规范化表述316
8.2 求解Par公司的问题319
8.2.1 Par公司问题的图形求解319
8.2.2 运用Excel求解线性规划320
8.3 极小值问题324
8.4 线性规划的几类特殊情况327
8.4.1 多个最优解327
8.4.2 无可行解328
8.4.3 无界问题329
8.5 敏感性分析330
8.6 线性规划的应用332
8.6.1 决策变量的一般表示332
8.6.2 投资组合问题333
8.6.3 运输问题336
8.6.4 广告促销问题339
8.7 线性规划多个解的一般性说明342
本章小结344
术语344
复习思考题345
案例讨论 投资策略352
附录 如何运用Analytic Solver
软件求解线性规划模型353
第9章 整数线性优化356
9.1 整数线性规划的类型357
9.2 整数规划的一个实例357
9.3 运用Excel Solver求解整数优化问题359
9.4 0?—1变量的应用364
9.4.1 资金预算问题364
9.4.2 固定成本问题366
9.4.3 银行选址问题368
9.4.4 产品设计与市场份额优化问题371
9.5 0?—1变量与建模374
9.5.1 相互排斥的多种选择问题374
9.5.2 从n个项目中选出k个项目问题374
9.5.3 条件前提约束问题375
9.6 生成0??—1问题的替代最优解375
本章小结377
术语377
复习思考题378
案例讨论 苹果牌儿童服装销售问题387
附录 运用Analytic Solver求解整数线性规划问题388
第10章 非线性优化问题391
10.1 一个生产管理实例392
10.1.1 无约束问题392
10.1.2 有约束问题393
10.1.3 利用Excel Solver求解非线性优化模型395
10.1.4 非线性规划的敏感性分析和影子价格396
10.2 局部最优和全局最优397
10.2.1 几个概念397
10.2.2 非线性函数最优解的类型398
10.2.3 Excel Solver如何获得全局最优解399
10.3 选址问题400
10.4 马科维茨投资组合模型401
10.5 新产品市场销售预测405
本章小结408
术语408
复习思考题409
案例讨论 带有交易费用的投资组合优化问题415
附录 运用Analytic Solver求解非线性规划问题417
第11章 Monte Carlo模拟420
11.1 What-If分析421
11.2 运用Excel自带的函数进行模拟分析423
11.2.1 运用概率分布刻画随机变量423
11.2.2 在Excel中生成随机变量值425
11.2.3 在Excel中实现模拟试验428
11.2.4 计算分析模拟结果430
11.3 Analytic Solver模拟分析431
11.3.1 Land Shark公司的问题431
11.3.2 Zappos公司的问题439
11.4 模拟的优化分析449
11.5 模拟分析的几点思考453
11.5.1 核查与验证453
11.5.2 模拟分析的优缺点454
本章小结454
术语455
复习思考题456
案例讨论 四角公司问题464
附录1 随机变量的相关性分析466
附录2 随机变量的概率分布473
第12章 决策分析477
12.1 问题的表述478
12.1.1 报偿表479
12.1.2 决策树479
12.2 不使用概率的决策分析480
12.2.1 乐观主义准则481
12.2.2 保守主义准则481
12.2.3 后悔主义准则482
12.3 使用概率的决策分析483
12.3.1 期望值准则483
12.3.2 风险分析485
12.3.3 敏感性分析486
12.4 运用样本信息的决策分析487
12.4.1 追加样本信息的决策分析487
12.4.2 样本信息的期望值491
12.4.3 完全信息期望值492
12.5 利用贝叶斯定理计算状态枝概率493
12.6 效用决策495
12.6.1 引言495
12.6.2 效用与决策分析496
12.6.3 效用函数500
12.6.4 指数效用函数502
本章小结503
术语503
复习思考题505
案例讨论 不动产投资策略514
附录 运用Analytic Solver求解决策树516
参考文献524
译者后记525
內容試閱
前言Preface编写本书,旨在给本科生和低年级研究生介绍什么是商务数量解析。对发展势头迅猛的商务数量解析这门课来说,本书应该是较早涉足这一领域内容的一本教科书。
本书一共由12章组成,其中:
第1章为导论。这一章对商务数量解析和采用的处理方法进行了概貌性的介绍。简而言之,商务数量解析以数据为基础,根本目的在于帮助商务专业人士做出更好的决策。
第2章~第6章分别介绍了数据资料的统计描述方法、数据资料的可视化图表分析技术,以及如何运用线性回归模型、时间序列分析方法、数据挖掘方法,从历史数据中获取有用的认识。
第7章讲电子表格模型。主要讲解如何建立电子表格模型,怎样审查电子表格模型,怎样利用Excel中的一些有用的函数等。
第8章~第10章讨论了优化模型,主要是告诉决策分析人员如何根据可用的资料,找出最好的决策方案。第10章讲解的非线性优化模型,在商务管理领域有极其广泛和重要的应用,但可能对部分学生来说会感到有一定的难度,对此主讲教师可以酌情考虑跳过这一章的教学内容。
第11章讲Monte Carlo模拟。在这一章,我们讲解了如何对不确定性的决策问题进行模拟分析,以帮助大家搞清楚不确定性对决策的影响。
第12章讲决策分析。这一章着重讲解如何站在决策人的视角,把决策人对风险的态度引入决策分析中。
这本教科书,对学生有没有选修过基础统计学没有过多的要求。书中非常详细地介绍了统计学的一些基本概念,足够帮助同学们理解商务数据分析工具。凡是书中涉及的统计学概念,我们通过具体事例,从商务数量解析学角度给出了明确的解释。如果主讲教授认为本书所介绍的统计内容大多数选修这门课的学生都学过了,可以考虑不在课堂上讲授第2章~第4章的知识。
本书的编写风格和排版,吸取了本书的一些作者在其他经典教科书上的成功之处,尤其是戴维R.安德森、丹尼斯J.斯威尼、托马斯 A.威廉姆斯。另外,在编写本书的过程中,我们在以下方面做出了改进:
第一,充分讲解Microsoft Excel的运用。Excel运用的讲解贯穿本书的方方面面,对一些比较简单的数量解析方法,我们既说明了手工计算,也介绍了Excel的处理过程。对那些比较复杂的只能通过电子表格解决的问题,我们着重介绍了Excel的使用办法和具体操作过程。
第二,以Excel 2013版的运用介绍为主。书中安排的有关Excel运用的内容,基本上使用的是2013版的Excel。与以前的版本相比,Excel 2013版虽然改动不大,特别是与商务数量解析有关的功能,但数据资料的可视化处理能力有了不小的改进。在Excel 2013版中,生成、修改和分析数据图像变得较为容易。考虑到一些学生和教师可能到现在还没有安装Excel 2013版,所以只要允许或有可能,我们也对以前版本Excel的使用进行必要的介绍。
第三,Analytics Solver Platform(ASP)和XLMiner的运用介绍。Microsoft Excel中有两款功能十分强大的插件,即Analytics Solver Platform和XLMiner。这本教科书,也将它们的使用引入教学内容。Analytics Solver Platform为Excel提供了优化和模拟分析的补充功能。XLMiner把复杂数据的挖掘算法注入Excel中,使得利用Excel可以更好地进行数据的可视化描述和信息勘察。不过,在本书的绝大多数章节,我们把Analytics Solver Platform、XLMiner使用的讲解,都放在了相应章节的附录中,以便使授课教师有选择是否讲解的余地。第6章和第11章的11.3和11.4节里,因为内容安排的需要,我们直接在正文中对Analytics Solver Platform、XLMiner的使用方法和操作步骤做了介绍。
第四,说明与解释。在本书一些章节的末尾部分,我们对相应章节介绍的内容做了注意事项提醒和点评,以帮助学生更深入地认识和理解所学的知识,主要是所介绍方法的局限性、应用方面的建议等。
第五,实践中的数量解析。几乎每一章,我们在一开始都编写了一段案例性质的实际应用材料。这些应用材料,都是商务数量解析在实际应用中比较有趣的例子,它们来自于不同领域的研究报告和科研论文,包括健康管理、金融、制造业、市场营销等领域。
第六,网络资料。本书内容讲解中用到的示范数据,以及复习思考题中的背景资料,都放在专门的网站上,有需要的话,可以随时登录下载(本书翻译版的网络资料请登录www.hzbook.comps下载)。
第七,复习思考题和案例讨论。除了第1章,本书其余各章都编写了20道左右的复习思考题,以帮助学生更好地通过练习掌握相应章节的学习内容。复习思考题的难易程度不一样,但它们绝大多数都是商务数量解析实际应用的实例。除第1章外,本书其他的11章,都编写了有一定深度的案例,以便学生掌握各种方法的综合运用。
本书初稿完成后,曾经送给很多人审阅,对他们提出的修改和完善建议,在此一并表示衷心的感谢。尤其要特别感谢:
巴克内尔大学的Matthew D. Bailey、维拉诺瓦大学的Q.B.Chung、丹佛大学丹尼尔斯商学院的Phillip Beaver、肯塔基大学的Elizabeth A.Denny、俄亥俄州立大学的M.Khurrum S.Bhutta、波特兰大学的Mike Taein Eom、费耶特维尔州立大学的

 

 

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