数据、模型与决策：管理科学篇（原书第13版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 戴维·安德森，[美] 丹尼斯·斯维尼，[美] 托马斯 J.威廉斯 等 著，侯文华 等 译

图书标签:

• 管理科学
• 运筹学
• 决策分析
• 数据分析
• 模型构建
• 优化
• 定量分析
• 商业决策
• 运筹管理
• 数学建模

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111382805

版次：1

商品编码：11020912

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： MBA教材精品译丛

开本：16开

出版时间：2012-06-01

用纸：胶版纸

页数：539

正文语种：中文

编辑推荐

　　全球畅销的定量管理决策教科书，全国MBA教育指导委员会教学大纲推荐教材。

内容简介

　　《数据、模型与决策：管理科学篇（原书第13版）》旨在帮助学生更好地理解与应用管理科学当中数学与技术方面的概念。因此，作者从描述和解决问题这个角度来介绍管理科学方法与模型，其中包括如何对问题求解的技术。这种方法不仅可以使学生了解管理科学的应用程序，而且还可以了解到管理科学是如何辅助决策的。本书还引用了很多被广泛认可的理论，使水平较高的学生可以很容易读懂一些高水平的材料。在第13版中，作者对决策分析、实践中的管理科学、案例和问题等内容进行了大量修订和更新，使内容更加贴近管理实际，可读性更强。
　　本书适用于管理类专业本科生、研究生、MBA学生以及企业经营管理者。

作者简介

　　《数据、模型与决策：管理科学篇（原书第13版）》旨在帮助学生更好地理解与应用管理科学当中数学与技术方面的概念。因此，作者从描述和解决问题这个角度来介绍管理科学方法与模型，其中包括如何对问题求解的技术。这种方法不仅可以使学生了解管理科学的应用程序，而且还可以了解到管理科学是如何辅助决策的。本书还引用了很多被广泛认可的理论，使水平较高的学生可以很容易读懂一些高水平的材料。在第13版中，作者对决策分析、实践中的管理科学、案例和问题等内容进行了大量修订和更新，使内容更加贴近管理实际，可读性更强。
　　本书适用于管理类专业本科生、研究生、MBA学生以及企业经营管理者。

目录

译者序
作者简介
前言
教学建议
第1章 导论
1.1 解决问题与制定决策
1.2 定量分析与制定决策
1.3 定量分析
1.4 成本、 收益与利润模型
1.5 管理科学技术
本章小结
专业术语
习题
案例1.1 高尔夫联合会的日程安排
附录1 A用Excel做盈亏平衡分析
第2章 线性规划导论
2.1 一个简单的最大化问题
2.2 图解法
2.3 极点与最优解
2.4 Par公司问题的计算机求解
2.5 一个简单的最小化问题
2.6 特例
2.7 线性规划的通用符号
本章小结
专业术语
习题
案例2.1 工作载荷平衡
案例2.2 生产战略
案例2.3哈特风险基金
附录2A 用LINGO求解线性规划问题
附录2B 用Excel求解线性规划问题
第3章 线性规划的灵敏度分析与最优解的解释
3.1 灵敏度分析简介
3.2 图解法灵敏度分析
3.3 灵敏度分析: 计算机求解
3.4 传统灵敏度分析的不足
3.5 电子通信公司问题
本章小结
专业术语
习题
案例3.1 产品混合问题
案例3.2 投资战略
案例3.3 货车租赁策略
附录3A 用Excel进行灵敏度分析
附录3B LINGO的灵敏度分析报告
第4章 线性规划在市场营销、财务和运作管理领域的应用
4.1 市场营销应用
4.2 财务应用
4.3生产管理应用
4.4 混合问题
本章小结
习题
案例4.1 广告战
案例4.2 Phoenix计算机
案例4.3 纺织厂生产计划
案例4.4 劳动力安排
案例4.5Cinergy煤分配
附录4A Hewlitt公司财务计划的Excel求解
第5章 高级线性规划应用
5.1 数据包络分析
5.2 收益管理
5.3 投资组合模型和资产分配
5.4 博弈论
本章小结
专业术语
习题
第6章 分配与网络模型
6.1 运输问题
6.2 指派问题
6.3 转运问题
6.4 最短路径问题
6.5 最大流问题
6.6 生产和库存应用
本章小结
专业术语
习题
案例6.1 Solutions Plus
案例6.2 分销系统设计
附录6A 运输、指派与转运问题的Excel求解
第7章 整数线性规划
7.1 整数线性规划的分类
7.2 全整数线性规划的图解法与计算机解法
7.3 含有0-1变量的整数线性规划的应用
7.4 0-1整数变量在建模过程中的灵活性分析
本章小结
专业术语
习题
案例7.1 课本出版
案例7.2 伊戈国有银行
案例7.3 含有更换成本的生产计划
附录7A 整数线性规划的Excel求解
附录7B 整数线性规划的LINGO求解
第8章 非线性最优化模型
8.1 一个生产应用——对Par公司的再思考
8.2 建立一个指数化证券投资基金
8.3 Markowitz投资组合模型
8.4 另一混合问题
8.5 预测一个新产品的使用
本章小结
专业术语
习题
案例8.1 有交易成本的投资组合最优化
案例8.2 汽车行业CAFE合规问题
附录8A 用LINGO求解非线性问题
附录8B 用Excel Solver求解非线性问题
第9章 项目安排：计划评审法/关键路径法
9.1 活动时间已知的项目安排
9.2 活动时间不确定的项目安排
9.3 时间与成本抉择
本章小结
专业术语
习题
案例9.1 R. C. Coleman
附录9A Microsoft Office Project的使用方法
第10章 库存模型
10.1 经济订货量模型
10.2 经济生产批量模型
10.3 有计划缺货时的库存模型
10.4 EOQ模型的数量折扣
10.5 概率需求下的单阶段库存模型
10.6 概率需求下的订货数量——再订货点模型
10.7 概率需求下的定期检查模型
本章小结
专业术语
习题
案例10.1 万戈制造公司
案例10.2 河城消防队
附录10A EOQ模型下最佳经济订货量（Q*）的公式推导
附录10B 批量生产模型下最佳批量（Q*）的公式推导
第11章 等候线模型
11.1 等候线系统的结构
11.2 到达服从泊松分布、服务时间服从指数分布的单列等候线模型
11.3 到达服从泊松分布、服务时间服从指数分布的多列等候线模型
11.4 等候线模型中的一般关系
11.5 等候线的经济性分析
11.6 其他等候线模型
11.7 到达服从泊松分布、任意服务时间的单列等候线模型
11.8 到达服从泊松分布、任意服务时间且无等候线的多列模型
11.9 有限客源的等候线模型
本章小结
专业术语
习题
案例11.1 支线航空公司
案例11.2 办公设备公司
第12章 模拟
12.1 风险分析
12.2 库存模拟
12.3 等候线模拟
12.4 其他模拟问题
本章小结
专业术语
习题
案例12.1 Tri.State公司
案例12.2 海港沙丘高尔夫场地
案例12.3 Drive.Thru饮料公司
附录12A 用Excel做模拟
附录12B 用Crystal Ball模拟的PortaCom问题
第13章 决策分析
13.1 构造问题
13.2 未知概率的决策
13.3 已知概率的决策
13.4 风险分析与灵敏度分析
13.5 有样本信息的决策分析
13.6 计算分支概率
本章小结
专业术语
习题
案例13.1 财产购置策略
案例13.2 法律抗辩策略
附录13A 用决策树进行决策
第14章 多准则决策
14.1 目标规划：建模与图解法
14.2 目标规划：较复杂问题的解法
14.3 计分模型
14.4 层次分析法
14.5 运用AHP确定优先级
14.6 运用AHP建立综合优先级排名
本章小结
专业术语
习题
案例14.1 EZ拖船公司
附录14A 用Excel的计分模型
第15章 时间序列分析与预测
15.1 时间序列模式
15.2 预测精确度
15.3 移动平均法和指数平滑法
15.4 趋势投影法
15.5 季节性
本章小结
专业术语
习题
案例15.1 预测食品和饮料的销售
案例15.2 预测损失的销售量
附录15A 用Excel Data Analysis工具预测
附录15B 用Excel Solver预测
附录15C 用LINGO预测
第16章 马尔可夫过程��
16.1 市场份额分析
16.2 应收账款分析
本章小结
专业术语
习题
案例16.1 黑杰克游戏中发牌人的吸收状态概率
附录16A 矩阵记法及运算
附录16B 用Excel求逆矩阵
附录A 建立电子表格模型
附录B 标准正态分布表
附录C e-λ的值
附录D 推荐阅读和参考文献
附录E 部分习题答案
第17章-第21章见本书所附光盘。

前言/序言

《管理科学前沿：数据驱动的洞察与决策》 一、 核心理念：在变化中把握方向，以数据引领未来 在当今这个信息爆炸、瞬息万变的时代，组织面临的挑战前所未有。市场竞争日趋激烈，消费者需求日益个性化，技术革新层出不穷。在这种复杂多变的商业环境中，仅仅依靠经验和直觉进行决策已远远不足以应对挑战。有效的管理，需要建立在坚实的数据分析基础之上，通过科学的方法和严谨的模型，洞察 business 的本质，预见未来趋势，并做出最优化的决策。 《管理科学前沿：数据驱动的洞察与决策》正是为应对这一时代课题而诞生的。本书旨在为读者构建一个全新的思维框架，帮助他们理解如何将严谨的科学方法论应用于实际的管理问题，尤其强调如何利用数据作为核心驱动力，从海量信息中提炼出 actionable insights，最终实现更智慧、更高效的决策。我们所关注的，不是某个特定的行业或某个孤立的管理职能，而是贯穿于各种管理场景中的普适性原理和强大工具。 本书的核心理念在于“数据驱动的科学决策”。它强调，管理不再是一门艺术，而是一门正在快速发展的科学。通过借鉴数学、统计学、运筹学、计算机科学以及行为科学等多个学科的理论和方法，我们可以量化问题、模拟情境、优化流程、预测结果，从而将管理决策的偶然性降至最低，将科学性提升至最高。本书将带领读者踏上一段探索数据价值、解锁管理潜能的旅程，帮助他们成为新时代下的卓越管理者。 二、 核心内容：从基础到进阶，构建完整的管理科学知识体系 本书内容涵盖了管理科学领域的经典理论与最新发展，旨在为读者提供一个全面而深入的学习体验。我们从基础概念入手，逐步深入到复杂模型的构建与应用，确保读者能够构建起一个扎实的知识体系。 （一） 数据分析的基石：理解与驾驭信息 在一切决策之前，我们必须首先学会如何有效地处理和理解数据。本书将深入探讨： 数据类型与采集： 了解不同类型的数据（结构化、非结构化、半结构化），掌握数据采集的各种技术和方法，包括 surveys, experiments, sensors, web scraping 等。 数据清洗与预处理： 强调数据质量的重要性，讲解如何识别和处理缺失值、异常值、重复值，以及如何进行数据标准化、归一化等操作，为后续分析奠定坚实基础。 描述性统计： 学习如何使用均值、中位数、标准差、方差、百分位数等基本统计指标，直观地描述数据的分布特征和集中趋势，快速掌握数据的概貌。 数据可视化： 掌握各种图表（柱状图、折线图、散点图、箱线图、热力图等）的应用场景，学会如何通过可视化手段，清晰、直观地展现数据背后的规律和模式，辅助分析与沟通。 （二） 模型构建的艺术：从抽象到实践 数据分析的最终目的是为了构建能够解释现象、预测未来或指导决策的模型。本书将引导读者掌握： 回归分析： 深入理解线性回归、多元回归等模型，学习如何分析变量之间的关系，量化影响程度，并进行预测。我们将探讨模型假设、残差分析以及模型评估等关键环节。 时间序列分析： 掌握分析和预测随时间变化的序列数据的方法，包括 ARIMA 模型、指数平滑法等，为需求预测、销售预测、股票价格预测等提供科学依据。 分类模型： 学习逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯等分类算法，用于解决二分类或多分类问题，如客户流失预测、垃圾邮件识别、信用评分等。 聚类分析： 掌握无监督学习的聚类技术，如 K-Means、层次聚类等，用于发现数据中的自然分组，实现客户细分、市场细分、异常检测等应用。 预测模型： 涵盖更广泛的预测技术，包括基于机器学习的预测模型（如随机森林、梯度提升树），以及深度学习在预测领域的应用（如循环神经网络 RNN、长短期记忆网络 LSTM）。 （三） 运筹优化：追求效率与效益的最大化 在资源有限的情况下，如何做出最优决策以实现目标是管理科学的核心问题之一。本书将重点介绍： 线性规划与整数规划： 学习如何建立数学模型，解决资源分配、生产计划、运输问题、投资组合选择等优化问题。我们将深入理解单纯形法、内点法等求解算法的核心思想。 网络优化： 掌握最短路径、最小生成树、最大流等网络模型，应用于物流配送、通信网络设计、项目管理等场景。 排队论： 理解等待队列的数学模型，分析服务系统的性能，优化资源配置，解决顾客等待、设备闲置等问题。 模拟仿真： 学习如何通过计算机模拟来研究复杂系统的行为，如生产线效率分析、供应链风险评估、城市交通规划等，弥补了理论模型在处理非线性、随机性问题时的不足。 决策分析： 介绍决策树、效用理论等方法，帮助管理者在不确定性环境下，系统地评估不同方案的风险与收益，做出理性决策。 （四） 统计推断与假设检验：从样本洞察整体 如何从有限的样本数据中推断总体特征，并验证管理假设，是科学决策的关键。本书将涵盖： 概率论基础： 回顾概率的基本概念、概率分布（二项分布、泊松分布、正态分布等），为统计推断奠定基础。 参数估计： 学习点估计和区间估计的方法，估算总体的均值、方差等参数。 假设检验： 掌握 T 检验、卡方检验、F 检验等常用假设检验方法，用于验证管理理论、评估营销活动效果、检验产品改进是否有效等。 （五） 前沿领域与新兴技术：拥抱未来管理 本书不仅关注经典理论，更将目光投向管理科学的前沿和新兴技术，包括： 大数据分析： 探讨大数据带来的机遇与挑战，以及如何利用大数据技术（如 Hadoop, Spark）进行海量数据的处理与分析。 人工智能在管理中的应用： 介绍机器学习、深度学习在智能推荐、风险管理、自动化决策等方面的最新进展。 商业智能（BI）与数据仓库： 讲解如何构建和利用 BI 系统，实现数据的集成、分析和可视化，为管理层提供决策支持。 预测分析与机器学习： 深入探讨更复杂的预测模型，以及如何利用机器学习算法解决实际管理问题。 三、 读者对象：为所有追求卓越的管理者和决策者 《管理科学前沿：数据驱动的洞察与决策》面向广泛的读者群体，包括： 企业高层管理者： 帮助他们理解如何利用数据和科学方法，提升战略决策的科学性与前瞻性，驱动企业持续增长。 中层管理者与部门负责人： 为他们提供解决日常管理难题的工具箱，提高运营效率，优化资源配置，改进团队绩效。 数据分析师与业务分析师： 巩固和拓展其专业知识，学习更高级的模型和方法，提升数据洞察能力，为业务部门提供更深度的支持。 商科、管理学及相关专业的学生： 作为一本权威的学习教材，为他们构建扎实的管理科学基础，为未来的职业生涯做好准备。 对数据驱动决策感兴趣的任何人： 任何渴望掌握科学方法，提升决策能力，在个人和职业发展中取得更大成功的人士。 四、 学习价值：赋能洞察，优化决策，引领变革 本书的学习价值体现在以下几个方面： 提升决策质量： 通过科学的模型和严谨的数据分析，显著提高决策的准确性和有效性，规避盲目性和主观性。 优化运营效率： 运用运筹学等优化技术，发现流程瓶颈，优化资源配置，降低运营成本，提升整体效率。 增强预测能力： 掌握时间序列分析、机器学习等预测方法，提前洞察市场变化和业务趋势，做出前瞻性部署。 驾驭复杂性： 在日益复杂多变的商业环境中，提供一套系统性的分析框架和工具，帮助管理者理清思路，抓住核心问题。 培养数据思维： 引导读者建立以数据为导向的思考模式，学会从数据中发现价值，并将其转化为实际行动。 驱动创新与变革： 通过对前沿技术的介绍，激发读者对管理创新和业务转型的思考，为组织带来新的增长动力。 五、 结语 《管理科学前沿：数据驱动的洞察与决策》不仅仅是一本书，更是一种思维方式的启迪，一种能力进阶的阶梯。我们相信，掌握了数据分析与科学决策的力量，您将能够在瞬息万变的商业世界中，披荆斩棘，把握机遇，实现卓越的管理与持续的成功。这是一次关于如何“用科学指导管理，用数据驱动决策”的深度探索，我们期待与您一同开启这段充满智慧与启发的旅程。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《数据、模型与决策：管理科学篇（原书第13版）》这本书的出版，无疑是管理科学领域的一大盛事。作为一名对商业分析和决策科学充满好奇的读者，我被书中涵盖的知识广度和深度深深吸引。这本书不仅仅是理论的堆砌，更是一种思维方式的启迪。它系统地介绍了如何将数学模型应用于现实世界的管理问题，从基本的统计推断到复杂的优化和仿真技术，都进行了深入浅出的讲解。我尤其喜欢其中关于决策分析的章节，它提供了一套非常实用的框架，来帮助管理者在面对不确定性时做出最佳选择。书中大量的案例研究，都是来自真实世界的商业场景，这使得学习过程充满趣味性和实践性。我印象深刻的是，作者如何将一些看似抽象的数学概念，如概率论、统计学，与实际的商业决策紧密联系起来，例如在风险评估、投资组合优化等方面。这本书的语言风格也非常独特，既保持了学术的严谨性，又充满了启发性，阅读起来并不觉得枯燥。我感觉通过阅读这本书，我的分析能力和解决问题的能力都得到了显著的提升，我学会了如何用更科学、更理性的方法去思考和处理管理中的各种难题。

评分☆☆☆☆☆

这本《数据、模型与决策：管理科学篇（原书第13版）》真是一本让人惊叹的著作！我花了相当长的时间沉浸其中，尤其是关于运筹学部分的介绍，简直是为我打开了一扇全新的大门。作者以一种非常直观且富有逻辑的方式，将那些曾经让我望而却步的复杂数学模型，比如线性规划、整数规划，甚至是模拟仿真，都变得生动易懂。我特别喜欢书中对实际案例的分析，它并没有停留在理论层面，而是深入剖析了这些模型如何在供应链管理、生产调度、库存控制等实际业务场景中发挥作用。每一章都仿佛是一次精心设计的案例研究，让我能够真切地感受到理论与实践的深度融合。书中大量的图表和流程图也极大地帮助了我理解抽象概念，尤其是在讲解决策树和概率模型时，那些清晰的视觉呈现，让原本可能枯燥的推导过程变得流畅而引人入胜。我印象最深的是关于不确定性决策的章节，它提供了一套系统的框架，让我能够更科学地评估风险，并做出更优的战略选择。这本书的翻译也非常到位，语言流畅自然，学术性强但又不失可读性，这对于我这样非专业背景的读者来说，无疑是巨大的福音。我感觉这本书不仅是学习管理科学的教材，更是一本指导我在复杂商业环境中进行理性决策的宝典。

评分☆☆☆☆☆

《数据、模型与决策：管理科学篇（原书第13版）》这本书，在我看来，是一次对管理科学领域的深度巡礼。我被作者在梳理和呈现复杂知识体系上的功力所折服。它并非仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，循序渐进地引导读者认识和掌握现代管理科学的核心工具和方法。我尤其对书中关于“数据”这一核心元素的论述感到印象深刻。它不仅仅是将数据作为分析的对象，更是强调了数据在驱动决策过程中的关键作用。书中对于各种数据挖掘技术、统计建模方法以及机器学习算法的介绍，都具有极高的参考价值。我特别喜欢书中关于“模型”的部分，它详细介绍了如何构建和应用各种数学模型，来解决实际的管理问题，例如在资源分配、流程优化、市场预测等方面。这部分的讲解，逻辑清晰，论证严密，让我在理解那些复杂的模型时，感到豁然开朗。总而言之，这本书为我提供了一个全新的视角来看待管理问题，它教会我如何运用科学的方法，将数据转化为有价值的洞察，并最终做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

拿到《数据、模型与决策：管理科学篇（原书第13版）》这本书，我最大的感受就是它的“厚重感”，不仅仅是纸张的厚度，更是知识的深度。虽然我还没能完全消化其中的所有内容，但仅仅是初步浏览，就足以让我对其严谨的学术体系和广泛的应用领域感到震撼。我特别欣赏作者在构建逻辑框架时所展现出的深邃洞察力。从基础的统计分析，到高级的预测模型，再到复杂的优化算法，书中环环相扣，层层递进，仿佛一座知识的阶梯，引领读者一步步攀登。这本书在数据分析部分，对各种统计方法和模型进行了详尽的阐述，包括回归分析、时间序列分析以及更复杂的机器学习算法的介绍。我尤其对其中关于数据可视化和解读的章节印象深刻，它教会我如何从海量数据中提炼出有价值的信息，并以最直观的方式呈现给决策者，这对于信息时代的商业决策至关重要。此外，书中对各种管理决策模型，如排队论、博弈论等，都有深入的探讨，这些理论的引入，让我开始从更宏观、更系统的角度去审视企业运营中遇到的种种挑战。我深信，这本著作将成为我职业生涯中一个宝贵的知识库，在面对复杂决策时，能够提供坚实的理论支撑和实用的方法论。

评分☆☆☆☆☆

我最近认真拜读了《数据、模型与决策：管理科学篇（原书第13版）》，这本书给我带来了前所未有的学习体验。我发现它在内容组织和呈现方式上都极具匠心。它以一种非常系统化的方式，将管理科学的各个分支，如运筹学、统计学、决策科学等，融汇贯通，并清晰地展示了它们之间的内在联系。我特别赞赏书中在讲解抽象概念时所采用的类比和举例，这极大地降低了学习的门槛，让我能够更轻松地理解那些原本可能令人生畏的数学模型。我印象最深的是关于“决策”的部分，它提供了一整套科学的框架和工具，来帮助管理者在复杂多变的环境中做出更优的判断。书中对各种决策模型，例如成本效益分析、风险评估、以及更高级的优化算法，都进行了深入的剖析，并辅以大量实际案例，让理论知识变得触手可及。这本书的语言风格也非常专业且富有启发性，阅读过程中，我常常会停下来思考，并尝试将书中的概念应用到我所熟悉的场景中。我感觉这不仅是一本知识的书，更是一本思维方式的书，它正在重塑我对管理和决策的理解。

评分☆☆☆☆☆

好评

评分☆☆☆☆☆

上课自己用的，是正版的

评分☆☆☆☆☆

书看着还不错，没有问题，内容的话，以后慢慢看

评分☆☆☆☆☆

好书～～～～～～～～

评分☆☆☆☆☆

质量还不错，学习中

评分☆☆☆☆☆

书的印刷质量，纸张太差，字体也比较小，看的难受！

评分☆☆☆☆☆

挺薄的，价格偏贵

评分☆☆☆☆☆

印刷质量不错，附赠的cd很有用

评分☆☆☆☆☆

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