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『簡體書』商业数据分析(原书第3版)

書城自編碼: 3822905
分類:簡體書→大陸圖書→教材研究生/本科/专科教材
作者: 杰弗里 ·D.坎姆 詹姆斯 ·J.科克伦 迈克尔 ·J.弗里
國際書號(ISBN): 9787111711797
出版社: 机械工业出版社
出版日期: 2023-01-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:HK$ 161.3

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內容簡介:
本书以大数据为背景,以商业数据分析为主线,对商业活动中常用的数据处理和定量分析方法及相关软件使用进行了讲解。全书内容由描述性定量分析、预测性定量分析、指导性定量分析三个部分组成,涵盖的知识领域涉及大数据、统计学、商业智能、数据挖掘、运筹优化、决策管理等。
關於作者:
杰弗里·D.坎姆(Jeffrey D.Camm)
杰弗里·D.坎姆是维克森林大学(Wake Forest University)商学院数据分析系副主任。坎姆教授出生在俄亥俄州辛辛那提市,本科毕业于萨维尔大学(Xavier University),博士毕业于克莱姆森大学(Clemson University)。在到维克森林大学任教之前,坎姆教授一直是辛辛那提大学的教员,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和市场营销领域发表了30多篇论文,分别刊登在《科学》《管理科学》《运筹学》《界面》(Interfaces)等专业期刊杂志上。在辛辛那提大学,坎姆博士是Dornoff教学优秀奖获得者,也是运筹学和管理学研究协会(INFORMS)2006年运筹学实践教学奖获得者。坎姆教授是教学实践的坚定倡导者,长期在政府部门和许多大企业担任数据分析顾问。2005年至2010年,坎姆教授为《界面》杂志的主编。2016年,坎姆博士因长期从事运筹学研究荣获Kimball奖,2017年被提名为运筹学和管理学研究协会(INFORMS)会士。
詹姆斯·J.科克伦(James J.Cochran)
詹姆斯·J.科克伦是亚拉巴马州立大学研究副院长、应用统计学教授、罗杰斯-斯皮维学院研究员,出生在俄亥俄州戴顿市,先后在莱特州立大学获得了学士、理学硕士和工商管理硕士学位,在辛辛那提大学获得博士学位。自2014年起,科克伦教授一直在亚拉巴马州立大学工作,曾做过斯坦福大学、智利塔尔卡大学、南非大学和法国达·芬奇大学中心的访问学者。
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》《运筹学年鉴》《欧洲运筹学杂志》等专业期刊上。科克伦教授是运筹学和管理学研究协会(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会士,2011年被提名为美国统计学协会会士,2017年当选运筹学和管理学研究协会会士。科克伦教授还分别获得了2014年的Founders奖、2015年的Karl E.Peace奖,以及2017年美国统计学会颁发的卓越教学成就奖。科克伦教授大力倡导如何把运筹学、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组织和主持了多场教学研讨会。科克伦教授还在许多公司和非营利组织担任运筹学顾问,在2006~2012年间是运筹学和管理学研究协会《INFORMS教育通报》杂志的主编,是《界面》杂志、《国际运筹学汇刊》杂志的编委会成员。
迈克尔·J.弗赖伊(Michael J.Fry)
迈克尔·J.弗赖伊是辛辛那提大学Carl H.Lindner商学院运筹学、商务统计分析、信息系统系教授和主任,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,在密歇根大学获得工程硕士和博士学位。弗赖伊教授从2002年开始执教辛辛那提大学,曾被任命为Lindner研究员,担任过商务统计分析中心副主任和临时主管,曾做过康奈尔大学、英属哥伦比亚大学的访问教授。
在《运筹学》《制造业与服务业的运营管理》《运输科学》《海军物流研究》《国际工业工程汇刊》《界面》等期刊上,弗赖伊教授发表过20多篇论文。他的研究领域主要是: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。弗赖伊教授的科研合作对象包括戴尔公司、科普兰公司、星巴克、美国保险集团、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,弗赖伊教授入围Daniel H.Wagner运筹学应用优秀奖。在辛辛那提大学,弗赖伊教授一直是科研和教学的知名人物。
杰弗里·W.奥尔曼(Jeffrey W.Ohlmann)
杰弗里·W.奥尔曼是艾奥瓦大学Tippie商学院管理科学系副教授和Huneke研究员,出生在内布拉斯加州瓦伦丁市。他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,奥尔曼教授一直在艾奥瓦大学任教。
奥尔曼教授在决策问题的建模和求解领域发表过20多篇研究论文,先后刊登在《运筹学》《运筹学的数学研究》《INFORMS计算杂志》《运输科学》《欧洲运筹学杂志入围》《界面》等期刊上。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。由于奥尔曼教授的科研工作对行业发展有很强的指导意义,他曾被授予过乔治·B.丹齐克(George B.Dantzig)论文奖,并因在运筹学实践中的成就荣获Daniel H.Wagner奖。
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商学院数据分析专业荣誉教授,出生于北达科他州大福克斯市,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,当过数据分析和运筹管理系主任,也当过商业管理学院副院长。
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。
安德森教授
目錄
第1章 导论
第2章 描述统计分析
第3章 数据可视化
第4章 描述性数据挖掘
第5章 概率:模式化不确定性
第6章 统计推断分析
第7章 线性回归分析
第8章 时间序列分析与预测
第9章 预测性数据挖掘
第10章 电子表格模型
第11章 蒙特卡洛模拟
第12章 线性优化模型
第13章 整数线性优化
第14章 非线性优化问题
第15章 决策分析
內容試閱
本书意欲给本科生和低年级研究生介绍商业数据分析学的一般知识。对于不断扩展的商业数据分析应用领域,这本教科书涵盖了其中一些最基本的素材。在本书的第1章中,我们对商业数据分析和采用的处理方法进行了概括性的介绍,简而言之,商业数据分析以数据为基础,旨在帮助商务人士做出更好的决策。第2章到第6章分别讲解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,以及如何从历史数据中获得有用的信息。第7章至第9章介绍了从历史数据中获得认知,并对未来可能结果进行预测的方法。第10章介绍了电子表格的使用,包括数据考察和构建决策模型。第11章说明了如何通过蒙特卡洛模拟,在电子表格模型中引入不确定性分析。本书的第12章至第14章讨论了如何根据可利用的数据资料,借助优化模型帮助决策人做出最优决策。第15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。
本书对学生有没有选修过基础统计学课程不做要求。在编写本书的过程中,我们遵从了从商务统计到商业数据分析的顺序。书中涉及的所有统计概念,都是站在商业数据分析的角度并运用实际商务活动事例进行介绍的。第2章、第5章、第6章和第7章介绍了统计学的基本知识,它们构成了更复杂的数据分析方法的基础。第3章、第4章、第9章属于另外一类主题,就是数据可视化和数据挖掘,它们虽然不属于传统的初等商务统计的范畴,但在当前的商务活动情境下,它们是极其重要的内容,并得到了广泛的应用。第10章对数据分析应用中需要用到的Excel基本知识做了讲解。第11章、第12章、第13章、第14章和第15章属于一类主题,着重介绍如何利用电子表格模型进行指导性数据分析。
第3版的更新与修订
与前一版相比,第3版做了很多的修订。本版对数据挖掘有关章节的内容做了重大改写,以便于教师挑选他们喜欢的教学方法和软件,修订后的第4章和第9章的复习思考题中,有些题目不需要利用软件也能进行解答。新版第4章新增了一节,即文本挖掘,这是商业数据分析领域快速发展的一个分支。对于蒙特卡洛模拟这一章,我们基本上对其做了重新改写,以使其仅利用Excel自带的功能就可以实施模拟分析。第3版的其他改动包括:充实了与大数据有关的内容,增加了数据清洗方面的内容、数据可视化中Excel的新功能,并增补了复习思考题等。
具体来说,第3版修订的情况是:
●增加了文本挖掘。在第4章我们增补了一节,专门介绍文本挖掘。随着非结构数据的井喷式出现,从文本中提取知识显得越来越重要。
●修订了蒙特卡洛模拟的有关内容。我们对模拟模型的有关章节也进行了较大的修订。在蒙特卡洛模拟这一章的正文部分,我们仅介绍如何利用Excel自带的功能构建模拟分析模型。这种安排是基于作者的教学经验,以及对下列这些因素的考虑:①考虑到学生使用的操作系统不同(macOS操作系统、Windows操作系统),如此安排可以避免软件的不兼容问题;②把模拟原理和软件操作步骤区分开来,避免学生只知道使用某款软件而不知道模型分析的原理。
为此,我们增补了不少议题和事例,以讲清楚如何利用Excel自带的功能建构模拟模型,旨在帮助教师和学生熟悉不同的模拟模型以及对模拟结果的分析。如果教师希望使用专业的蒙特卡洛模拟软件,这一章的例题和复习思考题也完全可以使用专业的蒙特卡洛模拟软件求解。
另外,本版我们把蒙特卡洛模拟这一章挪到了优化模型章节之前介绍。我们认为做这样的顺序调整,能与第10章电子表格模型更好地过渡和衔接。因为在第10章中,我们增补了一小节,专门介绍如何利用Excel的方案管理器进行分析。第11章的复习思考题和案例讨论也能利用Excel的自带功能进行求解。
●增补了大数据方面的资料。在本版第6章和第7章中,我们新增加了一些章节,目
的是充实与大数据有关的内容。其中,第6章介绍了大数据的概念,讨论了在很大样本容量下统计推断面临的挑战和可能受到的影响;第7章进一步推广了这些概念,讨论了很大样本容量情境下估计和回归模型的应用问题。
●引介了Excel中新的数据分析和可视化功能。Excel 2016版开发了一些新的数据分析和可视化工具。第2章中我们介绍了如何利用Excel自带功能绘制箱线图。第3章中我们讲解了如何利用Excel自带功能创建可视化的树映射和地理信息系统(GIS)图。
●充实了数据清洗的内容。第2章中我们讲解了数据清洗问题,并介绍了缺失数据、异常值、变量表征的概念。在处理带有缺失值和错误值的问题时,这些概念都是专业数据分析人员面对的重要内容。
●讲解了Excel预测表的使用。就像我们在第2版所做的那样,第3版第8章附录中,我们介绍了Excel 2016版“预测表”(Forecast Sheet)功能。Excel“预测表”可以应用于时间序列预测模型。
●增删了复习思考题。在这次修订中,我们对全书绝大多数章节的复习思考题都做了增删处理。
在这一版中,我们保留了前两版中好的做法,比如:
●Excel运用。对Excel运用的讲解贯穿本书始终,对一些比较简单的数据分析方法,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。
●注释与点评。在本书一些章节的末尾,我们对相应章节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。另外,在书中用边框对需要注意的知识点和特别需要的提示,给出特别的说明。
●商业数据分析实战。几乎每一章里,我们都在一开始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业数据分析在实际应用中比较有趣的例子,它们来自不同领域的研究报告和科研论文,涵盖健康管理、金融、制造业、市场营销等领域。
●电子资料。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数据,读者可联系出版社(通过封底邮箱)申请。
●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,但它们绝大多数是商业数据分析实际应用的例子。除第1章外,其他14章都编写了有一定深度的案例,以供学生练习方法的综合运用。
我们对本书评审人的工作表示感谢,对提出意见和改进建议的本书读者表示感谢。
另外,我们还要感谢高级产品团队经理Joe Sabatino、高级产品经理Aaron Arnsparger、高级数字内容设计师Brandon Foltz、高级市场营销经理Nathan Anderson、内容开发者Anne Merrill、内容项目经理Jean Buttrom,以及圣智学习对本书提供咨询意见和辅助性工作的其他人士。

 

 

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