針對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)分析的教學(xué)需求, 本書提供了綜合而完整的知識(shí)體系。本書介紹了新的商業(yè)數(shù)據(jù)分析理念, 闡述了什么是商業(yè)數(shù)據(jù)分析、為什么它如此有價(jià)值、如何應(yīng)用它, 并介紹了現(xiàn)在常用的重要統(tǒng)計(jì)技術(shù)、方法和軟件工具。本書闡述了商業(yè)分析中的三種數(shù)據(jù)分析———描述性數(shù)據(jù)分析、預(yù)測(cè)性數(shù)據(jù)分析、規(guī)范性數(shù)據(jù)分析, 并指導(dǎo)用戶認(rèn)識(shí)理解自己的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目。本書將基本概念與工具、技術(shù)及實(shí)際應(yīng)用結(jié)合起來(lái), 通過(guò)實(shí)例, 循序漸進(jìn)地厘清那些企業(yè)或其他組織中可以用商業(yè)數(shù)據(jù)分析來(lái)解決的共性問(wèn)題。事實(shí)已經(jīng)證明, 商業(yè)數(shù)據(jù)分析的原則、概念和應(yīng)用提供了行之有效的理論和方法, 成功地將它整合到組織當(dāng)中, 能幫助組織有效提升智能決策的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
本書適合高校相關(guān)專業(yè)學(xué)生作為教材使用, 也可供想了解大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析如何幫助商業(yè)運(yùn)營(yíng)的管理者參考。
前 言
我們每天都要面對(duì)大爆炸式的信息, 我們盡力匯總整理信息, 并運(yùn)用信息來(lái)幫助決策, 但有時(shí)候還是會(huì)被大量的數(shù)據(jù)所淹沒(méi)。這可能導(dǎo)致我們得出錯(cuò)誤的結(jié)論, 同時(shí)做出錯(cuò)誤的決定。例如一家全球性公司, 在從世界各地收集數(shù)百萬(wàn)筆交易和客戶行為數(shù)據(jù)時(shí), 單獨(dú)就數(shù)據(jù)量而言, 也會(huì)使得查找有用的客戶信息這一任務(wù)幾乎不可能完成。對(duì)于這家公司, 以及更小的企業(yè)來(lái)說(shuō), 解決方案是應(yīng)用商業(yè)數(shù)據(jù)分析( Business Analytics, BA)。商業(yè)數(shù)據(jù)分析可以幫助人們整理大數(shù)據(jù)文件(稱為“大數(shù)據(jù)”), 在預(yù)測(cè)未來(lái)時(shí), 尋找有用的行為模式, 并據(jù)此配置資源以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化決策。商業(yè)數(shù)據(jù)分析是一個(gè)逐步深入的過(guò)程, 幫助企業(yè)收集有用信息, 以系統(tǒng)化程序來(lái)管理大數(shù)據(jù), 進(jìn)而解決問(wèn)題, 找準(zhǔn)提高公司績(jī)效的機(jī)會(huì)。
本書為商業(yè)數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)教學(xué)而編寫, 既可服務(wù)于大學(xué)教育, 也可服務(wù)于實(shí)踐者。除了為商業(yè)數(shù)據(jù)分析提供最新的文獻(xiàn)和研究外, 本書利用簡(jiǎn)單的術(shù)語(yǔ)及其在實(shí)踐中十分有用的輔助方法, 來(lái)解釋商業(yè)數(shù)據(jù)分析流程。
就整體而言, 本書所闡述的統(tǒng)計(jì)和定量工具中需要的數(shù)學(xué)知識(shí)不超過(guò)高中代數(shù)的水平。為了服務(wù)于讀者需求, 我們給出大量實(shí)例和案例, 以訓(xùn)練讀者運(yùn)用普通的商業(yè)數(shù)據(jù)分析工具和軟件。從業(yè)者可以發(fā)現(xiàn), 對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行研究, 有益于考察所探討的專題。大學(xué)師生可以發(fā)現(xiàn), 每章學(xué)習(xí)目標(biāo)和對(duì)問(wèn)題的討論有助于滿足他們的需求。
本書的目標(biāo)是闡明什么是商業(yè)數(shù)據(jù)分析, 為什么商業(yè)數(shù)據(jù)分析十分重要, 以及如何應(yīng)用商業(yè)數(shù)據(jù)分析。為實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo), 本書將介紹概念內(nèi)容、相關(guān)軟件和一些分析工具。
概念內(nèi)容
本書的前面8 章闡述有關(guān)的概念內(nèi)容(參看第1 章的1. 4 節(jié)關(guān)于本書內(nèi)容的組織結(jié)構(gòu))。本書的概念內(nèi)容遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出商業(yè)數(shù)據(jù)分析的范圍。本書將要解釋: 對(duì)于提供問(wèn)題的解決方案來(lái)說(shuō), 為什么商業(yè)數(shù)據(jù)分析是十分重要的,如何用它來(lái)實(shí)現(xiàn)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì), 以及如何協(xié)調(diào)組織更好地利用它。本書解釋了在組織中應(yīng)用商業(yè)數(shù)據(jù)分析時(shí)需要用到的管理知識(shí), 還有商業(yè)數(shù)據(jù)分析人員應(yīng)該擁有的技能。本書還闡述了數(shù)據(jù)管理問(wèn)題, 例如數(shù)據(jù)收集、業(yè)務(wù)外包、數(shù)據(jù)質(zhì)量及變革管理, 因?yàn)檫@些內(nèi)容和商業(yè)數(shù)據(jù)分析有關(guān)。
在建立管理基礎(chǔ)來(lái)解釋商業(yè)數(shù)據(jù)分析是什么和為什么重要之后, 剩下各章則關(guān)注如何運(yùn)用商業(yè)數(shù)據(jù)分析。為使這三個(gè)過(guò)程具體化, 我們將商業(yè)數(shù)據(jù)分析解釋為具有描述性、預(yù)測(cè)性以及規(guī)范性的分析步驟。對(duì)于每一個(gè)步驟, 本書提供了一系列策略, 以及商業(yè)數(shù)據(jù)分析流程的最佳實(shí)踐指南。
相關(guān)軟件
商業(yè)數(shù)據(jù)分析的絕大部分工作都要使用軟件。令人遺憾的是, 沒(méi)有一個(gè)軟件可以涵蓋商業(yè)數(shù)據(jù)分析的所有方面。雖然有很多相關(guān)軟件, 但許多機(jī)構(gòu)各自偏愛其中的一個(gè)。為了提供靈活性, 本書介紹了多個(gè)軟件, 以供選擇。在本書中, 我們利用SPSS○R、Excel○R 和Lingo○R 軟件進(jìn)行建模并解決問(wèn)題。盡管本書提供了使用這些軟件系統(tǒng)時(shí)的一些輸入和指令, 但主要內(nèi)容是其輸出。至于對(duì)運(yùn)行軟件不感興趣的人, 軟件輸出的資料也為他們提供了有價(jià)值的信息。對(duì)于那些在大學(xué)其他課程中會(huì)教授使用方法的基本軟件, 本書不再詳細(xì)培訓(xùn), 建議對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)分析感興趣的人要先了解這些基本軟件的使用。
分析工具
本書附錄對(duì)分析工具的內(nèi)容進(jìn)行了概述。商業(yè)數(shù)據(jù)分析是綜合了統(tǒng)計(jì)、管理信息系統(tǒng)(MIS) 和定量方法的學(xué)科。雖然書中的概念內(nèi)容概括了如何進(jìn)行商業(yè)數(shù)據(jù)分析流程, 但如何在實(shí)際中應(yīng)用商業(yè)數(shù)據(jù)分析則需要掌握定量化工具。因?yàn)橐恍⿲?shí)踐者和大學(xué)課程對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)分析的技術(shù)方面不太感興趣, 所以本書只好在附錄中給出這些定量?jī)?nèi)容。這些附錄提供了用于支持各種分析的商業(yè)數(shù)據(jù)分析工具的大量解釋。本書所解釋和闡明的統(tǒng)計(jì)工具包括統(tǒng)計(jì)計(jì)數(shù)(排列、組合、重復(fù))、概率方法( 加法準(zhǔn)則、乘法準(zhǔn)則、貝葉斯定理)、概率分布( 二項(xiàng)分布、泊松分布、正態(tài)分布、指數(shù)分布)、置信區(qū)間、抽樣方法、一元回歸與多元回歸、繪圖方法與假設(shè)檢驗(yàn)。盡管管理信息系統(tǒng)已超出本書的范圍, 但本書仍然利用前面所提到的軟件運(yùn)用來(lái)闡明管理信息系統(tǒng)的搜索、聚類和典型的數(shù)據(jù)挖掘方法的應(yīng)用。此外,本書中所解釋和闡明的定量方法工具包括: 線性規(guī)劃、對(duì)偶性和靈敏度分析、整數(shù)規(guī)劃、0 - 1 規(guī)劃、預(yù)測(cè)建模、非線性最優(yōu)化、模擬分析、盈虧平衡分析和決策理論( 確定型、風(fēng)險(xiǎn)、不確定型決策、期望機(jī)會(huì)損失分析,完全信息期望值, 不完全信息的價(jià)值)。
我們要感謝許多人的幫助, 這些人為創(chuàng)作本書提供了所需的支持。首先, 我們非常感謝我們的編輯Jeanne Glasser Levine 和Pearson 的優(yōu)秀工作人員的支持。他們使得創(chuàng)作本書變成一種快樂(lè), 并與我們一起改進(jìn)最終產(chǎn)品。
和出版
作者介紹
馬克•J. 施尼德詹斯(Marc J. Schniederjans), 內(nèi)布拉斯加大學(xué)林肯分校工商管理學(xué)院C. Wheaton Battey 特聘教授, 在此之前曾經(jīng)在其他三所大學(xué)任教。施尼德詹斯教授是決策科學(xué)研究所( Decision Sciences Institute,DSI) 的研究員, 并在2014—2015 年擔(dān)任DSI 主席。他曾經(jīng)營(yíng)過(guò)自己的貨車租賃業(yè)務(wù)。目前, 他是供應(yīng)管理學(xué)會(huì)( ISM)、生產(chǎn)和運(yùn)營(yíng)管理學(xué)會(huì)(POMS) 和DSI 的成員。
施尼德詹斯教授主要講授“運(yùn)營(yíng)管理和管理科學(xué)”, 并贏得了許多教學(xué)獎(jiǎng), 是金鑰匙(Golden Key) 榮譽(yù)會(huì)員和Alpha Kappa Psi 商業(yè)兄弟會(huì)的榮譽(yù)會(huì)員。他發(fā)表了100 多篇雜志文章, 寫作出版了20 本書。他近的一本書名為《重塑供應(yīng)鏈生命周期》, 廣泛地研究了運(yùn)營(yíng)管理和決策科學(xué)。他還在學(xué)術(shù)會(huì)議上提交了100 多篇研究論文。
施尼德詹斯教授不僅在五個(gè)期刊編輯委員會(huì)任職, 包括《計(jì)算機(jī)與運(yùn)籌學(xué)》《國(guó)際信息與決策科學(xué)期刊》《國(guó)際服務(wù)業(yè)信息系統(tǒng)學(xué)報(bào)》《運(yùn)營(yíng)管理》《生產(chǎn)和運(yùn)營(yíng)管理學(xué)》, 而且擔(dān)任《運(yùn)營(yíng)管理研究》雜志的區(qū)域編輯,以及《國(guó)際戰(zhàn)略決策科學(xué)》雜志和《國(guó)際社會(huì)系統(tǒng)科學(xué)與管理評(píng)論雜志:國(guó)際雜志》(韓國(guó)) 的副主編。除此之外, 施尼德詹斯教授還擔(dān)任多個(gè)商業(yè)和政府機(jī)構(gòu)的顧問(wèn)和培訓(xùn)師。
達(dá)拉•G. 施尼德詹斯( Dara G. Schniederjans), 羅德島大學(xué)工商管理學(xué)院供應(yīng)鏈管理助理教授, 講授“ 供應(yīng)商關(guān)系管理和運(yùn)營(yíng)管理” 等課程,曾在《決策支持系統(tǒng)》《運(yùn)籌學(xué)研究會(huì)》《商業(yè)過(guò)程管理》等期刊上發(fā)表過(guò)多篇文章。她曾與人合作編寫過(guò)兩本教材和一本大眾讀物, 也曾參加編寫有關(guān)定量統(tǒng)計(jì)方法的讀物。她擔(dān)任過(guò)《國(guó)際社會(huì)系統(tǒng)科學(xué)雜志》社會(huì)科學(xué)商業(yè)倫理專題的客座顧問(wèn), 目前還擔(dān)任DSI 的網(wǎng)站協(xié)調(diào)員。
克里斯多夫•M. 斯塔基(Christopher M. Starkey), 康涅狄格大學(xué)的經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)生, 在管理和生產(chǎn)及運(yùn)營(yíng)管理學(xué)會(huì)會(huì)議上提交過(guò)論文; 他講授“ 微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)原理” 課程, 也曾經(jīng)講授過(guò)“ 宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)原理” 課程。他目前的研究興趣包括宏觀經(jīng)濟(jì)和貨幣政策, 以及決策方法。
目 錄
推薦序
譯者的話
作者介紹
前言
第1 部分
什么是商業(yè)數(shù)據(jù)分析
第1 章 什么是商業(yè)數(shù)據(jù)分析 / 2
本章目標(biāo) / 2
1. 1 術(shù)語(yǔ) / 2
1. 2 商業(yè)數(shù)據(jù)分析流程 / 5
1. 3 商業(yè)數(shù)據(jù)分析流程與組織決策過(guò)程的
關(guān)系 / 8
1. 4 本書內(nèi)容的組織結(jié)構(gòu) / 9
總結(jié) / 10
問(wèn)題討論 / 10
參考文獻(xiàn) / 11
第2 部分
為什么商業(yè)數(shù)據(jù)
分析是十分重要的
第2 章 商業(yè)數(shù)據(jù)分析十分重要的
原因 / 14
本章目標(biāo) / 14
2. 1 簡(jiǎn)介 / 14
2. 2 為什么商業(yè)數(shù)據(jù)分析十分重要: 提供解決
問(wèn)題的方案 / 15
2. 3 為什么商業(yè)數(shù)據(jù)分析十分重要:
提供戰(zhàn)略競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì) / 17
2. 4 商業(yè)數(shù)據(jù)分析十分重要的其他原因 / 18
總結(jié) / 21
問(wèn)題討論 / 21
參考文獻(xiàn) / 21
第3 章 哪些資源對(duì)支持商業(yè)數(shù)據(jù)分析
至關(guān)重要 / 23
本章目標(biāo) / 23
3. 1 簡(jiǎn)介 / 23
3. 2 商業(yè)數(shù)據(jù)分析人員 / 23
3. 3 商業(yè)數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù) / 27
3. 4 商業(yè)數(shù)據(jù)分析技術(shù) / 29
總結(jié) / 33
問(wèn)題討論 / 33
參考文獻(xiàn) / 34
第3 部分
如何應(yīng)用商業(yè)數(shù)據(jù)分析
第 4 章 如何整合組織資源支持
商業(yè)數(shù)據(jù)分析 / 36
本章目標(biāo) / 36
4. 1 整合商業(yè)數(shù)據(jù)分析的組織結(jié)構(gòu) / 36
4. 2 管理問(wèn)題 / 43
總結(jié) / 48
問(wèn)題討論 / 49
參考文獻(xiàn) / 49
第5 章 什么是描述性數(shù)據(jù)分析 / 50
本章目標(biāo) / 50
5. 1 簡(jiǎn)介 / 50
5. 2 數(shù)據(jù)可視化與數(shù)據(jù)探索 / 51
5. 3 描述性統(tǒng)計(jì)學(xué) / 53
5. 4 抽樣與估計(jì) / 57
5. 5 概率分布簡(jiǎn)介 / 61
5. 6 市場(chǎng)營(yíng)銷/ 策劃案例: BA 過(guò)程中的
描述性數(shù)據(jù)分析 / 63
總結(jié) / 70
問(wèn)題討論 / 70
習(xí)題 / 71
第6 章 什么是預(yù)測(cè)性數(shù)據(jù)分析 / 72
本章目標(biāo) / 72
6. 1 簡(jiǎn)介 / 72
6. 2 預(yù)測(cè)模型 / 73
6. 3 數(shù)據(jù)挖掘 / 75
6. 4 市場(chǎng)營(yíng)銷/ 策劃案例續(xù): BA 過(guò)程中的
預(yù)測(cè)性數(shù)據(jù)分析 / 79
總結(jié) / 89
問(wèn)題討論 / 89
習(xí)題 / 89
參考文獻(xiàn) / 91
第7 章 什么是規(guī)范性數(shù)據(jù)分析 / 92
本章目標(biāo) / 92
7. 1 簡(jiǎn)介 / 92
7. 2 規(guī)范性數(shù)據(jù)分析模型 / 93
7. 3 非線性最優(yōu)化 / 94
7. 4 市場(chǎng)營(yíng)銷/ 策劃案例續(xù): BA 過(guò)程中的
規(guī)范性數(shù)據(jù)分析 / 100
總結(jié) / 104
補(bǔ)充內(nèi)容 / 104
問(wèn)題討論 / 104
習(xí)題 / 105
參考文獻(xiàn) / 106
第8 章 商業(yè)數(shù)據(jù)分析案例研究 / 107
本章目標(biāo) / 107
8. 1 簡(jiǎn)介 / 107
8. 2 案例研究: 問(wèn)題背景和數(shù)據(jù) / 108
8. 3 描述性數(shù)據(jù)分析 / 108
8. 4 預(yù)測(cè)性數(shù)據(jù)分析 / 114
8. 5 規(guī)范性數(shù)據(jù)分析 / 120
總結(jié) / 125
問(wèn)題討論 / 125
習(xí)題 / 126
第4 部分
附 錄 附錄A 統(tǒng)計(jì)工具 / 128
附錄B 線性規(guī)劃 / 153
附錄C 線性規(guī)劃的對(duì)偶性與靈敏度
分析 / 185
附錄D 整數(shù)規(guī)劃 / 203
附錄E 預(yù)測(cè) / 210
附錄F 模擬 / 228
附錄G 決策理論 / 235
商業(yè)數(shù)據(jù)分析———原理、方法與應(yīng)用