針對商業數據分析的教學需求, 本書提供了綜合而完整的知識體系｡本書介紹了新的商業數據分析理念, 闡述了什么是商業數據分析､為什么它如此有價值､如何應用它, 并介紹了現在常用的重要統計技術､方法和軟件工具｡本書闡述了商業分析中的三種數據分析———描述性數據分析､預測性數據分析､規范性數據分析, 并指導用戶認識理解自己的數據分析項目｡本書將基本概念與工具､技術及實際應用結合起來, 通過實例, 循序漸進地厘清那些企業或其他組織中可以用商業數據分析來解決的共性問題｡事實已經證明, 商業數據分析的原則､概念和應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中, 能幫助組織有效提升智能決策的競爭優勢｡
本書適合高校相關專業學生作為教材使用, 也可供想了解大數據､數據分析如何幫助商業運營的管理者參考｡
前 言
我們每天都要面對大爆炸式的信息, 我們盡力匯總整理信息, 并運用信息來幫助決策, 但有時候還是會被大量的數據所淹沒｡這可能導致我們得出錯誤的結論, 同時做出錯誤的決定｡例如一家全球性公司, 在從世界各地收集數百萬筆交易和客戶行為數據時, 單獨就數據量而言, 也會使得查找有用的客戶信息這一任務幾乎不可能完成｡對于這家公司, 以及更小的企業來說, 解決方案是應用商業數據分析( Business Analytics, BA)｡商業數據分析可以幫助人們整理大數據文件(稱為“大數據”), 在預測未來時, 尋找有用的行為模式, 并據此配置資源以實現最優化決策｡商業數據分析是一個逐步深入的過程, 幫助企業收集有用信息, 以系統化程序來管理大數據, 進而解決問題, 找準提高公司績效的機會｡
本書為商業數據分析的基礎教學而編寫, 既可服務于大學教育, 也可服務于實踐者｡除了為商業數據分析提供最新的文獻和研究外, 本書利用簡單的術語及其在實踐中十分有用的輔助方法, 來解釋商業數據分析流程｡
就整體而言, 本書所闡述的統計和定量工具中需要的數學知識不超過高中代數的水平｡為了服務于讀者需求, 我們給出大量實例和案例, 以訓練讀者運用普通的商業數據分析工具和軟件｡從業者可以發現, 對商業數據分析方法進行研究, 有益于考察所探討的專題｡大學師生可以發現, 每章學習目標和對問題的討論有助于滿足他們的需求｡
本書的目標是闡明什么是商業數據分析, 為什么商業數據分析十分重要, 以及如何應用商業數據分析｡為實現這個目標, 本書將介紹概念內容､相關軟件和一些分析工具｡
概念內容
本書的前面8 章闡述有關的概念內容(參看第1 章的1. 4 節關于本書內容的組織結構)｡本書的概念內容遠遠超出商業數據分析的范圍｡本書將要解釋: 對于提供問題的解決方案來說, 為什么商業數據分析是十分重要的,如何用它來實現競爭優勢, 以及如何協調組織更好地利用它｡本書解釋了在組織中應用商業數據分析時需要用到的管理知識, 還有商業數據分析人員應該擁有的技能｡本書還闡述了數據管理問題, 例如數據收集､業務外包､數據質量及變革管理, 因為這些內容和商業數據分析有關｡
在建立管理基礎來解釋商業數據分析是什么和為什么重要之后, 剩下各章則關注如何運用商業數據分析｡為使這三個過程具體化, 我們將商業數據分析解釋為具有描述性､預測性以及規范性的分析步驟｡對于每一個步驟, 本書提供了一系列策略, 以及商業數據分析流程的最佳實踐指南｡
相關軟件
商業數據分析的絕大部分工作都要使用軟件｡令人遺憾的是, 沒有一個軟件可以涵蓋商業數據分析的所有方面｡雖然有很多相關軟件, 但許多機構各自偏愛其中的一個｡為了提供靈活性, 本書介紹了多個軟件, 以供選擇｡在本書中, 我們利用SPSS○R､Excel○R 和Lingo○R 軟件進行建模并解決問題｡盡管本書提供了使用這些軟件系統時的一些輸入和指令, 但主要內容是其輸出｡至于對運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值的信息｡對于那些在大學其他課程中會教授使用方法的基本軟件, 本書不再詳細培訓, 建議對商業數據分析感興趣的人要先了解這些基本軟件的使用｡
分析工具
本書附錄對分析工具的內容進行了概述｡商業數據分析是綜合了統計､管理信息系統(MIS) 和定量方法的學科｡雖然書中的概念內容概括了如何進行商業數據分析流程, 但如何在實際中應用商業數據分析則需要掌握定量化工具｡因為一些實踐者和大學課程對商業數據分析的技術方面不太感興趣, 所以本書只好在附錄中給出這些定量內容｡這些附錄提供了用于支持各種分析的商業數據分析工具的大量解釋｡本書所解釋和闡明的統計工具包括統計計數(排列､組合､重復)､概率方法( 加法準則､乘法準則､貝葉斯定理)､概率分布( 二項分布､泊松分布､正態分布､指數分布)､置信區間､抽樣方法､一元回歸與多元回歸､繪圖方法與假設檢驗｡盡管管理信息系統已超出本書的范圍, 但本書仍然利用前面所提到的軟件運用來闡明管理信息系統的搜索､聚類和典型的數據挖掘方法的應用｡此外,本書中所解釋和闡明的定量方法工具包括: 線性規劃､對偶性和靈敏度分析､整數規劃､0 - 1 規劃､預測建模､非線性最優化､模擬分析､盈虧平衡分析和決策理論( 確定型､風險､不確定型決策､期望機會損失分析,完全信息期望值, 不完全信息的價值)｡
我們要感謝許多人的幫助, 這些人為創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 的優秀工作人員的支持｡他們使得創作本書變成一種快樂, 并與我們一起改進最終產品｡
和出版
作者介紹
馬克•J. 施尼德詹斯(Marc J. Schniederjans), 內布拉斯加大學林肯分校工商管理學院C. Wheaton Battey 特聘教授, 在此之前曾經在其他三所大學任教｡施尼德詹斯教授是決策科學研究所( Decision Sciences Institute,DSI) 的研究員, 并在2014—2015 年擔任DSI 主席｡他曾經營過自己的貨車租賃業務｡目前, 他是供應管理學會( ISM)､生產和運營管理學會(POMS) 和DSI 的成員｡
施尼德詹斯教授主要講授“運營管理和管理科學”, 并贏得了許多教學獎, 是金鑰匙(Golden Key) 榮譽會員和Alpha Kappa Psi 商業兄弟會的榮譽會員｡他發表了100 多篇雜志文章, 寫作出版了20 本書｡他近的一本書名為《重塑供應鏈生命周期》, 廣泛地研究了運營管理和決策科學｡他還在學術會議上提交了100 多篇研究論文｡
施尼德詹斯教授不僅在五個期刊編輯委員會任職, 包括《計算機與運籌學》《國際信息與決策科學期刊》《國際服務業信息系統學報》《運營管理》《生產和運營管理學》, 而且擔任《運營管理研究》雜志的區域編輯,以及《國際戰略決策科學》雜志和《國際社會系統科學與管理評論雜志:國際雜志》(韓國) 的副主編｡除此之外, 施尼德詹斯教授還擔任多個商業和政府機構的顧問和培訓師｡
達拉•G. 施尼德詹斯( Dara G. Schniederjans), 羅德島大學工商管理學院供應鏈管理助理教授, 講授“ 供應商關系管理和運營管理” 等課程,曾在《決策支持系統》《運籌學研究會》《商業過程管理》等期刊上發表過多篇文章｡她曾與人合作編寫過兩本教材和一本大眾讀物, 也曾參加編寫有關定量統計方法的讀物｡她擔任過《國際社會系統科學雜志》社會科學商業倫理專題的客座顧問, 目前還擔任DSI 的網站協調員｡
克里斯多夫•M. 斯塔基(Christopher M. Starkey), 康涅狄格大學的經濟學學生, 在管理和生產及運營管理學會會議上提交過論文; 他講授“ 微觀經濟學原理” 課程, 也曾經講授過“ 宏觀經濟學原理” 課程｡他目前的研究興趣包括宏觀經濟和貨幣政策, 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
什么是商業數據分析
第1 章 什么是商業數據分析 / 2
本章目標 / 2
1. 1 術語 / 2
1. 2 商業數據分析流程 / 5
1. 3 商業數據分析流程與組織決策過程的
關系 / 8
1. 4 本書內容的組織結構 / 9
總結 / 10
問題討論 / 10
參考文獻 / 11
第2 部分
為什么商業數據
分析是十分重要的
第2 章 商業數據分析十分重要的
原因 / 14
本章目標 / 14
2. 1 簡介 / 14
2. 2 為什么商業數據分析十分重要: 提供解決
問題的方案 / 15
2. 3 為什么商業數據分析十分重要:
提供戰略競爭優勢 / 17
2. 4 商業數據分析十分重要的其他原因 / 18
總結 / 21
問題討論 / 21
參考文獻 / 21
第3 章 哪些資源對支持商業數據分析
至關重要 / 23
本章目標 / 23
3. 1 簡介 / 23
3. 2 商業數據分析人員 / 23
3. 3 商業數據分析中的數據 / 27
3. 4 商業數據分析技術 / 29
總結 / 33
問題討論 / 33
參考文獻 / 34
第3 部分
如何應用商業數據分析
第 4 章 如何整合組織資源支持
商業數據分析 / 36
本章目標 / 36
4. 1 整合商業數據分析的組織結構 / 36
4. 2 管理問題 / 43
總結 / 48
問題討論 / 49
參考文獻 / 49
第5 章 什么是描述性數據分析 / 50
本章目標 / 50
5. 1 簡介 / 50
5. 2 數據可視化與數據探索 / 51
5. 3 描述性統計學 / 53
5. 4 抽樣與估計 / 57
5. 5 概率分布簡介 / 61
5. 6 市場營銷/ 策劃案例: BA 過程中的
描述性數據分析 / 63
總結 / 70
問題討論 / 70
習題 / 71
第6 章 什么是預測性數據分析 / 72
本章目標 / 72
6. 1 簡介 / 72
6. 2 預測模型 / 73
6. 3 數據挖掘 / 75
6. 4 市場營銷/ 策劃案例續: BA 過程中的
預測性數據分析 / 79
總結 / 89
問題討論 / 89
習題 / 89
參考文獻 / 91
第7 章 什么是規范性數據分析 / 92
本章目標 / 92
7. 1 簡介 / 92
7. 2 規范性數據分析模型 / 93
7. 3 非線性最優化 / 94
7. 4 市場營銷/ 策劃案例續: BA 過程中的
規范性數據分析 / 100
總結 / 104
補充內容 / 104
問題討論 / 104
習題 / 105
參考文獻 / 106
第8 章 商業數據分析案例研究 / 107
本章目標 / 107
8. 1 簡介 / 107
8. 2 案例研究: 問題背景和數據 / 108
8. 3 描述性數據分析 / 108
8. 4 預測性數據分析 / 114
8. 5 規范性數據分析 / 120
總結 / 125
問題討論 / 125
習題 / 126
第4 部分
附 錄 附錄A 統計工具 / 128
附錄B 線性規劃 / 153
附錄C 線性規劃的對偶性與靈敏度
分析 / 185
附錄D 整數規劃 / 203
附錄E 預測 / 210
附錄F 模擬 / 228
附錄G 決策理論 / 235
商業數據分析———原理､方法與應用
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