Excel实用商业分析

本书以实用为目的的同时考虑商业分析知识的系统结构，详细介绍了商业分析的内容、概念、方法及应用。通过大量例子，本书重点讨论了以Excel作为工具，如何用这些概念和方法来解决企业管理及其他各种活动中的实际问题，特别是如何用Excel对这些问题构建不同的分析模型，从而对问题进行分析并提供解决方案。本书由4篇19章组成。为方便读者复习巩固，各章末尾的小结对该章讨论的重要概念、公式和方法进行了总结。

第1篇 描 述 统 计

第1章 引言 2

1.1 定量分析与定性分析 2

1.1.1 定量分析 2

1.1.2 定性分析 3

1.1.3 定量分析与定性分析之比较 3

1.2 定量分析的步骤 4

1.3 描述统计与推断统计 6

1.4 变量 8

1.5 Excel在定量分析中的作用 8

1.5.1 Excel的简单历史 8

1.5.2 Excel与定量分析 9

1.6 本章小结 9

第2章 描述统计：数据整理及表示 10

2.1 数据的类型 10

2.2 定性数据：单变量 11

2.2.1 频度表 11

2.2.2 柱形图(直方图) 15

2.2.3 饼图 15

2.2.4 伯拉图 16

2.2.5 折线图和散点图 21

2.3 定性数据：双变量 22

2.3.1 交叉表 22

2.3.2 多重柱形图(簇状柱形图) 23

2.3.3 堆积柱形图 23

2.4 定量数据：间断变量 24

2.4.1 频度表 24

2.4.2 柱形图 25

2.4.3 饼图 26

2.5 定量数据：连续变量 28

2.5.1 频度表 28

2.5.2 柱形图 30

2.5.3 折线图 31

2.6 本章小结 32

第3章 描述统计：数据的统计度量 33

3.1 数据集中趋势的度量 33

3.1.1 均值 33

3.1.2 中位数 35

3.1.3 众数 36

3.1.4 平均数、中位数、众数之

比较 39

3.2 数据分散度的度量 40

3.2.1 极差 40

3.2.2 平均绝对偏差 41

3.2.3 方差 41

3.2.4 标准差 43

3.2.5 相对分散度——变异系数 44

3.2.6 异众比率 45

3.3 百分位数 47

3.4 数据分布形态的度量：偏态

与峰态 48

3.4.1 偏态及偏态系数 48

3.4.2 峰态及峰态系数 49

3.5 标准差的应用 51

3.5.1 标准化值 51

3.5.2 数据分布与标准差关系的

经验法则 51

3.6 时间序列数据 53

3.7 Excel【描述统计】工具的应用 55

3.8 数据透视表 57

3.8.1 创建数据透视表 57

3.8.2 数据透视表中计算方法的

改变 59

3.8.3 数据透视表中群组的建立

及取消 60

3.8.4 数据透视图 63

3.8.5 【筛选器】：切片器与

日程表 68

3.8.6 下查功能 71

3.8.7 将数据透视表做成不同形式

的表格 71

3.9 本章小结 72

第4章 概率基础 73

4.1 基本概念 73

4.2 概率的设定法则 74

4.2.1 随机试验的种类 74

4.2.2 客观概率法则 75

4.2.3 主观判断概率法则

(the subjective approach) 76

4.3 概率的运算法则 77

4.3.1 补集事件法则 77

4.3.2 加法法则 77

4.3.3 乘法法则 80

4.4 本章小结 82

第5章 离散型随机变量：二项分布及

泊松分布 84

5.1 离散型随机变量 84

5.1.1 离散型与连续型随机变量 84

5.1.2 离散型随机变量的概率

分布 84

5.1.3 离散型变量概率分布特点 86

5.1.4 离散型随机变量的期望值

及方差 87

5.2 二项分布 88

5.2.1 二项分布的定义及条件 88

5.2.2 二项分布的均值与方差 89

5.2.3 二项分布的Excel计算 89

5.3 泊松分布 94

5.3.1 泊松分布的概念 94

5.3.2 泊松分布的应用及其Excel

计算 95

5.3.3 二项分布与泊松分布的关系 98

5.4 本章小结 99

第6章 连续随机变量：正态分布 100

6.1 连续随机变量及其概率分布 100

6.1.1 连续随机变量 100

6.1.2 连续随机变量的概率分布 100

6.2 正态分布 101

6.2.1 正态分布的概念 101

6.2.2 正态分布曲线的Excel

作法 103

6.2.3 标准正态分布及正态分布

的标准化 105

6.2.4 标准正态分布概率表 106

6.2.5 正态分布的Excel计算和

应用 109

6.3 指数分布 118

6.4 本章小结 122

第2篇 推 断 统 计

第7章 抽样及抽样分布 124

7.1 抽样方法 124

7.1.1 简单随机抽样 125

7.1.2 系统抽样法 126

7.1.3 分层抽样法 127

7.1.4 分群抽样法 131

7.2 抽样分布 132

7.2.1 平均值的抽样分布：正态

分布总体 132

7.2.2 平均值的抽样分布：非正态

分布总体 132

7.2.3 抽样分布：有限总体且抽样

无替代 133

7.3 抽样分布：应用 134

7.4 本章小结 140

第8章 估计 142

8.1 基本概念 142

8.2 学生t-分布 143

8.2.1 学生t-分布的概念 144

8.2.2 Excel中有关t-分布公式

的应用 145

8.3 总体平均值置信区间的估计 150

8.3.1 总体平均值置信区间的

估计(1)：总体为正态分布，

总体标准差δ未知 150

8.3.2 总体平均值置信区间的

估计(2)：总体为正态分布，

总体标准差δ已知 154

8.3.3 总体平均值置信区间的

估计(3)：总体分布未知 157

8.4 总体比例值p的置信区间

估计 159

8.5 两总体均值差的置信区间 162

8.5.1 两总体均值差的置信区间

估计(1)：成对样本 162

8.5.2 两总体均值差的置信区间

估计(2)：独立样本 164

8.6 两总体比例差的置信区间

估计 167

8.7 样本大小的选取 169

8.7.1 样本大小的选取(1)：总体

均值 170

8.7.2 样本大小的选取(2)：总体

均值差 171

8.7.3 样本大小的选取(3)：总体

比例值p 172

8.7.4 样本大小的选取(4)：总体

比例值p差 173

8.8 本章小结 175

第9章 假设检验(1)：单样本 178

9.1 基本概念 178

9.2 假设检验(1)：总体均值

检验——总体标准差已知

(Z检验) 181

9.2.1 平均值双边检验：δ已知 182

9.2.2 平均值单边检验：δ已知 183

9.3 P值 186

9.3.1 P值的概念 186

9.3.2 P值的计算 187

9.4 假设检验(2)：均值检验——

总体标准差未知(t-检验) 191

9.4.1 均值检验：右侧单边，总体

δ未知 192

9.4.2 均值检验：左侧单边，总体

δ未知 194

9.4.3 均值检验：双边，总体δ

未知 195

9.5 假设检验：样本比率与总体

比率 197

9.6 本章小结 198

第10章 假设检验(2)：二总体比较 200

10.1 成对双样本平均值的比较 201

10.2 独立双样本平均值的比较(1)：

二总体方差相等 204

10.3 独立双样本平均值的比较(2)：

二总体方差未知且不等 207

10.4 独立双样本平均值的比较(3)：

Z检验 210

10.5 二总体比率的比较 213

10.6 二样本方差的比较 215

10.7 本章小结 218

第11章 方差分析 219

11.1 基本概念 219

11.1.1 完全随机化设计 220

11.1.2 区集随机化设计 221

11.2 单因子方差分析 221

11.3 随机区集实验 226

11.4 双因子方差分析 230

11.5 本章小结 235

第12章 卡方检验 236

12.1 卡方分布及检验的基本概念 236

12.1.1 卡方分布的概念 236

12.1.2 卡方检验的一般步骤 237

12.1.3 适合卡方检验的条件 238

12.2 适合度检验 239

12.2.1 适合度检验的一般步骤 239

12.2.2 适合度检验：二项分布 243

12.2.3 适合度检验：泊松分布 246

12.2.4 适合度检验：正态分布 248

12.3 同质性检验 251

12.4 独立性检验 254

12.5 总体方差的区间估计与假设

检验 257

12.5.1 总体方差的区间估计 257

12.5.2 总体方差的假设检验 259

12.6 本章小结 261

第3篇 回归与预测

第13章 回归及相关分析 263

13.1 简单线性回归与最小二乘法

准则 263

13.2 回归方程置信区间估计 269

13.2.1 估计标准误差 269

13.2.2 估计值y的置信区间

估计 271

13.3 相关分析 275

13.3.1 相关系数 275

13.3.2 决定系数 275

13.3.3 相关系数与决定系数的

比较 278

13.4 有关回归方程的假设检验及

置信区间 278

13.4.1 相关系数的检验 278

13.4.2 斜率的检验 279

13.4.3 斜率的置信区间估计 279

13.5 方差分析：检验线性关系是

否存在 279

13.6 增灵：一个有关回归分析的

例子 280

13.7 本章小结 285

第14章 多元回归及相关分析 287

14.1 多元回归方程 287

14.2 多元回归的置信区间 289

14.2.1 对y平均值置信区间的

估计 289

14.2.2 对单个y置信区间的

估计 289

14.3 多元回归的相关分析 291

14.4 多元回归方程的显著性

检验 292

14.4.1 回归方程显著性检验 292

14.4.2 偏回归系数显著性检验 293

14.4.3 偏回归系数的置信区间

估计 293

14.5 本章小结 296

第15章 预测与时间序列数据 297

15.1 预测及其种类 297

15.1.1 预测的种类 297

15.1.2 预测的方法 298

15.1.3 预测的步骤 299

15.2 预测的准确性 299

15.2.1 平均绝对误差 299

15.2.2 平均绝对百分比误差 299

15.2.3 均方误差 300

15.2.4 均方根误差 300

15.3 时间序列数据 303

15.4 基于时间序列数据的预测 305

15.4.1 移动平均 305

15.4.2 指数平滑法 308

15.4.3 趋势 311

15.4.4 季节指数 313

15.5 本章小结 322

第4篇 建模、优化与风险分析

第16章 Excel模型 324

16.1 构建Excel模型的基本步骤 324

16.1.1 模型的设计 325

16.1.2 建模 326

16.1.3 模型检测 327

16.1.4 什么是好模型 331

16.2 基准情形分析 331

16.3 假设分析：模拟运算表 332

16.3.1 单元格命名 333

16.3.2 模拟运算表——单变量 335

16.3.3 模拟运算表——双变量 336

16.3.4 假设分析：方案管理器 338

16.4 平衡点分析：单变量求解 341

16.5 本章小结 345

第17章 最优方案：线性规划 346

17.1 最优方案：概念及一般步骤 346

17.1.1 优化模型的要素 346

17.1.2 最优化步骤 347

17.2 线性规划 348

17.2.1 优化问题的种类 348

17.2.2 线性关系的特点 348

17.2.3 单纯形法 349

17.2.4 线性规划的不同问题

种类 349

17.3 分配模型 350

17.4 覆盖模型 359

17.4.1 采购问题 359

17.4.2 排班问题 362

17.5 配料模型 364

17.6 网络模型 366

17.6.1 简单运输计划 367

17.6.2 转运问题 370

17.6.3 转运问题：有损耗 374

17.7 二进制模型 376

17.7.1 工作分配问题

(Assigment ) 377

17.7.2 项目取舍问题 379

17.7.3 设施地点选择问题 381

17.8 本章小结 383

第18章 寻找最优方案：非线性模型及

演化模型 385

18.1 非线性模型 385

18.2 演化模型 388

18.2.1 产量计划 389

18.2.2 成员分组 393

18.2.3 最短旅行路线 396

18.3 本章小结 398

第19章 风险分析及模拟 400

19.1 决策风险 400

19.2 风险分析的步骤 400

19.3 模拟：概念 401

19.4 Excel随机数函数及随机数

的产生 402

19.4.1 RAND及RANDBETWEEN

(a，b)基本用法 402

19.4.2 随机数发生器 405

19.5 模拟：销售量预测 407

19.6 模拟：订货量 408

19.7 本章小结 412

作译者：陈星玉

出版时间：2018-08

千 字 数：678

版次：01-01

页 数：424

开本：16开

装帧：

I S B N ：9787121336225

换版：

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