基于EXCEL的數(shù)據(jù)分析建模和模擬

第1章　Excel電子表格建模簡介　 / 001
1.1　引言　 / 002
1.2　MBA學生能做什么？　 / 002
1.3　為什么要對問題建模？　 / 004
1.4　為什么要用Excel建模進行決策？　 / 004
1.5　電子表格風水/電子表格工程　 / 006
1.6　一個電子表格改進的例子　 / 008
1.6.1　朱莉亞的商業(yè)問題——一個非常不確定性結果問題　 / 008
1.6.2　拉姆的評論　 / 011
1.6.3　朱莉亞修改后的工作簿　 / 012
1.7　總結　 / 016

第2章　定量數(shù)據(jù)的展示　 / 019
2.1　引言　 / 020
2.2　數(shù)據(jù)的分類　 / 020
2.3　數(shù)據(jù)上下文和情景　 / 021
對準備數(shù)據(jù)提出一些建議　 / 024
2.4　圖表的種類　 / 026
2.4.1　功能區(qū)和Excel菜單系統(tǒng)　 / 027
2.4.2　一些常用的圖　 / 028
2.4.3　制作表的步驟　 / 031
2.5　圖表法分析和展示數(shù)據(jù)的例子　 / 035
2.5.1　例子——泰娜的大學第二學期的預算　 / 036
2.5.2　收集數(shù)據(jù)　 / 038
2.5.3　整理數(shù)據(jù)　 / 039
2.5.4　分析數(shù)據(jù)　 / 040
2.5.5　展示數(shù)據(jù)　 / 047
2.6　一些用圖示法展示數(shù)據(jù)的最終實踐建議　 / 048
2.7　總結　 / 050

第3章　定量數(shù)據(jù)的分析　 / 055
3.1　引言　 / 056
3.2　什么是數(shù)據(jù)分析？　 / 056
3.3　數(shù)據(jù)分析工具　 / 057
3.4　兩個數(shù)據(jù)集的分析　 / 060
3.4.1　時間序列數(shù)據(jù)——圖示分析　 / 062
3.4.2　橫截面數(shù)據(jù)——圖示分析　 / 065
3.4.3　時間序列數(shù)據(jù)分析——描述統(tǒng)計　 / 067
3.4.4　橫截面數(shù)據(jù)分析——描述統(tǒng)計　 / 069
3.5　時間序列數(shù)據(jù)分析——預測/分析數(shù)據(jù)相關性的工具　 / 072
3.5.1　圖示分析法　 / 073
3.5.2　線性回歸　 / 076
3.5.3　協(xié)方差和相關系數(shù)　 / 080
3.5.4　其他預測方模型　 / 082
3.5.5　一些發(fā)現(xiàn)　 / 083
3.6　橫截面數(shù)據(jù)分析——預測/分析數(shù)據(jù)相關性的工具　 / 083
一些發(fā)現(xiàn)　 / 089
3.7　總結　 / 090

第4章　定性數(shù)據(jù)的展示　 / 095
4.1　引言——什么是定性數(shù)據(jù)？　 / 096
4.2　有效展示定性數(shù)據(jù)的基本要領　 / 096
數(shù)據(jù)展示和準備計劃　 / 097
4.3　數(shù)據(jù)錄入和操作　 / 099
4.3.1　數(shù)據(jù)錄入工具和精確性　 / 100
4.3.2　數(shù)據(jù)轉換成Excel格式　 / 103
4.3.3　用邏輯IF函數(shù)進行數(shù)據(jù)轉換　 / 105
4.3.4　非Excel格式數(shù)據(jù)的轉換　 / 108
4.4　應用排序、篩選以及高級篩選進行數(shù)據(jù)查詢　 / 110
4.4.1　數(shù)據(jù)排序　 / 111
4.4.2　數(shù)據(jù)篩選　 / 112
4.4.3　篩選　 / 113
4.4.4　高級篩選　 / 118
4.5　例子　 / 121
4.6　總結　 / 126

第5章　定性數(shù)據(jù)的分析　 / 131
5.1　引言　 / 132
5.2　定性數(shù)據(jù)分析的基本內(nèi)容　 / 133
處理數(shù)據(jù)誤差　 / 134
5.3　數(shù)據(jù)透視圖和數(shù)據(jù)透視表　 / 138
5.3.1　一個例子　 / 138
5.3.2　數(shù)據(jù)透視表　 / 140
5.3.3　數(shù)據(jù)透視圖　 / 149
5.4　TiendaMía.com例子——問題1　 / 152
5.5　TiendaMía.com例子——問題2　 / 154
5.6　總結　 / 159

第6章　數(shù)據(jù)分析中的統(tǒng)計推斷　 / 163
6.1　引言　 / 164
6.2　根據(jù)數(shù)據(jù)選擇統(tǒng)計方法　 / 165
6.3　χ2——卡方檢驗分類數(shù)據(jù)的獨立性　 / 165
假設檢驗——原假設與備擇假設　 / 166
6.4　分類與定距數(shù)據(jù)的z-檢驗和t-檢驗　 / 169
6.5　一個例子　 / 169
6.5.1　z-檢驗：雙樣本均值檢驗　 / 172
6.5.2　SC州非囚犯與SC州受EB培訓囚犯分數(shù)有無差別？　 / 173
6.5.3　t-檢驗：雙樣本異方差　 / 175
6.5.4　TX州囚犯成績是否高于TX州非囚犯成績？　 / 175
6.5.5　不論州別，囚犯成績是否高于非囚犯？　 / 176
6.5.6　SC州與TX州囚犯在特殊培訓前成績是否有差異？　 / 178
6.5.7　EB培訓項目是否提高了囚犯成績？　 / 179
6.5.8　如果觀察值均值不同，但沒有看到分數(shù)的一致變化，怎么辦？　 / 180
6.5.9　總結評論　 / 182
6.6　方差分析　 / 183
6.6.1　方差分析：單因素例子　 / 183
6.6.2　冷藏箱月盜損平均數(shù)不同，三個港口盜損平均數(shù)是否有差異？　 / 185
6.7　試驗設計　 / 186
6.7.1　完全隨機組試驗設計舉例　 / 188
6.7.2　析因實驗設計例子　 / 192
6.8　總結　 / 193

第7章　數(shù)據(jù)建模和模擬：第一部分　 / 201
7.1　引言　 / 202
什么是模型？　 / 203
7.2　如何對模型進行分類？　 / 204
7.3　確定性建模例子　 / 206
事件的基本分析　 / 207
7.4　理解模型的重要組成部分　 / 210
7.4.1　模型準備和設計階段　 / 211
7.4.2　建模階段　 / 211
7.4.3　天氣與相關參與者數(shù)的確定　 / 214
7.4.4　參與者玩游戲的概率　 / 216
7.4.5　艾菲爾牧師的假設分析問題　 / 216
7.4.6　OLPS活動建?？偨Y　 / 217
7.5　基于Excel的建?！?/ 218
7.5.1　基本模型　 / 219
7.5.2　敏感性分析　 / 221
7.5.3　表單控件箱中的控件　 / 227
7.5.4　選擇按鈕　 / 228
7.5.5　滾動條　 / 230
7.6　總結　 / 232

第8章　數(shù)據(jù)建模和模擬：第二部分　 / 235
8.1　引言　 / 236
8.2　模型模擬的種類和不確定性　 / 237
將不確定過程加到模型中　 / 238
8.3　蒙特卡洛抽樣法　 / 238
8.3.1　實施蒙特卡洛模擬的步驟　 / 239
8.3.2　幾種概率分布簡介　 / 244
8.3.3　利用泊松分布對到達人數(shù)建?！?/ 247
8.3.4　列查詢和水平查詢函數(shù)　 / 249
8.4　一個財務例子——利潤表　 / 251
8.5　一個營運例子——汽車屋公司　 / 254
8.5.1　汽車屋公司建模問題情況　 / 258
8.5.2　建立中樞工作表　 / 259
8.5.3　構建計算工作表　 / 261
8.5.4　泊松到達計量方法的變動——出于建模精度的考量　 / 262
8.5.5　足夠的樣本容量　 / 264
8.5.6　建立數(shù)據(jù)收集工作表　 / 265
8.5.7　結論　 / 269
8.6　總結　 / 272

第9章　規(guī)劃求解、方案管理與單變量求解工具　 / 277
9.1　引言　 / 278
9.2　規(guī)劃求解——約束優(yōu)化　 / 279
9.3　例子——約克河考古預算問題　 / 280
9.3.1　公式化　 / 282
9.3.2　公式化YRA預算問題的線性規(guī)劃問題　 / 283
9.3.3　準備規(guī)劃求解工作表　 / 283
9.3.4　利用規(guī)劃求解工具求解　 / 287
9.3.5　規(guī)劃求解報告　 / 288
9.3.6　YRA預算的一些問題　 / 292
9.4　方案管理器　 / 297
9.4.1　例1——計算抵押貸款利率　 / 297
9.4.2　例2——利潤分析表　 / 300
9.5　單變量求解　 / 301
9.5.1　例1——利用PMT單元格函數(shù)進行單變量求解　 / 302
9.5.2　例2——利用CUMIPMT單元格函數(shù)進行單變量求解　 / 303
9.6　總結　 / 305