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  • 商业数据分析 原理、方法与应用
  • 新华书店正版
    • 作者: (美)马克·J.施尼德詹斯(Marc J.Schniederjans)著 | | 王忠玉,王天元,王伟译
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2018-09-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: (美)马克·J.施尼德詹斯(Marc J.Schniederjans)著| 王忠玉,王天元,王伟译
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2018-09-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2018-09-01
    • 字数:330千字
    • 页数:257
    • 开本:B5
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787111602095
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:机械工业出版社

    商业数据分析 原理、方法与应用

    作  者:(美)马克·J.施尼德詹斯(Marc J.Schniederjans) 著 王忠玉,王天元,王伟 译
    定  价:59
    出 版 社:机械工业出版社
    出版日期:2018年09月01日
    页  数:257
    装  帧:平装
    ISBN:9787111602095
    主编推荐

    内容简介

    针对商业数据分析的教学需求,本书提供了综合而完整的知识体系。本书介绍了新的商业数据分析理念,阐述了什么是商业数据分析、为什么它如此有价值、如何应用它,并介绍了现在常用的重要统计技术、方法和软件工具。本书阐述了商业分析中的三种数据分析——描述性数据分析、预测性数据分析、规范性数据分析,并指导用户认识理解自己的数据分析项目。本书将基本概念与工具、技术及实际应用结合起来,通过实例,循序渐进地厘清那些企业或其他组织中可以用商业数据分析来解决的共性问题。事实已经证明,商业数据分析的原则、概念和应用提供了行之有效的理论和方法,成功地将它整合到组织当中,能帮助组织有效提升智能决策的竞争优势。本书适合高校相关专业学生作为教材使用,也可供想了解大数据、数据分析如何帮助商业运营的管理者参考。

    作者简介

    马克·J.施尼德詹斯(Marc J.Schniederjans),内布拉斯加大学林肯分校工商管理学院C.Wheaton Battey特聘教授,在此之前曾经在其他三所大学任教。施尼德詹斯教授是决策科学研究所(Decision Sciences Institute,DSI)的研究员。他曾经营过自己的货车租赁业务。目前,他是供应管理学会(ISM)、生产和运营管理学会(POMS)和DSI的成员。施尼德詹斯教授主要讲授“运营管理和管理科学”,并赢得了许多教学奖,是金钥匙(Golden Key)荣誉会员和Alpha KappaPsi商业兄弟会的荣誉会员。他发表了100多篇杂志文章,写作出版了20本书。他近的一本书名为《重塑供应链生命周期》,广泛地研究了运营管理和决策科学。他还在学术会议上提交了100多篇研究论文。施尼德詹斯教授不仅在五个期刊编辑委员会任职,包括《计算机与运筹学》《靠前信息与决策科学期刊null

    精彩内容

    目录
    推荐序
    译者的话
    作者介绍
    前言
    第1部分
    什么是商业数据分析
    第1章什么是商业数据分析/2
    本章目标/2
    1.1术语/2
    1.2商业数据分析流程/5
    1.3商业数据分析流程与组织决策过程的关系/8
    1.4本书内容的组织结构/9
    总结/10
    问题讨论/10
    参考文献/11
    第2部分
    为什么商业数据
    分析是十分重要的
    第2章商业数据分析十分重要的原因/14
    本章目标/14
    2.1简介/14
    2.2为什么商业数据分析十分重要:提供解决问题的方案/15
    2.3为什么商业数据分析十分重要:提供战略竞争优势/17
    2.4商业数据分析十分重要的其他原因/18
    总结/21
    问题讨论/21
    参考文献/21
    第3章哪些资源对支持商业数据分析至关重要/23
    本章目标/23
    3.1简介/23
    3.2商业数据分析人员/23
    3.3商业数据分析中的数据/27
    3.4商业数据分析技术/29
    总结/33
    问题讨论/33
    参考文献/34
    第3部分
    如何应用商业数据分析
    第4章如何整合组织资源支持商业数据分析/36
    本章目标/36
    4.1整合商业数据分析的组织结构/36
    4.2管理问题/43
    总结/48
    问题讨论/49
    参考文献/49
    第5章什么是描述性数据分析/50
    本章目标/50
    5.1简介/50
    5.2数据可视化与数据探索/51
    5.3描述性统计学/53
    5.4抽样与估计/57
    5.5概率分布简介/61
    5.6市场营销/策划案例:BA过程中的描述性数据分析/63
    总结/70
    问题讨论/70
    习题/71
    第6章什么是预测性数据分析/72
    本章目标/72
    6.1简介/72
    6.2预测模型/73
    6.3数据挖掘/75
    6.4市场营销/策划案例续:BA过程中的预测性数据分析/79
    总结/89
    问题讨论/89
    习题/89
    参考文献/91
    第7章什么是规范性数据分析/92
    本章目标/92
    7.1简介/92
    7.2规范性数据分析模型/93
    7.3非线性很优化/94
    7.4市场营销/策划案例续:BA过程中的规范性数据分析/100
    总结/104
    补充内容/104
    问题讨论/104
    习题/105
    参考文献/106
    第8章商业数据分析案例研究/107
    本章目标/107
    8.1简介/107
    8.2案例研究:问题背景和数据/108
    8.3描述性数据分析/108
    8.4预测性数据分析/114
    8.5规范性数据分析/120
    总结/125
    问题讨论/125
    习题/126
    第4部分
    附录附录A统计工具/128
    附录B线性规划/153
    附录C线性规划的对偶性与灵敏度分析/185
    附录D整数规划/203
    附录E预测/210
    附录F模拟/228
    附录G决策理论/235

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