《Excel實用商業分析》是2018年電子工業出版社出版的圖書，作者是陳星玉。
基本介紹
- 書名：Excel實用商業分析
- 作者：陳星玉
- 出版社：電子工業出版社
- 出版時間：2018年08月
- 頁數：424 頁
- 定價：69 元
- 開本：16 開
- ISBN：9787121336225
- 千字數：678
- 版次：01-01
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
本書以實用為目的的同時考慮商業分析知識的系統結構，詳細介紹了商業分析的內容、概念、方法及套用。通過大量例子，本書重點討論了以Excel作為工具，如何用這些概念和方法來解決企業管理及其他各種活動中的實際問題，特別是如何用Excel對這些問題構建不同的分析模型，從而對問題進行分析並提供解決方案。本書由4篇19章組成。為方便讀者複習鞏固，各章末尾的小結對該章討論的重要概念、公式和方法進行了總結。
圖書目錄
第1篇 描 述 統 計
第1章 引言 2
1.1 定量分析與定性分析 2
1.1.1 定量分析 2
1.1.2 定性分析 3
1.1.3 定量分析與定性分析之比較 3
1.2 定量分析的步驟 4
1.3 描述統計與推斷統計 6
1.4 變數 8
1.5 Excel在定量分析中的作用 8
1.5.1 Excel的簡單歷史 8
1.5.2 Excel與定量分析 9
1.6 本章小結 9
第2章 描述統計：數據整理及表示 10
2.1 數據的類型 10
2.2 定性數據：單變數 11
2.2.1 頻度表 11
2.2.2 柱形圖(直方圖) 15
2.2.3 餅圖 15
2.2.4 伯拉圖 16
2.2.5 折線圖和散點圖 21
2.3 定性數據：雙變數 22
2.3.1 交叉表 22
2.3.2 多重柱形圖(簇狀柱形圖) 23
2.3.3 堆積柱形圖 23
2.4 定量數據：間斷變數 24
2.4.1 頻度表 24
2.4.2 柱形圖 25
2.4.3 餅圖 26
2.5 定量數據：連續變數 28
2.5.1 頻度表 28
2.5.2 柱形圖 30
2.5.3 折線圖 31
2.6 本章小結 32
第3章 描述統計：數據的統計度量 33
3.1 數據集中趨勢的度量 33
3.1.1 均值 33
3.1.2 中位數 35
3.1.3 眾數 36
3.1.4 平均數、中位數、眾數之
比較 39
3.2 數據分散度的度量 40
3.2.1 極差 40
3.2.2 平均絕對偏差 41
3.2.3 方差 41
3.2.4 標準差 43
3.2.5 相對分散度——變異係數 44
3.2.6 異眾比率 45
3.3 百分位數 47
3.4 數據分布形態的度量：偏態
與峰態 48
3.4.1 偏態及偏態係數 48
3.4.2 峰態及峰態係數 49
3.5 標準差的套用 51
3.5.1 標準化值 51
3.5.2 數據分布與標準差關係的
經驗法則 51
3.6 時間序列數據 53
3.7 Excel【描述統計】工具的套用 55
3.8 數據透視表 57
3.8.1 創建數據透視表 57
3.8.2 數據透視表中計算方法的
改變 59
3.8.3 數據透視表中群組的建立
及取消 60
3.8.4 數據透視圖 63
3.8.5 【篩選器】：切片器與
日程表 68
3.8.6 下查功能 71
3.8.7 將數據透視表做成不同形式
的表格 71
3.9 本章小結 72
第4章 機率基礎 73
4.1 基本概念 73
4.2 機率的設定法則 74
4.2.1 隨機試驗的種類 74
4.2.2 客觀機率法則 75
4.2.3 主觀判斷機率法則
(the subjective approach) 76
4.3 機率的運算法則 77
4.3.1 補集事件法則 77
4.3.2 加法法則 77
4.3.3 乘法法則 80
4.4 本章小結 82
第5章 離散型隨機變數：二項分布及
泊松分布 84
5.1 離散型隨機變數 84
5.1.1 離散型與連續型隨機變數 84
5.1.2 離散型隨機變數的機率
分布 84
5.1.3 離散型變數機率分布特點 86
5.1.4 離散型隨機變數的期望值
及方差 87
5.2 二項分布 88
5.2.1 二項分布的定義及條件 88
5.2.2 二項分布的均值與方差 89
5.2.3 二項分布的Excel計算 89
5.3 泊松分布 94
5.3.1 泊松分布的概念 94
5.3.2 泊松分布的套用及其Excel
計算 95
5.3.3 二項分布與泊松分布的關係 98
5.4 本章小結 99
第6章 連續隨機變數：常態分配 100
6.1 連續隨機變數及其機率分布 100
6.1.1 連續隨機變數 100
6.1.2 連續隨機變數的機率分布 100
6.2 常態分配 101
6.2.1 常態分配的概念 101
6.2.2 常態分配曲線的Excel
作法 103
6.2.3 標準常態分配及常態分配
的標準化 105
6.2.4 標準常態分配機率表 106
6.2.5 常態分配的Excel計算和
套用 109
6.3 指數分布 118
6.4 本章小結 122
第2篇 推 斷 統 計
第7章 抽樣及抽樣分布 124
7.1 抽樣方法 124
7.1.1 簡單隨機抽樣 125
7.1.2 系統抽樣法 126
7.1.3 分層抽樣法 127
7.1.4 分群抽樣法 131
7.2 抽樣分布 132
7.2.1 平均值的抽樣分布：正態
分布總體 132
7.2.2 平均值的抽樣分布：非正態
分布總體 132
7.2.3 抽樣分布：有限總體且抽樣
無替代 133
7.3 抽樣分布：套用 134
7.4 本章小結 140
第8章 估計 142
8.1 基本概念 142
8.2 學生t-分布 143
8.2.1 學生t-分布的概念 144
8.2.2 Excel中有關t-分布公式
的套用 145
8.3 總體平均值置信區間的估計 150
8.3.1 總體平均值置信區間的
估計(1)：總體為常態分配，
總體標準差δ未知 150
8.3.2 總體平均值置信區間的
估計(2)：總體為常態分配，
總體標準差δ已知 154
8.3.3 總體平均值置信區間的
估計(3)：總體分布未知 157
8.4 總體比例值p的置信區間
估計 159
8.5 兩總體均值差的置信區間 162
8.5.1 兩總體均值差的置信區間
估計(1)：成對樣本 162
8.5.2 兩總體均值差的置信區間
估計(2)：獨立樣本 164
8.6 兩總體比例差的置信區間
估計 167
8.7 樣本大小的選取 169
8.7.1 樣本大小的選取(1)：總體
均值 170
8.7.2 樣本大小的選取(2)：總體
均值差 171
8.7.3 樣本大小的選取(3)：總體
比例值p 172
8.7.4 樣本大小的選取(4)：總體
比例值p差 173
8.8 本章小結 175
第9章 假設檢驗(1)：單樣本 178
9.1 基本概念 178
9.2 假設檢驗(1)：總體均值
檢驗——總體標準差已知
(Z檢驗) 181
9.2.1 平均值雙邊檢驗：δ已知 182
9.2.2 平均值單邊檢驗：δ已知 183
9.3 P值 186
9.3.1 P值的概念 186
9.3.2 P值的計算 187
9.4 假設檢驗(2)：均值檢驗——
總體標準差未知(t-檢驗) 191
9.4.1 均值檢驗：右側單邊，總體
δ未知 192
9.4.2 均值檢驗：左側單邊，總體
δ未知 194
9.4.3 均值檢驗：雙邊，總體δ
未知 195
9.5 假設檢驗：樣本比率與總體
比率 197
9.6 本章小結 198
第10章 假設檢驗(2)：二總體比較 200
10.1 成對雙樣本平均值的比較 201
10.2 獨立雙樣本平均值的比較(1)：
二總體方差相等 204
10.3 獨立雙樣本平均值的比較(2)：
二總體方差未知且不等 207
10.4 獨立雙樣本平均值的比較(3)：
Z檢驗 210
10.5 二總體比率的比較 213
10.6 二樣本方差的比較 215
10.7 本章小結 218
第11章 方差分析 219
11.1 基本概念 219
11.1.1 完全隨機化設計 220
11.1.2 區集隨機化設計 221
11.2 單因子方差分析 221
11.3 隨機區集實驗 226
11.4 雙因子方差分析 230
11.5 本章小結 235
第12章 卡方檢驗 236
12.1 卡方分布及檢驗的基本概念 236
12.1.1 卡方分布的概念 236
12.1.2 卡方檢驗的一般步驟 237
12.1.3 適合卡方檢驗的條件 238
12.2 適合度檢驗 239
12.2.1 適合度檢驗的一般步驟 239
12.2.2 適合度檢驗：二項分布 243
12.2.3 適合度檢驗：泊松分布 246
12.2.4 適合度檢驗：常態分配 248
12.3 同質性檢驗 251
12.4 獨立性檢驗 254
12.5 總體方差的區間估計與假設
檢驗 257
12.5.1 總體方差的區間估計 257
12.5.2 總體方差的假設檢驗 259
12.6 本章小結 261
第3篇 回歸與預測
第13章 回歸及相關分析 263
13.1 簡單線性回歸與最小二乘法
準則 263
13.2 回歸方程置信區間估計 269
13.2.1 估計標準誤差 269
13.2.2 估計值y的置信區間
估計 271
13.3 相關分析 275
13.3.1 相關係數 275
13.3.2 決定係數 275
13.3.3 相關係數與決定係數的
比較 278
13.4 有關回歸方程的假設檢驗及
置信區間 278
13.4.1 相關係數的檢驗 278
13.4.2 斜率的檢驗 279
13.4.3 斜率的置信區間估計 279
13.5 方差分析：檢驗線性關係是
否存在 279
13.6 增靈：一個有關回歸分析的
例子 280
13.7 本章小結 285
第14章 多元回歸及相關分析 287
14.1 多元回歸方程 287
14.2 多元回歸的置信區間 289
14.2.1 對y平均值置信區間的
估計 289
14.2.2 對單個y置信區間的
估計 289
14.3 多元回歸的相關分析 291
14.4 多元回歸方程的顯著性
檢驗 292
14.4.1 回歸方程顯著性檢驗 292
14.4.2 偏回歸係數顯著性檢驗 293
14.4.3 偏回歸係數的置信區間
估計 293
14.5 本章小結 296
第15章 預測與時間序列數據 297
15.1 預測及其種類 297
15.1.1 預測的種類 297
15.1.2 預測的方法 298
15.1.3 預測的步驟 299
15.2 預測的準確性 299
15.2.1 平均絕對誤差 299
15.2.2 平均絕對百分比誤差 299
15.2.3 均方誤差 300
15.2.4 均方根誤差 300
15.3 時間序列數據 303
15.4 基於時間序列數據的預測 305
15.4.1 移動平均 305
15.4.2 指數平滑法 308
15.4.3 趨勢 311
15.4.4 季節指數 313
15.5 本章小結 322
第4篇 建模、最佳化與風險分析
第16章 Excel模型 324
16.1 構建Excel模型的基本步驟 324
16.1.1 模型的設計 325
16.1.2 建模 326
16.1.3 模型檢測 327
16.1.4 什麼是好模型 331
16.2 基準情形分析 331
16.3 假設分析：模擬運算表 332
16.3.1 單元格命名 333
16.3.2 模擬運算表——單變數 335
16.3.3 模擬運算表——雙變數 336
16.3.4 假設分析：方案管理器 338
16.4 平衡點分析：單變數求解 341
16.5 本章小結 345
第17章 最優方案：線性規劃 346
17.1 最優方案：概念及一般步驟 346
17.1.1 最佳化模型的要素 346
17.1.2 最最佳化步驟 347
17.2 線性規劃 348
17.2.1 最佳化問題的種類 348
17.2.2 線性關係的特點 348
17.2.3 單純形法 349
17.2.4 線性規劃的不同問題
種類 349
17.3 分配模型 350
17.4 覆蓋模型 359
17.4.1 採購問題 359
17.4.2 排班問題 362
17.5 配料模型 364
17.6 網路模型 366
17.6.1 簡單運輸計畫 367
17.6.2 轉運問題 370
17.6.3 轉運問題：有損耗 374
17.7 二進制模型 376
17.7.1 工作分配問題
(Assigment ) 377
17.7.2 項目取捨問題 379
17.7.3 設施地點選擇問題 381
17.8 本章小結 383
第18章 尋找最優方案：非線性模型及
演化模型 385
18.1 非線性模型 385
18.2 演化模型 388
18.2.1 產量計畫 389
18.2.2 成員分組 393
18.2.3 最短旅行路線 396
18.3 本章小結 398
第19章 風險分析及模擬 400
19.1 決策風險 400
19.2 風險分析的步驟 400
19.3 模擬：概念 401
19.4 Excel隨機數函式及隨機數
的產生 402
19.4.1 RAND及RANDBETWEEN
(a，b)基本用法 402
19.4.2 隨機數發生器 405
19.5 模擬：銷售量預測 407
19.6 模擬：訂貨量 408
19.7 本章小結 412
