Optimizing Modeling with Spreadsheets pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Thomson Learning

作者:Baker, Kenneth

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:2005-7

价格:$ 205.60

装帧:HRD

isbn号码:9780534494742

丛书系列:

图书标签:

• Spreadsheet Modeling
• Optimization
• Mathematical Modeling
• Data Analysis
• Business Analytics
• Decision Making
• Excel
• Quantitative Analysis
• Operations Research
• Management Science

好的，这是一本名为《Optimizing Modeling with Spreadsheets》的图书简介，旨在详细介绍其内容，不涉及任何关于您原书名称或与该书内容相关的信息。 --- 图书名称：数据驱动决策与复杂系统模拟：电子表格中的优化建模实战指南 内容简介： 在当今这个信息爆炸、决策依赖精细化分析的时代，如何将复杂的业务问题、工程挑战或科学现象转化为可计算、可优化的模型，并利用现有的工具进行高效求解，是数据分析师、工程师、项目经理乃至企业高管必备的核心能力。本书《数据驱动决策与复杂系统模拟：电子表格中的优化建模实战指南》正是在这一背景下应运而生。它并非一本基础的电子表格操作手册，而是将焦点精准地对准于如何利用电子表格的强大功能——特别是其内置的求解器和编程扩展性——来构建、分析和优化复杂的决策模型。 本书的编写目标是填补理论知识与实际建模应用之间的鸿沟，旨在为读者提供一套系统化、可操作的建模思维框架和技术工具箱。我们将深入探讨如何从一个模糊的业务问题出发，逐步提炼出清晰的变量、约束和目标函数，并最终在电子表格环境中实现这些模型的求解与敏感性分析。 核心内容模块深度解析： 第一部分：建模基础与思维重构 本部分致力于为读者打下坚实的建模基础，并引入一种系统性的建模思维方式。我们首先探讨“什么是好的模型”——一个有效的模型必须是准确的、可理解的、可验证的，并且能够有效地回答关键的业务问题。 问题解构与抽象： 学习如何将现实世界中的多维度、非结构化信息转化为结构化的数学表达。这包括变量的定义（决策变量、状态变量、参数）、约束条件的明确化（硬约束与软约束）以及目标函数的量化（最大化收益、最小化成本、最大化效率等）。 电子表格环境的优势与局限： 明确指出电子表格在建模中的独特地位——易用性、可视化强，但对于超大规模或高度非线性的问题可能需要配合其他工具。重点介绍如何利用电子表格的高级功能，如命名范围、数据透视表、条件格式等，来增强模型的可读性和维护性。 数据准备与清洗： 优秀的模型建立在高质量数据之上。本章详细讲解如何处理缺失值、异常值，并进行必要的数据转换，以确保输入数据的可靠性。 第二部分：线性优化与资源配置 线性规划（LP）是应用最广泛的优化技术之一。本书将详尽阐述如何使用电子表格的内置求解器来处理各类资源分配和调度问题。 基本线性规划模型构建： 从经典的“混合产品问题”入手，详细演示如何设置目标函数、变量和线性不等式。 求解器的高级应用： 深入讲解电子表格内置求解器的设置与运行。重点在于如何正确设置变量类型（整数、二进制、连续），以及理解和利用“灵敏度报告”（Sensitivity Report）和“答案报告”（Answer Report）。灵敏度分析被视为模型验证的关键步骤，我们将指导读者如何解读这些报告，以理解哪些参数的变化会对最优解产生最大影响。 网络流模型入门： 介绍如何利用线性规划解决最短路径、最大流/最小割等网络问题，例如物流路径优化和供应链配置。 第三部分：非线性与整数规划挑战 现实世界中许多优化问题本质上是复杂的、非线性的，或者要求决策变量必须是整数。本部分专注于应对这些更具挑战性的场景。 非线性规划（NLP）基础： 探讨凸性与非凸性的概念，以及在电子表格中处理二次、指数或对数关系函数的方法。重点讲解在求解器中设置非线性目标函数和约束的技巧。 混合整数规划（MIP）： 整数约束在排班、选址和项目选择中至关重要。我们将详细讲解如何利用二进制变量（0/1变量）来建模“是/否”决策，并解决固定成本、互斥约束等复杂的逻辑限制。 多目标优化导论： 许多决策需要权衡多个相互冲突的目标（如成本与速度）。本书将介绍帕累托最优（Pareto Optimality）的概念，并指导读者如何通过加权法或约束法在电子表格中寻找满意解集。 第四部分：不确定性分析与模拟建模 真实世界的决策往往是在信息不完全或未来不确定的情况下做出的。本书的这一部分侧重于如何量化和管理风险。 数据拟合与分布识别： 在进行模拟之前，必须了解输入数据的概率分布特征。我们将教授如何利用统计工具来拟合数据，并确定最合适的概率分布函数（如正态、均匀、泊松分布）。 蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）： 这是本书的重中之重。详细介绍如何利用电子表格的随机数生成函数，结合定义的概率分布，进行成千上万次的随机抽样和模型迭代。我们将通过项目评估、投资组合风险分析等实例，展示如何从模拟结果中提取期望值、标准差、置信区间等关键风险指标。 决策树分析： 结合概率和期望值，构建决策树模型，用于评估具有多个阶段和不确定事件的复杂决策序列。 第五部分：高级技术与模型集成 为了提升模型的实用性和效率，本部分介绍了超越基础公式和求解器的技术。 使用脚本语言增强功能： 探讨如何利用电子表格内置的宏语言（例如 VBA）来自动化重复性的建模任务、创建自定义的用户界面（Forms）以及处理求解器无法直接处理的复杂逻辑。 模型验证与校准： 强调“验证”（是否正确地求解了模型）与“确认”（模型是否准确反映了现实）之间的区别。提供系统的步骤来测试模型的鲁棒性和预测能力。 系统动力学建模的电子表格实现（概念介绍）： 虽然系统动力学通常使用专用软件，但本书将简要介绍如何利用电子表格的时间序列计算能力，模拟具有反馈回路和延迟的复杂动态系统。 本书特色： 本书最大的特点在于其极强的实战导向和案例驱动。书中所有模型均基于通用的电子表格软件（如 Microsoft Excel 或兼容软件）构建，读者可以立即跟随步骤在自己的环境中复现和修改。每章都附带深入的“案例分析”和“建模陷阱”提示，确保读者不仅学会“如何做”，更理解“为何要这样做”。 目标读者： 本书适合对数据分析、运营研究、商业智能有浓厚兴趣的专业人士、在校高年级本科生和研究生，尤其是需要利用现有工具解决实际生产和管理问题的决策支持人员。掌握基本的电子表格操作是先决条件，但本书将引导读者从使用者跃升为精通建模的构建者。 ---

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