數據、模型與決策：管理科學篇（原書第13版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 戴維·安德森，[美] 丹尼斯·斯維尼，[美] 托馬斯 J.威廉斯 等 著，侯文華 等 譯

圖書標籤:

• 管理科學
• 運籌學
• 決策分析
• 數據分析
• 模型構建
• 優化
• 定量分析
• 商業決策
• 運籌管理
• 數學建模

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111382805

版次：1

商品編碼：11020912

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： MBA教材精品譯叢

開本：16開

齣版時間：2012-06-01

用紙：膠版紙

頁數：539

正文語種：中文

編輯推薦

　　全球暢銷的定量管理決策教科書，全國MBA教育指導委員會教學大綱推薦教材。

內容簡介

　　《數據、模型與決策：管理科學篇（原書第13版）》旨在幫助學生更好地理解與應用管理科學當中數學與技術方麵的概念。因此，作者從描述和解決問題這個角度來介紹管理科學方法與模型，其中包括如何對問題求解的技術。這種方法不僅可以使學生瞭解管理科學的應用程序，而且還可以瞭解到管理科學是如何輔助決策的。本書還引用瞭很多被廣泛認可的理論，使水平較高的學生可以很容易讀懂一些高水平的材料。在第13版中，作者對決策分析、實踐中的管理科學、案例和問題等內容進行瞭大量修訂和更新，使內容更加貼近管理實際，可讀性更強。
　　本書適用於管理類專業本科生、研究生、MBA學生以及企業經營管理者。

作者簡介

　　《數據、模型與決策：管理科學篇（原書第13版）》旨在幫助學生更好地理解與應用管理科學當中數學與技術方麵的概念。因此，作者從描述和解決問題這個角度來介紹管理科學方法與模型，其中包括如何對問題求解的技術。這種方法不僅可以使學生瞭解管理科學的應用程序，而且還可以瞭解到管理科學是如何輔助決策的。本書還引用瞭很多被廣泛認可的理論，使水平較高的學生可以很容易讀懂一些高水平的材料。在第13版中，作者對決策分析、實踐中的管理科學、案例和問題等內容進行瞭大量修訂和更新，使內容更加貼近管理實際，可讀性更強。
　　本書適用於管理類專業本科生、研究生、MBA學生以及企業經營管理者。

目錄

譯者序
作者簡介
前言
教學建議
第1章 導論
1.1 解決問題與製定決策
1.2 定量分析與製定決策
1.3 定量分析
1.4 成本、 收益與利潤模型
1.5 管理科學技術
本章小結
專業術語
習題
案例1.1 高爾夫聯閤會的日程安排
附錄1 A用Excel做盈虧平衡分析
第2章 綫性規劃導論
2.1 一個簡單的最大化問題
2.2 圖解法
2.3 極點與最優解
2.4 Par公司問題的計算機求解
2.5 一個簡單的最小化問題
2.6 特例
2.7 綫性規劃的通用符號
本章小結
專業術語
習題
案例2.1 工作載荷平衡
案例2.2 生産戰略
案例2.3哈特風險基金
附錄2A 用LINGO求解綫性規劃問題
附錄2B 用Excel求解綫性規劃問題
第3章 綫性規劃的靈敏度分析與最優解的解釋
3.1 靈敏度分析簡介
3.2 圖解法靈敏度分析
3.3 靈敏度分析: 計算機求解
3.4 傳統靈敏度分析的不足
3.5 電子通信公司問題
本章小結
專業術語
習題
案例3.1 産品混閤問題
案例3.2 投資戰略
案例3.3 貨車租賃策略
附錄3A 用Excel進行靈敏度分析
附錄3B LINGO的靈敏度分析報告
第4章 綫性規劃在市場營銷、財務和運作管理領域的應用
4.1 市場營銷應用
4.2 財務應用
4.3生産管理應用
4.4 混閤問題
本章小結
習題
案例4.1 廣告戰
案例4.2 Phoenix計算機
案例4.3 紡織廠生産計劃
案例4.4 勞動力安排
案例4.5Cinergy煤分配
附錄4A Hewlitt公司財務計劃的Excel求解
第5章 高級綫性規劃應用
5.1 數據包絡分析
5.2 收益管理
5.3 投資組閤模型和資産分配
5.4 博弈論
本章小結
專業術語
習題
第6章 分配與網絡模型
6.1 運輸問題
6.2 指派問題
6.3 轉運問題
6.4 最短路徑問題
6.5 最大流問題
6.6 生産和庫存應用
本章小結
專業術語
習題
案例6.1 Solutions Plus
案例6.2 分銷係統設計
附錄6A 運輸、指派與轉運問題的Excel求解
第7章 整數綫性規劃
7.1 整數綫性規劃的分類
7.2 全整數綫性規劃的圖解法與計算機解法
7.3 含有0-1變量的整數綫性規劃的應用
7.4 0-1整數變量在建模過程中的靈活性分析
本章小結
專業術語
習題
案例7.1 課本齣版
案例7.2 伊戈國有銀行
案例7.3 含有更換成本的生産計劃
附錄7A 整數綫性規劃的Excel求解
附錄7B 整數綫性規劃的LINGO求解
第8章 非綫性最優化模型
8.1 一個生産應用——對Par公司的再思考
8.2 建立一個指數化證券投資基金
8.3 Markowitz投資組閤模型
8.4 另一混閤問題
8.5 預測一個新産品的使用
本章小結
專業術語
習題
案例8.1 有交易成本的投資組閤最優化
案例8.2 汽車行業CAFE閤規問題
附錄8A 用LINGO求解非綫性問題
附錄8B 用Excel Solver求解非綫性問題
第9章 項目安排：計劃評審法/關鍵路徑法
9.1 活動時間已知的項目安排
9.2 活動時間不確定的項目安排
9.3 時間與成本抉擇
本章小結
專業術語
習題
案例9.1 R. C. Coleman
附錄9A Microsoft Office Project的使用方法
第10章 庫存模型
10.1 經濟訂貨量模型
10.2 經濟生産批量模型
10.3 有計劃缺貨時的庫存模型
10.4 EOQ模型的數量摺扣
10.5 概率需求下的單階段庫存模型
10.6 概率需求下的訂貨數量——再訂貨點模型
10.7 概率需求下的定期檢查模型
本章小結
專業術語
習題
案例10.1 萬戈製造公司
案例10.2 河城消防隊
附錄10A EOQ模型下最佳經濟訂貨量（Q*）的公式推導
附錄10B 批量生産模型下最佳批量（Q*）的公式推導
第11章 等候綫模型
11.1 等候綫係統的結構
11.2 到達服從泊鬆分布、服務時間服從指數分布的單列等候綫模型
11.3 到達服從泊鬆分布、服務時間服從指數分布的多列等候綫模型
11.4 等候綫模型中的一般關係
11.5 等候綫的經濟性分析
11.6 其他等候綫模型
11.7 到達服從泊鬆分布、任意服務時間的單列等候綫模型
11.8 到達服從泊鬆分布、任意服務時間且無等候綫的多列模型
11.9 有限客源的等候綫模型
本章小結
專業術語
習題
案例11.1 支綫航空公司
案例11.2 辦公設備公司
第12章 模擬
12.1 風險分析
12.2 庫存模擬
12.3 等候綫模擬
12.4 其他模擬問題
本章小結
專業術語
習題
案例12.1 Tri.State公司
案例12.2 海港沙丘高爾夫場地
案例12.3 Drive.Thru飲料公司
附錄12A 用Excel做模擬
附錄12B 用Crystal Ball模擬的PortaCom問題
第13章 決策分析
13.1 構造問題
13.2 未知概率的決策
13.3 已知概率的決策
13.4 風險分析與靈敏度分析
13.5 有樣本信息的決策分析
13.6 計算分支概率
本章小結
專業術語
習題
案例13.1 財産購置策略
案例13.2 法律抗辯策略
附錄13A 用決策樹進行決策
第14章 多準則決策
14.1 目標規劃：建模與圖解法
14.2 目標規劃：較復雜問題的解法
14.3 計分模型
14.4 層次分析法
14.5 運用AHP確定優先級
14.6 運用AHP建立綜閤優先級排名
本章小結
專業術語
習題
案例14.1 EZ拖船公司
附錄14A 用Excel的計分模型
第15章 時間序列分析與預測
15.1 時間序列模式
15.2 預測精確度
15.3 移動平均法和指數平滑法
15.4 趨勢投影法
15.5 季節性
本章小結
專業術語
習題
案例15.1 預測食品和飲料的銷售
案例15.2 預測損失的銷售量
附錄15A 用Excel Data Analysis工具預測
附錄15B 用Excel Solver預測
附錄15C 用LINGO預測
第16章 馬爾可夫過程��
16.1 市場份額分析
16.2 應收賬款分析
本章小結
專業術語
習題
案例16.1 黑傑剋遊戲中發牌人的吸收狀態概率
附錄16A 矩陣記法及運算
附錄16B 用Excel求逆矩陣
附錄A 建立電子錶格模型
附錄B 標準正態分布錶
附錄C e-λ的值
附錄D 推薦閱讀和參考文獻
附錄E 部分習題答案
第17章-第21章見本書所附光盤。

前言/序言

《管理科學前沿：數據驅動的洞察與決策》 一、 核心理念：在變化中把握方嚮，以數據引領未來 在當今這個信息爆炸、瞬息萬變的時代，組織麵臨的挑戰前所未有。市場競爭日趨激烈，消費者需求日益個性化，技術革新層齣不窮。在這種復雜多變的商業環境中，僅僅依靠經驗和直覺進行決策已遠遠不足以應對挑戰。有效的管理，需要建立在堅實的數據分析基礎之上，通過科學的方法和嚴謹的模型，洞察 business 的本質，預見未來趨勢，並做齣最優化的決策。 《管理科學前沿：數據驅動的洞察與決策》正是為應對這一時代課題而誕生的。本書旨在為讀者構建一個全新的思維框架，幫助他們理解如何將嚴謹的科學方法論應用於實際的管理問題，尤其強調如何利用數據作為核心驅動力，從海量信息中提煉齣 actionable insights，最終實現更智慧、更高效的決策。我們所關注的，不是某個特定的行業或某個孤立的管理職能，而是貫穿於各種管理場景中的普適性原理和強大工具。 本書的核心理念在於“數據驅動的科學決策”。它強調，管理不再是一門藝術，而是一門正在快速發展的科學。通過藉鑒數學、統計學、運籌學、計算機科學以及行為科學等多個學科的理論和方法，我們可以量化問題、模擬情境、優化流程、預測結果，從而將管理決策的偶然性降至最低，將科學性提升至最高。本書將帶領讀者踏上一段探索數據價值、解鎖管理潛能的旅程，幫助他們成為新時代下的卓越管理者。 二、 核心內容：從基礎到進階，構建完整的管理科學知識體係 本書內容涵蓋瞭管理科學領域的經典理論與最新發展，旨在為讀者提供一個全麵而深入的學習體驗。我們從基礎概念入手，逐步深入到復雜模型的構建與應用，確保讀者能夠構建起一個紮實的知識體係。 （一） 數據分析的基石：理解與駕馭信息 在一切決策之前，我們必須首先學會如何有效地處理和理解數據。本書將深入探討： 數據類型與采集： 瞭解不同類型的數據（結構化、非結構化、半結構化），掌握數據采集的各種技術和方法，包括 surveys, experiments, sensors, web scraping 等。 數據清洗與預處理： 強調數據質量的重要性，講解如何識彆和處理缺失值、異常值、重復值，以及如何進行數據標準化、歸一化等操作，為後續分析奠定堅實基礎。 描述性統計： 學習如何使用均值、中位數、標準差、方差、百分位數等基本統計指標，直觀地描述數據的分布特徵和集中趨勢，快速掌握數據的概貌。 數據可視化： 掌握各種圖錶（柱狀圖、摺綫圖、散點圖、箱綫圖、熱力圖等）的應用場景，學會如何通過可視化手段，清晰、直觀地展現數據背後的規律和模式，輔助分析與溝通。 （二） 模型構建的藝術：從抽象到實踐 數據分析的最終目的是為瞭構建能夠解釋現象、預測未來或指導決策的模型。本書將引導讀者掌握： 迴歸分析： 深入理解綫性迴歸、多元迴歸等模型，學習如何分析變量之間的關係，量化影響程度，並進行預測。我們將探討模型假設、殘差分析以及模型評估等關鍵環節。 時間序列分析： 掌握分析和預測隨時間變化的序列數據的方法，包括 ARIMA 模型、指數平滑法等，為需求預測、銷售預測、股票價格預測等提供科學依據。 分類模型： 學習邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機（SVM）、樸素貝葉斯等分類算法，用於解決二分類或多分類問題，如客戶流失預測、垃圾郵件識彆、信用評分等。 聚類分析： 掌握無監督學習的聚類技術，如 K-Means、層次聚類等，用於發現數據中的自然分組，實現客戶細分、市場細分、異常檢測等應用。 預測模型： 涵蓋更廣泛的預測技術，包括基於機器學習的預測模型（如隨機森林、梯度提升樹），以及深度學習在預測領域的應用（如循環神經網絡 RNN、長短期記憶網絡 LSTM）。 （三） 運籌優化：追求效率與效益的最大化 在資源有限的情況下，如何做齣最優決策以實現目標是管理科學的核心問題之一。本書將重點介紹： 綫性規劃與整數規劃： 學習如何建立數學模型，解決資源分配、生産計劃、運輸問題、投資組閤選擇等優化問題。我們將深入理解單純形法、內點法等求解算法的核心思想。 網絡優化： 掌握最短路徑、最小生成樹、最大流等網絡模型，應用於物流配送、通信網絡設計、項目管理等場景。 排隊論： 理解等待隊列的數學模型，分析服務係統的性能，優化資源配置，解決顧客等待、設備閑置等問題。 模擬仿真： 學習如何通過計算機模擬來研究復雜係統的行為，如生産綫效率分析、供應鏈風險評估、城市交通規劃等，彌補瞭理論模型在處理非綫性、隨機性問題時的不足。 決策分析： 介紹決策樹、效用理論等方法，幫助管理者在不確定性環境下，係統地評估不同方案的風險與收益，做齣理性決策。 （四） 統計推斷與假設檢驗：從樣本洞察整體 如何從有限的樣本數據中推斷總體特徵，並驗證管理假設，是科學決策的關鍵。本書將涵蓋： 概率論基礎： 迴顧概率的基本概念、概率分布（二項分布、泊鬆分布、正態分布等），為統計推斷奠定基礎。 參數估計： 學習點估計和區間估計的方法，估算總體的均值、方差等參數。 假設檢驗： 掌握 T 檢驗、卡方檢驗、F 檢驗等常用假設檢驗方法，用於驗證管理理論、評估營銷活動效果、檢驗産品改進是否有效等。 （五） 前沿領域與新興技術：擁抱未來管理 本書不僅關注經典理論，更將目光投嚮管理科學的前沿和新興技術，包括： 大數據分析： 探討大數據帶來的機遇與挑戰，以及如何利用大數據技術（如 Hadoop, Spark）進行海量數據的處理與分析。 人工智能在管理中的應用： 介紹機器學習、深度學習在智能推薦、風險管理、自動化決策等方麵的最新進展。 商業智能（BI）與數據倉庫： 講解如何構建和利用 BI 係統，實現數據的集成、分析和可視化，為管理層提供決策支持。 預測分析與機器學習： 深入探討更復雜的預測模型，以及如何利用機器學習算法解決實際管理問題。 三、 讀者對象：為所有追求卓越的管理者和決策者 《管理科學前沿：數據驅動的洞察與決策》麵嚮廣泛的讀者群體，包括： 企業高層管理者： 幫助他們理解如何利用數據和科學方法，提升戰略決策的科學性與前瞻性，驅動企業持續增長。 中層管理者與部門負責人： 為他們提供解決日常管理難題的工具箱，提高運營效率，優化資源配置，改進團隊績效。 數據分析師與業務分析師： 鞏固和拓展其專業知識，學習更高級的模型和方法，提升數據洞察能力，為業務部門提供更深度的支持。 商科、管理學及相關專業的學生： 作為一本權威的學習教材，為他們構建紮實的管理科學基礎，為未來的職業生涯做好準備。 對數據驅動決策感興趣的任何人： 任何渴望掌握科學方法，提升決策能力，在個人和職業發展中取得更大成功的人士。 四、 學習價值：賦能洞察，優化決策，引領變革 本書的學習價值體現在以下幾個方麵： 提升決策質量： 通過科學的模型和嚴謹的數據分析，顯著提高決策的準確性和有效性，規避盲目性和主觀性。 優化運營效率： 運用運籌學等優化技術，發現流程瓶頸，優化資源配置，降低運營成本，提升整體效率。 增強預測能力： 掌握時間序列分析、機器學習等預測方法，提前洞察市場變化和業務趨勢，做齣前瞻性部署。 駕馭復雜性： 在日益復雜多變的商業環境中，提供一套係統性的分析框架和工具，幫助管理者理清思路，抓住核心問題。 培養數據思維： 引導讀者建立以數據為導嚮的思考模式，學會從數據中發現價值，並將其轉化為實際行動。 驅動創新與變革： 通過對前沿技術的介紹，激發讀者對管理創新和業務轉型的思考，為組織帶來新的增長動力。 五、 結語 《管理科學前沿：數據驅動的洞察與決策》不僅僅是一本書，更是一種思維方式的啓迪，一種能力進階的階梯。我們相信，掌握瞭數據分析與科學決策的力量，您將能夠在瞬息萬變的商業世界中，披荊斬棘，把握機遇，實現卓越的管理與持續的成功。這是一次關於如何“用科學指導管理，用數據驅動決策”的深度探索，我們期待與您一同開啓這段充滿智慧與啓發的旅程。

評分☆☆☆☆☆

拿到《數據、模型與決策：管理科學篇（原書第13版）》這本書，我最大的感受就是它的“厚重感”，不僅僅是紙張的厚度，更是知識的深度。雖然我還沒能完全消化其中的所有內容，但僅僅是初步瀏覽，就足以讓我對其嚴謹的學術體係和廣泛的應用領域感到震撼。我特彆欣賞作者在構建邏輯框架時所展現齣的深邃洞察力。從基礎的統計分析，到高級的預測模型，再到復雜的優化算法，書中環環相扣，層層遞進，仿佛一座知識的階梯，引領讀者一步步攀登。這本書在數據分析部分，對各種統計方法和模型進行瞭詳盡的闡述，包括迴歸分析、時間序列分析以及更復雜的機器學習算法的介紹。我尤其對其中關於數據可視化和解讀的章節印象深刻，它教會我如何從海量數據中提煉齣有價值的信息，並以最直觀的方式呈現給決策者，這對於信息時代的商業決策至關重要。此外，書中對各種管理決策模型，如排隊論、博弈論等，都有深入的探討，這些理論的引入，讓我開始從更宏觀、更係統的角度去審視企業運營中遇到的種種挑戰。我深信，這本著作將成為我職業生涯中一個寶貴的知識庫，在麵對復雜決策時，能夠提供堅實的理論支撐和實用的方法論。

評分☆☆☆☆☆

這本《數據、模型與決策：管理科學篇（原書第13版）》真是一本讓人驚嘆的著作！我花瞭相當長的時間沉浸其中，尤其是關於運籌學部分的介紹，簡直是為我打開瞭一扇全新的大門。作者以一種非常直觀且富有邏輯的方式，將那些曾經讓我望而卻步的復雜數學模型，比如綫性規劃、整數規劃，甚至是模擬仿真，都變得生動易懂。我特彆喜歡書中對實際案例的分析，它並沒有停留在理論層麵，而是深入剖析瞭這些模型如何在供應鏈管理、生産調度、庫存控製等實際業務場景中發揮作用。每一章都仿佛是一次精心設計的案例研究，讓我能夠真切地感受到理論與實踐的深度融閤。書中大量的圖錶和流程圖也極大地幫助瞭我理解抽象概念，尤其是在講解決策樹和概率模型時，那些清晰的視覺呈現，讓原本可能枯燥的推導過程變得流暢而引人入勝。我印象最深的是關於不確定性決策的章節，它提供瞭一套係統的框架，讓我能夠更科學地評估風險，並做齣更優的戰略選擇。這本書的翻譯也非常到位，語言流暢自然，學術性強但又不失可讀性，這對於我這樣非專業背景的讀者來說，無疑是巨大的福音。我感覺這本書不僅是學習管理科學的教材，更是一本指導我在復雜商業環境中進行理性決策的寶典。

評分☆☆☆☆☆

我最近認真拜讀瞭《數據、模型與決策：管理科學篇（原書第13版）》，這本書給我帶來瞭前所未有的學習體驗。我發現它在內容組織和呈現方式上都極具匠心。它以一種非常係統化的方式，將管理科學的各個分支，如運籌學、統計學、決策科學等，融匯貫通，並清晰地展示瞭它們之間的內在聯係。我特彆贊賞書中在講解抽象概念時所采用的類比和舉例，這極大地降低瞭學習的門檻，讓我能夠更輕鬆地理解那些原本可能令人生畏的數學模型。我印象最深的是關於“決策”的部分，它提供瞭一整套科學的框架和工具，來幫助管理者在復雜多變的環境中做齣更優的判斷。書中對各種決策模型，例如成本效益分析、風險評估、以及更高級的優化算法，都進行瞭深入的剖析，並輔以大量實際案例，讓理論知識變得觸手可及。這本書的語言風格也非常專業且富有啓發性，閱讀過程中，我常常會停下來思考，並嘗試將書中的概念應用到我所熟悉的場景中。我感覺這不僅是一本知識的書，更是一本思維方式的書，它正在重塑我對管理和決策的理解。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，《數據、模型與決策：管理科學篇（原書第13版）》這本書的齣版，無疑是管理科學領域的一大盛事。作為一名對商業分析和決策科學充滿好奇的讀者，我被書中涵蓋的知識廣度和深度深深吸引。這本書不僅僅是理論的堆砌，更是一種思維方式的啓迪。它係統地介紹瞭如何將數學模型應用於現實世界的管理問題，從基本的統計推斷到復雜的優化和仿真技術，都進行瞭深入淺齣的講解。我尤其喜歡其中關於決策分析的章節，它提供瞭一套非常實用的框架，來幫助管理者在麵對不確定性時做齣最佳選擇。書中大量的案例研究，都是來自真實世界的商業場景，這使得學習過程充滿趣味性和實踐性。我印象深刻的是，作者如何將一些看似抽象的數學概念，如概率論、統計學，與實際的商業決策緊密聯係起來，例如在風險評估、投資組閤優化等方麵。這本書的語言風格也非常獨特，既保持瞭學術的嚴謹性，又充滿瞭啓發性，閱讀起來並不覺得枯燥。我感覺通過閱讀這本書，我的分析能力和解決問題的能力都得到瞭顯著的提升，我學會瞭如何用更科學、更理性的方法去思考和處理管理中的各種難題。

評分☆☆☆☆☆

《數據、模型與決策：管理科學篇（原書第13版）》這本書，在我看來，是一次對管理科學領域的深度巡禮。我被作者在梳理和呈現復雜知識體係上的功力所摺服。它並非僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的導師，循序漸進地引導讀者認識和掌握現代管理科學的核心工具和方法。我尤其對書中關於“數據”這一核心元素的論述感到印象深刻。它不僅僅是將數據作為分析的對象，更是強調瞭數據在驅動決策過程中的關鍵作用。書中對於各種數據挖掘技術、統計建模方法以及機器學習算法的介紹，都具有極高的參考價值。我特彆喜歡書中關於“模型”的部分，它詳細介紹瞭如何構建和應用各種數學模型，來解決實際的管理問題，例如在資源分配、流程優化、市場預測等方麵。這部分的講解，邏輯清晰，論證嚴密，讓我在理解那些復雜的模型時，感到豁然開朗。總而言之，這本書為我提供瞭一個全新的視角來看待管理問題，它教會我如何運用科學的方法，將數據轉化為有價值的洞察，並最終做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

包裝不錯，快遞給力，是正版

評分☆☆☆☆☆

印刷還可以，紙質真的很差，但願不要影響閱讀的心情，網上顯示廣東有貨，買的時候卻還要從外地調貨，搞不懂，物流大亨不應該這樣子的

評分☆☆☆☆☆

書看著還不錯，沒有問題，內容的話，以後慢慢看

評分☆☆☆☆☆

。。

評分☆☆☆☆☆

《數據、模型與決策：管理科學篇（原書第13版）》旨在幫助學生更好地理解與應用管理科學當中數學與技術方麵的概念。因此，作者從描述和解決問題這個角度來介紹管理科學方法與模型，其中包括如何對問題求解的技術。這種方法不僅可以使學生瞭解管理科學的應用程序，而且還可以瞭解到管理科學是如何輔助決策的。本書還引用瞭很多被廣泛認可的理論，使水平較高的學生可以很容易讀懂一些高水平的材料。在第13版中，作者對決策分析、實踐中的管理科學、案例和問題等內容進行瞭大量修訂和更新，使內容更加貼近管理實際，可讀性更強。

評分☆☆☆☆☆

質量還不錯，學習中

評分☆☆☆☆☆

還不錯吧，應該算是經典叢書瞭，但老是感覺不太符閤中國實際教學

評分☆☆☆☆☆

這是一整套思維邏輯，理論 理解 應用 模型和決策，沒有技術背景看起來有點發懵，有基礎概念有利於更好的數據分析。

評分☆☆☆☆☆

這是一整套思維邏輯，理論 理解 應用 模型和決策，沒有技術背景看起來有點發懵，有基礎概念有利於更好的數據分析。