决策分析：以Excel为分析工具 [Decision Analytics:Microsoft Excel] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Conrad Carlberg 著，姚军 译

图书标签:

• 决策分析
• Excel
• 数据分析
• 管理科学
• 运筹学
• 量化决策
• 商业分析
• 模型构建
• 风险管理
• 统计分析

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111483892

版次：1

商品编码：11590052

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 数据分析技术丛书

外文名称：Decision Analytics:Microsoft Excel

开本：16开

出版时间：2015-01-01

用纸：胶版纸

页数：218

正文语种：中文

内容简介

　　《决策分析：以Excel为分析工具》由知名统计学专家、畅销书作者Conrad Carlberg 倾情撰写，循序渐进系统讲解Excel决策分析的各种 技术、方法和实践，指导读者充分利用已有数据优化 业务和投资决策，Anlazorl全五星评价。作者从基本 原理、适用范围、数据构造需求和实际执行方法等方 面，由浅入深介绍决策分析涉及的主要统计学方法， 包括逻辑回归、单变量及多变量方差分析、判别分析 、主分量分析和聚类分析等，并提供大量实用案例， 实践性强。　　《决策分析：以Excel为分析工具》共分9章：第1章介绍决策分析的几个组件， 并解释了根据现有类别和自然群组分类的几种方法； 第2章讲解逻辑回归的原理、残差的分布，以及如何 使用逻辑回归：第3章介绍单变量方差分析（ANOVA）的 基本理论和计算：第4章介绍多变量方差分析 （MANOVA）的原理及如何使用Excel进行MANOVA分析； 第5章介绍判别函数分析的基础、目的及其与多重回 归分析之间的关系——至少在两个分组的情况下；第 6章进一步讨论超出两个分组和超出两个连续变量的 判别函数分析；第7章讨论用于MANOVA和判别分析的 概念和方法，以及聚类分析的一些有趣的潜力；第8 章介绍聚类分析的一些入门知识，并讨论两种根本不 同的方法——链接（或者层次）方法和中心距离方法， 特别是流行的K均值方法；第9章进一步探讨聚类分析 ，并提供两个结合使用聚类分析和主分量分析的例子 。

内页插图

目录

译者序前 言第1章 决策分析组件1.1 根据现有类别分类1.1.1 使用两个步骤的方法1.1.2 多重回归和决策分析1.1.3 获取参考样本1.1.4 多变量方差分析1.1.5 判别函数分析1.1.6 逻辑回归1.2 根据自然存在的群组分类1.2.1 主分量分析1.2.2 聚类分析1.3 一些术语学问题1.3.1 设计决定术语1.3.2 因果关系与预测的对比1.3.3 术语为什么重要
第2章 逻辑回归2.1 逻辑回归原理2.1.1 比例问题2.1.2 关于基本假设2.1.3 均等分布2.1.4 对分法中的等方差2.1.5 均等分布和范围2.2 残差的分布2.2.1 残差的计算2.2.2 对分的残差2.3 使用逻辑回归2.3.1 使用可能性而非概率2.3.2 使用对数优势比2.3.3 使用最大似然方法代替最小二乘方法2.4 最大化对数似然率2.4.1 建立数据2.4.2 建立逻辑回归方程式2.4.3 求得优势比2.4.4 求得概率2.4.5 计算对数似然率2.4.6 寻找和安装规划求解加载项2.4.7 运行规划求解2.5 对数似然法原理2.5.1 正确分类的概率2.5.2 使用对数似然2.6 对数似然率的统计显著性2.6.1 建立精简模型2.6.2 建立完整模型
第3章 单变量方差分析（ANOVA）3.1 ANOVA的逻辑3.1.1 使用方差3.1.2 方差分区3.1.3 方差预期值（组内）3.1.4 方差预期值（组间）3.1.5 F比率3.1.6 非中心F分布3.2 单因素3.2.1 采用错误率3.2.2 计算统计数字3.2.3 得出均值的标准误差3.3 使用Excel的数据分析加载项3.3.1 安装数据分析加载项3.3.2 使用“方差分析：单因素方差分析”工具3.4 理解ANOVA输出3.4.1 使用描述统计3.4.2 使用推论统计3.5 回归方法3.5.1 使用影响编码3.5.2 LINEST()公式3.5.3 LINEST()结果3.5.4 LINEST()推断统计
第4章 多变量方差分析（MANOVA）4.1 MANOVA原理4.1.1 相关变量4.1.2 ANOVA中的相关变量4.2 理解多变量4.2.1 单变量ANOVA结果4.2.2 多变量ANOVA结果4.2.3 均值和重心4.3 从ANOVA到M4.3.1 使用SSCP代替4.3.2 获得组间和组内SSCP矩阵4.3.3 平方和与SSCP矩阵4.4 求得多变量F比率4.5 Wilks' Lambda和F比率4.6 在Excel中运行M4.6.1 数据布局4.6.2 运行MANOVA代码4.6.3 描述统计4.6.4 离差矩阵的同一性4.6.5 单变量和多变量F检验4.7 多变量测试之后
第5章 判别函数分析基础5.1 将类别当作数字处理5.2 判别分析原理5.2.1 多重回归和判别分析5.2.2 调整视角5.3 判别分析和多重回归5.3.1 回归、判别分析和典型相关5.3.2 编码和多重回归5.4 判别函数和回归方程式5.5 从判别权重到回归系数5.5.1 回归和判别分析中的特征结构5.5.2 结构系数可能引起误导5.6 小结
第6章 判别函数分析：进一步的问题6.1 使用判别工作簿6.1.1 打开判别工作簿6.1.2 使用判别对话框6.2 为什么在鸢尾花上运行判别分析6.2.1 评估原始测度6.2.2 判别分析和投资6.3 用R进行基准测试6.3.1 下载6.3.2 编排数据文件6.3.3 运行分析6.4 Discrim加载项的结果6.4.1 判别结果6.4.2 解读结构系数6.4.3 特征结构和系数6.4.4 系数的其他用途6.5 案例分类6.5.1 与重心的距离6.5.2 均值修正6.5.3 调整方差–协方差矩阵6.5.4 指定一个分类6.5.5 创建分类表格6.6 训练样本：提前知晓的分类
第7章 主分量分析7.1 为主分量分析建立概念性框架7.1.1 主分量和测试7.1.2 PCA的基本原则7.1.3 相关与斜交因素旋转7.2 使用主分量加载项7.2.1 相关矩阵7.2.2 R矩阵的逆矩阵7.2.3 球形测试7.3 特征值和系数的计算以及公用因素方差的理解7.3.1 有几个分量7.3.2 因素得分系数7.3.3 公共因素方差7.4 单独结果之间的关系7.4.1 使用特征值和特征向量7.4.2 特征值、特征向量和负载7.4.3 特征值、特征向量和因素系数7.4.4 从因素得分直接获得特征值7.5 获得特征值和特征向量7.6 旋转因素以得到有意义的解决方案7.6.1 确定因素7.6.2 最大方差旋转7.7 分类示例7.7.1 州犯罪率7.7.2 蚜虫物理测量
第8章 聚类分析：基础知识8.1 聚类分析、判别分析和逻辑回归8.2 欧几里得距离8.3 寻找群集：单连接方法8.4 聚类分析的自选择特性8.5 发现群集：全连接方法8.5.1 全连接：示例8.5.2 其他连接方法8.6 发现群集：K均值方法8.6.1 K均值分析特性8.6.2 K均值的一个例子8.7 用R对K均值方法进行基准测试
第9章 聚类分析：更深入的问题9.1 使用K均值工作簿9.1.1 确定群集数量9.1.2 群集成员工作表9.1.3 群集重心工作表9.1.4 群集方差工作表9.1.5 F比率工作表9.1.6 报告过程统计9.2 使用主分量进行聚类分析9.2.1 主分量回顾9.2.2 葡萄酒的聚类分析9.2.3 结果的交叉验证

前言/序言

　　从第2章开始，每章都有自己的Excel工作簿，每章中的每幅插图都是一个单独的工作表。还有几个附加的工作簿用于执行聚类分析、判别函数分析和其他没有自己的工作表函数的分析过程。　　好吧，我们来做个澄清：　　本书不是关于获取、存储和分割所谓“大数据”的书籍。本书讲述的是关于如何了解数字的含义—它们到底是“大数据”，还是“小啤酒”。　　我们都碰到过这种情况：有30个变量需要处理，每个都可能很重要，各自针对有趣现象的不同侧面，可能是12个月的生存率，或者投资盈利的可能性，或者了解新雇员的业绩。不管你需要处理的是200个还是200 000个记录，真正的问题是如何处理这30个变量。如何组合或者抛弃它们，以做出关于药物效果，是否提供资金，以及雇用哪位应征者的正确决策。　　本书内容　　本书的主题是：寻找你所掌握的变量的最佳组合，以便尽可能做出明智的决策。　　这是使用定量分类技术的一种实践，此类技术有如下几种。　　判别函数分析有悠久的光荣历史。它的用途很广泛，范围从根据法律记录辨别19世纪政治家所属党派，到根据扣减金额和调整金额，标记可能的不实1040表格。第5章和第6章带你经历这种分析，探索所涉及的数据简化技术。它们能够让你看到，在工作表和图表的环境中，判别函数分析如何起作用。　　因为判别分析依赖多变量方法处理连续变量，所以我加入了第7章。第7章能够帮助你了解特征值和特征向量等概念，因为它们与相关矩阵有关—同样，也是在熟悉的Excel工作表和图表环境中。　　你还可以下载一个工作簿，其中包含了运行完整的判别函数分析并输出显著性测定、函数系数、典型相关和其他功能的VBA代码，在正文中将对此进行解释，并在该章的工作簿中进一步展示。　　进行判别分析的最佳方法是利用多变量方差分析（MANOVA）。你将会看到，MANOVA能够帮助你确定执行判别函数分析是否有意义—因变量（非独立变量）之间是否相关，以及区分不同的人和行为分组的能力，以支持进一步分析。因此，第4章讨论MANOVA，你可以下载一个单独的工作簿，运行多个因变量的单因素MANOVA。　　如果你有很久没思考过ANOVA或者MANOVA的问题了，可能应该通读第3章。作为MANOVA的背景知识，在工作表的环境中了解ANOVA管理变量的能力是很有帮助的。　　除了判别函数分析之外，对人或者市场行为（或者政治家、室内植物）进行分类的另一种方法是逻辑回归。这是一种实用的方法，它避免了判别分析可能犯的一些错误。例如，逻辑回归不会像判别分析那样，做出关于数据分布方式的所有假设。所以，如果担心数据违背了那些假设（老实说，即使这些假设不成立，你的分析也不一定无效），往往可以使用逻辑回归来代替，作为决策分析的基础。　　另一方面，那些假设给判别分析带来了统计能力——成功和可靠地区分不同对象组的能力。在其他情况相同时，判别分析对分类的指导比逻辑回归更敏感。　　在我的前一本书《Predictive Analytics： Microsoft Excel》中为逻辑回归保留了两章。在本书第2章中我对此进行了介绍，更多的是一种复习，而非完整的讨论。　　第8章和第9章介绍了其他决策分析方法。在逻辑回归和判别分析中，你知道分组的情况。你有一个或大或小的数据样板，观测值包括所属组（幸存与否、盈利与否、输赢）和你希望用来帮助你做出好的决策的变量（人口统计学数据、财务数据、购买历史）。　　但是在聚类分析中，你不知道自己的分组。例如，你有一组人口统计学变量，希望知道如何用它们对人们进行分类。 你对数据集实施聚类分析的某一变种，希望它聚合样本中的人，使得同一个群集中的人在人口统计学上的差异较小，而不同群集的人之间差别相对大。　　……


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决策分析：以Excel为分析工具 在当今快速变化且充满不确定性的商业环境中，做出明智、有效的决策至关重要。无论您是企业管理者、数据分析师，还是希望提升个人决策能力的学习者，掌握科学的决策方法与高效的分析工具，将是您在竞争中脱颖而出的关键。本书《决策分析：以Excel为分析工具》正是为您量身打造的一本实践指南，它将带您深入探索决策分析的核心理念，并借助Microsoft Excel这款广泛应用且功能强大的软件，将理论转化为可操作的分析流程，最终实现优化决策。 为何选择决策分析？ 决策是贯穿我们工作和生活方方面面的活动。从宏观的国家政策制定，到微观的企业战略规划，再到个人的职业发展选择，每一次决策都可能带来深远的影响。然而，许多决策往往是在信息不完整、环境复杂、且面临多重约束的情况下进行的。在这种情况下，依靠直觉或经验进行决策，其风险和不确定性会大大增加，可能导致资源的错配、机会的丧失，甚至灾难性的后果。 决策分析学应运而生，它提供了一套系统性的框架和方法，旨在帮助决策者识别、评估和选择最优的行动方案。它强调逻辑推理、定量分析和情景模拟，力求将主观判断的随机性降到最低，并将客观数据的作用最大化。通过运用决策分析，我们可以： 清晰化问题： 准确定义所要解决的问题，明确决策的目标和关键考量因素。 识别与评估选项： 系统地列出所有可能的解决方案，并对其优劣进行客观的评估。 量化不确定性： 识别决策过程中存在的风险和不确定性，并尝试对其进行量化。 预测结果： 基于现有数据和模型，预测不同决策方案可能产生的后果。 优化资源分配： 在有限的资源下，找到能够最大化收益或最小化成本的最佳策略。 提升沟通与协作： 通过结构化的分析过程，使决策的依据更加清晰，便于团队成员的理解和沟通，减少决策过程中的争议。 为何选择Excel作为分析工具？ 在众多数据分析工具中，Microsoft Excel之所以被广泛推崇，并成为本书的核心教学载体，主要归功于其以下几个显著优势： 普及性与易用性： 几乎所有的现代办公环境中都预装了Excel，其界面友好，操作直观，对于初学者而言，学习曲线相对平缓。这意味着您不需要为学习复杂的专业软件而投入大量额外的时间和资源。 强大的功能集： Excel并非仅仅是一款电子表格软件。它集成了数据录入、整理、计算、可视化、统计分析、建模仿真等一系列强大功能。从基础的函数计算到高级的数据透视表、图表制作，再到宏和VBA编程，Excel能够满足绝大多数决策分析的需求。 灵活性与适应性： Excel的灵活性允许用户根据具体的决策问题，自定义表格结构、公式、图表和分析模型。您可以快速构建和修改分析模型，以适应不断变化的数据和业务场景。 成本效益： 对于许多个人和小型企业而言，Excel通常已包含在办公软件套件中，无需额外购买昂贵的专业分析软件，具有极高的成本效益。 与Excel生态系统的集成： Excel可以方便地导入和导出各种格式的数据，并与其他Microsoft Office应用程序（如Word、PowerPoint）无缝集成，便于生成决策报告和演示文稿。 本书将带您掌握哪些核心内容？ 《决策分析：以Excel为分析工具》将循序渐进地引导您掌握决策分析的理论基础和Excel的实际应用技巧。本书的内容设计力求理论与实践相结合，让您不仅理解“为什么”这样做，更能掌握“如何”做到。 第一部分：决策分析导论与思维重塑 理解决策的本质： 探讨决策的类型、过程和影响因素，帮助您建立对决策的全面认知。 决策分析的理论基石： 介绍决策树、效用理论、概率论等核心概念，为后续的定量分析打下理论基础。 识别与定义决策问题： 学习如何从复杂的业务场景中提炼出清晰、可操作的决策问题，并设定明确的决策目标。 构建决策框架： 学习如何将决策问题分解为关键要素，包括备选方案、结果、状态和评估标准。 第二部分：Excel在决策分析中的基础应用 Excel数据管理与预处理： 数据录入与格式化： 掌握高效的数据录入技巧，以及如何利用Excel的格式化功能提高数据的可读性。 数据清洗与转换： 学习使用Excel的文本函数、逻辑函数、查找引用函数等，对原始数据进行清洗、去重、合并和规范化。 排序与筛选： 掌握Excel强大的排序和筛选功能，快速定位和提取所需数据，为分析做准备。 Excel公式与函数： 常用逻辑函数： IF、AND、OR等函数的应用，实现条件判断和分支逻辑。 统计函数： SUM、AVERAGE、MAX、MIN、COUNT、SUMIF、AVERAGEIF等，用于基础的数据统计和汇总。 查找与引用函数： VLOOKUP、HLOOKUP、INDEX、MATCH等，用于关联不同数据表，构建复杂的数据模型。 财务函数： PV、FV、NPV、IRR等，用于进行投资回报、贷款分析等财务相关的决策。 Excel图表制作与数据可视化： 选择合适的图表类型： 柱状图、折线图、饼图、散点图等，如何根据分析目的选择最有效的图表。 美化与自定义图表： 学习如何调整图表元素，使图表清晰、直观、具有说服力。 利用图表进行趋势分析和模式识别： 通过图表直观地展示数据变化趋势，发现潜在的规律。 第三部分：Excel在高级决策分析中的应用 不确定性分析与风险评估： 敏感性分析： 学习如何使用Excel的数据表格（Data Table）和单变量求解（Goal Seek）功能，分析关键输入变量的变化对决策结果的影响。 情景分析： 构建不同的业务情景（乐观、悲观、最可能），并利用Excel模拟不同情景下的决策结果。 概率分布与期望值计算： 学习如何利用Excel的统计函数计算概率和期望值，量化不确定性。 优化模型构建与求解： 线性规划基础： 介绍线性规划的基本概念，并演示如何使用Excel的规划求解器（Solver Add-in）解决资源分配、生产计划等优化问题。 非线性规划与约束优化： 探索更复杂的优化问题，以及如何利用Solver解决。 决策树分析实战： 构建与计算决策树： 学习如何在Excel中绘制直观的决策树，并利用公式计算各分支节点的期望收益。 回溯分析： 掌握如何通过回溯决策树，找到最优的决策路径。 模拟仿真技术： 蒙特卡洛模拟： 介绍蒙特卡洛模拟的思想，并演示如何利用Excel的随机数生成器和循环引用，进行复杂的风险模拟，如项目成本、收益预测等。 分析模拟结果： 学习如何从模拟结果中提取统计信息，如均值、标准差、置信区间等，为决策提供更全面的依据。 第四部分：决策分析的实践案例与进阶技巧 多元化决策的Excel应用： 学习如何处理包含多个评估标准和多个备选方案的复杂决策问题，如层次分析法（AHP）的Excel实现。 预测模型与决策： 时间序列分析： 利用Excel的趋势线功能进行简单的预测。 回归分析： 学习如何使用Excel的回归分析工具，构建预测模型，并评估模型的有效性。 A/B测试与数据驱动决策： 介绍A/B测试的原理，并展示如何用Excel收集和分析A/B测试数据，指导产品优化和营销策略。 Excel宏（VBA）在自动化决策分析中的应用： 介绍VBA的基础知识，以及如何利用VBA自动化重复性的分析任务，提高效率。 商业决策案例分析： 通过一系列贴近实际的商业案例，如新产品上市决策、市场进入策略、投资项目评估、供应链优化等，巩固和应用所学知识。 本书的独特价值 高度的实践性： 本书不空谈理论，而是将每一种决策分析方法都与Excel的具体操作步骤紧密结合，让读者“看得懂，学得会，用得上”。 循序渐进的教学方法： 从Excel的基础功能讲起，逐步深入到高级应用，确保不同基础的读者都能找到适合自己的学习路径。 丰富的案例库： 覆盖了市场营销、财务管理、运营管理、项目管理等多个领域，让读者能够触类旁通，将所学方法应用于自己的实际工作中。 强调工具与方法的结合： 深刻理解Excel只是一个工具，关键在于掌握科学的决策分析方法，并能熟练运用工具来实现。 谁适合阅读本书？ 企业管理者和决策者： 希望提升决策的科学性和准确性，优化资源配置，提高企业运营效率。 数据分析师和商业分析师： 希望拓展分析工具箱，掌握更高级的决策支持方法。 财务人员和投资分析师： 需要进行项目评估、投资回报分析、风险评估等。 市场营销人员： 需要分析市场数据，评估营销活动效果，进行客户细分和精准营销。 项目经理： 需要进行项目风险管理、资源规划和进度预测。 对决策分析和数据驱动方法感兴趣的学生和职场人士： 希望系统学习决策分析的理论与实践，提升个人竞争力。 掌握决策分析能力，并熟练运用Excel这一强大工具，将为您开启更高效、更明智的决策之路。本书《决策分析：以Excel为分析工具》将是您在这个旅程中不可或缺的得力助手。无论您面临的是一个简单的选择，还是一个复杂的战略难题，本书都将为您提供清晰的思路、实用的方法和易于操作的工具，帮助您做出更优、更具价值的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书，名为《决策分析：以Excel为分析工具》，封面设计简洁而专业，一看就知道是那种能够带来实实在在价值的书籍。我是一名市场分析师，日常工作中经常需要处理大量数据，并从中提炼出有意义的洞察来支持决策。过去，我依赖一些零散的Excel技巧和一些通用的统计学知识，但总觉得在系统性和深入性上有所欠缺。当我在书店看到这本书时，立刻被它的副标题吸引——“以Excel为分析工具”。这正是我苦苦寻觅的！我脑海中立刻浮现出无数个场景：如何利用Excel更高效地进行SWOT分析，如何构建更精准的盈亏平衡点模型，如何用Excel模拟各种不确定性场景下的销售预测，以及如何在Excel中可视化复杂的决策树。我期待这本书能够像一位经验丰富的导师，一步步地教会我如何在Excel这个我们最熟悉的工具中，运用科学的决策分析方法，将冰冷的数据转化为清晰的行动指南。我希望它不仅仅是技巧的堆砌，更能传递一种思维方式，帮助我跳出思维定势，从不同的维度审视问题，最终做出更明智、更具前瞻性的决策。这对于提升我的工作效率和专业能力，具有非凡的意义。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数据分析充满好奇心的业余爱好者，虽然没有专业背景，但我总喜欢钻研如何从日常生活中遇到的各种数据中挖掘出有趣的信息。最近，我迷上了各种关于“赋能”和“工具”的书籍，希望能够提升自己的信息处理能力。偶然间看到了《决策分析：以Excel为分析工具》这本书。我虽然不是商业人士，但我对“决策分析”这个概念本身非常着迷，它似乎蕴含着一种解决复杂问题的逻辑和方法。我很好奇，这本书会如何将“决策分析”这个看似高深的领域，通过我们最熟悉的Excel工具来呈现？我希望它能教会我如何用Excel来分析一些生活中的“小问题”，比如如何通过Excel来规划我的年度旅行预算，如何用Excel来比较不同投资产品的收益率，甚至是如何用Excel来分析我个人在某个方面的“决策模式”，从而找到可以改进的地方。我期待这本书能提供一些启发性的思维方式，让我能够以一种更有条理、更科学的方式来面对生活中的各种选择。

评分☆☆☆☆☆

作为一名运营经理，我常常需要在资源有限的情况下做出最优的决策，以最大化效益。我一直对运筹学和决策科学很感兴趣，但很多教材往往理论性太强，或者需要使用专业的软件，而Excel作为我们日常工作的标配，其潜力我却未能完全挖掘。这本书的出现，简直是给我打了一剂强心针。我尤其好奇书中会如何讲解如何用Excel构建敏感性分析，比如当原材料成本上涨5%时，我们的利润会受到多大影响？又或者，当市场需求下降10%时，我们应该如何调整生产计划？我还对书中关于如何利用Excel进行风险评估和管理的内容充满期待，毕竟，在瞬息万变的商业环境中，预见并规避风险是至关重要的。如果这本书能够教会我如何将Excel变成一个强大的“预警系统”，帮助我提前识别潜在的问题并制定应对策略，那将是巨大的福音。我迫不及待地想翻开它，看看那些隐藏在Excel函数和图表背后的决策智慧，如何转化为实际的业务洞察。

评分☆☆☆☆☆

最近我刚辞职创业，成立了一家小型科技公司。作为创始人，我需要做出无数个大大小小的决策，从产品研发方向，到市场推广策略，再到资金的合理分配，每一个决策都至关重要，容不得半点马虎。我一直以来对Excel都比较熟悉，但仅限于基本的表格处理和数据录入。我深知，要想在竞争激烈的市场中脱颖而出，必须具备更强的分析和决策能力。当我在网上看到这本书的推荐时，感觉就像是黑暗中出现了一盏明灯。《决策分析：以Excel为分析工具》这个名字，直击我的痛点。我非常渴望了解如何用Excel来评估项目的可行性，如何通过Excel进行现金流预测，以及如何在Excel中建立一个简单但有效的竞争对手分析模型。我期待这本书能够用最直观、最易懂的方式，教会我如何将Excel从一个简单的计算器，变成一个强大的决策支持系统，帮助我规避创业初期的风险，做出更科学、更合理的战略选择。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校的商科学生，正在学习市场营销和战略管理。老师在课堂上经常提到决策分析的重要性，但很多时候，我们只能停留在理论层面，缺乏实际操作的经验。市面上关于决策分析的书籍不少，但要么过于学术化，要么操作门槛太高。《决策分析：以Excel为分析工具》这个书名，让我觉得它非常接地气，而且具有很强的实用性。我特别想知道，书中会如何教授如何利用Excel来做一个详细的市场细分和目标客户定位分析，如何用Excel来模拟不同营销策略的预期效果，以及如何利用Excel来优化广告预算的分配。我希望这本书能够为我提供一个清晰的框架，让我能够将课堂上学到的理论知识，通过Excel这个工具，转化为具体的分析步骤和可执行的方案。这将极大地帮助我完成课程项目，并且为我未来的职业生涯打下坚实的基础。这本书，在我看来，就是连接理论与实践的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

真心不错，有启迪！！！

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实用

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书不错，可以借鉴学习

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非常有价值的工具新书，提高分析思路

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有点难，看看还是不错的

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物流很给力！！！！赞！！！！