前 言
我們每天都要面對(duì)大爆炸式的信息, 我們盡力匯總整理信息, 并運(yùn)用信息來(lái)幫助決策, 但有時(shí)候還是會(huì)被大量的數(shù)據(jù)所淹沒(méi)｡這可能導(dǎo)致我們得出錯(cuò)誤的結(jié)論, 同時(shí)做出錯(cuò)誤的決定｡例如一家全球性公司, 在從世界各地收集數(shù)百萬(wàn)筆交易和客戶(hù)行為數(shù)據(jù)時(shí), 單獨(dú)就數(shù)據(jù)量而言, 也會(huì)使得查找有用的客戶(hù)信息這一任務(wù)幾乎不可能完成｡對(duì)于這家公司, 以及更小的企業(yè)來(lái)說(shuō), 解決方案是應(yīng)用商業(yè)數(shù)據(jù)分析( Business Analytics, BA)｡商業(yè)數(shù)據(jù)分析可以幫助人們整理大數(shù)據(jù)文件(稱(chēng)為“大數(shù)據(jù)”), 在預(yù)測(cè)未來(lái)時(shí), 尋找有用的行為模式, 并據(jù)此配置資源以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化決策｡商業(yè)數(shù)據(jù)分析是一個(gè)逐步深入的過(guò)程, 幫助企業(yè)收集有用信息, 以系統(tǒng)化程序來(lái)管理大數(shù)據(jù), 進(jìn)而解決問(wèn)題, 找準(zhǔn)提高公司績(jī)效的機(jī)會(huì)｡
本書(shū)為商業(yè)數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)教學(xué)而編寫(xiě), 既可服務(wù)于大學(xué)教育, 也可服務(wù)于實(shí)踐者｡除了為商業(yè)數(shù)據(jù)分析提供最新的文獻(xiàn)和研究外, 本書(shū)利用簡(jiǎn)單的術(shù)語(yǔ)及其在實(shí)踐中十分有用的輔助方法, 來(lái)解釋商業(yè)數(shù)據(jù)分析流程｡
就整體而言, 本書(shū)所闡述的統(tǒng)計(jì)和定量工具中需要的數(shù)學(xué)知識(shí)不超過(guò)高中代數(shù)的水平｡為了服務(wù)于讀者需求, 我們給出大量實(shí)例和案例, 以訓(xùn)練讀者運(yùn)用普通的商業(yè)數(shù)據(jù)分析工具和軟件｡從業(yè)者可以發(fā)現(xiàn), 對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行研究, 有益于考察所探討的專(zhuān)題｡大學(xué)師生可以發(fā)現(xiàn), 每章學(xué)習(xí)目標(biāo)和對(duì)問(wèn)題的討論有助于滿(mǎn)足他們的需求｡
本書(shū)的目標(biāo)是闡明什么是商業(yè)數(shù)據(jù)分析, 為什么商業(yè)數(shù)據(jù)分析十分重要, 以及如何應(yīng)用商業(yè)數(shù)據(jù)分析｡為實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo), 本書(shū)將介紹概念內(nèi)容､相關(guān)軟件和一些分析工具｡
概念內(nèi)容
本書(shū)的前面8 章闡述有關(guān)的概念內(nèi)容(參看第1 章的1. 4 節(jié)關(guān)于本書(shū)內(nèi)容的組織結(jié)構(gòu))｡本書(shū)的概念內(nèi)容遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出商業(yè)數(shù)據(jù)分析的范圍｡本書(shū)將要解釋: 對(duì)于提供問(wèn)題的解決方案來(lái)說(shuō), 為什么商業(yè)數(shù)據(jù)分析是十分重要的,如何用它來(lái)實(shí)現(xiàn)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì), 以及如何協(xié)調(diào)組織更好地利用它｡本書(shū)解釋了在組織中應(yīng)用商業(yè)數(shù)據(jù)分析時(shí)需要用到的管理知識(shí), 還有商業(yè)數(shù)據(jù)分析人員應(yīng)該擁有的技能｡本書(shū)還闡述了數(shù)據(jù)管理問(wèn)題, 例如數(shù)據(jù)收集､業(yè)務(wù)外包､數(shù)據(jù)質(zhì)量及變革管理, 因?yàn)檫@些內(nèi)容和商業(yè)數(shù)據(jù)分析有關(guān)｡
在建立管理基礎(chǔ)來(lái)解釋商業(yè)數(shù)據(jù)分析是什么和為什么重要之后, 剩下各章則關(guān)注如何運(yùn)用商業(yè)數(shù)據(jù)分析｡為使這三個(gè)過(guò)程具體化, 我們將商業(yè)數(shù)據(jù)分析解釋為具有描述性､預(yù)測(cè)性以及規(guī)范性的分析步驟｡對(duì)于每一個(gè)步驟, 本書(shū)提供了一系列策略, 以及商業(yè)數(shù)據(jù)分析流程的最佳實(shí)踐指南｡
相關(guān)軟件
商業(yè)數(shù)據(jù)分析的絕大部分工作都要使用軟件｡令人遺憾的是, 沒(méi)有一個(gè)軟件可以涵蓋商業(yè)數(shù)據(jù)分析的所有方面｡雖然有很多相關(guān)軟件, 但許多機(jī)構(gòu)各自偏愛(ài)其中的一個(gè)｡為了提供靈活性, 本書(shū)介紹了多個(gè)軟件, 以供選擇｡在本書(shū)中, 我們利用SPSS○R､Excel○R 和Lingo○R 軟件進(jìn)行建模并解決問(wèn)題｡盡管本書(shū)提供了使用這些軟件系統(tǒng)時(shí)的一些輸入和指令, 但主要內(nèi)容是其輸出｡至于對(duì)運(yùn)行軟件不感興趣的人, 軟件輸出的資料也為他們提供了有價(jià)值的信息｡對(duì)于那些在大學(xué)其他課程中會(huì)教授使用方法的基本軟件, 本書(shū)不再詳細(xì)培訓(xùn), 建議對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)分析感興趣的人要先了解這些基本軟件的使用｡
分析工具
本書(shū)附錄對(duì)分析工具的內(nèi)容進(jìn)行了概述｡商業(yè)數(shù)據(jù)分析是綜合了統(tǒng)計(jì)､管理信息系統(tǒng)(MIS) 和定量方法的學(xué)科｡雖然書(shū)中的概念內(nèi)容概括了如何進(jìn)行商業(yè)數(shù)據(jù)分析流程, 但如何在實(shí)際中應(yīng)用商業(yè)數(shù)據(jù)分析則需要掌握定量化工具｡因?yàn)橐恍��?shí)踐者和大學(xué)課程對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)分析的技術(shù)方面不太感興趣, 所以本書(shū)只好在附錄中給出這些定量?jī)?nèi)容｡這些附錄提供了用于支持各種分析的商業(yè)數(shù)據(jù)分析工具的大量解釋｡本書(shū)所解釋和闡明的統(tǒng)計(jì)工具包括統(tǒng)計(jì)計(jì)數(shù)(排列､組合､重復(fù))､概率方法( 加法準(zhǔn)則､乘法準(zhǔn)則､貝葉斯定理)､概率分布( 二項(xiàng)分布､泊松分布､正態(tài)分布､指數(shù)分布)､置信區(qū)間､抽樣方法､一元回歸與多元回歸､繪圖方法與假設(shè)檢驗(yàn)｡盡管管理信息系統(tǒng)已超出本書(shū)的范圍, 但本書(shū)仍然利用前面所提到的軟件運(yùn)用來(lái)闡明管理信息系統(tǒng)的搜索､聚類(lèi)和典型的數(shù)據(jù)挖掘方法的應(yīng)用｡此外,本書(shū)中所解釋和闡明的定量方法工具包括: 線性規(guī)劃､對(duì)偶性和靈敏度分析､整數(shù)規(guī)劃､0 - 1 規(guī)劃､預(yù)測(cè)建模､非線性最優(yōu)化､模擬分析､盈虧平衡分析和決策理論( 確定型､風(fēng)險(xiǎn)､不確定型決策､期望機(jī)會(huì)損失分析,完全信息期望值, 不完全信息的價(jià)值)｡
我們要感謝許多人的幫助, 這些人為創(chuàng)作本書(shū)提供了所需的支持｡首先, 我們非常感謝我們的編輯Jeanne Glasser Levine 和Pearson 的優(yōu)秀工作人員的支持｡他們使得創(chuàng)作本書(shū)變成一種快樂(lè), 并與我們一起改進(jìn)最終產(chǎn)品｡
和出版