美国MBA教学专家委员会的研究表明，商学院教学日益重视实际应用，这已经成为市场上的主流。 　　同国内大量存在和使用的偏重于理论介绍和研究的书籍相比，本书涉及到的管理和数学知识并不深，非常适合MBA、管理学院研究生及在职管理人员的学习和参考，无论是作为教科书还是管理者的参考书籍，对实践活动都有很强的指导性和实用性。 　　本书作者相信，作为当代管理科学的入门教材应当拥有下列三个主要的无毒，即本书的副标题中所提出的建模、案例分析和与之配合应用的EXEL电子表格软件。本教材具有如下特点： 1.运用了大量来自于企业和生活的实际案例 　　作者总是从案例出发，详细讲述如何数学模型解决管理中遇到的问题，提供了一整套解决问题的方法—了解事实，理清问题结构，对问题中的关系进行量化，建立数学模型，运用计算机求解。 2.详细介绍如何建立数学模型　 　　作者充分体现了作为管理...(展开全部)

本书适用于管理类专业本科生、研究生、MBA学生以及企业经营管理人员。简明地介绍了管理科学在决策制定方面所扮演的角色。本书的作者以市场为导向，向学生们介绍了管理科学的数学和技术知识。本书的结构安排非常合理。

《数据、模型与决策:管理科学篇(原书第12版)》是美国最为流行的定量管理决策教科书，现在是其第12版英文版的中译本，该版新增作者芝加哥大学马丁教授，凭着他丰富的教学和研究实践经验为《数据、模型与决策:管理科学篇(原书第12版)》增色颇多。《数据、模型与决策:管理科学篇(原书第12版)》的目的是帮助学生更好地理解与应用管理科学当中的数学与技术方面的概念。因此，作者从描述和解决问题这个角度来介绍管理科学方法与模型，其中包括如何对问题求解的技术。这种方法不仅可以使学生了解管理科学的应用程序，而且还可以了解到管理科学是如何辅助决策的。《数据、模型与决策:管理科学篇(原书第12版)》还引用了很多被广泛认可的理论，使水平较高的学生可以很容易读懂一些高水平的材料。在第12版中，作者对线性规划应用、分配与网络模型、非线性最优化模型、实践中的管理科学及案例和习题等内容...(展开全部)

数据、模型与决策：管理科学篇（原书第13版），ISBN：9787111382805，作者：（美）安德森 等著

《数据模型与决策》(管理科学篇)(原书第11版)的目的是帮助学生更好地理解与应用管理科学当中的数学与技术方面的概念。因此，作者从描述和解决问题这个角度来介绍管理科学方法与模型，其中包括如何对问题求解的技术。这种方法不仅可以使学生了解管理科学的应用程序，而且还可以了解到管理科学是如何辅助决策的。本书还引用了很多被广泛认可的理论，使水平较高的学生可以很容易读懂一些高水平的材料。在第11版中，作者对决策分析、实践中的管理科学、案例和问题等内容进行了大量修订和更新，内容更加贴近管理实际，可读性更强。

《数据、模型与决策:运用电子表格建模与案例研究》作者相信，作为当代管理科学的入门教材应当拥有下列三个主要的无毒，即本书的副标题中所提出的建模、案例分析和与之配合应用的EXEL电子表格软件。本教材具有如下特点：1.运用了大量来自于企业和生活的实际案例。作者总是从案例出发，详细讲述如何数学模型解决管理中遇到的问题，提供了一整套解决问题的方法—了解事实，理清问题结构，对问题中的关系进行量化，建立数学模型，运用计算机求解。 2.详细介绍如何建立数学模型　。作者充分体现了作为管理决策的辅助工具—数学模型在管理方法论中的地位和作用，将该书的重点放在了建立数学模型上。作者试图用各种数学模型揭开管理决策的神秘面纱，展示管理科学性的一面。该书使用的数学模型大部分是运筹学（Operation Research）的内容。作者先是通过简单的安全分析，对原数学模型进行了简单明...(展开全部)

《数据、模型与决策：基于电子表格的建模和案例研究方法（原书第5版）》是一部以案例为导向的管理科学入门教材，与其他管理科学教材不同之处在于：《数据、模型与决策：基于电子表格的建模和案例研究方法（原书第5版）》不要求学生拥有深厚的数学功底，而是运用功能强大的Excel软件来完成模型的建立、求解最优化方案，因此非常适合MBA、管理学院的本科生及研究生、在职管理人员的学习和参考。《数据、模型与决策：基于电子表格的建模和案例研究方法（原书第5版）》详细介绍了各种模型及其在Excel软件中的实现方法，以及各种专业的分析工具，引入了大量实际案例，使学生可以轻松地掌握本门课程的知识，为解决工作中的实际问题打下良好的基础。《数据、模型与决策：基于电子表格的建模和案例研究方法（原书第5版）》第5版侧重于商业情境，包括主要的非数学问题、利用电子表格，并在模型结构之上加入了...(展开全部)

《大数据思维与决策》是大数据时代的奠基之作，耶鲁大学计量经济学家伊恩·艾瑞斯早在20世纪末就洞察到大数据浪潮的到来。《大数据思维与决策》通过讲述各个领域有关大数据分析与决策的经典案例，为读者解答了一系列关系到现在与未来的问题，如为什么谷歌和亚马逊比你还了解你自己的喜好、医生如何利用数据分析做出正确诊断、教师是否要摒弃自身创造性为孩子提供有效的教育指导，以及政府、法院如何在推动信息公开的同时制定出有益于未来的制度和法案等。希望读者在阅读后，可以迅速在信息变革中把握机遇，充分利用大数据分析做出优质决策。 《大数据思维与决策》适合企业管理者、投资者、政策制定者、高校相关专业老师与学生等一切想走在互联网时代前列的人阅读。

数据无孔不入，大数据时代，谁掌握了数据，谁就能把握成功。“一切皆可量化”，道格拉斯这个大胆的宣言是解决诸多生活和商业问题的关键所在。 无论你的问题看起来多么不可量化，如健康、幸福感、顾客满意度、IT安全、投资风险、品牌价值、组织灵活性等，在《数据化决策》中都可以找到量化的办法。本书专注于量化不确定性、风险和数据价值；提供了令人拍案惊奇的测算无形之物的简便方法，让你仅仅基于已知数据就能准确决策；展示了丰富而精彩的量化案例，让身边的数据唾手可得。 本书兼具实用性、可读性与趣味性，甚至让反感数据的人也能发现它的亲切。

本书为企业、政府或其他组织机构的任何投资与决策进行风险量化分析，从而做出正确决策。 以“令人吃惊的简单方法”量化 看似难以量化和不能量化的问题 怎样做到比专业的健康机构提前一周预测到流感的爆发？ 如何精确地量化“网络速度变慢对于产品销售的影响”？ 如何快速有效地掌握“个性化远程网络课程”的教学情况？ 万事万物皆可量化。今天的管理者和决策者不缺乏数据，不缺乏信息，缺乏的是依靠量化做决策的态度和方法。道格拉斯·W. 哈伯德作为兼具前沿学术研究和一线实际经验的管理行家，在《数据化决策》（第三版）中，将向我们展示更多简单易行、可操作性强的量化办法。作者在本书中： 专注于量化不确定性、风险和数据价值； 提供了令人拍案惊奇的测算无形之物的简便方法，让我们仅仅基于已知数据就能准确决策； 增加了不同领域可借鉴的大量一手精彩案例。 本书兼具实用性、可读性和趣味性，提出...(展开全部)