本书以“数据—建模—决策”为线索，以电子表格为工具，以案例教学为手段，旨在帮助学生掌握数据收集、处理和分析的方法，建立合理的定量分析模型，获得准确的结果，进而做出正确的决策。本书主要涉及概率统计和运筹学等管理学科典型的方法论与科学工具，强调决策方法在商务和管理环境下的实际应用。全书共分为三大部分，共15章：第一部分围绕“数据”展开，主要介绍数据的描述、分布、统计和预测；第二部分围绕“运筹模型”展开，着重讲述数学规划相关知识点；第三部分围绕“决策”展开，展现不同类型的决策问题和技术。 本书适合管理科学、工商管理、工业工程、应用数学等专业的本科生和包含MBA、EMBA、MEM内的研究生学习，也可作为相关从业人员的参考读物。

第2版前言
第1版前言
第一部分 数据分析基础
第1章 随机变量与概率分布
学习目标
11. 随机事件及概率
12. 随机变量及分布
本章小结
关键术语
参考文献
第2章 数据描述及归纳
学习目标
2.1 数据展示
2.2 数据描述
本章小结
关键术语
参考文献
第3章 统计推断
学习目标
3.1 抽样及抽样分布
3.2 参数估计
3.3 假设检验
本章小结
关键术语
参考文献
第4章 预测
学习目标
4.1 回归分析法
4.2 趋势外推法
本章小结
关键术语
参考文献
第二部分 优化模型
第5章 线性规划
学习目标
5.1 线性规划的基本概念
5.2 线性规划的求解
5.3 线性规划的应用：数据包络分析
5.4 多阶段DEA
本章小结
关键术语
参考文献
第6章 整数规划
学习目标
6.1 整数规划基础
6.2 指派问题
本章小结
关键术语
参考文献
第7章 动态规划
学习目标
7.1 动态规划基础
7.2 收益管理
关键术语
参考文献
第8章 非线性规划
学习目标
8.1 非线性规划的基本理论
8.2 约束优化型非线性规划
本章小结
关键术语
参考文献
第9章 网络模型
学习目标
9.1 网络构成
9.2 最短路径问题
9.3 最大流量问题
9.4 最小生成树问题
本章小结
关键术语
参考文献
第三部分 决策理论与方法
第10章 决策理论知识
学习目标
10.1 决策的发展历程
10.2 决策的基本要素
10.3 效用与效用函数
10.4 风险与效用
本章小结
关键术语
参考文献
第11章 不确定性决策
学习目标
11.1 乐观准则
112. 悲观准则
113. 后悔值准则
114. 折中准则
11.5 等可能性准则
本章小结
关键术语
参考文献
第12章 风险型决策
学习目标
12.1 期望值准则
12.2 最大可能准则
12.3 贝叶斯决策规则
12.4 决策树
12.5 使用决策树进行灵敏度分析
本章小结
关键术语
参考文献
第13章 多属性决策
学习目标
13.1 多属性决策概述
13.2 多属性决策的基本方法
13.3 层次分析法
13.4 加总比例分析法
本章小结
关键术语
参考文献
第14章 群决策
学习目标
14.1 群决策的概念
14.2 社会选择函数
14.3 投票制度
14.4 群决策方法
本章小结
关键术语
参考文献
第15章 行为决策
学习目标
15.1 有限理性行为及其特征
15.2 前景理论的基本概念
本章小结
关键术语
参考文献