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出版者:Azimuth Corporation

作者:Kenneth C., Laudon, Jane P., And Peter Weill Laudon

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1996

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780945991090

丛书系列:

图书标签:

• 管理学
• 问题解决
• PC软件
• 案例分析
• 决策分析
• 商业分析
• 软件应用
• 教学
• 实战
• 方法论

突破管理瓶颈：数据驱动的决策优化与组织效能提升 一本面向现代管理者、业务分析师及决策支持专业人士的深度指南 在信息爆炸与市场瞬息万变的今天，企业面临的挑战已不再是简单的资源配置问题，而是如何高效、准确地洞察复杂系统，并基于坚实的分析基础做出前瞻性决策。本书《突破管理瓶颈：数据驱动的决策优化与组织效能提升》正是为应对这一时代需求而精心打造的实践手册。它系统地整合了前沿的管理科学理论、量化分析方法论以及最先进的决策支持技术，旨在为读者提供一套全面、可操作的工具箱，以应对从运营效率到战略规划的各类管理难题。 本书摒弃了空泛的理论说教，聚焦于“如何将复杂问题转化为可量化的模型，并利用现代技术工具进行求解”的核心技能。我们假设读者已经具备基础的管理知识，本书将直接切入问题的核心——即如何运用结构化的思维框架和强大的计算能力，实现管理决策的科学化转型。 --- 第一部分：管理问题的结构化分解与模型构建 管理问题的复杂性往往源于其多维、动态和不确定性。本部分将引导读者掌握将模糊的商业挑战转化为精确数学模型的艺术。 第一章：识别与界定问题的科学框架 本章深入探讨如何区分“症状”与“根源”。我们将介绍如“鱼骨图分析”的深化应用、“系统动力学思维导图”的构建，以及如何利用“决策树”和“影响矩阵”来清晰地界定问题的边界和关键变量。重点在于，我们如何将定性的管理痛点，转化为具有明确约束条件和目标函数的数学描述。 第二章：基础量化模型构建：线性与非线性思维 线性规划（LP）是决策制定的基石。本章将详细解析在资源分配、生产计划和产品组合优化中的LP模型构建、灵敏度分析以及割平面法的实际应用。在此基础上，我们将拓展至更具挑战性的非线性规划（NLP）和二次规划（QP），特别关注投资组合优化和非线性成本结构下的决策制定。 第三章：处理不确定性：概率论与风险建模 真实世界充满了变数。本章聚焦于如何量化和管理风险。我们将深入探讨蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）在财务预测、项目进度评估（如PERT/CPM的扩展应用）中的应用。此外，还将介绍马尔可夫链在需求预测和库存策略更新中的建模技巧，帮助管理者从“最好的情况”思维转向“概率分布”思维。 --- 第二部分：优化技术与运营效率的深度挖掘 在模型构建完成后，本书的重点转向选择和应用最适合求解的优化算法，以实现运营效率的最大化或成本的最小化。 第四章：网络流理论在物流与供应链中的应用 供应链管理是现代企业的生命线。本章将系统介绍最小成本流、最大流问题及其在路径优化、设施选址（如K-中心问题、设施定位问题）中的应用。我们将展示如何运用这些经典模型来设计更具弹性和成本效益的物流网络。 第五章：调度与排队论：服务流程的精确控制 无论是制造业的生产线还是服务业的客户呼叫中心，时间都是最稀缺的资源。本章详细阐述了离散事件模拟（Discrete Event Simulation, DES）在复杂调度问题中的优势。我们将通过对不同服务台类型（M/M/c, G/M/1等）的排队模型分析，指导读者优化人员配置、减少等待时间并提高吞吐量。 第六章：高级优化技术：整数规划与组合爆炸 许多实际问题（如人员排班、切割库存优化）要求决策变量必须是整数。本章将深入讲解混合整数规划（MIP）的建模技巧，包括引入二元变量（Binary Variables）来处理“是/否”决策，以及如何使用分支定界法（Branch and Bound）等算法的原理来高效求解这类NP难问题。 --- 第三部分：数据挖掘、预测与决策支持系统的构建 现代管理决策的有效性越来越依赖于对海量数据的快速提炼和对未来趋势的准确预测。本部分将前沿的数据科学方法融入传统的管理决策流程。 第七章：预测模型在管理中的应用：时间序列与回归分析 本章关注于对未来关键绩效指标（KPIs）的可靠预测。我们将回顾和深化应用如ARIMA、指数平滑法等经典时间序列模型，并探讨如何将外部因素（如宏观经济指标、市场活动）纳入多元回归模型，以提升预测的准确性和解释力。 第八章：启发式方法与元启发式算法（Heuristics and Metaheuristics） 当精确求解过于耗时或资源受限时，高质量的近似解至关重要。本章将介绍遗传算法（Genetic Algorithms）和模拟退火（Simulated Annealing）等元启发式方法在解决旅行商问题（TSP）、大规模设施选址等复杂组合优化问题中的实际构建与调优策略，强调如何平衡解的质量与计算速度。 第九章：决策支持系统的集成与可视化呈现 再完美的模型也需要有效的传达。本章探讨如何将构建好的优化模型和预测系统集成到实际的决策支持界面中。重点讨论如何设计直观的“假设分析”（What-If Analysis）工具，以及如何利用动态可视化技术，将复杂的模型输出转化为高层管理者易于理解的行动指南，实现从数据到洞察的无缝转化。 --- 总结与前瞻 本书的终极目标是培养读者“量化思维”和“求解能力”，使读者能够独立地面对尚未被标准教科书涵盖的新型管理挑战。通过学习本书，您将掌握一套从问题识别、模型构建、算法选择到结果验证与系统集成的完整闭环方法论，从而真正实现基于数据和模型的科学化管理。 目标读者： 运营经理、供应链总监、业务流程优化专家、企业战略规划师、金融风险分析师，以及致力于提升决策科学水平的商学院研究生。

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