本書以實用為目的的同時考慮商業分析知識的繫統結構，詳細介紹了商業分析的內容、概念、方法及應用。通過大量例子，本書重點討論了以Excel作為工具，如何用這些概念和方法來解決企業管理及其他各種活動中的實際問題，特別是如何用Excel對這些問題構建不同的分析模型，從而對問題進行分析並提供解決方案。本書由4篇19章組成。為方便讀者復習鞏固，各章末尾的小結對該章討論的重要概念、公式和方法進行了總結。

陳星玉，商業管理碩士(MBA)、博士。長期從事與商業分析和財務管理有關的工作，就職於多家國際上市公司，曾任與財務管理、計劃和分析等有關的各種高級管理職位，現為某上市公司首席財務官。作者在中國大陸、臺灣和香港地區以及美國和德國出版譯著和專著若干部，研究論文多篇，其最近的一本著作是《財務分析》(2015，電子工業出版社)。作者曾獲得美國注冊會計師證書(CPA)、美國注冊管理會計師證書(CMA)及美國注冊財務管理經理證書(CFM)。

目 錄

第1篇 描 述 統 計
第1章 引言 2
1．1 定量分析與定性分析 2
1．1．1 定量分析 2
1．1．2 定性分析 3
1．1．3 定量分析與定性分析之比較 3
1．2 定量分析的步驟 4
1．3 描述統計與推斷統計 6
1．4 變量 8
1．5 Excel在定量分析中的作用 8
1．5．1 Excel的簡單歷史 8
1．5．2 Excel與定量分析 9
1．6 本章小結 9
第2章 描述統計：數據整理及表示 10
2．1 數據的類型 10
2．2 定性數據：單變量 11
2．2．1 頻度表 11
2．2．2 柱形圖(直方圖) 15
2．2．3 餅圖 15
2．2．4 伯拉圖 16
2．2．5 折線圖和散點圖 21
2．3 定性數據：雙變量 22
2．3．1 交叉表 22
2．3．2 多重柱形圖(簇狀柱形圖) 23
2．3．3 堆積柱形圖 23
2．4 定量數據：間斷變量 24
2．4．1 頻度表 24
2．4．2 柱形圖 25
2．4．3 餅圖 26
2．5 定量數據：連續變量 28
2．5．1 頻度表 28
2．5．2 柱形圖 30
2．5．3 折線圖 31
2．6 本章小結 32
第3章 描述統計：數據的統計度量 33
3．1 數據集中趨勢的度量 33
3．1．1 均值 33
3．1．2 中位數 35
3．1．3 眾數 36
3．1．4 平均數、中位數、眾數之
比較 39
3．2 數據分散度的度量 40
3．2．1 極差 40
3．2．2 平均絕對偏差 41
3．2．3 方差 41
3．2．4 標準差 43
3．2．5 相對分散度――變異繫數 44
3．2．6 異眾比率 45
3．3 百分位數 47
3．4 數據分布形態的度量：偏態
與峰態 48
3．4．1 偏態及偏態繫數 48
3．4．2 峰態及峰態繫數 49
3．5 標準差的應用 51
3．5．1 標準化值 51
3．5．2 數據分布與標準差關繫的
經驗法則 51
3．6 時間序列數據 53
3．7 Excel【描述統計】工具的應用 55
3．8 數據透視表 57
3．8．1 創建數據透視表 57
3．8．2 數據透視表中計算方法的
改變 59
3．8．3 數據透視表中群組的建立
及取消 60
3．8．4 數據透視圖 63
3．8．5 【篩選器】：切片器與
日程表 68
3．8．6 下查功能 71
3．8．7 將數據透視表做成不同形式
的表格 71
3．9 本章小結 72
第4章 概率基礎 73
4．1 基本概念 73
4．2 概率的設定法則 74
4．2．1 隨機試驗的種類 74
4．2．2 客觀概率法則 75
4．2．3 主觀判斷概率法則
(the subjective approach) 76
4．3 概率的運算法則 77
4．3．1 補集事件法則 77
4．3．2 加法法則 77
4．3．3 乘法法則 80
4．4 本章小結 82
第5章 離散型隨機變量：二項分布及
泊松分布 84
5．1 離散型隨機變量 84
5．1．1 離散型與連續型隨機變量 84
5．1．2 離散型隨機變量的概率
分布 84
5．1．3 離散型變量概率分布特點 86
5．1．4 離散型隨機變量的期望值
及方差 87
5．2 二項分布 88
5．2．1 二項分布的定義及條件 88
5．2．2 二項分布的均值與方差 89
5．2．3 二項分布的Excel計算 89
5．3 泊松分布 94
5．3．1 泊松分布的概念 94
5．3．2 泊松分布的應用及其Excel
計算 95
5．3．3 二項分布與泊松分布的關繫 98
5．4 本章小結 99
第6章 連續隨機變量：正態分布 100
6．1 連續隨機變量及其概率分布 100
6．1．1 連續隨機變量 100
6．1．2 連續隨機變量的概率分布 100
6．2 正態分布 101
6．2．1 正態分布的概念 101
6．2．2 正態分布曲線的Excel
作法 103
6．2．3 標準正態分布及正態分布
的標準化 105
6．2．4 標準正態分布概率表 106
6．2．5 正態分布的Excel計算和
應用 109
6．3 指數分布 118
6．4 本章小結 122
第2篇 推 斷 統 計
第7章 抽樣及抽樣分布 124
7．1 抽樣方法 124
7．1．1 簡單隨機抽樣 125
7．1．2 繫統抽樣法 126
7．1．3 分層抽樣法 127
7．1．4 分群抽樣法 131
7．2 抽樣分布 132
7．2．1 平均值的抽樣分布：正態
分布總體 132
7．2．2 平均值的抽樣分布：非正態
分布總體 132
7．2．3 抽樣分布：有限總體且抽樣
無替代 133
7．3 抽樣分布：應用 134
7．4 本章小結 140
第8章 估計 142
8．1 基本概念 142
8．2 學生t-分布 143
8．2．1 學生t-分布的概念 144
8．2．2 Excel中有關t-分布公式
的應用 145
8．3 總體平均值置信區間的估計 150
8．3．1 總體平均值置信區間的
估計(1)：總體為正態分布，
總體標準差δ未知 150
8．3．2 總體平均值置信區間的
估計(2)：總體為正態分布，
總體標準差δ已知 154
8．3．3 總體平均值置信區間的
估計(3)：總體分布未知 157
8．4 總體比例值p的置信區間
估計 159
8．5 兩總體均值差的置信區間 162
8．5．1 兩總體均值差的置信區間
估計(1)：成對樣本 162
8．5．2 兩總體均值差的置信區間
估計(2)：獨立樣本 164
8．6 兩總體比例差的置信區間
估計 167
8．7 樣本大小的選取 169
8．7．1 樣本大小的選取(1)：總體
均值 170
8．7．2 樣本大小的選取(2)：總體
均值差 171
8．7．3 樣本大小的選取(3)：總體
比例值p 172
8．7．4 樣本大小的選取(4)：總體
比例值p差 173
8．8 本章小結 175
第9章 假設檢驗(1)：單樣本 178
9．1 基本概念 178
9．2 假設檢驗(1)：總體均值
檢驗――總體標準差已知
(Z檢驗) 181
9．2．1 平均值雙邊檢驗：δ已知 182
9．2．2 平均值單邊檢驗：δ已知 183
9．3 P值 186
9．3．1 P值的概念 186
9．3．2 P值的計算 187
9．4 假設檢驗(2)：均值檢驗――
總體標準差未知(t-檢驗) 191
9．4．1 均值檢驗：右側單邊，總體
δ未知 192
9．4．2 均值檢驗：左側單邊，總體
δ未知 194
9．4．3 均值檢驗：雙邊，總體δ
未知 195
9．5 假設檢驗：樣本比率與總體
比率 197
9．6 本章小結 198
第10章 假設檢驗(2)：二總體比較 200
10．1 成對雙樣本平均值的比較 201
10．2 獨立雙樣本平均值的比較(1)：
二總體方差相等 204
10．3 獨立雙樣本平均值的比較(2)：
二總體方差未知且不等 207
10．4 獨立雙樣本平均值的比較(3)：
Z檢驗 210
10．5 二總體比率的比較 213
10．6 二樣本方差的比較 215
10．7 本章小結 218
第11章 方差分析 219
11．1 基本概念 219
11．1．1 完全隨機化設計 220
11．1．2 區集隨機化設計 221
11．2 單因子方差分析 221
11．3 隨機區集實驗 226
11．4 雙因子方差分析 230
11．5 本章小結 235
第12章 卡方檢驗 236
12．1 卡方分布及檢驗的基本概念 236
12．1．1 卡方分布的概念 236
12．1．2 卡方檢驗的一般步驟 237
12．1．3 適合卡方檢驗的條件 238
12．2 適合度檢驗 239
12．2．1 適合度檢驗的一般步驟 239
12．2．2 適合度檢驗：二項分布 243
12．2．3 適合度檢驗：泊松分布 246
12．2．4 適合度檢驗：正態分布 248
12．3 同質性檢驗 251
12．4 獨立性檢驗 254
12．5 總體方差的區間估計與假設
檢驗 257
12．5．1 總體方差的區間估計 257
12．5．2 總體方差的假設檢驗 259
12．6 本章小結 261
第3篇 回歸與預測
第13章 回歸及相關分析 263
13．1 簡單線性回歸與最小二乘法
準則 263
13．2 回歸方程置信區間估計 269
13．2．1 估計標準誤差 269
13．2．2 估計值y的置信區間
估計 271
13．3 相關分析 275
13．3．1 相關繫數 275
13．3．2 決定繫數 275
13．3．3 相關繫數與決定繫數的
比較 278
13．4 有關回歸方程的假設檢驗及
置信區間 278
13．4．1 相關繫數的檢驗 278
13．4．2 斜率的檢驗 279
13．4．3 斜率的置信區間估計 279
13．5 方差分析：檢驗線性關繫是
否存在 279
13．6 增靈：一個有關回歸分析的
例子 280
13．7 本章小結 285
第14章回歸及相關分析 287
14．1回歸方程 287
14．2回歸的置信區間 289
14．2．1 對y平均值置信區間的
估計 289
14．2．2 對單個y置信區間的
估計 289
14．3回歸的相關分析 291
14．4回歸方程的顯著性
檢驗 292
14．4．1 回歸方程顯著性檢驗 292
14．4．2 偏回歸繫數顯著性檢驗 293
14．4．3 偏回歸繫數的置信區間
估計 293
14．5 本章小結 296
第15章 預測與時間序列數據 297
15．1 預測及其種類 297
15．1．1 預測的種類 297
15．1．2 預測的方法 298
15．1．3 預測的步驟 299
15．2 預測的準確性 299
15．2．1 平均絕對誤差 299
15．2．2 平均絕對百分比誤差 299
15．2．3 均方誤差 300
15．2．4 均方根誤差 300
15．3 時間序列數據 303
15．4 基於時間序列數據的預測 305
15．4．1 移動平均 305
15．4．2 指數平滑法 308
15．4．3 趨勢 311
15．4．4 季節指數 313
15．5 本章小結 322
第4篇 建模、優化與風險分析
第16章 Excel模型 324
16．1 構建Excel模型的基本步驟 324
16．1．1 模型的設計 325
16．1．2 建模 326
16．1．3 模型檢測 327
16．1．4 什麼是好模型 331
16．2 基準情形分析 331
16．3 假設分析：模擬運算表 332
16．3．1格命名 333
16．3．2 模擬運算表――單變量 335
16．3．3 模擬運算表――雙變量 336
16．3．4 假設分析：方案管理器 338
16．4 平衡點分析：單變量求解 341
16．5 本章小結 345
第17章 最優方案：線性規劃 346
17．1 最優方案：概念及一般步驟 346
17．1．1 優化模型的要素 346
17．1．2 最優化步驟 347
17．2 線性規劃 348
17．2．1 優化問題的種類 348
17．2．2 線性關繫的特點 348
17．2．3 單純形法 349
17．2．4 線性規劃的不同問題
種類 349
17．3 分配模型 350
17．4 覆蓋模型 359
17．4．1 采購問題 359
17．4．2 排班問題 362
17．5 配料模型 364
17．6 網絡模型 366
17．6．1 簡單運輸計劃 367
17．6．2 轉運問題 370
17．6．3 轉運問題：有損耗 374
17．7 二進制模型 376
17．7．1 工作分配問題
(Assigment ) 377
17．7．2 項目取舍問題 379
17．7．3 設施地點選擇問題 381
17．8 本章小結 383
第18章 尋找最優方案：非線性模型及
演化模型 385
18．1 非線性模型 385
18．2 演化模型 388
18．2．1 產量計劃 389
18．2．2 成員分組 393
18．2．3 最短旅行路線 396
18．3 本章小結 398
第19章 風險分析及模擬 400
19．1 決策風險 400
19．2 風險分析的步驟 400
19．3 模擬：概念 401
19．4 Excel隨機數函數及隨機數
的產生 402
19．4．1 RAND()及RANDBETWEEN
(a，b)基本用法 402
19．4．2 隨機數發生器 405
19．5 模擬：銷售量預測 407
19．6 模擬：訂貨量 408
19．7 本章小結 412

前 言

現代職場最基本的要求將是學習了數學和統計學……

V. Mayer-Schonberger ＆ K. Cukier

商業分析與決策

我們正在進入或已經生活在大數據時代。所有企業每天都要收集及處理大量數據。據麥肯錫(McKinsey ＆ Company)(2015) 估計, 早在2009年，美國1000人以上的公司平均每個公司已累計了200TB的數據。在中國，有人估計到2020年，平均每個人每年產生的數據可達4.1GB 。如何使用這些數據已經成為許多企業在激烈的市場競爭中能否制勝的關鍵因素。數據本身隻是一些未經處理的(原始)數字。這些未經處理的數字並不能告訴我們什麼，其本身並不能產生價值，亦不能為決策者提供參考。隻有經過整理、分析，我們纔能找出這些數據所隱藏的趨勢、各有關變量間的關繫及其他信息，從而為管理人員做出正確的決策及把握商機提供準確而及時的參考和支持。這就是商業分析(Business Analytics，BA)的工作。由於數據重要性的日益凸顯，所有管理者都要用到定量分析(quantitative analysis)的方法。很多企業對管理人員的基本要求之一是具備一定的商業分析能力，並能將分析結果運用到決策中以解決工作中的各種問題。

商業分析就是對企業的大量數據進行分析，找出與企業商業活動有關的各種趨勢(trend)、模式(pattern)和各因素間的相互關繫等，使這些數據成為信息(information)，成為知識，為企業決策提供咨詢和支持。商業分析試圖回答的問題包括一件事情(一種結果，等等)為什麼會發生；在相似的條件下這種事情還會再發生嗎；如果我們改變其中的一個條件，事情會有什麼變化；等等。商業分析用到的主要是統計及其他定量分析方法。商業分析基本上由3部分組成：數據處理及分析(主要是統計)、決策及與決策有關的不確定性分析。

關於本書

１．目的及特點

商業分析中的數據分析基本是商業統計的內容，而決策、不確定性分析及建模則屬於管理科學(management science)的範疇。從企業管理人員或商業分析師的角度來說，二者實際上是密不可分的。因為本書的讀者對像主要是企業管理人員和商業分析師及與大數據分析有關的人員，我們將二者放在一起討論。作者相信，這種安排更有利於讀者對內容的學習及掌握。本書的目的是繫統地介紹商業分析，使讀者閱讀完本書後對商業分析的內容、方法及應用有一個比較好的理解，並能將這些知識及方法運用到工作中，解決工作中遇到的問題。本書的一大特點是運用大量商業方面的例子對各種概念及其應用進行討論，並介紹如何用Excel來建立模型以分析和解決各種問題。作者希望，讀者在讀了本書後能夠將本書討論的概念、方法及各種Excel知識和技巧處理用於解決工作或研究中遇到的有關數據處理、分析、決策、風險分析等方面的實際問題。

2．對讀者背景知識的要求

數據分析大部分內容都與統計有關，但本書並不假設讀者在閱讀本書之前有很多統計學的基礎。本書將繫統介紹數據分析中要用到的統計學中有關的基本概念及方法，但本書不是一本統計學教程，故不會對統計理論做太多討論。統計學的概念及方法隻是我們解決問題的工具。本書的重點將放在如何運用這些工具來解決工作中的實際問題。隻要對這些概念及方法有正確的理解，我們就能夠正確運用這些概念及方法來解決工作中的各種問題，而沒有必要對其中的理論基礎做過多討論。

微軟的Excel@ 幾乎已成為所有企業用於數據處理分析的最重要的工具。本書主要目的之一是介紹如何用Excel解決各種商業分析方面的問題。本書隻假定讀者具備Excel的入門知識，如Excel的建檔及其他各種基本知識等。如果讀者從未使用過Excel，建議讀者讀一讀Excel的入門書，再用一用Excel，以對其基本用法有所了解。本書會對用到的Excel公式、函數等進行詳細討論。

3．本書內容

本書分4篇19章。第1篇和第2篇屬於數據分析，第3篇為回歸與預測，第4篇為建模、優化與風險分析。

商業統計可分為兩大部分：描述統計和推斷統計。本書第1篇是描述統計，包括6章(第1章～第6章)，將繫統介紹統計學的基本概念及各種統計分布類型，主要包括描述、總結和表達不同類型數據的概念及方法。我們將首先討論定量分析的特點及步驟(第1章)，數據的整理及表示(第2章)，然後是數據的分散和集中程度及表示方法(第3章)。概率的概念是研究各種隨機變量的基礎，我們用一章(第4章)的篇幅介紹了概率的基本概念及計算。第5章和第6章則是離散型與連續型隨機變量的常見分布。

第2篇是推斷統計方面的內容，共有6章(第7章～第12章)，包括抽樣及各種估計和檢驗的方法及其應用。第7章抽樣及抽樣分布討論了各種不同的抽樣方法。這些方法都是為了使抽到的樣本是隨機的(或盡可能是隨機的)，樣本特征盡可能反映總體特征。第8章是根據樣本統計值估計總體統計值。由於假設檢驗在數據分析中的重要性，本篇用了4章的篇幅(第9章～第12章)討論各種假設檢驗及其應用。

第3篇是回歸與預測，由3章(第13章～第15章)組成。回歸要回答的是不同變量之間關繫的問題。第13章側重於簡單線性回歸，第14章則討回歸的問題；第15章的內容包括時間序列數據的特點及各種預測方法。

本書最後一篇即第4篇分為4章(第16章～第19章)。第16章包括Excel建模的方法和技巧，以及不同類型的Excel模型。第17章和第18章則對如何尋找最優方案進行了討論。第19章的內容涵蓋了風險分析的概念及方法，特別是如何用模擬的方法對風險進行分析。

4．本書的術語及符號

(1)本書術語

本書術語的中文主要根據下列著作確定。

有關統計的術語：

戴久永. 統計概念與方法. 1998. 三民書局，647頁.

吳柏林. 現代統計學. 2013. 五南圖書出版公司，468頁.

有關Excel的術語：

Microsoft Excel幫助. https://support.office.com/zh-cn/excel

蘇蕊, 等. Excel表格、公式、函數與圖表完全學習手冊. 2013. 電子工業出版社，337頁.

(2)有關符號

{}: 表示隨書所附Excel文件的文件名。

例如，{C03F3.32}表示Excel的文件名為C03，工作表的名字為F3.32，即第3章(C03)圖3.32(F3.32)的數據、計算、模型或圖。有時一個工作表會有數個圖，這時會在F後面將該工作表的圖列出，如{C02F2.8-2.18}表示該工作表的圖或數據包括圖2.8～圖2.18。

書中有時會介紹一些Excel應用的小竅門(tips)，若其中有數據引用，表示方法與上面相似，但將F改成了T。如{C02T2.1}表示Excel的文件名為C02，工作表的名字為T2.1，即第2章(C02)Excel小竅門2.1(T2.1)的數據、計算或模型。與小竅門有關的工作表(T)位於該章Excel文件的最右(後)方。

【】：表示Excel中的各種選項和功能。

例如，【數據分析】表示Excel中的“數據分析”選項。

→：Excel操作過程中從一步(上一步)到另(下)一步。

例如，單擊【數據】→【規劃求解】，表示單擊Excel的【數據】選項，然後單擊【規劃求解】。

5．致謝

在本書寫作過程中，作者與同事就有關數據分析及Excel應用的討論讓作者受益匪淺。好友何秀娟女士、張紹輝博士及王薇博士的建議使本書增色不少。作者感謝同事和好友的支持。

本書承石會敏和徐萍女士悉心編輯，特此感謝。

本書由澳門基金會資助出版。

陳星玉(echen05@yahoo.com)

2017年1