该书从数据分析、模型建立和决策分析的角度，结合软件实现，深入分析了运筹学中的经典内容、统计学中的相关与回归分析及相应的预测技术，给出了决策分析的基本内容和博弈分析简介，结合人工智能的发展，增加了模糊集理论和灰色系统理论。该书所涉及的理论内容丰富，在介绍概念的同时，引进了大量的案例。考虑计算机和相关软件的普及，该书在内容上尽量减少运算过程的数学推导，注重培养学生的实际应用能力。同时，为了方便学生处理实际问题，该书给出了WinQSB、SPSS以及灰色系统应用软件的简单操作例题。该书更加侧重于培养学生解决实际问题的能力，对本科高年级学生的毕业论文写作以及工商管理、工程管理、项目管理、公共管理类研究生的论文写作，具有极大的参考价值。
《数据模型与决策/高等院校经济管理类规划教材》既可作为高等院校经济管理类和公共管理类专业及相关专业本科高年级学生、研究生的教材，也可供从事经济管理相关工作的人员参考。
第1篇 数据篇
第1章 统计与数据的分类
1．1 应用统计学概述
1．1．1 统计的含义
1．1．2 统计是科学与艺术的统一
1．1．3 统计的重要性
1．2 数据的定义、计量与分类
1．2．1 数据的定义
1．2．2 数据的计量
1．2．3 数据的分类
第2章 数据的整理与展示
2．1 品质型数据的整理与展示
2．1．1 分类数据的整理
2．1．2 分类数据的展示
2．2 数值型数据的整理与展示
2．2．1 数值型数据的分组
2．2．2 数值型数据的图示
2．3 小结
第3章 数据的描述分析
3．1 集中趋势的描述
3．1．1 众数
3．1．2 种位数
3．1．3 四分位数
3．1．4 算术平均数
3．1．5 几何平均数
3．1．6 案例：含含糊糊的平均数
3．1．7 SPSS操作案例
3．2 离散趋势的描述
3．2．1 极差
3．2．2 内距（四分位差）
3．2．3 方差和标准差
3．2．4 离散系数
3．2．5 SPSS操作
第4章 调查问卷的设计
4．1 问卷设计的特征
4．2 问卷设计的程序
4．3 问题的形式
4．4 问题的类型
4．5 调查问卷的结构
第5章 企业大数据分析框架
5．1 数据量迅猛增长是不争的事实
5．2 企业对大数据进行分析所面临的问题
5．3 大数据和小数据——不同类型的智能
5．3．1 大数据
5．3．2 小数据
5．4 企业应用大数据的七大注意事项
5．4．1 数据质量
5．4．2 数据源和所处位置
5．4．3 数据定义和管控
5．4．4 数据字典和数据关键用户
5．4．5 数据核查和数据可视化
5．4．6 客户数据整合和数据管理
5．4．7 数据保密
5．5 大数据时代企业决策分析所面临的挑战
5．5．1 大数据应用过程中，组织的障碍和壁垒是最大挑战
5．5．2 企业决策分析的外部挑战
5．5．3 企业决策分析的内部挑战
5．6 大数据时代商业分析的七大基石
5．6．1 商业挑战基石
5．6．2 数据基础基石
5．6．3 分析实施基石
5．6．4 洞察发现基石
5．6．5 执行测算基石
5．6．6 知识共享基石
5．6．7 发展创新基石
……
第2篇 模型篇
第6章 线性规划与对偶理论
第7章 整数规划、运输及指派问题
第8章 相关与回归
第9章 多元线性回归
第10章 预测分析
第3篇 决策与对策篇
第11章 确定型决策与不确定型决策
第12章 风险型决策及效用理论
第13章 博弈论初步
第14章 动态博弈分析
第15章 委托一代理理论
第4篇 系统篇
第16章 模糊系统分析
第17章 灰色系统理论
第18章 随机服务系统分析
第19章 图与网络系统分析
参考文献
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