本书介绍规范性分析以及如何使用规范性分析进行决策，理论部分和实践部分相对平衡，展示了直观的概念插图、现实的示例问题和案例研究。
全书共6章。第1章概述商业分析及分析的纵向视图和简单分类，并介绍规范性分析所处的位置。第2章介绍优化。第3章解释蒙特卡罗模拟、离散模拟和连续模拟等强大的决策工具。第4章介绍多准则决策及其简单分类。第5章介绍专家系统和基于案例的推理。第6章介绍大数据、深度学习和认知计算等前沿分析技术。
本书适合商业分析专业人员与相关专业本科生和研究生阅读。

杜尔森·德伦（Dursun Delen），俄克拉何马州立大学博士，是Spears和Patterson商务分析主席，健康系统创新中心的研究主任，俄克拉何马州立大学管理科学和信息系统教授。在他开始学术生涯之前，他为一家私营研究和顾问公司——Knowledge Based Systems工作，该公司位于得克萨斯州。他作为一位数据科学家工作了5年，在此期间，他主持了许多决策支持和其他信息系统相关的研究项目，由联邦机构资助，如DOD、NASA、NIST和DOE。德伦博士的研究发表在许多核心期刊上，包括Decision Support Systems、Communications of the ACM、Computers and Operations Research、Computers in Industry、Journal of Production Operations Management、Artificial Intelligence in Medicine和Expert Systems with Applications等。他出版了4本教材：Advanced Data Mining Techniques（Springer，2008）、Decision Support and Business Intelligence Systems（Prentice Hall，2010）、Business Intelligence：A Managerial Approach（Prentice Hall，2010）、Practical Text Mining（Elsevier，2012）。他经常被邀请参加国内和国际会议来报告数据/文本挖掘、商务智能、决策支持系统和知识管理的相关主题内容。他在第四届关于网络计算和增强信息系统管理国际会议（2008年9月2～4日在韩国首尔）上是共同主席，在各种信息系统会议作为主席服务。他是International Journal of Experimental Algorithms、International Journalof RF Technologies和Journal of Decision Analytics的副主编。同时也是5家其他技术期刊的编委。他的研究和教学领域包括数据与文本挖掘、决策支持系统、知识管理、商务智能及企业建模。

前言
致谢
作者简介
第1章 商业分析和决策导论
1.1 数据和商业分析
1.2 人类决策过程概述
1.3 商业分析概述
1.4 分析的纵向视图
1.5 分析的简单分类
1.6 分析的成功案例：UPS的ORION项目
1.7 分析的成功案例：人与机器
1.8 结论
参考文献
第2章 优化和最优决策
2.1 线性规划解决方案的常见问题类型
2.2 优化模型的类型
2.3 用于优化的线性规划
2.4 运输问题
2.5 网络模型
2.6 优化建模术语
2.7 使用遗传算法的启发式优化
2.8 结论
参考文献
第3章 决策的模拟建模
3.1 模拟是基于系统模型的
3.2 什么是好的模拟应用
3.3 模拟建模的应用
3.4 模拟开发流程
3.5 不同类型的模拟
3.6 蒙特卡罗模拟
3.7 离散事件模拟
3.8 系统动力学
3.9 其他类型的模拟模型
3.10 模拟建模的优点
3.11 模拟建模的缺点
3.12 模拟软件
3.13 结论
参考文献
第4章 多准则决策
4.1 决策的类型
4.2 多准则决策方法的分类
4.3 层次分析法
4.4 网络分析法
4.5 其他多准则决策方法
4.6 不精确推理的模糊逻辑
4.7 结论
参考文献
第5章 决策系统
5.1 用于决策的人工智能和专家系统
5.2 专家系统概述
5.3 专家系统的应用
5.4 专家系统的结构
5.5 知识工程过程
5.6 专家系统的优点和缺点
5.7 基于案例的推理
5.8 结论
参考文献
第6章 商业分析的未来
6.1 大数据分析
6.2 深度学习
6.3 认知计算
6.4 结论
参考文献