"《商业智能与科学决策》结合社会经济发展新态势，融合商业智能，把决策理论、决策方法、决策实践纳入同一框架，体现了思维培养、思想提升的教学功能。本书共分为3篇14章，第1篇描述科学决策的基本问题，涵盖起源、概念、类型、质量、效果等内容，包括第1章至第4章；第2篇阐述商业智能环境与决策改变，介绍决策支持系统和大数据商业智能决策的方法，包括第5章至第7章；第3篇介绍科学决策的方法，选取几类应用范围广且重要的决策方法做了重点介绍，侧重于解决经济社会中常见的管理决策问题，包括第8章至第14章。
本书可作为管理类专业本科生、硕士研究生的课程教材，也可作为各类组织的管理者与员工，以及从事决策理论与方法研究的教师、研究人员等的参考用书。"

目录

第 1 篇 科学决策的基本问题

第1章 决策问题的缘起 2
1.1 决策概述 2
1.1.1 决策的内涵 2
1.1.2 决策的基本原则 3
1.1.3 决策的影响因素 6
1.2 决策的要素 7
1.2.1 决策者 7
1.2.2 决策目标 8
1.2.3 决策方案 8
1.2.4 决策情境 8
1.2.5 决策结果 8
1.2.6 决策准则 8
1.2.7 决策方法 9
1.2.8 决策制度 9
1.3 决策理论的发展 9
1.3.1 西蒙的决策理论 9
1.3.2 其他决策理论学派 12
1.3.3 决策理论的发展趋势 13
课后习题 13
案例 长征拉开序幕 14
第2章 决策问题与决策的分类 16
2.1 决策问题的分类 16
2.1.1 结构性决策问题 16
2.1.2 非结构性决策问题 16
2.1.3 半结构性决策问题 17
2.2 决策的分类 17
2.2.1 根据决策主体分类 17
2.2.2 根据决策客体分类 18
2.2.3 根据决策过程分类 19
2.3 群体决策 19
2.3.1 群体决策的定义 19
2.3.2 群体决策的兴起 20
2.3.3 群体决策的优势和劣势 20
2.3.4 影响群体决策的因素 21
2.3.5 群体决策的方法及结果产生方式 21
课后习题 23
案例 上下同欲：宇航人公司决策方式的转变与探索 24
第3章 决策的质量测度 26
3.1 决策质量的六要素 26
3.1.1 决策者 26
3.1.2 思维框架 27
3.1.3 备选方案 27
3.1.4 偏好 28
3.1.5 信息 29
3.1.6 逻辑 29
3.2 精准的决策语言 30
3.2.1 简单性表述原则 31
3.2.2 熟知性表述原则 31
3.2.3 基础性表述原则 31
3.3 决策的误区 32
课后习题 36
案例 透过C919的前世今生看“决策” 36
第4章 决策的效果及其测度 39
4.1 决策效果的影响因素 39
4.1.1 管理团队因素 39
4.1.2 决策因素 40
4.1.3 其他因素 41
4.2 决策效果的测度 41
4.3 决策效果测度的管理实践 42
4.3.1 决策效果测度的原则 43
4.3.2 决策效果的改进 44
课后习题 45
案例 风起数字经济，潮涌服务赋能—讯锡科技的成长与抉择 45

第 2 篇 商业智能环境与决策改变

第5章 商业智能环境下的决策 50
5.1 商业智能环境 50
5.1.1 商业智能 50
5.1.2 新型商业智能 51
5.1.3 商业智能环境的要素 51
5.2 商业智能环境下决策的变化和特征 52
5.2.1 商业压力-反应-支持模型 52
5.2.2 决策的变化 53
5.2.3 决策的特征 54
5.3 商业智能环境下的决策过程 55
5.3.1 决策制定过程的4个阶段 55
5.3.2 决策的信息技术支持 56
5.3.3 决策支持系统的思维体系 57
课后习题 58
案例 DT公司销售业务决策的商业智能分析 58
第6章 决策支持系统 61
6.1 决策支持系统概述 61
6.1.1 决策支持系统的定义 61
6.1.2 决策支持系统的特点 62
6.1.3 决策支持系统的目标和功能 62
6.2 决策支持系统的基本结构与分类 63
6.2.1 决策支持系统的基本结构 63
6.2.2 决策支持系统的分类 64
6.2.3 决策支持系统与管理信息系统的关系 70
6.3 决策支持系统的优点和局限性 70
6.3.1 决策支持系统的优点 70
6.3.2 决策支持系统的局限性 71
6.4 决策支持系统的实现 71
6.4.1 实现决策支持系统涉及的问题 71
6.4.2 成功实现决策支持系统的决定性因素 72
6.4.3 决策支持系统实现策略 72
课后习题 73
案例 数据驱动采销智能决策 74
第7章 大数据的决策应用 77
7.1 大数据概述 77
7.1.1 大数据的定义 77
7.1.2 大数据的特征 77
7.1.3 大数据的应用 78
7.2 大数据对管理决策的影响 79
7.2.1 大数据时代的组织和业务变革 79
7.2.2 大数据时代的管理变革 80
7.2.3 大数据在产业发展中面临的挑战 81
7.3 大数据决策的流程及方法 83
7.3.1 大数据决策的流程 83
7.3.2 大数据决策的方法 83
7.4 大数据应用存在的问题与决策优化 85
7.4.1 大数据应用存在的问题 85
7.4.2 大数据应用的改进与决策优化 86
课后习题 87
案例 阿里巴巴：把医疗大数据作为发力点 87

第 3 篇 科学决策的方法

第8章 决策方法 90
8.1 决策方法的起源 90
8.2 决策方法体系 91
8.2.1 定性决策法 91
8.2.2 定量决策法 93
8.3 决策方法的应用 95
课后习题 95
案例 规划建模解决计划冲突：三原公司季度生产决策模拟 96
第9章 基本决策方法的应用 100
9.1 盈亏平衡分析法 100
9.1.1 盈亏平衡分析的定义 100
9.1.2 盈亏平衡分析的基本假定 100
9.1.3 盈亏平衡点与盈亏额分析 101
9.1.4 因素变动对盈亏平衡点的影响 104
9.1.5 盈亏平衡分析示例 105
9.2 决策树法 106
9.2.1 决策树法的定义 106
9.2.2 决策树法的步骤 106
9.2.3 决策树法的优缺点 107
9.2.4 决策树法的示例 107
9.3 准则法 108
9.3.1 准则法的定义 108
9.3.2 准则法的示例 109
课后习题 110
案例 铜陵精达的低碳之路 112
第10章 计划评审技术和关键路径法 114
10.1 计划评审技术和关键路径法概述 114
10.1.1 计划评审技术和关键路径法的定义 114
10.1.2 项目网络图 115
10.1.3 计划评审技术和关键路径法的应用步骤 115
10.2 算法和实例 116
10.3 应用的进一步探讨 124
课后习题 124
案例 大华超市仓库管理项目 126
第11章 指派问题 128
11.1 指派问题概述 128
11.1.1 什么是指派问题 128
11.1.2 解决指派问题的基本方法 129
11.1.3 指派问题的性质 130
11.1.4 匈牙利法 130
11.2 指派问题示例 132
11.3 指派问题的进一步探讨 133
课后习题 134
案例 复杂指派问题举例 134
第12章 层次分析法 138
12.1 多准则决策 138
12.1.1 多准则决策的定义 138
12.1.2 多准则决策的应用假设 139
12.1.3 通用解决方法 139
12.2 层次分析法的定义及应用 140
12.2.1 层次分析法的定义 140
12.2.2 层次分析法的优点和缺点 140
12.2.3 层次分析法的步骤 141
12.2.4 层次分析法实例 145
12.3 层次分析法的进一步探讨 150
课后习题 151
案例 神火集团安全文化建设能力评价 151
第13章 神经网络预测技术 157
13.1 预测概述 157
13.1.1 预测的发展 157
13.1.2 预测的定义 158
13.1.3 预测的可能性 158
13.1.4 预测的不准确性 159
13.2 神经网络原理概述 160
13.2.1 生物学神经网络和人工神经网络 160
13.2.2 人工神经网络结构 161
13.2.3 网络信息处理 163
13.3 基于人工神经网络的预测方法 164
13.3.1 预测控制 164
13.3.2 基于人工神经网络的建模说明 164
课后习题 165
案例 人工神经网络在案例检索和案例库维护中的应用 166
第14章 社会网络分析法在决策中的应用 169
14.1 社会网络分析法概述 169
14.1.1 社会网络的构成要素 170
14.1.2 社会网络分析法的原理 170
14.1.3 社会网络分析法的特征 171
14.2 社会网络分析法的分析视角 171
14.2.1 中心度视角分析 172
14.2.2 凝聚子群视角分析 174
14.2.3 核心-边缘结构视角分析 174
14.3 社会网络分析法的操作步骤 175
14.4 企业管理中社会网络分析法的应用 176
14.4.1 在理论探究阶段应用社会网络分析法 176
14.4.2 从实际应用中探索社会网络分析法 176
14.4.3 基于综合视角系统探究社会网络分析法的应用 177
课后习题 178
案例 学习者的情感网络和学习效果之间的关系 178

参考文献 181