经济管理中的计算机应用(第3版)
国家级线上一流课程“经济管理中的计算机应用”配套教材,上海市优秀教材,配套资源丰富。

作者:刘兰娟

丛书名:21世纪高等学校计算机类课程创新系列教材·微课版

定价:69.8元

印次:3-4

ISBN:9787302589471

出版日期:2021.11.01

印刷日期:2025.02.11

图书责编:黄芝

图书分类:教材

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本书主要介绍利用Excel提供的丰富的分析与建模工具,获取和分析经济管理大数据,并建立动态的预测、决策、模拟模型的方法,提高读者经济管理大数据处理能力。 全书由四部分共7章组成。第一部分主要介绍经济管理数据的查询方法,第二部分主要介绍经济管理数据的分类汇总分析与展示方法,第三部分主要介绍经济管理数据的时间序列预测与回归分析方法,第四部分主要介绍经济管理数据的定量决策分析与动态模拟分析方法。 本书包含3个思政案例,在学习技术的同时,引导读者遵守信息安全法规,培养大数据职业操守,加强社会责任感,树立正确的职业道德。 本书可作为经济管理类专业本科生、研究生和工商管理硕士信息技术应用、管理中的定量方法、管理决策建模等课程的教材,也可作为经济管理人员解决工作中遇到的数据处理、预测分析、决策建模和仿真模拟等问题的参考书。

刘兰娟,上海财经大学副校长,教授、博士生导师。教育部电子商务类专业教指导委副主任委员。研究领域:计算机辅助预测与决策,信息资源管理,高校、企业和金融行业的信息化解决方案等。主持上海高校本科教育创新人才培养教学改革工程“财经院校本科生计算机课程综合改革研究”、国家级在线精品课程“经济管理中的计算机应用”、教育部本科教育综合改革等一系列建设项目。多次获得上海市教学成果一等奖、上海市优秀教材奖。

前言 《经济管理中的计算机应用》是国家级在线金课“经济管理中的计算机应用”的配套教材,其第1版和第2版分别获2011年和2015年上海市优秀教材奖。 大数据时代的到来,对经济管理人才的综合能力提出了更高的要求。经济管理人员不仅需要具备专业能力和管理能力,还应具备数据思维、数据获取、数据分析和数据应用等数据处理能力。《经济管理中的计算机应用》作为一本特色鲜明的计算机应用类课程的配套教材,其诞生和发展可以说顺应了大数据时代对经济管理人才培养的需要,将经济管理理论、 数据文件 定量方法与计算机数据处理技术紧密结合,帮助经济管理类人才掌握经济管理问题中的数据处理方法,提高大数据环境下经济管理工作的质量和效率。 从国内外高校一贯的做法来看,经济管理理论、定量方法与信息技术三部分的内容原本是完全割裂的。信息技术部分主要讲授计算机软件工具的使用,如数据库软件、办公自动化软件、程序设计语言等;定量方法部分则主要讲授数学方法,如运筹学、统计学等;而经济管理理论部分则注重介绍经济学原理、管理理论、会计方法等。在本科生中全面开展这类综合教学并不多见,很多学校把教学重点放在讲授计算机语言与程序设计方法等纯计算机技术的内容上,强调程序设计是计算机应用能力的基础。事实上,现代信息技术已经发展到一个全新的高度,使用者无须编程就可以解决各种问题早已成为各种功能强大的计算机软件争相实现的目标。因此,随着各种计算机软件功能的增强,对于各行各业的计算机使用者在程序设计能力方面的要求就越来越低。为了提高经济管理专业学生的信息技术应用能力,应把计算机应用课程的教学重点从讲授...

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第1章数据库及其查询1

1.1数据库概述1

1.1.1数据库 1

1.1.2数据库管理系统 2

1.1.3数据模型3

1.2表及其相互之间的联系3

1.2.1表3

1.2.2主键5

1.2.3表与表之间的联系6

1.2.4Northwind示例数据库中表之间的联系9

1.3单表查询13

1.3.1无条件的查询13

1.3.2涉及一个条件的查询16

1.3.3涉及多个条件的查询17

1.4多表查询19

1.4.1简单的多表查询19

1.4.2内连接查询20

1.4.3外连接查询26

1.5计算查询29

1.6汇总查询31

本章小结37

数据库安全案例38

习题38

第2章数据分类汇总分析40

2.1数据透视表/图分类汇总方法40

2.1.1数据透视表/图41

2.1.2数据透视表的灵活性43

2.1.3数据透视图的灵活性51

2.2数据透视表/图的应用51

2.2.1生成时间序列 51

2.2.2统计频率分布 55

2.2.3计算各类数据占比 57

2.3Power Pivot合并汇总方法60

2.3.1利用Power Pivot汇总数据60

2.3.2利用Power Pivot汇总数据绘制地图64

本章小结66

习题67

第3章时间序列预测70

3.1时间序列预测概述70

3.1.1时间序列的成分71

3.1.2时间序列预测的步骤71

3.2移动平均预测和指数平滑预测73

3.2.1移动平均预测73

3.2.2指数平滑预测78

3.3趋势预测81

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