作者格雷罗是弗吉尼亚州威廉斯堡威廉大学商学院的教授，主要教学科研方向是决策、统计、运营管理以及商业定量方法等方面，曾任教于达特茅斯的阿莫斯塔商学院以及圣母大学商学院等。由于他能将复杂的决策问题讲得深入浅出，深受学生欢迎。
他在华盛顿大学获得电气工程专业的硕士学位和运营系统管理专业的博士学位，在得克萨斯大学获取MBA。他在运营管理、产品设计以及规划方面出版了多部著作。
在进入高校研究之前，他曾经在陶氏化学公司以及洛克导弹和空间公司担任过工程师。他在多处任兼职或者合作课题，有政府部门、跨国公司以及美国各种大型或者小型的制造业企业等。
人们常常会发现他坐在风平浪静的海滩上，研究着一本极具挑战性的Excel手册，身旁放着一杯卡普兰迪葡萄酒。

本书介绍了基于Excel的统计数据分析建模和模拟。本书涵盖了统计学中的基本理论和方法，如区间估计、假设检验、方差分析、回归分析和蒙特卡洛模拟等，同时介绍了线性规划、方案管理器和单变量求解等Excel工具的应用。本书的特色是每章都围绕一个实际问题，给出分析解决问题的全部过程以及Excel截屏，有利于读者学习Excel数据分析的方法，提高Excel数据处理能力。本书可作为MBA统计学课程的教材，也作为经济管理类本科生和研究生学习统计学和数据处理的参考资料。

第1章　Excel电子表格建模简介　 / 001
1.1　引言　 / 002
1.2　MBA学生能做什么？　 / 002
1.3　为什么要对问题建模？　 / 004
1.4　为什么要用Excel建模进行决策？　 / 004
1.5　电子表格风水/电子表格工程　 / 006
1.6　一个电子表格改进的例子　 / 008
1.6.1　朱莉亚的商业问题——一个非常不确定性结果问题　 / 008
1.6.2　拉姆的评论　 / 011
1.6.3　朱莉亚修改后的工作簿　 / 012
1.7　总结　 / 016

第2章　定量数据的展示　 / 019
2.1　引言　 / 020
2.2　数据的分类　 / 020
2.3　数据上下文和情景　 / 021
对准备数据提出一些建议　 / 024
2.4　图表的种类　 / 026
2.4.1　功能区和Excel菜单系统　 / 027
2.4.2　一些常用的图　 / 028
2.4.3　制作表的步骤　 / 031
2.5　图表法分析和展示数据的例子　 / 035
2.5.1　例子——泰娜的大学第二学期的预算　 / 036
2.5.2　收集数据　 / 038
2.5.3　整理数据　 / 039
2.5.4　分析数据　 / 040
2.5.5　展示数据　 / 047
2.6　一些用图示法展示数据的最终实践建议　 / 048
2.7　总结　 / 050

第3章　定量数据的分析　 / 055
3.1　引言　 / 056
3.2　什么是数据分析？　 / 056
3.3　数据分析工具　 / 057
3.4　两个数据集的分析　 / 060
3.4.1　时间序列数据——图示分析　 / 062
3.4.2　横截面数据——图示分析　 / 065
3.4.3　时间序列数据分析——描述统计　 / 067
3.4.4　横截面数据分析——描述统计　 / 069
3.5　时间序列数据分析——预测/分析数据相关性的工具　 / 072
3.5.1　图示分析法　 / 073
3.5.2　线性回归　 / 076
3.5.3　协方差和相关系数　 / 080
3.5.4　其他预测方模型　 / 082
3.5.5　一些发现　 / 083
3.6　横截面数据分析——预测/分析数据相关性的工具　 / 083
一些发现　 / 089
3.7　总结　 / 090

第4章　定性数据的展示　 / 095
4.1　引言——什么是定性数据？　 / 096
4.2　有效展示定性数据的基本要领　 / 096
数据展示和准备计划　 / 097
4.3　数据录入和操作　 / 099
4.3.1　数据录入工具和精确性　 / 100
4.3.2　数据转换成Excel格式　 / 103
4.3.3　用逻辑IF函数进行数据转换　 / 105
4.3.4　非Excel格式数据的转换　 / 108
4.4　应用排序、筛选以及高级筛选进行数据查询　 / 110
4.4.1　数据排序　 / 111
4.4.2　数据筛选　 / 112
4.4.3　筛选　 / 113
4.4.4　高级筛选　 / 118
4.5　例子　 / 121
4.6　总结　 / 126

第5章　定性数据的分析　 / 131
5.1　引言　 / 132
5.2　定性数据分析的基本内容　 / 133
处理数据误差　 / 134
5.3　数据透视图和数据透视表　 / 138
5.3.1　一个例子　 / 138
5.3.2　数据透视表　 / 140
5.3.3　数据透视图　 / 149
5.4　TiendaMía.com例子——问题1　 / 152
5.5　TiendaMía.com例子——问题2　 / 154
5.6　总结　 / 159

第6章　数据分析中的统计推断　 / 163
6.1　引言　 / 164
6.2　根据数据选择统计方法　 / 165
6.3　χ2——卡方检验分类数据的独立性　 / 165
假设检验——原假设与备择假设　 / 166
6.4　分类与定距数据的z-检验和t-检验　 / 169
6.5　一个例子　 / 169
6.5.1　z-检验：双样本均值检验　 / 172
6.5.2　SC州非囚犯与SC州受EB培训囚犯分数有无差别？　 / 173
6.5.3　t-检验：双样本异方差　 / 175
6.5.4　TX州囚犯成绩是否高于TX州非囚犯成绩？　 / 175
6.5.5　不论州别，囚犯成绩是否高于非囚犯？　 / 176
6.5.6　SC州与TX州囚犯在特殊培训前成绩是否有差异？　 / 178
6.5.7　EB培训项目是否提高了囚犯成绩？　 / 179
6.5.8　如果观察值均值不同，但没有看到分数的一致变化，怎么办？　 / 180
6.5.9　总结评论　 / 182
6.6　方差分析　 / 183
6.6.1　方差分析：单因素例子　 / 183
6.6.2　冷藏箱月盗损平均数不同，三个港口盗损平均数是否有差异？　 / 185
6.7　试验设计　 / 186
6.7.1　完全随机组试验设计举例　 / 188
6.7.2　析因实验设计例子　 / 192
6.8　总结　 / 193

第7章　数据建模和模拟：第一部分　 / 201
7.1　引言　 / 202
什么是模型？　 / 203
7.2　如何对模型进行分类？　 / 204
7.3　确定性建模例子　 / 206
事件的基本分析　 / 207
7.4　理解模型的重要组成部分　 / 210
7.4.1　模型准备和设计阶段　 / 211
7.4.2　建模阶段　 / 211
7.4.3　天气与相关参与者数的确定　 / 214
7.4.4　参与者玩游戏的概率　 / 216
7.4.5　艾菲尔牧师的假设分析问题　 / 216
7.4.6　OLPS活动建模总结　 / 217
7.5　基于Excel的建模　 / 218
7.5.1　基本模型　 / 219
7.5.2　敏感性分析　 / 221
7.5.3　表单控件箱中的控件　 / 227
7.5.4　选择按钮　 / 228
7.5.5　滚动条　 / 230
7.6　总结　 / 232

第8章　数据建模和模拟：第二部分　 / 235
8.1　引言　 / 236
8.2　模型模拟的种类和不确定性　 / 237
将不确定过程加到模型中　 / 238
8.3　蒙特卡洛抽样法　 / 238
8.3.1　实施蒙特卡洛模拟的步骤　 / 239
8.3.2　几种概率分布简介　 / 244
8.3.3　利用泊松分布对到达人数建模　 / 247
8.3.4　列查询和水平查询函数　 / 249
8.4　一个财务例子——利润表　 / 251
8.5　一个营运例子——汽车屋公司　 / 254
8.5.1　汽车屋公司建模问题情况　 / 258
8.5.2　建立中枢工作表　 / 259
8.5.3　构建计算工作表　 / 261
8.5.4　泊松到达计量方法的变动——出于建模精度的考量　 / 262
8.5.5　足够的样本容量　 / 264
8.5.6　建立数据收集工作表　 / 265
8.5.7　结论　 / 269
8.6　总结　 / 272

第9章　规划求解、方案管理与单变量求解工具　 / 277
9.1　引言　 / 278
9.2　规划求解——约束优化　 / 279
9.3　例子——约克河考古预算问题　 / 280
9.3.1　公式化　 / 282
9.3.2　公式化YRA预算问题的线性规划问题　 / 283
9.3.3　准备规划求解工作表　 / 283
9.3.4　利用规划求解工具求解　 / 287
9.3.5　规划求解报告　 / 288
9.3.6　YRA预算的一些问题　 / 292
9.4　方案管理器　 / 297
9.4.1　例1——计算抵押贷款利率　 / 297
9.4.2　例2——利润分析表　 / 300
9.5　单变量求解　 / 301
9.5.1　例1——利用PMT单元格函数进行单变量求解　 / 302
9.5.2　例2——利用CUMIPMT单元格函数进行单变量求解　 / 303
9.6　总结　 / 305