本书《数据、模型与决策：基于Excel的建模和商务应用》内容丰富，涵盖了数据处理到决策分析的各个环节。首先，第1章深入讲解了数据的收集与呈现，包括基本概念（1.1 数据），Excel的基础操作（1.2 Excel基础），以及数据透视表和模拟运算表的运用（1.3 数据透视表和模拟运算表）。数据的可视化也不容忽视，通过数据展示图（1.4 数据展示图），读者能更好地理解数据分布特性（1.5 数据的分布属性）。
接着，第二章以概率论和统计学为基础，介绍了随机事件、随机变量及其概率分布（2.1-2.3），并探讨了联合分布、边际分布和条件概率（2.4），同时对统计学的概览进行了阐述（2.5）。
在处理大量数据时，抽样和估计技巧必不可少。第三章讲解了统计抽样（3.1），样本数据分析（3.2），以及点估计和区间估计（3.3-3.5）的原理与应用。
针对假设检验，第四章详细剖析了其基本原理（4.1），并分别介绍了单样本、两样本及多样本的假设检验方法（4.2-4.4）。
回归分析是数据建模的核心，第五章涵盖了简单线性回归（5.1）、多元回归（5.3）以及非线性回归（5.4），特别强调了正确运用的重要性（5.6）。
预测是商务决策的重要工具，第六章探讨了预测的基本概念（6.1），回归方程在预测中的应用（6.2），以及时间序列预测和预测工具CB Predictor（6.3-6.4）。
最后，第七章聚焦风险决策和蒙特卡罗模拟，涵盖了决策理论（7.1），风险决策策略（7.2），以及如何通过蒙特卡罗模拟进行投资决策（7.4-7.5）。
《数据、模型与决策：基于Excel的建模和商务应用》内容全面，包括概率和统计的基本概念、数据处理和分析的基本方法，以及回归、预测、风险分析、模拟和决策优化等模型方法。