管理统计学基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京理工大学出版社

作者:肖淑芳

出品人:

页数:350

译者:

出版时间:2002-3

价格:18.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787810459303

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 教材
• 管理学
• 统计学
• 基础
• 数据分析
• 概率论
• 回归分析
• 统计方法
• 管理决策
• 定量分析
• 商业统计

好的，这是一份关于一本名为《现代商业分析与决策实践》的图书简介，其内容不涉及《管理统计学基础》中的主题： --- 图书名称：《现代商业分析与决策实践》 作者：[虚构的作者姓名] 图书简介 在信息爆炸的当代商业环境中，数据不再仅仅是记录过去的工具，而是驱动未来增长和战略转型的核心引擎。然而，拥有数据并不等同于拥有洞察力。许多组织在面对海量信息时，往往陷入“数据贫困”的困境——数据可用，但其蕴含的商业价值却难以挖掘。《现代商业分析与决策实践》正是为应对这一挑战而生的。本书旨在构建一座坚实的桥梁，连接理论知识与实战应用，帮助读者掌握从数据采集、清洗、建模到最终形成可执行商业决策的全链条能力。 本书的定位并非一本传统的统计学教材，也不侧重于量化模型的数学推导。相反，它专注于商业世界中分析的思维框架、工具的选择与应用、以及如何将分析结果有效地转化为市场行动和管理决策。我们将深入探讨现代商业分析的生态系统，涵盖描述性分析、诊断性分析、预测性分析以及规范性分析这四大支柱，确保读者能够全面理解如何利用数据回答“发生了什么？”、“为什么发生？”、“接下来会发生什么？”以及“我们应该怎么做？”这些关键的商业问题。 第一部分：商业分析的战略蓝图与思维重塑 本书的开篇章节致力于为读者建立一个宏观的视角。我们首先探讨了商业分析在不同行业——从零售、金融到高科技制造——中的角色演变。关键在于理解，分析不是孤立的技术活动，而是嵌入到整个企业战略流程中的一个环节。 我们将重点讨论业务问题驱动的分析方法论。许多分析项目失败，不是因为技术能力不足，而是因为问题定义模糊。本部分详细阐述了如何将模糊的商业挑战（例如，“如何提高客户留存率？”或“哪个营销渠道的投资回报率最高？”）转化为清晰、可量化、可测试的分析假设。我们引入了MECE（相互独立、完全穷尽）原则在问题拆解中的应用，以及如何构建逻辑树来指导数据收集的方向，避免“为了分析而分析”的陷阱。 此外，本部分还深入剖析了数据治理与质量的商业影响。数据源的碎片化和质量的不可靠性是制约决策效率的主要因素。我们将讨论建立有效的数据目录、定义关键绩效指标（KPIs）的一致性标准，以及如何评估数据资产的健康状况，确保所有后续的分析工作都建立在可靠的基础之上。 第二部分：数据准备、探索与可视化叙事 在现代分析实践中，数据准备阶段常常占据项目时间的60%以上。本书在这一部分投入了大量篇幅，但聚焦于实战工具的应用和数据清洗的商业逻辑，而非复杂的数据库理论。 我们详细介绍了ETL（提取、转换、加载）流程在商业智能（BI）环境下的实际操作，重点讲解了如何处理缺失值、异常值，以及如何进行数据标准化和特征工程，使其适合于后续的建模和比较。这里的重点是“理解数据背后的业务含义”，例如，为什么某个时间序列数据点异常？是系统错误还是真实的市场波动？ 随后，本书转向探索性数据分析（EDA）与数据可视化。我们强调，可视化是连接数据与人类理解的桥梁。内容涵盖了从基础的分布图、散点图到更复杂的地图可视化和桑基图等，重点讲解了何时选择何种图表来最有效地传达分析发现。一个关键的章节是“叙事性可视化”：如何设计仪表板（Dashboard）和报告，使非技术背景的决策者能够快速捕捉关键信息并理解背后的驱动因素。我们避免了仅展示技术图表的堆砌，而是教授如何构建一个有说服力的“数据故事线”。 第三部分：预测与规范：驱动业务行动的分析模型 本书的第三部分是关于如何利用高级技术来预测未来并指导行动。这里的核心是模型选择的商业考量，而非算法的数学细节。我们侧重于模型的可解释性与业务价值的权衡。 预测性分析部分，我们探讨了时间序列预测、回归分析在销售预测中的应用，以及分类模型在客户流失风险评估中的实践。例如，在构建客户流失模型时，我们讨论的重点是如何选择能清晰解释“哪些因素导致客户离开”的特征权重，以便营销团队可以有针对性地干预，而不是仅仅得到一个预测分数。 规范性分析是本书的高潮之一。这部分深入探讨了优化模型（如线性规划的应用）如何解决资源分配、库存管理和定价策略等复杂问题。我们通过具体的商业案例，展示如何设置约束条件、定义目标函数，并将优化结果转化为实际的生产或运营指令。例如，如何利用有限的生产能力，最大化某一特定产品的利润。 第四部分：分析成果的转化与组织变革 再好的分析，如果不能被组织采纳和执行，就毫无价值。本书的最后部分完全聚焦于商业影响力和变革管理。 我们探讨了如何有效地向高层管理人员汇报，特别是如何将复杂的分析结果提炼成2-3个可立即执行的战略建议。这包括构建“执行摘要”的技巧，以及如何预见和应对利益相关者对分析结果的质疑。 此外，本书还探讨了分析能力的培养与组织结构。我们分析了集中式分析团队、嵌入式分析师和业务线自治分析师这三种模式的优劣，并提供了构建数据驱动文化的路线图。核心理念是：分析师必须成为业务的合作伙伴，而非仅仅是报告的提供者。本书将教会读者如何通过持续的分析迭代和反馈回路，实现“分析驱动的敏捷决策”。 总结 《现代商业分析与决策实践》是一本面向未来的指南，它不教你如何证明某个统计公式，而是教你如何利用现代数据工具和思维框架，在不确定性的商业海洋中，精准定位机会，并果断采取行动。它适合于渴望将数据转化为竞争优势的业务经理、产品负责人、市场营销专家，以及任何希望从数据中挖掘深层商业价值的专业人士。通过本书的学习，读者将不再只是被动地消费数据报告，而是能够主动地设计、执行并引领数据驱动的商业转型。

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非常差的一本教材，经常有很多低级错误，而且在整本书的编书思路上有明显的问题，一开始倾向于社会统计，后面又在数理统计的路上走下去了。很明显，这是本为了评职称而东拼西凑出来的书。

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