统计学习题与案例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:高等教育

作者:袁卫

出品人:

页数:362

译者:

出版时间:2006-5

价格:26.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787040191691

丛书系列:

图书标签:

• 教材
• 大学教材
• 统计学习
• 机器学习
• 数据挖掘
• 案例分析
• 习题集
• 高等教育
• 理工科
• 概率论
• 数理统计
• 模式识别

《数据驱动的洞察：从理论到实践的商业智能之旅》 一、 时代浪潮中的商业决策：何以为凭？ 在当今信息爆炸、瞬息万变的商业环境中，决策的质量直接关系到企业的生存与发展。曾经依赖经验、直觉的时代已然远去，取而代之的是对数据深度挖掘和理性分析的迫切需求。企业不再仅仅满足于“是什么”，更渴望理解“为什么”，并进一步预测“将要发生什么”。然而，海量数据犹如未经雕琢的璞玉，蕴含着巨大的价值，却也需要专业的方法论和工具来加以提炼。 《数据驱动的洞察》应运而生，旨在为渴望在数据洪流中驾驭方向、抢占先机的企业决策者、管理者、分析师以及所有对商业智能充满好奇的读者，提供一条清晰、系统且富有实践指导的学习路径。本书并非一本枯燥的技术手册，而是一次深入浅出的商业智能实践之旅，它将引导您如何从纷繁复杂的数据中提炼出有价值的洞察，并将这些洞察转化为切实可行的商业策略，最终驱动企业实现可持续的增长与创新。 二、 洞悉全局：商业智能的基石与脉络 本书开篇，我们将深入剖析商业智能（Business Intelligence, BI）的核心概念与价值。您将理解，BI不仅仅是数据的收集和呈现，更是一个贯穿数据采集、存储、处理、分析、可视化到最终决策应用的完整闭环。我们将探讨BI在不同行业、不同业务场景下的应用潜力，从提升运营效率、优化客户体验，到精准营销、风险控制，乃至预测市场趋势、发掘潜在商机，全方位展现BI如何成为现代企业不可或缺的核心竞争力。 在理论框架搭建的同时，本书将着重强调“数据”作为BI的灵魂。您将学习到如何构建有效的数据采集与集成策略，理解不同数据源的特性与挑战，例如结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据。我们将引导您识别数据质量问题，并掌握数据清洗、转换与治理的基本原则和实用技巧，确保分析的可靠性与有效性。 三、 探索未知：数据分析的强大工具箱 一旦数据基础夯实，便可进入数据分析的广阔天地。本书将为您系统介绍一系列强大的数据分析方法与技术，它们是洞察数据背后秘密的关键。 描述性分析： 您将学会如何通过统计学方法，如均值、中位数、标准差、频率分布等，来清晰地描绘数据的现状，理解数据的基本特征。本书将引导您如何运用图表（柱状图、折线图、饼图、散点图等）将这些描述性信息直观地呈现出来，让数据“说话”。 诊断性分析： 为什么会发生这种情况？本书将带领您深入探究数据之间的关联性，识别因果关系，理解事件发生的原因。您将学习如何运用钻取（Drill-down）、切片（Slicing）、切块（Dicing）等技术，在数据的不同维度和层级之间穿梭，层层剥茧，找到问题的根源。 预测性分析： 面对不确定性，我们能否有所预见？本书将介绍预测性分析的核心理念，包括时间序列分析、回归分析等，帮助您预测未来的趋势、销售额、客户流失率等关键指标。您将理解模型构建的基本流程，以及如何评估预测模型的准确性。 规范性分析： 基于洞察，我们应该怎么做？本书将进一步探讨如何将分析结果转化为 actionable insights，并提供决策建议。您将了解如何利用优化技术、模拟等手段，在不同情境下找到最优的解决方案，实现业务目标。 为了让这些分析方法更加生动易懂，本书将精选多个跨行业的实际案例，涵盖电商、金融、零售、制造等领域。通过对这些案例的深入剖析，您将看到理论知识如何在真实商业场景中落地，分析工具如何解决实际业务痛点，数据洞察如何带来切实的商业价值。我们将不仅仅展示最终的分析结果，更会侧重于分析过程、思路的形成，以及如何将复杂的分析过程转化为易于理解的商业语言。 四、 视界呈现：可视化让数据绽放光彩 再精妙的分析，如果不能有效地传达给决策者，其价值将大打折扣。可视化是连接数据分析与商业决策的桥梁。本书将投入大量篇幅，介绍现代商业智能中至关重要的可视化技术与原则。 您将学习到如何选择最恰当的可视化图表来呈现不同类型的数据和分析结果，避免信息冗余或误导。我们将探讨仪表盘（Dashboard）的设计理念与最佳实践，如何构建直观、交互性强且能够快速响应业务需求的仪表盘。本书将引导您理解数据可视化的叙事性，如何通过视觉语言讲述引人入胜的数据故事，引导受众快速理解关键信息，激发思考，促成决策。 除了通用性的可视化原则，我们还将介绍一些主流的商业智能工具（如 Tableau, Power BI 等，但不过于深入特定工具的操作，侧重于通用原理）在数据可视化方面的应用。您将看到如何利用这些工具将海量数据转化为生动、动态的图表和报告，让复杂的业务状况一目了然。 五、 实践出真知：构建你的商业智能能力 《数据驱动的洞察》绝不仅仅止步于理论讲解和案例分析。本书的核心目标是赋能读者，提升其在数据驱动下的分析与决策能力。因此，在每个章节的结尾，我们都设计了一系列的练习题和思考题，旨在巩固您所学知识，并鼓励您将所学应用于实际工作中。 更进一步，本书将指导您如何系统地思考和构建一个企业内部的商业智能体系。从定义业务目标、识别关键指标（KPIs）、选择合适的数据源，到搭建数据分析平台、组建数据分析团队，本书将提供一个宏观的视角和实用的指导框架。您将了解到，成功的BI不仅仅是技术的堆砌，更是组织文化、流程优化与人才培养的系统工程。 六、 展望未来：数据智能的新边界 随着人工智能、机器学习等技术的飞速发展，商业智能正在不断拓展其边界，向着更智能、更主动的方向演进。本书的最后部分，将对这些前沿技术在商业智能领域的应用进行展望，例如预测模型的自动化、智能推荐系统的构建、自然语言处理在数据分析中的应用等。您将初步了解这些新兴技术如何与传统的BI方法相结合，为企业带来更深层次的洞察和更强大的自动化决策能力。 七、 谁适合阅读这本书？ 企业管理者和决策者： 渴望理解数据如何驱动业务增长，提升决策的科学性和效率。 市场营销、销售、运营、产品等部门的分析师和专员： 希望掌握数据分析技能，挖掘业务洞察，优化工作成效。 IT专业人士： 负责搭建和维护企业数据平台，了解数据分析的需求与应用。 对商业智能感兴趣的学生和研究人员： 希望系统学习BI理论与实践，为未来的职业发展打下坚实基础。 任何渴望在数据时代提升自身竞争力的职场人士。 《数据驱动的洞察：从理论到实践的商业智能之旅》将成为您开启数据驱动决策之旅的得力助手。它将帮助您拨开迷雾，看清数据背后的商业逻辑，掌握化繁为简的分析艺术，最终实现从数据到洞察，从洞察到行动，从行动到价值的完美飞跃。让我们一起，用数据点亮智慧，用洞察驱动未来。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本教材的编排真是别具匠心，尤其是对于那些初次接触统计学这门学科的读者来说，简直是一盏明灯。它不像传统教材那样堆砌枯燥的理论公式，而是巧妙地将复杂的概念融入到贴近生活的案例情境中。我记得有一次，在学习假设检验的部分，作者没有直接抛出P值和显著性水平的定义，而是通过一个关于新药疗效的模拟实验，让读者亲身感受到“拒绝原假设”的意义。这种“做中学”的教学方法，极大地降低了学习的门槛，使得那些原本让人望而生畏的统计学原理，变得清晰易懂，甚至带上了一丝趣味性。书中的图示和模型展示得非常直观，每一个步骤的逻辑推导都清晰可见，让人感觉每翻过一页，自己的理解都在稳步加深，而不是原地打转。那种豁然开朗的感觉，是很多其他教科书无法给予的，它真正做到了将“统计”从一门计算的学科，转化成一门理解世界的思维工具。

评分☆☆☆☆☆

我最近在做公司内部的数据分析项目时，深刻体会到了实践经验的重要性，而这本书恰好填补了理论与实践之间的巨大鸿沟。许多教科书只停留在理想化的数据模型上，但现实中的数据往往是“脏”的、不完整的，充满了噪声和缺失值。这本书最让我欣赏的一点，就是它毫不避讳地讨论了实际操作中会遇到的各种“陷阱”。比如，在处理多重共线性问题时，它不仅讲解了如何识别，还提供了基于领域知识进行变量筛选的实用建议，而非仅仅依赖于VIF值。书中提供的那些案例，很多都是基于行业报告或实际商业场景改编的，这使得我们这些职场人士在学习时，能够立即联想到自己的工作内容，思考如何将这些统计工具应用到具体问题中去解决实际困难。它更像是一位经验丰富的老前辈，在你迷茫时，递给你一把趁手的工具，告诉你如何精确地敲下这颗钉子。

评分☆☆☆☆☆

这本书的整体结构布局，体现出一种成熟的教学体系构建思路。它不像有些书籍那样，章节之间联系松散，让人觉得像是在阅读一本统计学知识的零散笔记。这本书的叙事逻辑非常连贯，从最基础的描述性统计开始，自然而然地过渡到概率论和分布，再平稳地导入推断统计，最后形成完整的机器学习或数据挖掘框架。章节之间的衔接处处理得极为巧妙，常常会用一两段话总结上一章的重点，并预告下一章将如何在此基础上进行拓展。这种层层递进的组织方式，极大地帮助我们构建了一个完整的、系统的统计思维网络，而不是只掌握零散的知识点。对于希望构建扎实统计知识体系的人来说，这种结构上的完整性，远比单个章节的精彩程度更为重要。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我刚拿到这本书时，对它的期待值并不高，毕竟市面上的统计类书籍大多是“换汤不换药”的重复。然而，这本书在对高级统计方法的阐述上，展现出了非同一般的深度和前瞻性。它没有墨守成城于经典的线性回归模型，而是花了相当大的篇幅去探讨广义线性模型（GLM）和非参数统计方法的适用边界和优缺点。尤其是在对模型选择和正则化方法的介绍部分，其严谨性令人印象深刻。作者对于每种方法的统计学假设条件都交代得清清楚楚，并且用非常精炼的数学语言描述了其背后的优化目标函数。对于有志于在量化分析领域深造的读者来说，这本书提供了坚实的理论基础，它不是教你“怎么用”某个软件命令，而是让你明白“为什么”要用这个命令，这种底层逻辑的清晰度，是衡量一本优秀教材的黄金标准。

评分☆☆☆☆☆

我作为一个非数学专业的学生，对公式的恐惧感由来已久，但这本书彻底改变了我的看法。它在数学推导上做到了令人惊叹的平衡。它没有为了展示高深而故意把公式堆砌得密密麻麻，让人产生压迫感；但同时，它也绝不含糊其辞，关键的定理和推导过程，都辅以详尽的文字解释，确保读者能够跟上作者的思路。比如，在讲解最大似然估计（MLE）时，作者没有直接给出复杂的拉格朗日函数求解过程，而是通过一个清晰的迭代思想，将复杂的优化问题分解成了若干个易于理解的小步骤。这种对读者认知负荷的体贴设计，使得学习过程充满了积极性，感觉每一步的进步都是踏实而可靠的，而不是靠死记硬背勉强通过的。

评分☆☆☆☆☆

排雷！！！！题目不严谨而且答案四个选项是随机生成的woqu！！！！！！

评分☆☆☆☆☆

不！要！买！里面错误真的超级多T T

评分☆☆☆☆☆

排雷！！！！题目不严谨而且答案四个选项是随机生成的woqu！！！！！！

评分☆☆☆☆☆

排雷！！！！题目不严谨而且答案四个选项是随机生成的woqu！！！！！！

评分☆☆☆☆☆

极其糟糕的一本练习册，答案错误多，很多题目都需要用到书上没有的知识点。雷同的题目特别多，同一个知识点换个数据就又是一道题，强行把20道题扩充成200道，恶心。