College Mathematics for the Managerial, Life, and Social Sciences pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Thomson Learning

作者:Tan, Soo T.

出品人:

页数:1168

译者:

出版时间:2007-4

价格:1621.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9780495119692

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• 大学数学
• 管理学
• 生命科学
• 社会科学
• 应用数学
• 高等数学
• 统计学
• 微积分
• 建模

探秘商业世界：现代商业分析与决策精要 一、本书定位与读者群体 本书旨在为有志于在商业、金融、管理、经济学以及相关社会科学领域深耕的读者提供一套全面、实用且深入的分析工具和思维框架。我们聚焦于将抽象的数学和统计概念转化为具体可操作的商业决策流程。本书并非纯粹的理论教科书，而是一本面向实践的指南，旨在弥合学术理论与商业现实之间的鸿沟。 我们的目标读者包括： 1. 初级和中级商业分析师与数据科学家： 需要巩固基础并学习如何将复杂模型应用于实际商业问题，如市场预测、风险评估和资源优化。 2. 企业管理者与决策者： 希望理解其团队使用的数据分析结果背后的逻辑，从而做出更具数据支持性的战略决策。 3. 金融与会计专业学生： 寻求超越传统会计方法，利用现代定量工具进行财务建模和投资组合管理的读者。 4. 经济学与社会科学研究人员： 需要掌握高级计量经济学和统计推断方法来验证其研究假设的学者。 本书的独特之处在于，它摒弃了冗长繁琐的纯数学证明，转而强调模型的构建、解释与应用，确保读者能够迅速掌握核心技术并应用于实际工作场景。 二、核心内容模块详解 本书结构紧凑，分为五大核心模块，层层递进，构建起一个完整的商业定量分析体系： 模块一：商业数据基础与描述性统计（The Foundation of Business Insight） 本模块是所有高级分析的基石。我们首先探讨商业数据生命周期管理，包括数据的采集、清洗与预处理，强调数据质量对后续分析结果的决定性影响。 数据结构与类型： 详细区分了横截面数据、时间序列数据和面板数据在商业情境中的适用性。 核心描述性指标： 深入分析平均值、中位数、众数、方差和标准差在衡量企业绩效（如销售额波动、客户满意度分布）中的作用，并引入了更稳健的异常值检测方法。 数据可视化精要： 重点讲解如何使用图表（直方图、箱线图、散点图矩阵）来揭示数据中的潜在模式、偏差和相关性，指导读者选择最能有效传达商业信息的视觉表达方式。 模块二：概率论与决策科学（Quantifying Uncertainty in Business） 商业决策本质上是在不确定性中进行的。本模块致力于将概率思维融入日常管理。 概率定律在风险评估中的应用： 贝叶斯定理在商业中的实际运用，例如更新库存需求预测或评估新产品上市的成功概率。 关键概率分布： 深入探讨正态分布、泊松分布和二项分布在建模库存需求、设备故障率和客户到达时间等商业场景中的精确建模。 期望值与决策树： 系统介绍如何构建决策树模型，用于评估具有多个阶段和不同风险水平的战略选择（如是否进入新市场或进行大规模资本支出）。 模块三：推断性统计与假设检验（Validating Business Hypotheses） 管理者需要基于样本数据对总体情况做出可靠推断。本模块侧重于如何科学地验证商业假设，避免“幸存者偏差”或“确认偏误”。 抽样理论与中心极限定理的商业意义： 理解如何通过科学抽样来确保调查结果（如市场调查）的代表性。 参数估计： 详细讲解点估计和置信区间在设定服务水平目标（如95%的客户等待时间置信区间）中的实际操作。 单样本与多样本假设检验： 系统介绍 T 检验、Z 检验和方差分析（ANOVA）在比较不同营销活动效果、不同生产批次质量或不同地区客户行为差异时的应用。 模块四：线性回归分析与预测建模（Modeling Relationships for Prediction） 这是连接数据分析与商业预测的核心桥梁。本模块强调模型构建的严谨性和结果的可解释性。 简单线性回归： 建立广告支出与销售额之间的关系模型，并解释回归系数的实际商业含义（边际效应）。 多元线性回归： 引入多因素模型，用于控制混杂变量（如季节性、竞争者活动）对核心变量的影响，提供更精确的预测。 回归诊断与模型选择： 重点讨论多重共线性、异方差性和自相关性等常见问题及其解决策略。教授如何使用 R² 调整值、AIC/BIC 等指标进行模型间的客观比较。 时间序列基础： 介绍移动平均、指数平滑法在短期销售预测和库存控制中的应用。 模块五：高级定量工具与优化（Optimization and Modern Analytics） 本模块面向对提升效率和资源配置有迫切需求的读者，引入了优化方法论。 非参数检验： 当数据不满足正态性假设时，如何使用 Mann-Whitney U 检验或 Kruskal-Wallis 检验来评估不同群体的差异。 方差分析的拓展： 双因素方差分析在分析具有两个分类因素的实验设计（如A/B测试的变体）中的应用。 线性规划基础： 介绍如何使用单纯形法（概念性介绍）来解决资源分配、产品混合和物流路径规划中的最大化利润或最小化成本问题。 应用案例分析： 结合实际案例，演示如何使用统计软件（如R或Python库的简化流程）来完成一次完整的商业问题解决，从数据导入到最终的商业建议撰写。 三、本书的特色与优势 1. 商业案例驱动： 全书所有概念的引入都源于真实的商业情境，例如供应链中断的风险评估、客户生命周期价值（CLV）的计算、以及新生产线的产能优化。 2. 强调解释性而非纯计算： 我们更关注“这个P值对我意味着什么？”而不是“如何计算这个P值”。每一步计算都伴随着对商业含义的深入解读。 3. 软件工具的实用集成： 虽然本书不聚焦于某一特定软件的语法教学，但所有示例均附有在主流分析环境（如Excel高级功能、R/Python基础代码片段）中进行操作的指导性说明，确保读者学以致用。 4. 结构化的决策流程： 本书提供了一个清晰的“问题识别—数据准备—模型选择—结果解释—行动建议”的分析闭环，帮助读者系统化其工作方法。 通过学习本书，读者将不再满足于简单的报表阅读，而是能够真正掌握利用数据语言来驱动变革和优化决策的能力。

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