Statistical Methods in e-Commerce Research (Statistics in Practice) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Wiley-Interscience

作者:Wolfgang Jank

出品人:

页数:430

译者:

出版时间:2008-09-29

价格:USD 100.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470120125

丛书系列:

图书标签:

Statistics
e-Commerce
Research Methods
Data Analysis
Marketing Analytics
Business Intelligence
Quantitative Analysis
Applied Statistics
Retail Analytics
Digital Marketing

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具体描述

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This groundbreaking book introduces the application of statistical methodologies to e–Commerce data

With the expanding presence of technology in today′s economic market, the use of the Internet for buying, selling, and investing is growing more popular and public in nature. Statistical Methods in e–Commerce Research is the first book of its kind to focus on the statistical models and methods that are essential in order to analyze information from electronic–commerce (e–Commerce) transactions, identify the challenges that arise with new e–Commerce data structures, and discover new knowledge about consumer activity.

This collection gathers over thirty researchers and practitioners from the fields of statistics, computer science, information systems, and marketing to discuss the growing use of statistical methods in e–Commerce research. From privacy protection to economic impact, the book first identifies the many obstacles that are encountered while collecting, cleaning, exploring, and analyzing e–Commerce data. Solutions to these problems are then suggested using established and newly developed statistical and data mining methods. Finally, a look into the future of this evolving area of study is provided through an in–depth discussion of the emerging methods for conducting e–Commerce research.

Statistical Methods in e–Commerce Research successfully bridges the gap between statistics and e–Commerce, introducing a statistical approach to solving challenges that arise in the context of online transactions, while also introducing a wide range of e–Commerce applications and problems where novel statistical methodology is warranted. It is an ideal text for courses on e–Commerce at the upper–undergraduate and graduate levels and also serves as a valuable reference for researchers and analysts across a wide array of subject areas, including economics, marketing, and information systems who would like to gain a deeper understanding of the use of statistics in their work.

电子商务研究中的统计方法：一本面向实践的应用指南在当今数据驱动的商业环境中，电子商务的蓬勃发展为研究人员和从业者带来了前所未有的机遇与挑战。理解用户行为、优化营销策略、预测销售趋势、评估平台效率，这一切都离不开严谨的数据分析和恰当的统计工具。本书《电子商务研究中的统计方法：一本面向实践的应用指南》正是为满足这一需求而精心编写的。它并非泛泛而谈的理论堆砌，而是致力于为电子商务领域的各种实际问题提供一套系统、可操作的统计分析框架。本书的目标读者涵盖了电子商务领域的学者、研究生、数据科学家、市场分析师以及任何希望通过量化方法深入理解电子商务运作模式的专业人士。我们深知，理论知识的掌握固然重要，但将其有效应用于解决现实世界中的复杂问题才是关键。因此，本书在介绍统计概念的同时，始终强调其在电子商务场景下的具体应用，并辅以丰富的案例研究和实践指导。内容概述：本书涵盖了电子商务研究中最为关键和常用的统计方法，从基础的描述性统计到复杂的预测建模，力求为读者提供一个全面的知识体系。第一部分：电子商务数据的准备与探索。在进行任何统计分析之前，数据的质量和理解至关重要。本部分将首先介绍电子商务领域常见的数据类型，例如用户交易数据、用户行为日志、产品信息、评论数据等。我们将探讨数据清洗、缺失值处理、异常值检测等关键预处理步骤，以确保数据的可靠性和分析的准确性。紧接着，我们将深入介绍描述性统计方法，包括均值、中位数、方差、标准差等，并演示如何利用可视化技术（如直方图、散点图、箱线图）来探索数据的分布特征、识别潜在模式和关系。这为后续的推断性统计分析奠定了坚实的基础。第二部分：推断性统计在电子商务中的应用。掌握了数据的基本面貌后，我们转向推断性统计，以从样本数据中得出关于总体特征的结论。本部分将重点介绍假设检验和置信区间等核心概念，并展示它们在A/B测试中的关键作用。例如，如何科学地评估不同网站设计或营销活动对用户转化率的影响？我们将讲解如何设定恰当的零假设和备择假设，选择合适的统计检验（如t检验、卡方检验），并正确解读p值和置信区间，从而做出有数据支持的决策。此外，我们还将介绍方差分析（ANOVA），用于比较多个组别的均值差异，这在评估不同营销渠道或促销策略的效果时非常有用。第三部分：回归分析与建模。回归分析是电子商务研究中最强大的工具之一，它能够帮助我们理解变量之间的关系，并进行预测。本部分将从简单的线性回归开始，逐步深入到多元线性回归。我们将详细讲解如何选择合适的自变量和因变量，如何解释回归系数的含义，以及如何评估模型的拟合优度（如R方、调整R方）。本书将重点关注回归分析在预测销售额、用户生命周期价值、以及理解影响用户购买决策的关键因素等方面的应用。在此基础上，我们还将介绍逻辑回归，它在预测二元结果（如用户是否购买、是否点击广告）方面扮演着至关重要的角色，并广泛应用于用户分群和精准营销。第四部分：分类与聚类技术。除了预测数值型结果，在电子商务中，我们经常需要将用户或产品进行分类，或者将相似的用户/产品进行分组。本部分将深入探讨分类模型，特别是决策树和随机森林。我们将展示如何构建能够准确预测用户购买行为或流失风险的分类器，以及如何解释模型生成的规则。此外，我们还将介绍聚类分析，如K-Means聚类，它能够帮助我们识别具有相似特征的用户群体，从而实现更精细化的个性化推荐和服务。通过聚类，企业可以更好地理解不同用户群体的需求和偏好，并制定有针对性的营销策略。第五部分：时间序列分析与预测。电子商务的销售和用户行为往往具有时间依赖性，因此时间序列分析在预测未来趋势方面不可或缺。本部分将介绍时间序列的基本概念，如趋势、季节性和周期性。我们将讲解ARIMA模型等经典时间序列预测方法，并演示如何应用于销售预测、库存管理和资源规划。此外，我们还将简要介绍一些更高级的时间序列模型，以应对更加复杂的电商数据模式。第六部分：高级主题与专题。为了满足更广泛的研究需求，本书的最后一部分将触及一些电子商务研究中日益重要的高级主题。这可能包括：网络分析在社交商务中的应用，文本分析和情感分析在用户评论挖掘中的作用，以及贝叶斯统计方法在处理不确定性数据时的优势。这些专题的介绍旨在激发读者对更前沿研究方法的兴趣，并为其提供进一步探索的方向。本书的特点： 1. 强调实践性：每一章节都紧密围绕电子商务的实际场景展开，力求让读者看到统计方法如何解决现实世界中的问题。 2. 案例驱动：大量精心设计的案例研究贯穿全书，帮助读者理解抽象的统计概念与具体业务场景的结合。 3. 易于理解：尽管涉及复杂的统计概念，本书力求以清晰、直观的方式进行讲解，避免过度专业化的术语，同时提供必要的数学推导。 4. 工具导向：在可能的情况下，本书会提及相关的统计软件和工具（如R、Python等）的使用，鼓励读者动手实践。 5. 循序渐进：内容设计遵循从基础到进阶的逻辑顺序，确保不同背景的读者都能从中受益。我们相信，通过学习本书的统计方法，您将能够更自信、更精准地解读电子商务数据，做出更明智的商业决策，并在竞争激烈的电商市场中取得更大的成功。本书不仅是一本教科书，更是一把开启数据洞察之门的钥匙。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实抓人眼球，那种深邃的蓝色调，配上简洁有力的字体，散发着一种严谨而现代的气息。我第一眼看到它时，就有一种强烈的预感：这不仅仅是一本枯燥的统计学教科书，更像是一把开启电商世界复杂数据宝库的钥匙。我尤其欣赏它在版式上的处理，信息密度控制得恰到好处，阅读起来不会感到压迫。书页的纸质也相当不错，拿在手里很有分量感，那种微微的粗粝感，让人感觉作者和出版方在细节上确实下足了功夫，而不是敷衍了事。我原本担心统计学的内容会晦涩难懂，但从排版布局来看，作者似乎有意图将复杂的公式和理论用清晰的图表和模块化的方式呈现出来，这让我对接下来的阅读充满了期待，感觉它会是一本既能作为案头工具书，又适合系统学习的佳作。这种对细节的关注，往往预示着内容的深度和广度也是不容小觑的。

评分☆☆☆☆☆

从拿到书本的那一刻起，我一直在思考它在当前大数据和机器学习浪潮下的定位。电子商务领域的数据体量和复杂度远超传统统计学的应用场景，所以这本书必须展现出其驾驭复杂性的能力。我希望它不仅仅是罗列了各种统计检验，而是能构建起一个完整的、面向决策支持的分析流程图。想象一下，从原始点击流数据的清洗、特征工程的构建，到最终模型部署后的效果监控和迭代，这本书能否提供一个全景式的视角？我更看重的是它在“研究设计”上的指导意义，比如如何构建一个既能捕捉短期促销效果又能衡量长期品牌价值的实验设计。如果它能深入探讨非参数方法在处理异常值众多的电商数据时的优势，或者如何用统计工具来验证机器学习模型的鲁棒性，那么它无疑就站到了行业研究的前沿，而不是仅仅停留在基础知识的复述上。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“实践”二字，在我看来是其最大的承诺，也是我最关注的落脚点。理论固然重要，但在瞬息万变的电商市场中，速度和准确性同样关键。我期待看到其中包含的代码示例或者伪代码，最好是能够对应到主流统计软件或编程语言（如R或Python）的实现细节上。仅仅有公式，对于希望立即应用到工作中的读者来说，是远远不够的。更进一步说，我希望作者能分享一些“非正统”的经验，比如在数据获取受限或者数据质量较差的情况下，分析师应该采取哪些“务实”的统计妥协方案，以及如何向非技术背景的业务人员清晰地传达这些基于统计结果的建议。如果这本书能像一位经验丰富的导师一样，在每一个关键步骤提供“你应该这样做，因为……”的理由，那么它就完成了从一本参考书到一本必读指南的华丽转身，真正实现了其统计学在电商研究中的应用价值。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的作者群体的专业背景感到非常好奇。通常，能够将统计学（一个偏理论的领域）与电子商务研究（一个快速变化的实操领域）完美结合，需要作者拥有深厚的学术功底和丰富的行业浸淫。我期望这本书能在方法论的介绍上保持极高的审慎性，既要保证统计模型的正确性，又要能清晰地阐述其在电商场景下的适用边界和潜在的陷阱。例如，在处理高维稀疏数据时，模型选择的依据是什么？在解释复杂的回归结果时，如何平衡统计显著性与商业相关性？我希望能看到一些关于模型解释性与预测准确性之间权衡的讨论，这恰恰是很多纯理论书籍所缺失的。如果作者能辅以一些业界公认的最佳实践准则，并对不同算法的计算效率进行简单的对比分析，那这本书的实用价值将得到几何级的提升，真正成为一本具有指导意义的“操作手册”。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书时，我首先被它那种横跨理论与实战的野心所吸引。它似乎并不满足于仅仅介绍那些传统的统计学概念，而是敏锐地捕捉到了电子商务领域特有的数据挑战。我翻阅了一些目录页，发现其中对时间序列分析在用户行为预测上的应用、贝叶斯方法在推荐系统中的作用，以及A/B测试的严谨设计等方面都有深入的探讨。这种内容的选择，精准地击中了当前数字营销和在线业务增长的核心痛点。我期待它能提供超越教科书标准案例的、更具现实意义的洞察，比如如何处理电商活动中的非平稳性数据流，或者如何量化社交媒体推广对最终购买转化的真实贡献。如果这本书能提供一套清晰的、可操作的分析框架，而不是停留在公式推导层面，那它对任何希望在电商领域深耕的分析师来说，都将是不可或缺的财富。那种将前沿统计技术与商业决策无缝对接的能力，才是衡量一本专业书籍价值的关键所在。

评分☆☆☆☆☆