Practice of Business Statistics,Student Solutions Manual, Cd-Rom& JMP Cd-Rom Version 6 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:W. H. Freeman

作者:David S. Moore

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2008-07-25

价格:$ 205.10

装帧:Hardcover

isbn号码:9781429227384

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 商业统计
• 数据分析
• JMP
• SPSS
• 概率论
• 推论统计
• 学生手册
• 习题解答
• 统计软件

好的，这是一本关于商业统计实践的书籍简介，不包含《Practice of Business Statistics, Student Solutions Manual, Cd-Rom& JMP Cd-Rom Version 6》的内容： --- 商业决策的基石：现代统计学在商业实践中的应用 一本聚焦于数据驱动决策与企业增长的权威指南 在当今瞬息万变的商业环境中，信息的洪流是我们面临的最大挑战，也是最大的机遇。成功的企业不再仅仅依赖直觉和经验，而是将数据分析视为其核心竞争力。本书《商业统计实践：从理论到实战的决策框架》，正是为新一代的商业领袖、分析师以及寻求提升决策质量的专业人士量身打造的综合性教材。它旨在架起纯粹统计理论与复杂商业现实之间的桥梁，确保读者不仅理解“如何计算”，更能领悟“为何计算”以及“如何解读结果以驱动行动”。 本书摒弃了过度抽象的数学推导，转而采用以商业情景为驱动的学习路径。每一章节都围绕一个真实的商业问题展开，例如市场细分、库存优化、风险评估、客户满意度测量或销售预测。通过这些贴近业务需求的案例，读者将系统地掌握从数据采集、清洗、描述性分析到推断性统计和回归建模的完整流程。 核心内容框架：从基础洞察到高级预测 本书的结构经过精心设计，确保知识的积累是循序渐进且相互关联的： 第一部分：商业数据的语言——描述性统计与数据可视化 成功的商业分析始于对数据的深刻理解。本部分将读者引入商业数据的世界，强调数据质量和有效展示的重要性。 数据类型与商业语境： 区分分类数据、数值数据，以及它们在市场调研、财务报告和运营管理中的不同含义。 集中趋势与离散度的洞察： 如何利用均值、中位数、众数、标准差和四分位数来快速评估业务绩效的稳定性和分布情况，例如评估不同产品线的销售波动性。 强大的可视化工具箱： 不仅仅是制作图表，而是学习如何选择最恰当的可视化形式（直方图、箱线图、散点图、时间序列图）来揭示隐藏的业务趋势和异常值（Outliers），从而避免基于错误视觉印象做出的决策。 探索性数据分析（EDA）的艺术： 强调在正式建模前，通过数据探索发现潜在的变量关系和数据结构缺陷的关键性。 第二部分：从样本到总体——概率论与推断统计的基础 商业决策往往基于不完整的信息（样本）。本部分教会读者如何进行有理有据的推断，并将不确定性量化。 商业中的概率思维： 掌握条件概率、贝叶斯定理在风险分析和故障排查中的应用，例如评估供应商延迟交货的联合概率。 抽样分布与中心极限定理的实际意义： 理解为何我们可以信任样本统计量来估计总体参数，这是所有假设检验的基础。 置信区间的构建与解读： 如何为关键绩效指标（KPIs），如平均客户生命周期价值（CLV）或平均交易额，提供一个可靠的“信心范围”，而非仅仅一个点估计。 假设检验的实战流程： 详细阐述 Z 检验、T 检验、卡方检验在商业决策中的应用，例如验证新营销活动是否真的带来了统计学上显著的销售提升，以及如何正确理解和避免第一类和第二类错误。 第三部分：探究关系——方差分析与回归分析的威力 商业世界充满了变量之间的相互作用。本部分是连接数据分析与预测模型的关键。 方差分析（ANOVA）在A/B测试中的应用： 深入讲解如何比较三个或更多组别（如不同广告平台、不同定价策略）之间的差异是否显著，这是实验设计的核心。 简单线性回归： 建立预测模型，量化一个变量（如广告投入）对另一个变量（如销售收入）的精确影响程度，并评估模型的拟合优度（R-squared）。 多元回归分析的复杂性： 处理多重共线性、交互效应和调节变量。本章特别关注模型诊断——如何识别并处理异方差性、残差的非正态性等问题，确保预测模型的稳健性。 分类变量的纳入： 学习如何使用虚拟变量（Dummy Variables）将定性因素（如区域、产品线类别）纳入回归模型，以获得更全面的洞察。 第四部分：预测与控制——时间序列分析与非参数方法 针对动态变化的商业环境，本书引入了更高级的分析技术。 时间序列基础： 分析具有趋势和季节性的数据，例如季节性消费品的需求预测或年度收入的趋势分解。 非参数统计方法： 在数据不满足正态性假设或样本量较小时，如何使用如曼-惠特尼 U 检验或克拉斯卡尔-沃利斯检验等工具，依然能够做出可靠的商业推断。 卡方检验的扩展应用： 不仅用于拟合优度检验，更深入探讨其在列联表分析中，探究两个分类变量之间是否存在关联性，例如客户偏好与地理位置的相关性。 独特卖点：强调商业语境与决策后果 本书最大的价值在于其应用导向。我们相信，统计技能只有在正确应用于商业问题时才具有意义。 1. “决策点”分析： 每当引入一个新的统计工具后，书中都会设立一个“决策点”环节，要求读者从管理者或分析师的角度回答：“基于此分析结果，我应该采取什么行动？” 2. 数据伦理与透明度： 探讨在利用统计模型进行预测和分类时，如何避免引入偏见（Bias），确保模型的公平性和透明度，这对于现代企业合规性至关重要。 3. 软件工具的中立性视角： 本书侧重于统计概念和方法论本身，而非依赖于任何特定软件的界面操作。它教授读者理解不同软件（如R、Python、Excel高级功能或专业统计包）输出结果的内在逻辑，从而使技能具有持久的迁移性。 4. 案例驱动的学习： 全书贯穿了来自金融服务、零售运营、制造业质量控制和高科技营销等多个行业的真实、复杂案例。 《商业统计实践：从理论到实战的决策框架》不是一本简单的公式手册，它是一本训练“数据思维”的指南。它将帮助读者从“数据泥潭”中提炼出可执行的商业智慧，为企业在竞争激烈的市场中占据先机，提供坚实可靠的定量支持。无论您是企业的中层管理者、希望提升分析能力的职场人士，还是统计学或商学院的学生，本书都将成为您通往数据驱动型组织的必备工具书。

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