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出版者:

作者:David Gerbing

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:1998-7

價格:304.00元

裝幀:

isbn號碼:9780314126801

叢書系列:

圖書標籤:

• 統計學
• 商業統計
• Excel
• 數據分析
• 統計軟件
• 應用統計
• 數據科學
• 商業
• 統計建模
• 數據處理

好的，以下是一份關於商業統計學書籍的簡介，該書旨在為讀者提供紮實的統計學基礎和應用技能，特彆側重於如何利用實際數據解決商業問題，同時不包含您提及書名的內容。 --- 《商業數據驅動決策：統計學原理與實踐》 洞察商業世界的底層邏輯，用數據驅動戰略與運營 在當今瞬息萬變的商業環境中，數據已不再僅僅是記錄過去的工具，而是預測未來、優化決策的核心資産。本書《商業數據驅動決策：統計學原理與實踐》專為渴望將統計學理論轉化為實際商業洞察的管理人員、分析師、市場營銷專傢以及商科學生設計。我們緻力於提供一個全麵、深入且極具實踐指導意義的框架，幫助讀者掌握現代商業統計學的核心方法論，並能夠自信地運用這些工具解決從市場細分到風險評估等一係列復雜問題。 本書摒棄瞭繁瑣的數學推導，將重點放在統計學概念的商業意義、應用場景以及結果的解讀上。我們相信，真正的統計能力不在於記住公式，而在於能夠正確地提齣問題、選擇恰當的模型，並對模型的輸齣進行批判性評估。 核心內容與結構 全書結構圍繞“理解數據——建立模型——做齣決策”這一邏輯主綫展開，共分為六大部分，係統性地涵蓋瞭商業統計學的全景圖： 第一部分：商業分析的基礎與描述性統計 本部分是讀者建立數據思維的基石。我們首先探討商業數據采集的常見類型、質量評估的重要性，以及描述性統計在初步數據探索中的關鍵作用。讀者將學習如何利用集中趨勢、離散程度和數據可視化技術（如圖錶類型選擇的藝術）來有效地“講述”數據的故事。關鍵在於，我們強調如何識彆數據中的潛在偏差和異常值，確保後續分析建立在可靠的基礎上。例如，我們將深入分析銷售報告中的“平均值陷阱”，解釋為什麼中位數和眾數在特定商業情境下更具解釋力。 第二部分：概率論與決策的基石 商業決策本質上是在不確定性下進行的。本部分將概率論的概念——如條件概率、獨立事件、貝葉斯定理——與實際的商業風險評估緊密結閤。我們不會沉溺於抽象的概率分布理論，而是專注於如何利用二項分布、泊鬆分布和正態分布來模擬庫存波動、客戶到達率和産品缺陷率。一個重要的實踐環節是，我們將展示如何使用貝葉斯思維來更新對新市場進入成功率的初始判斷，體現統計學在動態決策製定中的價值。 第三部分：統計推斷：從小樣本到總體認知 統計推斷是本書的核心技術領域之一。我們將係統介紹抽樣分布、中心極限定理的實際意義，以及如何構建和解釋置信區間。重點在於假設檢驗的實踐應用。讀者將學會如何構建零假設和備擇假設，選擇閤適的檢驗方法（如Z檢驗、T檢驗），並理解P值在商業決策中的真正含義，避免“統計顯著性”與“商業重要性”的混淆。我們將通過A/B測試的案例，清晰地闡述如何判斷一個網站設計變更是否帶來瞭顯著的業務提升。 第四部分：方差分析與多因素比較 當商業問題涉及比較三個或更多組彆的均值時（例如，比較三種不同的定價策略對銷量的影響），單樣本或雙樣本檢驗便力不從心。本部分將詳盡介紹方差分析（ANOVA）的原理和應用，包括單因素和雙因素ANOVA。我們特彆關注如何解讀因子間的交互作用，這在復雜的市場組閤策略中至關重要。此外，還將引入非參數檢驗方法，以應對數據不滿足正態性或方差齊性假設的現實挑戰。 第五部分：關聯分析與綫性迴歸建模 本部分是連接統計學與預測分析的橋梁。我們從相關性入手，區分相關與因果的陷阱，並深入講解簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸模型。讀者將學習如何建立迴歸方程、解釋迴歸係數的商業含義（如邊際效應）、評估模型的擬閤優度（$R^2$）以及診斷模型假設（殘差分析）。迴歸診斷是確保模型可靠性的關鍵步驟，本書將提供詳細的步驟指導讀者識彆多重共綫性、異方差性等常見問題及其修正方法。此外，我們將探索分類變量（虛擬變量）在綫性迴歸中的引入，以處理定性因素的影響。 第六部分：高級主題：時間序列與非參數方法 認識到許多商業數據（如股價、月度銷售額）具有時間依賴性，本書的最後一部分引入瞭時間序列分析的初步概念。我們將聚焦於分解時間序列（趨勢、季節性、隨機波動），並介紹簡單的平滑方法（如移動平均、指數平滑）用於短期預測。同時，我們也介紹瞭一些強大的非參數方法，如卡方檢驗（用於分類數據的擬閤優度檢驗和獨立性檢驗），以及非參數相關係數，為讀者處理各種數據類型提供瞭更靈活的工具箱。 本書的特色與優勢 1. 聚焦商業情境（Contextual Learning）：每一項統計概念的介紹都緊密圍繞具體的商業案例展開，例如，客戶流失率預測、供應鏈優化、廣告支齣迴報率（ROAS）分析等，確保所學知識具有即時可操作性。 2. 模型選擇與診斷的藝術：我們花費大量篇幅指導讀者如何根據數據特徵和商業目標來“選擇”最閤適的統計工具，並強調模型假設檢驗和診斷的重要性，培養分析師的批判性思維。 3. 概念清晰、應用導嚮：全書采用清晰、直觀的語言闡釋復雜的統計學原理，避免瞭不必要的數學符號堆砌，確保即便是統計學背景薄弱的讀者也能快速掌握核心要義。 4. 數據處理流程的強調：我們不僅僅講解模型本身，更注重前置的數據準備、清洗和轉換過程，認識到“垃圾進，垃圾齣”的分析鐵律在商業分析中的極端重要性。 通過對《商業數據驅動決策：統計學原理與實踐》的學習，讀者將不再是數據的旁觀者，而是能夠自信地運用嚴謹的統計框架，從海量信息中提取可執行的商業智能，從而在競爭中占據先機。本書是您從“有數據”到“用數據說話”的必備指南。

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