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出版者:Irwin/McGraw-Hill

作者:Amir D. Aczel

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-12-19

价格:USD 121.10

装帧:Hardcover

isbn号码:9780072524857

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 商业统计
• 数据分析
• 概率论
• 统计推断
• 回归分析
• 统计软件
• 决策分析
• 管理学
• 经济学

商业统计学：洞察数据，驱动决策 在瞬息万变的商业世界中，数据已成为企业赖以生存和发展的基石。无论是分析市场趋势、评估投资风险，还是优化运营流程、提升客户满意度，对数据的深刻理解和有效运用是企业取得竞争优势的关键。《商业统计学：洞察数据，驱动决策》 正是一本旨在赋能读者掌握统计学精髓，并将其转化为实际商业洞察的权威指南。本书不仅涵盖了商业统计学的核心理论和方法，更侧重于如何将这些工具应用于解决真实的商业问题，帮助读者在海量数据中发现规律，做出更明智、更具前瞻性的决策。 本书的编写秉持“理论与实践并重”的原则，力求在严谨的统计学理论基础上，融入丰富的商业案例和实操演练，让学习过程既扎实又富有启发性。从基础的数据描述到复杂的推断统计，再到预测建模和决策分析，本书将引导您一步步构建起全面的商业统计学知识体系。 内容概述： 第一部分：商业统计学基础回顾与数据可视化 在开始深入探讨统计方法之前，我们首先需要对统计学的基本概念进行回顾，并掌握有效呈现数据的方式。本部分将带领您： 理解统计学的角色与重要性： 探讨统计学在现代商业环境中的核心地位，包括其如何帮助企业理解市场、客户、竞争对手以及内部运营。我们将阐述统计学如何从原始数据中提炼出有价值的信息，从而支持战略规划、战术执行和绩效评估。 数据类型与测量尺度： 区分不同类型的数据（如定性数据、定量数据）以及各种测量尺度（如名义、顺序、间隔、比例），理解不同数据类型对统计分析方法选择的影响。 描述性统计： 学习如何使用集中趋势的度量（均值、中位数、众数）和离散趋势的度量（方差、标准差、极差）来概括和总结数据集的特征。 数据可视化： 掌握利用各种图表（如直方图、条形图、饼图、散点图、箱线图、折线图）有效地可视化数据，直观地识别数据模式、趋势和异常值。本部分将强调选择最适合呈现特定数据类型和分析目标的图表的重要性，以及如何解读这些图表以获得洞察。 概率基础： 建立对概率论的基本理解，包括事件、概率计算、条件概率和独立事件的概念。这为后续理解统计推断奠定坚实基础。 离散概率分布： 学习重要的离散概率分布，如二项分布和泊松分布，并理解它们在模拟和分析计数型数据方面的应用。 连续概率分布： 深入理解核心的连续概率分布，特别是正态分布（高斯分布），探索其“钟形”曲线的特性及其在商业中的广泛应用。还将介绍其他连续分布，如指数分布，并探讨其在不同情境下的适用性。 第二部分：推断统计学：从样本到总体 推断统计学是将从样本数据中获得的信息推广到整个总体的科学。本部分将是本书的重点，您将学习如何进行严谨的统计推断： 抽样分布： 理解样本统计量（如样本均值）的抽样分布概念，特别是样本均值的中心极限定理，这是进行参数估计和假设检验的理论基石。 点估计与区间估计： 学习如何使用样本数据来估计总体的未知参数（如总体均值、总体比例），并掌握置信区间的概念，了解如何量化估计的不确定性。我们将详细介绍不同置信水平的含义，以及如何根据业务需求选择合适的置信水平。 单样本假设检验： 学习如何针对单个总体的均值、比例或方差进行假设检验，例如判断一个新营销活动是否显著提高了销售额。我们将详细介绍零假设、备择假设、检验统计量、p值以及如何根据p值做出决策。 双样本假设检验： 学习如何比较两个总体的均值、比例或方差，例如比较两种不同生产工艺的效率差异。本书将涵盖独立样本t检验、配对样本t检验、z检验以及F检验，并分析何时使用哪种方法。 方差分析 (ANOVA)： 学习如何一次性比较三个或更多总体的均值，从而识别出哪个或哪些总体的均值存在显著差异，这在产品评估、营销渠道比较等场景中尤为有用。 比例的推断： 深入探讨关于总体比例的估计和假设检验，包括单比例检验、双比例检验以及如何处理分类数据。 卡方检验： 学习如何使用卡方检验来分析定性数据，例如检验两个分类变量之间是否存在关联（如客户满意度与购买频率是否相关）。我们将介绍拟合优度检验和独立性检验。 第三部分：回归分析与时间序列分析：建模与预测 在掌握了推断统计学的基本原理后，我们将进入更高级的建模和预测领域，帮助您理解变量之间的关系并预测未来趋势： 简单线性回归： 学习如何建立一个简单线性回归模型，以描述一个因变量和一个自变量之间的线性关系，并利用模型进行预测。我们将详细讲解回归系数的解释、拟合优度（R方）的含义以及模型诊断。 多元线性回归： 扩展到多元回归，分析多个自变量如何共同影响一个因变量，从而建立更全面、更具解释力的模型。本部分将涵盖变量选择、多重共线性问题、交互项的应用等。 回归模型诊断与改进： 掌握如何评估回归模型的有效性，包括残差分析、异常值检测以及如何处理模型假设的违背，并学习如何根据诊断结果改进模型。 分类变量在回归中的应用： 学习如何将分类变量（如区域、产品类别）纳入回归模型，例如通过虚拟变量（dummy variables）的使用，以增强模型的预测能力和解释力。 时间序列分析基础： 介绍时间序列数据的特性，如趋势、季节性、周期性和随机波动。 平滑与预测方法： 学习简单移动平均、指数平滑等技术，以及如何使用这些方法对时间序列数据进行短期预测。 ARIMA模型： 深入理解自回归积分移动平均（ARIMA）模型，一种强大的时间序列建模工具，能够捕捉时间序列的自相关和移动平均特性，并进行长期预测。 第四部分：决策分析与统计应用 本部分将把统计学知识与实际商业决策紧密结合，帮助您应用统计工具解决现实挑战： 决策树分析： 学习如何构建决策树，将复杂的决策问题分解为一系列更小的、可管理的决策节点和概率事件，以量化不同决策方案的预期收益和风险。 蒙特卡洛模拟： 介绍蒙特卡洛模拟在不确定性分析和风险评估中的应用，如何通过重复随机抽样来模拟复杂系统的行为，并评估不同策略的潜在结果。 质量管理统计工具： 探讨统计过程控制（SPC）的基本概念，包括控制图的应用，如何监控生产过程的稳定性，识别和消除潜在的质量问题，从而提升产品质量和运营效率。 市场调研中的统计应用： 介绍统计学在设计问卷、抽样调查、分析调查结果方面的作用，如何通过数据分析来理解消费者行为、市场细分和产品定位。 金融领域的统计应用： 探讨统计学在风险管理（如VaR计算）、投资组合优化、欺诈检测等金融领域的应用。 其他商业领域的统计实践： 涵盖客户关系管理（CRM）中的数据分析，例如客户细分、流失预测；人力资源管理中的数据分析，例如员工绩效评估、招聘优化；以及运营管理中的数据分析，例如库存管理、供应链优化等。 学习特色： 强调“为什么”： 本书不仅仅教授“如何”进行统计分析，更深入地阐述每种方法背后的逻辑和原理，帮助读者建立扎实的理论基础，从而能够灵活运用和适应不同情境。 真实商业案例驱动： 贯穿全书的案例均来自真实的商业场景，涵盖了市场营销、金融、生产运营、人力资源等多个领域，使学习过程更具代入感和实践意义。 循序渐进的学习路径： 内容安排遵循由浅入深、由简到繁的原则，确保读者能够逐步掌握统计学的各项技能。 注重解释与解读： 强调对统计分析结果的解释和业务含义的解读，指导读者如何将统计发现转化为可操作的商业洞察和决策建议。 鼓励批判性思维： 引导读者思考统计分析的局限性，认识到数据的潜在偏差，并培养批判性地评估统计结论的能力。 目标读者： 本书适合所有希望提升数据分析和决策能力的商业人士，包括但不限于： 商科本科及研究生： 作为核心教材，为学生构建坚实的商业统计学基础。 管理人员和决策者： 帮助他们理解数据分析报告，更好地与数据分析师沟通，并做出更明智的商业决策。 市场营销、金融、运营、人力资源等领域的专业人士： 为他们提供解决实际业务问题的统计工具和方法。 对数据分析和商业智能感兴趣的任何人士： 无论您是否具备统计学背景，本书都能帮助您系统地掌握商业统计学的精髓。 《商业统计学：洞察数据，驱动决策》 将是您在数据驱动时代取得成功的得力助手。通过学习本书，您将能够自信地驾驭数据，揭示隐藏的规律，并最终做出更具智慧、更具影响力的商业决策。

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