Statistical Techniques in Business And Economics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Irwin/McGraw-Hill

作者:Douglas A. Lind

出品人:

页数:928

译者:

出版时间:2006-11-4

价格:USD 192.50

装帧:Hardcover

isbn号码:9780073030227

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 商业
• 经济学
• 数据分析
• 计量经济学
• 回归分析
• 假设检验
• 概率统计
• 管理科学
• 决策分析

《现代商业数据分析实践指南》 内容简介 在信息爆炸的时代，数据已成为企业决策的灵魂。从市场趋势的洞察，到运营效率的优化，再到风险的规避与预测，精通数据分析已不再是专业人士的专属技能，而是每一位商业人士必备的核心竞争力。本书《现代商业数据分析实践指南》旨在为您提供一套全面、实用且易于理解的数据分析框架，帮助您在瞬息万变的商业环境中，掌握数据背后的真正含义，做出更明智、更具前瞻性的决策。 本书不同于仅侧重于理论推导或枯燥公式的书籍，而是将重心放在“实践”二字上。我们相信，数据分析的价值体现在其解决实际商业问题的能力上。因此，本书将带领您穿越数据分析的迷宫，从基础概念入手，逐步深入到各种高级分析方法，并穿插大量的真实商业案例，让您在学习理论的同时，也亲身体验数据分析在不同行业、不同场景下的应用。 第一部分：数据分析的基石——理解与准备 在踏入复杂的数据分析世界之前，扎实的基础至关重要。本部分将为您夯实理论根基，让您对数据分析有一个清晰、全面的认识。 第一章：商业智能与数据驱动决策： 我们将首先探讨商业智能（BI）的概念及其在现代企业中的核心作用。您将了解到数据如何从原始信息转化为有价值的洞察，以及数据驱动决策的逻辑和优势。我们会剖析成功案例，说明数据是如何帮助企业实现增长、降低成本、提升客户满意度等。这一章将激发您对数据分析潜力的认识，并为您后续的学习打下思想基础。 第二章：数据类型与数据质量： 理解数据的本质是进行有效分析的前提。本章将详细介绍不同类型的数据，包括定量数据（离散、连续）和定性质数据（分类、有序），并解释它们在分析方法上的差异。更重要的是，我们将深入探讨数据质量的重要性，涵盖数据准确性、完整性、一致性、时效性等关键要素。您将学习识别常见的数据质量问题，并了解数据清洗和预处理的基本策略，为后续的分析工作铺平道路。 第三章：探索性数据分析（EDA）与数据可视化： 在正式应用统计模型之前，探索性数据分析是必不可少的步骤。本章将教您如何运用各种统计方法和可视化工具，初步了解数据集的特征、分布、模式和异常值。您将学习如何计算描述性统计量（均值、中位数、标准差等），如何绘制直方图、箱线图、散点图等，以直观地揭示数据之间的关系。数据可视化不仅是展示分析结果的方式，更是发现问题、产生假设的重要手段。我们将介绍不同可视化图表的适用场景，帮助您选择最有效的表达方式。 第二部分：核心统计分析方法——洞察数据规律 本部分将为您系统介绍一系列核心的统计分析方法，这些方法是理解数据、发现规律、验证假设的强大工具。我们将强调这些方法的商业应用场景，避免脱离实际的纯理论讲解。 第四章：概率论基础与抽样方法： 概率论是统计学的基础。本章将从商业应用的角度，浅显易懂地介绍概率的基本概念、条件概率、贝叶斯定理等，并阐述它们在风险评估、市场预测等方面的应用。您将了解不同类型的抽样方法（简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等），以及如何选择合适的抽样方法来获取具有代表性的样本，从而将样本的分析结果推广到总体。 第五章：假设检验与置信区间： 在商业决策中，我们常常需要基于样本数据来对总体进行推断。本章将详细讲解假设检验的基本原理和流程，包括原假设、备择假设、P值、显著性水平等概念。您将学会如何运用T检验、Z检验、卡方检验等常用检验方法，来检验不同群体均值、比例或方差是否存在显著差异。同时，本章还将介绍置信区间的概念，教您如何构建和解释置信区间，以估计总体参数的范围。这些工具对于评估营销活动效果、比较不同产品性能等至关重要。 第六章：回归分析——预测与关联： 回归分析是商业数据分析中最强大、应用最广泛的技术之一。本章将从简单线性回归开始，逐步深入到多元线性回归。您将学习如何构建回归模型，解释回归系数的含义，评估模型的拟合优度（R方、 Adjusted R方），以及进行模型诊断。我们还将探讨非线性回归、逻辑回归等，它们在预测销售额、分析客户流失风险、评估广告投入回报等方面发挥着关键作用。通过大量案例，您将掌握如何利用回归模型进行预测，并识别影响结果的关键因素。 第三部分：高级分析技术与应用——深化洞察，驱动创新 在掌握了基础统计方法后，本部分将带领您进入更广阔的高级分析领域，探索更复杂的商业问题，并学习如何利用这些技术来驱动创新。 第七章：时间序列分析——把握趋势与季节性： 商业活动往往具有时间上的规律性，例如销售额的季节性波动，股票价格的趋势变化。本章将为您介绍时间序列分析的基本概念，包括趋势、季节性、周期性和随机性。您将学习如何识别和分解时间序列数据，并掌握ARIMA模型、指数平滑法等经典时间序列模型，用于预测未来的销量、需求或价格。我们将重点关注这些模型在库存管理、产能规划、财务预测等方面的实际应用。 第八章：方差分析（ANOVA）——多组比较的利器： 当您需要比较三个或更多组的均值是否存在显著差异时，方差分析（ANOVA）将是您的首选工具。本章将详细介绍单因素方差分析和双因素方差分析的原理，以及如何解释ANOVA的F统计量和P值。您将学会如何运用ANOVA来评估不同广告渠道对销售额的影响，比较不同产品配方对消费者满意度的影响，或分析不同运营策略对生产效率的差异。 第九章：非参数统计方法——应对非正态数据： 在实际数据分析中，我们并非总能遇到符合正态分布的数据。本章将介绍一些常用的非参数统计方法，它们不依赖于数据分布的假设。例如，曼-惠特尼U检验、Kruskal-Wallis检验等，它们可以用于比较两组或多组数据的中位数差异。您将了解到何时以及如何选择非参数方法，以确保分析的稳健性，尤其是在处理排名数据或存在异常值的数据集时。 第十章：聚类分析与因子分析——发现隐藏结构： 聚类分析旨在将相似的数据对象分组，而因子分析则试图识别隐藏在大量变量背后的潜在因子。本章将介绍K-means聚类、层次聚类等方法，以及它们在客户细分、市场分区、产品分类等方面的应用。您将学习如何解读聚类结果，并根据业务目标进行相应的营销策略。因子分析则能帮助您压缩数据维度，发现影响变量的核心驱动力，常用于市场调研、消费者行为分析等。 第四部分：数据分析的实践与进阶——工具、 ética 与未来 理论的学习离不开实践的支撑。本部分将引导您了解数据分析的实际操作，并探讨在使用数据时的重要考虑因素。 第十一章：商业案例分析与项目实战： 本章是本书的实践核心。我们将选取来自不同行业的真实商业案例，涵盖零售、金融、制造、互联网等领域。您将跟随案例的步伐，从理解业务问题开始，经历数据收集、数据清洗、模型选择、结果解释和商业建议的全过程。通过这些案例，您将深刻理解如何将所学到的统计技术应用于解决实际商业挑战，并学会如何将复杂的分析结果转化为清晰、可执行的商业洞察。 第十二章：数据分析工具介绍与使用（选讲）： 虽然本书侧重于概念和方法，但了解常用的数据分析工具至关重要。本章将简要介绍当前主流的数据分析工具，如Excel（及其高级功能）、SPSS、R、Python（配合Pandas、NumPy、SciPy、Scikit-learn等库）等，并重点说明它们在实现本书所介绍的统计技术上的优势和适用场景。我们不会深入讲解具体软件操作，而是帮助您建立工具选用的基本认知，为后续深入学习打下基础。 第十三章：数据伦理、隐私与合规性： 随着数据应用的深入，数据伦理、隐私保护和合规性问题日益凸显。本章将探讨在进行数据分析时，我们必须遵守的道德准则和法律法规。您将了解数据匿名化、数据加密、数据安全等概念，以及如何负责任地收集、存储和使用数据，避免潜在的法律风险和声誉损害。 第十四章：数据分析的未来趋势与持续学习： 数据分析领域发展迅速，新的技术和方法层出不穷。本章将展望数据分析的未来趋势，如机器学习、人工智能在商业中的进一步融合，以及大数据的处理与分析。我们将强调持续学习的重要性，并为您提供一些获取新知识和提升技能的途径。 本书特色： 商业导向： 每一项统计技术都与实际商业应用场景紧密结合，帮助您理解“为什么学”和“怎么用”。 案例丰富： 大量精心设计的真实商业案例，让您在解决问题中学习，在学习中掌握。 循序渐进： 从基础概念到高级技术，结构清晰，逻辑严谨，适合不同背景的读者。 实用性强： 强调可操作性和实践性，让您学完即可应用于实际工作中。 语言易懂： 避免过度使用晦涩难懂的术语，力求以简洁明了的语言阐述复杂的统计概念。 《现代商业数据分析实践指南》将成为您在商业数据分析领域不可或缺的伙伴。无论您是初学者还是希望深化技能的从业者，本书都将为您提供宝贵的知识和实用的工具，帮助您在信息时代乘风破浪，做出更优的商业决策，赢得竞争优势。

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