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出版者:东北财经大学出版社

作者:谢彦君

出品人:

页数:216

译者:

出版时间:2002-12-1

价格:15.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787810841580

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是一份针对一本假设名为《旅游管理应用统计学简明教程》的书籍，但不包含该书籍内容的详细图书简介。 --- 《现代服务业运营与决策优化：基于大数据和人工智能的实战指南》 图书简介 导读： 在数字经济浪潮席卷全球的今天，服务业已不再是传统的劳动密集型产业，而是高度依赖数据驱动和技术赋能的知识密集型领域。《现代服务业运营与决策优化：基于大数据和人工智能的实战指南》正是在这一时代背景下应运而生的一本面向实战、聚焦前沿技术的专业著作。本书旨在为服务业（涵盖金融、零售、医疗、教育、文旅等多个细分领域）的管理者、分析师和技术人员提供一套系统的理论框架、实用的分析工具和可操作的实践路径，以应对日益复杂的市场竞争和客户需求。 核心聚焦：超越传统管理范畴，拥抱技术驱动的运营变革。 本书摒弃了对传统管理学概念的过度阐述，转而深入探讨如何利用现代信息技术，特别是大数据分析和人工智能（AI）技术，对服务业的各个运营环节进行深度优化和流程再造。我们深知，在当今市场，仅仅依靠经验判断或基础描述性统计已无法支撑企业的持续增长和创新。因此，全书围绕“数据采集、分析、洞察、决策、执行、反馈”这一闭环，构建了一套完整的方法论体系。 --- 第一部分：现代服务业运营的新范式与挑战 本部分为读者奠定宏观认知基础，明确技术变革对服务业的根本性影响。 第一章：服务经济的数字化转型之路 深入剖析当前服务业面临的结构性挑战，如客户期望的即时性、个性化需求激增、以及运营成本的刚性上涨。本章重点阐述了“服务即数据”的理念，即每一次客户交互、每一次资源调度都是宝贵的数据资产。讨论了云计算、物联网（IoT）在构建实时服务基础设施中的关键作用，为后续的数据分析奠定技术基础。 第二章：传统管理工具的局限性与数据鸿沟 批判性地审视了传统决策模式（如基于历史平均值、线性回归的预测模型）在面对高维、非结构化、高频次数据时的无力感。本章详细界定了“数据鸿沟”——即组织内部信息孤岛、数据质量不佳以及缺乏专业数据素养人员所造成的决策延迟与失误，并提出了跨部门数据治理的初步框架。 --- 第二部分：大数据驱动的运营分析技术栈 本部分是本书的技术核心，详述了服务业运营中必须掌握的先进分析技术，强调工具的实际应用而非纯粹的数学推导。 第三章：客户旅程的深度挖掘与细分建模 本书不关注传统的客户分类（如人口统计学分类），而是聚焦于基于行为数据的“动态客户画像”。内容涵盖： RFM（Recency, Frequency, Monetary）的升级版： 引入生命周期价值（CLV）的预测模型，采用生存分析（Survival Analysis）来估计客户流失时间点。 路径分析与漏斗优化： 使用马尔可夫链（Markov Chains）模型来模拟客户在不同服务节点间的转移概率，识别关键的“流失陷阱”和“转化加速器”。 文本与语音挖掘基础： 介绍如何处理非结构化的客户反馈（如客服记录、在线评论），提取情绪指标（Sentiment Scores）并将其整合进运营评分卡中。 第四章：供应链与资源调度的实时优化 对于涉及实物流动或时间敏感型服务的行业（如物流配送、医疗排班、酒店预订），实时优化至关重要。 库存与产能的动态平衡： 介绍时间序列预测模型的进阶应用，如ARIMA-X、Prophet模型，并讲解如何纳入外部冲击变量（如天气、节假日、竞争对手促销）。 约束优化理论在服务调度中的应用： 侧重于线性规划和整数规划在解决复杂排班（Staff Rostering）和路径规划（Vehicle Routing Problem, VRP）问题中的实战案例，而非理论推导。 --- 第三部分：人工智能赋能下的服务创新与风险控制 本部分深入探讨如何部署和应用人工智能技术，实现服务的自动化、超个性化和主动风险管理。 第五章：推荐系统：从协同过滤到深度学习 详细解析现代推荐系统的演进路径，重点放在如何将其应用于服务推荐（如产品组合、内容推送、服务方案匹配）。 矩阵分解与隐因子模型： 介绍如何发现用户与服务之间的潜在偏好结构。 深度学习在推荐中的前沿应用： 讲解基于双塔模型（Two-Tower Model）或Transformer架构的序列感知推荐，以捕捉用户兴趣的短期变化。 第六章：服务质量的自动化监控与异常检测 阐述如何利用机器学习模型来实时监控关键绩效指标（KPIs）的健康状态，实现“故障前置预警”。 异常点检测算法： 重点介绍基于隔离森林（Isolation Forest）和One-Class SVM来识别非正常的服务性能波动、欺诈交易或系统瓶颈。 因果推断入门： 介绍A/B测试之外的因果推断方法（如倾向得分匹配PSM），以科学评估某项新服务或新政策的真实效果。 第七章：构建可解释的人工智能（XAI）决策支持系统 在服务业，决策透明度至关重要。本章强调了部署AI模型时必须关注的“可解释性”问题。 局部解释性方法： 详细讲解LIME和SHAP值在解释单个客户决策背后的驱动因素时的应用，例如解释为什么某笔贷款申请被拒绝，或为什么某位客户被推荐了特定的保险产品。 公平性与偏见检测： 讨论如何在模型训练和部署阶段识别并缓解由数据偏差导致的服务歧视问题。 --- 结语：面向未来的数据驱动型服务组织 本书最后总结了构建一个能够持续利用数据和AI进行创新的组织架构和人才培养策略。强调技术部署不是终点，而是持续学习和迭代的起点。 目标读者： 服务业中高层管理者、运营总监、商业智能（BI）团队负责人、数据科学家、致力于提升运营效率的技术咨询顾问。 本书的独特价值： 本书提供的不是教科书式的理论堆砌，而是高度浓缩的行业实战方法论，专注于如何将复杂的数据科学工具转化为可量化、可落地的商业价值。它是一份帮助服务业企业跨越技术鸿沟，实现精益化、智能化运营的行动蓝图。

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在阅读过程中，我发现作者非常注重统计学方法与旅游管理实际决策的结合。他并没有仅仅停留在讲解统计学的理论和计算方法，而是花了大量的篇幅来阐述如何将这些统计结果转化为切实可行的管理建议。例如，在讲解市场调研方法时，作者不仅介绍了问卷设计和数据收集的技巧，更重要的是，他详细分析了如何解读问卷结果，如何识别目标市场，以及如何基于这些分析来制定更有效的营销策略。在讲解预测模型时，作者也强调了预测结果的局限性，以及如何结合行业经验来对预测结果进行修正和调整，从而做出更稳健的决策。这种“授之以渔”的教学方式，让我觉得这本书不仅仅是一本统计学教材，更是一本关于如何运用统计学来解决旅游管理问题的“方法论”。它教会了我如何“用数据说话”，如何在纷繁复杂的数据中发现洞察，从而为旅游企业的经营和发展提供有力的支持。

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作为一名刚刚接触旅游管理领域，同时对统计学一窍不通的学生，我一直对这门课程感到有些畏惧。统计学在我印象中总是充斥着各种复杂的公式和抽象的概念，感觉离我所学的专业内容有些遥远。然而，当我拿到这本《旅游管理应用统计学简明教程》时，这种顾虑开始慢慢消散。作者在序言中提到的“化繁为简，注重应用”的理念，让我眼前一亮。我迫不及待地翻阅了目录，发现里面的章节安排逻辑清晰，从最基础的数据收集、描述性统计，到推断性统计、回归分析，再到一些在旅游管理中特别常见的应用，如市场调研、客户满意度分析、旅游流量预测等，都涵盖得非常全面。而且，每个章节的标题都尽可能地融入了旅游管理的术语，这让我能更直观地感受到统计学知识与我所学专业的联系。我尤其喜欢它在讲解理论概念时，会立刻配以相关的旅游管理案例，而不是那种脱离实际的“教科书式”的例子。这种“理论+实践”的讲解模式，对于我这种初学者来说，无疑是巨大的福音，能够帮助我更好地理解和消化枯燥的统计学理论，并将它们与实际应用场景联系起来，避免了“学了不知道怎么用”的尴尬。

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这本书的排版和设计，可以说达到了相当高的水准，它不仅在视觉上给人舒适的阅读体验，更在信息呈现上做到了极致的优化。我注意到，书中大量的公式和图表都采用了清晰、易读的格式，关键的概念和定义都会有醒目的标记，例如使用不同的字体颜色或者加粗处理，这大大降低了阅读的难度。章节之间的过渡也非常流畅，作者在引入新概念时，会回顾之前的内容，或者将新概念与已学知识进行关联，让人感觉知识是层层递进、水到渠成的。书中还有一些“小贴士”或者“拓展阅读”的板块，这些内容虽然不是核心知识点，但却能引发我的思考，或者提供一些更深入的了解途径。我尤其喜欢书中对图表的处理，它们不是简单的堆砌，而是经过精心设计，能够直观地传达信息，并且与文字描述相辅相成。这种细致入微的排版和设计，无疑提升了整本书的阅读体验，让我能够更专注于学习内容本身。

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这本书的语言风格，简直是统计学教材中的一股清流！我之前翻阅过一些同类书籍，很多都写得像天书一样，充斥着各种专业术语，即使是作者在解释某个概念时，用的也是另外一套更专业的术语，读得我云里雾里，头疼欲裂。但《旅游管理应用统计学简明教程》就完全不同了。作者的叙述非常生动，通俗易懂，仿佛一位经验丰富的老师在耳边娓娓道来。他善于运用类比和比喻，将那些抽象的统计学原理，转化成生活中常见的事物，让我能够轻松理解。例如，在讲解“均值”和“中位数”的区别时，作者用了一个关于旅游团队游客平均年龄和实际居住年限的生动例子，一下子就让我明白了两者在实际应用中的意义和区别。更难得的是，作者在讲解过程中，并没有回避必要的专业术语，而是能够清晰地给出解释，并且在后续的章节中不断重复和强调，帮助我们巩固记忆。这种“润物细无声”的教学方式，让我感觉统计学不再是高不可攀的学科，而是可以被掌握、被运用的实用工具。

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我对于本书在理论深度和实践应用之间的平衡掌握得非常好。作者在讲解每个统计学方法时，都能够清晰地阐述其背后的原理，同时又不会过分深究那些复杂的数学推导，而是将重点放在方法的应用场景和结果的解读上。例如，在介绍假设检验时，作者并没有花费大量篇幅去讲解t分布、F分布的细枝末节，而是着重于如何设置检验的H0和H1，如何选择合适的检验方法，以及如何根据p值来做出统计决策，并将这些与旅游市场营销活动的效果评估等实际问题联系起来。这种“少即是多”的策略，对于初学者来说尤为重要，它能够帮助我们快速掌握核心技能，避免在不必要的细节中迷失方向。同时，对于那些想要深入了解的读者，书中也提供了一些拓展阅读的建议，这种兼顾不同读者需求的设计，也体现了作者的良苦用心。

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这本书的封面设计，初初看来，给人一种既朴实又专业的印象。封面的配色，那种略带沉静的蓝色与白色相间，不张扬却透着一股可靠感，很容易让人联想到那些严谨的学术著作，同时也暗示了内容的主题——旅游管理的统计学应用。拿到手里，纸张的触感也相当不错，厚实而不失细腻，翻阅时没有那种廉价的沙沙声，这让我对即将展开的阅读之旅充满期待。扉页上的书名，字体清晰，排版得体，没有丝毫的花哨，完全是学术范儿。我特别注意到，书的装订工艺也很牢固，这对于一本需要经常翻阅、可能还会被带去各种场合学习的教材来说，至关重要。一本好书，从外在的质感就能窥见其内在的用心程度。我之前也接触过一些统计学相关的书籍，但很多封面设计过于单调，或者过于追求所谓的“时尚感”而忽略了本质，读起来总觉得少了点什么。而这本《旅游管理应用统计学简明教程》，恰恰在这一点上把握得很好，既有学术的严谨，又不失设计的品味，让人一眼就能感受到它是一本值得认真对待的读物。这种恰到好处的设计，无疑为我后续深入阅读奠定了良好的心理基础。

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这本书的内容组织非常符合逻辑，就像一条清晰的河流，循序渐进地引导读者深入了解旅游管理中的统计学应用。从最基础的数据描述，到更复杂的推断和预测，每个章节都建立在前一章节的基础上，使得知识的学习过程非常连贯。我尤其欣赏作者在处理复杂统计概念时，所展现出的化繁为简的能力。例如，在讲解多重线性回归时，作者并没有一次性抛出大量的回归方程和系数，而是循序渐进地从简单回归开始，逐步引入多个自变量的影响，并且详细解释了每个系数的含义以及如何判断模型的拟合优度。这种“由浅入深，层层递进”的讲解方式，让我能够逐步建立起对统计模型的理解，而不是被突然而来的复杂信息所淹没。这种结构化的内容组织，极大地提升了我的学习效率，也让我对统计学在旅游管理中的应用有了更全面、更深入的认识。

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我一直觉得，一本优秀的教材，除了内容本身，还在于它能否激发读者的学习兴趣，并引导读者进行自主探索。这本书在这方面无疑做得非常成功。书中穿插的各种与旅游管理相关的“思考题”和“讨论题”，让我不自觉地开始思考统计学在实际工作中的更多可能性。例如，当我在学习客户满意度分析时，书中的一个问题引导我去思考“除了平均分，我们还能从哪些维度来衡量客户满意度？”这个问题，让我意识到统计学分析的深度和广度。此外，书中还提供了一些关于如何使用常用统计软件（如SPSS或R）进行数据分析的简要指导，虽然不是详细的操作手册，但足以让我看到将理论知识转化为实际操作的可能性，并鼓励我去进一步学习和实践。这种“点石成金”的引导，让我觉得这本书不仅是一本教材，更是一个激发我学习热情、指引我前进方向的“良师益友”。

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学习统计学，最怕的就是书本上的例子过于陈旧，或者与我们当下所处的行业环境脱节。这本书在这方面做得相当出色。我发现书中引用的案例，很多都来源于近几年的旅游市场动态，比如对某个新兴旅游目的地进行市场潜力分析，或者评估一次大型旅游节庆活动对当地经济的影响，这些都紧贴着旅游管理工作的实际需求。书中的数据图表也非常清晰，色彩搭配合理，标注信息完整，让我能够一目了然地看出数据所反映的趋势和规律。我特别注意到，书中在讲解回归分析时，引入了一个关于分析影响游客二次消费行为的案例，这对于我们未来进行精细化运营和客户关系管理，非常有借鉴意义。更让我惊喜的是，作者还尝试性地引入了一些关于大数据在旅游管理中应用的内容，虽然篇幅不多，但足以引起我的思考，让我意识到统计学在未来旅游业发展中的重要性。这种与时俱进的内容，让我在学习过程中，不仅掌握了统计学的基本方法，更能对行业发展趋势有所感知，这对于一个学生来说，是非常宝贵的。

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这本书在习题设计上也颇费心思，它不是那种单纯地重复课本内容的“填鸭式”习题，而是真正地考验我们对知识的理解和应用能力。我注意到，习题的类型非常多样化，既有巩固基本概念的选择题和填空题，也有需要我们动手计算的计算题，更重要的是，有大量的案例分析题，要求我们根据给定的数据和情境，运用所学的统计学方法来解决实际问题。这些案例分析题，很多都直接取材于真实的旅游管理场景，例如如何分析不同渠道的旅游产品销售数据，如何预测不同季节的游客数量，或者如何评估一项旅游营销活动的ROI。做这些习题的时候，我感觉自己就像一个真正的旅游管理从业者，在处理实际工作中的数据和问题。书的最后还附带了详细的答案解析，并且对于一些复杂的计算题，还提供了详细的解题步骤，这极大地帮助我检查自己的学习成果，并且及时纠正错误。这种实践性极强的习题设计，让统计学知识真正地“活”了起来，让我能够感受到学习的成就感。

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