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出版者:中央电大

作者:纪宏

出品人:

页数:387

译者:

出版时间:1995-5

价格:16.40元

装帧:平装

isbn号码:9787304011888

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 企业管理
• 数据分析
• 商业决策
• 统计方法
• 经济管理
• 量化分析
• 市场调研
• 数据挖掘
• 管理科学

《企业统计学》是一本致力于为读者提供扎实统计学理论基础和实用分析工具的书籍。它深入浅出地讲解了在商业环境中应用统计学的核心概念、方法和技巧，旨在帮助企业从业者、管理者和决策者更好地理解数据、分析趋势、预测未来，并最终做出更明智的经营决策。 本书内容涵盖了统计学的各个重要方面，从基础的描述性统计到复杂的推断性统计，再到更加贴合企业实际需求的回归分析、时间序列分析以及抽样调查等。我们不仅仅停留在理论的阐述，更注重于如何将这些理论转化为解决实际企业问题的有力武器。 第一部分：数据分析的基石——描述性统计 在现代商业环境中，数据无处不在。本部分将带领读者从零开始，系统学习如何有效地描述和总结数据。我们将介绍数据的类型，以及如何通过各种图表（如直方图、箱线图、散点图）和统计量（如均值、中位数、众数、标准差、方差）来直观地展示数据的分布特征和中心趋势。通过本部分的学习，读者将能够清晰地理解数据的基本面貌，为后续更深入的分析打下坚实基础。 第二部分：从样本到整体——推断性统计 现实世界中的决策往往需要基于有限的样本信息对整体情况做出推断。本部分将重点讲解推断性统计的核心原理，包括概率论的基础知识、参数估计、假设检验等。读者将学习如何利用样本数据来估计总体参数（如总体均值、比例），并通过严谨的统计检验来验证各种商业假设，例如产品新功能对销售额的影响，或营销活动是否有效。我们还将深入探讨置信区间的概念，理解其在量化不确定性中的作用。 第三部分：揭示变量间的关系——回归与相关分析 理解不同因素之间的关系是企业决策的关键。本部分将详细介绍回归分析，包括简单线性回归和多元线性回归。读者将学会如何建立模型来量化一个变量（因变量）如何随一个或多个其他变量（自变量）的变化而变化。例如，如何预测广告投入与销售额之间的关系，或者探究影响客户满意度的关键因素。同时，本书也将阐述相关分析，帮助读者理解变量之间的线性关联程度，区分相关与因果，避免误判。 第四部分：把握时间的脉搏——时间序列分析 企业的运营状况往往随着时间发生变化，理解这些变化规律对于预测未来至关重要。本部分将深入探讨时间序列分析，介绍如何识别和分析时间序列数据的趋势、季节性、周期性等模式。读者将学习如何利用各种模型（如移动平均、指数平滑、ARIMA模型）来预测未来的销售额、需求量或其他关键业务指标，从而更好地进行生产计划、库存管理和市场预测。 第五部分：科学的抽样艺术——抽样调查与质量控制 在许多情况下，对所有个体进行全面调查是不现实或成本过高的。本部分将介绍抽样调查的设计和执行原则，帮助读者理解如何从总体中选取有代表性的样本，并基于样本结果对总体做出推断。我们将讲解不同的抽样方法，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等，以及如何计算抽样误差。此外，本书还将触及统计质量控制（SQC）的基本概念，介绍控制图等工具在产品和服务质量改进中的应用。 第六部分：利用软件进行统计分析 在实际应用中，统计软件是必不可少的工具。本书将指导读者如何利用主流的统计软件（如Excel的分析工具库、SPSS、R语言等）来执行各种统计分析。我们将通过实际案例演示，展示如何导入数据、进行数据预处理、运行统计模型，以及如何解读软件输出的结果。本部分旨在培养读者独立运用统计工具解决实际问题的能力。 本书的特色： 强调实践应用： 每一章都配有丰富的企业案例和练习题，帮助读者将所学知识应用于实际商业场景。 循序渐进的讲解： 从基础概念到高级模型，内容安排合理，逻辑清晰，易于理解。 注重方法与解读： 不仅传授统计方法，更强调如何正确解读统计结果，并将其转化为有价值的商业洞察。 理论与工具并重： 兼顾统计理论的严谨性与统计软件的实用性。 无论您是初涉商业分析的学生，还是经验丰富的企业管理者，亦或是希望提升数据驱动决策能力的专业人士，《企业统计学》都将是您宝贵的参考。它将帮助您克服数据海洋中的迷茫，发现隐藏的规律，做出更具竞争力的战略选择，最终推动企业迈向成功。

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从内容编排来看，这本书的逻辑结构似乎有些跳跃。前半部分对描述性统计的介绍非常详尽，图表制作、数据清洗的规范性描述占据了很大的比重，这部分内容无疑是扎实的。然而，当我翻到涉及预测模型和机器学习交叉领域时，内容的深度和广度就明显不足了。例如，在讨论到客户流失预测模型时，它只是简单提到了逻辑回归的应用，对于更现代、在业界更常用到的诸如梯度提升树（GBDT）或随机森林在分类问题上的效果对比和参数调优，几乎没有涉及。这使得这本书在时效性上略显滞后，未能跟上当前商业智能（BI）领域的发展前沿。一本面向企业的统计学著作，应当兼顾基础的稳定性和前沿技术的介绍，毕竟企业需要的是能解决当前复杂问题的工具箱。我期待的是一个更全面的概览，能告诉我，在不同的业务问题下，我们应该如何权衡不同模型的复杂度、解释性和预测准确性，而不是仅仅停留在“可以用”的层面，缺乏“如何选”的指导。

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这本书的封面设计得非常吸引人，那种深邃的蓝色调和简洁的排版，让人立刻联想到严谨和专业。我当初抱着极大的期待翻开它，主要是因为我对商业决策中的数据驱动方法论很感兴趣。然而，阅读过程中我发现，作者似乎把过多的篇幅用在了对基础概念的重复阐述上，对于如何将这些复杂的统计模型应用于实际的企业场景，指导性内容稍显不足。比如，在描述回归分析时，花费了大量的笔墨去解释线性代数的基础，这对于一个已经有一定统计学背景的读者来说，显得有些冗余，真正有价值的“实战案例”或“陷阱规避”的讨论却很稀疏。我更希望看到的是，面对一个真实的销售数据波动，应该如何快速地选择合适的检验方法，而不是停留在理论公式的推导上。整本书的结构更像是一本优秀的高等数学教材，而非一本面向企业管理者的应用指南。我期望能从中找到一些关于大数据背景下，如何进行高效A/B测试优化的章节，但似乎这部分内容被一笔带过，留下了知识的真空。总的来说，它为理解统计学的“是什么”提供了坚实的基础，但在“如何用”这一点上，仍有提升空间，需要读者自行去搭建从理论到实践的桥梁。

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这本书的语言风格出奇地“学术化”，读起来让人感觉像是在啃一本严谨的学术专著，而不是一本旨在普及企业应用的读物。行文之间充满了大量的专业术语和复杂的数学符号，很多地方我不得不频繁地停下来，查阅上下文的定义，这极大地打断了阅读的流畅性。我尤其注意到，在讲解时间序列分析的章节，作者对平稳性、季节性分解等概念的描述，采用了非常正式的数学语言，这无疑提高了理解的门槛。对于我这种非科班出身的管理者来说，虽然敬佩作者深厚的理论功底，但这种高强度的信息密度着实让人有些吃不消。如果能增加一些更生活化、更贴近商业案例的“白话”解释，或者用图表直观地展示模型的输入和输出差异，效果可能会好得多。举个例子，当讨论方差分析（ANOVA）时，如果能配上一个清晰的图示来展示不同处理组均值之间的差异分布，而不是仅仅罗列公式，那么对于快速掌握其应用场景会更有帮助。总体感觉，这本书更像是为统计学专业的学生准备的教材，对追求快速、有效知识吸收的实战派读者来说，需要付出额外的努力去“翻译”这些语言。

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这本书在“案例应用”环节的阐述上，与我预期的相去甚远。作者似乎更倾向于将统计方法作为一个独立的学科来论述，而非紧密嵌入到企业的决策流程中。例如，当我们讨论市场营销活动的投入产出比（ROI）分析时，我期待看到的是，如何设计一个有效的对照组和实验组，如何处理同期外部因素的干扰（如竞争对手的促销活动），以及如何将统计显著性结果转化为可执行的预算建议。然而，书中的相关章节更像是对“如何计算P值”的再现，而对于如何将这个P值转化为管理层能理解的商业语言和行动方案的讨论则非常薄弱。它提供了一个精密的尺子，但没有教我们如何用这把尺子去测量实际的商业建筑，更没有告诉我们，如果测量结果不理想，下一步该如何调整蓝图。我希望这本书能成为一座连接统计知识与商业智慧的桥梁，但目前看来，它更像是一座宏伟的、但略显孤立的理论高塔。

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这本书的排版和细节处理上暴露了一些需要改进的地方。虽然整体设计偏向简洁，但在公式和图表的引用上存在一些不一致性。有些关键公式没有加编号，导致在正文引用时，读者需要费力地回溯查找具体是哪个公式，这在处理复杂的数学推导时造成了不便。更让我感到困扰的是，书中的案例研究部分，提供的虚拟数据过于理想化，缺乏真实世界数据的“脏乱差”。每一个例子中的数据都是完美匹配假设条件的，没有异常值（Outliers），缺失值处理也似乎是自动完成的。这无疑会误导读者，让他们错误地认为在实际工作中，数据预处理可以如此轻松。我一直想知道，如果一个关键变量存在15%的缺失率，或者数据分布呈现出典型的长尾效应，书中的方法论该如何调整？书中并没有提供针对这些常见“数据陷阱”的实战建议，这使得这本书的实战价值大打折扣，更像是理论模型的完美展示。

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