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

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出版者:McGraw-Hill College

作者:Lind, Douglas A./ Marchal, William G./ Wathen, Samuel Adam

出品人:

页数:859

译者:

出版时间:2006-10

价格:$ 284.48

装帧:HRD

isbn号码:9780073272962

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
• 概率论
• 统计方法
• 决策分析

《现代商业数据分析指南》 一、 导言 在瞬息万变的商业环境中，数据已成为企业决策的核心驱动力。无论是优化运营效率、洞察市场趋势，还是精准定位客户、规避潜在风险，都离不开对海量数据的深入理解和有效利用。本书旨在为广大商业从业者、管理者及对商业分析感兴趣的学习者提供一本全面、实用的数据分析指导手册。我们抛弃了枯燥的理论堆砌，聚焦于实际应用，通过清晰的逻辑、丰富的案例和易于理解的语言，帮助您掌握现代商业数据分析的关键技术和方法，从而在激烈的市场竞争中取得优势。 本书不是一本理论学术著作，而是一本“实战手册”。我们相信，数据分析的价值体现在其应用上。因此，我们将重点放在如何运用各种分析工具和技术来解决实际商业问题，而不是深入探讨各种统计模型的数学推导。我们鼓励读者动手实践，将书中的知识转化为解决自身业务挑战的强大武器。 二、 核心理念：从数据到洞察，从洞察到行动 本书的核心理念可以概括为“从数据到洞察，从洞察到行动”。这意味着，数据分析的终极目标不仅仅是生成报告或图表，而是要通过对数据的分析，提炼出具有指导意义的洞察，并最终转化为可执行的商业策略和行动。 1. 数据收集与清洗：坚实的基础 在进行任何分析之前，确保数据的质量至关重要。本书将引导您了解常见的数据来源，如销售记录、客户反馈、社交媒体数据、市场调研等。更重要的是，我们将深入讲解数据清洗的必要性和方法，包括如何处理缺失值、异常值、重复项，以及如何规范化数据格式。一个干净、准确的数据集是后续分析成功的基石。我们会介绍一些常用的数据预处理技术，例如数据转换、特征工程的基本概念，帮助您为接下来的建模做好准备。 2. 描述性分析：理解现状 描述性分析是理解业务现状的第一步。通过描述性统计，我们可以对数据的基本特征有一个初步的认识，例如平均值、中位数、标准差、分布情况等。本书将重点介绍如何运用图表（如柱状图、折线图、散点图、箱线图等）来可视化数据，从而更直观地发现数据中的模式和趋势。我们将展示如何通过描述性分析来回答“发生了什么？”、“现状如何？”这类基本问题，为更深层次的分析奠定基础。 3. 探索性数据分析（EDA）：发现隐藏的联系 探索性数据分析是数据分析过程中一个至关重要的环节。它不仅仅是描述性分析的延伸，更侧重于发现数据中变量之间的潜在关系、模式和异常。本书将指导您如何通过多变量分析、相关性分析、聚类分析等技术，挖掘数据中隐藏的联系。例如，我们可能会探索不同营销渠道对销售额的影响，或者分析客户人口统计学特征与购买行为之间的关系。EDA是产生有价值商业洞察的关键阶段。 4. 推断性分析：预测未来与验证假设 推断性分析使我们能够从样本数据推断总体信息，并对商业假设进行检验。本书将介绍回归分析、假设检验等核心推断性统计方法。我们将展示如何运用线性回归预测销售额，如何使用假设检验来评估某个营销活动的有效性，或者判断不同客户群体之间是否存在显著差异。掌握推断性分析，意味着您能够基于数据做出更科学的预测和决策。 5. 预测建模：把握未来趋势 预测建模是商业数据分析的重头戏。它能够帮助企业预测未来的销售、客户流失、市场需求等关键指标。本书将介绍几种常用的预测模型，如时间序列分析、分类模型（如逻辑回归、决策模型）和回归模型。我们将重点讲解如何选择合适的模型，如何训练模型，以及如何评估模型的预测精度。通过预测建模，您可以提前布局，抓住机遇，规避风险。 6. 机器学习在商业中的应用：智能化决策 随着人工智能的发展，机器学习在商业领域的应用日益广泛。本书将简要介绍一些适用于商业场景的机器学习技术，如聚类分析用于客户细分，分类模型用于欺诈检测或信用评分，以及推荐系统用于提升用户体验。我们将侧重于解释这些技术如何解决实际商业问题，而不是深究其复杂的算法原理。 7. 数据可视化：沟通洞察的桥梁 再有价值的分析，如果不能有效地沟通，其价值也会大打折扣。数据可视化是将复杂的分析结果转化为直观、易懂的图表和仪表盘的关键。本书将强调如何选择最适合的图表类型来呈现不同的数据和分析结果，以及如何设计清晰、有影响力的可视化报告。我们会分享一些数据可视化设计的最佳实践，帮助您将数据洞察有效地传达给决策者。 三、 核心技术与工具 本书将围绕以下核心技术和工具展开： 数据处理与清洗： 介绍数据预处理的基本步骤和常用技巧，包括缺失值填充、异常值检测、数据类型转换、特征工程初步概念。 描述性统计： 讲解均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等基本统计量，以及如何运用它们来描述数据特征。 数据可视化： 重点介绍各种图表类型（柱状图、折线图、饼图、散点图、箱线图、热力图等）的应用场景，以及如何使用可视化工具（如Excel，或更专业的BI工具的原理性介绍）来创建有效的图表。 相关性分析： 讲解如何度量变量之间的线性关系，以及如何解释相关系数。 假设检验： 介绍t检验、卡方检验等常用假设检验方法，以及如何进行统计推断。 回归分析： 涵盖简单线性回归和多元线性回归，解释模型构建、参数估计和模型评估。 时间序列分析基础： 介绍趋势、季节性、周期性等概念，以及简单的预测方法。 分类与聚类初步： 介绍分类问题的基本概念（如二分类、多分类），以及聚类分析在客户细分等场景的应用。 四、 适用场景与案例 本书的案例将覆盖商业领域的多个方面，力求贴近实际业务需求。 市场营销： 分析客户购买行为，评估营销活动效果，预测产品需求，进行客户细分。 销售管理： 预测销售额，分析销售渠道表现，识别高价值客户。 运营管理： 优化库存，分析生产效率，预测设备故障。 财务分析： 风险评估，投资回报分析，财务欺诈检测。 人力资源： 分析员工绩效，预测员工流失，评估培训效果。 五、 学习路径与方法 本书的学习建议循序渐进，理论与实践相结合。 1. 理解核心概念： 首先，仔细阅读每一章的理论部分，理解数据分析的基本原理和方法。 2. 案例学习： 结合书中提供的实际案例，尝试理解分析过程和结果。 3. 动手实践： 最重要的一步是动手实践。读者可以使用本书提到的工具（例如，Excel的统计功能，或免费的数据分析软件）来复现案例，或者将学到的方法应用于自己的实际数据。 4. 问题导向： 在学习过程中，始终思考“这个问题可以用数据来解决吗？”、“我需要哪些数据？”、“我该用什么方法？”。 六、 结语 数据分析不再是少数专业人士的专属技能，而是每一位现代商业人士必备的竞争力。本书的目标是赋能您，让您能够自信地驾驭数据，从中发掘商业价值，驱动业务增长。我们相信，通过学习本书，您将能够更清晰地洞察业务现状，更准确地预测未来趋势，更明智地做出决策，从而在充满机遇与挑战的商业世界中，稳步前行，取得成功。

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