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出版者:Independent Pub Group

作者:Berinstein, Paula

出品人:

页数:244

译者:

出版时间:2003-5

价格:$ 33.84

装帧:Pap

isbn号码:9780910965651

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 商业统计
• 网络课程
• 数据分析
• 概率论
• 回归分析
• 统计推断
• 在线学习
• 统计软件
• 数据可视化

商业统计学导论：数据驱动决策的基石 本书旨在为现代商业人士和学生提供一个全面、深入且极其实用的商业统计学知识体系。我们摒弃了过于抽象的纯理论叙述，将重点放在统计学概念如何转化为可操作的商业洞察和决策支持上。 在当今这个数据爆炸的时代，无论您身处市场营销、金融分析、运营管理还是人力资源领域，理解和应用统计学工具已不再是一种优势，而是生存的必需。本书提供了一条清晰的学习路径，将复杂的统计模型转化为您日常工作中可以立即应用的实用技能。 --- 第一部分：基础与描述性统计——理解数据的语言 本部分为后续高级分析奠定坚实的基础。我们首先探讨统计学在商业决策制定中的核心作用，并强调数据素养的重要性。 第一章：商业中的数据环境与统计思维 本章深入剖析了商业环境如何产生和利用数据。我们将讨论不同类型的数据（定量、定性、时间序列、截面数据）的特性及其在商业报告中的应用。重点内容包括：数据收集的伦理考量、数据清洗的重要性，以及如何从“数据噪音”中识别出有意义的“信号”。我们将介绍如何构建有效的商业问题陈述，并将其转化为可测试的统计假设。 第二章：集中趋势与离散度的衡量 理解数据的核心特征是统计分析的第一步。本章详细讲解了均值、中位数和众数在不同数据分布下的优劣。随后，我们重点探讨了离散度的衡量——标准差、方差和极差——并展示它们如何帮助管理者评估风险。我们将通过实际的库存管理和客户满意度评分案例，说明这些描述性统计量如何直接影响库存水平设定和绩效评估。 第三章：数据可视化与探索性数据分析 (EDA) “一图胜千言”在商业报告中体现得淋漓尽致。本章聚焦于如何使用图形工具有效地传达统计信息。内容涵盖直方图、箱线图、散点图和时间序列图的构造与解读。我们将特别强调在EDA阶段识别数据异常值、偏度和多重共线性等问题，确保后续推断性统计分析的可靠性。 --- 第二部分：概率论与抽样分布——预测的基础 成功的商业预测建立在对不确定性的量化之上。本部分将统计学的理论核心——概率——与实际的商业抽样过程相结合。 第四章：商业环境下的概率论基础 本章从基础的事件、条件概率和独立性概念入手，逐步过渡到更复杂的贝叶斯定理。我们将通过经典的风险评估案例（如：保险定价、产品失败率预测）来阐释概率在决策制定中的实际作用。 第五章：离散与连续概率分布 我们深入研究几种关键的概率分布：二项分布、泊松分布（适用于事件计数，如呼叫中心的工作量）、以及正态分布。正态分布作为许多自然现象和统计推断的基础，将得到重点讲解。通过对这些分布的掌握，学员将能为不同类型的商业问题选择合适的预测模型。 第六章：抽样理论与中心极限定理 在资源有限的情况下，抽样是获取总体信息的唯一途径。本章详细介绍不同抽样方法（简单随机抽样、分层抽样、系统抽样）的适用场景。核心内容是中心极限定理 (CLT)，解释为何我们可以用样本均值的分布来推断总体均值，这是进行区间估计和假设检验的理论支柱。 --- 第三部分：推断性统计——从样本到结论 本部分是本书的精髓，教授如何利用样本数据对总体做出科学的推断和决策。 第七章：区间估计与置信区间 本章解释了为什么单一的点估计是不够可靠的。我们详细讲解了如何构建和解释置信区间，无论是针对总体均值、比例还是差异。通过金融领域的投资回报率波动分析和市场调研的误差分析，展示置信区间在量化不确定性中的价值。 第八章：单样本与双样本假设检验 假设检验是商业统计应用最广泛的工具之一。本章系统讲解了零假设、备择假设的设定，以及P值和显著性水平的正确解读。我们将区分Z检验、T检验（单样本、配对样本、独立样本），并指导读者在不同场景下选择最合适的检验方法，例如：评估新营销活动是否显著优于旧活动。 第九章：方差分析 (ANOVA)——多组比较的利器 当需要比较三个或更多组别的均值时，ANOVA是首选工具。本章从单因素方差分析（One-Way ANOVA）开始，解释了组间变异与组内变异的比较原理，并拓展到双因素方差分析（Two-Way ANOVA），用于分析两个因素的独立和交互作用，例如：分析不同地区和不同定价策略对销售额的影响。 --- 第四部分：关联性分析与回归建模——预测与解释 本部分聚焦于探究变量之间的关系，并构建预测模型。 第十章：相关性与简单线性回归 本章首先界定相关性与因果关系的区别，并介绍皮尔逊相关系数。随后，我们详细展开简单线性回归模型，讲解最小二乘法的原理，以及如何解释回归系数（截距和斜率）的商业含义。重点在于评估模型的拟合优度（R方）和系数的显著性。 第十一章：多元线性回归——多因素分析 在现实商业世界中，结果往往由多个因素共同决定。本章教授如何构建和解释多元回归模型。关键内容包括：多重共线性、虚拟变量（哑变量）的使用（例如：处理季节性或性别效应），以及模型选择技术（逐步回归法等）。我们将通过建立一个预测员工薪资的综合模型案例，展示如何控制混杂变量，得到更准确的解释。 第十二章：回归模型的诊断与稳健性 一个未经验证的回归模型是危险的。本章专注于回归诊断，包括对残差的分析（正态性、同方差性），识别和处理异常点（影响点）。此外，还将介绍如何检验模型假设，并简要介绍对非线性关系的处理方法（如对数变换）。 --- 第五部分：高级主题与非参数方法 本部分拓展分析的广度，涵盖时间序列和非参数检验，以应对更复杂的商业数据挑战。 第十三章：卡方检验与非参数方法 并非所有数据都服从正态分布。本章介绍卡方检验，用于分析分类变量之间的关联（如：客户对新产品功能的选择频率）。同时，我们将讲解非参数检验（如：曼-惠特尼U检验、Kruskal-Wallis检验）作为T检验和ANOVA的替代方案，适用于小样本或非正态分布数据。 第十四章：时间序列基础与预测 许多关键的商业指标（如股价、月销售额）具有时间依赖性。本章提供时间序列数据的分解方法（趋势、季节性、随机波动）。重点介绍简单的预测技术，如移动平均法和指数平滑法，以及如何初步判断序列的平稳性，为更复杂的ARIMA模型做铺垫。 附录：统计软件操作指南 本书最后提供了一系列常用统计软件（如：Excel的高级功能、R或Python的入门级脚本示例）中实现关键分析步骤的详细操作指南，确保读者能够将所学理论无缝衔接到实际工作的数据处理流程中。 --- 通过本书的学习，读者将不仅掌握统计学的“如何做”，更重要的是理解统计学的“为什么”，从而能够自信地利用数据驱动的证据，为企业的战略规划、运营优化和风险控制提供坚实的支持。

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