Workshop Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer Verlag

作者:Rossman, Allan J./ Chance, Beth L./ Lock, Robin H./ Workshop Mathematics Project (COR)

出品人:

页数:642

译者:

出版时间:

价格:44.95

装帧:Pap

isbn号码:9781930190078

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 数据分析
• 统计方法
• 实验设计
• 概率论
• 推论统计
• 统计软件
• SPSS
• R语言
• 统计学教材

深度解析：数据驱动决策的艺术与实践 本书深入探讨了现代商业环境中数据分析的核心原则、方法论以及实践应用。它并非一本传统的统计学教材，而是将统计学知识转化为可操作的商业智慧的实用指南。我们的目标是帮助读者超越单纯的数据收集和报告阶段，真正学会如何利用数据来驱动战略决策、优化运营流程并预测市场趋势。 第一部分：基石——理解数据生态系统 在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业最宝贵的资产。本部分将构建一个稳固的基础，帮助读者理解数据在组织内部的生命周期及其战略价值。 第一章：数据叙事的崛起与商业智能的本质 数据与洞察的鸿沟： 分析当前企业面临的挑战——海量数据（Big Data）的堆积与有效洞察（Actionable Insight）的稀缺。探讨“描述性分析”到“规范性分析”的演进路径。 商业智能（BI）的架构重塑： 详细解析现代BI生态系统的关键组成部分，包括数据仓库、数据湖、ETL/ELT流程以及前端可视化工具的协同作用。重点讨论云原生数据平台的优势及其对敏捷决策的影响。 数据素养（Data Literacy）的构建： 强调组织内不同层级人员所需掌握的数据技能。如何确保决策者能够准确解读图表、质疑假设并有效沟通基于数据的发现。 第二章：从随机性到可控性：抽样的精妙 本章将规避枯燥的概率理论，专注于如何通过科学的抽样方法，在资源有限的情况下，获取具有高度代表性的信息。 抽样设计的多样性： 深入讲解简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样在市场调研、客户细分和质量控制中的具体应用场景。 偏差的隐形陷阱： 识别和量化非抽样误差，例如应答偏差（Response Bias）、无应答偏差（Non-response Bias）和选择偏差（Selection Bias）。提供实用的工具来评估和修正这些偏差对最终结论可靠性的影响。 探索性数据分析（EDA）的“侦探工作”： 将EDA视为发现数据中潜在异常值、缺失值和结构性问题的关键步骤。介绍箱线图、散点图矩阵和相关性热图在快速理解数据分布特征中的作用。 第二部分：核心工具——从描述到推断 本部分是全书的支柱，它将介绍如何使用统计工具进行严谨的推理，并建立能够预测未来行为的模型。 第三章：量化不确定性：参数估计与假设检验的实战 区间估计的实用价值： 解释置信区间（Confidence Intervals）如何为业务决策提供“安全范围”，而非单一的“点估计”。演示如何根据不同的业务需求（如风险承受能力）设定合适的置信水平。 单样本与双样本检验的流程化： 将T检验、Z检验和卡方检验转化为标准化的决策流程。重点在于理解P值（P-value）的真正含义及其在商业语境下的正确解读，避免常见的“P值误读”。 A/B测试的科学性实施： 详细拆解A/B测试的设计、执行和结果解读。内容包括如何计算最小样本量以达到预期的统计功效（Power），以及如何处理多重比较（Multiple Comparisons）带来的假阳性风险，确保测试结果的稳健性。 第四章：探索关系：相关性、回归分析与因果推断的边界 本章聚焦于理解变量间的相互影响，这是构建预测模型的基础。 线性回归的透视： 不仅展示如何拟合直线，更重要的是如何评估模型的拟合优度（R-squared, 调整后R-squared）以及回归系数的解释性。探讨多重共线性（Multicollinearity）对模型稳定性的威胁。 非线性关系的建模尝试： 介绍如何通过变量变换（如对数、平方）或使用更复杂的模型结构来捕捉现实世界中普遍存在的非线性关系。 相关性不等于因果性： 深入讨论在观测研究中如何尝试建立更强的因果推断证据。介绍倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）等准实验方法在评估营销活动、政策影响时的应用框架。 第三部分：预测与优化——面向未来的决策 本部分将视角从历史数据转向未来预测，侧重于构建和应用预测模型，并探讨时间序列数据的特殊处理方式。 第五章：时间序列的脉络：洞察趋势与季节性 时间序列的分解与识别： 教导读者如何将时间序列数据分解为趋势（Trend）、季节性（Seasonality）、周期性（Cyclicality）和随机性（Irregularity）四个成分。 平稳性与模型的选择： 解释时间序列模型对数据平稳性的要求。介绍移动平均（Moving Average）和平滑技术在短期预测中的效率，以及ARIMA模型家族（AR, MA, ARMA, ARIMA）的适用场景。 高级预测技术简介： 简要介绍如何结合外部变量（外生变量）进行回归分析，以及现代机器学习方法（如Prophet模型）在处理复杂节假日和缺失数据时的优势。 第六章：分类与预测的艺术——逻辑回归与决策树 本部分将统计推断自然地过渡到更强大的机器学习预测框架，但仍保持对底层概率模型的关注。 逻辑回归（Logistic Regression）的应用： 解释逻辑回归如何用于预测二元结果（如客户流失、产品购买）。重点讲解对几率（Odds）和几率比（Odds Ratio）的商业化解读。 决策树与随机森林： 介绍决策树的直观性如何帮助业务人员理解变量的重要性。深入探讨随机森林（Random Forest）如何通过集成学习机制显著提高预测精度和泛化能力。 模型性能评估的维度： 强调准确率（Accuracy）的局限性。详细阐述查准率（Precision）、查全率（Recall）、F1分数以及ROC曲线和AUC指标在评估分类器性能中的关键作用，尤其是在处理不平衡数据集时。 第四部分：数据治理与伦理责任 最终章强调，强大的分析能力必须伴随着高度的责任感。 第七章：模型的透明度、可解释性与数据伦理 黑箱模型的挑战与应对： 在深度学习和复杂模型普及的背景下，探讨模型可解释性（Explainability）的重要性（如LIME, SHAP值）。强调业务决策者有权理解模型做出特定预测的“原因”。 偏见与公平性（Fairness）： 分析数据收集和模型训练过程中可能引入的系统性偏见，以及这些偏见如何导致对特定群体的不公平对待。提供工具和框架来审计和缓解模型中的歧视性结果。 数据隐私与合规性： 概述GDPR、CCPA等法规对数据分析实践的影响。探讨差分隐私（Differential Privacy）等技术在保护个体信息安全的同时，仍能进行宏观群体分析的可能性。 本书旨在成为您从“数据观察者”蜕变为“数据领导者”的桥梁，通过严谨的方法论和贴近实战的案例，赋能您的每一次关键决策。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆