Statistical Analysis with Excel For Dummies pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:John Wiley & Sons

作者:Joseph Schmuller

出品人:

页数:408

译者:

出版时间:2005-3-4

价格:GBP 15.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780764575945

丛书系列:

图书标签:

• 统计
• Excel
• Statistics
• Data Analysis
• Business
• Reference
• How-to
• Beginner
• Tutorial
• Software
• Education

好的，这是一本名为《商业决策的精妙洞察：利用现代数据分析工具实现战略飞跃》的图书简介： --- 《商业决策的精妙洞察：利用现代数据分析工具实现战略飞跃》 副标题：从原始数据到可执行策略的完整路线图 导言：驾驭数据洪流，重塑决策范式 在当今瞬息万变的商业环境中，数据不再仅仅是记录历史的副产品，而是驱动未来增长的核心资产。然而，大量原始数据的堆积并不能自动转化为竞争优势。真正的力量潜藏于将这些数据提炼成清晰、可信赖的洞察，并将其无缝嵌入到日常的战略决策流程中。 《商业决策的精妙洞察》正是为那些渴望超越描述性统计、迈向预测性乃至规范性分析的专业人士、管理者和分析师量身打造的综合指南。本书旨在提供一个全面、实用的框架，指导读者如何系统地应用最前沿的数据分析技术和现代软件平台（如R、Python及其专业库，以及先进的商业智能工具），以应对复杂的商业挑战，从而实现真正的战略飞跃。 第一部分：构建坚实的数据分析基石 本部分致力于夯实读者的基础认知，确保在进行高级分析之前，对数据世界拥有清晰而精确的认识。 第一章：数据生态系统的解构与理解 我们将深入探讨现代企业数据流的复杂性，从关系型数据库（SQL基础回顾）、数据仓库（Data Warehousing）到数据湖（Data Lakes）的架构演变。重点讨论数据治理（Data Governance）的关键原则，包括数据质量管理（DQM）、元数据管理和数据伦理，确保我们分析的基础是稳固且合规的。 第二章：精炼数据——从噪声到信号的蜕变 数据准备是分析流程中最耗时却至关重要的一环。本章将详述数据清洗、转换和整合的高级技术。我们将系统性地探讨缺失值处理的多种策略（插值法、多重插补等），异常值检测与平滑处理，以及特征工程（Feature Engineering）的艺术——如何从现有变量中创造出更具解释力和预测能力的衍生变量。 第三章：探索性数据分析（EDA）的深度挖掘 EDA绝非简单的图表绘制。本章将教授如何运用多变量统计技术和可视化叙事，揭示数据中隐藏的结构、关系和潜在的偏见。我们将重点介绍如何使用高级可视化库（如Plotly、Seaborn）创建交互式仪表板，并通过假设性检验（Hypothesis Testing）的严谨流程来指导初步的发现。 第二部分：掌握前沿的预测性建模技术 本部分是本书的核心，专注于引入和实践那些能够预测未来趋势、优化资源分配的强大分析模型。 第四章：回归分析的现代演进与应用 超越基础的线性模型，本章将深入探讨广义线性模型（GLM）在处理非正态分布数据时的威力，如泊松回归（用于计数数据）和逻辑回归（用于分类问题）。同时，我们将引入正则化技术（Lasso, Ridge, Elastic Net），以应对高维数据中的多重共线性问题，提升模型的可推广性。 第五章：时间序列分析的精确预测 对于关注趋势、季节性和周期性的行业（如金融、供应链），时间序列分析是不可或缺的。本章将详细解析经典模型ARIMA/SARIMA的原理与实战，并引入更现代、更强大的状态空间模型和基于机器学习的时间序列方法（如Prophet），确保预测的准确性和鲁棒性。 第六章：分类与聚类算法的实战部署 区分和分组是决策的基础。本章系统介绍主流的分类算法，包括决策树、随机森林（Random Forests）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines - XGBoost/LightGBM），重点讲解如何选择合适的评估指标（如ROC曲线、F1 Score）并进行超参数调优。在无监督学习方面，我们将聚焦于K-Means、DBSCAN等聚类方法的应用场景，尤其是在市场细分和异常行为检测中的价值。 第七章：降维技术与高维数据的洞察 面对维度爆炸的数据集，如何高效地提取关键信息？本章将详述主成分分析（PCA）和t-SNE等降维技术，不仅展示如何可视化高维空间，更重要的是解释如何利用降维结果来简化模型复杂度，同时最小化信息损失。 第三部分：从洞察到行动：实施与优化 分析的最终目标是驱动行动。本部分关注如何将复杂的模型结果转化为可执行的商业策略，并建立持续优化的反馈闭环。 第八章：实验设计与因果推断的严谨性 在“相关不等于因果”的时代，如何科学地衡量干预措施的效果？本章将详细介绍随机对照试验（A/B测试）的设计原则，包括样本量计算、统计功效分析。对于无法进行完美随机化的场景，我们将探讨准实验设计方法，如倾向得分匹配（Propensity Score Matching），以更严谨地评估营销活动或政策变更的真实影响。 第九章：构建可操作的商业智能（BI）仪表板 我们将探讨如何利用先进的BI平台（如Tableau, Power BI等）将复杂的分析结果转化为业务用户可以理解的、交互式的报告。重点在于信息架构的设计——如何平衡深度分析的需要与高层管理人员对关键绩效指标（KPIs）的即时需求。 第十章：模型的可解释性与风险管理（XAI） 黑箱模型虽然强大，但在高风险决策中往往难以被信任。本章将重点介绍模型可解释性技术（XAI），如SHAP值和LIME方法，使分析师能够清晰地向利益相关者解释“为什么”模型做出了特定的预测。同时，我们将讨论模型漂移（Model Drift）的监测与再训练策略，确保分析的长期有效性。 结论：数据驱动文化的构建 本书最后强调，技术工具只是实现目标的手段，真正的变革来自于组织文化。我们将总结如何通过跨职能协作、数据素养提升和持续学习，将数据分析深度融入企业的DNA，从而实现持续的、数据驱动的战略决策。 本书特色： 实践驱动： 每一个概念都配有详尽的、使用现代编程语言和专业库实现的案例演示。 工具中立性侧重： 强调统计学原理和分析思维，而非特定软件的点击步骤，确保知识的持久性。 面向复杂性： 专注于解决真实世界中数据稀疏、噪声大、维度高所带来的挑战。 读者对象： 数据科学家、商业分析师、市场研究人员、金融风险管理者、运营优化专家，以及任何负责利用数据做出重大战略或运营决策的中高层管理人员。掌握本书内容，您将能自信地驾驭任何复杂的数据挑战，将数据转化为无可争议的商业洞察力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆