行为科学统计学精要 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京大学

作者:(美)弗雷德里克·格雷维特//拉里·沃尔诺

出品人:

页数:577

译者:

出版时间:2008-1

价格:62.00元

装帧:

isbn号码:9787301128978

丛书系列:培文书系·心理学系列

图书标签:

• 心理学
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好的，这是一本名为《商业数据分析与决策优化》的图书简介： --- 商业数据分析与决策优化 洞悉市场脉搏，驱动企业增长的实战指南 在这个数据爆炸的时代，企业面临的挑战不再是如何获取数据，而是如何有效地从海量信息中提取洞察，并将这些洞察转化为精准、及时的商业决策。《商业数据分析与决策优化》 正是为应对这一挑战而生的前沿实战手册。本书旨在系统性地构建读者在商业环境下的数据思维框架，从基础的数据采集、清洗，到高级的预测建模与战略优化，提供了一套完整、可操作的分析流程和工具集。 本书并非停留在枯燥的理论阐述，而是紧密围绕商业场景展开，深入剖析了零售、金融、市场营销、运营管理等多个核心领域中数据分析的应用范例。我们相信，数据分析的价值体现在它能否直接影响企业的盈利能力和市场竞争力。 核心内容与特色 本书结构清晰，内容详实，覆盖了现代商业数据分析的“三驾马车”：描述性分析、诊断性分析和预测性/规范性分析。 第一部分：商业数据基础与思维构建 在信息时代，数据素养是新时代的商业语言。本部分着重于奠定坚实的基础。 1. 商业数据的生态与价值链： 我们首先界定了企业内部与外部数据的来源、类型（结构化、半结构化、非结构化数据）及其在不同业务阶段的潜在价值。探讨了数据治理的基本原则——确保数据的准确性、一致性和时效性是后续分析的生命线。 2. 数据准备的艺术： 现实世界的数据充斥着缺失值、异常值和不一致性。本章详述了数据清洗（Data Cleaning）和特征工程（Feature Engineering）的实用技术。例如，如何利用插值法处理时间序列中的缺失数据，如何通过主成分分析（PCA）对高维特征进行降维，以便模型能更高效地学习。我们将展示如何使用现代工具包高效完成数据预处理，将“脏数据”转化为“可用数据”。 3. 商业智能（BI）与可视化： 强大的分析结果需要高效的传达。本章重点讲解了如何设计富有洞察力的商业仪表板（Dashboard）。我们不仅介绍图表的选择原则（何时使用散点图、何时使用热力图），更深入探讨了叙事性可视化（Data Storytelling）的技巧，确保分析结论能够被非技术背景的决策者快速理解并采纳。 第二部分：深度洞察与诊断分析 仅仅描述“发生了什么”是远远不够的，本书将引导读者深入探究“为什么发生”。 4. 描述性统计在业务中的应用： 我们超越了均值和标准差，探讨了业务指标的分布特征、集中趋势与离散程度如何反映业务的健康状况。例如，如何通过分析客户消费金额的帕累托分布（80/20法则）来指导客户细分策略。 5. 假设检验与因果推断： 这是从相关性走向可靠性的关键一步。本书详细阐述了A/B测试的设计、执行与结果解读。讨论了T检验、方差分析（ANOVA）等统计工具在验证营销活动、产品改版有效性时的具体操作步骤与注意事项，帮助企业避免因错误的因果推断而做出高成本的决策失误。 6. 市场细分与客户画像构建： 采用非监督学习方法，如K-Means聚类、层次聚类，对庞大的客户群进行科学划分。本书提供了详细的步骤，指导读者如何根据客户的交易行为、人口统计学特征和在线行为，构建出具有明确商业意义的客户画像（Persona），为精准营销奠定基础。 第三部分：预测建模与决策优化 本书的精华在于将分析能力转化为前瞻性的业务指导。 7. 预测建模基础：回归分析的商业应用： 深入讲解了线性回归和逻辑回归模型在预测关键业务指标（如销售额、客户流失率）中的应用。特别关注模型诊断（残差分析、多重共线性）和模型解释性，确保预测结果的可靠性和可解释性。 8. 时间序列分析与需求预测： 针对库存管理、资源规划等需要时间维度考量的业务，本书详细介绍了ARIMA、指数平滑法等经典模型，以及如何应对季节性、趋势性和周期性波动。并介绍了如何将外部因素（如宏观经济指标、节假日）纳入预测模型中，提高预测精度。 9. 提升决策效率的算法工具： 介绍了更高级的预测和分类技术，如决策树、随机森林（Random Forest）在风险评估、信用评分中的应用。重点在于如何评估模型的性能指标（如准确率、召回率、F1分数、AUC），并根据业务目标权衡不同模型的优劣。 10. 规范性分析与优化： 这是数据分析的终极目标——告诉企业“应该怎么做”。本章简要介绍了如何运用优化方法（如线性规划）解决资源分配、路径规划等复杂问题，实现投入产出比的最大化。 适合读者 本书面向所有希望利用数据驱动业务增长的专业人士： 企业中高层管理者： 建立数据思维，有效评估分析团队的工作成果，并将数据洞察嵌入战略决策。 市场营销与销售人员： 精准衡量活动效果，优化客户获取与维系策略。 运营与供应链经理： 提高库存周转率，优化物流效率。 初级和中级数据分析师： 巩固理论基础，学习实战中的模型选择与业务落地技巧。 《商业数据分析与决策优化》 不仅仅是一本技术书籍，它更是一张通往数据驱动型企业的路线图。通过本书的学习，读者将能够自信地驾驭数据，将不确定的市场环境转化为可衡量的商业机会。

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真的 其实我一辈子都不想看这个...

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SPSS为主

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