具体描述
《Excel统计分析与应用》精选62个专业案例，覆盖90％以上的统计模型，以实验教程的形式讲解如何以Excel为工具，解决各种统计分析问题。全书共11章，第1～2章介绍Excel基本操作及其统计分析常用功能；第3～10章通过37个实验介绍如何在Excel中高效完成以下统计分析工作：常用分布统计绘图，基本统计分析，参数估计，检验假设，相关分析，回归分析，方差分析，时间序列分析，非参数检验；第11～13章则通过对3个热点问题的统计分析，提高读者的综合应用能力。
对于每一个实验，都从“原理、数据及来源、目的及要求、操作指导、结论”五个方面进行讲解，同时提供全程语音讲解的多媒体教学文件，章后精选19个上机题，在光盘中提供原始数据文件及多媒体教学动画，全面提升读者自己动手解决实际问题的能力。
“即查即用，学以致用，实用够用”是《Excel统计分析与应用》的编写宗旨，《Excel统计分析与应用》既可供大专院校的经济管理类各专业的高年级本科生、研究生和MBA学员作参考，也可作为企业中的经营预测者与决策者，财会、市场营销、生产管理部门，经济管理部门或政府的广大工作者的参考书。
图书简介：数据驱动的商业决策：深度洞察与实践指南 副标题：从基础概念到前沿模型的全景解析 作者：[此处可填写真实作者姓名或笔名] 出版社：[此处可填写真实出版社名称] --- 核心理念：驾驭信息洪流，实现精准决策 在当今这个数据爆炸的时代，信息已经超越了单纯的资源，成为驱动现代商业进步的核心动力。然而，数据的价值并非天然显现，它需要精密的工具、严谨的方法论以及深刻的商业洞察力去挖掘和转化。本书《数据驱动的商业决策：深度洞察与实践指南》正是一本旨在帮助读者系统化掌握从原始数据到可执行商业策略的全过程的权威指南。 本书并非停留在对单一软件工具的机械性介绍，而是聚焦于数据分析背后的思维逻辑、统计学原理以及如何将这些理论高效地转化为解决实际商业问题的具体方案。我们深信，真正的商业智能（BI）源于对数据本质的理解，而非仅仅依赖于报表的美观程度。 本书结构与内容深度 本书共分为七大部分，循序渐进地构建起一个完整的商业数据分析知识体系。 第一部分：数据素养与决策框架的建立 (Foundations of Data Literacy and Decision Frameworks) 本部分首先确立了“数据驱动”思维的基石。我们将深入探讨商业智能（BI）的核心概念，区分描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析的边界与应用场景。重点在于建立一套严谨的决策框架，即如何将模糊的商业问题转化为可量化的、可通过数据回答的假设（Hypothesis Testing in Business Context）。我们会详细分析数据质量管理（DQM）的重要性，以及如何识别和处理数据中的偏差（Bias）和噪音（Noise），为后续的分析工作打下坚实的基础。 重点内容包括： 商业问题的结构化分解、数据源的整合与清洗哲学、有效指标（Metrics）的定义与陷阱规避。 第二部分：基础统计学在商业中的应用 (Applied Statistics for Business Insights) 统计学是数据分析的语言。本部分将剥离复杂的数学推导，聚焦于商业场景中最常用且最关键的统计工具。我们不仅会介绍描述性统计（均值、中位数、标准差的业务解读），更会侧重于推断性统计。 重点内容包括： 概率分布的业务映射（如正态分布在绩效评估中的应用）、显著性检验（T检验、卡方检验）在A/B测试中的精确实施、置信区间在市场预测中的可靠性评估。我们将大量使用实际的商业案例来解释统计学如何避免管理层的“直觉陷阱”。 第三部分：探索性数据分析（EDA）：发现数据背后的故事 (Exploratory Data Analysis: Uncovering Hidden Narratives) 探索性数据分析是连接数据与洞察的桥梁。本部分强调“可视化”不仅仅是作图，而是一种思维方式。我们将教授读者如何通过视觉探索来发现异常值、识别潜在的相关性以及理解数据分布的结构。 重点内容包括： 维度灾难与降维概念的初探（PCA的商业直觉解释）、时间序列数据的初步分解与趋势分析（如季节性、周期性）、以及如何设计最能突出核心发现的可视化叙事图表（如散点图矩阵、箱线图的精妙用法）。 第四部分：核心商业分析模型与场景 (Core Business Analysis Models and Scenarios) 这一部分是本书的实践核心，涵盖了现代企业最常依赖的几大分析模型。 1. 回归分析的精细化应用： 从简单的线性回归到多元回归，重点在于模型诊断（残差分析、多重共线性排查）和系数解释。我们将展示如何利用回归模型预测销售额、评估营销活动的边际贡献。 2. 预测建模基础： 介绍时间序列分析的进阶方法（如ARIMA模型的原理与适用性），以及如何构建简单的预测模型来管理库存或预测现金流。 3. 客户行为建模： 深入探讨RFM（最近一次消费、消费频率、消费金额）模型的构建与应用，以及基础的客户生命周期价值（CLV）的计算方法，指导企业进行更精准的客户细分和保留策略。 第五部分：高级分析工具与技术简介 (Introduction to Advanced Analytical Techniques) 为了让读者跟上行业发展，本部分会简要但深入地介绍当前业界热门的高级分析技术，但不涉及复杂的编程实现。 重点内容包括： 聚类分析（K-Means、层次聚类）在市场细分中的实际效用、决策树在风险评估和客户流失预测中的直观优势、以及机器学习在分类与回归问题中的基本流程概述。目标是使读者具备与数据科学家有效沟通的能力，并能判断何时需要引入更复杂的模型。 第六部分：数据可视化与商业报告的艺术 (The Art of Data Visualization and Business Reporting) 再好的分析，如果不能有效传达，价值也无法实现。本部分专注于如何将复杂的分析结果转化为清晰、有说服力的商业报告。 重点内容包括： 视觉编码的最佳实践（颜色、形状、大小的恰当运用）、仪表板（Dashboard）的设计原则（信息密度、交互性设计），以及如何构建一个“讲故事”的演示文稿（Storytelling with Data），确保关键洞察能够直接驱动高层决策。 第七部分：从洞察到行动：分析的闭环管理 (From Insight to Action: Closing the Analytics Loop) 分析的终点不是报告的完成，而是商业决策的落地与效果的验证。本部分聚焦于分析工作的管理和迭代。我们将讨论如何将预测模型集成到业务流程中，如何设计有效的A/B测试来验证新策略的有效性，以及如何建立一个持续学习和反馈的分析循环。 重点内容包括： 实验设计中的样本量确定、结果的业务落地路径规划、以及分析团队的组织与协作模式。 本书的特色与受众 本书的独特之处在于其极强的实践导向和对“商业语境”的深度关注。 我们不教授软件的每一个按钮如何点击，而是教授读者如何运用分析思维去解决真实的商业难题。全书穿插了大量来自零售、金融、市场营销等领域的真实案例分析，确保读者能够立即将所学知识应用于自己的工作场景。 目标读者： 1. 市场营销与销售专业人士： 需要通过数据来优化活动效果、理解客户行为和提高转化率的管理人员。 2. 运营与供应链管理者： 渴望通过数据预测需求、优化库存和提升流程效率的决策者。 3. 初、中级数据分析师/商业分析师： 寻求系统化提升统计学素养、扩展分析模型应用范围的专业人士。 4. 企业中高层管理者： 希望提升数据素养，能够更有效地评估分析报告质量和指导数据团队工作的领导者。 阅读本书，您将不再是数据的被动接受者，而是主动的、有能力的“数据翻译官”，能够将冰冷的数据转化为驱动企业增长的强大动力。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
很实用的工具书，无废话
评分很实用的工具书，无废话
评分很实用的工具书，无废话
评分很实用的工具书，无废话
评分很实用的工具书，无废话
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有