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出版者:Prentice Hall

作者:David F. Groebner

出品人:

页数:360

译者:

出版时间:2004-4-22

价格:USD 46.67

装帧:Paperback

isbn号码:9780131010949

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 商业统计
• 数据分析
• 概率论
• 统计推断
• 回归分析
• 数据挖掘
• 管理科学
• 定量分析
• 统计建模

《商业统计学》是一本深入浅出、实操性强的著作，旨在赋能读者掌握在现代商业环境中做出明智决策所需的数据分析技能。本书并非传统意义上的学术教科书，而是将统计学理论与商业实践紧密结合，聚焦于如何运用统计工具解决现实世界的商业挑战。 本书的核心目标是帮助读者理解数据的力量，并学会如何有效地收集、整理、分析和解释数据，从而洞察商业趋势、评估风险、优化运营并驱动增长。我们相信，无论您是企业管理者、市场分析师、金融专业人士，还是任何希望通过数据提升决策水平的商业人士，都能从本书中获益。 《商业统计学》的结构设计巧妙，从基础概念出发，循序渐进地引导读者掌握更高级的分析技术。 第一部分：商业分析的基础 本部分为读者构建坚实的统计学基础，确保所有读者都能以相同的起点开始。 第一章：商业中的数据驱动决策： 这一章将首先阐述为什么数据在当今商业世界中至关重要。我们将探讨数据分析如何帮助企业识别机会、规避风险、理解客户行为以及提升整体竞争力。通过一系列引人入胜的案例研究，展示数据驱动的决策如何转化为切实的商业成功。 第二章：数据类型与测量尺度： 在深入分析之前，理解数据的本质是关键。本章将详细介绍不同类型的数据（如定性数据、定量数据）以及它们在商业分析中的意义。我们将深入探讨各种测量尺度（名义、顺序、间隔、比例），并解释它们对后续统计分析方法选择的影响。 第三章：描述性统计：数据的初步画像： 数据的原始形态往往是杂乱无章的。本章将教授读者如何使用描述性统计工具来概括和呈现数据。我们将涵盖核心概念，如集中趋势的度量（均值、中位数、众数），离散程度的度量（方差、标准差、极差），以及如何通过频率分布、直方图、箱线图等可视化方法直观地展示数据特征。这些工具将帮助您快速把握数据集的整体情况。 第四章：概率论基础及其商业应用： 概率是理解不确定性的基石，而商业活动充满了不确定性。本章将介绍概率的基本概念、独立事件、条件概率以及重要的概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）。我们将重点展示这些概率概念如何在风险评估、质量控制、金融建模等商业场景中得到应用。 第二部分：推断统计与数据建模 在掌握了描述性统计之后，本书将带领读者进入推断统计的领域，学习如何从样本推断总体，并构建预测模型。 第五章：抽样分布与中心极限定理： 为什么我们可以从一个小的样本中推断出整个群体的特征？本章将深入解释抽样分布的概念，特别是中心极限定理如何成为统计推断的理论基础。我们将通过实例说明，理解抽样分布对于构建置信区间和进行假设检验至关重要。 第六章：置信区间：估计总体参数的范围： 在许多商业决策中，我们无法得知总体的精确数值，但需要对这些数值有一个合理的估计。本章将教授如何计算置信区间，为均值、比例等总体参数提供一个带有置信水平的估计范围。我们将讨论如何选择合适的置信水平，以及置信区间的解释在商业报告中的重要性。 第七章：假设检验：检验商业假设： 商业活动中充满了各种待验证的假设，例如新营销策略是否有效，产品改进是否提升了客户满意度。本章将系统介绍假设检验的框架，包括零假设、备择假设、P值、第一类错误和第二类错误。我们将展示如何运用t检验、z检验、卡方检验等多种统计检验方法来验证商业假设，并解读检验结果的含义。 第八章：方差分析（ANOVA）：比较多组均值： 当需要比较三个或更多组的平均值时，方差分析是必不可少的工具。本章将介绍单因素和多因素方差分析，用于分析不同因素对特定结果变量的影响。例如，比较不同广告渠道的销售额，或者不同培训方法对员工绩效的影响。 第九章：相关与回归分析：预测与关系探究： 理解变量之间的关系是商业分析的核心。本章将深入探讨相关性分析，帮助我们衡量两个变量之间的线性关系强度和方向。更重要的是，我们将详细介绍简单线性回归和多元线性回归，学习如何建立预测模型，预测销售额、客户流失率等关键业务指标，并评估模型的拟合优度。 第三部分：高级统计技术与商业应用 本部分将触及更高级的统计技术，并展示它们在更复杂的商业问题中的应用。 第十章：时间序列分析：洞察趋势与季节性： 许多商业数据都随时间变化，如销售数据、股票价格、客户流量。本章将介绍时间序列分析的基本概念，包括趋势、季节性、周期性和随机性。我们将学习如何使用移动平均、指数平滑以及ARIMA模型等方法来分析时间序列数据，进行短期预测，并为企业规划提供依据。 第十一章：非参数统计：无需正态假设的分析： 并非所有商业数据都符合严格的统计分布假设。本章将介绍一系列强大的非参数统计方法，如秩和检验（Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验）、Kruskal-Wallis检验等。这些方法在数据不满足正态性或其他参数检验的前提条件时，提供了可靠的分析替代方案。 第十二章：贝叶斯统计基础及其在商业中的应用： 贝叶斯统计提供了一种更新信念的方法，这在不断变化的市场环境中尤为宝贵。本章将介绍贝叶斯推断的基本思想，以及如何将其应用于风险建模、决策分析和市场预测等领域。 第十三章：统计软件的使用与实践： 理论知识需要工具来落地。《商业统计学》强烈建议并指导读者掌握至少一款主流的统计分析软件（如R、Python的统计库、SPSS、Excel的分析工具包等）。本章将提供关于如何使用这些软件进行数据可视化、描述性统计计算、假设检验和回归分析的指导，帮助读者将所学知识转化为实际操作能力。 第十四章：案例研究与前沿展望： 为了巩固学习成果，本章将汇集一系列真实的商业案例，涵盖市场营销、财务分析、运营管理、人力资源等多个领域，展示如何综合运用本书所学的统计技术解决复杂的商业问题。最后，我们将对商业统计学领域的最新发展趋势和未来方向进行展望，鼓励读者持续学习和探索。 《商业统计学》不仅仅是一本书，更是一门关于如何用数据说话、用数据决策的艺术。通过本书的学习，您将能够更自信地面对海量数据，从中提炼有价值的见解，并将其转化为驱动业务增长的有效策略。我们力求在保持学术严谨性的同时，让学习过程充满趣味和实践价值，帮助每一位读者成为数据时代的赢家。

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这本书的语言风格非常朴实，没有那些晦涩难懂的专业术语，即使是初学者也能轻松上手。我之前对统计学一直有点望而却步，总觉得它是一门高冷的学科，但这本书的出现彻底改变了我的看法。作者的写作方式就像在和朋友聊天一样，娓娓道来，一点点地将我引入统计学的世界。我尤其欣赏那些“实践环节”的建议，它们都非常具有操作性，让我觉得这些知识不仅仅是理论，而是可以真正应用到实际工作中的工具。通过完成这些小练习，我不仅巩固了对知识的理解，还发现了自己可能忽略的细节，这对于提升我的学习效率非常有帮助。

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我特别喜欢书中对一些概念的阐述方式。它不是那种枯燥乏味的理论堆砌，而是通过一些贴近现实生活中的例子来解释，读起来一点也不费劲，甚至还有点意思。我印象最深的是关于“概率”的部分，作者用了一个非常生动的比喻，让我瞬间就理解了那个抽象的概念。书中的图表和插图也运用得很巧妙，它们不仅仅是装饰，更是对文字内容的有力补充，能够帮助我更直观地理解那些复杂的统计图表和模型。有时候，我会被某个图表吸引，然后顺着文字去理解它所表达的含义，这种循序渐进的学习方式让我觉得非常有成就感。而且，书中一些小提示和“思考一下”的环节，也促使我去主动思考，而不是被动接受信息。

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这本书的价值远不止于它的文字内容。我发现书中推荐的一些在线资源和工具，都非常实用。有些是辅助理解概念的视频，有些是进行数据分析的软件教程，这些都为我的学习提供了额外的支持。我尝试使用其中一个推荐的工具进行了一个小练习，结果非常令人惊喜，它大大简化了之前我以为很复杂的计算过程。而且，书中还提供了一些案例研究，这些案例都来自真实的商业场景，让我能够直观地看到统计学在解决实际商业问题中的重要作用。这让我对接下来的学习充满了信心，也让我对统计学在未来职业发展中的应用有了更清晰的认识。

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这本书的结构设计非常人性化。它从最基础的概念讲起，然后逐步深入，就像搭积木一样，一层一层地构建起对统计学的完整认识。每个章节的结尾都会有对本章内容的总结，帮助我回顾和梳理学到的知识点，这让我觉得学习过程更加系统和完整。我尤其喜欢的是它在不同章节之间建立的联系，作者总能巧妙地将前一章的内容引申到下一章，让我看到统计学知识是如何环环相扣、融会贯通的。这种“承上启下”的处理方式，让我学习起来感觉非常顺畅，不会出现断层感，整体的知识体系也构建得更加牢固。

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这本书的封面设计倒是挺吸引我的，简洁明了，用色也比较沉稳，给人一种专业可靠的感觉。拿到手后，它的纸质摸起来也很有分量，不是那种轻飘飘的纸，翻阅起来很顺手，书本的装订也相当牢固，感觉即使经常翻阅也不会轻易散架。我比较关注书籍的排版和印刷质量，这本书在这方面做得相当不错，字体大小适中，行距也比较舒适，阅读起来不会感到吃力。而且，内容的分隔和章节的划分也很清晰，这对于我这种需要经常查阅特定内容的人来说，简直太友好了。每章的开头都会有一些引人入胜的引言，让我对即将展开的内容充满了好奇，这比那种干巴巴地列出目录的做法要有趣多了。

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