Introduction to Business Statistics - Textbook Only pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Thomson South-Western

作者:Ronald M Weiers

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2005

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780006024378

丛书系列:

图书标签:

• Business Statistics
• Statistics
• Textbook
• Introduction
• Business
• Data Analysis
• Probability
• Regression
• Quantitative Analysis
• Higher Education

商业统计学导论：洞察数据，驱动决策 在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业成功的关键驱动力。无论是市场趋势的预测、消费者行为的分析，还是运营效率的优化，都离不开对数据的深刻理解和有效运用。《商业统计学导论》 正是这样一本旨在赋能读者掌握数据分析核心技能的著作，它将统计学的抽象理论与商业实践紧密结合，引导读者穿越纷繁复杂的数据海洋，洞察隐藏其中的商业洞察，并最终做出更明智、更具影响力的决策。 本书的编写宗旨在于，为初次接触统计学或希望系统梳理商业统计学知识的读者提供一个清晰、易懂且实用的学习路径。我们深知，对于非统计学专业的商业人士而言，统计学有时显得枯燥而晦涩。因此，本书力求打破这一壁垒，通过精心设计的教学结构、贴近商业场景的案例以及循序渐进的讲解，让统计学成为读者手中强大的分析工具，而非令人望而生畏的理论学科。 核心理念：从理解到应用 《商业统计学导论》的核心理念在于强调“理解”统计学概念的本质，以及“应用”这些概念解决实际商业问题的能力。本书并非简单地罗列公式和定义，而是致力于阐释统计学方法背后的逻辑，帮助读者理解“为什么”要使用某种统计方法，以及“如何”解释和运用统计结果。我们相信，只有真正理解了统计学的精髓，读者才能在面对千变万化的商业挑战时，灵活运用所学知识，找到最优的解决方案。 内容概览：循序渐进，知识体系完整 本书的内容设计遵循逻辑严谨、体系完整的原则，从基础概念出发，逐步深入到更高级的分析技术。 第一部分：统计学基础与描述性统计 认识统计学： 本章将为读者构建对统计学在商业领域重要性的初步认识。我们将探讨统计学如何帮助企业识别机遇、规避风险，以及在决策过程中扮演的关键角色。你将了解到，统计学并非只属于数据科学家，而是每个希望在商业世界中取得成功的专业人士都应掌握的基本功。 数据类型与收集： 在进行任何分析之前，了解数据的性质至关重要。本章将详细介绍不同类型的数据（如定性数据、定量数据；离散数据、连续数据），以及常用的数据收集方法（如抽样技术、问卷设计）。理解数据的类型和来源，是确保后续分析有效性的前提。 数据的整理与可视化： 原始数据往往杂乱无章，难以直接解读。本章将教授读者如何有效地整理和汇总数据，并通过各种图表（如直方图、条形图、饼图、散点图）将其可视化。数据可视化不仅能直观地展示数据的分布和特征，还能帮助我们快速发现数据中的模式和异常。 集中趋势与离散程度的度量： 为了更深入地描述数据的中心位置和分散程度，本章将介绍均值、中位数、众数等集中趋势度量，以及方差、标准差、极差等离散程度度量。掌握这些基本指标，能够帮助我们量化数据的典型特征和变异程度。 第二部分：概率论基础与抽样分布 概率基础： 概率是量化不确定性的语言。本章将介绍概率的基本概念、事件与概率的计算方法、条件概率以及独立事件等。理解概率，是理解统计推断的基石。 概率分布： 了解常见概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）的特性及其在商业场景中的应用，对于进行数据建模和预测至关重要。本章将重点讲解正态分布，它是许多统计方法的理论基础。 抽样分布： 在实际应用中，我们通常无法接触到总体数据，而是通过样本进行推断。本章将介绍抽样分布的概念，特别是样本均值的抽样分布，以及中心极限定理的应用，这为我们进行统计推断奠定了坚实的基础。 第三部分：统计推断 点估计与区间估计： 本章将介绍如何利用样本信息来估计总体的未知参数（点估计），以及如何构建一个包含总体参数的概率区间（区间估计）。区间估计比点估计提供了更丰富的信息，有助于量化估计的不确定性。 假设检验的基本原理： 假设检验是统计推断的核心工具之一，用于判断关于总体的某个陈述（假设）是否能被样本数据所支持。本章将详细介绍假设检验的步骤、类型（如Z检验、t检验）以及P值的解释。 单样本与双样本假设检验： 本章将在此基础上，深入讲解针对单个总体参数或两个总体参数的假设检验方法，包括均值、比例的检验。这些检验方法在商业决策中应用广泛，例如评估新广告活动的效果，或比较不同供应商的产品质量。 第四部分：回归分析与相关性 相关分析： 探索变量之间关系的强度和方向。本章将介绍相关系数的概念，并区分相关与因果。 简单线性回归： 建立一个因变量与一个自变量之间的线性关系模型，用于预测和解释。本章将涵盖回归方程的建立、参数的解释以及模型拟合优度（如R²）的评估。 多元线性回归： 扩展到多个自变量对一个因变量的影响。本章将讲解如何构建和解释多元回归模型，并讨论变量选择、多重共线性等问题。这些模型在市场预测、成本分析、销售预测等领域发挥着重要作用。 第五部分：方差分析与非参数统计 方差分析（ANOVA）： 用于比较三个或三个以上样本的均值是否存在显著差异。本章将介绍单因素方差分析，帮助读者理解如何评估不同处理或分组对结果的影响。 非参数统计： 当数据不满足参数检验的假设时（例如，数据不服从正态分布），非参数统计方法就显得尤为重要。本章将介绍一些常用的非参数检验方法，以应对更广泛的数据情况。 第六部分：时间序列分析与质量控制 时间序列分析基础： 针对随时间变化的数据进行分析。本章将介绍时间序列的组成部分（趋势、季节性、周期性、随机性），以及简单的平滑法和指数平滑法。这对于需求预测、库存管理和财务规划至关重要。 统计过程控制（SPC）： 运用统计方法来监控和控制生产或服务过程的质量。本章将介绍控制图的概念和应用，帮助读者理解如何通过数据驱动的方法来改进过程稳定性和产品质量。 特色与优势： 商业导向： 本书始终将统计学知识的应用置于商业背景下。每章都包含丰富的商业案例，这些案例源自真实商业环境，能够帮助读者理解统计学概念在市场营销、财务、运营、人力资源等领域的实际应用。 注重理解： 我们不鼓励死记硬背公式，而是强调对统计学原理的深入理解。通过大量的解释、图示和逐步推导，帮助读者构建清晰的逻辑框架。 循序渐进： 内容从基础概念开始，逐步深入，确保读者能够平稳过渡，建立扎实的统计学知识体系。 实用性强： 本书的目标是让读者能够“用起来”。我们提供了关于如何使用统计软件（如Excel、SPSS或R的介绍性内容，虽然不是本书的直接内容，但学习者会发现这些工具将是掌握书中知识的强大辅助）进行数据分析的思路和方法（具体软件操作的详细指导将超出本书范畴，但本书提供的理论基础是使用任何统计软件的前提）。 清晰的语言： 避免使用过于专业或晦涩的术语，采用清晰、简洁的语言进行阐述，力求让所有读者都能理解。 习题与应用： 每章都配有精选的练习题，涵盖从概念理解到实际应用的不同层次，帮助读者巩固所学知识，并检验学习效果。 谁适合阅读本书？ 商科专业的学生： 本书是商科专业学生学习统计学课程的理想教材，能够帮助他们建立坚实的统计学基础，为未来的学习和职业生涯做好准备。 企业管理者与决策者： 无论您在哪个行业、哪个层级，理解和运用数据分析能力都将是提升决策效率和商业洞察力的关键。本书将为您提供必要的工具和知识。 市场营销、财务、运营、人力资源等领域的专业人士： 这些领域的专业人士需要经常处理和分析数据，本书将帮助您提升数据分析能力，从而更好地完成本职工作。 任何对商业数据分析感兴趣的读者： 如果您希望了解数据如何驱动商业成功，并掌握分析数据的方法，本书将为您打开一扇门。 总结 《商业统计学导论》不仅仅是一本教材，更是一本引导您掌握数据驱动思维的实践指南。通过本书的学习，您将能够： 理解数据的价值： 认识到数据在现代商业决策中的核心作用。 掌握分析工具： 熟悉并能够运用多种统计学方法来描述、分析和推断数据。 提升决策能力： 运用数据洞察来支持和优化商业决策，从而提高效率和效益。 增强竞争力： 在日益激烈的商业竞争中，凭借数据分析能力脱颖而出。 我们相信，通过认真研读和实践本书的内容，您将能够自信地驾驭数据，将统计学的力量转化为切实的商业价值，开启更具洞察力和影响力的商业之旅。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆