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出版者:

作者:Richard D. Wollmer and Lincoln L. Chao

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2002

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780536681324

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Management
• Business
• Data Analysis
• Probability
• Decision Making
• Quantitative Analysis
• 2003 Edition
• Textbook
• Higher Education

商业与管理统计学前沿：驾驭数据驱动的决策艺术 (2023-2024 版) 本书旨在为新一代商业领袖、数据分析师以及对数据驱动决策充满热情的专业人士，提供一个全面、现代且高度实用的统计学应用指南。 面对瞬息万变的市场环境和爆炸式增长的数据洪流，本书摒弃了过时的理论框架，专注于当前最前沿的统计建模技术、机器学习基础及其在商业战略、运营优化、风险管理和客户洞察领域的实战应用。 我们深知，传统的统计教材往往过于侧重于复杂的数学推导和单一的、基于正态分布的经典模型。然而，现代商业场景充斥着非正态数据、高维特征以及需要实时响应的动态系统。因此，《商业与管理统计学前沿》 采取了一种“先应用，后理论”的教学范式，确保读者能够迅速掌握如何利用统计工具解决真实的商业难题。 --- 第一部分：现代商业数据生态与描述性分析的革新 本部分为读者构建了一个理解现代商业数据复杂性的基础框架。我们不仅回顾了描述性统计学的核心概念，更着重强调了在 大数据环境 下数据清洗、预处理和可视化所面临的挑战与前沿解决方案。 第一章：数据为王：现代商业决策环境中的统计角色 数据素养的重塑： 区分描述性、推断性和预测性统计在不同管理层级中的作用。 数据类型与结构： 深入探讨结构化、半结构化及非结构化数据（文本、时间序列）在统计建模前的准备工作。 伦理与隐私： 在应用统计方法时，GDPR、CCPA 等法规对数据收集和模型构建的影响。 商业智能（BI）与统计分析的集成： 如何将统计洞察无缝嵌入到日常仪表板和报告流程中。 第二章：高效的数据准备与探索性数据分析 (EDA) 2.0 缺失值处理的高级策略： 比较均值/中位数插补、多重插补（MICE）和基于模型的预测性填充的适用性。 异常值检测与稳健性： 引入基于距离（如 LOF）和基于隔离（如 Isolation Forest）的非参数异常值检测方法，而非仅仅依赖Z分数。 多维数据可视化： 掌握使用交互式工具（如 Plotly, Bokeh）创建热力图、平行坐标图和散点图矩阵，以揭示复杂数据间的潜在关系。 特征工程初探： 如何从原始数据中构建具有预测能力的统计特征，包括比例、交互项和周期性转换。 --- 第二部分：推断性统计的现代视角与假设检验的演进 本部分将经典推断统计学（如参数估计和假设检验）置于现代统计检验的框架下进行审视，重点关注非参数方法和贝叶斯思维的崛起。 第三章：超越 T 检验：稳健的统计推断 抽样理论与置信区间在商业实践中的应用： 如何根据样本量和方差准确估计总体参数的波动范围。 非参数检验的必要性： 当数据不满足正态性假设时，转向 Mann-Whitney U 检验、Kruskal-Wallis 检验的实战案例。 多重比较问题与校正： Bonferroni、Holm-Bonferroni 以及 FDR（False Discovery Rate）控制在 A/B 测试中的关键作用。 统计功效分析的提前规划： 在实验设计阶段确定所需的最小样本量，避免资源浪费或得出无效结论。 第四章：贝叶斯统计的回归：将先验知识融入决策 从频率派到贝叶斯思维的转变： 概率认知的更新与理解。 基础贝叶斯推断： 运用 MCMC（Markov Chain Monte Carlo）方法进行简单线性模型的后验分布估计。 贝叶斯 A/B 测试： 如何在测试过程中持续更新对不同方案效果的信心，实现更早的决策。 --- 第三部分：线性模型与广义线性模型的深度应用 本部分细致讲解了管理学中最核心的回归分析技术，并扩展至更复杂的数据结构，特别是针对计数数据、比例数据和时间序列数据的专业模型。 第五章：多元回归分析的精细化管理 模型选择的艺术： 逐步回归法（前向、后向）的局限性，转向基于信息准则（AIC, BIC）和正则化方法（Ridge, Lasso, Elastic Net）进行特征筛选。 多重共线性诊断与处理： 方差膨胀因子（VIF）的应用及岭回归的降维效果。 交互项与非线性关系的建模： 使用多项式项和样条（Splines）来捕捉现实中常见的曲线关系。 稳健回归： 应对高杠杆点和严重异常值对最小二乘估计的影响。 第六章：超越正态：广义线性模型（GLM）的实战 逻辑回归（Logistic Regression）： 用于预测二元结果（如客户流失、购买意愿），并深入解读赔率（Odds Ratio）在商业报告中的意义。 泊松回归（Poisson Regression）： 专门处理计数数据（如呼叫中心来电量、网站点击次数），并讨论零膨胀模型的必要性。 生存分析基础（Survival Analysis）： 在风险管理和客户生命周期价值（CLV）分析中，使用 Kaplan-Meier 估计和 Cox 比例风险模型预测事件发生时间。 --- 第四部分：时间序列分析与预测建模的未来 本部分聚焦于最具商业价值的数据类型之一——时间序列数据，从经典分解到现代机器学习模型的集成预测。 第七章：从趋势到波动：经典时间序列分析 时间序列的分解： 趋势、季节性和随机波动的识别与量化。 平稳性检验与差分处理： ADF 检验和 KPSS 检验的应用。 ARIMA/SARIMA 模型构建： 识别 p, d, q 参数，以及模型诊断（残差白噪声检验）。 商业应用： 销售预测、库存规划与需求预测中的季节性调整。 第八章：面向预测的统计学习集成 回归树与集成学习： 决策树、随机森林（Random Forests）在处理非线性关系时的优势。 梯度提升机（GBM）与 XGBoost/LightGBM 简介： 现代预测模型的核心工具及其在精准营销中的应用。 模型评估指标的扩展： 除了 MSE，重点关注 MAPE（平均绝对百分比误差）和 RMSE 在预测精度评估中的侧重点差异。 模型可解释性（XAI）： 使用 SHAP 值和特征重要性来理解复杂模型是如何做出预测的，确保商业决策的可信赖性。 --- 第五部分：高级专题：实验设计与因果推断 本部分是本书的战略核心，旨在帮助管理者超越相关性，实现对因果关系的科学探究。 第九章：优化决策的实验设计（DoE） 完全随机化设计与分组平衡： 确保实验组和对照组的基线一致性。 因子设计（Factorial Design）： 同时测试多个因素及其交互作用，以最小成本找到最优操作条件（例如，营销组合优化）。 响应面方法（Response Surface Methodology）： 寻找最佳的连续变量组合以最大化目标函数。 第十章：因果推断的统计工具箱 超越随机对照试验（RCT）： 在无法进行完美实验时，如何进行准实验设计。 倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）： 如何通过统计匹配来减少混淆变量带来的偏差，评估干预措施（如新政策、新定价）的真实效果。 双重差分法（Difference-in-Differences, DiD）： 评估特定时间点政策或事件对处理组的净影响。 工具变量法（Instrumental Variables, IV）简介： 应对未观测的混淆因素的挑战。 --- 结语：迈向数据驱动的持续改进 本书的终极目标是培养读者将统计思维内化为一种解决问题的本能。数据分析不是一次性的任务，而是管理流程中持续反馈和改进的循环。通过掌握这些现代统计工具，读者将能够自信地设计、执行和解释商业研究，将原始数据转化为清晰、可执行的战略优势。 本书适合对象： 市场营销经理、财务分析师、运营总监、商业数据分析师、MBA 学生及所有致力于利用数据提升组织绩效的专业人士。

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