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出版者:Cengage South-western

作者:Dennis J. Sweeney, Thomas A. Williams David R. Anderson

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2009

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780324787337

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Business Statistics
• Excel
• Solutions Manual
• Modern Business
• Data Analysis
• Quantitative Analysis
• Higher Education
• Textbook
• Academic

现代商务统计学（Microsoft Excel 版）应用指南 本书旨在为学习现代商务统计学（Microsoft Excel 版）的学生提供一份详尽的补充性学习材料。它并非教材本身，而是作为对教材核心概念、理论框架和实践应用的深化理解与熟练掌握的辅助工具。本书的重点在于如何运用 Microsoft Excel 这一强大的电子表格软件，将抽象的统计学原理转化为解决实际商业问题的可行方案。 一、 核心统计学概念的实践化 本书将围绕现代商务统计学的核心概念展开，并深入探讨如何在 Excel 环境下对这些概念进行可视化和量化分析。 描述性统计： 我们将超越教科书中对均值、中位数、众数、标准差等基本统计量的定义，而是专注于如何在 Excel 中利用其内置函数（如 AVERAGE, MEDIAN, MODE, STDEV.S/P）以及数据透视表（PivotTable）来计算和展示这些指标。重点将放在如何根据不同的数据类型和分析目的，选择最合适的描述性统计量，并理解其在商业决策中的意义。例如，分析销售数据的均值和中位数，可以揭示销售额的集中趋势和分布情况，从而为库存管理和定价策略提供依据。同时，我们将演示如何利用 Excel 的图表功能（柱状图、折线图、饼图、箱线图等）来直观地展示数据的分布和特征，帮助读者建立对数据模式的直观认识。 概率分布： 本书将探讨离散型概率分布（如二项分布、泊松分布）和连续型概率分布（如正态分布、指数分布）。在 Excel 中，我们将学习如何使用函数（如 BINOM.DIST, POISSON.DIST, NORM.DIST, EXPONDIST）来计算概率、累积概率，以及如何利用 Excel 的“数据分析”工具包中的“随机数生成”功能来模拟不同概率分布的样本数据。理解这些分布在商业中的应用至关重要，例如，二项分布可以用来预测客户购买的成功率，泊松分布可以用来分析单位时间内服务请求的数量，而正态分布则是许多统计推断的基础。我们将引导读者理解这些分布的形状、参数以及它们如何反映现实世界的随机现象。 抽样分布与中心极限定理： 这是统计推断的基石。本书将解释抽样分布的概念，以及中心极限定理为何如此重要。在 Excel 中，我们将通过模拟抽样过程来直观地展示抽样分布的形成，并验证中心极限定理。这有助于读者理解样本统计量如何分布，以及为什么样本均值的分布会趋于正态，即使原始总体分布并非如此。理解抽样分布是后续进行参数估计和假设检验的前提。 参数估计： 点估计和区间估计是推断总体特征的重要方法。本书将详细介绍如何在 Excel 中计算样本均值、样本比例的点估计，以及如何根据置信水平计算总体均值、总体比例的置信区间。我们将展示如何利用 Excel 的公式和“数据分析”工具包来生成置信区间，并重点讲解置信区间的解释，例如“我们有95%的信心认为总体平均销售额介于X和Y之间”。我们将探讨不同样本量和置信水平对置信区间宽度的影响。 假设检验： 这是对总体参数做出决策的关键工具。本书将涵盖各种类型的假设检验，包括单样本t检验、双样本t检验（独立样本和配对样本）、比例检验、方差检验以及卡方检验（独立性检验和拟合优度检验）。我们将演示如何在 Excel 中执行这些检验，解读检验统计量、p值，并根据预设的显著性水平做出拒绝或不拒绝原假设的结论。我们将重点强调如何将假设检验应用于实际的商业场景，例如，检验新广告活动是否显著提高了销售额，或者检验两种不同生产工艺的质量是否存在显著差异。 二、 Microsoft Excel 在统计分析中的深度应用 本书强调 Excel 不仅仅是一个计算器，而是一个集数据管理、数据处理、数据分析、数据可视化于一体的强大统计工具。 数据预处理与清洗： 现实世界的数据往往不完美。我们将指导读者如何利用 Excel 的函数（如 TRIM, SUBSTITUTE, LEFT, RIGHT, MID, FIND, LEN）和工具（如“文本分列”，“查找和替换”，“条件格式”）来处理缺失值、异常值、重复值、数据格式不一致等问题。有效的 数据预处理是进行准确统计分析的前提。 利用 Excel 函数进行高级计算： 除了基本的统计函数，我们将深入介绍 Excel 中用于高级统计分析的函数，例如： 财务函数： PV, FV, PMT, RATE, NPER 等，用于金融建模和投资分析。 工程函数： 虽然不是直接的统计函数，但某些工程函数（如 SUMPRODUCT）在统计计算中也很有用。 逻辑函数： IF, AND, OR, NOT 等，可以帮助构建复杂的条件判断，用于数据筛选和分类。 查找与引用函数： VLOOKUP, HLOOKUP, INDEX, MATCH 等，用于整合来自不同数据源的信息。 宏与 VBA（可选介绍）： 对于更复杂或重复性的分析任务，我们将简要介绍如何通过录制宏或编写简单的 VBA 代码来自动化 Excel 中的统计分析流程，提高效率。 数据透视表（PivotTable）与数据透视图（PivotChart）： 这是 Excel 中进行数据探索和汇总的利器。本书将详细演示如何构建数据透视表来快速汇总、交叉分析大量数据，并生成交互式的数据透视图，以直观地展现数据之间的关系和趋势。我们将教授如何使用切片器（Slicers）和时间轴（Timelines）来动态过滤和探索数据，从而更深入地洞察业务动态。 “数据分析”工具包（Data Analysis ToolPak）： 这是 Excel 内置的一个强大插件，提供了许多常用的统计分析工具，例如： 描述统计： 生成汇总统计报告。 回归分析： 执行线性回归，分析自变量和因变量之间的关系，并生成详细的回归输出报告，包括回归系数、R方、ANOVA 表等。 方差分析（ANOVA）： 进行单因素方差分析和双因素方差分析，比较多个组的均值是否存在显著差异。 抽样： 从数据集中抽取样本。 直方图： 生成数据的直方图，展示数据分布。 t-检验、z-检验： 执行各种假设检验。 相关性分析： 计算变量之间的相关系数矩阵。 协方差分析： 计算变量之间的协方差。 本书将引导读者如何激活并充分利用这些工具，并将 Excel 生成的输出报告与教材中的理论知识相结合，进行正确的解读。 数据可视化： 除了基础图表，本书还将探讨 Excel 中更高级的数据可视化技术，例如： 散点图矩阵： 用于展示多个变量之间的两两关系。 三维图表： 对于展示具有三个变量的数据关系。 条件格式： 利用颜色、图标集、数据条来突出显示数据中的模式和趋势。 创建自定义图表： 通过组合图表元素，创建更具信息量和视觉吸引力的图表。 重点在于如何选择最适合特定数据和分析目标的图表类型，以及如何通过图表的标题、标签、图例等元素清晰有效地传达统计信息。 三、 实际商业案例与问题导向的学习 本书贯穿了大量的实际商业案例，旨在帮助读者将所学的统计学知识和 Excel 技能应用到解决真实世界的商业问题中。 市场营销分析： 分析客户购买行为，评估广告活动的有效性，预测销售趋势，细分客户群体。 金融与会计： 财务报表分析，风险评估，投资回报率计算，预算编制与分析。 运营管理： 生产效率分析，质量控制，库存管理，供应链优化。 人力资源管理： 员工绩效评估，招聘效率分析，薪酬体系分析。 经济学分析： 宏观经济指标分析，微观经济模型构建。 每个案例都将以一个明确的商业问题开始，然后引导读者通过收集、整理、分析数据，并运用 Excel 的统计功能来找到解决方案。过程中，我们将强调对数据进行批判性思考，理解分析结果的局限性，并将其转化为可操作的商业建议。 四、 学习建议与方法 为了最大限度地利用本书，建议读者： 1. 主动实践： 强烈建议读者在自己的电脑上跟着本书的步骤进行操作，亲自体验 Excel 的各项功能。 2. 理解原理： 在使用 Excel 工具进行计算的同时，务必回归教材，加深对统计学原理的理解。Excel 是工具，但理解是关键。 3. 提问与探索： 遇到不理解的地方，鼓励读者积极查阅 Excel 的帮助文档，或尝试不同的方法来解决问题。 4. 关联教材： 将本书的内容与您正在使用的《现代商务统计学（Microsoft Excel 版）》教材紧密结合，利用本书来巩固和深化教材中的知识点。 5. 举一反三： 尝试将案例中的方法应用到其他类似的数据集或商业场景中，培养独立解决问题的能力。 通过本书的学习，读者不仅能够熟练掌握 Microsoft Excel 在统计分析中的各项功能，更重要的是，能够建立起运用统计学思维来分析商业问题、做出数据驱动决策的能力，从而在日益复杂和竞争激烈的商业环境中脱颖而出。

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