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出版者:Prentice Hall

作者:Pin T Ng

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2003

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780130093868

丛书系列:

图书标签:

• Business Statistics
• Statistics
• Student Solutions Manual
• Higher Education
• Textbook
• Mathematics
• Data Analysis
• Probability
• Regression
• Learning Resources

商业统计学：洞察决策的基石 一部面向未来商业精英的实践性统计学指南 在瞬息万变的商业环境中，数据已不再是辅助信息，而是驱动决策的核心动力。成功的企业和领导者都深谙如何从海量数据中提取有价值的洞察，从而制定出精准、前瞻性的战略。《商业统计学》正是为满足这一时代需求而精心打造的权威教材，它旨在将复杂的统计学概念转化为可直接应用于商业实践的强大工具。 本书的定位并非停留在枯燥的理论推导，而是致力于构建一座坚实的桥梁，连接统计学理论与真实世界的商业挑战。我们深信，无论是市场营销、财务管理、运营优化，还是人力资源规划，统计思维都是不可或缺的底层能力。 本书的核心架构与特色 《商业统计学》的结构经过精心设计，旨在提供一个循序渐进、逻辑严密的学习路径。全书围绕“描述、推断、预测与优化”四大核心商业目标展开。 第一部分：数据的语言——描述性统计的基石 本部分着重于如何收集、整理和清晰地呈现商业数据。我们首先探讨数据的本质——类型、来源与抽样方法，确保读者在分析之前对数据质量有充分的认识。 数据可视化艺术： 我们深入讲解如何利用直方图、箱线图、散点图等工具，将原始数据转化为直观的商业故事。重点在于解读图形背后的业务含义，例如识别分布的偏态、离群值对业务决策的潜在干扰。 集中趋势与离散程度的量化： 均值、中位数、众数以及标准差、方差的计算与解释被提升到战略高度。例如，我们不仅仅计算客户满意度的平均分，更要分析其标准差，以判断服务质量的稳定性——高平均分但高波动性，意味着客户体验存在巨大风险。 相对位置的衡量： Z分数和百分位数在商业分析中的应用，例如确定关键人才在薪酬分布中的位置，或评估某个产品在市场占有率中的表现。 第二部分：从样本到总体——推断统计学的力量 商业决策往往基于对样本的观察，但最终目标是对整体市场或全体客户做出判断。本部分是本书的核心，它教授读者如何科学地进行概率推理和量化不确定性。 概率论的商业应用： 我们通过实际案例阐述了条件概率、贝叶斯定理在风险评估和新产品推广成功率预测中的作用。 抽样分布与中心极限定理的直观理解： 摒弃复杂的数学证明，强调中心极限定理如何为我们进行可靠的推断提供理论保障。 区间估计的严谨性： 学习如何构建置信区间来估计关键绩效指标（KPIs），例如，如何自信地说出“我们有95%的把握相信本季度的平均交易额在X到Y之间”，这对于制定预算和设定绩效目标至关重要。 假设检验的决策框架： 这是商业分析中最常被使用的工具之一。本书系统地介绍了单样本、双样本以及配对样本的t检验和Z检验。我们特别关注第一类错误（误报）和第二类错误（漏报）在商业决策中的实际成本。例如，在一个药物试验中，接受一个无效药物（第一类错误）与拒绝一个有效药物（第二类错误）的后果分析。 第三部分：探寻关系——回归分析与建模 理解变量之间的相互作用是预测未来的基础。本部分深入浅出地介绍了线性回归模型，帮助读者建立预测方程并评估模型的可靠性。 简单线性回归： 如何量化广告投入（X）与销售额（Y）之间的关系强度，并解释斜率系数的业务含义。同时，我们强调了残差分析的重要性，用以诊断模型是否遗漏了关键变量或存在非线性关系。 多元线性回归： 面对现实世界的复杂性，模型中需要纳入多个因素（如价格、促销活动、季节性等）。本书详尽讲解了如何解释多重回归模型中的偏回归系数，即在控制其他变量不变的情况下，单个变量对结果的影响。 模型诊断与选择： 评估模型的拟合优度（R方）、多重共线性（VIF）的识别与处理，以及如何通过逐步回归法来构建最具解释力的商业模型。 时间序列基础： 介绍如何分解时间序列数据（趋势、季节性、周期性、随机波动），并应用移动平均、指数平滑等方法对短期销售或库存需求进行预测。 第四部分：超越均值——非参数方法与质量管理 商业数据并非总是服从正态分布。本部分为读者提供了处理非正态数据和控制流程变异性的工具箱。 非参数检验： 当样本量小或数据不满足正态性假设时，如何使用曼-惠特尼U检验、Kruskal-Wallis检验等方法进行可靠的比较分析。 方差分析（ANOVA）： 比较三个或更多组均值的系统方法，例如评估不同市场区域（A、B、C组）的客户转化率是否存在显著差异。 统计过程控制（SPC）： 引入控制图（如 $ar{X}$ 和 R 控制图），这是现代制造业和流程优化中监控稳定性的核心工具，帮助企业区分“过程的正常波动”和“需要立即干预的异常信号”。 实践驱动的学习体验 本书成功的关键在于其无与伦比的实践导向。我们摒弃了纯粹的数学推导，转而聚焦于“如何使用”和“如何解释”。 真实案例研究（Case Studies）： 每一个核心概念都配有源自零售、金融、医疗保健等行业的详细案例分析。例如，使用回归模型预测信贷违约风险，或利用假设检验评估A/B测试结果的有效性。 软件集成教学： 本书的分析步骤与主流统计软件（如Excel的数据分析工具、SPSS或R/Python的基础操作概念）紧密结合，确保读者在学习理论的同时，能够立即将知识转化为工作流程中的实际操作技能。 “业务洞察”专栏： 每个章节末尾都设有专门的栏目，强调统计结果如何转化为可执行的商业建议，培养读者的“数据素养”，使其能够批判性地评估报告并向高层清晰地传达分析结论。 《商业统计学》不仅是一本教科书，更是一位严谨的商业分析导师，它将装备下一代商业领导者，使其有能力驾驭数据洪流，做出更明智、更具竞争力的决策。掌握本书内容，即是掌握了现代商业语言中的核心语法。

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