Cluster Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Wiley

作者:Brian S. Everitt

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2001-7-9

价格:USD 90.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470689356

丛书系列:

图书标签:

• 聚类分析
• 数据挖掘
• 机器学习
• 统计学
• 模式识别
• 算法
• 数据分析
• 人工智能
• 计算机科学
• 信息检索

好的，这是一份关于一本名为《数据之眼：现代统计学在商业决策中的应用》的图书简介，内容详实，旨在提供一个与您提到的《Cluster Analysis》主题完全不同的视角： --- 图书简介：《数据之眼：现代统计学在商业决策中的应用》 洞察先机，驾驭复杂：从数据到战略的实战指南 在信息爆炸的今天，数据已不再是简单的记录，而是驱动现代商业增长的燃料。然而，如何有效地从海量、混杂的数据流中提炼出可执行的洞察，将是区分行业领导者与追随者的关键。《数据之眼：现代统计学在商业决策中的应用》 正是为应对这一挑战而生的实战手册。本书摒弃了冗长晦涩的纯理论阐述，专注于现代统计学工具箱中那些最能直接转化为商业价值的方法论，为企业管理者、市场分析师以及数据新手提供了一套系统、直观且高度可操作的决策框架。 本书的基石在于构建一个核心理念：统计学不是数学的延伸，而是风险量化和不确定性管理的艺术。 我们将带领读者穿越从基础描述性统计到复杂预测模型的全过程，确保每一项技术都与清晰的商业目标挂钩。 第一部分：基础重塑——从数据到可信叙事 许多商业决策的失败源于对数据本质的误解。本部分将重点梳理现代数据科学的“前置工作”。 第一章：数据质量的黄金法则与陷阱识别 我们首先探讨“垃圾进，垃圾出”的铁律。本章深入剖析数据采集、清洗与预处理的关键步骤，特别关注时间序列数据的缺失值处理、异常值对业务指标的放大效应。我们将教授如何构建“数据健康仪表盘”，确保后续分析建立在坚实可靠的基础之上。内容涵盖维度还原的基础概念，以及如何通过可视化技术，快速识别数据集中的结构性偏差。 第二章：描述性统计的商业语境 平均数、中位数、标准差——这些基础工具在商业报告中常常被滥用。本章将通过零售业的销售波动、金融资产的回报分布等实例，展示如何利用偏度和峰度来揭示客户行为的真实形态，而非仅仅报告中心趋势。我们将详细讲解构建有效直方图和箱线图的原则，强调“差异”比“平均”更有价值的分析视角。 第三章：推断统计的严谨性：从样本到总体 商业决策的本质是在信息不完全的情况下做出判断。本章聚焦于推断统计的核心：如何科学地利用小样本数据得出对大群体的可靠结论。我们将透彻解析置信区间（Confidence Interval）在市场调查中的实际意义，解释P值在评估营销活动有效性时可能导致的误判，并强调在制定战略时，必须量化我们判断的“把握程度”。 第二部分：关系探秘——理解变量间的互动力量 商业世界充满了相互作用的因素。本部分将指导读者如何量化和理解这些关系，从而精准定位驱动业务的关键变量。 第四章：线性回归的精细化操作与诊断 线性回归依然是商业预测的基石，但其应用远非简单拟合一条直线。本章深入探讨了多重共线性、异方差性等常见问题，并提供了实际的诊断工具和修正方法（如岭回归的基础应用）。在市场营销领域，我们将展示如何用回归模型分离价格敏感度和品牌忠诚度的影响，为定价策略提供量化支持。 第五章：方差分析（ANOVA）：比较多个群体的差异 当需要评估多种促销方案、不同地域广告投入或多条产品线的表现差异时，ANOVA是关键工具。本章将引导读者理解单因素和双因素ANOVA的逻辑，并解释如何解释交互效应——这在多因素实验设计中至关重要。我们将用实际的A/B/C测试案例来说明何时应使用ANOVA而非多次T检验，以保持统计效力和控制误差。 第六章：非参数统计的应用场景 并非所有数据都符合正态分布的理想假设。本部分为处理偏态数据、小样本或等级数据提供了强大的替代方案。我们将探讨如曼-惠特尼U检验、克鲁斯卡尔-沃利斯检验等非参数方法的商业应用，尤其是在客户满意度（李克特量表）分析和人力资源绩效评估中的价值。 第三部分：预测未来——从相关到因果的阶梯 最高效的商业决策是前瞻性的。本部分将引入更高级的统计建模技术，帮助企业预测趋势、量化风险并优化资源分配。 第七章：时间序列分析：捕捉季节性与趋势 销售预测、库存管理和产能规划都依赖于对时间序列的理解。本章侧重于实际操作，讲解如何识别时间序列中的趋势、周期性和随机波动。我们将介绍平滑法（如指数平滑）以及ARIMA模型的结构，重点在于如何根据模型诊断结果选择合适的参数，实现比简单移动平均更精确的短期预测。 第八章：逻辑回归与分类模型的商业应用 预测客户是否会流失（Churn）、是否会点击广告（Click-through Rate）或是否会违约，是典型的分类问题。本章将深入解析逻辑回归的机制，并教授如何解释其系数以理解影响购买决策的驱动因素。我们将讨论如何平衡分类模型的精度与召回率，以适应不同的业务目标（例如，避免错过高价值客户 vs. 减少无效的营销投入）。 第九章：统计建模的伦理与可解释性（XAI在统计中的体现） 随着模型复杂度的增加，透明度的重要性日益凸显。本章聚焦于模型的可解释性，讨论如何将复杂的统计发现转化为业务人员可以理解的语言。我们探讨了模型的鲁棒性测试，以及在决策过程中，如何批判性地评估模型假设，确保统计指导是公正且负责任的。这部分内容旨在培养决策者对“黑箱”模型的警惕心，并倡导在追求预测力的同时，坚守商业伦理的底线。 结语：构建数据驱动的决策文化 《数据之眼》的最终目标是赋能读者，将统计学思维内化为日常决策流程的一部分。本书的每一个章节都辅以实际的商业案例（涵盖金融风险、市场细分、供应链优化等），并建议读者使用主流的统计软件工具（如R或Python的基础库）进行实践。掌握这些现代统计工具，就是掌握了在不确定性中发现确定性、在复杂性中提炼清晰战略的“数据之眼”。 ---

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