enssentials of business research pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:SAGE Publications Ltd

作者:Jonathan Wilson

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2010-4

价格:27.99pouds

装帧:

isbn号码:9781848601338

丛书系列:

图书标签:

商业研究
研究方法
数据分析
统计学
管理学
学术研究
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具体描述

"Essentials of Business Research: A Guide to Doing Your Research Project" is a concise, student-friendly text that cuts through the jargon of research methods terminology to present a clear guide to the basics of methodology in a business and management context. This extremely accessible book is informed throughout by the use of clear case studies and examples that serve to bring the research process to life for student readers. Unusually for a Methods text, Wilson also explicitly considers the importance of the supervisor in the dissertation process, and explains for the reader what lecturers are looking for from their students at every stage of the process in a good research project. This book aims to guide the student through the entire research process by using actual student case examples and explaining the role of the supervisor and how to meet their expectations. Key features of this title include the following: 'You're the Supervisor' sections help students to meet their learning outcomes; 'Common questions and answers' provide students with an invaluable point of reference for some of the challenges they are likely to face while undertaking their research project; there is a comprehensive section on ethical issues students need to consider when undertaking their research project; and, a full student glossary. The book is packed throughout with student-friendly features such as helpful diagrams, student case studies, chapter objectives, annotated further reading sections and summary and references at the end of each chapter. "Essentials of Business Research" is accompanied by a companion website containing an array of material for lecturers and students including: multiple choice questions to enable students to test their knowledge and progress; chapter-by-chapter links to academic journal articles demonstrating each method's application; chapter-by-chapter links to youtube resources to provide further context; and, chapter-by-chapter powerpoint slides to help lecturers and students.

《现代商业分析与决策科学：从理论到实践》内容简介：本书旨在为当代商业领袖、数据科学家以及对复杂商业环境感兴趣的专业人士提供一套全面、深入且极具实操性的分析框架与决策工具箱。在当今这个数据洪流与市场瞬息万变的时代，传统的经验主义决策模式正面临严峻挑战。本书摒弃了对基础统计概念的冗余阐述，而是聚焦于如何将前沿的分析科学与实际的商业问题紧密结合，从而驱动可量化的商业价值。全书结构清晰，分为四个核心部分，层层递进，旨在构建一个从数据采集、模型构建、结果解释到最终战略落地的完整闭环。 --- 第一部分：商业洞察的基石——数据策略与问题重构 (Foundations of Business Insight: Data Strategy and Problem Reframing) 本部分强调，高质量的商业洞察始于正确的问题界定和可靠的数据基础。我们首先探讨的是“价值导向的数据策略”的制定，而非盲目追求数据量。 1. 商业问题的深度剖析与转化：我们不只是解决问题，而是要确保我们解决的是“正确的问题”。本章深入讲解如何运用“五问法”（The Five Whys Applied to Strategy）和“价值链映射法”（Value Chain Decomposition）将模糊的商业挑战（如“提高客户满意度”）转化为可量化、可建模的分析目标（如“降低客户旅程中关键接触点的摩擦系数”）。 2. 现代数据生态系统与治理：鉴于数据孤岛的普遍性，本章详细阐述了构建集成式商业智能（Integrated BI）平台所需的关键技术栈，包括数据湖、数据仓库（DWH）与操作型数据库（Operational DBs）的协同工作。重点讨论了数据质量评估的七个维度（准确性、完整性、及时性、一致性、有效性、唯一性、合规性）及其在决策中的敏感性分析。此外，鉴于全球数据监管日益严格，隐私计算与数据脱敏的最佳实践被作为核心内容进行阐述。 3. 探索性数据分析（EDA）的艺术与科学： EDA不再仅仅是绘制直方图。本章教授如何运用高级可视化技术（如Trellis Plots、平行坐标图）和高维数据降维技术（如UMAP、t-SNE）来揭示数据中隐藏的异常值模式、潜在的交互效应和多变量关系，为后续的预测建模提供精炼的特征集。 --- 第二部分：预测性建模的进阶技术 (Advanced Techniques in Predictive Modeling) 本部分将读者带入构建高精度、可解释性强的预测模型的领域，重点关注超越标准线性回归的复杂算法应用。 4. 机器学习在客户生命周期管理中的应用：详细剖析了如何利用梯度提升机（GBM, XGBoost/LightGBM）来优化客户流失预警模型（Churn Prediction），并引入了生存分析（Survival Analysis）来预测客户生命周期价值（CLV）的动态变化。我们特别关注模型性能评估中的“业务成本敏感性”——即误报（False Positive）和漏报（False Negative）在不同商业场景下的实际财务影响。 5. 时间序列分析与需求预测的范式转变：传统ARIMA模型的局限性在面对高波动性零售和供应链数据时愈发明显。本章深入探讨了基于深度学习的序列模型，如长短期记忆网络（LSTM）和Transformer架构，在处理多频次、多外部因子影响的需求预测中的优势。并详细介绍了如何集成外部宏观经济指标和季节性成分，构建鲁棒的混合预测系统。 6. 因果推断与反事实分析 (Causal Inference and Counterfactual Analysis)：这是本书区分于一般建模书籍的关键部分。我们不再满足于“相关性”，而是追求“因果性”。本章全面介绍了结构方程模型（SEM）、倾向性得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）以及双重差分法（Difference-in-Differences, DiD）在评估市场活动、政策干预或产品迭代的真实效果。通过详尽的案例研究，展示如何构建严谨的对照组和实验组，以消除混淆变量的干扰。 --- 第三部分：优化与决策支持系统 (Optimization and Decision Support Systems) 数据分析的最终目标是指导行动。本部分聚焦于如何将预测转化为最优的行动方案。 7. 运营研究与资源分配优化：深入探讨线性规划、整数规划和非线性规划在解决实际运营问题中的应用，如库存水平的动态平衡、物流路径的最优化（结合遗传算法和模拟退火算法的启发式方法）以及定价策略的动态调整。本章提供了一套使用专业优化求解器（如Gurobi, CPLEX）的实践指南。 8. 蒙特卡洛模拟在风险评估中的应用：面对高度不确定的商业决策（如新市场进入、重大资本支出），传统的单点估计是远远不够的。本章详细讲解了如何构建多变量、相关性驱动的蒙特卡洛模拟框架，评估潜在结果的概率分布，从而量化投资组合的风险敞口和潜在回报区间。 9. 决策树的扩展：基于效用函数的决策网络：介绍如何将概率预测结果（来自第二部分）与业务部门设定的效用函数（Utility Function）相结合，构建贝叶斯决策网络（BDN）。这使得决策者能够在信息不完全的情况下，根据预期的最大化回报来选择行动路径。 --- 第四部分：从模型到价值的落地与治理 (From Model to Value Realization and Governance) 一个优秀的模型如果无法被业务部门理解和信任，其价值就无从体现。 10. 模型可解释性（XAI）与业务沟通：在金融、医疗和高风险决策领域，模型的“黑箱”特性是不可接受的。本章专注于应用局部可解释性模型（LIME）和SHAP值（SHapley Additive exPlanations）来量化每个特征对单一预测结果的贡献度。这不仅满足了监管要求，更关键的是，它为业务专家提供了信任和验证模型的依据。 11. 实时分析架构与模型运维（MLOps）：探讨如何将成熟的模型无缝部署到生产环境中。内容涵盖模型漂移（Model Drift）的实时监控、自动化再训练流程（Automated Retraining Pipelines）的构建，以及如何设计A/B测试框架来对比新旧模型的线上表现。强调基础设施即代码（IaC）在维护分析环境稳定性和可复现性中的作用。 12. 敏捷分析项目管理与跨职能协作：商业分析项目往往涉及技术、业务和高层管理人员。本章提供了适应快速迭代需求的敏捷框架（Scrum/Kanban for Analytics Projects），并指导分析师如何有效地“翻译”复杂的统计结果，将其转化为管理层可以直接理解和执行的商业行动方案。 --- 目标读者：本书是为那些已经掌握了基本统计学和基础建模知识，但渴望在复杂商业环境下实现数据驱动的战略转型的中高级专业人士设计的。它特别适合首席数据官（CDO）、高级商业分析师、量化风险管理人员、以及寻求将学术理论转化为市场领先优势的企业战略规划团队。通过本书，读者将获得一套实战驱动的、以因果为导向的现代商业决策方法论。