Statistics for Management and Economics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:South-Western College Pub

作者:Gerald Keller

出品人:

页数:916

译者:

出版时间:2011-1-1

价格:USD 226.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780538477499

丛书系列:

图书标签:

• Gerald_Keller
• Statistics
• 英文写的
• 统计学
• 经济
• 統計學
• 量化方法论
• 美國
• 统计学
• 管理学
• 经济学
• 数据分析
• 概率论
• 回归分析
• 统计推断
• 决策分析
• 计量经济学
• 商业统计

洞察数据，驱动决策：一本关于商业分析与战略思维的指南 在瞬息万变的商业世界中，数据已不再是冰冷的数字，而是驱动进步、塑造未来的关键力量。理解并有效运用数据，是任何希望在激烈竞争中脱颖而出、实现可持续增长的组织和个人的必备技能。本书并非一本关于统计学理论的枯燥论著，而是一本实用、深入的指南，旨在赋予读者运用现代分析工具和方法，洞察商业本质，制定明智决策的能力。 本书的核心在于 bridging the gap between raw data and actionable insights。我们相信，再庞大的数据集，若不能转化为有意义的信息，其价值便无从体现。因此，本书将引导读者从商业问题的角度出发，学习如何识别、收集、清洗、探索和解释数据。我们将深入探讨，如何通过严谨的分析，揭示隐藏在数字背后的模式、趋势和关联，从而更准确地预测未来，优化运营，并识别新的商业机遇。 第一部分：奠定坚实基础——数据思维与商业分析的基石 在现代商业环境中，无论您身处市场营销、财务、运营、人力资源还是战略规划，数据分析都已成为日常工作不可或缺的一部分。本书的开篇，将为您构建一个坚实的“数据思维”框架。这不仅仅是学习统计公式，而是培养一种用数据说话、用数据思考的习惯和能力。我们将首先探讨，为什么在当今商业世界中，理解数据至关重要，以及数据分析如何帮助企业实现从“经验驱动”到“数据驱动”的根本性转变。 接下来，我们将深入探讨商业分析的核心概念和流程。这包括： 商业问题的界定与转化： 如何将模糊的商业挑战转化为清晰、可量化、可通过数据分析解决的问题。例如，如何将“如何提高客户满意度”转化为“哪些因素最影响客户的重复购买率？” 数据收集与准备： 了解不同类型的数据源（内部数据、外部数据、定量数据、定性数据），学习有效的数据收集策略，以及至关重要的——数据清洗和预处理技术。数据质量是分析结果准确性的前提，我们将详细介绍如何识别和处理缺失值、异常值、重复数据等，确保数据的可靠性。 探索性数据分析 (EDA) 的艺术： 在深入建模之前，EDA是理解数据、发现初步洞察的关键步骤。我们将教授您如何运用可视化技术（如直方图、散点图、箱线图、热力图等）和描述性统计量（均值、中位数、标准差、方差等）来直观地理解数据的分布、关系和潜在模式。这部分内容将帮助您在早期阶段就发现有趣的现象，为后续的深入分析指明方向。 第二部分：掌握核心分析工具——从描述到预测的进阶之路 有了扎实的数据基础和探索能力，本书将带领您进入更高级的分析领域。我们将重点介绍一系列能够直接应用于解决复杂商业问题的分析工具和方法，强调其在实际商业场景中的应用，而非理论的推导。 回归分析：理解变量间的关系与预测未来。 回归分析是商业分析中最强大、最常用的工具之一。我们将详细介绍简单线性回归和多元线性回归，重点讲解如何解释回归系数、评估模型拟合优度（如 R-squared）、进行预测，以及如何处理多重共线性等常见问题。我们将通过实际案例，展示回归分析如何在市场预测（如销量预测）、成本分析、风险评估等方面发挥作用。 时间序列分析：把握随时间变化的趋势与规律。 许多商业数据都具有时间依赖性，如销售额、股票价格、网站流量等。本书将介绍时间序列分析的基本概念，包括趋势、季节性、周期性和随机波动。我们将学习如何使用平滑技术（如移动平均）和更高级的模型（如 ARIMA 模型）来识别和预测时间序列数据中的模式，为库存管理、产能规划、需求预测提供有力支持。 分类与聚类分析：洞察客户行为与市场细分。 分类 (Classification): 了解如何构建模型来预测一个离散的结果，例如预测客户是否会流失、交易是否为欺诈、贷款申请是否会被批准。我们将介绍逻辑回归、决策树、支持向量机 (SVM) 和朴素贝叶斯等常用分类算法，并讨论如何评估分类模型的性能（如准确率、精确率、召回率、F1-score）。 聚类 (Clustering): 学习如何将相似的对象分组，而无需预先定义类别。聚类分析在市场细分、客户画像构建、异常检测等方面具有广泛应用。我们将介绍 K-means 等经典的聚类算法，并探讨如何选择合适的聚类数量以及如何评估聚类结果。 假设检验与统计推断：做出可靠的决策。 在商业决策中，我们经常需要基于样本数据对总体特征做出推断。本书将介绍假设检验的基本原理，包括零假设、备择假设、p 值和置信区间。我们将学习如何进行 t 检验、卡方检验、F 检验等，以科学的方式验证商业假设，例如“新营销活动是否显著提高了销售额？”、“不同定价策略对产品销量的影响是否存在显著差异？” 第三部分：数据驱动的商业实践——从分析到战略的落地 理论的学习最终要回归到实际应用。本部分将聚焦于如何将数据分析的成果转化为切实可行的商业策略和行动。 商业智能 (BI) 与仪表板设计：让数据可视化，易于理解。 BI 是将数据转化为可操作信息的过程。我们将探讨如何利用 BI 工具创建直观、交互式的数据仪表板，帮助管理者和团队成员快速了解关键绩效指标 (KPIs)，监控业务表现，并及时发现潜在问题。重点将放在如何设计能够有效传达信息、驱动决策的仪表板。 A/B 测试与实验设计：验证假设，优化策略。 在互联网时代，A/B 测试已成为优化产品、营销活动、用户体验的黄金标准。我们将深入讲解 A/B 测试的设计原则、执行流程以及结果的解读。通过学习如何设计有效的实验，企业能够以数据为依据，科学地比较不同方案的优劣，从而实现持续的优化和增长。 商业预测与风险管理：预见未来，规避不确定性。 本书将整合前几部分的内容，探讨如何利用各种分析技术进行更全面的商业预测，包括销售预测、财务预测、市场趋势预测等。同时，我们将关注如何通过数据分析来识别、评估和管理各种商业风险，从而提高组织的韧性和应对不确定性的能力。 大数据思维与未来趋势：展望数据分析的边界。 随着数据量的爆炸式增长，大数据分析已成为不可忽视的趋势。我们将简要介绍大数据处理的基本概念和工具（如 Hadoop、Spark），并探讨机器学习、人工智能等前沿技术在商业分析中的潜在应用。本书也期望能激发读者对未来数据分析发展的思考，鼓励他们不断学习和探索。 本书的特色与价值： 强调实践应用： 每一章都将通过丰富的真实世界案例，展示如何将所学知识应用于解决具体的商业问题。 循序渐进： 从基础概念到高级技术，内容编排逻辑清晰，易于不同背景的读者学习。 工具与方法并重： 不仅介绍分析方法，也探讨如何选择和运用合适的分析工具（例如，结合 Excel、SQL、Python/R 等）。 培养批判性思维： 鼓励读者质疑数据，理解分析的局限性，并做出负责任的决策。 面向未来： 关注数据分析的最新发展趋势，帮助读者为未来的商业挑战做好准备。 无论您是初入职场的商务分析师，还是希望提升数据素养的管理者，亦或是对如何利用数据驱动业务增长的学生，本书都将是您不可或缺的得力助手。让我们一同踏上这场洞察数据、驱动决策的旅程，开启您的商业智慧新篇章。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

与其他同类书籍相比，这本书在案例的**地域性和行业广度**上做得尤为出色，这一点让我印象非常深刻。我翻阅过一些侧重于纯粹学术研究的统计学书籍，它们的例子往往过于理想化或仅限于北美市场。然而，这本教材的作者显然在全球范围内搜集了丰富的素材，书中涉及了亚洲的供应链管理优化、欧洲的消费者行为研究以及新兴市场的风险评估等多元化的情境。这极大地拓宽了我的视野，让我认识到统计工具的普适性及其在不同文化和经济背景下的应用差异。例如，在处理时间序列数据预测能源需求时，书中不仅提供了ARIMA模型的应用，还对比了它与机器学习方法在处理突发事件时的表现差异，这种**前瞻性和跨学科对比**的视角，使得这本书的价值远超一本标准的教科书。它更像是一部浓缩了全球商业统计应用经验的实战手册。

评分☆☆☆☆☆

这本书的配套资源和在线支持系统是其不可忽视的加分项。购买书籍后，我通过附带的许可码访问了在线学习平台，那里的交互式练习和模拟软件操作界面简直是教科书级别的典范。很多时候，光看书本上的理论是无法真正掌握软件操作的，但这本书提供的却是实操层面的指导，它会手把手教你如何在主流的统计软件（比如R或Python库的简化版接口）中输入数据、运行分析，并生成符合商业报告标准的图表。这种**“做中学”的理念**贯穿了整个学习体验。特别是那些针对特定商业指标的“动手练习”，设计得非常贴合实际工作场景，比如计算投资组合的风险调整回报率，或者进行客户细分模型的构建，让人感觉学习过程充满了即时的成就感。这种线上线下的完美融合，极大地弥补了传统纸质教材在互动性上的不足。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏掌控得非常到位，它不像某些教材那样，在你尚未完全理解一个概念时就急着抛出下一个更深奥的理论，而是采取了一种循序渐进、螺旋上升的教学方法。当我开始阅读关于回归分析的那几章时，我本以为会遇到阅读的瓶颈，但作者巧妙地运用了大量的真实商业数据案例——比如预测季度销售额、分析广告投入产出比——来贯穿整个章节。更令人惊喜的是，它不仅展示了如何计算，更深入探讨了如何**解读**这些统计结果在商业决策中的**含义和局限性**。这种“知其然，更知其所以然”的教学方式，极大地提升了我的批判性思维能力。我尤其欣赏其中关于“模型选择”和“多重共线性诊断”的章节，讲解得深入浅出，使得原本令许多人头疼的计量经济学概念变得清晰可辨。阅读过程中，我感觉自己不是被动地接受知识，而是像在和一位经验丰富的商业顾问进行深入的对话，共同剖析数据背后的商业逻辑。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计和装帧质感给我留下了极其深刻的印象，那种沉稳又不失现代感的配色方案，仿佛在暗示着内容本身也具有严谨又不失活泼的特质。初次翻开时，我立刻被其清晰的目录结构所吸引，它不像某些教科书那样堆砌着晦涩难懂的术语，而是非常直观地将复杂的统计学概念与管理学和经济学的实际应用场景巧妙地结合起来。特别值得称赞的是，书中对于每一个核心公式的推导过程都进行了详尽的图解和文字说明，即便是对数学背景不太自信的读者，也能顺畅地跟进思路。我记得在学习假设检验的部分，作者没有停留在理论的讲解，而是立刻引入了关于市场占有率和生产效率提升的案例分析，这种即学即用的方式极大地激发了我的学习热情。它真正做到了桥接理论与实践的鸿沟，让原本枯燥的数字和模型变得生动起来，这对于需要将所学知识应用于商业决策的专业人士来说，无疑是巨大的福音。从排版的美观度到纸张的选择，都体现了出版方对细节的极致追求，拿在手里阅读，本身就是一种享受，让人愿意花更多时间沉浸其中。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的理论深度是毋庸置疑的，但真正让它脱颖而出的，是作者在**风险管理和决策论**部分所展现出的深刻洞察力。很多管理统计学的书写到推断统计后就戛然而止，但本书却将统计结果如何融入到不确定性下的决策制定过程中进行了详细阐述。它不仅仅是教你如何计算P值，而是引导读者思考：当我们基于这个P值做出“拒绝原假设”的决定时，我们实际承担了多大程度的决策风险？书中关于贝叶斯方法的介绍，虽然篇幅不长，但视角非常独特，它强调了在信息不完全的情况下，如何利用先验知识来修正我们对未来事件的概率评估，这对于高层管理者来说是至关重要的能力。阅读这部分内容时，我甚至感觉它已经跨越了纯粹的统计学范畴，上升到了战略思维的高度。这本书培养的不仅仅是分析师，更是能够驾驭风险、做出明智决策的未来商业领袖。

评分☆☆☆☆☆

连微积分都不要先修。

评分☆☆☆☆☆

面向商科的基础统计学，每个概念后都有excel和minitab的实操指南，并附有会计与诸多商业案例，基本属于手把手系列。内容基础知识到多元回归，时间序列分析还算全面，但是不涉及假设检验，所以数理统计还有一定差距吧。

评分☆☆☆☆☆

面向商科的基础统计学，每个概念后都有excel和minitab的实操指南，并附有会计与诸多商业案例，基本属于手把手系列。内容基础知识到多元回归，时间序列分析还算全面，但是不涉及假设检验，所以数理统计还有一定差距吧。

评分☆☆☆☆☆

没有条理，而且可能是因为散装页的关系阅读体验很不好。以后无论多贵都 不 要 买 散装页。

评分☆☆☆☆☆

没有条理，而且可能是因为散装页的关系阅读体验很不好。以后无论多贵都 不 要 买 散装页。