應用統計學 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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頁數:392

译者:

出版時間:2012-5

價格:42.00元

裝幀:

isbn號碼:9787302283645

叢書系列:

圖書標籤:

• 數據分析
• Excel
• 應用統計學
• 統計學
• 應用統計學
• 數據分析
• 概率論
• 數理統計
• 迴歸分析
• 實驗設計
• 抽樣調查
• 統計建模
• 數據挖掘

現代商業決策的指南：數據驅動的精要 第一章：數據時代的基石與商業洞察 在當今瞬息萬變的商業環境中，數據已然成為驅動企業增長和創新的核心資産。本書並非深入探討復雜的概率論或深奧的統計模型，而是專注於如何將統計思維無縫融入日常的商業決策流程。我們旨在為非專業統計背景的管理者、市場分析師以及戰略規劃師提供一套實用的工具箱，用以理解、解釋和應用海量信息。 本章首先確立瞭“描述性統計”在商業智能中的基礎地位。我們將詳細解析集中趨勢（均值、中位數、眾數）和離散程度（方差、標準差、四分位數）的實際商業含義。例如，如何通過分析客戶交易的中位數而非平均值，來更準確地描繪中端市場的購買力分布；又如何利用標準差來評估供應鏈中不同供應商的交付穩定性的風險敞口。我們將強調，原始數據的清洗、整理與可視化是後續一切分析的先決條件，並提供關於如何構建清晰、信息量大的圖錶（如箱綫圖、直方圖）來快速傳達關鍵業務洞察的實戰技巧。 第二章：從抽樣到推斷：縮小決策的不確定性 商業世界很少能獲取所有數據，因此“抽樣”成為瞭連接部分與整體的橋梁。本章將深入探討科學抽樣的原則與實踐。我們將區分不同類型的抽樣方法，例如簡單隨機抽樣、係統抽樣和分層抽樣，並重點闡述在市場調研和客戶細分中，哪種方法能最大程度地保證樣本的代錶性。 推斷統計學的核心在於“從樣本中學習，對總體做齣可靠的判斷”。我們將清晰地介紹置信區間（Confidence Intervals）的概念，並以深入的案例說明“95%置信區間”在預測銷售額或評估新産品試點成功率時的實際應用價值。我們不會停留在數學公式的推導上，而是聚焦於如何嚮董事會準確地匯報一個區間估計：“我們有95%的把握相信，真實的用戶轉化率將在X%到Y%之間。”這比一個單一的點估計（Point Estimate）更具信息量和操作性。 第三章：假設檢驗：用數據為商業假設“投票” 在市場營銷、産品優化或流程改進中，管理者總是在驗證各種假設。本章是關於如何將直覺轉化為可量化的證據。我們將係統地介紹“零假設”（Null Hypothesis）與“備擇假設”（Alternative Hypothesis）的構建過程，這是科學決策的起點。 我們著重講解兩種最常用的檢驗工具：t檢驗和卡方檢驗。在t檢驗部分，我們將通過大量的A/B測試案例來展示如何判斷一個新網站設計是否真的比舊設計帶來瞭顯著更高的點擊率，並解釋p值（P-value）的真實含義——它告訴我們，在假設改變無效的情況下，我們觀察到當前結果的可能性有多大。對於分類數據的分析，如評估不同渠道廣告投放的效果（是否獨立於客戶的地理位置），卡方檢驗將成為我們的主力工具。本章的重點是教會讀者如何避免“顯著性陷阱”，即在實際商業意義上不重要的微小差異被錯誤地解讀為重大突破。 第四章：探究關係：迴歸分析的實用建模 理解變量之間的關係是預測未來的關鍵。本章將聚焦於迴歸分析，這是商業預測和因果關係探索的黃金標準。 我們將從最基礎的“簡單綫性迴歸”入手，探討廣告投入（自變量）與月度銷售額（因變量）之間的關係模型。關鍵在於解讀迴歸係數（Slope）的業務含義——每增加一單位的廣告投入，銷售額預期增加多少。隨後，我們將升級到“多元綫性迴歸”，處理多個因素同時影響結果的復雜場景，例如，同時考慮價格、促銷活動和季節性對銷量的影響。 本書將強調迴歸診斷的重要性。模型的擬閤優度（R方值）告訴我們模型解釋瞭多少變異性，而殘差分析則幫助我們識彆模型中是否存在係統性錯誤或遺漏的關鍵變量。我們將提供清晰的指引，幫助用戶判斷何時應使用對數轉換或其他非綫性模型來更真實地反映商業現象，而不是生硬地套用直綫模型。 第五章：時間序列分析：洞察趨勢與季節性 商業數據往往具有強烈的時序性，如月度營收、季度庫存水平等。本章將指導讀者如何有效處理和預測基於時間的序列數據。 我們首先會介紹時間序列的基本構成要素：趨勢（長期增長或衰退）、季節性（周期性波動，如零售業的聖誕高峰）和隨機波動。隨後，我們將介紹分解模型，幫助管理者將這些要素分離齣來，以便更精確地進行短期預測和長期規劃。 本書將側重於解釋和應用諸如移動平均法（Moving Averages）和指數平滑法（Exponential Smoothing）等基礎但強勁的預測模型。通過案例分析，讀者將學會如何根據不同數據的平穩性選擇閤適的平滑參數，從而生成更具魯棒性的未來需求預測，直接指導庫存管理和資源調配，有效降低過剩庫存或缺貨的風險。 第六章：從數據到行動：統計結果的溝通與倫理 最完美的分析若不能有效傳達，便毫無價值。本章是關於“統計溝通藝術”和“數據倫理責任”。 我們探討如何將復雜的統計發現提煉成簡潔的商業敘事。這包括選擇閤適的視覺化工具來強調關鍵發現，以及如何構建有說服力的報告結構，確保決策者關注於行動點而非方法論的細節。 同時，我們也必須正視統計應用的倫理責任。我們將討論數據偏差（Bias）的來源——它可能隱藏在抽樣設計中，也可能來源於曆史數據本身。管理者必須警惕“數據挖掘”帶來的“發現”是否僅僅是統計噪音的産物，並學會識彆和規避可能導緻歧視性決策或錯誤資源分配的統計誤用。本書旨在培養一種負責任的、以證據為基礎的決策文化。

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