Excel在经济统计中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国青年出版社

作者:邱振�

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2002-3-1

价格:29.80

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787500647300

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• 经济统计
• 数据分析
• 统计学
• 应用统计
• 数据处理
• 经济学
• 量化分析
• 办公软件
• 实战案例

数据驱动的商业决策：现代统计学在商业分析中的实战指南 内容提要： 本书深入探讨了现代统计学原理在商业环境中的实际应用，旨在为商业分析师、市场研究人员以及需要基于数据进行决策的管理人员提供一套全面且可操作的实战框架。不同于侧重软件操作或纯粹理论推导的传统教材，本书将焦点完全置于“如何利用统计工具解决真实的商业问题”。全书分为四个核心部分：基础理论重构、描述性分析与数据可视化、推断性统计与假设检验，以及预测建模与高级分析技术。 第一部分：基础理论重构——从商业问题到统计模型 本部分首先破除统计学固有的枯燥感，将核心概念与商业情境紧密结合。我们探讨了“数据质量”在商业决策中的决定性作用，并详细阐述了如何识别和处理常见的商业数据问题，如缺失值、异常值（尤其是欺诈检测中的异常值）以及异方差性。 概率思维在风险评估中的应用： 重点讲解了贝叶斯定理如何用于更新信用评分模型或库存需求预测的先验信息。通过实际案例展示了如何利用概率分布（如泊松分布在呼叫中心业务量预测中的应用）来量化不确定性。 抽样设计与商业普查： 详细对比了随机抽样、分层抽样和整群抽样在市场调研成本效益分析中的优劣。我们提供了一套实用的指南，教导读者如何根据预算和精度要求设计出最具代表性的商业样本。 第二部分：描述性分析与数据可视化——洞察先机 本部分强调“数据讲故事”的能力。我们超越了简单的平均数和标准差，深入探讨了描述性统计如何揭示潜在的商业趋势和异常点。 多维数据聚合与特征工程： 探讨如何通过构建复合指标（如客户生命周期价值CLV的分解）来提炼信息。详细讲解了时间序列数据中季节性、周期性和趋势性的分解方法，这对于零售业的供应链管理至关重要。 有效的数据可视化实践： 提供了高级图表选择指南。例如，何时使用箱线图而非直方图来比较不同区域的销售业绩分布；如何利用热力图和散点图矩阵来识别变量间的交互效应。我们强调可视化不是为了美观，而是为了清晰、无歧义地传达统计洞察。 第三部分：推断性统计与假设检验——验证商业假设 这是连接数据观察与业务决策的关键桥梁。本部分侧重于如何严谨地验证管理层提出的商业假设，并量化决策的置信程度。 A/B测试的严谨设计与解读： 我们提供了关于如何计算最小样本量、设定统计功效以及应对“多重比较问题”的详细步骤。书中案例涵盖了网站转化率优化、新产品定价敏感性测试等场景。重点分析了“显著性”与“业务重要性”之间的区别，避免了因过度关注p值而做出的错误决策。 方差分析（ANOVA）在营销活动归因中的应用： 展示了如何使用单因素和多因素ANOVA来评估不同广告渠道或促销策略对销售额的独立影响和联合影响，并深入探讨了事后检验（Post-hoc Tests）的选择。 非参数检验的实用场景： 当数据不满足正态性或方差齐性假设时（这在金融和满意度调查中很常见），本书指导读者如何选择合适的非参数替代方法，如Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis检验。 第四部分：预测建模与高级分析技术——面向未来的决策 本部分聚焦于利用统计模型来预测未来趋势、优化资源配置，并建立可解释的预测框架。 回归分析的深度剖析与模型诊断： 不仅讲解了线性回归，更侧重于多重共线性、异方差和自相关等诊断指标在实际模型构建中的处理。书中包含大量关于逻辑回归在客户流失预测和信用风险分类中的应用实例，强调模型的可解释性（如使用Odds Ratio的业务解读）。 时间序列建模： 详细介绍了ARIMA家族模型（包括SARIMA处理季节性）在需求预测中的应用。提供了如何通过ACF和PACF图来识别合适的模型结构，并强调了模型残差分析在评估预测准确性中的核心地位。 聚类分析在客户细分中的实践： 探讨了K-Means、层次聚类等方法在市场细分中的具体操作，并重点讲解了如何基于统计学指标（如轮廓系数）来确定最优的簇数，确保细分结果具有统计学上的稳健性。 本书力求提供一种批判性的统计思维，教会读者不仅要“会做计算”，更要“会解释结果”，并最终将这些解释转化为可执行的、数据驱动的商业战略。全书的语言风格力求专业、严谨而不失流畅性，案例均为贴近现代商业环境的真实情景重构。

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