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出版者:McGraw-Hill/TAB Electronics

作者:Steven M KempSid Kemp

出品人:

页数:380

译者:

出版时间:2004-6

价格:$ 22.54

装帧:Pap

isbn号码:9780071440240

丛书系列:

图书标签:

• 英文版
• 统计学
• 商业统计
• Business Statistics
• Statistics
• Data Analysis
• Business
• Demystified
• Quantitative Analysis
• Probability
• Regression
• Hypothesis Testing
• Data Science

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读完这本书，我最大的困惑在于，它似乎总是游走在“应用”与“理论”的钢丝上，摇摆不定，没有给出一个明确的落脚点。它在讲解回归分析时，花了大量的篇幅去讨论多重共线性的数学成因和如何通过特征值分解来诊断，这些内容在标准的入门读物中是极少提及的，显得非常专业化。然而，当涉及到如何向高管汇报分析结果时，它的建议却显得有些空泛和老套。例如，它建议使用“图形化解释”来展示模型拟合优度，但并没有提供任何现代商业智能（BI）工具中常见的交互式仪表板设计原则。这种割裂感很强——一方面是极端的理论深度，另一方面却是略显陈旧的应用指导。就好比，它教你如何亲手锻造螺丝钉的模具，但却没告诉你用这颗螺丝钉去组装宜家家具的最佳顺序。这使得我常常需要跳出这本书，去查阅其他更侧重于实际案例分析和数据可视化实践的书籍，才能真正将学到的统计知识转化为可执行的商业决策。它像一位满腹经纶的大学教授，但却不太擅长与职场新人进行有效的沟通和知识转化。

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我对这本书的语言风格持保留态度。它有一种近乎固执的、追求学术严谨性的倾向，这使得即便是最基础的概率概念，也被包裹在冗长而精确的定义之中。阅读体验上，它更像是在研读一份精修的硕士论文摘要，而不是一本旨在“揭示秘密”的商业读物。比如，当它解释“偏误”（Bias）这个概念时，它花费了好几页篇幅来区分统计学上的系统误差与日常用语中的主观偏见，并反复引用了弗里德曼的早期研究作为佐证。这种对术语精确性的追求，无疑是对的，但它极大地拖慢了阅读的效率。很多时候，我感觉自己像是在学习一门新的语言的语法规则，而不是学习如何使用这门语言来交流。在商业环境中，我们需要的往往是“足够好”的近似值和快速决策的能力，而不是对每一个术语都进行哲学层面的拷问。因此，这本书的受众可能更倾向于那些对统计学方法论有深厚兴趣，并愿意沉浸在细枝末节中的学者，而非追求高效商业洞察的决策者。

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这本书，坦白说，真让人又爱又恨。我初次翻开它的时候，那种感觉就像是面对一座信息量巨大的迷宫，入口似乎清晰可见，但深入其中，各种复杂的公式和概念像藤蔓一样缠绕上来，让人喘不过气。它试图用一种“揭秘”的方式来解读商业统计，但对于一个初学者或者仅仅需要应用工具的商业人士来说，这种“揭秘”的深度往往显得有些过了头。比如，书中对假设检验的推导过程，简直可以媲美一本教科书的专业论述，每一个步骤都小心翼翼地剖析，生怕漏掉任何一个微小的数学前提。我记得我花了整整一个下午，才真正搞明白中心极限定理在实际抽样中的意义，而这本书对这个定理的阐述，用了足足十页的篇幅，引用了各种高深的数学符号。这对于那些只想知道“我什么时候该用Z检验，什么时候该用T检验”的读者来说，无疑是一种负担，就像你买了一辆家用车，结果车商非要给你解释每一个齿轮的冶金工艺一样。它牺牲了简洁性来追求理论的完整性，使得阅读体验变得异常艰涩。当然，如果你是统计学专业的学生，或者渴望深入理解底层逻辑的分析师，那么这种详尽的解析或许是它的闪光点，但对于大众市场而言，这无疑是提高了门槛。

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这本书的习题设计，同样体现了其重理论、轻实践的倾向。书末的练习题，绝大多数是计算导向的，要求读者手算出P值、置信区间，或者推导出某个回归系数的方差估计式。这些练习固然有助于巩固数学基础，但它们几乎完全脱离了真实商业数据处理的复杂性。在现实世界中，我们主要关注的是数据清洗、特征工程、模型选择的合理性、以及结果的稳健性检验，而不是在没有提供干净数据集的情况下，纯粹进行纸上计算。我希望看到更多关于如何处理缺失值、异常值，或者如何在真实的企业数据集中识别和修正模型假设违背的案例分析。例如，书中在讲解非参数检验时，只是简单罗列了它们适用的条件，却很少给出在Excel或R语言中如何快速应用这些检验的实际操作步骤或代码示例。这造成了一种知识上的“真空”——你知道“是什么”，但不知道“怎么做”才能在你的日常工作中落地生根。对于希望将统计知识立即转化为工作产出的读者而言，这种实践层面的缺失，是它最大的遗憾。

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这本书的排版和内容组织方式，实在是需要时间的适应。它似乎更偏向于一种知识点的堆砌，而不是一个循序渐进的学习旅程。章节之间的逻辑连接并不总是那么丝滑流畅，常常会出现一个章节在前面对某个概念做了铺垫，但直到两个章节之后才真正进行深入的展开讨论，这在快速阅读时，极易造成知识的“断层”。我特别注意到，在讲述时间序列分析的那部分，它突然引入了卡尔曼滤波的理论背景，其复杂程度与前面对描述性统计的轻松处理形成了鲜明的对比。这种跳跃感，让读者难以建立起稳定的学习节奏。仿佛在一次长跑中，前几公里是慢跑，中间突然要求你进行一次百米冲刺，然后又回到慢跑。对于那些时间紧张的专业人士来说，这种结构上的不连贯性是致命的。我更期望看到的是，每一个工具或方法论的介绍，都能有一个清晰的“商业场景引入—理论基础—实例演练—结论提炼”的完整闭环，但这本书更多地是“理论基础—复杂推导—散落的案例片段”。

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