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出版者:Prentice Hall

作者:Mark L. Berenson

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-07-27

价格:USD 134.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780130903006

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• MBA
• 管理
• TextBook
• 统计学
• 商业统计
• 基础统计
• 数据分析
• 概率论
• 统计推断
• 回归分析
• 管理学
• 经济学
• 数据科学

探索量化世界：一本关于数据分析与决策的实用指南 在信息爆炸的时代，无论您是叱咤风云的商业巨擘，还是初出茅庐的创业新秀，抑或是对商业运作充满好奇的学生，掌握数据分析的语言，理解数据背后的逻辑，已经不再是一种优势，而是一种必然。这本书，并非直接照搬枯燥的统计公式，也不是堆砌晦涩难懂的理论，而是旨在为您打开一扇通往量化世界的大门，教您如何用严谨的思维和科学的方法，从纷繁复杂的数据中提炼出有价值的洞察，从而做出更明智、更具竞争力的商业决策。 我们生活的世界，无时无刻不在产生海量的数据：销售额的起伏，客户行为的轨迹，市场趋势的变幻，运营效率的波动……这些数据，本身只是冰冷的数字，但当它们被赋予分析的视角，便能讲述引人入胜的故事，揭示隐藏的规律，指引未来的方向。这本书，将带领您走进这个充满机遇与挑战的分析领域，为您提供一套系统而实用的工具箱，让您能够驾驭数据，让数据成为您最得力的助手。 本书将从以下几个核心维度，为您构建坚实的量化分析基础： 第一部分：数据之初——认识与整理 在开始任何深入的分析之前，我们必须首先学会如何“看见”数据，并为接下来的分析做好准备。这一部分，我们将从最基础的概念出发，帮助您建立对数据的基本认识。 数据的类型与度量： 您会了解到不同类型的数据（例如，定性数据、定量数据；分类数据、顺序数据、间隔数据、比率数据）在本质上的差异，以及它们适用于何种分析方法。理解这些差异，是后续选择正确统计工具的前提。 数据收集的艺术： 任何分析都依赖于可靠的数据。我们将探讨数据收集的常见方法，包括问卷调查、实验设计、观测记录等，并强调数据质量的重要性。您将学习如何识别潜在的偏差，以及如何设计有效的采样方案，以确保收集到的数据能够真实反映目标群体或现象。 数据清洗与预处理： 真实世界的数据往往是“脏”的，充斥着缺失值、异常值、重复项以及不一致的格式。这一部分，您将学会如何运用系统性的方法来识别和处理这些问题，为后续的分析奠定干净、可靠的数据基础。我们会介绍一些常用的数据清洗技术，让您在面对复杂数据时不再束手无策。 数据的可视化呈现： “一图胜千言”。如何将数据以直观、清晰的方式呈现出来，是传递信息、激发洞察的关键。本书将指导您如何选择最适合的图表类型（如柱状图、折线图、饼图、散点图、箱线图等）来展示数据的分布、趋势、关系和比较，从而快速抓住数据的核心信息。 第二部分：量化洞察——描述性统计的奥秘 一旦数据得到整理，我们便可以运用描述性统计工具，对数据进行概括和总结，从而初步了解数据的基本特征。 集中趋势的衡量： 平均数、中位数、众数，这些我们耳熟能详的指标，在不同的情境下扮演着怎样的角色？我们将深入探讨它们的计算方法、适用场景以及各自的优缺点，帮助您准确地把握数据的“中心”在哪里。 离散程度的度量： 数据是否集中？还是分散？方差、标准差、极差等指标，将帮助您量化数据的波动性。理解这些指标，能让您更深刻地认识到数据的变异性，为风险评估和预测提供依据。 数据的分布形态： 数据是如何分布的？是呈对称钟形（正态分布），还是偏斜？我们将介绍如何通过直方图、偏度、峰度等工具来描述数据的分布形态，这对于理解数据的内在规律至关重要。 相关性与关联性： 变量之间是否存在联系？联系的紧密程度如何？我们将介绍协方差和相关系数等指标，帮助您量化两个变量之间的线性关系，为理解因果关系或预测提供初步线索。 第三部分：预测未来——推断性统计的基石 描述性统计让我们了解“现在”，而推断性统计则能帮助我们“预测未来”或基于样本推断整体。这一部分是本书的重中之重，将为您揭示从样本到总体的推理过程。 概率论基础： 概率是推断性统计的基石。我们将以简洁易懂的方式介绍概率的基本概念，包括事件、概率计算、条件概率、贝叶斯定理等，让您理解随机事件发生的可能性，为后续的统计推断打下基础。 重要的概率分布： 二项分布、泊松分布、正态分布等，是描述各种随机现象的强大工具。本书将介绍这些关键分布的特性、应用场景，以及如何利用它们来模拟和预测现实世界的问题。 抽样分布与中心极限定理： 这是统计推断的核心思想。我们将解释为什么我们能够通过对样本的分析来推断总体的特征，以及中心极限定理如何确保了这种推断的有效性。 区间估计： 基于样本，我们无法给出总体的精确数值，但可以给出一个“估计区间”。本书将教您如何计算置信区间，来估计总体参数（如总体均值、总体比例）的取值范围，并理解置信水平的含义。 假设检验： 这是统计推断中最常用的方法之一。我们将一步步地引导您完成假设检验的完整流程，包括提出原假设和备择假设、选择检验统计量、计算 P 值、做出统计决策等。您将学会如何利用统计方法来验证您的商业猜想，例如，新广告活动是否能显著提升销售额？不同生产工艺的效率是否存在差异？ 第四部分：深入探索——回归分析与模型构建 在掌握了基本的统计推断之后，我们可以进一步探索变量之间的复杂关系，并构建预测模型。 简单线性回归： 当我们想知道一个变量（因变量）如何随另一个变量（自变量）的变化而变化时，简单线性回归便是强大的工具。您将学习如何建立回归方程，解释回归系数的含义，以及评估模型的拟合优度。 多元线性回归： 现实世界中，一个因变量往往受多个因素的影响。本书将拓展到多元线性回归，教您如何同时考虑多个自变量，构建更全面的预测模型，并理解多重共线性等潜在问题。 回归模型的应用： 我们将通过实际案例，展示如何运用回归模型进行销售预测、成本分析、市场需求预测等，帮助您做出更精确的商业规划。 第五部分：更多可能——统计方法的拓展与实践 除了上述核心内容，本书还将触及一些更广泛的统计概念和应用，帮助您拓展分析的视野。 方差分析 (ANOVA)： 当我们需要比较三个或更多组的均值是否存在显著差异时，方差分析便派上了用场。例如，比较不同营销渠道对销售额的影响。 非参数统计： 当数据不符合正态分布或其他参数假设时，非参数统计方法提供了另一种分析选择。 时间序列分析初步： 很多商业数据都具有时间维度，理解其趋势、季节性、周期性对于短期预测至关重要。 统计软件的应用指导： 尽管本书侧重于概念和原理，但我们也会提供关于如何使用常见的统计软件（如 Excel 的数据分析工具、R 或 Python 的基础统计库）来执行这些分析的指导，让您能够快速将所学知识付诸实践。 本书的特点： 强调实用性： 每一章都围绕着实际的商业问题展开，通过鲜活的案例和贴近生活的场景，解释抽象的统计概念。 逻辑清晰： 内容循序渐进，从基础概念到高级应用，构建起一套完整的量化分析知识体系。 语言平实： 避免使用过于专业的术语，力求用通俗易懂的语言来解释复杂的统计原理。 注重理解： 不仅仅是告诉您“如何做”，更重要的是帮助您理解“为什么这样做”，从而培养您独立思考和解决问题的能力。 无论您是希望提升数据分析技能以应对日益复杂的商业环境，还是想为您的研究项目提供坚实的量化支持，亦或是仅仅对数据如何驱动决策充满好奇，这本书都将是您不可或缺的伙伴。它将帮助您自信地驾驭数据，将冰冷的数字转化为有力的洞察，最终在商业竞争中占据先机。现在，就让我们一同踏上这场探索量化世界的精彩旅程吧！

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这本书在内容深度上的处理，实在是让人摸不着头脑。它仿佛在走钢丝，试图覆盖尽可能多的统计学分支，结果就是每一个主题都蜻蜓点水，浅尝辄止，真正深入挖掘的地方少之又少。比如在讨论回归分析的假设检验时，虽然提到了异方差性和自相关性的问题，但给出的解决方法却极其保守且不实用，更像是理论上的提及，而不是实操中真正能解决问题的工具箱。我期待的是能有一套清晰的流程图或决策树，指导我在实际数据分析中如何判断何时需要使用更复杂的模型，但这本书只是甩出了一堆公式，然后让你自行体会“其中的奥妙”。对于那些想要真正将统计学工具应用到市场调研、财务预测或运营优化中的读者来说，这本书提供的知识密度太低，缺乏实战指导性。它就像是一个超市的货架，堆满了各种商品标签，但你找不到任何关于如何“烹饪”这些食材的食谱。如果你的目标是考过一门理论考试，或许它勉强能应付，但若想培养解决实际商业问题的能力，这本书的贡献几乎为零，它只教会了你“有什么”，却没教你“怎么用”。

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这本书，坦率地说，真是一场噩梦的开始。我原本指望它能帮我理清那些让我头疼的统计学概念，毕竟书名听起来多么朴实无华，承诺着“基础商业统计”，一副对新手友好的样子。然而，事实是，当我翻开第一章，我就被迎面泼了一盆冷水。作者似乎对“基础”这个词有着非常独特的、可以说是反人类的理解。那些公式，那些图表，简直就像是直接从某个高等数学的深渊里捞出来的，每一个符号都透着一股“你最好已经懂了”的傲慢。特别是关于假设检验的部分，简直是灾难。讲解流程冗长、绕圈子，每一步的逻辑跳跃之快，让人感觉自己不是在学习，而是在玩一个需要阅读三本参考书才能通关的密室逃脱游戏。更别提案例分析了，那些所谓的“商业场景”，完全脱离了现实世界中一个初级管理者会遇到的问题，充满了教科书式的、经过完美净化的数据，让人无法产生任何共鸣。我花了整整一个周末，试图理解他们对置信区间的描述，结果是除了更深的困惑，什么也没得到。感觉作者完全是站在行业顶端俯视众生，根本没想过读者需要的是什么。这本书更像是一本给已经掌握了所有基础知识的人用来复习的参考手册，而不是一个真正的入门指南。我需要的是一步一步的引导，而不是这些冰冷的、晦涩的知识堆砌。

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这本书的作者群体似乎对“清晰的语言”有着一种根深蒂固的误解。阅读体验简直像是在啃一块没有调味的干硬面包。那些用来解释基本概念的句子，往往冗长且充满了复杂的从句，每一个句子都像是一个迷宫，让你在读完之后需要回溯三遍才能勉强弄清楚它到底想表达哪个简单的统计学原理。举个例子，对于概率分布的介绍，书里用了大段大段的文字来描述二项分布的期望值，却几乎没有用任何直观的类比或生活化的例子来帮助读者建立感性认识。当我看到他们解释“P值”的时候，我简直要抓狂了——那段解释充满了循环论证和模糊的措辞，完全没有抓住核心的“在原假设成立的前提下，观察到现有结果或更极端结果的概率”这一关键点。这使得那些原本应该通过阅读快速建立起来的直觉，被这些晦涩的文字彻底扼杀了。我不得不承认，这本书让我对统计学产生了强烈的抵触情绪，因为它没有用沟通的语言来教导，而是用一种学术界的“黑话”来展示知识的壁垒。

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最大的槽点在于，这本书在技术工具的应用层面几乎是完全空白的。在当今这个数据驱动的时代，任何一本合格的商业统计教材都应该整合现代数据处理工具的使用方法，比如R、Python或者至少是Excel的高级功能。然而，翻遍全书，你找不到任何关于如何操作软件来运行这些统计检验的指导。当它展示了一个复杂的方差分析结果时，它只是提供了一个数字表格，却完全没有提及这个表格是如何通过SPSS或任何其他软件生成的。这对于零基础的学习者来说是致命的缺陷。我们不仅仅需要知道“应该用F检验”，我们更需要知道“如何在我们的数据集中运行F检验，以及如何解读软件给出的原始输出”。这本书仿佛活在了没有计算机辅助分析的年代，其内容完全脱节于当前的行业实践。我最终发现，这本书更像是提供了一个理论的骨架，而血肉——也就是实际操作技能——需要读者自己去其他地方寻找，这极大地削弱了其作为一本“基础商业统计”教材的实用价值和时效性。

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说实话，这本教材的排版和设计简直是上个世纪的产物。打开书本，首先映入眼帘的是那种低分辨率的、泛黄的插图，很多图表看起来像是用早期的电子表格软件粗略生成的，线条生硬，色彩搭配也极其令人不适。当你试图在这些密密麻麻的文字和生硬的图表中寻找重点时，你会发现这本书的结构设计完全是反直觉的。章节之间的过渡生硬得像是在石头上凿墙，前一页还在讨论描述性统计的意义，下一页就毫无预兆地跳到了多重回归的复杂矩阵运算，中间完全缺失了必要的衔接和铺垫。我尤其对其中关于时间序列分析的章节感到失望，它用极其抽象的方式介绍了移动平均的概念，完全没有提供任何实际的商业应用场景去解释为什么要这么做，以及这样做能带来什么实际的洞察力。阅读过程中，我不得不频繁地在网上搜索其他更现代、更直观的教学资源来补充理解，这完全违背了我购买一本教材的初衷——我希望它本身就是一个完整的、自洽的学习体系。这本书的价值，可能只剩下作为一本用来垫桌角的厚重纸板。它在试图用最传统、最枯燥的方式塞给你一堆信息，却完全忽视了现代人获取知识的方式和对视觉体验的基本要求。

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好吧，我没有摸过。。。不过CN教得好，就够了

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