Statistics for Managers Using Microsoft Excel, Fourth Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:David M. Levine

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-02-09

价格:USD 174.67

装帧:Hardcover

isbn号码:9780131073890

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Management
• Excel
• Data Analysis
• Business Statistics
• Quantitative Analysis
• Decision Making
• Fourth Edition
• Higher Education
• Textbook
• Applied Statistics

市场分析与决策支持：商业数据驱动的洞察力培养 本书聚焦于现代企业管理中对数据分析能力日益增长的需求，旨在为决策者、管理者以及商业分析专业人士提供一套系统化、实战导向的工具箱，用以驾驭复杂的数据集，并将其转化为可执行的商业洞察。 本书并非专注于某一特定软件工具的详尽操作手册，而是致力于构建坚实的统计学和定量思维框架，辅以对真实世界商业问题的深刻理解。 第一部分：商业环境中的数据基础与描述性分析 本部分为读者建立起理解和应用商业数据的基石。我们首先探讨数据在现代商业决策生态中的核心地位，强调数据质量、伦理考量以及数据治理的重要性。 1. 商业数据的本质与获取： 深入剖析企业运营中常见的数据类型（如时间序列、截面数据、面板数据），以及如何从ERP系统、CRM平台、供应链记录和市场调查中有效地采集、清洗和整合数据。我们将讨论采样偏差（Sampling Bias）在市场调研和产品测试中的影响，并介绍构建可靠数据集的初步方法。 2. 描述性统计的艺术： 成功的商业决策始于对现状的准确描述。本章详细阐述集中趋势的度量（均值、中位数、众数）及其在不同数据分布下的适用性。更重要的是，本书强调离散程度的分析（方差、标准差、四分位数范围），并展示如何利用这些指标来评估业务风险敞口和绩效波动性。我们将通过零售库存周转率、客户满意度评分的分布等案例，说明描述性统计如何揭示隐藏在原始数字背后的运营效率问题。 3. 数据可视化在商业沟通中的力量： 统计图表是连接原始数据与管理层理解之间的桥梁。本书不侧重于软件界面的介绍，而是聚焦于有效图形设计的原则。我们将对比箱线图（Box Plots）与直方图（Histograms）在展示数据分布形态上的差异，探讨散点图（Scatter Plots）在揭示变量间关系时的有效性，并讨论如何避免误导性的可视化实践（如不当的坐标轴截断或颜色选择）。目标是培养读者快速识别和构建能清晰传达分析结果的视觉叙事。 第二部分：概率论、统计推断与风险评估 理解商业世界的不确定性是高级管理者的必备技能。本部分将严谨地介绍概率论的基本概念，并将其转化为严谨的统计推断方法。 4. 商业决策中的概率思维： 探讨条件概率、独立事件与贝叶斯定理在风险评估中的应用。通过保险定价、欺诈检测或项目成功的概率预测等实例，说明概率框架如何帮助管理者在信息不完全的情况下做出更优选择。 5. 抽样分布与中心极限定理的实战意义： 本章阐释了为什么我们可以从小样本中得出关于大群体的可靠结论。我们将从理论推导转向实际应用，重点关注中心极限定理如何为参数估计和假设检验奠定基础，无论管理者面对的是客户转化率还是生产缺陷率。 6. 区间估计与信心水平的商业解读： 决策者需要知道他们的预测“有多可靠”。本书将详尽讲解如何构建和解释置信区间，特别是针对平均值、比例和总体的估计。重点将放在如何将统计学的置信水平（如95%）准确地翻译成管理层可以理解的风险容忍度陈述。 7. 假设检验：从理论到管理决策： 本部分是统计推断的核心。我们将系统地介绍Z检验、T检验（单样本、两样本以及配对样本）的应用场景。更深入地，本书探讨了I型错误（误报）和II型错误（漏报）在商业实践中的具体成本（例如，错误地推出一个失败的产品，或错误地放弃一个有潜力的市场）。我们将指导读者如何根据业务目标来选择适当的显著性水平 ($alpha$)。 第三部分：差异分析与非参数方法的应用 管理实践中常常需要比较不同组别、不同方案或不同时间段的绩效。本部分专注于比较分析的方法。 8. 方差分析（ANOVA）：多因素比较的利器： 当需要比较三个或更多独立组别的均值时（如比较不同广告渠道的投资回报率，或不同生产批次的平均质量），ANOVA是关键工具。我们将解析单因素ANOVA和双因素ANOVA的结构，重点讨论交互作用（Interaction Effects）的发现，这对于理解复杂营销组合或多变量生产流程至关重要。 9. 卡方检验：关联性与拟合优度： 卡方检验（Chi-Square Tests）是分析分类数据（Categorical Data）的首选工具。本书将演示如何使用拟合优度检验来评估实际数据是否符合预期的理论分布（如顾客选择偏好），以及使用独立性检验来判断两个分类变量之间是否存在统计学上的关联（如地理位置与产品偏好）。 10. 当数据不服从正态分布时：非参数统计： 并非所有商业数据都完美符合正态分布的假设。本章介绍在数据分布未知或样本量较小时依然有效的替代方法，如Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis H检验。通过实际案例，说明何时应优先选择这些稳健的非参数方法，以避免基于错误假设而做出无效决策。 第四部分：建模、预测与商业洞察的深化 本部分超越了描述和推断，转向使用统计模型来解释驱动因素并进行前瞻性预测。 11. 相关性与简单线性回归：量化关系： 深入探讨相关系数（Pearson $r$）的意义与局限性。核心在于线性回归模型的构建。本书详细讲解斜率、截距的解释，以及决定系数 ($R^2$) 在评估模型拟合度上的作用。我们将重点讨论残差分析（Residual Analysis），以确保模型假设得到满足，并强调“相关性不等于因果关系”的商业警示。 12. 多元线性回归：多变量环境下的驱动因素识别： 现实世界的商业问题很少是单一变量驱动的。多元回归允许管理者同时评估多个因素（如价格、促销支出、竞争者行动）对目标变量（如销售额）的独立影响。本书将详细讨论多重共线性（Multicollinearity）的诊断与处理，以及如何利用模型系数进行最优资源分配的建议。 13. 回归模型的应用与诊断：预测与控制： 掌握如何使用已建立的回归模型进行点估计和区间预测。此外，本章会介绍处理虚拟变量（Dummy Variables）的方法，以便将分类信息（如新旧客户群、地区差异）纳入定量分析框架。重点将放在如何通过回归残差图来发现模型遗漏的非线性关系或异方差性，从而迭代优化预测精度。 --- 本书的承诺： 本书避免了陷入特定软件界面的泥潭，而是将重心放在统计概念的商业逻辑和应用判断上。读者学到的不是如何点击菜单，而是何时应该使用哪种统计工具，以及如何专业地解读和向管理层汇报结果，从而实现真正的数据驱动型决策制定。

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坦白说，我一直对统计学感到有些头疼，觉得它过于抽象和理论化，离我的日常管理工作很远。然而，当我翻开这本书时，我的看法被彻底颠覆了。这本书的切入点非常棒，它从“为什么我们需要统计学”这个角度出发，解释了统计学如何能够帮助我们更好地理解世界、做出更好的决策。书中大量的案例都取材于真实的商业场景，让我能够切实体会到统计学在解决实际问题中的价值。例如，关于如何利用统计学分析客户行为，优化营销策略的章节，对我来说非常有启发。书中通过Excel一步步引导读者完成数据收集、整理、分析和解读的全过程，让我在不知不觉中掌握了统计学的基本方法。最让我印象深刻的是，书中并没有过分强调复杂的数学公式，而是更侧重于统计学思想和实际应用，这让我在学习过程中感到轻松愉快，而且能够真正理解统计学是如何为管理决策服务的。这本书让我明白了，原来统计学并不是遥不可及，而是触手可及的，并且能够真正地赋能我的管理工作。

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我是一名刚刚接触管理岗位不久的职场新人，面对堆积如山的数据，常常感到力不从心。朋友强烈推荐了这本《Statistics for Managers Using Microsoft Excel》，我带着一丝忐忑开始阅读。然而，这本书的内容完全超出了我的预期。它没有使用过于专业和晦涩的语言，而是用一种非常易懂的方式，将复杂的统计学概念解释得清晰明了。书中大量的图表和示例，就像是在为我量身定制的“数据分析入门指南”。我尤其欣赏它在解释概率和假设检验时所采用的类比和生动案例，这让我这个之前对这些概念一知半解的人，茅塞顿开。更关键的是，这本书与Microsoft Excel的结合，让我在学习理论的同时，也能同步实践。我跟着书中的步骤，一步步在Excel中操作，完成各种数据分析任务。我发现，原来那些看起来高深莫测的统计方法，在Excel的帮助下，竟然如此触手可及。这本书不仅教会了我如何做统计分析，更重要的是，它培养了我用数据驱动决策的思维模式。现在，我不再害怕面对数据，反而开始从中发现洞察，并能更有条理地向领导汇报我的工作成果。

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作为一名有着一定管理经验但统计知识相对薄弱的中层管理者，我一直希望能够提升自己在这方面的能力，以便更好地进行数据分析和决策。这本书给我带来的启发是巨大的。它提供的不仅仅是统计学知识，更是如何将这些知识转化为实际的管理行动。书中对于不同统计方法的应用场景的分析，以及每种方法在Excel中的具体操作演示，都非常到位。例如，在讲解抽样和估计时，书中不仅解释了为什么要进行抽样，如何选择合适的抽样方法，更重要的是，如何利用Excel计算出置信区间，从而对总体参数进行估计，这对于我们评估市场调研结果的可靠性非常有帮助。此外，书中还提到了很多关于数据可视化技巧的内容，如何利用Excel制作出清晰、有说服力的数据图表，来有效地传达分析结果，这对于我们在会议中向团队或高层汇报时，能够更好地引起共鸣和达成共识至关重要。总的来说，这本书是一本能够实实在在帮助管理者提升数据分析能力，从而做出更明智决策的实用工具书。

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我是一名在金融行业工作的分析师，经常需要处理大量复杂的金融数据，并从中提取有价值的信息。虽然我对统计学有一些基础的了解，但一直觉得需要一个更系统、更贴近实际应用的指导。这本书恰好填补了这个空白。它将统计学的理论与Excel的强大功能完美结合，提供了一种高效的数据分析方法。书中对时间序列分析、方差分析等高级统计方法的讲解，以及在Excel中的具体实现，都让我受益匪浅。我特别喜欢书中关于假设检验的应用案例，这对于我在进行金融产品风险评估时，判断某些市场波动是否是偶然事件，还是存在系统性风险，提供了重要的依据。而且，书中对于Excel的各种高级功能，如数据透视表、加载宏的运用，也有深入的介绍，这让我能够更灵活、更高效地处理和分析海量数据。这本书不仅提升了我作为分析师的专业技能，更让我对如何利用数据来指导金融决策有了更深刻的理解。

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这本书真的是我近几年来读过的最实用、最能解决实际问题的管理类书籍之一。作为一名多年在市场营销一线摸爬滚打的经理，我一直深知数据分析的重要性，但苦于没有系统性的学习和实践工具。这本书的出现，简直像是在我迷茫的海洋中找到了一盏明灯。它并没有上来就抛出一大堆枯燥的理论公式，而是紧密结合我们日常工作中可能遇到的场景，比如如何分析销售趋势、评估广告效果、预测市场需求等等。最令我惊喜的是，它将Excel这个我们最熟悉的工具发挥到了极致。书中大量的案例都采用了Excel进行数据处理和可视化，这使得学习过程非常直观，而且我能立刻将学到的知识应用到自己的工作中去。我记得其中关于回归分析的部分，讲得非常透彻，而且通过Excel的函数和图表，我不仅理解了回归模型的原理，更能自己动手构建模型来预测下个季度的销售额。这种“学以致用”的感觉，实在是太棒了！而且，这本书的结构也非常清晰，从基础的数据描述性统计，到更复杂的推断性统计，再到一些高级的应用，层层递进，循序渐进，一点都不会让人感到 overwhelming。即使是之前对统计学感到畏惧的人，也能在这种循序渐进的引导下，逐渐建立起自信。

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無趣。入門貨，真不知到教授幹嘛讓學這本。補習統計常識嗎？！

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