Business Statistics for Competitive Advantage with Excel 2013 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Fraser, Cynthia

出品人:

页数:447

译者:

出版时间:2013-6

价格:$ 113.00

装帧:

isbn号码:9781461473800

丛书系列:

图书标签:

绩效管理
统计
商业
会计
excel
Excel
Business Statistics
Excel 2013
Data Analysis
Competitive Advantage
Statistics
Business
Decision Making
Quantitative Analysis
Management Science
Higher Education

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小美书屋

book.quotespace.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

Exceptional managers know that they can create competitive advantages by basing decisions on performance response under alternative scenarios. To create these advantages, managers need to understand how to use statistics to provide information on performance response under alternative scenarios. This updated edition of the popular text helps business students develop competitive advantages for use in their future careers as decision makers. Students learn to build models using logic and experience, produce statistics using Excel 2013 with shortcuts, and translate results into implications for decision makers. The author emphasizes communicating results effectively in plain English and with compelling graphics in the form of memos and PowerPoints. Statistics, from basics to sophisticated models, are illustrated with examples using real data such as students will encounter in their roles as managers. A number of examples focus on business in emerging global markets with particular emphasis on emerging markets in Latin America, China and India. Results are linked to implications for decision making with sensitivity analyses to illustrate how alternate scenarios can be compared. Chapters include screenshots to make it easy to conduct analyses in Excel 2013 with time-saving shortcuts expected in the business world. PivotTables and PivotCharts, used frequently in businesses, are introduced from the start. The Third Edition features Monte Carlo simulation in three chapters, as a tool to illustrate the range of possible outcomes from decision makers' assumptions and underlying uncertainties. Model building with regression is presented as a process, adding levels of sophistication, with chapters on multicollinearity and remedies, forecasting and model validation, autocorrelation and remedies, indicator variables to represent segment differences, and seasonality, structural shifts or shocks in time series models. Special applications in market segmentation and portfolio analysis are offered, and an introduction to conjoint analysis is included. Nonlinear models are motivated with arguments of diminishing or increasing marginal response.

洞察商业世界：量化决策与战略优势一本关于如何将复杂数据转化为清晰商业洞察的实用指南在当今瞬息万变的商业环境中，仅仅依靠经验和直觉已不足以应对激烈的市场竞争。企业需要一种更严谨、更可靠的方法来理解市场动态、评估运营效率并预测未来趋势。本书正是为满足这一需求而编写，它深入探讨了如何运用统计学原理和数据分析工具，为商业决策提供坚实的基础，从而构建起持久的竞争优势。本书并非一本枯燥的统计学教科书，而是一本侧重于实际应用和战略思维的实战手册。我们坚信，统计学的真正价值在于其能否有效地解决现实世界中的商业难题，并将数据转化为可执行的、能够带来切实回报的行动方案。第一部分：基础奠定——商业分析的基石本部分致力于为读者建立起坚实的定量分析基础，确保所有后续的复杂模型都建立在清晰、准确的理解之上。 1. 商业数据的本质与描述性统计：商业决策者每天都面临着海量数据——销售记录、客户反馈、供应链指标、财务报表。我们首先要学会“倾听”这些数据在“说话”什么。我们将详细解析如何有效地描述和可视化数据，包括对集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、范围）的精准把握。重点在于，如何从这些基础指标中识别出异常值（Outliers）和潜在的模式，为深入挖掘打下基础。我们探讨了不同类型数据（定性、定量、时间序列）在商业语境下的含义和适用工具。 2. 概率论与商业风险的量化：在不确定性中做决策是商业的常态。本章将介绍概率论的核心概念，如条件概率、贝叶斯定理，并将其直接应用于商业场景，例如评估新产品失败的风险、预测客户流失率，以及理解市场波动的概率分布。我们将重点讲解二项分布、泊松分布和正态分布在库存管理、服务质量控制中的实际应用，帮助管理者将“运气”因素转化为可量化的概率指标。第二部分：推断的艺术——从样本到总体商业决策往往依赖于对更大市场或总体情况的推断。本部分将带领读者掌握从有限样本中得出可靠结论的关键技术。 3. 抽样分布与中心极限定理的战略意义：理解抽样过程的可靠性是进行有效推断的前提。我们将深入剖析中心极限定理，解释为什么即使总体分布未知，我们仍能对样本均值进行可靠的推断。在市场调研、质量控制抽检等领域，掌握抽样误差的界限至关重要，这将直接影响预算分配和决策的保守程度。 4. 估计与置信区间：量化决策的把握程度：面对“我们有多确定？”这个问题，置信区间提供了最直观的答案。本章详细讲解如何构造和解释总体均值、总体比例的置信区间。在制定财务预测或设定服务水平目标时，一个合理的置信区间远比一个单一的点估计更有价值。我们将讨论样本量对估计精度的影响，以及如何根据所需的精确度反推所需的样本规模。 5. 假设检验：验证商业假设的科学方法：假设检验是统计推断的“法庭”。本部分将系统介绍单样本、双样本均值及比例的Z检验和T检验。重点放在如何正确地设定零假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$），以及如何理解P值（P-value）在商业决策中的真正含义——即在假设检验成立的前提下，观察到当前结果或更极端结果的概率。我们着重讨论I型错误（误报）和II型错误（漏报）在不同商业情境（如新药审批与市场促销效果评估）下的成本权衡。第三部分：关系剖析——建模与预测数据之间的相互作用是商业复杂性的核心。本部分专注于如何量化和利用这些关系来进行预测和优化。 6. 简单线性回归：预测单一变量的影响：回归分析是商业分析的“瑞士军刀”。我们将从最基础的简单线性回归开始，学习如何建立和解释回归方程（$Y = eta_0 + eta_1 X + epsilon$）。重点讲解最小二乘法的原理、拟合优度指标（$R^2$）的解读，以及如何利用回归模型进行单变量预测，例如根据广告投入预测销售额。同时，我们强调了残差分析的重要性，它是检验模型假设是否被满足的关键步骤。 7. 多元线性回归：控制多重影响因素：现实商业问题很少是单一因素驱动的。本章将扩展到多元回归模型，学习如何同时评估多个自变量对因变量的独立贡献。关键讨论点包括多重共线性的识别与处理、分类变量（Dummy Variables）在模型中的应用（例如，分析不同地区或不同产品线的影响），以及如何构建包含交互项（Interaction Terms）的模型来捕捉变量间的协同效应。 8. 方差分析（ANOVA）：比较多组均值间的差异：当需要比较三个或更多不同处理组（如不同的定价策略、不同的培训方法）的平均效果时，ANOVA是首选工具。我们将详细介绍单因素和双因素ANOVA，解释F检验的原理，并探讨如何通过事后检验（Post-Hoc Tests）来精确定位差异的具体来源，避免了进行大量不必要的两两比较。第四部分：高级应用与质量控制本部分将讨论时间序列数据处理、非参数方法以及保证数据分析结果可靠性的质量控制手段。 9. 简单时间序列分析：理解和预测趋势、季节性与周期性：销售数据、库存水平、网站流量等都具有时间依赖性。我们将介绍时间序列数据的基本分解方法（趋势、季节性、随机波动），并讲解如何使用移动平均法和平滑技术来消除短期噪声，揭示潜在的长期趋势。对于更深入的预测，我们将触及自回归模型的概念基础。 10. 非参数统计：当数据不服从正态分布时：并非所有商业数据都完美地服从正态分布，尤其是在处理小样本或等级数据时。本章将介绍替代正态检验的非参数方法，如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis H检验，确保在数据条件不理想时，分析师仍能做出稳健的统计推断。 11. 统计过程控制（SPC）与质量改进：在制造业和服务业中，过程的稳定性是竞争力的核心。本章将介绍控制图（Control Charts）的概念和构建方法，包括$ar{X}$ 和 R 图、P 图和 C 图。重点在于如何利用这些工具区分“普通原因”的随机波动和需要干预的“特殊原因”的异常波动，从而实现持续的流程改进。总结：从数据到决策的闭环本书的最终目标是培养读者的“量化思维”。我们不仅教授如何运行统计检验，更强调在每一步决策中选择正确的工具、恰当地解释结果，以及最重要地——理解这些结果在商业战略中的限制与应用范围。通过大量的案例分析和实际问题导向的练习，读者将能够自信地将统计洞察转化为提升企业竞争力的有效战略。掌握了这些工具，您将不再是被动地接受报告，而是主动地从数据中发现价值。