Learning Business Statistics With Microsoft Excel 2003 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Kendall Hunt Pub Co

作者:Neufeld, John

出品人:

页数:334

译者:

出版时间:

价格:657.13元

装帧:Pap

isbn号码:9780757516924

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 商业统计
• Excel
• 数据分析
• Microsoft Excel
• 统计分析
• 数据处理
• 学习
• 教材
• 2003

探索数字的奥秘，洞察商业的脉络——《商业统计学实践指南》 在这瞬息万变的商业世界中，数据早已不是冰冷的数字堆砌，而是蕴藏着无限商业洞察力的宝藏。掌握统计学的精髓，善用现代化的数据分析工具，是每一个渴望在激烈的市场竞争中脱颖而出的企业和个人必备的核心竞争力。《商业统计学实践指南》应运而生，它是一本致力于将复杂的统计学理论与真实世界的商业应用无缝对接的著作，旨在为读者提供一套系统、实用且易于理解的商业统计学学习路径。本书的目标是培养读者成为能够清晰解读数据、精准评估风险、做出明智决策的商业分析人才。 本书的独特之处在于其高度的实践导向。我们深知，枯燥的理论讲解往往难以激发学习者的兴趣，也难以帮助他们将所学知识真正应用于工作。因此，本书将理论与实践紧密结合，每一项统计学概念的引入，都伴随着精心设计的案例研究和练习。这些案例均来源于真实的商业场景，涵盖了市场营销、金融投资、人力资源管理、生产运营等多个关键商业领域，力求让读者在学习过程中，能够立刻感受到统计学在解决实际商业问题中的强大力量。 第一部分：统计学基石——构建坚实的理论框架 本书的开篇，我们将引领读者走进统计学的基本殿堂，打下坚实的理论基础。 数据与信息的本质： 这一章节将深入探讨什么是数据，数据的不同类型（定量、定性，离散、连续）及其在商业环境中的意义。我们将分析数据采集的渠道、潜在的偏差以及如何确保数据的可靠性和准确性，这是所有后续分析的前提。 描述性统计：概览与洞察： 在掌握了数据的基本属性后，我们将聚焦于描述性统计。读者将学习如何运用各种统计量（如均值、中位数、众数、标准差、方差、百分位数等）来清晰地概括和呈现数据的特征。图表工具（如直方图、条形图、折线图、饼图、散点图等）的绘制和解读也是本章的重点，我们将演示如何通过直观的图示来发现数据中的模式和趋势，为进一步的分析提供初步的洞察。 概率论基础：理解不确定性： 商业世界充满了不确定性，概率论是理解和量化这种不确定性的关键工具。本章将介绍概率的基本概念、事件的独立性、条件概率以及常见的概率分布（如二项分布、泊松分布）。我们将重点探讨这些概率概念如何帮助我们评估各种商业决策的潜在结果和风险。 概率分布的深度探索： 学习概率分布的形态及其特性，特别是正态分布，它在商业分析中扮演着极其重要的角色。我们将讲解中心极限定理，以及它如何为推断统计奠定基础。理解不同概率分布的适用场景，将有助于读者在面对不同类型的数据和问题时，选择最合适的分析模型。 第二部分：推断的艺术——从样本窥视总体 在有了描述性统计的基础后，我们将进入更具挑战性的推断统计领域，学习如何从有限的样本数据中对更广泛的总体做出有根据的推断。 抽样方法与采样分布： 了解不同的抽样技术（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）及其优缺点，以及如何通过抽样来代表总体。本章将重点讲解采样分布的概念，这是连接样本统计量与总体参数的桥梁。 参数估计：点估计与区间估计： 读者将学习如何利用样本数据来估计总体的未知参数（如均值、比例、方差）。我们将详细讲解点估计的原理和局限性，并着重介绍置信区间，它为我们提供了一个估计总体参数可能落入的范围，并附带相应的置信水平，从而更科学地表达估计的不确定性。 假设检验：验证商业假设： 假设检验是统计学中用于验证商业假设或检验统计模型有效性的核心方法。本章将系统介绍假设检验的基本流程，包括设定原假设和备择假设、选择检验统计量、确定拒绝域或计算P值，以及做出统计决策。我们将涵盖各种常见的假设检验，如Z检验、t检验、卡方检验以及F检验，并结合商业案例，演示如何在实际中进行这些检验。 方差分析（ANOVA）：比较多组均值： 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，方差分析将是强大的工具。本章将解释方差分析的原理，以及如何通过分解总变异来判断不同组别之间是否存在显著差异。我们将介绍单因素方差分析和多因素方差分析，并指导读者如何解读其结果，以指导资源分配或策略调整。 第三部分：变量间的关联——揭示商业关系的奥秘 在许多商业决策中，理解不同变量之间的关系至关重要。本部分将深入探讨如何量化和分析这些关系。 相关分析：变量间的联系强度： 读者将学习如何计算和解释相关系数，以衡量两个变量之间线性关系的强度和方向。我们将区分正相关、负相关和无相关，并强调相关性不等于因果性。 回归分析：预测与建模： 回归分析是现代商业分析中最重要的技术之一。本章将从简单线性回归开始，逐步深入到多元线性回归。读者将学习如何建立回归模型，解释回归系数的含义，并使用模型进行预测。我们还将探讨模型的假设、诊断（如残差分析）以及如何评估模型的拟合优度（如R方）。 时间序列分析：洞察趋势与周期： 商业数据往往具有时间维度，理解和预测时间序列数据的行为对于库存管理、需求预测、市场趋势分析至关重要。本章将介绍时间序列数据的基本构成要素（趋势、季节性、周期性、随机性），并讲解常用的时间序列模型，如移动平均模型、指数平滑法以及ARIMA模型，帮助读者构建预测模型。 非参数统计：适用于特殊情况的分析： 当数据不满足参数统计方法的假设时（如数据非正态分布），非参数统计方法提供了重要的替代方案。本章将介绍一些常用的非参数检验，如秩和检验、符号检验等，并说明其在商业分析中的应用场景。 第四部分：专题应用与进阶——深化统计学在商业中的应用 在掌握了基本的统计学理论和方法后，本书将进一步拓展到一些更具专题性和进阶性的应用。 质量管理统计： 介绍统计过程控制（SPC）的概念和工具，如控制图，用于监控和改进生产过程的质量，减少变异，提高效率。 市场调研统计： 探讨问卷设计、样本量确定、数据收集与分析等在市场调研中的统计学应用，如何通过抽样调查来了解消费者行为和市场偏好。 金融统计：风险度量与投资组合： 介绍统计学在金融领域的应用，如风险度量（如VaR）、投资组合的优化、金融时间序列的分析等。 实验设计：优化商业决策： 讲解实验设计的原理和方法，如何通过科学的实验来评估不同策略或产品设计的有效性，例如A/B测试。 数据可视化进阶： 进一步探讨如何利用多样化和富有创意的可视化方式，将复杂的统计分析结果清晰、直观地呈现给决策者，提升沟通效率。 《商业统计学实践指南》不仅仅是一本书，更是一套助力读者成长为数据驱动型商业精英的系统性学习方案。本书的每一页都充满了我们对帮助读者掌握统计学精髓、提升商业决策能力的承诺。无论您是希望提升自身分析能力的商业人士，还是立志在商业分析领域深造的学生，本书都将是您不可或缺的良师益友，引领您在数据的海洋中航行，发现商业的无限可能。

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