Essentials of Business Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw-Hill College

作者:Bowerman, Bruce L./ O'Connell, Richard T./ Orris, J. B./ Porter, Dawn C.

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:26.65

装帧:Pap

isbn号码:9780073208565

丛书系列:

图书标签:

• Business Statistics
• Statistics
• Data Analysis
• Business
• Economics
• Probability
• Regression
• Mathematics
• Quantitative Analysis
• Decision Making

掌握商业决策的基石：从数据洞察到战略制胜 在这个瞬息万变的商业世界中，数据不再仅仅是枯燥的数字，它们是企业最宝贵的资产，是洞察市场趋势、理解消费者行为、优化运营效率，乃至预测未来走向的指路明灯。然而，如何从海量数据中提炼出有价值的信息，并将其转化为切实的商业行动，是无数企业面临的挑战。本书旨在为所有渴望在数据驱动时代脱颖而出的商业人士提供一套系统、实用且深入的指南，帮助您构建坚实的商业统计学基础，驾驭数据，从而做出更明智、更精准的决策。 我们深知，商业的本质在于盈利与增长，而统计学并非高高在上的理论学问，而是连接数据与商业智慧的桥梁。本书将从最基础的概念出发，逐步引导您理解统计学的核心原理，并着重强调其在商业实践中的应用。我们将抛开繁琐的数学推导，聚焦于统计方法如何帮助您解决实际的商业问题。无论您是初涉商海的学生，还是经验丰富的企业管理者，本书都将成为您不可或缺的得力助手。 第一部分：数据的基础与描述——看见数据的全貌 在深入分析之前，我们必须先学会如何“看见”数据。这一部分将带领您走进数据的世界，学习如何有效地收集、整理和呈现数据。 数据无处不在，如何识别与收集？ 我们将探讨不同类型的数据（如定量数据、定性数据）的特点，以及在商业场景中常见的五花八门的数据来源。您将学习如何根据您的商业目标，设计有效的数据收集方案，避免信息偏差，确保数据的可靠性。从市场调研问卷的巧妙设计，到交易记录的系统化提取，您将掌握发现和获取关键数据的本领。 让数据“说话”：描述性统计的艺术。 杂乱无章的数据堆积在一起毫无意义。本书将教会您如何使用描述性统计工具，将数据转化为直观易懂的图表和指标。您将学习如何计算数据的中心趋势（如均值、中位数、众数），理解数据的离散程度（如方差、标准差），并掌握如何通过直方图、散点图、条形图等可视化手段，生动地展示数据的分布和关系。这些工具将帮助您快速把握数据的核心特征，识别潜在的模式和异常值。 理解数据的分布：概率的逻辑。 概率是理解不确定性的基础。本书将用浅显易懂的方式解释概率的基本概念，并介绍一些重要的概率分布，如二项分布、泊松分布和正态分布。您将了解这些分布模型在模拟和预测商业现象中的应用，例如新产品销售量、客户投诉次数的预测等。理解概率，您就能更好地评估风险，做出更稳健的决策。 第二部分：推断数据的真相——从样本到整体的智慧 现实中的商业决策往往需要基于有限的样本来推断整体的特征。这一部分将重点介绍统计推断的核心方法，让您能够从局部洞察全局。 抽样的智慧：如何选择代表性的样本？ 样本的质量直接决定了推断的准确性。我们将深入探讨各种抽样方法，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等，分析它们的优劣以及适用的场景。您将学习如何根据预算、时间和研究目的，选择最合适的抽样策略，确保样本能够真实地反映总体情况。 量身定制的推断：点估计与区间估计。 在已知样本数据的情况下，我们如何对总体的未知参数（如平均销售额、平均客户满意度）进行估计？本书将详细讲解点估计和区间估计的方法。您将学习如何计算置信区间，并理解置信水平的含义，从而为您的推断结果提供一个可靠的范围，而不是一个孤立的数字。 检验假设的勇气：统计假设检验的实战。 假设检验是验证商业假设、做出决策的重要工具。我们将介绍单样本t检验、两样本t检验、卡方检验等常用的假设检验方法。您将学会如何设定零假设和备择假设，理解p值的含义，并能根据检验结果判断某个商业策略是否有效，或者某个营销活动是否带来了显著的销售增长。 第三部分：探索变量间的奥秘——揭示商业关系的真相 商业世界充满了错综复杂的变量关系。理解这些关系，有助于我们揭示因果，预测结果，并制定更有效的策略。 两变量之间的关系：相关性与回归分析。 销售额与广告投入之间是否存在联系？客户忠诚度与产品质量是否相关？本书将深入探讨相关性分析，帮助您量化两个变量之间线性关系的强度和方向。在此基础上，您将学习回归分析，特别是简单线性回归，来建立变量之间的数学模型，预测一个变量如何随着另一个变量的变化而变化。例如，您可以利用历史数据预测当广告投入增加一定百分比时，销售额可能会增长多少。 多重因素的影响：多元回归分析。 现实中的商业问题往往受到多个因素的影响。多元回归分析将帮助您同时考虑多个自变量对因变量的影响。您将学习如何建立多元回归模型，理解各变量的系数及其统计显著性，从而识别出对目标变量影响最大的关键因素。这对于优化产品定价、制定营销组合、预测股票价格等方面具有极其重要的意义。 分类数据的深度洞察：卡方检验与逻辑回归。 当我们处理的是分类数据时，传统的回归方法可能不再适用。本书将介绍卡方检验在分析分类变量之间独立性方面的应用，例如判断不同年龄段的消费者在购买偏好上是否存在差异。同时，我们还将引入逻辑回归，这是一种强大的预测模型，用于预测二元结果（如客户是否会流失、产品是否会成功上市）的概率，在市场细分、信用评分等方面有着广泛的应用。 第四部分：商业决策的增值工具——超越基础的统计应用 掌握了基础的统计学原理和方法之后，本书将进一步拓展您的视野，介绍一些更高级、更贴近实际商业决策的统计应用。 时间序列分析：把握未来的脉搏。 销售额、股价、库存水平等许多商业指标都具有时间依赖性。时间序列分析能够帮助我们识别数据中的趋势、季节性、周期性等模式，并在此基础上进行预测。您将学习如何构建时间序列模型，如移动平均模型、指数平滑法，以及更复杂的ARIMA模型，从而对未来的销售额、需求量等进行更精准的预测。 方差分析（ANOVA）：比较多组均值的差异。 当您需要比较三个或更多组别的平均值是否存在显著差异时，方差分析是必不可少的工具。例如，您可以利用ANOVA来比较不同营销渠道对销售额的影响，或者不同产品设计对客户满意度的影响。 实验设计：科学验证商业策略。 A/B测试是现代商业中广泛应用的实验方法。本书将介绍实验设计的基本原理，包括如何设置对照组、随机化分配，以及如何分析实验结果。这将帮助您科学地评估不同营销活动、产品功能或用户界面设计的有效性，从而做出数据支持的优化决策。 非参数统计：在数据未满足假设时的有力武器。 有时，我们收集的数据可能不符合参数统计方法（如t检验、ANOVA）对数据分布的严格要求。本书将介绍一些常用的非参数统计方法，如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验，让您在更广泛的数据场景下也能进行有效的统计推断。 第五部分：统计软件与数据分析实践——理论与实践的融合 再强大的统计理论，也需要借助现代化的工具才能高效实现。本书将引导您熟悉主流的统计分析软件，并结合实际的商业案例，将所学知识付诸实践。 精通分析工具：熟悉主流统计软件。 我们将简要介绍Excel、SPSS、R、Python等常用统计软件在数据处理和统计分析中的应用。您将学习如何利用这些工具进行数据导入、清洗、可视化以及执行各种统计分析。 案例驱动的学习：从实践中掌握精髓。 本书将贯穿大量的商业案例，涵盖市场营销、财务分析、人力资源管理、运营管理等多个领域。通过分析真实的商业场景，您将学习如何识别问题、选择合适的统计方法、解读分析结果，并最终将统计洞察转化为可行的商业建议。 数据伦理与负责任的数据应用。 在享受数据带来的便利时，我们也必须关注数据伦理和隐私保护。本书将强调在数据收集、分析和应用过程中应遵循的道德准则，帮助您成为一个负责任的数据使用者。 结语：成为数据时代的领导者 本书的目的并非让您成为一名统计学家，而是赋能您成为一名更优秀的商业决策者。通过系统地学习本书的内容，您将能够： 自信地解读和分析商业数据。 准确地评估风险与机会。 有效地验证和优化商业策略。 更具说服力地向他人展示您的分析和建议。 在日益激烈的数据驱动竞争中，获得先发优势。 数据是新时代的石油，而统计学则是提炼和利用石油的精炼厂。掌握本书所传授的知识和技能，您将能够从数据的汪洋大海中，航行出通往成功的航道。现在，就开始您的统计学之旅，开启您的商业智慧升级之路吧！

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