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出版者:Pearson Custom Pub

作者:Groebner, David F.

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:164.8

装帧:HRD

isbn号码:9780536917973

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 商业统计
• 数据分析
• 概率论
• 统计推断
• 回归分析
• 时间序列分析
• 假设检验
• 数据可视化
• 统计建模

好的，这是一份关于一本名为《商业数据分析基础》（Foundations of Business Analytics）的图书简介。这份简介将详细介绍该书的内容和特点，确保没有提及您的原始书名《Business Statistics》中的任何内容。 《商业数据分析基础》（Foundations of Business Analytics）图书简介 探索数据驱动决策的基石 在当今瞬息万变的商业环境中，数据已成为企业最宝贵的资产之一。《商业数据分析基础》（Foundations of Business Analytics）旨在为读者提供一套全面且实用的工具集和思维框架，使他们能够有效驾驭海量数据，将其转化为具有战略意义的商业洞察。 本书并非仅仅停留在理论的阐述，而是紧密结合现代商业实践，系统地介绍了数据分析从数据采集、清洗、探索、建模到最终洞察提取的全过程。它为商业专业人士、管理人员以及对数据科学充满热情的学习者搭建了一座坚实的桥梁，使其能够理解数据背后的含义，并自信地做出数据支持的决策。 --- 第一部分：分析思维与数据环境的构建 本书的第一部分着重于建立数据分析所需的宏观视角和基础知识。我们首先探讨“为什么分析”——即数据驱动决策在现代企业管理中的核心地位，以及分析思维模式的培养。 数据生态系统与治理： 详细解析了企业内外部数据的来源、结构和流动性。内容涵盖了从运营数据库（OLTP）到数据仓库（Data Warehousing）的架构演变，并深入讨论了数据质量管理（Data Quality Management）和数据治理（Data Governance）的关键原则。读者将学习如何确保数据的准确性、完整性和合规性，这是任何有效分析工作的前提。 商业问题的界定与量化： 分析工作始于正确的问题。本部分教授读者如何将模糊的商业挑战转化为可量化、可分析的指标。通过案例研究，我们将展示如何识别关键绩效指标（KPIs），设定明确的分析目标，并设计相应的衡量框架，确保分析工作的商业价值。 分析工具箱的初探： 简要介绍当前主流的分析软件环境，包括电子表格软件的高级功能、关系型数据库查询语言（SQL基础）以及现代编程语言（如Python或R）在数据处理中的初步应用场景。 --- 第二部分：描述性分析与数据探索 在掌握了基础环境后，本书转向描述性分析的核心技术，这是理解数据“现状”的关键步骤。 数据清洗与预处理的艺术： 真实世界的数据是混乱且充满缺损的。本部分提供了一系列处理缺失值、异常值（Outliers）、数据转换和规范化的实用技术。我们将探讨如何通过数据透视表（Pivot Tables）和高级筛选技术来高效地整理和塑形数据，使其适用于后续的建模分析。 集中趋势与离散度可视化： 深入讲解如何使用统计学工具来概括数据集的特征。内容包括对均值、中位数、众数（Measures of Central Tendency）的细致区分，以及标准差、方差、四分位距（Measures of Dispersion）在揭示数据分散程度上的作用。同时，结合直方图、箱线图（Box Plots）和散点图（Scatter Plots）等工具，教授如何直观地展示这些特征。 时间序列数据的初步分析： 针对销售额、库存水平等随时间变化的业务数据，本章介绍如何分解时间序列数据，识别趋势（Trend）、季节性（Seasonality）和周期性（Cyclicality），为更高级的预测分析打下基础。 --- 第三部分：推断性分析与因果关系探寻 描述性分析告诉我们“发生了什么”，而推断性分析则帮助我们理解“为什么发生”以及“可能发生什么”。本部分是本书最具挑战性，也最能体现分析深度的章节。 抽样方法与推断的逻辑： 探讨了从总体中获取代表性样本的必要性，详细介绍了各种抽样技术（如随机抽样、分层抽样等），以及如何根据样本结果对整个商业群体做出合理的概率性推断。 假设检验的严谨框架： 本章是推断性分析的核心。详细阐述了零假设与备择假设的构建、P值（P-value）的解释、显著性水平的设定，以及进行T检验（T-tests）和方差分析（ANOVA）的步骤。通过具体的商业场景（如新营销活动的效果评估、产品A与产品B的用户满意度比较），读者将学会如何科学地验证商业决策的有效性。 相关性与回归分析的入门： 引入对变量间关系探索的工具。本部分着重讲解皮尔逊相关系数（Correlation Coefficient）的解读，以及如何构建和解释简单线性回归模型。重点在于区分相关性与因果关系，避免常见的统计误区。 --- 第四部分：预测模型与商业应用 本书的最后一部分，将数据分析能力提升到战略预测层面，聚焦于如何利用模型来指导未来行动。 多元回归与模型优化： 扩展到包含多个预测因子的多元线性回归模型。本章教授如何选择最佳变量组合、处理多重共线性（Multicollinearity）问题，以及如何评估模型的拟合优度（Goodness of Fit）和预测准确性。 分类模型基础：逻辑回归（Logistic Regression）： 针对二元结果预测（如客户流失/不流失、购买/不购买）这一常见的商业问题，本书详尽介绍了逻辑回归的原理、参数解释和应用。读者将学会如何利用概率分数来区分高风险与低风险群体。 非参数方法与决策树简介： 考虑到许多商业数据不完全符合正态分布的假设，本书引入了非参数检验方法的应用场景。同时，对决策树（Decision Trees）进行介绍，展示如何通过直观的树状结构来模拟复杂的决策规则，便于业务部门理解和部署。 --- 结语：从洞察到行动 《商业数据分析基础》的最终目标是实现“分析到行动”的闭环。本书的每一章都配有丰富的实际案例和配套练习，旨在确保读者不仅理解“如何计算”，更能理解“何时使用”以及“如何解释结果”。通过掌握本书内容，读者将能够自信地参与到数据驱动的战略对话中，推动组织实现效率提升与价值最大化。 本书适合所有希望通过数据提升竞争力的商业人士阅读，无论您的背景是市场营销、运营管理、金融分析还是人力资源领域，本书都将为您提供坚实的量化分析基础。

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说实话，我选择这本书很大程度上是受到了同行朋友的推荐。他们在我抱怨工作中遇到的数据分析难题时，都一致推荐了这本“Business Statistics”。他们说，这本书不仅内容扎实，而且非常贴合实际商业场景，能够帮助解决很多实际工作中遇到的问题。我最感兴趣的是书中关于“假设检验”和“回归分析”的部分。在做市场调研和产品推广的时候，我们经常需要验证一些假设，比如“新的广告是否真的能提升销量？”，或者“哪些因素对销售额有显著影响？”。这些问题都离不开统计学中的假设检验和回归分析。我希望能在这本书里找到清晰的解释和具体的应用方法，知道如何正确地设置检验，如何解读分析结果，以及如何将这些分析结果转化为可行的商业决策。如果这本书能够提供一些实用的工具和技巧，让我能够更自信地进行数据分析，那我将非常感激。

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对于一本商务统计学的书籍而言，我最看重的就是其内容的实用性和前瞻性。这本书在这一点上似乎做得相当不错。我翻阅了一下目录，发现其中包含了诸如“描述性统计”、“概率分布”、“抽样理论”、“推断性统计”等一系列核心统计学概念，这些都是进行任何数据分析的基础。更让我感到惊喜的是，书中还涉及到了“时间序列分析”、“方差分析”等更高级的分析方法，这些方法在商业预测、运营管理等方面有着广泛的应用。我尤其关注书中是否提供了关于“大数据”和“商业智能”的统计学视角。在当今这个信息爆炸的时代，如何有效地从海量数据中挖掘有价值的信息，已经成为企业竞争的关键。如果这本书能够提供相关的统计学理论和实践指导，帮助我更好地理解和运用这些新兴技术，那么它将对我个人的职业发展有着重要的意义。

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这本书的书写风格非常吸引我。它并没有采用那种板着面孔讲理论的教科书式写作方式，而是更像一位经验丰富的商业分析师在娓娓道来，将复杂的统计学概念融入到生动的商业案例中。我尤其喜欢它在讲解一些统计学原理时，会穿插一些真实世界的商业故事，比如某个公司如何通过数据分析优化了其供应链，或者另一个企业如何利用统计模型预测了市场需求。这些故事不仅让我对统计学在商业中的应用有了更深刻的认识，也激发了我学习统计学的热情。我一直在寻找一本能够将枯燥的统计学理论与鲜活的商业实践紧密结合的书籍，而这本书似乎正是我所期待的。我希望它能带领我走进一个更加理性、更加数据驱动的商业世界，让我能够更准确地把握商业机会，规避潜在风险。

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我拿到这本书的时候，其实是在一个非常偶然的机会。当时我正在书店闲逛，随手翻了几页，就被书中那种直观的图表和清晰的逻辑所吸引。它不像我之前看过的某些统计学教材，上来就是一大堆公式和定义，让人望而却步。这本书似乎更懂得如何引导读者一步步地进入统计学的世界，从最基础的概念入手，然后慢慢深入到更复杂的分析方法。我特别喜欢它在解释一些核心概念时所采用的比喻和类比，让那些原本抽象的统计学原理变得生动有趣，易于理解。例如，它对“平均数”的讲解，就不仅仅停留在数学公式层面，还结合了生活中的实际例子，比如平均工资、平均销售额等等，让我能够更直观地感受到平均数在商业分析中的重要性。虽然我还没有深入阅读全书，但仅仅是初步的浏览，我就已经感受到了它在教学方法上的独到之处，我相信这本书能够帮助我克服对统计学的恐惧，甚至让我爱上这门学科。

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这本书的封面设计非常有吸引力，简洁大方的排版，配上商务气息浓厚的配色，第一时间就给人一种专业、可靠的印象。我之前也翻阅过一些统计学的书籍，但很多都显得过于枯燥乏味，充斥着晦涩难懂的公式和理论。而这本书，仅仅从外观上，就让我感受到了一种与众不同的活力。书名“Business Statistics”也精准地传达了其核心定位，它似乎不是那种纯粹的学术理论堆砌，而是更侧重于在商业实际应用中的统计学知识。我尤其期待它在案例分析方面能有哪些亮点，毕竟，对于我这样一个需要将理论应用于实践的人来说，生动的案例是理解和掌握知识的关键。不知道书中会不会包含一些当下热门的商业分析方法，比如如何利用统计学进行市场趋势预测，或者如何评估营销活动的效果。这些都是我工作中经常会遇到的问题，如果这本书能够提供有效的统计学解决方案，那对我来说将是巨大的价值。总的来说，从第一眼接触这本书开始，我就对它充满了期待，感觉它很有可能成为我工作和学习中的得力助手。

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