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《中国科学院规划教材•新编统计学教程》共16章，分上、下两篇。上篇为统计学原理，主要介绍统计学的基本理论与统计分析方法。该部分的理论与方法的阐述侧重其应用，内容简明扼要、通俗易懂。下篇为国民经济核算，是统计理论与方法在宏观经济管理中的应用。简要介绍我国国民经济核算的基本概念和主要内容，包括国内生产总值核算、投入产出核算、资金流量核算、国际收支核算及资产负债核算，使读者对我国国民经济核算有个概括了解。
《量化思维：数据驱动的决策艺术》 内容简介 在这个信息爆炸的时代，我们被海量数据所包围。如何从这些纷繁复杂的数据中提取有价值的洞察，并将其转化为清晰、有力的决策依据？《量化思维：数据驱动的决策艺术》正是为寻求这一能力的读者量身打造的指南。 本书并非一本枯燥的统计学教科书，而是一本侧重于思维模式构建、实际应用策略以及批判性数据解读的实战手册。它旨在帮助读者跨越“知道数据”与“善用数据”之间的鸿沟，将量化分析内化为一种日常的、直觉性的思维方式。 第一部分：量化思维的基石——重塑认知框架 我们首先要打破对数字的畏惧感，建立起对“不确定性”的正确认知。 第一章：告别“感觉驱动”，拥抱不确定性管理 本章深入探讨了人类决策中的认知偏差，例如锚定效应、确认偏误以及“小样本谬误”。我们解释了为什么直觉在面对复杂系统时常常失效，并引入了“概率思维”作为替代框架。重点阐述了“贝叶斯更新”的直观理解——我们如何根据新获得的信息，不断修正旧的信念。这里的核心是理解：量化不是追求绝对精确，而是管理和量化风险。 第二章：指标的陷阱与价值——定义正确的“度量” “如果你不能衡量它，你就无法改进它。”这句话的背面是：“如果你衡量了错误的东西，你改进的将是错误的方向。”本章专注于如何构建有效且无偏的度量体系。我们讨论了领先指标与滞后指标的区别，以及如何识别和避免“海德菲尔德悖论”（即过度优化某一指标导致整体系统恶化的现象）。通过深入剖析AARRR（海盗指标）、OKRs（目标与关键成果）等主流框架的构建逻辑，读者将学会如何根据业务目标，定制化地设计一套能够真实反映绩效的指标系统。 第三章：从描述到洞察——数据叙事的结构化 数据本身是沉默的。真正的力量在于数据所讲述的故事。本部分将数据分析的流程结构化为“发现问题—收集数据—清洗分析—提炼洞察—驱动行动”的闭环。我们强调了“洞察先行，数据佐证”的原则，而不是漫无目的地“跑数据”。如何用最简洁的图表（而非花哨的视觉效果）直击核心问题，如何构建一个逻辑严密的论证链条，是本章的重点训练内容。 第二部分：实战工具箱——分析方法的选择与应用 本部分将理论与实践紧密结合，聚焦于企业和日常决策中最常用的分析技术，强调“适用性优先于复杂性”。 第四章：效率的衡量——基础统计在商业中的应用 本章聚焦于描述性统计的强大力量。包括如何正确解读平均值、中位数、众数及其在偏态分布下的误导性。着重讲解了方差分析在资源分配决策中的作用，以及如何利用相关性分析快速定位潜在影响因素，同时警示了相关性不等于因果性的陷阱。我们将探讨如何使用简单回归模型来预测关键变量的未来趋势。 第五章：因果推断的艺术——超越“是什么”到“为什么” 这是全书最具挑战性也最有价值的部分。我们不再停留在描述现象，而是要探究行为背后的驱动力。本章系统介绍了实验设计（A/B测试）的严谨流程，包括样本量估算、统计显著性（P值）的正确解读，以及如何避免“多重比较问题”的干扰。此外，对于无法进行完美随机对照实验的场景（如政策变更、市场活动），本书将介绍准实验方法，如倾向得分匹配（PSM）和差分中的差分（DID）的原理和应用边界，帮助读者在现实的约束下，尽可能地识别出真实的因果效应。 第六章：预测的艺术——模型选择与鲁棒性评估 预测是量化决策的终极目标之一。本章将介绍时间序列分析的入门概念，例如如何处理趋势、季节性和周期性。重点讲解了模型选择的原则：一个好的预测模型是对未知数据泛化能力强的模型，而非在历史数据上拟合得最完美的模型。我们详细讨论了过拟合的风险，并提供了交叉验证等技术来确保模型在真实世界中的可靠性。 第三部分：数据驱动文化的构建——从分析到落地 再好的分析，如果不能转化为行动，价值便为零。 第七章：风险的定价——决策中的量化模型构建 如何评估一个新项目的潜在回报与风险？本章引入了蒙特卡洛模拟的基本概念，用以量化复杂决策路径中的不确定性。读者将学会如何构建一个简化的风险模型，通过成千上万次的迭代模拟，得出项目成功的概率分布，从而在“高风险/高回报”的权衡中做出更清晰的判断。 第八章：数据伦理与公平性——被遗忘的维度 现代量化分析对社会影响日益增大。本章将讨论数据隐私保护（如差分隐私的理念），以及算法偏见（Bias）的来源——它可能源于采集的数据、也可能源于模型设计本身。我们强调，“客观”的数字背后，往往潜藏着设计者的价值取向。理解数据伦理是现代决策者必须具备的责任感。 第九章：领导力与量化文化——推动组织变革 量化思维的推广需要自上而下的支持。本章提供了一套实用的策略，指导管理者如何在团队中推行数据驱动的文化：如何提问正确的数据问题，如何构建一个鼓励试错（即允许实验失败）的环境，以及如何确保数据分析团队的产出能够无缝对接业务执行部门。 总结与展望 《量化思维：数据驱动的决策艺术》旨在提供一套完整的、可迁移的分析工具箱和思维框架。它不是要培养统计学家，而是要培养能够用严谨的逻辑和数据支撑观点、能够有效管理不确定性、并能将复杂问题简化为可执行方案的现代决策者。阅读本书后，你将不再只是一个数据的接收者，而是一个能够主动塑造未来的驱动者。
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