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出版者:W. H. Freeman

作者:Michael A. Fligner

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2003-3-14

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780716773610

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 商业统计
• 学生解题手册
• 概率论
• 数据分析
• 统计推断
• 统计方法
• 教科书
• 学习指南
• 统计学教材

精通商业统计学：概念、应用与实践 统计学是现代商业决策不可或缺的基石。从市场调研到财务分析，从产品质量控制到风险管理，数据分析的能力已经成为企业制胜的关键。本书旨在为读者提供一个全面而深入的商业统计学学习体验，涵盖核心理论、实用方法以及在真实商业情境中的广泛应用。 核心概念与理论基石 本书将从最基础的统计学概念入手，为读者打下坚实的理论基础。我们将细致讲解： 描述性统计： 如何有效地总结和呈现数据，包括集中趋势（均值、中位数、众数）、离散趋势（方差、标准差、极差）以及数据可视化技术（直方图、箱线图、散点图）。理解如何通过这些工具快速把握数据的整体特征，识别潜在的模式和异常值。 概率论基础： 概率是进行统计推断的语言。本书将深入介绍概率的基本概念，如随机变量、概率分布（二项分布、泊松分布、正态分布等），以及期望值和方差等核心属性。掌握这些概念是理解后续统计模型的关键。 抽样与抽样分布： 在实际商业分析中，我们往往无法接触到总体数据的全部，而是通过抽样来获取信息。本书将详细阐述各种抽样方法，以及中心极限定理如何解释抽样分布的性质，为点估计和区间估计奠定基础。 推断性统计与模型构建 在掌握了描述性统计和概率论的基础后，我们将进一步探讨推断性统计的核心内容，帮助读者从样本数据中做出关于总体的可靠推断： 参数估计： 如何利用样本数据估计总体的未知参数，包括点估计（如样本均值估计总体均值）和区间估计（置信区间）。我们将深入讲解不同参数估计方法的原理、适用条件以及如何解释置信区间的含义。 假设检验： 假设检验是商业决策中常用的统计工具，用于验证某个关于总体的假设是否能被样本数据所支持。本书将系统介绍各种常见的假设检验方法，例如： 关于均值的检验： 单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验。这些方法广泛应用于比较不同营销策略的效果、评估新产品性能的提升等。 关于比例的检验： 单比例z检验、两比例z检验。适用于分析用户转化率、市场份额变化等场景。 方差分析（ANOVA）： 用于比较三个或更多组的均值是否存在显著差异，在评估不同生产线的产品质量、不同广告投放渠道的效果时尤为有用。 卡方检验： 用于分析分类变量之间的关联性，例如检查产品偏好是否与用户年龄段有关，或产品缺陷是否与生产批次有关。 相关与回归分析： 探究变量之间的关系是商业分析的核心任务之一。我们将详细讲解： 相关分析： 如何度量两个变量之间的线性关系强度和方向（如皮尔逊相关系数）。 简单线性回归： 构建一个模型来预测一个因变量如何随一个自变量的变化而变化，并解释回归系数的含义。例如，预测销售额与广告支出的关系。 多元线性回归： 扩展到预测一个因变量如何随多个自变量的变化而变化，这在建立复杂的预测模型，如客户价值预测、销售额预测时至关重要。我们将讨论模型拟合的评估（R方）、多重共线性的处理以及模型诊断。 时间序列分析简介： 商业数据往往具有时间属性，时间序列分析是处理这类数据的关键。本书将介绍时间序列数据的基本特征（趋势、季节性、周期性、随机性）以及一些基本的分析方法，如平滑技术和简单的预测模型。 非参数统计方法： 当数据不满足参数统计方法（如正态性）的假设时，非参数统计方法提供了重要的替代方案。本书将介绍一些常用的非参数检验，如秩和检验。 商业情境中的应用与实践 本书的重点不仅在于讲解统计方法本身，更在于展示这些方法在真实的商业世界中如何发挥作用。我们将通过大量的案例研究和实际数据分析来加深读者的理解： 市场营销与消费者行为分析： 如何使用A/B测试评估营销活动的效果，如何分析客户细分和购买模式，如何预测客户流失。 财务与投资分析： 如何使用统计方法进行风险评估，如衡量投资组合的波动性；如何分析财务报表，发现潜在的财务风险或机遇。 运营管理与质量控制： 如何应用统计过程控制（SPC）来监控生产过程，提高产品质量；如何进行库存优化和需求预测。 人力资源管理： 如何分析员工绩效数据，识别影响员工满意度的因素，如何评估培训项目效果。 决策支持系统： 如何将统计模型集成到决策支持系统中，为管理层提供数据驱动的洞察。 学习方法与工具 本书强调理论与实践的结合。每章都包含丰富的例题，并通过详细的步骤解释如何应用统计方法解决问题。此外，我们将介绍并演示如何使用当前主流的统计软件（如R, Python (Pandas, SciPy, Statsmodels), Excel 的数据分析工具）来执行这些分析，帮助读者掌握将理论知识转化为实际操作的能力。 目标读者 本书适合所有希望提升数据分析能力的商业人士，包括但不限于： 商学院学生：为应对课程学习和未来的职业生涯打下坚实的统计学基础。 市场营销专业人士：需要通过数据分析来理解消费者行为、评估营销活动。 金融分析师和投资经理：需要运用统计学进行风险管理、投资组合优化。 运营和供应链管理者：需要通过数据分析来优化生产流程、提高效率。 任何希望在商业环境中做出更明智、更数据驱动决策的专业人士。 通过系统学习本书内容，读者将能够自信地运用统计学知识，解读商业数据，发现隐藏的趋势，评估风险，优化决策，从而在竞争日益激烈的商业环境中获得优势。

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这本书简直是统计学学习者的救星！我之前对统计学总是感到头疼，各种公式和概念像天书一样，但自从我入手了《The Practice of Business Statistics Student Solutions Manual》，我的学习过程发生了翻天覆地的变化。它不仅仅是一本答案手册，更像是一位耐心细致的导师，一步一步地引导我理解那些曾经让我望而却步的难题。书中的每一个例题解析都详尽得令人发指，从最基础的概念铺垫，到复杂问题的分解，再到最终答案的推导，每一个环节都照顾到了初学者的理解力。我尤其欣赏它对不同解题思路的探讨，有时候同一道题有不止一种解法，它会分别展示，并分析各自的优劣，这让我学会了灵活运用所学知识，而不是死记硬背。而且，它还巧妙地连接了理论知识与实际商业应用，让我深刻体会到统计学在商业决策中的重要性，不再觉得它是一门枯燥的理论学科。每次遇到卡壳的地方，翻开这本书，总能找到清晰的解答和醍醐灌顶的启发。这本书绝对是任何想要在商业统计学领域有所建树的学生的必备之物，它极大地提升了我的学习效率和学习乐趣。

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我必须承认，在遇到这本书之前，我对商业统计学的理解充其量只能算是个“半吊子”。课本上的理论知识固然重要，但如何将它们应用到实际问题中，却是我一直以来的困惑。而《The Practice of Business Statistics Student Solutions Manual》恰恰填补了这个空白。它提供的解决方案，不仅仅是对课后习题的答案，更是一系列精心设计的案例分析。每一个案例都从一个真实的商业场景出发，引导读者思考如何运用统计学工具来解决问题。书中的解析步骤非常清晰，它会详细说明每一步的逻辑依据，以及为什么要这样做。我特别欣赏它在讲解中对不同统计方法的适用条件和优缺点的分析，这让我能够更好地判断在特定情况下应该使用哪种方法。此外，它还包含了一些关于数据可视化和报告撰写的建议，这些都是在实际工作中非常重要的技能。这本书的出现，让我的学习从“死记硬背”变成了“理解应用”，大大提升了我的分析和解决实际商业问题的能力。

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自从我拿到这本书，我的统计学学习生涯可以说是一个质的飞跃。我一直认为，学习统计学最关键的一环就是动手练习，而《The Practice of Business Statistics Student Solutions Manual》正是为这个目的而生的。它对每一道练习题的解答都进行得极其细致，仿佛有一个经验丰富的教授在旁边手把手地教我。那些看起来很复杂的计算过程，被分解成一个个容易理解的小步骤，并且解释得非常清楚，为什么需要这样做，背后的逻辑是什么。我特别喜欢它在解析中穿插的“小贴士”和“注意事项”，这些都是课本上可能不会详细提及的，但却能帮助我避免很多容易犯的错误。而且，它还提供了多种解题思路，让我明白同一个问题可以有不同的切入点，培养了我解决问题的灵活性。这本书让我从一个被动接受知识的学习者，变成了一个主动思考和解决问题的实践者。我强烈推荐这本书给所有希望真正掌握商业统计学精髓的学生。

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说实话，这本书的出现，简直是给那些被统计学折磨得死去活来的学生们打了一剂强心针。我之前在课堂上听得云里雾里，课后自己做题更是无从下手，简直想放弃这门课。直到我看到了这本《The Practice of Business Statistics Student Solutions Manual》，我才重新燃起了希望。它提供的解答不仅仅是最终的数字，更重要的是它对整个解题过程的详细拆解，那些藏在课本里的“隐藏步骤”和“理所当然”的逻辑，在这本书里都被一一揭示出来。我特别喜欢它在解释概念时使用的类比和图示，这些都帮助我将抽象的理论具象化，理解起来不再那么费力。而且，它还附带了一些非常实用的提示和技巧，比如如何避免常见的错误，如何更有效地运用软件进行分析等等。这些细节上的关注，让我在学习过程中少走了很多弯路。这本书的价值远远超过了它本身的定价，它为我节省了大量的时间，也减少了我因解题困难而产生的挫败感。现在，我对待统计学的心态已经完全转变，从畏惧变成了主动探索。

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这本书简直是为我量身定做的“通关秘籍”。我一直对那些复杂的统计模型和算法感到头疼，常常在学习过程中感到力不从心。然而，《The Practice of Business Statistics Student Solutions Manual》的出现，彻底改变了我的困境。它不仅提供了详尽的答案，更重要的是，它以一种非常易于理解的方式，将那些复杂的概念和计算过程进行了拆解和阐释。我印象最深刻的是，它对于每一个统计概念的引入，都会先从一个简单的、贴近生活的例子开始，然后逐步引导到书本上的理论，这种循序渐进的学习方式，让我觉得学习过程不再那么枯燥和压抑。书中的解析，不仅是文字的堆砌，更包含了很多图示和表格，这些都极大地帮助我直观地理解那些抽象的统计原理。此外，它还为我提供了一些非常实用的技巧，比如如何有效地进行数据探索性分析，以及如何解读统计分析的结果，这些都为我日后的学习和工作打下了坚实的基础。这本书的价值，在于它不仅教会了我“怎么做”，更教会了我“为什么这么做”，这对于我深入理解商业统计学至关重要。

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