Contemporary Business Statistics with Microsoft Excel pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:South-Western Educational Publishing

作者:David R. Anderson

出品人:

页数:744

译者:

出版时间:2000-10-17

价格:USD 95.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780324020830

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 商业统计
• Excel
• 数据分析
• 统计建模
• 概率论
• 回归分析
• 假设检验
• 量化分析
• 管理科学

《现代商业统计学：数据驱动的商业决策指南》 本书导言： 在当今这个数据爆炸的时代，商业环境的复杂性与日俱增。企业不再仅仅依赖直觉和经验进行决策，而是越来越倚重精确、量化的数据分析。从市场趋势预测、客户行为洞察到供应链优化、财务风险评估，统计学已成为现代商业运作的核心驱动力。本书旨在为商学院学生、初级管理者以及渴望提升数据素养的专业人士提供一套全面、实用且深入浅出的统计学知识体系，重点在于如何将复杂的统计概念转化为可操作的商业智慧。 第一部分：统计学基础与商业数据概览 本部分将构建坚实的统计学基础，并引导读者认识商业环境中数据的多样性与重要性。 第一章：商业决策中的统计角色 本章探讨统计学在现代商业环境中的核心地位。我们将讨论描述性统计和推断性统计在市场研究、运营管理和战略规划中的具体应用。通过实际案例分析，读者将理解如何利用数据来识别机遇、量化风险，并构建基于证据的商业论证。我们将涵盖数据的基本类型（定性与定量、离散与连续）及其在不同商业场景下的适用性。 第二章：数据收集、整理与初步可视化 成功的分析始于高质量的数据。本章详细阐述了商业数据的来源，包括内部系统数据、外部市场调查和调查研究。我们将深入研究抽样技术在商业调查中的应用，如简单随机抽样、分层抽样和系统抽样，并分析不同抽样方法对推断结果准确性的影响。同时，本章强调数据清洗和预处理的重要性。我们将介绍常用的商业图表类型——如直方图、箱线图、散点图和时间序列图——及其在快速识别数据分布特征和异常值方面的效用。 第二章（续）：使用电子表格工具进行基础数据处理 商业实践中，电子表格软件是处理中小型数据集的首选工具。本章将重点介绍如何高效地使用电子表格软件进行数据录入、排序、筛选和生成汇总统计量（如均值、中位数、众数、标准差和方差）。我们将演示如何利用内置函数快速计算这些描述性指标，为后续的推断分析打下基础。 第二部分：概率论与商业风险量化 概率论是推断统计的理论基石。本部分将统计学理论与商业不确定性联系起来。 第三章：商业决策中的概率基础 本章从商业角度重新审视概率概念。我们将讲解基本概率规则、条件概率以及独立事件的概念。重点关注贝叶斯定理在商业情境中的应用，例如在产品质量控制和欺诈检测中的概率推理。通过对事件树的构建，读者将学会如何量化复杂商业决策路径的潜在结果。 第四章：随机变量与概率分布 本章介绍离散和连续随机变量的概念。我们将详细分析在商业分析中扮演关键角色的几种重要概率分布： 二项分布 (Binomial Distribution)： 用于分析固定次数独立试验中成功的次数，例如新产品试点中的成功率。 泊松分布 (Poisson Distribution)： 用于模拟单位时间内事件发生的次数，广泛应用于呼叫中心管理、网站访问量预测和库存补给频率。 正态分布 (Normal Distribution)： 作为最核心的连续分布，我们将深入探讨其在测量误差、金融资产回报率和产品重量等连续变量分析中的应用。 第五章：抽样分布与中心极限定理 本章是连接描述统计和推断统计的桥梁。我们将解释抽样分布的原理，并重点阐述中心极限定理（Central Limit Theorem）的强大威力——它如何使得我们即使面对非正态总体，也能对样本均值进行可靠的推断。本章将通过模拟练习，直观展示样本量对抽样分布形态的影响。 第三部分：统计推断：区间估计与假设检验 统计推断是商业统计的核心目标：利用样本信息对总体特征做出可靠判断。 第六章：置信区间：商业估计的精度度量 本章教授如何构建和解释置信区间。我们将涵盖总体均值、总体比例和总体方差的置信区间估计。特别关注在样本量较小或总体标准差未知情况下，如何使用t分布进行区间估计。本章将强调置信水平的选择如何影响估计的宽度和决策的风险容忍度，例如在设定服务水平协议（SLA）时的应用。 第七章：单样本假设检验 假设检验是量化商业主张的正式方法。本章详细讲解假设检验的逻辑框架：建立原假设与备择假设、选择检验统计量、确定P值或临界值，以及做出决策。我们将涵盖针对单个总体均值（Z检验和t检验）和总体比例的单样本检验，并解释第一类错误（Type I Error，弃真）和第二类错误（Type II Error，取伪）在商业风险管理中的含义。 第八章：双样本假设检验与差异分析 商业决策往往涉及比较不同群体或不同时间点的数据。本章专注于比较两个总体的统计推断： 两个独立样本的均值检验： 比较不同市场营销活动的效果、两种生产流程的效率差异。 配对样本检验： 分析同一批客户在接受干预前后的表现变化（如员工培训效果评估）。 两个总体比例的比较： 评估不同地区网站转化率的差异。 本章将指导读者选择正确的检验方法，并解读检验结果在商业上的实际意义。 第九章：方差分析（ANOVA）：多组比较的强大工具 当需要比较三个或更多总体均值时，方差分析（ANOVA）成为标准工具。本章详细介绍单因素方差分析（One-Way ANOVA）的原理，解释如何分解总变异以确定处理组间差异是否显著大于组内随机误差。此外，本章还将涉及事后检验（Post-Hoc Tests）以确定具体是哪几组之间存在显著差异，这对于资源分配和A/B测试的后续策略制定至关重要。 第四部分：关联性分析：回归与预测模型 回归分析是商业预测和影响因素识别的基石。 第十章：简单线性回归：建立预测模型 本章介绍如何建立和解释简单线性回归模型，用一个自变量预测一个因变量。我们将学习最小二乘法（OLS）的原理，如何评估模型的拟合优度（$R^2$），以及如何检验回归系数的显著性。重点在于回归的应用——从销售额预测到成本估算——以及对模型假设（如残差的正态性和独立性）的检验。 第十一章：多元线性回归：控制干扰因素 在现实商业情境中，结果往往受多个因素共同影响。本章将扩展到多元线性回归模型，学习如何同时纳入多个预测变量。我们将讨论多重共线性、虚拟变量（Dummy Variables）的使用（例如，在回归中纳入季节性或产品类别的定性信息），以及模型选择的最佳实践，确保预测模型的稳健性和可解释性。 第十二章：回归模型的诊断与模型选择 一个“好”的模型不仅要拟合现有数据，更要能泛化到新数据。本章专注于回归模型的诊断技术，包括残差分析以发现违背模型假设的情况，以及识别和处理异常点（Outliers）和高杠杆点（High Leverage Points）。此外，我们将介绍逐步回归等模型选择方法，帮助业务分析师构建最简洁且具有预测力的模型。 第五部分：高级统计应用与非参数方法 第十三章：分类数据分析：卡方检验 许多商业数据（如客户满意度评级、产品偏好）是分类的。本章专门处理这类数据。我们将重点介绍卡方（Chi-Square）检验，包括拟合优度检验（Goodness-of-Fit）和独立性检验（Test of Independence），用于分析两个分类变量之间是否存在关联，例如市场细分与产品偏好的关系。 第十四章：时间序列分析入门 对销售、库存、股价等随时间变化的数据进行分析是商业预测的关键。本章将介绍时间序列数据的基本特征（趋势、季节性、周期性和随机波动）。我们将讨论移动平均和平滑技术，并对简单的自回归（AR）模型进行初步介绍，为理解更复杂的预测模型打下基础。 第十五章：非参数统计：应对非正态数据 当数据不满足正态分布的严格要求，或者样本量过小时，非参数检验提供了可靠的替代方案。本章将介绍排名基础的检验，如曼-惠特尼U检验（替代独立样本t检验）、Wilcoxon符号秩检验（替代配对样本t检验）和Kruskal-Wallis H检验（替代单因素ANOVA）。 结语：将统计洞察转化为商业行动 全书的最终目标是将统计分析转化为有说服力的商业报告和可执行的建议。本章将回顾整个学习过程，强调统计思维在商业战略中的整合作用，并鼓励读者将所学工具应用于解决实际的、未被明确界定的商业问题中。 --- 目标读者： 市场营销、金融、会计、运营管理、供应链管理等领域的本科生及研究生；需要提升数据分析能力的业务分析师和中层管理者。 本书特色： 本书通过大量贴近真实商业场景的案例（如客户终身价值计算、库存优化模型、广告支出回报率分析），确保每项统计技术都有明确的商业应用背景。理论讲解力求清晰，同时侧重于概念理解而非复杂的数学推导，强调如何通过规范的统计方法驱动更明智、更具竞争力的商业决策。

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这本书，坦白讲，我拿到它的时候，满怀期待地以为能从里面挖出点新鲜玩意儿，毕竟“Contemporary”这个词就暗示着与时俱进，而“Microsoft Excel”更是承诺了实用性。然而，翻了翻目录，再随便翻了几页，我就有点打退堂鼓了。我原本设想的是，它应该会深入探讨一些在当前商业环境中越来越重要的统计分析方法，比如如何利用大数据进行预测性分析，如何运用机器学习算法来优化商业决策，又或者是如何处理非结构化数据，并给出具体的Excel操作指南。但这本书似乎还停留在相对基础的描述性统计和推断性统计层面，虽然这些内容本身很重要，但对于期望跟上时代步伐的读者来说，可能稍显陈旧。我理解教材需要打好基础，但“Contemporary”这个词带来的期望值，让我在阅读过程中总觉得少了点“火花”。我期待的不仅仅是公式和图表的呈现，更是它们在复杂商业场景下如何被灵活运用，如何帮助我们发现隐藏的洞察，以及如何应对那些前沿的商业挑战。例如，书中关于回归分析的部分，虽然讲解清晰，但似乎没有太多涉及如何处理多重共线性、异方差等在实际建模中常见的问题，也没有展示如何利用Excel的插件或高级功能来自动化一些复杂的分析流程，这让我觉得它在深度和广度上，与我最初的设想还有一定的差距。

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拿到这本书，我首先被它厚实的装帧吸引了。拿到手沉甸甸的，感觉内容一定很充实。然而，在开始阅读后，我发现这本书的内容结构和叙事方式，让我觉得有些过于“传统”。我原本期待的是一本能用生动的案例、清晰的逻辑线条，将复杂的统计概念与真实的商业运作紧密联系起来的书。比如，在讲解假设检验的时候，我希望看到作者能够从一个具体的市场营销问题出发，一步步引导读者如何设定假设、收集数据、进行检验，最终得出有说服力的结论，并且在这个过程中，详细展示Excel是如何辅助完成每一步的。但目前看来，这本书更多的是一种教科书式的讲解，概念的提出、公式的推导、然后是例题的解答，这种模式虽然严谨，但对于非统计学专业背景的读者来说，可能略显枯燥，不易产生共鸣。而且，我总觉得书中缺乏一些“灵魂”，它更像是一个知识的载体，而不是一个引导者。我希望这本书能够激发我的思考，让我不仅知道“是什么”，更明白“为什么”以及“如何做”，并且能够在我遇到实际问题时，提供一些灵活的解决方案，而不是简单地套用公式。

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我拿到这本书的初衷，是因为我所在的行业对数据分析的需求越来越迫切，而我个人的Excel技能相对比较基础，所以想找一本能够兼顾理论与实践，尤其是能在Excel层面提供具体操作指导的书籍。在阅读过程中，我注意到书中对统计学基本概念的介绍确实比较全面，从描述性统计的各种指标，到概率论的一些基础知识，再到一些初步的推断性统计方法，都进行了讲解。然而，在将这些概念与Excel的实际应用结合起来时，我感觉还有提升的空间。比如，当书中介绍某种统计检验时，它会给出公式，也会讲解其原理，但我更希望能够看到，在Excel中，我们如何通过几个简单的步骤，就能完成这个检验，并且能够理解Excel生成的那些结果表格中的每一个数值代表什么。有时候，书中提供的Excel操作步骤，感觉过于零散，或者说，它更多的是展示了“某个功能”，但却没有清晰地告诉读者，在解决一个具体的商业问题时，应该如何组合使用这些功能。我希望这本书能够像一个优秀的向导，带我穿越Excel的统计功能迷宫，让我能够自信地运用它来解决实际的商业问题。

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我一直认为，学习统计学，尤其是在商业环境中，关键在于理解“意义”和“应用”，而不仅仅是记住公式。这本书给我带来的一些感受，恰恰体现在这一点上。它在理论层面，对许多统计概念的解释都显得一丝不苟，这无疑是教材应有的严谨性。然而，我总感觉在“意义”和“应用”的连接处，似乎留有空白。举个例子，书中在讲解置信区间时，可能花了大量篇幅去解释它的计算方法和理论基础，但我更想知道的是，当我们在商业上计算出一个产品的置信区间后，这个数字究竟意味着什么？它如何影响我们对产品市场表现的判断？我们应该如何利用这个置信区间来做出更明智的决策？书中的案例，虽然有，但感觉总是有那么一点点“隔靴搔痒”，没有触及到最核心的痛点。我期待的是，这本书能够更深入地挖掘统计结果背后的商业含义，引导读者思考，例如，某个统计显著性差异，在实际业务中是否真的具有“商业显著性”？我们应该如何从Excel的输出中，提炼出具有 actionable insights 的信息，而不是仅仅看到一堆数字和图表。

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我一直对如何将冰冷的数字转化为有价值的商业洞察抱有浓厚的兴趣，所以当看到《Contemporary Business Statistics with Microsoft Excel》这本书时，我抱着极大的热情去阅读。我原本期待这本书能够像一位经验丰富的商业顾问，用清晰的语言和切实的案例，教会我如何运用Excel这款强大的工具，去洞察商业世界的运行规律。我设想的场景是，书中能够出现诸如“如何利用Excel分析客户流失率并预测未来趋势”、“如何通过Excel构建销售预测模型，并优化库存管理”这样的具体案例，并且在讲解过程中，会详细地展示Excel中每一个步骤的操作，包括那些可能不为人知的快捷键和实用技巧。然而，实际阅读下来，我发现本书的侧重点似乎更偏向于对统计学理论本身的阐述，虽然这对于建立扎实的理论基础很重要，但对于我这种希望快速上手解决实际问题的读者来说，就显得不够“接地气”。我总觉得，在理论讲解之后，如果能有更丰富、更贴近实际商业场景的应用示例，并且这些示例能充分展示Excel的强大功能，那么这本书的价值将会有质的飞跃。我期待的，是能够通过这本书，让我看到Excel统计分析在实际商业决策中的真正力量。

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