Business Statistics - Decision Making with Data & Minitab Set pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons

作者:Richard A. Johnson

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1996-12-20

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471175346

丛书系列:

图书标签:

• Business Statistics
• Data Analysis
• Decision Making
• Minitab
• Statistics
• Quantitative Analysis
• Business & Economics
• Higher Education
• Textbook
• Data Science

商业数据分析与决策：数据驱动的商业智能与实践指南 本书旨在为商业领域决策者、数据分析师以及对利用数据提升组织绩效感兴趣的专业人士提供一套全面、实用的数据分析框架与技术指南。本书聚焦于如何将原始数据转化为可操作的商业洞察，并通过严谨的统计方法支持日常及战略决策制定过程。 第一部分：数据基础与商业智能的基石 本书首先奠定了坚实的数据科学与商业智能（BI）基础。我们深入探讨了现代商业环境中数据的重要性，区分了描述性统计、推断性统计以及预测性分析在商业决策中的角色。 1. 数据素养与商业环境的融合： 详细阐述了数据驱动型组织的核心特征，以及商业问题如何转化为可量化的统计模型。重点讨论了数据质量管理（DQM）在确保分析结果可靠性方面的关键作用，包括缺失值处理、异常值识别与清洗技术。 2. 描述性统计的深度应用： 不仅涵盖了均值、中位数、标准差等基础指标，更侧重于如何利用可视化技术（如箱线图、直方图、散点图矩阵）来揭示数据分布、识别潜在的业务趋势和异常点。我们提供了针对不同业务场景（如销售业绩、客户行为、运营效率）的描述性分析模板。 3. 概率论在风险评估中的应用： 深入讲解了核心概率分布（如正态分布、泊松分布、二项分布）在库存管理、需求预测和风险敞口评估中的实际应用。通过案例分析，展示如何运用概率思维量化不确定性。 第二部分：推断性统计与假设检验的严谨流程 本部分的核心在于如何从样本数据推断出关于总体特征的可靠结论，这是科学决策的基石。 4. 抽样理论与估计： 详细解析了不同抽样方法（简单随机抽样、分层抽样、系统抽样）的优缺点及其在市场调研中的适用性。重点讲解了置信区间（Confidence Interval）的构建与解释，使读者能够精确把握估计的精确度和可靠性范围。 5. 统计假设检验的构建与执行： 全面覆盖了单样本和双样本的$t$检验、$Z$检验，以及方差的$chi^2$检验和$F$检验。本书强调了P值（P-value）的正确解读，并强调了I类错误（Type I Error）和II类错误（Type II Error）在商业决策中的实际成本考量。 6. 方差分析（ANOVA）的综合应用： 深入讲解了单因素和多因素方差分析，用于比较三个及以上组别的均值差异。通过实际的营销活动效果对比、产品线性能评估等案例，指导读者选择合适的后验检验（Post-Hoc Tests）以确定具体差异来源。 第三部分：关系建模与预测分析 本部分是数据分析转化为预测能力的关键，侧重于变量间关系的量化和未来趋势的预测。 7. 相关性与简单线性回归： 阐述了如何衡量两个变量之间的线性关系强度（相关系数），并在此基础上构建简单线性回归模型。重点在于模型诊断，包括残差分析（Residual Analysis）以检验模型的适用性假设（如独立性、同方差性、正态性）。 8. 多元线性回归模型的构建与优化： 面对复杂的商业问题，往往需要考虑多个影响因素。本书详细介绍了多元回归模型的建立过程，特别关注多重共线性（Multicollinearity）的诊断与处理（如使用方差膨胀因子VIF），以及如何纳入分类变量（Dummy Variables）进行分析。内容还涉及模型选择准则（如调整$R^2$、AIC/BIC）。 9. 非线性关系与广义线性模型概述： 针对销售额、客户生命周期价值（CLV）等数据常表现出的非线性特征，本书简要介绍了对数线性模型和多项式回归的应用，为更高级的建模打下基础。 第四部分：分析复杂商业数据结构 商业数据往往涉及分类变量的分析或时间序列的特性，本部分提供了处理这些复杂结构的工具。 10. 卡方检验与拟合优度检验： 聚焦于分析分类变量之间的关联性（独立性检验）以及观测数据是否符合某个理论分布（拟合优度检验）。在市场细分、客户偏好调查等场景中具有极高的实用价值。 11. 非参数统计方法： 当数据不满足正态性或样本量较小时，非参数检验（如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis H检验）提供了可靠的替代方案。本书强调了何时选用这些“无假设分布”的方法。 12. 基础时间序列分析的概念： 简要介绍了时间序列数据的特性（趋势、季节性、周期性），以及如何使用移动平均法和指数平滑法进行短期预测，为后续更复杂的预测模型奠定理解基础。 第五部分：决策支持与报告呈现 本书的最终目标是将统计结果转化为可执行的商业建议。 13. 统计结果的商业解读与沟通： 强调统计学结论必须“翻译”成商业语言。如何清晰地向非技术背景的管理者解释回归系数的含义、置信区间的业务含义，以及如何根据假设检验的结果制定“行动计划”。 14. 决策分析中的敏感性评估： 引入了情景分析（Scenario Analysis）和蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）的基础概念，用以测试在关键输入变量发生变化时，决策结果的稳定性，从而提高决策的稳健性。 本书的特色在于，它不仅教授读者“如何计算”，更注重“如何思考”和“如何应用”。通过大量贴近真实商业环境的案例和清晰的步骤指导，读者将能系统地掌握一套数据驱动的决策流程，有效提升其在数据密集型决策环境中的竞争力。

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我一直对商业统计学在实际应用中的力量感到着迷，尤其是在快速变化的商业环境中，准确的数据分析和明智的决策能力是企业生存和发展的关键。这本书，"Business Statistics - Decision Making with Data & Minitab Set"，它不仅仅是一个学习统计学理论的平台，更是一个引导我如何将这些理论转化为实际商业决策的指南。我迫切地希望能够学习到如何在市场营销中利用统计学来识别目标客户、评估广告效果；如何在财务管理中利用统计学来预测股票价格、管理投资风险；如何在运营管理中利用统计学来优化生产效率、降低成本。Minitab这个软件的出现，更是让我眼前一亮，因为它提供了一个强大的工具，让我可以亲手操作，将书本上的理论知识落地。我希望这本书能够通过丰富的案例和详细的步骤，帮助我克服学习统计学的障碍，并最终能够独立运用统计学来分析问题、解决问题，做出更科学、更有效的商业决策。

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我是一名喜欢钻研数据，并希望将这些数据转化为有价值的商业洞察的职场人士。我之前接触过不少统计学书籍，但很多都过于侧重理论，或者需要自己去寻找配套的软件和数据进行练习，这让我觉得学习过程不够连贯，效率也不高。这本书，"Business Statistics - Decision Making with Data & Minitab Set"，它的组合方式就显得非常贴心和实用。我特别喜欢“Decision Making with Data”这个概念，它强调了统计学在实际商业决策中的应用性，这正是我所追求的。我希望书中能够涵盖从描述性统计到推断性统计的完整内容，并能将这些理论知识与实际的商业场景相结合。例如，如何利用统计学来分析市场趋势、评估投资回报、优化生产流程等等。Minitab软件的加入，更是让我觉得物超所值，因为它提供了一个强大的平台，让我能够亲手实践书中所学的知识，从而加深理解和掌握。我期待这本书能够成为我提升数据分析能力、做出更明智商业决策的有力工具。

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我是一名对数据分析充满热情的数据爱好者，虽然我之前已经接触过一些基础的统计学知识，但我总觉得这些知识还不够系统，而且缺乏一个能够将统计理论与商业实践有效结合的平台。这本书，"Business Statistics - Decision Making with Data & Minitab Set"，它的名字就深深地吸引了我。我尤其关注“Decision Making”这个关键词，它意味着这本书不仅仅是关于如何计算，更是关于如何利用计算结果来做出更明智的商业决策。我希望书中能够深入探讨统计学在商业各个领域中的应用，例如市场营销中的客户画像分析、金融领域的风险评估、运营管理中的流程优化等。我期待书中能够提供丰富的实践案例，并详细讲解如何运用Minitab软件来完成这些分析。我希望通过这本书，我能够进一步掌握诸如假设检验、回归分析、时间序列分析等高级统计方法，并能够灵活运用它们来解决实际的商业问题。我一直认为，数据本身是冰冷的，只有通过有效的分析和解读，才能让数据焕发活力，并为商业决策提供有力的支持。这本书，很有可能成为我实现这一目标的强大助力。

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我是一名刚步入职场的年轻人，我深切地感受到在工作中，如何有效地利用数据来支持我的决策和工作成果是至关重要的。我之前在大学里学过一些统计学课程，但那些理论知识在实际工作中总感觉有些脱节，而且我缺乏能够将这些理论转化为实际操作的工具。这本书，"Business Statistics - Decision Making with Data & Minitab Set"，它的出现，恰好解决了我的困惑。我特别看重“Decision Making with Data”这一部分，这意味着它不仅仅是教授统计学知识，更是教我如何将这些知识应用到实际的商业决策中。我期待书中能够包含一些贴近实际工作场景的案例，例如如何分析销售数据来预测未来趋势，如何评估广告活动的效果，或者如何优化客户服务流程。同时，Minitab软件的结合，对我来说更是极大的吸引力。我希望通过这本书，我不仅能学到统计学的理论，还能掌握一款专业的统计软件的使用，从而提高我的工作效率和专业能力。这本书有望成为我职业生涯中重要的学习资源。

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我对商业领域的统计学应用一直有着浓厚的兴趣，尤其是在数据分析变得越来越重要的当下。这本书，"Business Statistics - Decision Making with Data & Minitab Set"，它的标题就直接点出了核心的价值——利用统计学进行数据驱动的决策。我特别期待书中能够详细阐述如何将各种统计方法，如概率、抽样、回归分析、假设检验等，有效地应用于商业决策的各个环节。例如，在产品开发过程中，如何利用统计学来分析消费者反馈，从而优化产品设计？在定价策略上，如何通过统计模型来预测市场对不同价格的反应？在风险管理方面，如何利用统计学来评估和控制潜在的商业风险？我希望这本书能够提供丰富的实践案例，并且最好能结合Minitab软件进行演示，因为我一直希望能够掌握一款专业的统计分析工具，来提升我解决实际问题的能力。这本书的出现，让我看到了将理论知识转化为实际操作的希望，我期待它能为我打开一扇通往数据驱动决策的新大门。

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我是一个正在学习商业管理专业的学生，我深知统计学对于理解和分析商业现象的重要性。在课堂上，我们接触过不少统计学概念，但往往缺乏一个系统性的框架来将其与实际商业应用联系起来。这本书，"Business Statistics - Decision Making with Data & Minitab Set"，正是解决了我的燃眉之急。从书名来看，它不仅仅是一本统计学教科书，更侧重于“决策制定”，这与我学习的商业管理方向高度契合。我希望这本书能够帮助我理解如何在市场分析、财务管理、人力资源等各个商业领域运用统计学工具。比如，在市场分析中，如何利用抽样调查和假设检验来评估新产品的市场接受度？在财务管理中，如何使用回归分析来预测股票价格？在人力资源中，如何通过统计方法来分析员工绩效并制定激励政策？这本书的“Data”部分，暗示了它会包含大量的真实或模拟数据，这对于我这样的新手来说至关重要，可以直接上手操作。而“Minitab Set”则意味着它提供了强大的软件支持，这让我能够将书本上的理论知识转化为实际的计算机操作，提升我的数据处理和分析能力。我期待这本书能够成为我学习和实践商业统计的得力助手。

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在职场中，我经常需要面对各种数据报表和分析结果，但很多时候，我只是被动地接受这些信息，而无法真正理解其背后的逻辑，更不用说独立进行深入的数据分析了。这让我感到非常焦虑，因为我明白，在数据驱动的时代，缺乏数据分析能力将严重限制我的职业发展。这本书，"Business Statistics - Decision Making with Data & Minitab Set"，它的出现，让我看到了希望。我尤其看重“Decision Making with Data”这一部分，这表明这本书不仅仅是教授统计学的方法，更重要的是引导我如何将这些方法应用于实际的商业决策。我希望书中能够包含一些具体的案例研究，展示如何利用统计学来解决现实世界中的商业挑战，例如如何优化供应链、如何识别欺诈行为、如何进行客户细分等。同时，Minitab软件的集成，对我来说是锦上添花。我之前听说过Minitab是一款非常强大且易于上手的统计分析软件，能够将它与教材相结合，无疑会大大提升我的学习效率。我期待这本书能够帮助我建立起扎实的统计学基础，培养独立分析数据的能力，并最终提升我在职场中的竞争力。

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我对商业数据分析充满了热情，并渴望能够将统计学知识转化为实际的商业洞察力。在我看来，统计学不仅仅是枯燥的数字和公式，更是理解商业世界运作规律的钥匙。这本书，"Business Statistics - Decision Making with Data & Minitab Set"，它的名字就直接表明了其核心价值：利用数据进行科学的商业决策。我非常期待书中能够深入探讨如何在市场研究、产品开发、财务规划、风险管理等各个商业领域应用统计学方法。例如，如何利用抽样技术来获取可靠的市场调研数据，如何运用回归分析来预测销售趋势，又或者如何通过假设检验来评估新商业模式的有效性。Minitab软件的整合，对我来说是一个巨大的亮点，我一直想学习一款专业且易于上手的统计软件，而这本书恰好提供了这样一个机会。我希望通过这本书，我不仅能够掌握统计学的理论知识，更能熟练运用Minitab进行数据分析，从而提升我的解决实际商业问题的能力，最终为我的职业发展提供强大的支持。

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我一直对数据分析在商业决策中的作用充满好奇，尤其是那些能够帮助企业洞察市场趋势、优化运营效率的关键指标。这本书的名字，"Business Statistics - Decision Making with Data & Minitab Set"，一下子就抓住了我的痛点。我曾尝试阅读过一些纯理论的统计学书籍，但总觉得抽象的概念难以落地，无法与实际商业问题联系起来。这本书承诺将统计学与“数据驱动的决策制定”相结合，并且提供了Minitab这个强大的统计软件作为辅助工具，这让我看到了将理论转化为实践的希望。我尤其期待书中能够详细阐述如何利用统计模型来预测销售额、评估营销活动效果、分析客户行为等等。毕竟，在当今竞争激烈的商业环境中，只有那些能够准确解读数据、并基于数据做出科学决策的企业，才能脱颖而出。这本书的结构设计，我猜想一定是循序渐进的，从基础的描述性统计到复杂的推断性统计，再到如何将这些工具应用于具体的商业案例。我希望它不仅仅是教我计算，更重要的是教我如何思考，如何提出正确的问题，然后利用数据找到答案。Minitab的集成，更是让我觉得物超所值，我一直想学习一款专业的统计软件，而能在一本教材中同时获得理论指导和软件操作教程，这对我来说是极大的便利。

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这本书的封面设计，那种简洁大气的风格，就立刻吸引了我。封面上的字体选择，以及“Business Statistics - Decision Making with Data & Minitab Set”这几个字排布的方式，都透露着一种专业和可靠感。我一直觉得，一本好的教材，它的封面就应该像它的内容一样，能够引发读者的好奇心和学习的动力。拿到这本书的时候，我首先注意到的是它的纸张质量，那种略带磨砂感的触感，非常舒服，而且印刷清晰，文字大小适中，不会让人感到眼睛疲劳。翻开第一页，我看到的排版布局，也是非常用心。大量的图表和示例被巧妙地穿插在文字之间，这让原本可能枯燥的统计学概念变得更加生动和易于理解。我特别喜欢书中对“决策制定”这一核心概念的强调，这不仅仅是一本教你如何计算统计数据的书，更是一本教你如何利用数据来做出明智商业决策的书。我期待它能帮助我更好地理解那些复杂的商业场景，并将理论知识转化为实际操作。Minitab这个软件的搭配，更是让我觉得这本书的实用性大大增强。在学习统计学的过程中，软件的应用往往是难点，而这本书将理论与实践完美结合，无疑是一本能够引导我顺利掌握统计技能的宝藏。它的体量也适中，既不像有些书厚得令人望而却步，也不像有些书薄得不够深入，恰好能满足我在商业统计领域深入探索的需求。

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