Practice of Business Statistics Printed pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Palgrave

作者:Ellen Gundlach

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2008-11-30

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780716728931

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
• 统计方法
• 统计学教材
• 商业
• 管理学
• 统计学应用

商业统计学实践：深入洞察数据驱动的决策 图书名称： 《商业统计学实践：深入洞察数据驱动的决策》 图书简介 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。《商业统计学实践：深入洞察数据驱动的决策》 这本书，旨在为读者提供一套全面、实用且深入的统计学工具箱，帮助他们有效地从海量数据中提取有价值的见解，从而制定出更明智、更具前瞻性的商业决策。本书超越了枯燥的理论推导，专注于统计学在实际商业场景中的应用，强调“实践出真知”的核心理念。 本书的编写视角立足于现代商业分析的需求，涵盖了从描述性统计到复杂推断性统计的完整知识体系，并特别注重当前商业分析中最热门的技术，如回归分析、时间序列分析以及A/B测试的原理与实施。 --- 第一部分：商业数据的基础与描述性统计的艺术 本部分奠定了坚实的统计学基础，并教授读者如何将原始的、看似杂乱无章的数据转化为清晰、易于理解的商业叙事。 第一章：商业数据生态概览与统计思维的建立 理解商业数据在市场研究、运营管理、财务预测和客户关系管理中的核心地位。 区分定量数据与定性数据，以及它们在商业决策中的不同作用。 建立“变异性是常态”的统计思维框架，认识到在不确定性中进行决策的必要性。 介绍抽样方法的类型（简单随机抽样、分层抽样、系统抽样）及其在市场调研中的有效性考量。 第二章：描述性统计：数据的初步画像 集中趋势的度量： 深入解析均值、中位数和众数在不同数据分布下的优劣性。特别讨论在存在极端值（异常值）时，中位数作为更稳健指标的重要性。 离散程度的量化： 范围、方差和标准差的计算与解释。强调标准差在线性衡量风险和波动性中的关键作用。 分布形状的分析： 偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）如何揭示数据分布的形态，以及这对后续统计建模的潜在影响。 数据可视化： 掌握直方图、箱线图（Box Plot）和散点图在展示数据分布特征和识别潜在异常值方面的应用技巧。 --- 第二部分：概率论与推断统计的桥梁 本部分是连接“已知样本”与“未知总体”的关键，是进行科学预测和风险评估的基础。 第三章：商业概率论基础与决策树 定义和理解概率的基本规则，包括联合概率、条件概率和贝叶斯定理在商业风险评估（如信用评分、欺诈检测）中的应用。 讲解离散型概率分布（如二项分布、泊松分布）在模拟事件发生次数中的实用性，例如新产品发布后的成功率预测。 引入连续型概率分布，重点关注正态分布（高斯分布）在金融和质量控制中的核心地位。 第四章：抽样分布、中心极限定理与置信区间 深入理解“中心极限定理”如何使我们能够对大样本的行为做出可靠推断，即使总体分布未知。 置信区间（Confidence Intervals）： 详细阐述如何构建和解释置信区间，以量化商业估计（如平均销售额、客户满意度得分）的不确定性范围。讲解如何根据置信水平的选择来平衡决策的保守性与精确性。 第五章：假设检验：商业决策的量化依据 系统介绍假设检验的五大步骤：提出零假设与备择假设、选择显著性水平、计算检验统计量、做出决策和得出结论。 参数检验与非参数检验： 掌握Z检验、t检验（单样本、双样本、配对样本）的应用场景。探讨在数据不满足正态性或样本量较小/数据类型不适合参数检验时，如何使用曼-惠特尼U检验或威尔科克森符号秩检验。 I类错误与II类错误： 深入分析在A/B测试或新流程采纳中，犯错的成本差异，以及如何通过统计功效（Power）分析来优化测试设计。 --- 第三部分：回归分析与预测建模的核心应用 本部分是本书的实战核心，它教授读者如何建立数学模型来量化变量之间的关系，并进行有根据的预测。 第六章：简单线性回归：探寻因果关系的初步模型 理解回归模型的构建原理：最小二乘法（OLS）的直观解释。 模型拟合优度的评估： 掌握决定系数($R^2$)的含义，以及调整$R^2$在模型比较中的作用。 回归系数的解释：如何准确地阐述一个单位的自变量变化对因变量的影响。 残差分析： 识别并处理异方差性、多重共线性等违反回归假设的问题，确保模型的可靠性。 第七章：多元线性回归：处理复杂商业情境 如何引入多个预测变量，以建立更全面、更贴近现实的预测模型（如预测客户终身价值LTV）。 虚拟变量（Dummy Variables）的应用： 在模型中纳入分类信息（如地理区域、产品线）以量化其对结果的影响。 交互作用项（Interaction Terms）： 识别和解释变量之间的协同或抵消效应，例如市场推广力度对不同价格敏感度客户群体的不同影响。 模型选择的艺术： 使用逐步回归（Stepwise Regression）和领域知识相结合的方法，构建最优的预测模型。 第八章：方差分析（ANOVA）：多组均值比较的利器 ANOVA作为回归分析的特殊形式，用于比较三个或更多不同处理组（如不同广告渠道、不同培训方法）的平均效果是否存在显著差异。 单因素和双因素ANOVA的实施与解读。 事后检验（Post-Hoc Tests）： 在发现总体存在差异后，如何使用Tukey HSD等方法精确地找出是哪几对组别之间存在具体差异。 --- 第四部分：时间序列分析与非参数方法的拓展 本部分将视角延伸到动态数据和非传统数据集的处理，以应对商业世界中不断变化的时间维度和数据结构。 第九章：时间序列数据分析与预测 时间序列的要素分解： 识别趋势（Trend）、季节性（Seasonality）、周期性（Cyclicality）和随机性（Irregularity）。 平稳性检验： 介绍ADF检验等工具，为后续建模做准备。 基础预测模型： 掌握移动平均法（Moving Averages）和指数平滑法（Exponential Smoothing，如Holt-Winters模型）在短期需求预测和库存管理中的应用。 ARIMA模型概览： 简要介绍自回归积分滑动平均模型的基本概念，为更高级的预测打下基础。 第十章：非参数统计方法与大数据集的初步探索 在数据量巨大或分布严重偏离正态分布时，非参数检验的价值。 卡方检验（Chi-Square Test）： 掌握拟合优度检验和独立性检验在分析分类数据（如市场细分和产品偏好）中的应用。 相关性分析的局限性与替代： 介绍Spearman等级相关系数，作为衡量非线性单调关系的稳健工具。 --- 结语：统计学在商业战略中的集成 本书最后强调，统计学工具并非孤立存在，而是需要融入到持续的商业流程中。读者将学会如何批判性地评估报告中的统计数据，识别误导性的可视化，并将统计洞察转化为可执行的业务策略。本书提供的不仅是公式，更是一种用数据驱动、审慎思考的商业决策方法论。通过对本书内容的掌握，读者将能够自信地驾驭现代商业分析的挑战。

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