Schaum's Outline of Business Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Kazmier, Leonard J.

出品人:

页数:432

译者:

出版时间:2009-10

价格:$ 21.41

装帧:

isbn号码:9780071635271

丛书系列:

图书标签:

• Business Statistics
• Statistics
• Schaum's Outline
• Textbook
• Higher Education
• Mathematics
• Data Analysis
• Probability
• Business
• Finance

《商业数据分析实战指南》 内容简介 在瞬息万变的商业世界中，数据已成为企业决策的核心驱动力。掌握有效的商业数据分析方法，不仅能帮助企业洞察市场趋势，优化运营效率，更能发现潜在的增长机遇，规避经营风险。《商业数据分析实战指南》并非仅仅罗列枯燥的理论，而是以实用的视角，系统地阐述了如何从海量数据中提取有价值的洞察，并将这些洞察转化为切实的商业行动。 本书面向所有希望提升数据分析能力的企业管理者、市场营销人员、运营分析师、产品经理以及对商业数据分析感兴趣的学习者。我们深知，理论知识若脱离实际应用，终将难以落地。因此，本书的编写宗旨在于 bridging the gap（弥合差距），让读者能够轻松理解并运用前沿的数据分析工具和技术，解决实际商业问题。 本书将带您踏上一段精彩的数据探索之旅，具体内容涵盖： 数据基础与预处理： 在深入分析之前，理解数据的本质至关重要。本书将从最基础的数据类型、数据来源入手，详细介绍数据清洗、缺失值处理、异常值检测、数据转换等关键预处理步骤。您将学会如何识别数据质量问题，并掌握有效的技术手段来提升数据的可靠性和可用性，为后续的分析打下坚实基础。 描述性统计与可视化： 如何直观地呈现数据特征？本书将深入讲解均值、中位数、众数、方差、标准差等核心描述性统计指标，帮助您快速把握数据的中心趋势和离散程度。更重要的是，我们将聚焦于强大的数据可视化技术。您将学会使用各种图表，如柱状图、折线图、散点图、饼图、箱线图等，将复杂的数据转化为易于理解的视觉语言，从而更清晰地揭示数据模式、趋势和异常。 推断性统计与假设检验： 从样本推断总体是统计学的核心应用。本书将引导您理解概率分布的概念，并学习如何进行置信区间估计。更关键的是，您将掌握假设检验的基本原理和常用方法，如t检验、卡方检验、F检验等。通过实际案例，您将学会如何提出商业假设，并运用统计学方法来验证这些假设，从而为战略决策提供科学依据。 回归分析与预测建模： 预测未来是商业成功的关键。本书将详细讲解线性回归、多元线性回归等建模技术，帮助您理解变量之间的关系，并建立预测模型。您将学会如何评估模型的拟合优度，理解模型中的系数含义，并利用模型进行销售预测、需求预测等实际应用。 分类与聚类分析： 理解客户行为、细分市场是营销成功的基石。本书将介绍分类算法，如逻辑回归、决策树等，帮助您构建模型来预测客户流失、识别潜在客户。同时，您将学习聚类分析技术，如K-Means算法，将相似的客户、产品或市场进行分组，从而实现更精准的营销和产品定位。 时间序列分析： 商业活动往往带有时间维度。本书将为您介绍时间序列数据的特点，并讲解ARIMA模型、指数平滑等经典时间序列分析方法，帮助您分析历史数据中的趋势、季节性和周期性，并对未来趋势进行有效预测，例如股票价格预测、销售额预测等。 商业分析案例研究： 理论联系实际是本书的另一大亮点。本书将穿插多个精心设计的商业案例，覆盖市场营销、运营管理、财务分析、客户关系管理等多个领域。您将跟随案例的步骤，一步步应用所学知识，从数据收集、分析到最终的商业洞察和行动建议，亲身体验数据分析的强大力量。 常用分析工具介绍（非具体软件操作）： 本书不会局限于某一特定软件，而是会介绍在商业数据分析领域广泛应用的工具类型，例如统计分析软件、数据可视化工具、商业智能平台等，并解释它们各自的优势和应用场景，帮助您了解当前行业的主流分析工具生态。 学习本书，您将能够： 提升数据驱动决策能力： 告别凭感觉做决策，学会用数据说话，做出更明智、更有效的商业判断。 优化业务流程与运营： 通过分析数据，找出业务流程中的瓶颈和低效环节，并提出改进方案。 精准识别市场机遇与风险： 洞察市场趋势，发现新的增长点，同时预警潜在的经营风险。 提升客户理解与个性化服务： 深入了解客户需求和行为，提供更具针对性的产品和服务。 掌握解决实际商业问题的分析框架： 学习一套系统性的数据分析方法论，能够灵活应用于各种商业场景。 《商业数据分析实战指南》不仅仅是一本书，更是一把开启数据价值的金钥匙。我们相信，通过本书的学习，您将能够自信地驾驭数据，在日益激烈的商业竞争中脱颖而出，实现业务的持续增长与创新。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆