Statistics for Business with Minitab pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Scientific Press, Incorporated, the

作者:P. C. Bell

出品人:

页数:277

译者:

出版时间:1985-12

价格:USD 25.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780894260629

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Business
• Minitab
• Data Analysis
• Quantitative Analysis
• Business Statistics
• Statistical Software
• Applied Statistics
• Decision Making
• Regression Analysis
• Hypothesis Testing

商业统计学：洞察数据，驱动决策 在当今数据驱动的世界中，理解和运用统计学原理已成为商业成功的关键。无论您是市场营销专家、财务分析师、运营经理，还是初创企业的创始人，掌握统计学知识都将为您提供强大的工具，帮助您从海量数据中提炼有价值的见解，从而做出更明智、更具前瞻性的决策。 本书《商业统计学：洞察数据，驱动决策》旨在为广大商科学生和从业人员提供一套全面、实用的统计学知识体系。我们深知，理论的枯燥和实践的脱节往往是学习统计学过程中最大的挑战。因此，本书在内容编排上力求理论与实践的有机结合，通过大量贴近商业实际的案例分析，引导读者循序渐进地掌握统计学的核心概念、方法和应用。 本书的核心理念在于“学以致用”。 我们不满足于仅仅罗列枯燥的公式和定义，而是致力于帮助您理解这些统计工具背后的逻辑，以及它们如何在真实世界的商业环境中发挥作用。通过本书的学习，您将能够： 建立坚实的统计学基础： 从描述性统计的直观展示，到推断性统计的严谨论证，本书将为您构建一个扎实的统计学知识框架，让您能够理解数据的分布、趋势和变异性，并学会如何从样本数据中推断整体特征。 掌握常用的统计分析技术： 本书将系统介绍各种常用的统计分析方法，包括但不限于： 描述性统计： 如何运用均值、中位数、众数、标准差、方差、百分位数等指标来概括和描述数据集的特征，并通过图表（如直方图、箱线图、散点图）直观地展示数据分布和关系。 概率论基础： 理解随机变量、概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）的概念，以及它们在风险评估和预测中的作用。 抽样与抽样分布： 学习如何科学地抽取样本，以及样本统计量如何在不同抽样下表现出规律性的分布，这是进行统计推断的基石。 参数估计： 掌握点估计和区间估计的方法，学会如何根据样本数据来估计总体的未知参数，并理解置信区间的含义。 假设检验： 深入理解假设检验的逻辑和步骤，学会如何检验关于总体参数的各种假设，例如检验平均销售额是否有显著提升，或不同营销策略对客户转化率的影响是否存在差异。本书将涵盖单样本t检验、双样本t检验、配对t检验、Z检验、卡方检验、F检验等多种常用假设检验方法。 回归分析： 这是本书的重点和难点之一。我们将详细讲解线性回归模型，包括简单线性回归和多元线性回归。您将学会如何建立回归模型，解释回归系数的含义，判断模型的拟合优度（如R方），以及进行预测和推断。本书还将介绍非线性回归、逻辑回归等进阶内容，帮助您应对更复杂的商业问题。 方差分析（ANOVA）： 学习如何比较三个或更多组均值是否存在显著差异，例如分析不同广告投放渠道对产品销量的影响。 时间序列分析： 探索分析和预测随时间变化的数据（如销售额、股票价格）的方法，包括趋势、季节性、周期性成分的识别和建模。 非参数统计： 介绍在不满足参数检验前提条件时适用的统计方法。 质量管理统计： 探讨统计过程控制（SPC）在提高产品和服务质量中的应用，如控制图的应用。 培养数据分析思维： 本书不仅仅是传授工具，更重要的是培养您独立思考和解决问题的能力。您将学会如何根据具体的商业问题，选择最合适的统计方法；如何审慎地解释统计结果，避免误读和过度推断；以及如何将统计发现转化为可行的商业策略。 提升决策的科学性与客观性： 在信息爆炸的时代，直觉和经验固然重要，但缺乏数据支撑的决策往往伴随着巨大的风险。本书将引导您利用统计学工具，将主观判断转化为客观的数据支持，从而降低决策的不确定性，提高成功的概率。 本书的特色体现在以下几个方面： 丰富的商业案例： 每一章节都精心挑选了来自不同行业、不同职能的真实商业案例，例如： 分析客户满意度数据，找出影响忠诚度的关键因素。 评估不同定价策略对销售额的影响。 预测未来销售趋势，优化库存管理。 识别影响员工绩效的关键驱动因素。 量化不同营销活动的效果，为预算分配提供依据。 评估新产品上市的潜在市场反应。 分析供应链数据，识别瓶颈并优化流程。 利用回归模型预测股票价格波动。 分析用户行为数据，提升网站转化率。 进行市场调研数据分析，了解消费者偏好。 这些案例贴近实际，能够帮助您将书本上的理论知识与工作中的挑战联系起来，激发您的学习兴趣和实践动力。 清晰的逻辑结构和循序渐进的讲解： 本书的章节安排遵循从基础到进阶的逻辑顺序。我们从最基本的描述性统计入手，逐步引入概率论，然后讲解统计推断的核心概念，最后深入探讨回归分析、方差分析等更高级的技术。每一步都建立在前一章的基础上，确保您能够稳步前进，不至于感到 overwhelmed。 强调对结果的解读和商业含义的挖掘： 我们不仅教您如何计算，更注重教您如何理解计算结果的含义。例如，在讲解假设检验时，我们不会仅仅停留在“拒绝原假设”或“不拒绝原假设”的结论上，而是会引导您思考：这个结论在商业上意味着什么？它对我们的业务决策有什么启示？ 关注统计学的应用局限性： 科学的知识体系需要认识到方法的适用范围和局限性。本书在介绍各种统计方法时，也会适时指出其前提条件和潜在的误区，帮助您更审慎地运用统计学工具。 语言通俗易懂，避免过度理论化： 我们力求用最简洁、最直观的语言来解释复杂的统计概念，避免使用晦涩难懂的数学术语，让更多非统计学背景的读者也能轻松入门。 本书适合读者群体： 商学院学生： 无论是本科还是研究生，本书都将是您统计学课程的理想辅助读物，帮助您更好地理解课堂内容，掌握考试技巧，并为未来的职业生涯打下坚实基础。 市场营销专业人士： 学习如何通过数据分析来评估营销活动效果，理解消费者行为，优化市场定位和定价策略。 财务分析师： 掌握如何利用统计学进行风险评估、预测财务表现、分析投资组合。 运营与供应链管理人员： 学习如何通过统计过程控制提高生产效率和产品质量，优化库存管理，分析供应链风险。 人力资源专业人士： 了解如何通过数据分析来评估员工绩效，优化招聘流程，分析员工满意度。 创业者与企业管理者： 学习如何从零开始建立数据驱动的决策体系，用统计学洞察市场机遇，规避潜在风险。 对数据分析感兴趣的任何人士： 即使您目前没有明确的商业背景，本书也能帮助您建立起分析问题的科学思维，理解数据背后的故事。 在信息时代，数据是新的石油，而统计学则是提炼和运用这些“石油”的炼油厂。掌握商业统计学，就是掌握了在商业世界中航行的罗盘和地图。本书将陪伴您一同踏上这段数据探索之旅，让您不再畏惧数字，而是善于驾驭数字，最终实现更卓越的商业成就。 开启您的商业统计学学习之旅，让我们一起用数据说话，用洞察驱动决策！

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