具体描述
《基于Excel的商务与经济统计》旨在向以工商管理和经济学等专业为主的学生介绍统计学的有关知识及其多种应用。《基于Excel的商务与经济统计》以应用为主,读者无须具有高深的数学知识,只要掌握数学中的代数知识即可。
《基于Excel的商务与经济统计》的主要内容是数据分析与统计方法的应用,书中关于每种方法的讨论与展开都是在应用背景下进行的,借助这些统计结果,读者可以更深入地理解问题的本质及其解决办法。
在应用的基础上,《基于Excel的商务与经济统计》会提供一套合理的方法论,并注意使用一些在该领域已经被普遍接受的概念,为读者深入学习统计学知识打下坚实的基础。读者若想继续深入研究,请参阅附录中的相关文献。
作者简介
托马斯·A.威廉姆斯（Thomas A.Williams）。罗彻斯特理工学院（Rochester Institute of Technology）商学院管理学教授。出生于美国纽约艾尔迈拉，于克拉克森大学（Clarksorl IJniversity）取得学士学位后，进入仁斯利尔理工学院（RensselaerPolytecllnic Institute）深造，取得硕士和博士学位。参与编写著作ll部，内容涉及管理科学、统计学、生产运作管理和数学等，为众多世界500强企业担任过顾问，科研领域遍及从数据分析到大型模型的开发。
丹尼斯·J.斯威尼（Dennis J.Sweeoey）。数量分析学教授，克拉克森大学生产促进中心的创始人之一。出生于爱荷华州得梅因，先后取得德雷克大学（Drake Urfiversity）学士学位、印第安纳大学（Indiana University）工商管理学硕士和博士学位并得到美国国防教育部门的资助。在管理科学与统计学领域发表论文和专著30余篇，参与编写著作10余部，领域涉及统计学、管理科学、线性规划和生产运作管理等。
大卫·R.安德森（David R.Anderson）。辛辛那提大学工商管理学院数量分析学教授。出生于美国北达科他州大福克斯，取得普度大学（Purdue University）学士、硕士和博士学位，曾任数量分析和运筹管理研究所主任，工商管理学院副院长。参与编写著作10余部，领域涉及统计、管理科学、线性规划和生产运作管理等，是抽样统计和统计方法方面的知名顾问。
目录信息
1.1 统计在商业和经济中的应用
1.2 数据
1.3 数据来源
1.4 描述统计学
1.5 统计推断
1.6 应用Exeel进行统计分析
第二章 描述统计学:表格法和图形法
2.1 汇总分析定性数据
2.2 定量数据汇总分析
2.3 探索性数据分析:茎叶图
2.4 交叉列表和散点图
第三章 描述统计学:数量方法
3.1 位置测度
3.2 变异程度测度
3.3 分布形态、相对位置的测度以及异常值的检测
3.4 探索性数据分析
3.5 双变量相关关系测度
3.6 加权平均值和分组数据
第四章 概率概述
4.1 试验、加法法则和概率赋值
4.2 事件及其概率
4.3 概率的几种基本关系
4.4 条件概率
4.5 贝叶斯定理
第五章 离散型概率分布
5.1 随机变量
5.2 离散型概率分布
5.3 期望值与方差
5.4 二项分布
5.5 泊松概率分布
5.6 超几何分布
第六章 连续型概率分布
6.1 均匀概率分布
6.2 正态概率分布
6.3 指数概率分布
第七章 抽样和抽样分布
7.1 电子联合公司的抽样问题
7.2 简单随机抽样
7.3 点估计
7.4 抽样分布简介
7.5 丘的抽样分布
7.6 戶的抽样分布
7.7 抽样方法
第八章 区间估计
8.1 总体均值的区间估计:假设0一已知
8.2 总体均值的区间估计:假设口未知
8.3 确定样本容量
8.4 总体比例的区间估计
第九章 假设检验
9.1 构造原假设和备择假设
9.2 第1类错误和第Ⅱ类错误
9.3 总体均值的假设检验:已知的情况
9.4 总体均值的假设检验未知的情况
9.5 总体比例的假设检验
第十章 两个总体均值和比例的统计推断
10.1 两个总体均值之差的推断:和已知
10.2 两个总体均值之差的推断:和未知
10.3 两个总体均值之差的推断:配对样本
10.4 两个总体比例之差的推断
……
第十一章 总体方差的推断
第十二章 方差分析和试验设计
第十三章 简单线性回归
第十四章 多元回归
第十五章 回归分析:建模问题
第十六章 非参数估计
第十七章 质量控制的统计方法
附录A
附录B
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
这本书绝对是数据分析新手的福音！我刚开始接触商业统计的时候，面对那些复杂的公式和软件操作简直头大，感觉自己完全抓不住重点。但这本书的切入点非常接地气，它没有一上来就堆砌晦涩的理论，而是紧紧围绕着Excel这个我们日常工作中最常用的工具。作者的叙述方式就像一位经验丰富的同事在手把手教你，每一步都有清晰的截图和操作指引，完全不用担心跟不上节奏。我记得有一章讲到如何用Excel的“规划求解”功能来优化库存管理，之前我总觉得这是高深的数学问题，但通过书中的实例解析，我才明白其实质就是几个简单的表格设置和参数调整。它让我深刻体会到，统计学并不是高不可攀的象牙塔知识，而是实实在在能解决实际业务问题的利器。读完后，我第一次敢于在部门周会上主动提出基于数据的分析建议，那种从“被动接受数据”到“主动运用数据”的转变，成就感爆棚。这本书的价值在于，它架起了一座从纯粹的办公软件操作到商业决策分析之间的坚实桥梁。
评分我发现这本书最独特的地方在于它对“可视化”的强调，这一点在很多侧重计算的统计书中常常被忽略。作者深知，再完美的统计结果，如果不能以直观的方式呈现给决策层，也是徒劳的。书中花费了大量篇幅讲解如何利用Excel图表工具，将复杂的回归系数、显著性检验的结果，转化为令人信服的条形图、散点图和箱线图。例如，书中展示了如何通过调整图表元素的颜色和标注，清晰地界定出“显著影响”与“随机波动”的边界，这比单纯口述P值要有效得多。它让我意识到，数据分析师不仅需要是统计专家，更需要是数据叙事者。这本书成功地将统计学的严谨性和设计的美观性融合在了一起，教会我如何用视觉语言去“推销”我的分析结论。读完之后，我再也不满足于默认的Excel图表样式，而是学会了如何精心雕琢每一个视觉元素，让数据报告更具说服力和冲击力。
评分这本书的结构设计，简直是为自学者量身定做的“通关宝典”。我是在业余时间通过这本书自学的，最大的障碍就是缺乏即时的反馈和答疑。这本书的编排巧妙地解决了这个问题。它的每一个章节都围绕着一个清晰的业务问题展开，比如“如何评估新广告活动的效果？”或者“哪种定价策略能带来最大利润？”。学习路径设计得非常人性化，它先提出问题，然后引入必要的统计概念和工具（都用Excel实现），最后通过详尽的步骤和图示得出结论并进行解释。如果中途遇到困难，书中的“常见误区与排雷指南”部分总是能精准地指出我可能犯错的地方，极大地减少了走弯路的次数。这种以问题为驱动的学习方式，让枯燥的统计知识点立刻鲜活了起来，仿佛在完成一个又一个商业挑战任务。对于那些希望在职场中快速提升数据素养，但又不想被厚重的学术教材压垮的人来说，这简直是量身定做的“速成秘籍”。
评分我一直认为，对于中高层管理人员来说，理解统计学的核心思想比记住复杂的计算过程更重要。这本书在这方面做得非常出色，它摒弃了传统教材中那种繁琐的数学推导，转而聚焦于“统计思维”的培养。比如，关于假设检验的部分，作者没有纠结于零假设和备择假设的文字游戏，而是通过一系列贴近实际的营销案例，形象地解释了“犯第一类错误”和“犯第二类错误”的商业后果。这种以结果为导向的讲解方式，极大地提升了阅读的效率和趣味性。我特别欣赏作者在章节末尾设置的“管理启示录”环节，它总是能将前文学到的统计工具与宏观的商业战略联系起来，让人在学习具体操作技能的同时，不至于迷失在细节中。这本书让我学会了如何审视一份市场调研报告，哪些数据是可信的，哪些结论可能是基于过度推断得出的。它不是一本教会你做计算的书，而是一本教你如何“看穿”数据的智慧之书。
评分作为一名财务分析师，我对精确性和严谨性的要求非常高，很多偏向“通识普及”的统计书籍往往因为深度不足而让我感到失望。然而，这本书的深度恰到乌托邦式地平衡了易读性和专业性。它的统计模型覆盖面很广，从基础的描述性统计到进阶的回归分析都有详述。最令我印象深刻的是关于时间序列分析的那几章，作者详细展示了如何利用Excel强大的数据透视表和条件格式功能，快速识别出业务中的季节性波动和周期性趋势，这在我们的季度预算预测中提供了极大的帮助。书中的代码示例（尽管是Excel内置的公式和宏，但逻辑严密）都经过了实战检验，我可以直接复制粘贴到我的工作簿中进行修改和应用，大大缩短了模型搭建的时间。它不仅仅是教你“怎么算”，更重要的是教你“为什么这么算”以及“算出来的结果意味着什么”，这种对统计学背后逻辑的深度挖掘，非常符合我这种对数字有执念的专业人士的需求。
评分非常好的一本工具书
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