商业统计基础(上下) (平装)

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出版者:中国商业出版社
作者:彭卫华
出品人:
页数:431 页
译者:
出版时间:1996年05月
价格:14.5
装帧:平装
isbn号码:9787504429902
丛书系列:
图书标签:
  • 商业统计
  • 统计学
  • 基础统计
  • 数据分析
  • 管理学
  • 经济学
  • 平装
  • 教材
  • 高等教育
  • 统计基础
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具体描述

《商业统计基础(上下)》是由中国商业出版社出版的。

《商业统计基础(上下)》 是一套全面而深入的教材,旨在为广大学子和商业专业人士打下坚实的统计学理论和应用基础。本书以清晰的语言、丰富的案例和严谨的逻辑,系统地介绍了商业分析所需的核心统计概念和方法,帮助读者掌握数据驱动决策的关键能力。 上册:理论基石与描述性分析 上册主要聚焦于统计学的基本概念、数据收集与整理、以及描述性统计的强大工具。我们将从统计学在商业世界中的地位和作用开始,探讨为何数据分析对于现代企业至关重要。 第一部分:统计学导论与数据基础 统计学概览: 深入剖析统计学在市场研究、金融分析、运营管理、人力资源等各个商业领域的应用价值,强调其作为科学决策的基石。 数据类型与测量尺度: 详细区分不同类型的数据(如定性数据、定量数据)及其相应的测量尺度(如名义、顺序、间隔、比率),为后续的统计分析奠定基础。 数据收集方法: 探讨各种可靠的数据收集途径,包括抽样调查、实验设计、问卷设计、访谈技巧等,以及如何避免偏差,确保数据的有效性和代表性。 数据整理与初步分析: 介绍数据清洗、缺失值处理、异常值检测等数据预处理技术,以及使用频数分布表、图表(如柱状图、饼图、折线图)等方法对数据进行初步的探索性分析,以便快速理解数据的基本特征。 第二部分:描述性统计的核心工具 集中趋势的度量: 详解平均数(均值、中位数、众数)的概念、计算方法及其在不同情境下的适用性,帮助读者理解数据的典型值。 离散程度的度量: 深入分析全距、四分位距、方差、标准差等指标,揭示数据的变异性和分散程度,理解数据分布的“胖瘦”。 分布形态的度量: 介绍偏度(Skewness)和峰度(Kurtosis)等概念,帮助读者理解数据分布的对称性和“尖峭”程度,识别数据可能存在的非对称性。 相关性与协方差: 阐述协方差和相关系数(Pearson相关系数)的计算与解释,分析两个变量之间线性关系的强度和方向,为后续的回归分析铺垫。 可视化数据分析: 进一步拓展数据可视化技术,包括散点图、箱线图、直方图、茎叶图等,强调如何通过直观的图形语言洞察数据模式和关系,为商业报告增添说服力。 下册:推断性统计与模型构建 下册将重点转向推断性统计,即如何从样本数据推断总体特征,并在此基础上引入概率分布、假设检验、回归分析等高级统计模型,帮助读者建立预测和决策模型。 第一部分:概率论与概率分布 概率基础: 回顾概率的基本概念、事件、概率计算方法(如加法法则、乘法法则、条件概率、贝叶斯定理),理解随机性和不确定性。 随机变量与概率分布: 介绍离散型随机变量(如二项分布、泊松分布)和连续型随机变量(如均匀分布、指数分布),以及期望值和方差的计算。 重要概率分布: 详细讲解正态分布(高斯分布)的性质及其在商业分析中的重要性,以及如何应用中心极限定理进行统计推断。此外,还会介绍t分布、卡方分布、F分布等在统计检验中的关键作用。 第二部分:统计推断与假设检验 参数估计: 讲解点估计和区间估计的方法,包括如何构造置信区间来估计总体均值、比例、方差等,并解释置信水平的含义。 假设检验的基本原理: 阐述假设检验的逻辑,包括零假设(H0)和备择假设(H1)、检验统计量、p值、显著性水平(α)、第一类错误(α错误)和第二类错误(β错误)的概念,以及如何做出统计决策。 常见假设检验的应用: 单样本检验: 针对单个总体的均值、比例进行检验。 两样本检验: 比较两个独立样本或配对样本的均值、比例是否存在显著差异(如t检验、Z检验、卡方检验)。 方差分析(ANOVA): 比较三个或三个以上样本的均值是否存在显著差异,广泛应用于产品性能评估、营销活动效果对比等。 第三部分:回归分析与模型构建 简单线性回归: 详细讲解简单线性回归模型,包括回归方程的建立、回归系数的估计(最小二乘法)、决定系数(R²)的解释,以及如何进行回归系数的显著性检验。 多元线性回归: 扩展到多元线性回归,分析多个自变量对因变量的影响,探讨多重共线性、变量选择等实际问题,构建更复杂的预测模型。 回归模型的诊断与改进: 学习如何评估回归模型的拟合优度、检验模型假设、处理残差的模式,并介绍必要的模型改进技术,确保模型的稳健性和预测能力。 非参数统计方法简介: (根据内容深度,可能会简要介绍)在某些情况下,当数据不满足参数检验的假设时,可以采用如秩和检验等非参数方法。 本书特色: 理论与实践紧密结合: 每章都配有丰富的商业案例,涵盖市场营销、财务管理、生产运营、人力资源等领域,使理论知识的应用场景更加清晰。 循序渐进,结构清晰: 内容组织合理,从基础概念到高级模型,逐步深入,易于读者理解和掌握。 强调统计思维: 不仅教授统计方法,更注重培养读者运用统计思维解决实际商业问题的能力。 丰富的例题与习题: 提供大量精心设计的例题讲解和课后习题,帮助读者巩固所学知识,提升解题能力。 语言通俗易懂: 避免使用过于晦涩的专业术语,力求用清晰、简洁的语言解释复杂的统计概念。 无论您是统计学初学者,还是希望提升数据分析技能的商业人士,《商业统计基础(上下)》都将是您不可或缺的学习伙伴,助您在数据时代乘风破浪,做出更明智、更具竞争力的商业决策。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的练习题设计也值得一提。每一章节后面都配有一定数量的练习题,这些题目既有巩固基础的简单题,也有需要运用所学知识进行分析的稍复杂题。在完成练习题的过程中,我不仅加深了对知识点的理解,也锻炼了将理论知识转化为实际操作的能力。更重要的是,书的后面还附带了部分习题的解答和思路解析,这为我自学提供了很大的便利,即使遇到难题,也能从中找到启示。

评分☆☆☆☆☆

我一直对如何科学地分析市场数据感到困惑。每次看到行业报告里充斥着各种图表和百分比,我总觉得抓不住重点,也无法判断这些数字背后的真实含义。这本书恰好满足了我的这个需求。它详细讲解了各种统计图表如何制作、如何解读,以及它们分别适用于哪些场景。我印象特别深刻的是关于“相关性”和“因果性”的区分,这一点在商业分析中至关重要,但却常常被混淆。通过书中大量的实例,我才真正理解到,看到两个变量同时变化,并不代表一个导致了另一个。这种清晰的辨析,让我对数据分析有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当朴实,没有那些花里胡哨的插图,感觉非常务实,这让我对内容有了初步的信心。翻开第一页,纸张的触感温润,墨迹清晰,排版也非常舒服,不会让人在阅读过程中感到眼睛疲劳。虽然这本书的标题直截了当,但我对它能否真正地“基础”到我这种对统计学几乎零概念的人,还是持有一点保留态度的。毕竟,很多“基础”书籍往往只是在标题上基础,内容上却已经深入到令人望而生畏的地步。我更希望它能像一个耐心且经验丰富的老师,一步一步地引领我,而不是抛出一堆我无法理解的符号和公式。

评分☆☆☆☆☆

在阅读的过程中,我发现作者在解释一些概念时,并没有直接套用艰深的理论,而是从我们日常生活中常见的现象入手,比如抽样调查、平均值、中位数等等。这种贴近生活的方式,极大地降低了学习门槛,让我觉得统计学并没有我想象中那么枯燥和难以理解。尤其是当作者举例说明如何通过数据分析来做出商业决策时,我感觉自己仿佛置身于一个真实的商业场景中,开始尝试用统计学的思维去审视和解决问题。这本书让我觉得,统计学并非是高高在上的学术象牙塔,而是可以切实应用到我们工作和生活中的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

我曾经尝试过阅读一些介绍统计学的书籍,但往往因为其过于理论化而半途而废。然而,这本书却给我带来了完全不同的体验。它并没有回避复杂的概念,但却用非常生动形象的比喻和深入浅出的语言来解释它们。例如,作者在讲解“标准差”时,并没有简单地给出一个公式,而是通过描述数据点如何围绕均值分布来帮助我们理解这个概念的意义。这种“润物细无声”的教学方式,让我觉得学习统计学不再是一件痛苦的事情,反而是一种有趣的探索。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样的商业人士来说,理解数据的能力直接关系到决策的质量。过去,我常常依赖直觉或者少数人的经验来做判断,结果有时会偏离实际。这本书让我学会了如何从大量数据中提取有用的信息,如何识别潜在的风险和机遇。例如,书中关于“置信区间”的讲解,让我明白了在抽样调查中,我们所得到的样本结果并非是绝对准确的,而是存在一定的误差范围。理解这一点,对于我们在制定营销策略或产品定价时,做出更审慎的判断至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“上下”两册的设计,我认为是非常合理的。第一册更多地侧重于描述性统计,例如数据的收集、整理、可视化以及描述数据的基本特征。第二册则开始涉足推断性统计,包括抽样分布、假设检验、回归分析等。这种分册的安排,使得学习过程更加有条理,也允许读者根据自己的需求和进度进行学习。我个人觉得,第一册的内容已经足够让我受益匪浅,而第二册则为我打开了更广阔的数据分析世界。

评分☆☆☆☆☆

总的来说,这套《商业统计基础》是我近几年阅读过的最令人满意的专业书籍之一。它不仅内容翔实、讲解清晰,更重要的是,它真正地将统计学这门复杂的学科变得易于理解和应用。无论你是初学者,还是希望系统性地梳理统计学知识的从业者,我相信都能从中获益良多。这本书让我看到了数据背后隐藏的巨大价值,也赋予了我用科学的眼光去审视商业世界的能力。它是一本值得反复阅读和深入钻研的工具书。

评分☆☆☆☆☆

对于那些希望提升自己数据分析能力,但又没有时间或精力去深入学习高等统计学的朋友来说,这本书无疑是一个非常好的选择。它在保持学术严谨性的同时,也注重了内容的易懂性和实用性。我尤其欣赏书中在介绍某些统计方法时,会先说明它的基本原理,然后才是具体的计算步骤和应用场景。这种循序渐进的教学方式,让我能够更好地理解“为什么”以及“如何做”。它就像一个循循善诱的导师,引导我一步步建立起对统计学的认知框架。

评分☆☆☆☆☆

我非常喜欢书中对“概率”这一概念的阐述。在很多时候,我们都需要评估一个事件发生的可能性,例如新产品上市成功的概率,或者竞争对手推出新产品的可能性。这本书通过大量的案例,让我明白如何运用概率论来量化这些不确定性,并在此基础上做出更明智的决策。作者的讲解非常到位,不仅解释了概率的计算方法,更重要的是,它帮助我理解了概率背后的逻辑和应用价值,让我不再畏惧那些看起来“随机”的事件。

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