应用统计学-以Excel为分析工具 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:西南财经

作者:宋延山

出品人:

页数:285

译者:

出版时间:2006-10

价格:29.50元

装帧:

isbn号码:9787810885980

丛书系列:

图书标签:

统计
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具体描述

众所周知，在高等院校经济、管理类核心课程中，统计学是比较难学的一门课程，很多人望而却步。其原因是：统计学用到的数学知识较多；应用方面的灵活性较强；计算量大且复杂。为了解决这一矛盾，笔者们致力于将统计学的应用作为本书的出发点和归缩，与计算机应用Excel结合，将本教材定格为以Excel为分析工具的应用统计学。希望通过本教材的学习，有助于培养读者的统计意识或统计思想，熟悉各种统计方法折基本假设、应用条件，正确解读统计结果，而不必纠缠复杂的数学证明和计算。

　　本书具有系统性、全面性、继承性、实用性、时代性的特点。系统性：从数据的搜集，到数据的处理、显示、综合与分析，进行了系统的介绍；全面性：它立足于“大统计学”，包括描述统计学和推断统计学以及主要社会经济统计指标；实用性：侧重了统计思想的介绍，避开了深奥的数学证明，而且培养了读者的学习兴趣，提高了读者运用统计方法分析和解决问题的能力；继承性与时代性：我们坚持继承与发展并重，将计划经济年中有用的继承下来，并巧妙地加以处理使之与现代统计学相结合，在计划经济统计学与完全的市场经济统计学之间架起一道桥梁，能够起到承前启后的作用。

图书简介：深入探索数据驱动的决策艺术书名：数据挖掘与商业智能：驾驭信息洪流，驱动战略增长目标读者：本书面向对数据分析、商业决策制定、信息系统管理以及前沿数据科学技术感兴趣的专业人士、企业管理者、数据分析师、市场研究人员以及高年级本科生和研究生。 --- 第一部分：数据时代的基石——理论与思维重塑第一章：信息爆炸时代的认知框架我们生活在一个由数据定义的时代，信息不再是辅助决策的工具，而是驱动业务的核心资产。本章首先探讨信息时代的本质特征，即数据量级、速度和多样性的空前增长（3V原则的深化应用）。我们将审视数据素养（Data Literacy）的重要性，阐明为何理解数据的“语言”比掌握单一软件工具更为关键。本章侧重于建立一种系统性的、基于证据的决策思维模型，引导读者跳出传统的经验主义陷阱，学会如何批判性地看待原始数据流。内容涵盖数据伦理的初步探讨，包括隐私保护和数据偏见（Bias）的识别。第二章：数据生命周期的结构化管理成功的商业智能（BI）项目建立在对数据生命周期（Data Lifecycle）的精细管理之上。本章深入剖析数据从产生到最终归档的完整路径。这包括：数据采集与整合策略：探讨结构化、半结构化和非结构化数据的有效捕获技术，以及ETL（提取、转换、加载）流程设计的挑战与优化，尤其关注跨系统数据源的标准化和冲突解决。数据存储与架构选择：比较传统关系型数据库（RDBMS）、数据仓库（Data Warehouse）与现代数据湖（Data Lake）架构的优劣及其适用场景。深入分析列式存储和NoSQL数据库（如MongoDB, Cassandra）如何满足高并发和大数据集的需求。数据治理与质量保障：强调数据治理（Data Governance）在确保数据准确性、一致性和可信度中的核心作用。讨论元数据管理（Metadata Management）如何为分析提供上下文支持，以及数据质量监控的关键指标（如完整性、时效性）。第三章：商业智能（BI）的战略蓝图本章将BI从技术概念提升到企业战略层面。我们探讨如何构建一个与企业目标紧密对齐的BI生态系统。内容包括：构建BI路线图、选择合适的BI工具栈（不局限于任何特定软件，而是关注功能需求）、以及如何推动企业内部的“数据驱动文化”。重点分析BI在提升运营效率、优化客户体验和发现新市场机会中的具体应用案例，并阐述构建可扩展、高性能的BI基础设施的原则。 --- 第二部分：核心分析技术——从描述到预测第四章：描述性分析的深度挖掘描述性分析是理解“发生了什么”的基础。本章超越了基本的平均值和百分比计算，专注于使用高级描述性统计和可视化技术来揭示数据背后的模式。多维数据透视与切片分析：如何使用OLAP（在线分析处理）技术，对复杂的业务指标进行即时、多维度的下钻（Drill-Down）、上卷（Roll-Up）和切片（Slice）。时间序列基础与趋势分解：分析数据的季节性、周期性和随机波动性，为预测打下基础。涵盖移动平均法和指数平滑法的概念理解。高效数据可视化实践：探讨不同类型图表（如瀑布图、桑基图、热力图）的适用性，强调“数据墨水比”和避免误导性图形设计。第五章：预测建模的科学——回归分析的精进预测是数据分析的核心价值所在。本章聚焦于统计预测模型，特别是回归分析的深入应用：多元线性回归的高级诊断：不仅关注R方和P值，更侧重于解决多重共线性、异方差性和残差正态性问题，确保模型的稳健性。逻辑回归与分类问题：如何使用逻辑回归来建模概率事件，如客户流失预测或交易欺诈识别。解释Logit和Probit模型的数学基础及其在业务场景中的应用。模型评估与选择标准：详细介绍如何使用交叉验证（Cross-Validation）、AIC/BIC信息准则以及模型可解释性（Interpretability）来客观比较和选择最佳预测模型。第六章：非参数方法与高级探索并非所有数据都服从正态分布或具有清晰的线性关系。本章介绍应对复杂数据集的分析工具：方差分析（ANOVA）的拓展应用：探讨单因素、双因素ANOVA及其在A/B测试结果解释中的作用。关联性分析与卡方检验：衡量分类变量之间的依赖关系。聚类分析导论（K-Means与层次聚类）：介绍如何通过无监督学习方法发现数据中的自然群体（如客户细分），重点理解如何选择最佳聚类数。 --- 第三部分：从洞察到行动——数据叙事与决策支持第七章：数据叙事与沟通的艺术再好的分析结果，如果无法有效地传达给决策者，价值也无从体现。本章专注于将复杂的统计发现转化为清晰、有影响力的商业故事。受众导向的报告设计：区分高管摘要、运营报告和技术文档的侧重点，确保信息的层级结构清晰。建立“为什么”的逻辑链条：分析结果（What）必须清晰地指向业务影响（So What），并提出可执行的建议（Now What）。交互式仪表板设计原则：介绍构建有效仪表板（Dashboard）的认知心理学基础，强调性能、简洁性和用户体验（UX）在BI工具中的重要性。第八章：因果推断与实验设计在商业世界中，我们需要知道“如果我们做了X，Y是否真的会发生？”——这要求我们从相关性走向因果性。随机对照试验（RCT）的基础：详细阐述A/B测试的设计、样本量计算、统计功效（Power）的考虑，以及如何避免常见的实验偏差（如测试渗透效应）。准实验方法：探讨在无法进行完全随机化实验时，如何使用倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）或断点回归（Regression Discontinuity）等方法，尽可能地模拟因果关系。第九章：大数据环境下的分析扩展本章展望分析前沿，探讨如何将传统统计学原理应用于大规模、高维度的数据环境：机器学习概述：简要介绍监督学习与非监督学习在商业预测（如推荐系统基础、异常检测）中的应用，强调其与传统统计回归的区别和联系。文本数据（非结构化数据）的价值挖掘：介绍基础的自然语言处理（NLP）概念，如词袋模型和情感分析（Sentiment Analysis）在客户反馈和社交媒体数据分析中的应用。计算效率与可扩展性：讨论在处理TB级数据时，分析方法需要如何适应分布式计算框架的基本思想。 --- 本书特色：本书以严谨的统计学原理为骨架，以解决实际商业问题为导向，强调分析思维的培养而非对单一软件的操作手册式的讲解。每一章节均配有详细的案例分析，引导读者构建一套从数据采集、清洗、建模、评估到最终战略沟通的完整能力体系，真正实现数据驱动的商业决策。