中央财经大学成人高等教育系列教材-管理统计学学习指

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isbn号码:9787505812215
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具体描述

现代企业运营与决策支持:基于数据驱动的科学方法论 图书名称: 现代企业运营与决策支持:基于数据驱动的科学方法论 出版信息: (此处留空,作为虚构图书的占位) ISBN: 978-7-XXXX-XXXX-X 定价: 98.00 元 开本/印张: 16开/35印张 --- 内容简介 在当前瞬息万变的商业环境中,企业面临的挑战日益复杂,对高效、精准的决策支持系统的需求达到了前所未有的高度。传统的依赖经验和直觉的管理模式已逐渐被数据驱动的科学方法论所取代。本书《现代企业运营与决策支持:基于数据驱动的科学方法论》旨在为管理者、分析师以及高年级本科生和研究生提供一套全面、系统且实用的知识体系,帮助他们理解如何将统计学、概率论和数据挖掘的前沿技术有效地融入到企业的日常运营、战略规划和风险控制之中。 本书的撰写立足于应用性和前沿性的结合,内容深度适中,理论阐述力求严谨而不失通俗易懂,重点聚焦于如何将抽象的数学模型转化为可操作的商业洞察。 第一部分:数据驱动决策的理论基石与环境构建 本部分首先奠定了现代决策科学的理论基础。它清晰界定了“数据驱动”的内涵及其在企业价值链中的战略地位。 第一章:商业智能与数据生态系统:本章深入剖析了商业智能(BI)的演进历程,探讨了数据仓库、数据湖等基础设施在支撑实时决策中的作用。重点讲解了数据治理(Data Governance)的关键要素,强调了数据质量对于后续统计分析有效性的决定性影响。讨论了从原始数据到可执行情报(Actionable Intelligence)的转化路径。 第二章:概率论与决策不确定性:决策必然伴随着不确定性。本章复习并深化了核心概率概念,如随机变量、概率分布(特别是正态分布、泊松分布、二项分布在商业情景中的应用)。引入了条件概率和贝叶斯定理,展示了如何在信息不完全的情况下,通过先验信息和新证据不断修正决策信念的动态过程。 第三章:描述性统计与数据可视化:高效地概括和展示数据是沟通决策的关键。本章详细介绍了集中趋势(均值、中位数、众数)和离散程度(方差、标准差、四分位数)的计算与解读。更侧重于探索性数据分析(EDA)的实践,教授如何利用直方图、箱线图、散点图矩阵等工具,快速识别数据中的模式、异常值和潜在关系。 第二部分:推断性统计与模型构建核心 这部分是本书的核心,聚焦于如何利用样本数据对总体特征进行科学推断,并构建预测和解释模型。 第四章:统计推断与假设检验的艺术:本章系统介绍了参数估计(点估计与区间估计)的方法。随后,详细阐述了假设检验的逻辑框架,包括零假设与备择假设的设定、检验统计量的选择(Z检验、T检验、卡方检验等),以及P值和置信区间的正确解读。强调了避免I型和II型错误在商业测试(如A/B测试)中的重要性。 第五章:方差分析(ANOVA)与多因素比较:当企业需要比较三个及以上不同处理组(如不同营销策略、不同产品定价)的平均效果差异时,ANOVA是关键工具。本章不仅讲解了单因素和双因素方差分析的原理和计算,还引入了事后多重比较检验,确保管理者能够准确定位差异的来源。 第六章:简单与多元线性回归模型:回归分析是预测和解释变量间关系的标准工具。本章从简单线性回归出发,解释了最小二乘法的原理和回归系数的意义。随后,重点扩展至多元线性回归,讨论了多重共线性、异方差性、自相关性等常见问题及其诊断与修正方法。同时,引入了模型选择标准(如调整$R^2$、AIC/BIC)和变量筛选技术。 第三部分:高级分析技术与现代决策工具 本部分将统计学应用推向更高阶,涵盖了非参数方法、时间序列分析以及应对复杂数据结构的现代回归技术。 第七章:广义线性模型(GLM)与分类数据分析:现实中的商业数据(如客户是否流失、交易是否成功)往往是二元的或计数型的,不符合正态分布假设。本章深入讲解了逻辑回归(Logistic Regression),用于概率预测,并解释了其在信用评分、客户流失预测中的应用。同时,介绍了泊松回归在计数数据分析中的应用。 第八章:时间序列分析与业务预测:理解和预测具有时间依赖性的数据(如销售额、库存需求)至关重要。本章介绍了时间序列数据的基本特征(趋势、季节性、随机性)。重点讲解了平稳性检验(如ADF检验)和经典的ARIMA模型(自回归、积分、移动平均)及其在短期需求预测中的应用。此外,也初步介绍了指数平滑法。 第九章:非参数统计方法与稳健性:当数据不满足参数模型的前提假设时,非参数方法提供了可靠的替代方案。本章介绍了中位数检验、秩和检验(如Mann-Whitney U检验)等,强调了这些方法在处理小样本或存在严重异常值数据时的稳健性优势。 第十章:决策树、集成学习与商业应用:结合机器学习的视角,本章探讨了非线性模型的应用。详细讲解了决策树的构建原理(如Gini不纯度、信息增益)。在此基础上,引入了提升(Boosting)和装袋(Bagging)等集成学习思想,如随机森林(Random Forest)和梯度提升机(GBM),并分析它们在客户细分和风险排序中的实际部署。 --- 本书特色与读者定位 本书的撰写遵循“理论与实践并重,工具与思维并行”的原则: 1. 案例驱动的教学设计: 每一章的关键理论点均配有详尽的商业案例,涵盖市场营销、财务管理、运营优化、供应链控制等多个维度,帮助读者建立直观的理解。 2. 计算工具的结合: 书中不仅讲解模型背后的数学逻辑,更提供了使用主流统计软件(如R语言或Python的数据分析库)进行实际操作的步骤与代码片段(作为补充材料,不干扰核心理论学习),确保读者能够立即将所学知识应用于工作场景。 3. 强调“为什么”而非仅“怎么做”: 相比于简单罗列公式,本书更注重引导读者理解统计方法的适用条件、局限性,以及如何批判性地评估模型的输出结果,培养真正的“数据思维”。 目标读者: 致力于提升决策科学水平的企业中高层管理者及业务分析师。 金融、市场营销、人力资源、供应链管理等领域的专业人士。 高等院校经济管理类专业的高年级本科生和研究生。 希望系统学习和掌握现代统计分析工具的专业人士。 通过阅读本书,读者将不再仅仅是数据的接收者,而是能够成为能够构建科学模型、有效解读复杂数据、并最终驱动组织实现量化增长的决策者。本书是迈向数据驱动型组织的关键一步。

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这本书的目录结构编排得相当清晰,每一章的逻辑递进都非常顺畅,从基础的概念引入,到核心模型的讲解,再到实际案例的应用,层层深入,非常适合自学者循序渐进地掌握知识点。尤其让我欣赏的是,很多章节后面都附带了“思考与练习”部分,这些问题设计得很有代表性,不仅仅是简单的概念回顾,更侧重于对知识点的实际运用能力的考察。我尝试着自己先做一遍,然后再对照书后的参考解答来检验理解程度,这种主动学习的方式比单纯地听课或者看讲解要有效得多。唯一的遗憾是,有些比较复杂的统计推断过程,书本上的文字描述略显单薄,如果能增加一些流程图或者更详细的推导步骤注释,对于初学者来说可能理解起来会更加直观和轻松,毕竟统计学这门学科对严谨的逻辑链条要求很高。

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阅读体验上,这本书的纸张质量整体上是令人满意的,印刷清晰,墨水饱和度高,基本上没有看到错别字或排版错误,这对于需要反复查阅的参考书来说非常重要。然而,我发现在一些涉及图表和图形展示的部分,彩色印刷的运用略显保守。例如,在展示假设检验的P值区域分布图、或者多元回归的结果散点图时,如果能够使用恰当的颜色区分不同的变量或显著性区间,其信息传达的效率会立刻提高。目前大部分图表都是黑白的,虽然能看清轮廓,但在识别复杂关系时,总需要多花一番心思去对照文字解释,视觉效率偏低。希望后续的版本能够增加图表的色彩饱和度和区分度,让统计图形的解读更加直观和高效,这对于理解复杂的统计模型是至关重要的一个优化点。

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这本书的装帧设计挺有意思的,封面是那种哑光的质感,摸起来很舒服,不像一些教材用那种亮闪闪的纸张,让人感觉更沉稳一些。字体排版也挺讲究,正文字体大小适中,段落间距留白得当,长时间阅读下来眼睛不会觉得特别累。不过,我个人觉得扉页的设计稍微有点朴素了,如果能增加一些与学科相关的插图或者设计元素,或许会更能吸引年轻读者的眼球。总的来说,作为一本教材,它的物理形态是合格的,体现了一种严肃的学术态度,但如果在视觉体验上能再多花点心思,那就更完美了。毕竟,学习资料的外观也是影响阅读兴趣的一个小因素嘛,谁不想捧着一本看起来顺眼的书呢?希望能看到未来版本在这方面有所改进。

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我接触过不少同类的统计学教材,但这本书在语言风格上给我的感觉是既专业又不失亲和力。它没有那种教科书特有的生硬和晦涩,作者在阐述复杂理论时,经常会穿插一些生活中的例子来辅助说明,比如用日常的抽样调查来解释大数定律的意义,一下子就让抽象的概念变得具体可感了。这种“接地气”的表达方式,极大地降低了我对统计学望而生畏的感觉。不过,在某些高度量化的章节,比如回归分析的高级模型部分,作者似乎更倾向于直接给出公式和结论,而对背后的数学原理和假设条件的讨论略显简略。我希望作者能够在保证篇幅适度的前提下,稍微增加对这些“为什么”的探讨,这样不仅能加深理解,也能培养我们批判性地看待统计结果的能力,而不是仅仅停留在会套公式的层面。

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这本书的配套资源似乎有些不足,我特别关注了随书附带的光盘或者在线资源链接,希望能找到一些用于实践操作的数据集和软件操作指导。毕竟,管理统计学最终还是要落脚到应用上,光靠纸面知识是远远不够的。我尝试着将书本中的例题数据输入到常用的统计软件中进行重新分析,但发现书中提供的练习数据并不总是能直接在软件中找到,或者数据格式需要进行大量的预处理,这在一定程度上打断了学习的流畅性。如果出版方能够提供结构化、清洁过的数据文件,并附带主流统计软件(比如R、Python或SPSS)的操作步骤指南,那这本书的实用价值将大大提升。毕竟,现在的管理领域对数据分析工具的掌握程度要求越来越高,教材应该与时俱进地提供这些实践桥梁。

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