Essentials of Business Statistics pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:McGraw-Hill College

作者:Bowerman, Bruce L./ O'Connell, Richard T./ Orris, J. B.

出品人:

页数:544

译者:

出版时间:2003-8

价格:$ 180.52

装帧:HRD

isbn号码:9780072869248

丛书系列:

图书标签:

Business Statistics
Statistics
Data Analysis
Probability
Regression
Business
Economics
Mathematics
Quantitative Analysis
Decision Making

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具体描述

Bowerman and O'Connell's, "Essentials of Business Statistics" (EBS) delivers clear and understandable explanations of business statistics concepts through the use of case studies and examples. The non-calculus-based approach thoroughly covers descriptive and inferential statistics with an emphasis on business applications. Both procedural and conceptual aspects of the subject are covered, analysis and interpretation are emphasized, and shows students how to select the appropriate statistical tool for use in a particular business application. The abundant examples reflect real applications of statistics relevant to business students. A key distinction of EBS is the rich and realistic continuing case study examples that provide the architecture of the text.Unlike virtually all other texts, which use discreet examples for each individual subject area, EBS relies on these continuing examples to 'frame' the study of statistics and place it squarely into the realm of real business problems and scenarios. Part and parcel with this approach are the rich and relevant data sets used to demonstrate statistical concepts. Finally, Bowerman and O'Connell also provide a fresh technology perspective. Excel and Minitab output is included in the text to help students visualize concepts, and a robust Excel add-in package, Megastat is both available on the accompanying CD ROM and has been thoroughly integrated into the text. The coverage of the Internet included in the book is second to none.

洞察数据，驱动决策：现代商业分析的基石在这个信息爆炸的时代，数据不再仅仅是冰冷的数字，它们是驱动商业洞察、优化运营、预测趋势、规避风险以及最终实现可持续增长的宝贵资产。掌握有效分析和解读这些数据的能力，已经成为现代商业成功的关键要素。本书旨在为广大读者，无论是初入职场的商业人士，还是希望提升分析技能的经验管理者，提供一套系统、实用且富有前瞻性的商业分析工具箱，帮助他们驾驭日益复杂的数据环境，做出更明智、更具战略性的商业决策。本书并非一本枯燥的统计学理论教科书，而是一本专注于将统计学原理与现实商业场景紧密结合的实践指南。我们深知，理论的价值在于应用，技术的掌握在于落地。因此，本书的每一个概念、每一个方法都将通过丰富的实际商业案例进行阐释，涵盖从市场营销、财务分析、运营管理到人力资源等多个核心商业领域。读者将了解到如何利用数据来识别消费者行为模式，评估营销活动的ROI，预测销售额，优化库存水平，分析财务报表中的风险信号，甚至理解员工绩效数据背后的驱动因素。核心内容概览：第一部分：构建数据思维的基石在深入复杂的分析技术之前，理解数据的本质、类型以及如何进行有效的数据收集和初步处理至关重要。本部分将引导读者建立起坚实的数据基础。理解数据的语言：我们将首先探讨不同类型的数据（如定性数据、定量数据、离散数据、连续数据）及其在商业分析中的不同作用。了解数据的尺度（名义、顺序、间隔、比例）对于选择正确的分析方法至关重要。数据的来源与质量：商业数据可以来自内部系统（如CRM、ERP、销售数据库）和外部来源（如市场调研报告、社交媒体、公开数据集）。本部分将强调数据采集的严谨性，以及如何识别和处理数据中的错误、缺失值和异常值，确保后续分析的可靠性。描述性统计的艺术：在探索性数据分析（EDA）中，描述性统计是揭示数据初步特征的利器。我们将详细介绍各种描述性统计量，包括集中趋势的度量（均值、中位数、众数）、离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位数距）以及数据分布的描述（偏度、峰度）。同时，我们也将探讨如何利用图形化工具，如直方图、箱线图、散点图等，直观地展示数据特征，发现潜在的模式和关系。第二部分：揭示变量之间的关系商业世界充满了变量之间的相互作用。理解这些关系，能够帮助我们预测结果，解释现象，并进行有效的干预。本部分将聚焦于分析变量间的联动。概率与不确定性管理：商业决策往往需要在不确定性中进行。概率论是量化不确定性的基础。我们将介绍基本的概率概念，如条件概率、独立事件，以及常见的概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）。理解这些分布如何描述现实世界中的随机现象，对于构建预测模型至关重要。抽样与推断：由于成本和效率的限制，我们通常无法分析全体数据。抽样技术使得我们能够从总体中抽取有代表性的样本，并根据样本信息推断总体的特征。本部分将涵盖不同的抽样方法，以及置信区间的概念，让我们能够对估计的精度有一个量化的认识。假设检验：假设检验是验证商业假设的统计框架。例如，我们是否可以断定一项新的营销活动带来了销售额的显著提升？本部分将详细介绍假设检验的基本步骤，包括零假设和备择假设的设定、检验统计量的计算、P值的解释以及如何得出结论。我们将涵盖单样本t检验、配对t检验、独立样本t检验、卡方检验等常用的假设检验方法，并强调它们在商业情境下的应用。第三部分：构建预测模型与深入洞察一旦我们掌握了描述和推断的工具，就可以进一步构建模型来预测未来的结果，并深入挖掘数据背后的原因。回归分析：回归分析是预测变量之间关系的最强大工具之一。无论是预测销售额与广告投入的关系，还是分析影响客户满意度的因素，回归分析都扮演着核心角色。我们将从简单线性回归开始，探讨如何建立一个模型来描述一个自变量与一个因变量之间的线性关系，以及如何解释回归系数、评估模型拟合优度（R方）和进行预测。随后，我们将扩展到多元线性回归，讲解如何同时考虑多个自变量对因变量的影响，以及如何处理多重共线性等问题。时间序列分析：许多商业数据具有时间依赖性，如股票价格、季度销售额、网站流量等。时间序列分析专门用于分析和预测这类数据。本部分将介绍时间序列数据的基本特征，如趋势、季节性、周期性和随机波动。我们将探讨一些基础的时间序列模型，如移动平均模型（MA）、自回归模型（AR）和ARIMA模型，以及如何利用它们来识别模式并进行短期预测。关联分析与数据挖掘基础：在处理海量数据时，发现变量之间隐藏的关联性非常重要。例如，哪些商品经常被一起购买？本部分将介绍一些基础的数据挖掘技术，如关联规则挖掘，帮助读者理解如何从交易数据中发现有价值的购物篮分析模式。此外，还将简要介绍聚类分析等无监督学习方法，用于发现数据中的自然分组。第四部分：统计方法的现代应用与伦理考量在掌握了基础和进阶的统计方法后，我们将探讨这些工具在现代商业环境下的具体应用，并强调数据分析的伦理责任。实验设计与A/B测试：在评估新产品、新功能或新策略的有效性时，科学的实验设计至关重要。A/B测试是互联网和营销领域最常用的实验方法。本部分将详细介绍实验设计的原理，如何设定对照组和实验组，如何收集和分析实验数据，以确保得出可靠的结论。统计软件的应用：尽管本书侧重于概念和原理，但我们也认识到实际操作的重要性。我们将指导读者如何利用主流的统计分析软件（如Excel的高级分析工具、R、Python的统计库等）来实现书中介绍的各种分析方法。重点在于理解软件输出的含义，而非仅仅操作技巧。数据分析的伦理与责任：随着数据能力增强，数据隐私、偏见和公平性等伦理问题也日益凸显。本部分将探讨在数据收集、分析和应用过程中应遵循的伦理准则，以及如何避免数据分析中的潜在偏见，确保决策的公平和透明。本书的特色与价值：商业导向：每一章都围绕具体的商业问题展开，用统计学工具解决实际商业挑战。循序渐进：从基础概念到高级模型，结构清晰，难度逐级递增，适合不同背景的读者。案例丰富：大量来源于真实商业场景的案例分析，帮助读者理解理论与实践的结合。注重解释：强调统计结果的商业含义，让读者能够将分析洞察转化为 actionable insights。面向未来：涵盖了当前商业分析领域最热门和最有价值的主题，为读者应对未来的数据挑战打下基础。无论您是希望提升个人数据分析能力，还是希望构建更具数据驱动力的团队，本书都将是您不可或缺的参考。它将帮助您从海量数据中提炼出有价值的信息，做出更具前瞻性、更稳健的商业决策，最终在激烈的市场竞争中脱颖而出。数据将成为您最强大的盟友，而本书，将是您掌握这一盟友的关键指南。