商务与经济统计 罗良清

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isbn号码:9787210031987
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具体描述

《现代商务决策的数学基石:一本洞悉数据驱动时代的必读之作》 在这本开创性的著作中,我们将深入探索商务与经济领域中那些至关重要的统计学原理与应用。本书旨在为读者提供一套扎实的分析工具,帮助您在信息爆炸的时代,从海量数据中提炼出有价值的洞察,从而做出更明智、更具竞争力的商业决策。 核心内容概览: 统计学的力量:理解数据背后的语言 描述性统计: 我们将从最基础的描述性统计学出发,学习如何有效地汇总、组织和呈现数据。这包括均值、中位数、众数等集中趋势的度量,方差、标准差等离散程度的度量,以及频率分布、直方图、箱线图等可视化工具,帮助您直观地理解数据的分布特征和潜在模式。 概率论基础: 概率是统计推断的基石。本书将清晰地阐述概率的基本概念、随机变量、概率分布(如二项分布、泊松分布、正态分布等),以及这些分布在实际商业场景中的应用,例如风险评估、市场预测等。 抽样与推断:窥探整体的奥秘 抽样方法: 学习如何从庞大总体中抽取有代表性的样本,并理解不同抽样方法(如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样)的优缺点。 参数估计: 掌握点估计和区间估计的方法,学会如何利用样本数据来推断总体的未知参数,例如计算平均销售额的置信区间,从而为市场策略提供可靠依据。 假设检验:验证你的商业假设 基本原理: 深入理解假设检验的逻辑,包括零假设、备择假设、p值、显著性水平等核心概念。 常用检验方法: 详细介绍t检验、z检验、卡方检验、F检验等常用的统计检验方法,并展示如何在营销活动效果评估、产品定价分析、生产流程优化等场景中应用它们。 回归分析:揭示变量间的关系 简单线性回归: 探索一个自变量如何影响一个因变量,学习如何建立回归模型,解释回归系数的含义,并进行预测。例如,分析广告投入与销售额之间的关系。 多元线性回归: 扩展到多个自变量共同影响一个因变量的情况,处理更复杂的商业问题,如影响客户购买行为的多种因素分析。 非线性回归与模型诊断: 介绍非线性回归模型,并强调模型拟合优度检验、残差分析等模型诊断的重要性,确保模型的有效性和可靠性。 时间序列分析:把握经济脉搏 时间序列的特征: 理解趋势、季节性、周期性和随机波动等时间序列数据的基本组成部分。 平稳性与差分: 学习如何处理非平稳时间序列数据。 经典模型: 介绍ARIMA模型等经典时间序列分析方法,用于预测股票价格、销售量、GDP增长等经济指标。 应用场景: 探讨如何利用时间序列分析进行宏观经济预测、库存管理、资源规划等。 方差分析(ANOVA):多组均值比较的利器 基本思想: 学习如何比较三个或三个以上组别的均值是否存在显著差异,例如比较不同营销策略对销售额的影响。 单因素与多因素ANOVA: 介绍单因素和多因素方差分析的设计与应用。 非参数统计:数据分布未知时的选择 当数据不满足参数检验的假设时,非参数统计方法提供了强大的解决方案。本书将介绍秩和检验、符号检验等常用非参数方法。 统计软件的应用:让统计分析更高效 本书将结合实际案例,指导读者如何使用主流统计软件(如Excel的统计工具、SPSS、R语言等)进行数据分析,从数据导入、清洗到模型构建与结果解读,让统计工具成为你强大的助手。 本书特色: 理论与实践并重: 每一章节都紧密结合商务与经济领域的实际案例,从市场营销、金融投资、人力资源到生产管理,让抽象的统计概念变得生动具体。 循序渐进的教学设计: 内容组织逻辑清晰,从基础概念到高级模型,由浅入深,即使统计学背景较弱的读者也能轻松掌握。 强调决策导向: 本书不仅教授统计分析方法,更侧重于如何将分析结果转化为可行的商业策略,帮助读者提升决策能力。 精炼的语言风格: 采用清晰、简洁、专业的语言,避免不必要的术语堆砌,力求让读者在最短的时间内理解核心要义。 谁适合阅读本书? 本书适用于所有希望提升数据分析能力,在现代商业环境中取得成功的专业人士。包括: 企业管理者: 需要依据数据进行战略规划、绩效评估和资源配置。 市场营销人员: 负责分析消费者行为、评估营销活动效果、预测市场趋势。 金融分析师: 运用统计模型进行风险管理、投资组合优化和金融产品定价。 经济学家与政策制定者: 分析宏观经济数据,预测经济发展趋势,制定相关政策。 即将进入商务或经济领域学习的学生: 为其未来的学习和职业生涯打下坚实的统计学基础。 任何对数据驱动决策感兴趣的读者: 希望理解统计学在商业世界中的强大应用。 通过阅读本书,您将不仅掌握一套强大的数据分析工具,更能培养一种数据驱动的思维模式,从而在日新月异的商业环境中保持敏锐的洞察力和卓越的决策力。这是一次关于统计学在商务与经济领域应用的全面探索,一次赋能您走向成功的知识旅程。

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读后感

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用户评价

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天呐,我最近读完了一本让我醍醐灌顶的书,叫《宏观经济学原理与应用》。这本书的作者简直是个天才,他对复杂概念的阐释深入浅出,仿佛把原本高不可攀的经济学知识,变成了一桌丰盛的家常便饭。我以前对GDP、通货膨胀这些词汇总是似懂非懂,觉得那是经济学家们的“黑话”,但读完这本书后,我竟然能津津有味地跟朋友讨论财政政策对就业市场的影响。最让我印象深刻的是,书中用大量的真实世界案例来佐证理论,比如对比了不同国家在应对金融危机时的政策选择和结果,那种历史的厚重感和现实的紧迫感交织在一起,让人忍不住想深入探究下去。作者的叙事节奏把握得极好,总能在你快要感到疲倦时,抛出一个引人入胜的小故事或者一个发人深省的思考题,让你精神为之一振,继续阅读的欲望高涨。这本书不仅仅是知识的堆砌,更像是一次思维方式的重塑,让我开始用一种更系统、更理性的眼光去看待我们身边发生的一切经济现象。我已经强烈推荐给所有对世界运行规律感到好奇的朋友们了。

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我最近沉迷于一本探讨金融市场行为的著作,名叫《非理性繁荣的心理学根源》。这本书完全是冲着我的“羊群效应”来的!作者的文笔极其流畅,带着一种近乎讲故事的魔力,把枯燥的金融模型包裹在鲜活的人类心理学外衣之下。他没有一味地指责投资者愚蠢,而是深入挖掘了恐惧、贪婪、从众心理是如何在特定的市场结构下被放大,最终导致泡沫的形成和破裂。我尤其喜欢其中对“锚定效应”和“处置效应”的详细解读,这些理论直接解释了为什么我们在面对亏损时会死扛不放,而在获利时又急于兑现。读完后,我仿佛能看到自己过去在股市操作中的种种“非理性”瞬间,那些冲动买入和恐慌卖出的决定,原来都是有迹可循的心理陷阱。这本书读起来就像是照镜子,让你看清自己作为市场参与者最脆弱的一面。它不是教你如何预测市场,而是教你如何管理好自己的心——这在瞬息万变的金融世界里,比任何技术分析都来得更重要。

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不得不提我最近读完的《全球供应链管理与风险控制》,这本书简直是为我们这些身处后疫情时代的管理者准备的“操作手册”。以往我们总觉得供应链就是按时交货、控制成本,但这本书将视角提升到了地缘政治、气候变化和突发公共卫生事件的层面。作者对“牛鞭效应”的分析细致入微,清晰地展示了信息延迟和需求波动如何层层放大,最终导致整个链条的断裂。书中关于“韧性”和“敏捷性”的探讨尤其让我耳目一新,他不再推崇单一的、追求极致效率的“精益”模式,而是主张在关键节点建立冗余和备份,用略高的成本换取更高的抗风险能力。书中的案例分析极具前瞻性,比如对芯片短缺事件的深度复盘,以及对“去全球化”趋势下供应链重构的预测。读这本书,我感觉自己仿佛参与了一场全球顶级的沙盘推演,它教会我如何像一个战略家一样思考物流网络的布局,如何利用技术手段实现端到端的可见性。这本书的价值在于,它不仅解释了过去的危机,更重要的是,它为我们构建未来更安全的商业路径提供了清晰的蓝图。

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我刚刚合上一本名为《数据可视化:从洞察到表达》的书籍,心情久久不能平静。这本书的价值,用“惊艳”来形容都显得有些苍白。我一直以为数据分析就是Excel表格和复杂的统计模型,但这本书彻底颠覆了我的认知。作者对于如何将冰冷的数据转化为有温度、有说服力的视觉故事,有着近乎偏执的追求。书中的每一个章节都配有大量的图表案例,从最基础的柱状图、折线图,到那些我闻所未闻的桑基图、力导向图,作者不仅教你“怎么画”,更重要的是教你“为什么这么画”。他强调视觉设计的每一个选择都必须服务于信息的有效传达,而不是为了炫技。读完后,我拿起手头的工作报告,立刻发现自己过去犯了多少“视觉错误”——颜色使用过于花哨、图例混乱、重点不突出。这本书简直是为所有需要用数据说话的职场人士量身定制的“解药”,它不仅提升了我的专业技能,更重要的是,它提升了我沟通的效率和影响力。这绝对是近年来我阅读过的,实践性最强、改变我工作方式的一本书,没有之一。

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说实话,我对《现代商业伦理与企业社会责任》这本书的期待值本来不高,总觉得这类书籍无非是老生常谈的“做人要厚道”、“企业要守法”,但事实证明我错了,错得离谱。这本书的视角极为犀利和现代。它没有停留在道德说教层面,而是将伦理困境放在了全球化竞争、人工智能发展、供应链透明度等前沿议题中进行剖析。其中关于“算法歧视”那一章,让我看得脊背发凉,作者探讨了科技公司在设计推荐系统时,如何无意中固化了社会偏见,这种深入骨髓的批判性思维,远超了我对一本“商业教材”的想象。更妙的是,书中引入了大量的跨国企业案例,比如某快时尚品牌在发展中国家的劳工问题,以及科技巨头在数据隐私方面的权衡。这些案例的复杂性在于,它们往往没有绝对正确的答案,而是需要在多方利益之间找到一个动态平衡。这本书没有给我标准答案,但它教会了我如何提出更深刻的问题,如何在一个充满灰色地带的世界里,坚守原则并做出负责任的决策。这是一本能让你在商业洪流中保持清醒的“镇定剂”。

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