Introduccion A La Estadistica Para Negocios/ Intruduction To Business Statistics (Spanish Edition) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Ronald M. Weiers

出品人:

页数:1010

译者:

出版时间:2006-04-12

价格:USD 74.95

装帧:Paperback

isbn号码:9789706864376

丛书系列:

图书标签:

estadística
negocios
estadística para negocios
estadística descriptiva
inferencia estadística
análisis de datos
probabilidad
regresión
estadística aplicada
español
business statistics

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具体描述

现代商业分析的基石：数据驱动决策的实践指南作者： [在此处留空，因为您要求的内容不包含原书信息，且不希望提及AI。但通常简介会包含作者信息。] 出版社： [留空] 页数： [留空] ISBN： [留空] --- 洞察未来：驾驭复杂商业环境的量化思维在当今瞬息万变、信息爆炸的商业世界中，直觉和经验固然重要，但真正能将企业推向卓越的，是精确的数据分析能力。本书并非枯燥的理论教科书，而是一本面向实战的、深入浅出的商业分析工具箱，旨在帮助管理者、市场营销人员、财务分析师乃至创业者，掌握将原始数据转化为战略洞察的关键技能。我们相信，掌握统计学的核心思想，是实现可持续增长和有效风险控制的必备前提。本书的核心目标是打破“统计学晦涩难懂”的传统印象，将复杂的数学概念转化为清晰、可操作的商业案例和决策框架。我们聚焦于那些在日常运营、市场预测、质量控制和财务评估中最常遇到的实际问题，并提供一套行之有效的量化解决方案。 --- 第一部分：商业决策的逻辑基础与数据准备本部分为后续深入分析奠定坚实的逻辑和技术基础，强调数据在商业活动中的核心地位。第一章：商业环境中的数据角色从信息到洞察：界定什么是“商业数据”，以及它如何驱动战略规划。讨论数据驱动文化（Data-Driven Culture）的构建要素。商业分析的类型：区分描述性分析（发生了什么）、诊断性分析（为什么发生）、预测性分析（将要发生什么）和规范性分析（我们应该怎么做）。数据伦理与隐私：介绍在处理客户、销售和运营数据时必须遵守的法律框架（如GDPR原则的非具体提及，仅强调全球合规性概念）和职业道德标准。第二章：数据的获取、清洗与描述数据源的识别与评估：探讨内部系统（ERP, CRM）、外部市场调研、社交媒体爬取等主要数据来源的优缺点。数据质量的重要性：深入讲解“垃圾进，垃圾出”（GIGO）原则。重点解决数据缺失、异常值（Outliers）和数据不一致性等常见问题。初步数据可视化与摘要统计：介绍如何使用均值、中位数、众数、标准差和四分位数等核心指标快速了解数据集的“全貌”。强调在商业报告中，选择合适的摘要统计量以避免误导性陈述。 --- 第二部分：理解变异性与检验假设本部分是统计推断的核心，教会读者如何从样本推断总体，并对商业干预措施的有效性做出科学判断。第三章：概率论在不确定性管理中的应用商业风险与概率：将古典概率、经验概率和主观概率的概念与实际的保险定价、项目失败率预测相结合。关键概率分布的商业解读：详细解析二项分布（如合格率、转化率）、泊松分布（如呼叫中心等待时间、突发事件频率）和正态分布（如产品尺寸、交易金额）在业务流程中的应用场景。第四章：抽样技术与中心极限定理的威力科学抽样：介绍简单随机抽样、分层抽样和系统抽样在市场调查和质量控制中的应用，以及如何确定合适的样本量以达到可接受的误差水平。中心极限定理（CLT）的实际意义：解释为什么CLT是进行统计推断的基石，即使底层数据分布未知，我们仍能对样本均值做出可靠的判断。第五章：区间估计与商业信心度构建置信区间：学习如何为总体均值、总体比例和总体方差构建可靠的置信区间。决策的精确度：阐释“置信水平”（如95%）在市场规模估计和预算编制中的实际含义——它代表了我们愿意接受多大的决策风险。第六章：假设检验：验证商业假设零假设与备择假设的构建：如何将一个商业问题（例如，“新定价策略是否提高了平均客单价？”）转化为可检验的统计命题。 Z检验与T检验的实战应用：详细区分何时使用Z检验（大样本或已知总体标准差）和T检验（小样本）。重点讲解单样本、双样本（独立与配对）检验的商业情境。 P值与决策：彻底解析P值（P-value）的含义及其在商业报告中的正确解读，避免常见的“显著性误区”。讨论第一类和第二类错误在商业决策中的成本考量。 --- 第三部分：探究关系与预测未来本部分转向多元分析，旨在揭示变量间的相互依赖关系，并建立模型来预测关键业务指标。第七章：方差分析（ANOVA）：多组比较的利器超越T检验：当需要比较三个或更多独立组的均值时（例如，比较A、B、C三种广告渠道的转化率），ANOVA的必要性。单因素与双因素方差分析：学习如何设计实验（如A/B/C测试的升级版），并识别因素间的交互作用（Interaction Effects）。第八章：简单线性回归：建立预测模型的基础相关性与因果关系：再次强调相关性不等于因果关系，并引入回归分析来量化这种关系。最小二乘法与回归线：学习如何拟合最佳回归线，并解释斜率、截距的商业意义（如每增加一单位广告投入，销售额预计增加多少）。模型评估：理解决定系数（$R^2$）如何衡量模型对数据变异性的解释程度。第九章：多元回归分析：控制其他因素的影响多变量模型的构建：介绍如何纳入多个自变量（如价格、促销力度、季节性）来预测目标变量（如销量）。多重共线性与变量选择：识别和处理模型中变量间相互关联的问题（多重共线性），并使用逐步回归等方法优化模型的可解释性和预测能力。分类变量的纳入：使用虚拟变量（Dummy Variables）将定性因素（如地区、产品线）纳入回归模型。第十章：时间序列分析简介：理解动态趋势时间序列数据的特性：探讨时间序列数据的自相关性、趋势性与季节性。平稳性概念与分解：学习如何将时间序列分解为趋势、季节性和随机波动部分。简单预测方法：介绍移动平均法和指数平滑法在短期库存管理和需求预测中的快速应用。 --- 第四部分：非参数方法与质量控制本部分涵盖了在数据不满足正态分布假设时或涉及分类数据时的实用技术，以及对运营效率的量化管理。第十一章：卡方检验：分析分类数据的关联性独立性检验：评估两个分类变量之间是否存在关联（例如，不同客户群体对某项新服务的接受度是否独立）。拟合优度检验：检验实际观测到的频率分布是否符合预期的理论分布（例如，检验实际销售额分布是否符合预期的泊松分布）。第十二章：非参数统计方法的必要性何时绕开正态性假设：在样本量极小或数据明显偏态时，介绍秩和检验（如曼-惠特尼 U 检验、Kruskal-Wallis H 检验）作为T检验和ANOVA的稳健替代方案。第十三章：统计过程控制（SPC）在运营中的应用过程变异的管理：将统计思维直接应用于制造业和流程优化中。控制图的构建与解读：详细讲解X-bar和R图、P图等，用以实时监控流程是否处于“受控”状态，提前识别异常波动，从而减少浪费和返工。 --- 结语：从数据分析师到战略家本书的终点，是读者将统计工具融入日常决策流程的起点。成功的商业分析不是计算出复杂的数值，而是能够清晰地向非技术背景的决策者传达这些数值背后的战略含义。我们鼓励读者将所学应用于真实的工作场景，不断迭代和优化分析模型，最终实现从“经验驱动”到“数据领导”的转变。掌握本书内容，意味着您已装备了在不确定性中航行并取得竞争优势的坚实量化工具。