商务与经济统计学（英文版·精编版第5版）（工商管理经典教材·核心课系列；教育部高校工商管理类教学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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托马斯·威廉斯，丹尼斯·斯威尼，戴维·安德森 著，张建华 译

图书标签:

• 商务统计
• 经济统计
• 统计学
• 工商管理
• 经管类教材
• 高等教育
• 英文教材
• 数据分析
• 决策分析
• 统计建模

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300195049

版次：5

商品编码：11518176

包装：平装

丛书名： 工商管理经典教材·核心课系列

开本：大16开

出版时间：2014-07-01

用纸：胶版纸

页数：568

内容简介

本书的最大特色是应用性强。本书以大量数据为基础，介绍各种统计方法在实际中的应用，每一种统计方法的介绍都联系一个案例，并配有大量的例题和练习。
本书的另一特色是通俗易懂。全书避免了烦琐的数学推导，深入浅出、循序渐进地介绍了统计学的知识，实例与图表丰富，易于读者理解和掌握。考虑到Microsoft Excel是人们日常工作中易学易用的一种软件，本书详细介绍了Excel 进行统计分析的方法和步骤。
此外，本书还设计了大量练习题，用来帮助学生更好地理解书中的内容，并掌握各种统计方法的运用。为方便读者自学，本书还在附录中给出了部分习题的详细解答。
本书非常适合国内本科生、研究生、MBA的双语教学，也可供从事实际工作的人员学习参考。

作者简介

托马斯?威廉斯（Thomas A. Williams） 美国罗切斯特理工大学商学院管理科学教授。在克拉克森大学获得学士学位，在伦斯勒理工大学获得硕士学位和博士学位。曾在辛辛那提大学工商管理学院担任了7年的教学工作，制定了信息系统专业的本科教学计划，并担任协调人。他还是罗切斯特理工大学决策科学系的第一任主席。他不但讲授本科生的管理科学与统计学课程，而且还讲授研究生的回归与决策分析课程。
丹尼斯?斯威尼（Dennis J. Sweeney） 美国辛辛那提大学数量分析系教授和生产力提高中心主任。在德雷克大学获得工商管理学士学位，在印第安纳大学获得工商管理硕士和工商管理博士学位，并成为NDEA会员。曾担任辛辛那提大学数量分析系主任和工商管理学院副院长。
戴维?安德森（David R. Anderson） 美国辛辛那提大学工商管理学院数量分析系教授。在普度大学获得学士、硕士和博士学位。担任辛辛那提大学数量分析与运作管理系主任及工商管理学院副院长，还是工商管理学院首个高管项目的协调人。

目录

Chapter 1 Data and Statistics
Chapter 2 Descriptive Statistics： Tabular and Graphical Presentations
Chapter 3 Descriptive Statistics： Numerical Measures
Chapter 4Sampling and Sampling Distributions
Chapter 5 Interval Estimation
Chapter 6 Hypothesis Tests
Chapter 7Comparisons Involving Means， Experimental Design， and Analysis of Variance
Chapter 8 Comparisons Involving Proportions and a Test of Independence
Chapter 9 Simple Linear Regression
Chapter 10 Multiple Regression
Appendix A Tables
Appendix B Self-Test Solutions and Answers to Select Exercises
Appendix C Microsoft Excel 2010 and Tools for Statistical Analysis

精彩书摘

The purpose of Essentials of Contemporary Business Statistics is to give students, primarily those in the fields of business administration and economics, a conceptual introduction to the field of statistics and its many applications. The text is applications oriented and written with the needs of the nonmathematician in mind; the mathematical prerequisite is knowledge of algebra.
Applications of data analysis and statistical methodology are an integral part of the organization and presentation of the text material. The discussion and development of each technique is presented in an applications setting, with the statistical results providing insights to decisions and solutions to problems.

前言/序言

商业分析与决策：驱动现代商业成功的量化思维 本书聚焦于为商业专业人士和高阶学生提供一套全面、实用的量化分析工具箱，旨在提升其在复杂商业环境中的决策质量与战略洞察力。 --- 第一部分：商业分析的基础与思维框架（Foundations and Frameworks for Business Analytics） 本部分旨在为读者建立坚实的分析基础，理解数据在现代商业生态系统中的核心地位，并介绍进行有效商业分析所需的思维范式。 第一章：数据驱动型组织的核心理念 本章深入探讨了数据如何从辅助信息转变为核心战略资产。我们将分析当代商业环境的特点——信息过载与决策不确定性的并存，并阐述建立数据文化的重要性。内容涵盖商业智能（BI）与商业分析（BA）的区别与联系，以及从描述性分析（发生了什么）向预测性分析（将要发生什么）和规范性分析（我们应该做什么）的演进路径。重点讨论了“数据素养”在不同管理层级中的具体要求。 第二章：商业问题的结构化与量化建模入门 有效的分析始于对正确问题的定义。本章教授如何将模糊的商业挑战（如市场份额下降、供应链瓶颈）转化为可量化、可测试的分析问题。我们将介绍商业建模的基本流程，包括识别关键变量、建立假设链条以及选择合适的分析工具。内容将详细对比定性研究与定量研究的适用场景，并强调“最小可行模型”（Minimum Viable Model, MVM）的构建理念，确保分析的及时性和实用性。 第三章：测量、数据质量与伦理考量 在开始任何分析之前，必须确保“测量”的有效性。本章详细讨论了商业中常见指标（KPIs）的定义、计算方法及潜在的陷阱。我们将系统性地考察数据质量的维度，如准确性、完整性、一致性和时效性。同时，鉴于数据隐私和偏见问题的日益突出，本章投入大量篇幅讨论分析中的数据伦理、算法公平性以及如何负责任地使用预测模型，确保合规性和社会接受度。 --- 第二部分：描述性与探索性分析技术（Descriptive and Exploratory Techniques） 本部分侧重于如何从原始数据中提取有意义的模式、趋势和异常值，为后续的高级分析打下坚实基础。 第四章：探索性数据分析（EDA）与可视化基础 探索性数据分析（EDA）是发现数据隐藏故事的关键步骤。本章将教授一系列强大的可视化技术，包括但不限于：时间序列图、箱线图、散点图矩阵、热力图等，并讨论如何根据数据类型（连续、分类、时间序列）选择最佳的可视化表达方式。我们将强调“讲故事”的重要性——如何通过视觉设计引导观众关注关键的商业洞察，避免信息失真。 第五章：集中趋势、离散度与分布分析 本章回归基础统计概念，但将其置于商业情境中应用。详细讲解均值、中位数、众数在评估财务数据、客户满意度等指标时的优缺点。重点分析标准差、方差、四分位距在衡量风险（如投资回报波动性、库存周转率的不一致性）中的作用。此外，我们将介绍常见数据分布（如正态分布、泊松分布）在业务场景中的拟合与检验。 第六章：抽样理论与推断性分析的桥梁 在成本和效率的制约下，商业分析通常依赖于样本数据。本章系统阐述概率抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样）及其在市场调研和质量控制中的应用。深入探讨中心极限定理如何支撑我们从样本推断总体特征，并介绍置信区间和误差范围的概念，帮助管理者理解推断结论的可靠程度。 --- 第三部分：预测建模与关系分析（Predictive Modeling and Relationship Analysis） 本部分是本书的核心，专注于建立模型来预测未来趋势、评估变量间的关系强度，并指导资源分配。 第七章：相关性、回归分析与因果推断的挑战 本章详述了线性回归模型作为商业预测基石的重要性。从简单线性回归到多元回归，我们将详细解释模型构建的步骤、系数的解释及其统计显著性。内容特别关注共线性、异方差性等模型诊断问题。此外，本章将辩证地探讨相关性与因果性的区别，并介绍准实验设计（如倾向得分匹配）在商业研究中初步逼近因果关系的方法。 第八章：时间序列分析与趋势预测 对于销售预测、库存管理和宏观经济分析，时间序列数据至关重要。本章介绍时间序列数据的分解（趋势、季节性、周期性、随机波动）。内容涵盖平滑法（如移动平均、指数平滑）以及更先进的ARIMA、SARIMA模型在处理复杂时间依赖性数据时的应用。重点讲解如何评估预测模型的准确性（如MSE, MAPE）。 第九章：分类与决策树模型在商业中的应用 在需要对客户进行分组或预测二元结果（如客户流失/留存、欺诈/非欺诈）时，分类模型是关键工具。本章介绍逻辑回归模型的基础，并重点展开对决策树（Decision Trees）和随机森林（Random Forests）的讲解。我们将分析这些模型在提供易于解释的决策规则方面的优势，以及它们如何帮助企业构建精准的客户细分策略。 --- 第四部分：优化、风险评估与高级应用（Optimization, Risk Assessment, and Advanced Applications） 本部分将分析技术提升到战略层面，探讨如何利用模型寻找最佳行动方案并管理不确定性。 第十章：决策分析与风险建模 商业决策往往在信息不完全或结果存在不确定性的情况下做出。本章介绍决策树（决策分析中的）在评估不同策略路径下的预期收益和风险。我们将引入蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）作为评估复杂系统（如项目投资组合、新产品发布）风险分布的强大工具，并学习如何通过模拟确定最优的风险敞口。 第十一章：线性规划与运营优化 本章将资源分配和约束条件下的最优解问题转化为数学模型。内容涵盖线性规划（Linear Programming）的基本要素（目标函数、约束条件、非负约束），并教授如何使用软件求解器解决现实中的生产计划、运输路径优化、人员调度等经典运营管理问题。将引入对偶理论的概念，帮助管理者理解影子价格（Shadow Prices）对决策的指导意义。 第十二章：大数据环境下的分析扩展与商业洞察的转化 面对PB级数据和流式数据，分析方法需要适应新的规模和速度。本章概述了机器学习（Machine Learning）在商业中的前沿应用，例如推荐系统和自然语言处理（NLP）在客户反馈分析中的作用。最后，本章强调分析的终极目标：如何将复杂的量化模型结果有效地转化为可执行的、有影响力的商业战略和管理行动。这包括建立清晰的仪表板（Dashboards）和进行高层汇报的技巧。 --- 本书特色： 实践导向： 每一章节均包含丰富的真实商业案例研究（聚焦于市场营销、金融、运营管理），并辅以步骤清晰的分析流程演示。 概念清晰： 避免不必要的纯数学推导，专注于商业人士理解和应用统计与量化模型的直觉和能力。 工具兼容： 讨论的分析方法可兼容主流的统计软件和数据处理平台（如Python/R的统计库基础概念），强调方法论而非特定软件的命令。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对经济学理论和实际应用都充满好奇的学习者，我在寻找一本能够系统性地讲解统计学在经济领域应用的图书时，偶然发现了这本《商务与经济统计学》（精编版第5版）。这本书的编排方式让我印象深刻，它并没有简单地罗列公式，而是深入浅出地解释了统计学概念的由来及其在经济学中的重要地位。从宏观经济指标的分析，比如GDP、通货膨胀率的统计方法，到微观经济主体的行为分析，比如消费者需求弹性、企业生产效率的统计学解释，这本书都提供了详实且富有启发性的内容。我尤其欣赏的是，书中对计量经济学基础的介绍，比如时间序列分析、面板数据分析等，虽然这些内容对我来说具有一定的挑战性，但书中的案例和图表解释，让我能够逐步理解这些高级统计工具在经济预测和政策评估中的巨大作用。它不仅仅是一本教科书，更像是一本引路书，引导我如何运用统计学这把“利器”去理解复杂的经济现象，并做出更严谨的判断。我迫不及待地想要继续深入研读，去探索更多统计学在经济学领域的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这本《商务与经济统计学》的精编版第五版，真的是我近期最惊喜的阅读体验之一。作为一名在校的工商管理专业学生，我对统计学一直抱有一种既敬畏又渴望理解的态度。敬畏是因为它听起来就充满了严谨的数学公式和复杂的图表，而渴望则是因为深知统计学在商业决策中的重要性。拿到这本书，首先映入眼帘的是它厚实而扎实的质感，精编版的设计也让我觉得更专注于核心内容，省去了不少可能并非我当下必需的旁枝末节。我特别喜欢它那种循序渐进的讲解方式，从最基础的概念，比如描述性统计的各种指标，如何计算均值、中位数、众数，如何理解方差和标准差的意义，到概率论的基础，再到推断性统计的各种方法，比如假设检验和置信区间。书中的例子都非常贴近实际的商业场景，比如分析市场销售数据、评估营销活动的效果、理解财务报表的风险等。这让我在学习理论知识的同时，也能够立刻感受到它的应用价值。而且，它不仅仅是罗列公式，更注重解释“为什么”要用这个方法，以及这个方法能告诉我们什么。一些复杂的概念，比如回归分析，书里通过图示和分步解释，让我茅塞顿开，不再是望而却步。虽然我还没有完全读完，但可以预见，这本书将成为我整个大学生涯中不可或缺的参考书。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻读市场营销专业的学生，对于如何量化和分析市场数据一直感到有些力不从心。偶然的机会接触到了《商务与经济统计学》（精编版第5版）这本教材，简直如同找到了救星。这本书最大的亮点在于它将统计学的理论与市场营销的实际应用完美地结合在了一起。书中关于抽样方法、数据收集和分析的章节，为我理解如何进行市场调研提供了非常实用的指导。特别是关于回归分析和相关性分析的内容，让我深刻理解了如何通过分析客户的人口统计学特征、购买历史等因素，来预测未来的销售趋势，或者理解哪些营销因素对销售额影响更大。书中的图示和统计软件（如SPSS或R）的初步介绍（虽然不是重点，但提供了方向）也给了我很大的启发，让我意识到，要在这个数据驱动的时代脱颖而出，掌握这些工具是必不可少的。虽然我还没能完全掌握所有复杂的计算，但这本书为我打开了统计学应用的大门，让我看到了它在解决实际市场营销问题中的巨大潜力，也让我对未来的学习和工作充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始我是带着一种“不得不读”的心态去翻阅这本《商务与经济统计学》（精编版第5版）的，毕竟是工商管理的核心课程系列，教材的权威性毋庸置疑。但越读越发现，它并非是那种枯燥乏味、只讲理论的教科书。它的语言风格非常清晰，即使是初学者也能比较容易地理解。我尤其欣赏的是它对统计学在实际商业环境中的应用进行了深入的探讨。书中的案例分析，比如如何运用统计学方法来预测股票价格的波动、分析客户的购买行为模式、优化供应链的效率，都让我大开眼界。它不仅仅是将统计学理论与商业实践割裂开来，而是将两者紧密地结合在一起，让我能够真正理解统计学是如何帮助企业做出更明智、更科学的决策的。它也引导我思考，在数据爆炸的时代，不懂统计学就像是闭着眼睛在做生意，风险是巨大的。这本书让我看到了统计学的美，它不仅仅是冰冷的数字，更是揭示事物规律、洞察商业本质的有力工具。虽然有些章节需要反复琢磨，但我相信，通过这本书的学习，我的数据分析能力和批判性思维都会得到显著的提升，这对我未来的职业发展至关重要。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到《商务与经济统计学》（精编版第5版）这本书的时候，我并没有立刻投入到啃读之中，而是先浏览了一下目录和前言。令我惊喜的是，它并没有直接扑面而来让人望而生畏的数学公式，而是先用通俗易懂的语言阐述了统计学在商业和经济领域的广泛应用及其重要性。这本书的结构设计非常合理，从基础概念的引入，到各种统计方法的详细介绍，再到实际案例的分析，层层递进，逻辑清晰。我特别喜欢它在讲解每个统计方法时，都会提供至少一个具体的商业案例，让我能够直观地理解这个方法是如何在现实世界中发挥作用的。例如，在讲解假设检验时，书中就用了一个分析不同广告投放效果的例子，让我一下子就明白了如何通过统计学来判断哪种广告策略更有效。此外，这本书的排版也很人性化，重点内容会用加粗或不同颜色标注，图表也清晰易懂，这大大减轻了阅读的负担。虽然有些统计学概念对我来说仍然比较抽象，需要花费一些时间去理解和消化，但我能感受到作者的良苦用心，他们试图让每一个读者都能掌握统计学的精髓，并将其运用到实际工作中。

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快速收到，还没看，准备学习学习喽

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书是正版物流也很快

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还可以吧'还么来得及看

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不错，一直在用。没什么问题。

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速度挺快，包装也很好。

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这本书不错，只是购买。

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OK

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很满意，相信京东，又快又好

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快速收到，还没看，准备学习学习喽