商務與經濟統計學（英文版·精編版第5版）（工商管理經典教材·核心課係列；教育部高校工商管理類教學 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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托馬斯·威廉斯，丹尼斯·斯威尼，戴維·安德森 著，張建華 譯

圖書標籤:

• 商務統計
• 經濟統計
• 統計學
• 工商管理
• 經管類教材
• 高等教育
• 英文教材
• 數據分析
• 決策分析
• 統計建模

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300195049

版次：5

商品編碼：11518176

包裝：平裝

叢書名： 工商管理經典教材·核心課係列

開本：大16開

齣版時間：2014-07-01

用紙：膠版紙

頁數：568

內容簡介

本書的最大特色是應用性強。本書以大量數據為基礎，介紹各種統計方法在實際中的應用，每一種統計方法的介紹都聯係一個案例，並配有大量的例題和練習。
本書的另一特色是通俗易懂。全書避免瞭煩瑣的數學推導，深入淺齣、循序漸進地介紹瞭統計學的知識，實例與圖錶豐富，易於讀者理解和掌握。考慮到Microsoft Excel是人們日常工作中易學易用的一種軟件，本書詳細介紹瞭Excel 進行統計分析的方法和步驟。
此外，本書還設計瞭大量練習題，用來幫助學生更好地理解書中的內容，並掌握各種統計方法的運用。為方便讀者自學，本書還在附錄中給齣瞭部分習題的詳細解答。
本書非常適閤國內本科生、研究生、MBA的雙語教學，也可供從事實際工作的人員學習參考。

作者簡介

托馬斯?威廉斯（Thomas A. Williams） 美國羅切斯特理工大學商學院管理科學教授。在剋拉剋森大學獲得學士學位，在倫斯勒理工大學獲得碩士學位和博士學位。曾在辛辛那提大學工商管理學院擔任瞭7年的教學工作，製定瞭信息係統專業的本科教學計劃，並擔任協調人。他還是羅切斯特理工大學決策科學係的第一任主席。他不但講授本科生的管理科學與統計學課程，而且還講授研究生的迴歸與決策分析課程。
丹尼斯?斯威尼（Dennis J. Sweeney） 美國辛辛那提大學數量分析係教授和生産力提高中心主任。在德雷剋大學獲得工商管理學士學位，在印第安納大學獲得工商管理碩士和工商管理博士學位，並成為NDEA會員。曾擔任辛辛那提大學數量分析係主任和工商管理學院副院長。
戴維?安德森（David R. Anderson） 美國辛辛那提大學工商管理學院數量分析係教授。在普度大學獲得學士、碩士和博士學位。擔任辛辛那提大學數量分析與運作管理係主任及工商管理學院副院長，還是工商管理學院首個高管項目的協調人。

目錄

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

精彩書摘

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

商業分析與決策：驅動現代商業成功的量化思維 本書聚焦於為商業專業人士和高階學生提供一套全麵、實用的量化分析工具箱，旨在提升其在復雜商業環境中的決策質量與戰略洞察力。 --- 第一部分：商業分析的基礎與思維框架（Foundations and Frameworks for Business Analytics） 本部分旨在為讀者建立堅實的分析基礎，理解數據在現代商業生態係統中的核心地位，並介紹進行有效商業分析所需的思維範式。 第一章：數據驅動型組織的核心理念 本章深入探討瞭數據如何從輔助信息轉變為核心戰略資産。我們將分析當代商業環境的特點——信息過載與決策不確定性的並存，並闡述建立數據文化的重要性。內容涵蓋商業智能（BI）與商業分析（BA）的區彆與聯係，以及從描述性分析（發生瞭什麼）嚮預測性分析（將要發生什麼）和規範性分析（我們應該做什麼）的演進路徑。重點討論瞭“數據素養”在不同管理層級中的具體要求。 第二章：商業問題的結構化與量化建模入門 有效的分析始於對正確問題的定義。本章教授如何將模糊的商業挑戰（如市場份額下降、供應鏈瓶頸）轉化為可量化、可測試的分析問題。我們將介紹商業建模的基本流程，包括識彆關鍵變量、建立假設鏈條以及選擇閤適的分析工具。內容將詳細對比定性研究與定量研究的適用場景，並強調“最小可行模型”（Minimum Viable Model, MVM）的構建理念，確保分析的及時性和實用性。 第三章：測量、數據質量與倫理考量 在開始任何分析之前，必須確保“測量”的有效性。本章詳細討論瞭商業中常見指標（KPIs）的定義、計算方法及潛在的陷阱。我們將係統性地考察數據質量的維度，如準確性、完整性、一緻性和時效性。同時，鑒於數據隱私和偏見問題的日益突齣，本章投入大量篇幅討論分析中的數據倫理、算法公平性以及如何負責任地使用預測模型，確保閤規性和社會接受度。 --- 第二部分：描述性與探索性分析技術（Descriptive and Exploratory Techniques） 本部分側重於如何從原始數據中提取有意義的模式、趨勢和異常值，為後續的高級分析打下堅實基礎。 第四章：探索性數據分析（EDA）與可視化基礎 探索性數據分析（EDA）是發現數據隱藏故事的關鍵步驟。本章將教授一係列強大的可視化技術，包括但不限於：時間序列圖、箱綫圖、散點圖矩陣、熱力圖等，並討論如何根據數據類型（連續、分類、時間序列）選擇最佳的可視化錶達方式。我們將強調“講故事”的重要性——如何通過視覺設計引導觀眾關注關鍵的商業洞察，避免信息失真。 第五章：集中趨勢、離散度與分布分析 本章迴歸基礎統計概念，但將其置於商業情境中應用。詳細講解均值、中位數、眾數在評估財務數據、客戶滿意度等指標時的優缺點。重點分析標準差、方差、四分位距在衡量風險（如投資迴報波動性、庫存周轉率的不一緻性）中的作用。此外，我們將介紹常見數據分布（如正態分布、泊鬆分布）在業務場景中的擬閤與檢驗。 第六章：抽樣理論與推斷性分析的橋梁 在成本和效率的製約下，商業分析通常依賴於樣本數據。本章係統闡述概率抽樣方法（如簡單隨機抽樣、分層抽樣）及其在市場調研和質量控製中的應用。深入探討中心極限定理如何支撐我們從樣本推斷總體特徵，並介紹置信區間和誤差範圍的概念，幫助管理者理解推斷結論的可靠程度。 --- 第三部分：預測建模與關係分析（Predictive Modeling and Relationship Analysis） 本部分是本書的核心，專注於建立模型來預測未來趨勢、評估變量間的關係強度，並指導資源分配。 第七章：相關性、迴歸分析與因果推斷的挑戰 本章詳述瞭綫性迴歸模型作為商業預測基石的重要性。從簡單綫性迴歸到多元迴歸，我們將詳細解釋模型構建的步驟、係數的解釋及其統計顯著性。內容特彆關注共綫性、異方差性等模型診斷問題。此外，本章將辯證地探討相關性與因果性的區彆，並介紹準實驗設計（如傾嚮得分匹配）在商業研究中初步逼近因果關係的方法。 第八章：時間序列分析與趨勢預測 對於銷售預測、庫存管理和宏觀經濟分析，時間序列數據至關重要。本章介紹時間序列數據的分解（趨勢、季節性、周期性、隨機波動）。內容涵蓋平滑法（如移動平均、指數平滑）以及更先進的ARIMA、SARIMA模型在處理復雜時間依賴性數據時的應用。重點講解如何評估預測模型的準確性（如MSE, MAPE）。 第九章：分類與決策樹模型在商業中的應用 在需要對客戶進行分組或預測二元結果（如客戶流失/留存、欺詐/非欺詐）時，分類模型是關鍵工具。本章介紹邏輯迴歸模型的基礎，並重點展開對決策樹（Decision Trees）和隨機森林（Random Forests）的講解。我們將分析這些模型在提供易於解釋的決策規則方麵的優勢，以及它們如何幫助企業構建精準的客戶細分策略。 --- 第四部分：優化、風險評估與高級應用（Optimization, Risk Assessment, and Advanced Applications） 本部分將分析技術提升到戰略層麵，探討如何利用模型尋找最佳行動方案並管理不確定性。 第十章：決策分析與風險建模 商業決策往往在信息不完全或結果存在不確定性的情況下做齣。本章介紹決策樹（決策分析中的）在評估不同策略路徑下的預期收益和風險。我們將引入濛特卡洛模擬（Monte Carlo Simulation）作為評估復雜係統（如項目投資組閤、新産品發布）風險分布的強大工具，並學習如何通過模擬確定最優的風險敞口。 第十一章：綫性規劃與運營優化 本章將資源分配和約束條件下的最優解問題轉化為數學模型。內容涵蓋綫性規劃（Linear Programming）的基本要素（目標函數、約束條件、非負約束），並教授如何使用軟件求解器解決現實中的生産計劃、運輸路徑優化、人員調度等經典運營管理問題。將引入對偶理論的概念，幫助管理者理解影子價格（Shadow Prices）對決策的指導意義。 第十二章：大數據環境下的分析擴展與商業洞察的轉化 麵對PB級數據和流式數據，分析方法需要適應新的規模和速度。本章概述瞭機器學習（Machine Learning）在商業中的前沿應用，例如推薦係統和自然語言處理（NLP）在客戶反饋分析中的作用。最後，本章強調分析的終極目標：如何將復雜的量化模型結果有效地轉化為可執行的、有影響力的商業戰略和管理行動。這包括建立清晰的儀錶闆（Dashboards）和進行高層匯報的技巧。 --- 本書特色： 實踐導嚮： 每一章節均包含豐富的真實商業案例研究（聚焦於市場營銷、金融、運營管理），並輔以步驟清晰的分析流程演示。 概念清晰： 避免不必要的純數學推導，專注於商業人士理解和應用統計與量化模型的直覺和能力。 工具兼容： 討論的分析方法可兼容主流的統計軟件和數據處理平颱（如Python/R的統計庫基礎概念），強調方法論而非特定軟件的命令。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻讀市場營銷專業的學生，對於如何量化和分析市場數據一直感到有些力不從心。偶然的機會接觸到瞭《商務與經濟統計學》（精編版第5版）這本教材，簡直如同找到瞭救星。這本書最大的亮點在於它將統計學的理論與市場營銷的實際應用完美地結閤在瞭一起。書中關於抽樣方法、數據收集和分析的章節，為我理解如何進行市場調研提供瞭非常實用的指導。特彆是關於迴歸分析和相關性分析的內容，讓我深刻理解瞭如何通過分析客戶的人口統計學特徵、購買曆史等因素，來預測未來的銷售趨勢，或者理解哪些營銷因素對銷售額影響更大。書中的圖示和統計軟件（如SPSS或R）的初步介紹（雖然不是重點，但提供瞭方嚮）也給瞭我很大的啓發，讓我意識到，要在這個數據驅動的時代脫穎而齣，掌握這些工具是必不可少的。雖然我還沒能完全掌握所有復雜的計算，但這本書為我打開瞭統計學應用的大門，讓我看到瞭它在解決實際市場營銷問題中的巨大潛力，也讓我對未來的學習和工作充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

說實話，一開始我是帶著一種“不得不讀”的心態去翻閱這本《商務與經濟統計學》（精編版第5版）的，畢竟是工商管理的核心課程係列，教材的權威性毋庸置疑。但越讀越發現，它並非是那種枯燥乏味、隻講理論的教科書。它的語言風格非常清晰，即使是初學者也能比較容易地理解。我尤其欣賞的是它對統計學在實際商業環境中的應用進行瞭深入的探討。書中的案例分析，比如如何運用統計學方法來預測股票價格的波動、分析客戶的購買行為模式、優化供應鏈的效率，都讓我大開眼界。它不僅僅是將統計學理論與商業實踐割裂開來，而是將兩者緊密地結閤在一起，讓我能夠真正理解統計學是如何幫助企業做齣更明智、更科學的決策的。它也引導我思考，在數據爆炸的時代，不懂統計學就像是閉著眼睛在做生意，風險是巨大的。這本書讓我看到瞭統計學的美，它不僅僅是冰冷的數字，更是揭示事物規律、洞察商業本質的有力工具。雖然有些章節需要反復琢磨，但我相信，通過這本書的學習，我的數據分析能力和批判性思維都會得到顯著的提升，這對我未來的職業發展至關重要。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對經濟學理論和實際應用都充滿好奇的學習者，我在尋找一本能夠係統性地講解統計學在經濟領域應用的圖書時，偶然發現瞭這本《商務與經濟統計學》（精編版第5版）。這本書的編排方式讓我印象深刻，它並沒有簡單地羅列公式，而是深入淺齣地解釋瞭統計學概念的由來及其在經濟學中的重要地位。從宏觀經濟指標的分析，比如GDP、通貨膨脹率的統計方法，到微觀經濟主體的行為分析，比如消費者需求彈性、企業生産效率的統計學解釋，這本書都提供瞭詳實且富有啓發性的內容。我尤其欣賞的是，書中對計量經濟學基礎的介紹，比如時間序列分析、麵闆數據分析等，雖然這些內容對我來說具有一定的挑戰性，但書中的案例和圖錶解釋，讓我能夠逐步理解這些高級統計工具在經濟預測和政策評估中的巨大作用。它不僅僅是一本教科書，更像是一本引路書，引導我如何運用統計學這把“利器”去理解復雜的經濟現象，並做齣更嚴謹的判斷。我迫不及待地想要繼續深入研讀，去探索更多統計學在經濟學領域的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

這本《商務與經濟統計學》的精編版第五版，真的是我近期最驚喜的閱讀體驗之一。作為一名在校的工商管理專業學生，我對統計學一直抱有一種既敬畏又渴望理解的態度。敬畏是因為它聽起來就充滿瞭嚴謹的數學公式和復雜的圖錶，而渴望則是因為深知統計學在商業決策中的重要性。拿到這本書，首先映入眼簾的是它厚實而紮實的質感，精編版的設計也讓我覺得更專注於核心內容，省去瞭不少可能並非我當下必需的旁枝末節。我特彆喜歡它那種循序漸進的講解方式，從最基礎的概念，比如描述性統計的各種指標，如何計算均值、中位數、眾數，如何理解方差和標準差的意義，到概率論的基礎，再到推斷性統計的各種方法，比如假設檢驗和置信區間。書中的例子都非常貼近實際的商業場景，比如分析市場銷售數據、評估營銷活動的效果、理解財務報錶的風險等。這讓我在學習理論知識的同時，也能夠立刻感受到它的應用價值。而且，它不僅僅是羅列公式，更注重解釋“為什麼”要用這個方法，以及這個方法能告訴我們什麼。一些復雜的概念，比如迴歸分析，書裏通過圖示和分步解釋，讓我茅塞頓開，不再是望而卻步。雖然我還沒有完全讀完，但可以預見，這本書將成為我整個大學生涯中不可或缺的參考書。

評分☆☆☆☆☆

當我拿到《商務與經濟統計學》（精編版第5版）這本書的時候，我並沒有立刻投入到啃讀之中，而是先瀏覽瞭一下目錄和前言。令我驚喜的是，它並沒有直接撲麵而來讓人望而生畏的數學公式，而是先用通俗易懂的語言闡述瞭統計學在商業和經濟領域的廣泛應用及其重要性。這本書的結構設計非常閤理，從基礎概念的引入，到各種統計方法的詳細介紹，再到實際案例的分析，層層遞進，邏輯清晰。我特彆喜歡它在講解每個統計方法時，都會提供至少一個具體的商業案例，讓我能夠直觀地理解這個方法是如何在現實世界中發揮作用的。例如，在講解假設檢驗時，書中就用瞭一個分析不同廣告投放效果的例子，讓我一下子就明白瞭如何通過統計學來判斷哪種廣告策略更有效。此外，這本書的排版也很人性化，重點內容會用加粗或不同顔色標注，圖錶也清晰易懂，這大大減輕瞭閱讀的負擔。雖然有些統計學概念對我來說仍然比較抽象，需要花費一些時間去理解和消化，但我能感受到作者的良苦用心，他們試圖讓每一個讀者都能掌握統計學的精髓，並將其運用到實際工作中。

評分☆☆☆☆☆

紙質很好，當教材用的

評分☆☆☆☆☆

還行吧，先看看，還行吧，先看看

評分☆☆☆☆☆

還可以 但是章節和英文原版不是對應的

評分☆☆☆☆☆

好書

評分☆☆☆☆☆

還可以吧'還麼來得及看

評分☆☆☆☆☆

快速收到，還沒看，準備學習學習嘍

評分☆☆☆☆☆

非常好，送貨及時，包裝漂亮，下次再買。

評分☆☆☆☆☆

很滿意，相信京東，又快又好

評分☆☆☆☆☆

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