妙趣横生的统计学 培养大数据时代的统计思维(第四版) 【美】杰弗里·班尼特 【美】威廉· pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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【美】杰弗里·班尼特 【美】威廉·L.布里 著

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• 统计学
• 数据分析
• 大数据
• 统计思维
• 概率论
• 推论
• 第四版
• 杰弗里·班尼特
• 威廉
• 教材

店铺： 北尚图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115433312

商品编码：27401011213

包装：平装-胶订

出版时间：2016-09-01

基本信息

书名:妙趣横生的统计学 培养大数据时代的统计思维(第四版)

定价：69.00元

售价：67.6元,便宜1.4元,折扣97

作者:【美】杰弗里·班尼特 【美】威廉·L.布里

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2016-09-01

ISBN：9787115433312

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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合作学习和单独学习，哪个获得的分数更高？小学四年级的学生可以用统计学做什么？

内容提要

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我们是不是比父母更聪明？开车时打电话与酒驾一样危险吗？坐飞机和开车，哪种方式更安全？钻石越重，价格就越高吗？小学四年级的学生可以用统计学做什么？……如果你想知道这些问题的答案，就来阅读本书吧。 大数据时代，统计学是读懂、听懂和看懂事情真相的基础，数据挖掘与统计分析已成为现代人必不可少的技能。《妙趣横生的统计学——培养大数据时代的统计思维（第四版）》是一本美国流行的统计学应用入门书。它通过生活中有趣的案例、直观的图表阐述了各种统计概念与统计技术的应用，没有枯燥乏味的理论知识、生涩难懂的理论证明，只有日常生活所需要的统计思想、正确分析数据的基本路径，真正做到了通俗易懂、深入浅出。

目录

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作者介绍

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【美】杰弗里·班尼特 (Jeffrey Bent)【美】威廉·L.布里格斯 (William L. Briggs)

文摘

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序言

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穿越数据迷雾：洞察商业决策与未来趋势的实用指南 书名：商业分析的艺术与科学：从数据到洞察的实践路径 作者： [虚构作者 A]，[虚构作者 B] 出版社： [虚构出版社名称] --- 导言：决策的黄金时代，数据驱动的必然 在当今这个信息爆炸、技术迭代飞速的时代，商业决策不再是少数高层拍板的“艺术”，而是一门需要严谨方法论支撑的“科学”。每一个成功的企业，无论是科技巨头、零售连锁，还是新兴的初创公司，都在竞相挖掘数据背后的黄金价值。然而，大量数据堆积的“数据湖”并不能自动转化为商业利润。真正的挑战在于，如何将原始、嘈杂的数据转化为清晰、可执行的战略洞察。 本书《商业分析的艺术与科学：从数据到洞察的实践路径》正是在这一背景下应运而生。我们旨在为广大管理者、市场营销人员、产品经理乃至有志于数据驱动转型的专业人士，提供一套系统、实用且高度贴近商业场景的分析框架和工具集。我们摒弃了过于冗长晦涩的数学推导，专注于“如何应用”而非“如何证明”，确保读者能够迅速掌握将数据转化为竞争优势的能力。 --- 第一部分：商业分析的基石——构建思维框架 本部分着重于奠定坚实的分析思维基础，确保读者在面对复杂商业问题时，能够有条不紊地拆解、定义并着手解决。 第一章：什么是真正的“商业洞察”？ 区分描述性、诊断性、预测性和规范性分析： 明确每种分析在业务流程中的位置和价值。 “对的问题”比“对的数据”更重要： 学习如何将模糊的商业目标（如“提升客户满意度”）转化为可量化的分析问题（如“哪些用户行为模式与首次购买后的30天内流失率呈显著正相关？”）。 决策闭环思维： 强调分析不是终点，而是驱动行动和衡量结果的起点。 第二章：数据素养与数据治理的现实考量 告别“垃圾进，垃圾出”： 深入探讨数据质量在商业分析中的决定性作用，包括数据清洗、缺失值处理的商业化策略。 数据伦理与隐私合规： 在合规日益严格的环境下，如何负责任地使用客户数据，建立信任。 数据叙事的基础： 识别和选择最适合当前业务场景的数据源，而非盲目追求“大数据”。 --- 第二部分：核心分析工具箱——从宏观到微观的实战技术 本部分将介绍一系列被业界广泛验证的分析技术，重点在于工具的选择依据和商业解读。 第三章：市场与客户细分的高级建模 超越简单的A/B测试： 介绍多变量测试（Multivariate Testing）在复杂产品迭代中的应用。 RFM模型与生命周期价值（CLV）的深度应用： 如何利用客户的近期性（Recency）、频率（Frequency）和货币价值（Monetary）进行动态分组，并据此制定差异化的营销预算分配策略。 聚类分析在用户画像构建中的优化： 结合业务场景，选择合适的聚类算法，确保“人以群分”的分类能直接指导产品设计和渠道投放。 第四章：预测的艺术——驱动前瞻性决策 回归分析的商业语言： 如何用线性、逻辑回归模型解释驱动销售额或转化率的关键驱动因素，并清晰地向非技术人员传达影响力的权重。 时间序列分析在需求预测中的实战： 针对季节性、趋势性和周期性波动，如何构建可靠的库存和产能预测模型，减少资金积压或缺货风险。 入门级机器学习在商业决策中的应用门槛： 介绍决策树和随机森林等模型在信用风险评估或客户流失预警中的实际部署流程。 第五章：运营效率的量化优化 流程挖掘与瓶颈识别： 利用事件日志数据分析复杂的内部业务流程（如订单履行、服务响应），精准定位效率低下的环节。 成本结构分析与利润驱动因素分解： 使用边际贡献分析，识别真正为企业带来净利润的产品线或客户群体，指导资源重新分配。 供应链中的风险量化： 如何用概率模型评估特定供应商中断或物流延误对整体交付能力的影响。 --- 第三部分：洞察的转化——沟通、可视化与行动 最完美的分析，如果不能被理解并转化为行动，价值趋近于零。本部分聚焦于“最后一公里”的转化工作。 第六章：数据可视化：讲故事的力量 告别花哨图表： 掌握“最少认知负荷”原则，选择能清晰传达核心信息的图表类型（如瀑布图解释变化、桑基图展示流动）。 仪表板（Dashboard）的设计哲学： 如何构建分层级的仪表板，满足高管的宏观概览需求和一线员工的实时操作需求。 视觉化中的偏见规避： 识别并避免因图表选择或坐标轴设置带来的误导性陈述。 第七章：向高层汇报：结构化沟通的技巧 金字塔原理在数据报告中的应用： 先结论，后支撑，确保关键信息在三分钟内被高层掌握。 情景驱动的汇报： 报告的重点应始终围绕“我们发现了什么？”，“这对我们意味着什么？”，以及“我们应该怎么做？”这三个核心问题展开。 建立信任： 坦诚讨论模型的局限性、数据的假设条件，展现分析的严谨性而非盲目自信。 第八章：分析驱动的组织变革 从报告到嵌入式决策： 如何将分析结果集成到日常工作流（如CRM、ERP系统）中，实现自动化干预。 建立数据驱动的文化： 探讨如何激励跨部门协作，打破数据孤岛，培养组织内部对数据质疑和验证的习惯。 持续优化： 将分析视为一个迭代过程，为模型的持续监控和再校准建立SOP（标准操作流程）。 --- 结语：驾驭未来——持续学习与适应 商业环境永不静止，数据分析的工具和方法论也在不断演进。本书提供的框架，旨在培养读者一种适应未来的能力——即对新数据、新技术的快速学习和应用能力。掌握了这些基础思维和实践路径，读者将能够自信地驾驭不断涌现的分析技术，真正将数据转化为企业持续增长的核心驱动力。

评分☆☆☆☆☆

我花了些时间仔细研究了这本书的目录结构，发现作者在编排章节逻辑上真的是下了一番苦功，完全颠覆了我对传统统计学入门书籍的刻板印象。他们似乎遵循了一种“先讲故事，后给工具”的教学哲学。比如，在介绍“平均数”和“方差”这类基础概念时，他们没有直接抛出复杂的数学定义，而是先用一两个引人入胜的真实案例场景来铺垫，可能是关于某个体育赛事的表现波动，或者是对某种消费者偏好的分析。这种循序渐进的方式，极大地降低了初学者的心理门槛，让人感觉统计学并不是高不可攀的象牙塔里的学问，而是根植于我们生活方方面面的实用工具。更令人惊喜的是，书中穿插了大量历史背景的介绍，让你明白这些统计方法是如何一步步发展起来的，谁是那些奠基人，他们在怎样的背景下提出了这些理论。这种人情味的叙述，让冰冷的数字背后有了鲜活的人物和思考过程，阅读起来简直像在听一位博学的智者娓娓道来，而不是在啃一本死板的参考书。

评分☆☆☆☆☆

本书在内容广度和深度上的平衡把握得非常到位，显示了作者多年教学经验的沉淀。对于初学者而言，它提供了坚实的基础，确保你对概率论、推断性统计等核心板块有一个扎实而准确的认识。但更难得的是，它并没有止步于基础，而是巧妙地引入了一些现代统计学和数据科学领域的前沿话题，比如对“大数据的挑战”的探讨，或者对“模型选择的陷阱”的警示。这些内容的加入，使得这本书不仅是一本优秀的入门指南，更像是一个展望未来的导航图。它在教你如何使用现有工具的同时，也在潜移默化地培养你的批判性思维——让你思考“我是否真的理解了这些数据的含义？”以及“这个模型是否真的适用于我的情境？”这种思维上的升维，是任何一本只停留在公式演算的教材无法给予的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实吸引人，色彩搭配明快，那种带着一点点复古又充满现代感的排版，让人一眼就觉得内容会很有趣，而不是那种枯燥的教科书模样。我尤其喜欢封面上那组小插图，它们不是那种冷冰冰的公式符号堆砌，而是巧妙地将统计学的概念融入日常场景，比如一个关于概率的投骰子小人，或者一个描绘数据分布的迷你小山丘。拿到手里沉甸甸的质感也让人感觉内容充实可靠，拿在手里翻阅时，那种纸张的触感和油墨的清香，都营造了一种让人愿意沉下心来学习的氛围。比起那些充斥着大量屏幕和冰冷电子文本的教材，这种实体书的阅读体验是无可替代的，它让你能够更自由地在空白处做笔记，用荧光笔勾画重点，甚至可以随手在书页边角画点什么来帮助理解。整体而言，从视觉和触觉上，这本书已经成功地为读者打下了一个积极、轻松的开端，让人对接下来的学习内容充满了期待，仿佛它不是一本学术著作，而是一次知识探险的邀请函。

评分☆☆☆☆☆

书中的图表绘制质量和清晰度绝对是业界标杆级别的。这一点对于理解统计图形的精髓至关重要，因为很多时候，一个解释不清的图表比没有图表更具误导性。我注意到，书中使用的所有可视化元素，无论是直方图、箱线图还是散点图，都经过了精心设计，它们不仅数据点标注得清清楚楚，色彩的选取也十分考究，既能突出重点，又避免了视觉疲劳。例如，在解释中心极限定理时，作者提供的多个模拟图例，每一个都清晰地展示了随着样本量增加，分布形态是如何逐渐趋向正态的，每一步的过渡都平滑自然，逻辑链条清晰可见。这种对细节的执着，体现了作者对教学效果的极高要求。对于我这种需要通过视觉辅助才能真正把握复杂统计概念的学习者来说，这种高质量的图表简直是福音，它们直接充当了沟通概念和读者理解之间的桥梁，省去了反复揣摩文字描述的麻烦。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格有一种独特的魅力，它既保持了学术的严谨性，又充满了鼓励人心的幽默感。作者似乎深谙“笑声是最好的助记符”这一道理，在讲解一些容易令人望而生畏的复杂公式或概念时，总能恰到好处地穿插一些俏皮的比喻或者略带自嘲的小段子。这种人文化的处理方式，极大地缓解了统计学学习过程中常见的焦虑感。我记得有一次看到一个关于“P值”的解释，它用了一个非常生活化的类比，让我瞬间茅塞顿开，那些困扰了我许久的概念障碍一下子就被打破了。这种既专业又平易近人的写作腔调，使得阅读过程变成了一种享受而非负担。它仿佛有一个善解人意的老师在你身边，随时准备为你解惑，而不是一个高高在上的权威在发号施令，这种互动感是阅读体验中至关重要的一部分。