通信管理中的应用统计学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张爱华，刘小平著 著

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• 统计学
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• 数据分析
• 管理科学
• 概率论
• 回归分析
• 假设检验
• 实验设计
• 质量控制

店铺： 炫丽之舞图书专营店

出版社： 北京邮电大学出版社有限公司

ISBN：9787563507085

商品编码：29566374828

包装：平装

出版时间：2004-01-01

基本信息

书名：通信管理中的应用统计学

定价：22.00元

作者：张爱华,刘著

出版社：北京邮电大学出版社有限公司

出版日期：2004-01-01

ISBN：9787563507085

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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如何把握一本教材的内容体系是非常关键的。本教材考虑的出发点一是对统计学科的全面理解和认识，一是对通信行业和通信企业管理各个环节中问题的把握和认识。教材的内容体系既要涵盖统计学的基本知识点，又要考虑其在实际中的应用范围和深度，对于通信行业和通信企业管理中应用较少的内容就涉及较少。

内容提要

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统计学是一门研究统计数据的方法科学，在现代企业管理和科学决策中起着越来越大的作用，在竞争日益激烈的通信业中的应用也是越来越广。本书着重统计学在通信业管理中的应用，并在此前提下构建本书的框架，本书每一章内容都采用“开篇案例 章节内容 案例 习题”的结构，案例均为通信业中的实例。本书可作为各管理专业本科生教材，也可作为通信业或通信企业管理人员的参考书。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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穿越数字洪流：通信管理中的统计学视角 在信息爆炸的时代，通信行业如同一条奔腾不息的巨流，深刻地影响着我们生活的方方面面。从宏观的网络规划、资源优化，到微观的信号传输、用户体验，每一个环节都离不开数据，而数据的背后，则是无数精妙的统计学原理在 silently work。本书并非直接探讨“通信管理中的应用统计学”这一学科本身，而是聚焦于如何运用统计学的思维和工具，去深入理解、分析和解决通信管理中的实际问题，从而拨开数据迷雾，洞察行业本质。 第一章：数据涌现与统计之眼 通信行业的数据来源之广泛、体量之庞大，是统计学得以大显身手的沃土。基站的信令数据、用户的通话记录、网络流量的监测信息、设备运行的状态日志、市场调研的反馈问卷，甚至物联网设备的传感器读数，都在不断汇聚，形成海量的数据洪流。我们所要做的，是训练一双“统计之眼”，学会从这些看似杂乱的数据中，捕捉有价值的信息。 本章将带领读者认识通信行业数据的主要类型，理解其生成机制，并初步接触数据预处理的重要性。例如，在一个大规模移动通信网络中，每个用户的通话时长、数据流量、位置信息，以及信号强度等都构成了海量数据。这些数据在收集之初，可能存在缺失值、异常值、格式不统一等问题。统计学中的描述性统计，如均值、中位数、方差、百分位数等，能够帮助我们快速描绘数据的基本轮廓，识别潜在的数据质量问题。同时，我们会初步了解如何运用抽样技术，在不损失大部分信息的前提下，高效地分析海量数据，为后续的深入研究奠定基础。 第二章：信号的低语与噪声的分析 通信的核心在于信息的传递，而信号的质量直接关系到通信的可靠性。在信号传输过程中，噪声是不可避免的干扰。统计学为我们提供了一系列强大的工具，来量化和分析这些噪声，进而评估信号的品质。 我们将会探讨如何运用概率论的知识，去理解不同类型的噪声（如热噪声、散粒噪声、干扰噪声）的概率分布特征。例如，高斯噪声在通信系统中是普遍存在的一种噪声模型，其概率密度函数是描述其随机行为的关键。读者将学习如何通过统计参数来刻画噪声的强度和特性，例如信噪比（SNR）的计算和解释，这是衡量信号质量的核心指标。更进一步，我们将介绍如何运用统计推断的方法，在存在噪声的情况下，去估计原始信号的真实值，或者判断接收到的信号是否属于某个预期的信号模型。这对于误码率的分析、信道编码的优化、以及信号检测的准确性都至关重要。 第三章：网络流量的脉搏与用户行为的洞察 通信网络的运行，本质上是海量用户数据流动的体现。理解网络流量的规律，洞察用户行为的特点，是网络优化和业务发展的前提。统计学在这里扮演着至关重要的角色，它帮助我们将复杂的流量模式和行为轨迹转化为可理解的洞察。 本章将深入研究如何运用时间序列分析技术，对网络流量进行建模和预测。例如，分析一天中不同时段的网络流量变化，识别高峰期和低谷期，预测未来的流量趋势。这对于网络容量规划、资源动态分配、以及故障预测具有指导意义。我们还会探讨用户行为分析，例如聚类分析，将具有相似上网习惯、通信频率、使用时长或服务偏好的用户群进行划分，从而实现更加精准的营销策略和个性化服务推送。例如，识别出“重度数据用户”群体，为其提供定制化的流量套餐；或者分析“低通话用户”的行为模式，优化其通信体验。理解用户行为的统计规律，是提升用户满意度和降低运营成本的关键。 第四章：服务质量的量化与优化之道 在竞争激烈的通信市场，服务质量（QoS）是吸引和留住用户的核心竞争力。如何客观、量化地评估服务质量，并在此基础上进行优化，是通信管理面临的永恒课题。统计学提供了科学的方法论。 我们将聚焦于如何运用各种统计指标来衡量服务质量，例如通话的接通率、掉线率、话音质量（MOS分数）、数据传输的延迟、丢包率等。读者将学习如何收集和分析这些指标的数据，并理解这些指标之间的相互关系。更重要的是，本章将介绍如何运用统计模型，如回归分析，来识别影响服务质量的关键因素。例如，通过分析基站的负载、用户密度、硬件故障率等因素与服务质量指标之间的关系，找出制约服务质量的瓶颈。基于统计分析的结果，我们可以制定有针对性的优化方案，例如调整基站功率、优化天线覆盖、升级网络设备、改进信令处理流程等，以持续提升用户体验。 第五章：风险的预警与安全的屏障 通信系统面临着各种潜在的风险，包括网络故障、安全漏洞、欺诈行为等。统计学在风险预警和安全防护方面，能够发挥重要的作用。 本章将探讨如何运用统计方法来识别异常行为，从而及时发现潜在的风险。例如，通过对用户通信行为模式进行统计建模，一旦出现与正常模式显著偏离的活动（如异常的通话时长、频繁的跨区域漫游、大量异常数据下载等），就可以被视为潜在的欺诈行为或安全威胁。我们还会介绍故障预测模型，例如基于设备运行日志数据的统计分析，来预测设备发生故障的可能性，从而提前进行维护，避免系统大面积瘫痪。此外，在网络安全领域，统计学也用于分析恶意流量模式、检测入侵行为，构建更加强大的安全屏障。 第六章：市场洞察与战略决策的基石 通信行业的市场竞争日益激烈，精准的市场洞察和明智的战略决策是企业生存和发展的关键。统计学为这些决策提供了坚实的数据支撑和科学的分析框架。 本章将介绍如何运用统计学的方法，对市场数据进行分析，从而洞察市场趋势和用户需求。例如，通过市场调研数据的统计分析，了解不同用户群体对新业务、新服务的偏好和接受程度。回归分析和方差分析可以帮助我们评估不同营销策略的效果，例如对比不同广告投放方式对用户增长的影响。此外，我们还会探讨如何利用统计模型进行市场细分，识别潜在的细分市场，并为企业制定差异化的市场策略提供依据。在战略决策层面，统计学能够帮助管理者理解不同选项的潜在风险和回报，从而做出更加明智和具有前瞻性的选择。 结语：数据驱动的未来 通信管理正以前所未有的速度向着数据驱动的方向发展。本书并非局限于统计学理论的讲解，而是以通信管理的实际场景为出发点，展示统计学如何成为解决复杂问题的有力武器。通过对数据的深入分析，我们可以更清晰地理解通信系统的运行规律，更精准地把握用户需求，更有效地优化网络性能，更全面地应对潜在风险，并最终做出更具智慧的市场和战略决策。掌握统计学的思维和工具，就是掌握了在数字洪流中航行的罗盘和风帆，为通信行业的持续创新和发展注入不竭的动力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“应用”二字对我有着巨大的吸引力。说实话，纯理论的学习过程往往是枯燥的，真正能让人产生学习动力的，是看到知识点如何被激活并产生实际价值。我希望这本书不仅仅是罗列公式和定义，而是真正深入到通信网络运行的各个环节，比如，在网络容量规划中，如何使用不同的统计分布模型来拟合实际的业务负载曲线？在服务质量（QoS）保证方面，如何设定既能满足客户期望，又不会造成过度资源浪费的统计阈值？我尤其看重它是否提供了足够的编程示例，比如使用R或Python库进行实际数据分析的片段，这样我就可以边学边练，亲手操作一遍，将抽象的理论知识转化为可重复的实践技能。

评分☆☆☆☆☆

我更关注的是这本书在“管理”层面的体现。在许多技术书籍中，常常过度侧重于数学推导和算法细节，而忽略了如何将这些技术成果转化为可执行的管理决策。对于一个通信管理者来说，他们需要的是能够帮助他们做出更优决策的工具，而不是一个纯粹的数学教材。因此，我希望这本书能清晰地阐述统计数据如何支撑业务策略的制定，比如如何通过统计方法量化投资回报率（ROI），或者如何利用统计模型来评估不同管理方案的风险。如果书中能结合一些行业内真实的管理困境，展示如何运用统计学视角去破局，那就太棒了。例如，在面对一个复杂的客户流失问题时，这本书能否提供一个清晰的统计分析路线图，从数据收集到最终的行动建议？

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的通信工程师，我其实对统计学的基本原理并不陌生，但一直苦于找不到一本能将现代通信技术与高级统计方法无缝结合的著作。当前的市场上的很多统计学书籍要么太过基础，要么就是针对特定领域的（比如金融或生物），缺乏对5G、物联网（IoT）等新兴通信范式的深入考量。我期待《通信管理中的应用统计学》能涵盖一些前沿话题，例如如何使用贝叶斯方法处理不确定性高的网络安全数据，或者如何利用时间序列分析来精细化预测大规模分布式网络中的故障率。这本书如果能在算法和工程实现之间架起一座桥梁，让我能理解如何将复杂的统计模型部署到实际的通信系统中，那将是极具价值的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《通信管理中的应用统计学》听起来非常专业，但我最近刚接触通信行业不久，对其中的统计学概念还比较陌生。我对这本书的兴趣点主要在于它是否能提供一些生动具体的案例来解释那些抽象的统计模型。比如，在网络性能优化、用户行为分析或者频谱资源分配这些通信管理的核心领域，统计学是如何真正发挥作用的？我希望这本书能像一本“武林秘籍”，不仅告诉你公式是什么，更重要的是展示如何运用这些公式来解决实际问题。如果它能深入浅出地讲解如何用回归分析来预测流量高峰，或者如何用假设检验来评估新的网络协议的有效性，那将对我大有裨益。同时，对于初学者来说，如何从零开始建立一个统计思维框架也是非常重要的，我期待书中能提供一些易于上手的实践指导，而不是仅仅停留在理论层面。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的初衷，是希望它能成为我职业生涯中的一个重要参考手册，而不是读完就束之高阁的“一次性读物”。这意味着这本书的结构和内容深度必须足够扎实，能够经得起反复查阅。我期待它在概念的定义上清晰明确，在方法的介绍上详尽周全，尤其是在处理通信领域特有的数据特征时，比如高度的时间相关性、非平稳性以及海量异构数据时，它是否有独到的见解和成熟的解决方案。如果它能提供一个系统的、可循序渐进的学习路径，引导读者从基础统计走向复杂的多元分析和机器学习在通信管理中的应用，那么它无疑将成为一本不可多得的宝藏。