通信管理中的應用統計學 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張愛華，劉小平著 著

圖書標籤:

• 統計學
• 通信管理
• 應用統計
• 數據分析
• 管理科學
• 概率論
• 迴歸分析
• 假設檢驗
• 實驗設計
• 質量控製

店鋪： 炫麗之舞圖書專營店

齣版社： 北京郵電大學齣版社有限公司

ISBN：9787563507085

商品編碼：29566374828

包裝：平裝

齣版時間：2004-01-01

基本信息

書名：通信管理中的應用統計學

定價：22.00元

作者：張愛華,劉著

齣版社：北京郵電大學齣版社有限公司

齣版日期：2004-01-01

ISBN：9787563507085

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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如何把握一本教材的內容體係是非常關鍵的。本教材考慮的齣發點一是對統計學科的全麵理解和認識，一是對通信行業和通信企業管理各個環節中問題的把握和認識。教材的內容體係既要涵蓋統計學的基本知識點，又要考慮其在實際中的應用範圍和深度，對於通信行業和通信企業管理中應用較少的內容就涉及較少。

內容提要

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統計學是一門研究統計數據的方法科學，在現代企業管理和科學決策中起著越來越大的作用，在競爭日益激烈的通信業中的應用也是越來越廣。本書著重統計學在通信業管理中的應用，並在此前提下構建本書的框架，本書每一章內容都采用“開篇案例 章節內容 案例 習題”的結構，案例均為通信業中的實例。本書可作為各管理專業本科生教材，也可作為通信業或通信企業管理人員的參考書。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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穿越數字洪流：通信管理中的統計學視角 在信息爆炸的時代，通信行業如同一條奔騰不息的巨流，深刻地影響著我們生活的方方麵麵。從宏觀的網絡規劃、資源優化，到微觀的信號傳輸、用戶體驗，每一個環節都離不開數據，而數據的背後，則是無數精妙的統計學原理在 silently work。本書並非直接探討“通信管理中的應用統計學”這一學科本身，而是聚焦於如何運用統計學的思維和工具，去深入理解、分析和解決通信管理中的實際問題，從而撥開數據迷霧，洞察行業本質。 第一章：數據湧現與統計之眼 通信行業的數據來源之廣泛、體量之龐大，是統計學得以大顯身手的沃土。基站的信令數據、用戶的通話記錄、網絡流量的監測信息、設備運行的狀態日誌、市場調研的反饋問捲，甚至物聯網設備的傳感器讀數，都在不斷匯聚，形成海量的數據洪流。我們所要做的，是訓練一雙“統計之眼”，學會從這些看似雜亂的數據中，捕捉有價值的信息。 本章將帶領讀者認識通信行業數據的主要類型，理解其生成機製，並初步接觸數據預處理的重要性。例如，在一個大規模移動通信網絡中，每個用戶的通話時長、數據流量、位置信息，以及信號強度等都構成瞭海量數據。這些數據在收集之初，可能存在缺失值、異常值、格式不統一等問題。統計學中的描述性統計，如均值、中位數、方差、百分位數等，能夠幫助我們快速描繪數據的基本輪廓，識彆潛在的數據質量問題。同時，我們會初步瞭解如何運用抽樣技術，在不損失大部分信息的前提下，高效地分析海量數據，為後續的深入研究奠定基礎。 第二章：信號的低語與噪聲的分析 通信的核心在於信息的傳遞，而信號的質量直接關係到通信的可靠性。在信號傳輸過程中，噪聲是不可避免的乾擾。統計學為我們提供瞭一係列強大的工具，來量化和分析這些噪聲，進而評估信號的品質。 我們將會探討如何運用概率論的知識，去理解不同類型的噪聲（如熱噪聲、散粒噪聲、乾擾噪聲）的概率分布特徵。例如，高斯噪聲在通信係統中是普遍存在的一種噪聲模型，其概率密度函數是描述其隨機行為的關鍵。讀者將學習如何通過統計參數來刻畫噪聲的強度和特性，例如信噪比（SNR）的計算和解釋，這是衡量信號質量的核心指標。更進一步，我們將介紹如何運用統計推斷的方法，在存在噪聲的情況下，去估計原始信號的真實值，或者判斷接收到的信號是否屬於某個預期的信號模型。這對於誤碼率的分析、信道編碼的優化、以及信號檢測的準確性都至關重要。 第三章：網絡流量的脈搏與用戶行為的洞察 通信網絡的運行，本質上是海量用戶數據流動的體現。理解網絡流量的規律，洞察用戶行為的特點，是網絡優化和業務發展的前提。統計學在這裏扮演著至關重要的角色，它幫助我們將復雜的流量模式和行為軌跡轉化為可理解的洞察。 本章將深入研究如何運用時間序列分析技術，對網絡流量進行建模和預測。例如，分析一天中不同時段的網絡流量變化，識彆高峰期和低榖期，預測未來的流量趨勢。這對於網絡容量規劃、資源動態分配、以及故障預測具有指導意義。我們還會探討用戶行為分析，例如聚類分析，將具有相似上網習慣、通信頻率、使用時長或服務偏好的用戶群進行劃分，從而實現更加精準的營銷策略和個性化服務推送。例如，識彆齣“重度數據用戶”群體，為其提供定製化的流量套餐；或者分析“低通話用戶”的行為模式，優化其通信體驗。理解用戶行為的統計規律，是提升用戶滿意度和降低運營成本的關鍵。 第四章：服務質量的量化與優化之道 在競爭激烈的通信市場，服務質量（QoS）是吸引和留住用戶的核心競爭力。如何客觀、量化地評估服務質量，並在此基礎上進行優化，是通信管理麵臨的永恒課題。統計學提供瞭科學的方法論。 我們將聚焦於如何運用各種統計指標來衡量服務質量，例如通話的接通率、掉綫率、話音質量（MOS分數）、數據傳輸的延遲、丟包率等。讀者將學習如何收集和分析這些指標的數據，並理解這些指標之間的相互關係。更重要的是，本章將介紹如何運用統計模型，如迴歸分析，來識彆影響服務質量的關鍵因素。例如，通過分析基站的負載、用戶密度、硬件故障率等因素與服務質量指標之間的關係，找齣製約服務質量的瓶頸。基於統計分析的結果，我們可以製定有針對性的優化方案，例如調整基站功率、優化天綫覆蓋、升級網絡設備、改進信令處理流程等，以持續提升用戶體驗。 第五章：風險的預警與安全的屏障 通信係統麵臨著各種潛在的風險，包括網絡故障、安全漏洞、欺詐行為等。統計學在風險預警和安全防護方麵，能夠發揮重要的作用。 本章將探討如何運用統計方法來識彆異常行為，從而及時發現潛在的風險。例如，通過對用戶通信行為模式進行統計建模，一旦齣現與正常模式顯著偏離的活動（如異常的通話時長、頻繁的跨區域漫遊、大量異常數據下載等），就可以被視為潛在的欺詐行為或安全威脅。我們還會介紹故障預測模型，例如基於設備運行日誌數據的統計分析，來預測設備發生故障的可能性，從而提前進行維護，避免係統大麵積癱瘓。此外，在網絡安全領域，統計學也用於分析惡意流量模式、檢測入侵行為，構建更加強大的安全屏障。 第六章：市場洞察與戰略決策的基石 通信行業的市場競爭日益激烈，精準的市場洞察和明智的戰略決策是企業生存和發展的關鍵。統計學為這些決策提供瞭堅實的數據支撐和科學的分析框架。 本章將介紹如何運用統計學的方法，對市場數據進行分析，從而洞察市場趨勢和用戶需求。例如，通過市場調研數據的統計分析，瞭解不同用戶群體對新業務、新服務的偏好和接受程度。迴歸分析和方差分析可以幫助我們評估不同營銷策略的效果，例如對比不同廣告投放方式對用戶增長的影響。此外，我們還會探討如何利用統計模型進行市場細分，識彆潛在的細分市場，並為企業製定差異化的市場策略提供依據。在戰略決策層麵，統計學能夠幫助管理者理解不同選項的潛在風險和迴報，從而做齣更加明智和具有前瞻性的選擇。 結語：數據驅動的未來 通信管理正以前所未有的速度嚮著數據驅動的方嚮發展。本書並非局限於統計學理論的講解，而是以通信管理的實際場景為齣發點，展示統計學如何成為解決復雜問題的有力武器。通過對數據的深入分析，我們可以更清晰地理解通信係統的運行規律，更精準地把握用戶需求，更有效地優化網絡性能，更全麵地應對潛在風險，並最終做齣更具智慧的市場和戰略決策。掌握統計學的思維和工具，就是掌握瞭在數字洪流中航行的羅盤和風帆，為通信行業的持續創新和發展注入不竭的動力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的“應用”二字對我有著巨大的吸引力。說實話，純理論的學習過程往往是枯燥的，真正能讓人産生學習動力的，是看到知識點如何被激活並産生實際價值。我希望這本書不僅僅是羅列公式和定義，而是真正深入到通信網絡運行的各個環節，比如，在網絡容量規劃中，如何使用不同的統計分布模型來擬閤實際的業務負載麯綫？在服務質量（QoS）保證方麵，如何設定既能滿足客戶期望，又不會造成過度資源浪費的統計閾值？我尤其看重它是否提供瞭足夠的編程示例，比如使用R或Python庫進行實際數據分析的片段，這樣我就可以邊學邊練，親手操作一遍，將抽象的理論知識轉化為可重復的實踐技能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題《通信管理中的應用統計學》聽起來非常專業，但我最近剛接觸通信行業不久，對其中的統計學概念還比較陌生。我對這本書的興趣點主要在於它是否能提供一些生動具體的案例來解釋那些抽象的統計模型。比如，在網絡性能優化、用戶行為分析或者頻譜資源分配這些通信管理的核心領域，統計學是如何真正發揮作用的？我希望這本書能像一本“武林秘籍”，不僅告訴你公式是什麼，更重要的是展示如何運用這些公式來解決實際問題。如果它能深入淺齣地講解如何用迴歸分析來預測流量高峰，或者如何用假設檢驗來評估新的網絡協議的有效性，那將對我大有裨益。同時，對於初學者來說，如何從零開始建立一個統計思維框架也是非常重要的，我期待書中能提供一些易於上手的實踐指導，而不是僅僅停留在理論層麵。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本書的初衷，是希望它能成為我職業生涯中的一個重要參考手冊，而不是讀完就束之高閣的“一次性讀物”。這意味著這本書的結構和內容深度必須足夠紮實，能夠經得起反復查閱。我期待它在概念的定義上清晰明確，在方法的介紹上詳盡周全，尤其是在處理通信領域特有的數據特徵時，比如高度的時間相關性、非平穩性以及海量異構數據時，它是否有獨到的見解和成熟的解決方案。如果它能提供一個係統的、可循序漸進的學習路徑，引導讀者從基礎統計走嚮復雜的多元分析和機器學習在通信管理中的應用，那麼它無疑將成為一本不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

作為一名資深的通信工程師，我其實對統計學的基本原理並不陌生，但一直苦於找不到一本能將現代通信技術與高級統計方法無縫結閤的著作。當前的市場上的很多統計學書籍要麼太過基礎，要麼就是針對特定領域的（比如金融或生物），缺乏對5G、物聯網（IoT）等新興通信範式的深入考量。我期待《通信管理中的應用統計學》能涵蓋一些前沿話題，例如如何使用貝葉斯方法處理不確定性高的網絡安全數據，或者如何利用時間序列分析來精細化預測大規模分布式網絡中的故障率。這本書如果能在算法和工程實現之間架起一座橋梁，讓我能理解如何將復雜的統計模型部署到實際的通信係統中，那將是極具價值的。

評分☆☆☆☆☆

我更關注的是這本書在“管理”層麵的體現。在許多技術書籍中，常常過度側重於數學推導和算法細節，而忽略瞭如何將這些技術成果轉化為可執行的管理決策。對於一個通信管理者來說，他們需要的是能夠幫助他們做齣更優決策的工具，而不是一個純粹的數學教材。因此，我希望這本書能清晰地闡述統計數據如何支撐業務策略的製定，比如如何通過統計方法量化投資迴報率（ROI），或者如何利用統計模型來評估不同管理方案的風險。如果書中能結閤一些行業內真實的管理睏境，展示如何運用統計學視角去破局，那就太棒瞭。例如，在麵對一個復雜的客戶流失問題時，這本書能否提供一個清晰的統計分析路綫圖，從數據收集到最終的行動建議？