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
• 通信管理
• 应用统计
• 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：29863945187

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：

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版次：1

装帧：平装

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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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通信管理中的应用统计学 一、 引言：数据驱动的通信时代 当今世界，通信产业正以前所未有的速度发展，技术迭代日新月异，数据流量爆炸式增长。从5G网络的部署到物联网的普及，再到人工智能在通信领域的深度融合，每一个进步都离不开海量数据的支撑和分析。在如此复杂且充满活力的环境中，如何有效地理解、管理、优化通信系统，如何准确预测用户行为、识别潜在风险、制定科学决策，已经成为通信企业面临的核心挑战。 传统上，通信系统的管理可能更多地依赖于经验和直觉。然而，随着系统规模的扩大和业务复杂性的提升，这种方式的局限性日益凸显。数据，作为通信系统运行产生的宝贵财富，蕴含着揭示规律、指导实践的巨大潜力。应用统计学，正是解锁这一潜力的关键钥匙。它提供了一套严谨的数学工具和科学方法，能够帮助我们从纷繁复杂的数据中提取有价值的信息，发现隐藏的关联，评估不确定性，并为未来的发展提供可靠的依据。 本书《通信管理中的应用统计学》并非仅仅是统计学理论的堆砌，而是致力于将统计学的精髓与通信管理的实际需求紧密结合。我们旨在构建一座桥梁，连接抽象的统计模型与具体的通信业务场景，让统计学不再是遥不可及的象牙塔，而是通信管理者手中得心应手的利器。通过本书的学习，读者将能够掌握一套系统性的数据分析方法，从而在激烈的市场竞争中保持领先地位，提升运营效率，优化用户体验，最终实现通信企业的可持续发展。 二、 统计学的基石：数据收集、整理与描述 在任何应用统计学的过程中，数据的质量和有效性是首要的关键。通信系统产生了种类繁多、体量巨大的数据，包括但不限于： 用户行为数据： 通话记录（时长、次数、呼叫方）、短信数据（数量、发送时间）、数据流量（使用量、类型、时间段）、APP使用情况、网页浏览记录等。 网络性能数据： 基站信号强度、网络时延、丢包率、带宽利用率、切换成功率、掉线率、故障报告等。 业务运营数据： 用户注册量、套餐使用情况、ARPU（每用户平均收入）、客户流失率、投诉率、服务满意度等。 设备与资源数据： 基站设备状态、服务器负载、功耗、硬件故障率等。 有效的统计分析始于精确的数据收集。这意味着需要建立健全的数据采集机制，确保数据的完整性、准确性和及时性。本书将首先探讨如何设计合理的数据收集方案，如何选择合适的工具和技术来捕获数据，以及如何处理数据采集过程中可能出现的偏差和误差。 数据的价值并非仅仅在于收集，更在于如何将其转化为可理解、可分析的形式。数据整理是这一过程中的关键环节。它包括数据清洗（去除重复值、处理缺失值、识别异常值）、数据转换（数据格式统一、变量编码）、数据集成（整合来自不同源头的数据）等步骤。我们将详细介绍各种数据整理的技术和策略，以及在实际通信管理中遇到的典型数据问题，例如用户ID的规范化、时间戳的处理、多维度数据的匹配等。 在数据整理的基础上，描述性统计学为我们提供了理解数据整体特征的直观工具。本书将深入讲解各种描述性统计量，例如： 集中趋势度量： 均值、中位数、众数，帮助我们了解数据的中心位置。例如，分析平均用户数据流量，可以了解用户群体的大致使用水平。 离散程度度量： 方差、标准差、极差、四分位距，揭示数据的波动性和分散程度。例如，分析基站丢包率的标准差，可以了解网络性能的稳定性。 分布形态度量： 偏度和峰度，描述数据分布的对称性和尖峭程度。例如，分析用户通话时长的分布，可以了解是否存在集中在某一时间段的通话习惯。 数据可视化： 直方图、箱线图、散点图、折线图等，将抽象的数据转化为直观的图形，帮助我们快速识别数据模式、异常点和潜在关系。例如，通过折线图展示不同时段的流量使用情况，可以直观地发现高峰和低谷。 通过掌握这些描述性统计方法，通信管理者能够初步了解数据的基本特征，为后续更深入的推断性统计分析打下坚实的基础。 三、 洞察规律：推断性统计与模型构建 如果说描述性统计是对数据的“现状”进行描绘，那么推断性统计则致力于从样本数据推断整体的“本质”和“未来”。在通信管理中，我们往往无法观测到所有用户或所有网络状态的所有数据，因此需要通过统计推断来做出可靠的判断。 本书将重点阐述以下关键的推断性统计方法： 概率分布： 深入理解各种常见的概率分布，如正态分布、泊二项分布、泊松分布、指数分布等，并分析它们在通信场景中的应用。例如，泊松分布常用于描述单位时间内发生某事件的次数，可以用来预测单位时间内用户发送短信的数量，或基站接收到的呼叫请求数量。指数分布则常用于描述设备寿命或用户在线时长，可以用于预测设备故障的发生时间，或用户使用某一服务的时长。 参数估计： 如何利用样本数据估计总体的未知参数，例如估计整体用户的平均数据流量、估计某个基站的平均可用率。我们将介绍点估计和区间估计，并重点讲解置信区间的构建，从而量化估计的不确定性。 假设检验： 这是推断性统计的核心工具之一，用于检验关于总体参数的某个假设是否成立。例如，我们可以检验新引入的流量套餐是否显著提高了用户的平均流量使用量；或者检验某个网络优化措施是否显著降低了网络掉线率。本书将详细介绍各种假设检验的原理和步骤，包括t检验、卡方检验、F检验等，并强调在通信实际中如何正确地提出假设、选择检验方法、解释检验结果。 相关与回归分析： 探索变量之间的关系，并建立数学模型来预测其中一个变量的值。 相关分析： 衡量两个变量之间线性关系的密切程度和方向。例如，分析用户年龄与数据流量使用量之间的相关性，是否存在正相关或负相关。 回归分析： 建立一个或多个自变量与一个因变量之间的函数关系。 简单线性回归： 预测一个变量与另一个变量之间的线性关系。例如，建立网络负载与基站能耗之间的回归模型，预测负载增加时能耗的变化。 多元线性回归： 预测一个变量与多个变量之间的线性关系。例如，利用用户年龄、居住区域、手机型号等多个因素，预测其数据流量使用量。 非线性回归： 适用于变量之间存在非线性关系的情况。例如，分析用户满意度与服务响应时间之间的关系，可能呈现非线性下降的趋势。 逻辑回归： 主要用于二分类问题，例如预测用户是否会流失、是否会升级套餐。 本书将深入讲解回归模型的构建、参数估计、模型评估（如R方、p值）以及模型的解释，强调在通信管理中如何利用回归模型进行预测和决策。 方差分析（ANOVA）： 比较三个或三个以上样本的均值是否存在显著差异。例如，比较不同区域用户平均数据流量的差异，或者比较不同类型套餐对用户留存率的影响。 通过掌握这些推断性统计方法，通信管理者能够从样本数据中提取出更深层次的信息，做出有理有据的判断，并构建出能够预测未来趋势和行为的模型。 四、 优化决策：高级统计模型与应用 除了基础的统计推断，通信管理还受益于更高级的统计模型和技术，这些技术能够帮助我们解决更复杂的问题，并指导更精细化的决策。 时间序列分析： 通信数据具有显著的时间序列特性，例如用户流量、网络负载、业务量等都随时间发生变化。时间序列分析专注于研究数据随时间变化的规律，并进行预测。本书将介绍： 平稳性检验与差分： 处理非平稳时间序列数据。 自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）模型： 捕捉时间序列的自相关性。 季节性ARIMA（SARIMA）模型： 考虑周期性模式，如每日、每周、每月的流量高峰。 状态空间模型与卡尔曼滤波： 用于更复杂的动态系统建模和跟踪。 应用场景： 流量预测以优化网络资源配置；业务量预测以制定营销策略；用户行为模式预测以进行个性化推荐。 聚类分析： 将具有相似特征的数据对象分成不同的组（簇），而同一组内的数据对象尽可能相似，不同组间的数据对象则尽可能不同。 K-means聚类： 一种常用的、高效的聚类算法。 层次聚类： 构建聚类层次结构。 应用场景： 用户细分，将用户划分为不同的群体，以便针对性地制定营销策略、服务套餐或通信方案；网络区域划分，识别具有相似通信特征的区域，以优化网络部署和维护。 分类模型（判别分析）： 建立模型来预测一个观测值属于哪个预先定义的类别。 判别分析： 基于统计原理进行分类。 支持向量机（SVM）： 一种强大的分类和回归模型。 应用场景： 客户流失预测，识别可能流失的用户并采取挽留措施；欺诈检测，识别异常交易或行为；网络故障预测，预测可能发生故障的设备或区域。 主成分分析（PCA）与因子分析： 用于降维，减少数据的维度，同时保留尽可能多的原始信息。 PCA： 找到数据方差最大的方向（主成分）。 因子分析： 寻找潜藏在观测变量背后的更少数量的潜在因子。 应用场景： 简化复杂的网络性能指标；分析影响用户行为的潜在因素；在数据可视化和模式识别中提取关键特征。 贝叶斯统计： 以概率的方式处理不确定性，并将先验知识纳入模型。 贝叶斯推断： 不断更新对参数的认知。 应用场景： 在数据稀疏的情况下进行有效的估计；构建动态模型，能够适应不断变化的环境。 实验设计（DOE）： 在进行实验或引入新策略时，如何科学地设计实验方案，以获得最有效、最可靠的结果。 随机化、重复、区组化： 提高实验的有效性和鲁棒性。 因子设计： 同时考察多个因素的影响。 应用场景： A/B测试，评估不同营销方案、界面设计或服务策略的效果；网络参数调优，科学地测试不同参数组合对网络性能的影响。 本书将深入讲解这些高级统计模型的工作原理、适用条件以及在通信管理中的具体应用案例，帮助读者掌握运用复杂数据分析解决实际问题的能力。 五、 案例研究与实践指导 理论知识的学习离不开实际的检验。本书将通过丰富的案例研究，将抽象的统计概念与通信管理的具体场景紧密联系起来。我们将分析真实或模拟的通信数据，演示如何应用本书所学的统计方法来解决实际问题。 案例一：用户数据流量增长预测与容量规划。 利用时间序列分析和回归模型，预测未来用户数据流量的增长趋势，为基站扩容、网络升级提供科学依据。 案例二：客户流失风险预警与干预策略。 构建逻辑回归或SVM模型，识别具有高流失风险的用户，并分析影响流失的关键因素，从而制定个性化的挽留策略。 案例三：网络性能优化与故障诊断。 利用聚类分析对基站进行性能分组，利用假设检验分析不同网络配置对性能的影响，并通过回归模型预测设备故障的可能性。 案例四：个性化营销与套餐推荐。 通过用户细分（聚类分析）和协同过滤等方法，为不同用户群体推荐最适合的通信套餐和服务。 案例五：服务质量（QoS）监控与提升。 利用描述性统计和时间序列分析，实时监控关键QoS指标，并通过实验设计来评估改进措施的效果。 此外，本书还将提供实践指导，包括： 常用统计软件的应用： 介绍R、Python（结合Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-learn, Statsmodels等库）、SAS、SPSS等统计软件在通信数据分析中的使用技巧。 数据预处理与可视化工具： 讲解如何利用这些工具进行高效的数据清洗、转换和可视化。 模型选择与评估： 指导读者如何根据业务需求选择合适的统计模型，并使用科学的指标来评估模型的性能。 结果解释与报告撰写： 强调如何清晰、准确地向非统计学背景的管理者和决策者解释统计分析的结果，并撰写具有说服力的报告。 六、 结论：拥抱数据，引领未来 在通信管理领域，数据不再是孤立的数字，而是驱动创新、优化运营、提升竞争力的关键要素。应用统计学为我们提供了理解、分析和利用这些数据宝藏的强大框架。《通信管理中的应用统计学》旨在赋能通信行业的从业者，让他们能够自信地驾驭数据，洞察规律，做出更明智的决策。 本书的读者将不仅仅是统计知识的学习者，更是数据驱动的通信管理者。通过本书的系统学习和实践，您将能够： 更准确地理解通信系统的运行状态。 更有效地识别和解决运营中的瓶颈问题。 更精准地预测市场趋势和用户行为。 更科学地制定战略规划和资源配置。 最终，在日新月异的通信时代，保持领先，引领未来。 我们相信，本书将成为通信管理专业人士、数据分析师以及对通信行业应用统计学感兴趣的读者的宝贵参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我惊喜的地方在于，它并没有将统计学仅仅局限于理论层面，而是将其深度融合到通信管理的各个实际应用场景之中。我一直对通信市场营销方面的工作很感兴趣，而这本书中关于用户细分和精准营销的章节，简直是为我量身定做的。作者通过对用户消费习惯、通信行为、地理位置等多维度数据的统计分析，阐述了如何构建精细化的用户画像，并在此基础上，设计出更具针对性和吸引力的营销活动。 书中有一个案例，详细描述了如何利用聚类分析，将用户划分为不同的细分群体，并针对每个群体，设计不同的套餐和推广策略。这让我深刻理解了，为什么有些时候，同样一个促销活动，对不同用户群体产生的效果会截然不同。作者的讲解非常生动，他没有上来就讲复杂的算法，而是先描述了营销人员在实际工作中遇到的困惑，然后循序渐进地引入统计学工具，展示这些工具是如何帮助他们做出更明智决策的。读完这一章，我感觉自己对通信营销的理解，上升到了一个新的高度，也对如何利用统计学来提升营销效果，有了更清晰的思路。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我刚拿到这本书时，心里是对“应用统计学”这个词有些顾虑的。我担心它会过于理论化，像教科书一样枯燥乏味，难以在实际工作中找到切入点。但这本书完全打消了我的这些疑虑。作者以一种非常务实和人性化的方式，将统计学的智慧巧妙地融入到通信管理的方方面面。我尤其欣赏书中关于风险管理和决策分析的部分。在通信行业，无论是网络故障的风险，还是新业务投资的风险，都需要精准的量化和评估。 书中对于如何利用统计模型来预测系统故障概率，以及如何通过蒙特卡洛模拟来评估投资回报率，都进行了非常详尽的阐述。作者并没有回避复杂的数学公式，但他们总是能够用清晰易懂的语言，结合具体的通信案例，来解释这些公式背后的逻辑和实际意义。我印象最深刻的是，他们通过一个模拟场景，展示了当通信基站发生故障时，如何利用历史数据和概率模型，来预测故障蔓延的范围和对用户服务的影响程度，并据此制定应急预案。这种“未雨绸缪”的思维，正是统计学在风险管理中的价值所在，也让我对通信行业的风险管控有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书，老实说，我拿到手的时候，心里是带着一丝忐忑的。通信管理，这本身就是一个非常庞杂且与时俱进的领域，而“应用统计学”作为支撑，更是让我好奇它究竟会以怎样的方式融入进来。翻开第一页，我便被作者那种严谨而又不失活泼的笔触所吸引。他们并没有一开始就抛出一堆枯燥的公式和理论，而是从通信行业实际遇到的种种问题出发，层层剥茧，引导读者一步步理解统计学在解决这些问题中的关键作用。 比如，书中对于用户行为分析的部分，简直是点睛之笔。在通信运营商的海量数据中，如何才能精准地挖掘出潜在的价值，这不仅仅是数据量的问题，更是方法论的挑战。作者通过详实的案例，阐述了如何运用回归分析、时间序列分析等统计工具，来预测用户流失率，优化套餐设计，甚至提前预警网络拥堵。我印象最深刻的是，他们用了一个非常接地气的例子，模拟了在一个大型城市中，某区域的短信发送量在特定时间段的异常激增，并详细讲解了如何利用统计模型来判断这是否是人为的恶意行为，还是某种活动的自然爆发。这种将抽象的统计学概念与实际通信场景紧密结合的方式，让我这个之前对统计学有些畏惧的读者，也觉得豁然开朗，甚至开始主动去思考，在自己工作中遇到的类似问题，是否也能用统计学来找到更科学的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前一直觉得统计学离我有点远，感觉是那种只在学术界才会深入探讨的东西。但这本书完全颠覆了我的认知。它没有把统计学包装成一套高不可攀的理论体系，而是像一位经验丰富的工程师，手把手地教你如何使用一套趁手的工具来解决实际问题。其中关于通信网络性能优化的章节，我反复看了好几遍。作者通过对网络时延、丢包率等关键指标的统计分析，详细介绍了如何识别瓶颈，如何进行容量规划，以及如何通过 A/B 测试来评估新技术的引入效果。 特别是在讨论如何提高用户满意度方面，书中给出的统计模型，非常具有操作性。它不仅仅是告诉你“应该做什么”，更是告诉你“如何一步一步地做到”。例如，通过对大量通话记录的统计分析，来识别出哪些时段、哪些地区的用户更容易遇到通话质量问题，进而有针对性地进行网络优化。这种基于数据的决策，远比凭经验判断要靠谱得多。而且，书中还穿插了一些小贴士，比如如何避免常见的统计陷阱，如何解读统计图表中的误导信息，这些细节的关注，充分体现了作者的用心。这本书让我觉得，统计学不再是冰冷的数字，而是解决通信行业实际难题的强大武器。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我抱着一种“姑且看看”的心态，毕竟通信管理加上统计学，听起来就有点“硬核”。但出乎我意料的是，这本书的叙事风格极其吸引人，完全没有我想象中的那种枯燥和晦涩。作者非常擅长将复杂的统计学概念，通过生动的语言和贴合实际的案例，呈现在读者面前。我尤其喜欢书中关于客户服务和投诉处理的部分。 在通信行业，客户满意度是至关重要的。而如何从海量的客户反馈中，提炼出有价值的信息，并加以改进，这正是统计学大显身手的领域。书中详细阐述了如何运用情感分析、主题建模等统计方法，来对客户的文字或语音反馈进行分类和解读，从而快速识别出用户普遍关注的问题和不满之处。书中举例说，通过对某一段时间内所有客户投诉电话的统计分析，可以发现某个特定业务流程中存在反复出现的问题，从而有针对性地进行优化。这种基于大数据的洞察，让我觉得，统计学不仅是技术层面的工具，更是提升服务质量、增强客户忠诚度的“利器”。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的让我眼前一亮，它将我之前认为“高冷”的统计学，变得如此生动和实用。我从事通信行业的项目管理工作，经常需要处理各种不确定性和风险，而这本书中关于项目风险评估和管理的内容，对我帮助太大了。作者通过讲解如何利用概率论和统计推断，来量化项目进度延误、成本超支等风险的可能性。 书中举了一个非常贴切的例子，模拟了一个大型通信工程项目，其中涉及了多个供应商、复杂的合同条款以及多变的市场环境。作者展示了如何利用蒙特卡洛模拟，来预测项目最终交付时间和总成本的分布情况，并识别出最可能导致项目失败的关键风险因素。这让我明白，很多时候，我们对项目风险的预估，可能过于主观，而统计学提供了一种客观、量化的方法，来帮助我们更准确地认识风险，并提前制定应对策略。读完这一章，我感觉自己在项目风险管理方面，有了更强的信心和更清晰的思路。

评分☆☆☆☆☆

读这本书的时候，我最大的感受就是，统计学在通信管理中，远比我想象的要重要和广泛。作者在书中深入浅出地讲解了如何利用统计学来优化通信网络的成本效益。这是一个非常实际和关键的问题，因为通信网络的建设和运营，需要巨大的投入，而如何最大限度地发挥每一分钱的价值，正是统计学所能提供的智慧。 书中关于成本分析和优化模型的章节，让我学到了很多。例如，作者详细阐述了如何通过对历史运维成本、设备故障率、能耗数据等进行统计分析，来识别出成本的“黑洞”，并提出相应的改进方案。书中还介绍了一种“成本效益分析”的统计模型，通过对不同技术方案的成本和预期效益进行量化对比，帮助管理者做出更明智的投资决策。我尤其欣赏书中对“权衡”的讨论，很多时候，成本和效益之间并非简单的线性关系，而是存在复杂的权衡和取舍，而统计学恰恰能够帮助我们量化这种权衡，找到最优解。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我近期读到的，关于通信管理最实用、最具启发性的书籍之一。我一直对通信数据的合规性与安全性问题非常关注，而书中关于这方面的章节，给了我很多深刻的启示。作者并没有仅仅停留在理论层面，而是通过实际案例，详细阐述了如何运用统计学的方法，来检测和防范数据泄露、用户隐私侵犯等潜在风险。 书中关于异常检测和模式识别的讲解，让我印象深刻。例如，作者就介绍了一种利用统计模型，来监测网络流量中的异常模式，从而及时发现潜在的网络攻击或数据篡改行为。他们还详细讲解了如何通过对用户行为数据的统计分析，来识别出异常的访问模式，以保护用户隐私。这种将统计学与信息安全相结合的方式，让我意识到，在通信行业，数据安全并非仅仅是技术人员的责任，而是需要通过严谨的统计学分析，来构建一道坚实的“数据防火墙”。这本书让我对通信数据的合规性管理，有了更全面、更深入的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书最令我印象深刻的，是它对于通信行业创新和趋势预测的洞察。在瞬息万变的通信领域，如何把握未来发展方向，进行前瞻性的战略布局，是每个管理者都面临的挑战。而这本书，就为我们提供了一种全新的视角和方法。作者通过对通信市场数据、技术发展趋势、用户需求演变等多个维度的统计分析，展示了如何识别新兴技术在通信领域的潜在应用，以及如何评估新业务的市场前景。 书中有一个章节，专门讨论了如何利用时间序列预测和回归分析，来预测未来几年内，某种新型通信技术的普及率和用户接受度。这让我意识到，所谓的“趋势”，并非是凭空产生的，而是可以通过严谨的统计分析来捕捉和预判的。书中还举了一个非常具体的例子，关于如何分析社交媒体上的讨论热度，结合技术专利申请数据，来预测未来某个通信技术的发展方向。这种跨领域的数据融合与统计分析，让我对通信行业的未来发展，有了更清晰、更具象的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书让我觉得，统计学不再是冷冰冰的数字游戏，而是真正能够解决通信领域实际问题的“万能钥匙”。我一直对通信网络的流量管理和资源调度很感兴趣，而书中关于这方面的论述，简直是把我内心深处的一些困惑一一解答了。作者通过对历史流量数据、用户活跃度、业务需求等指标的统计分析，详细讲解了如何实现更高效的网络资源分配。 书中关于排队论在通信网络中的应用，是我最为着迷的部分。他们用生动的比喻，解释了如何通过建立数学模型，来预测网络中的拥塞情况，并据此调整资源分配策略，以最大限度地提高网络吞吐量和用户体验。例如，书中就模拟了一个场景，当某个区域在特定时间段涌入大量用户时，如何利用排队论来评估潜在的呼叫失败率，并提前采取扩容或分流措施。这种将抽象的数学模型与具体的通信场景完美结合的方式，让我对通信网络的运行机制有了全新的认识，也让我意识到，每一个微小的统计学改进，都可能带来用户体验的巨大提升。