EViews统计分析与应用（第3版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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马慧慧 编

图书标签:

• EViews
• 计量经济学
• 统计分析
• 数据分析
• 经济学
• 金融学
• 回归分析
• 时间序列
• 模型构建
• 应用统计

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121284212

版次：3

商品编码：11914776

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-04-01

用纸：胶版纸

页数：352

字数：563000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：本书内容丰富、结构清晰、语言简练，结合统计分析实例，图文并茂地介绍了EViews的各种统计分析方法。本书面向具备计量统计基础知识和计算机基本技能的在校大中专学生、研究生以及企事业单位的相关专业技术人员和研究人员。

　　本书以EViews 9.0为依据，以案例为基础，突出计量分析、实例分析和EViews操作的有机结合。内容丰富、结构清晰、语言简练、图文并茂，系统介绍了EViews的各种统计分析方法。

内容简介

　　EViews（Econometrics Views），是美国QMS公司开发的一款运行于Windows环境下的经济计量分析统计软件，是进行数据分析、回归分析和预测的实用工具，其广泛应用于经济学、金融保险、社会科学、自然科学等众多领域。作为目前*流行的计量经济工具软件之一，EViews以功能强大、操作简便且具有可视化的操作风格而著称。EViews拥有强大的命令功能和批处理语言功能，程序语言简单易懂。 本书以EViews 9.0为依据，以案例为基础，突出计量分析、实例分析和EViews操作的有机结合。在每一章前简明扼要地阐述计量统计方法的基本原理，介绍EViews中常用统计方法的操作步骤，并结合实例演示EViews的操作与输出结果解读，使读者对计量统计方法的应用与软件的操作有一个全面的了解。 本书共分20章，按照数据处理、绘图操作、基本统计分析、回归与建模分析、预测和编程操作顺序编写。内容丰富、结构清晰、语言简练、图文并茂，系统介绍了EViews的各种统计分析方法。

作者简介

　　马慧慧（1982-），女，河南新乡人，毕业于河南师范大学，获经济法硕士学位，现为河南科技学院高职学院教师，研究方向经济学，经济法方向。参与编写教材3部，先后在《安徽农业科学》《信阳农业高等专科学校学报》《现代经济信息》等期刊发表学术论文近10篇。

内页插图

目录

第1章 EViews简介 1
1．1 EViews 9．0简介 1
1．1．1 EViews 9．0的新增功能 1
1．1．2 EViews 9．0对运行环境的要求 2
1．2 EViews的启动与退出 2
1．3 EViews的主窗口 2
1．4 工作文件的建立与工作文件窗口 3
1．4．1 工作文件的建立 3
1．4．2 工作文件窗口简介 5
1．5 对象的建立和对象窗口 6
1．5．1 对象的建立 6
1．5．2 对象窗口简介 7
第2章 EViews与数据处理 9
2．1 工作文件的保存 9
2．2 数据的导入 10
2．3 新序列的公式生成 13
2．4 数据的季节调整 15
上机题 23
第3章 EViews与绘图 27
3．1 基于Graph的绘图功能 27
3．1．1 由EViews主菜单进行绘图操作 27
3．1．2 由序列或组界面进行绘图操作 30
3．2 图形的改变、冻结、移动与打印 31
3．2．1 图形的改变 31
3．2．2 图形的冻结及其他操作 31
3．2．3 图形的移动 34
3．2．4 图形的打印 34
上机题 35
第4章 EViews与统计分析 38
4．1 单序列统计量的计算及检验 38
4．1．1 单序列的描述性统计量 39
4．1．2 单序列描述统计量的检验 42
4．1．3 单序列单因素统计表 45
4．1．4 单时间序列的统计检验 46
4．2 序列组统计量的计算及检验 49
4．2．1 序列组的基本统计分析 50
4．2．2 时间序列组基本统计分析 52
上机题 54
第5章 基本线性回归模型的OLS估计 58
5．1 线性回归模型的OLS估计 58
5．1．1 背景知识 58
5．1．2 线性回归模型OLS估计的EViews操作 60
5．1．3 线性回归模型OLS估计的案例操作 63
5．2 标准回归结果的解释及残差检验 68
5．2．1 背景知识 68
5．2．2 Equation方程对象的EViews操作 69
5．2．3 线性回归模型OLS估计结果的案例解释与操作 76
5．3 含虚拟变量的线性回归模型的OLS估计 79
5．3．1 背景知识 79
5．3．2 虚拟变量设定的EViews操作 81
5．3．3 含虚拟变量线性回归模型OLS估计的案例操作 81
上机题 84
第6章 模型的诊断和修正 86
6．1 异方差与加权最小二乘法 86
6．1．1 背景知识 86
6．1．2 异方差检验及修正的EViews操作 88
6．1．3 异方差检验及修正的案例操作 90
6．2 内生变量问题与二阶段最小二乘法（TSLS） 94
6．2．1 背景知识 94
6．2．2 解决内生性问题的EViews操作――广义最小二乘法的EViews操作 95
6．3 自相关问题及广义最小二乘法（GLS） 97
6．3．1 背景知识 97
6．3．2 自相关检验及修正的EViews操作 98
6．4 Chow稳定性检验 101
6．4．1 背景知识 101
6．4．2 Chow稳定性检验的EViews操作 102
上机题 104
第7章 几类特殊模型的估计 106
7．1 二元选择模型 106
7．1．1 背景知识 106
7．1．2 二元选择模型估计的EViews操作 107
7．1．3 二元选择模型估计的案例操作 109
7．2 受限因变量模型 113
7．2．1 背景知识 113
7．2．2 受限因变量模型估计的EViews操作 114
7．2．3 受限因变量模型估计的案例操作 116
上机题 120
第8章 基本时间序列模型的估计 122
8．1 指数平滑法 122
8．1．1 背景知识 122
8．1．2 指数平滑法的EViews操作 125
8．1．3 指数平滑的案例操作 126
8．2 趋势分解的滤波方法 131
8．2．1 背景知识 131
8．2．2 H-P滤波的EViews案例操作 135
8．2．3 BP滤波的EViews案例操作 137
上机题 139

第9章 单位根检验与ARIMA模型的估计 142
9．1 序列平稳性检验 142
9．1．1 背景知识 142
9．1．2 序列平稳性的EViews操作 144
9．2 ARIMA模型的估计 148
9．2．1 背景知识 148
9．2．2 ARIMA(p，d，q)模型估计的EViews操作 149
上机题 156
第10章 VAR与VEC的估计及解释 159
10．1 VAR模型的估计 159
10．1．1 背景知识 159
10．1．2 EViews操作技术讲解 160
10．1．3 VAR模型估计的案例操作 161
10．2 Granger因果分析、IRF与方差分解 164
10．2．1 背景知识 165
10．2．2 EViews操作技术讲解 165
10．3 Johansen协整检验和VEC模型的估计 171
10．3．1 背景知识 172
10．3．2 EViews操作技术讲解 173
10．3．3 Johansen协整检验与VEC模型估计的案例操作 176
上机题 182
第11章 ARCH效应与GARCH模型的估计 185
11．1 ARCH效应的检验 185
11．1．1 背景知识 185
11．1．2 ARCH效应检验的EViews操作 186
11．2 GARCH模型的估计 192
11．2．1 背景知识 192
11．2．2 GARCH模型估计的EViews操作 193
11．2．3 案例操作 197
11．3 非对称GARCH模型的估计 200
11．3．1 背景知识 200
11．3．2 非对称GARCH模型估计的EViews操作 201
上机题 206
第12章 面板数据模型与混合横截面模型的估计 211
12．1 面板数据的组织 211
12．1．1 背景知识 211
12．1．2 面板数据组织的EViews操作 211
12．2 面板数据模型的估计 214
12．2．1 背景知识 214
12．2．2 变截距模型估计的EViews操作 216
12．2．3 变系数模型估计的EViews操作 220
12．3 混合横截面模型 222
12．3．1 背景知识 222
12．3．2 混合横截面模型估计的EViews操作 222
12．4 面板数据的单位根检验 225
12．4．1 背景知识 225
12．4．2 面板数据单位根检验的EViews操作 227
上机题 229
第13章 联立方程模型的估计 231
13．1 背景知识 231
13．1．1 联立方程模型中变量的分类 231
13．1．2 联立方程模型中方程的分类 232
13．1．3 联立方程模型的分类 232
13．1．4 联立方程模型的识别 233
13．1．5 联立方程模型的识别条件 234
13．1．6 联立方程模型的估计 235
13．2 联立方程模型估计的EViews操作 236
13．3 联立方程模型估计的案例操作 238
本章习题 241
第14章 模型预测专题 243
14．1 背景知识 243
14．2 技术操作 244
14．3 案例分析 246
上机题 250
第15章 EViews编程 253
15．1 EViews命令基础 253
15．1．1 工作文件的基本操作 253
15．1．2 工作对象的基本操作 256
15．1．3 数据的导入与导出 259
15．2 单方程模型命令 260
15．2．1 模型的设定 260
15．2．2 模型的估计方法 262
15．2．3 方程的设定检验 263
15．3 时间序列模型命令 264
15．3．1 时间序列的滤波方法 264
15．3．2 时间序列的季节调整方法 266
15．3．3 变量的单位根检验 267
15．3．4 非平稳变量的协整检验 267
15．3．5 格兰杰因果关系检验 268
15．4 联立方程模型命令 268
15．4．1 系统的建立与设定 268
15．4．2 系统的估计 269
15．4．3 系统估计结果中统计量和序列的提取 270
15．4．4 系统特征的结果显示 270
本章习题 271
第16章 综合案例：行业视角下的企业资本结构影响因素分析 272
16．1 研究背景和研究目的 272
16．2 研究设计 272
16．2．1 研究假说的提出 272
16．2．2 变量选取 273
16．3 研究方法 274
16．4 数据描述 274
16．5 EViews操作 276
16．5．1 POOL对象的建立 276
16．5．2 模型设定形式检验 278
16．5．3 固定效应模型估计 280
16．6 模型结果解读和研究结论 281
上机题 281
第17章 综合案例：中央银行货币供给变动规律及预测的研究 286
17．1 研究背景和研究目的 286
17．2 研究设计 287
17．3 数据描述 287
17．4 模型创建和估计的EViews操作 288
17．4．1 工作对象的创建 288
17．4．2 广义货币供应量M2的特征描述 289
17．4．3 ARIMA模型的建立和识别 291
17．4．4 ARIMA模型估计 292
17．5 模型的预测 295
上机题 296
第18章 综合案例：我国银行信贷与房地产价格之间的动态关系 299
18．1 研究背景和研究目的 299
18．2 数据及研究方法 300
18．2．1 变量的选择 300
18．2．2 研究方法 301
18．2．3 数据来源及描述 301
18．3 EViews操作 302
18．3．1 工作对象的创建 302
18．3．2 变量的对数化处理 303
18．3．3 单位根检验 303
18．3．4 协整检验 305
18．3．5 矢量误差修正模型 307
18．3．6 格兰杰因果检验 308
18．3．7 脉冲响应函数 309
18．4 研究结论 311
上机题 311
第19章 综合案例：我国外贸行业资本市场系数稳定性分析 314
19．1 研究背景和目的 314
19．2 研究设计 314
19．2．1 研究方法的选择 314
19．2．2 研究模型的设定 315
19．2．3 研究的数据选择 316
19．3 EViews操作 317
19．3．1 前期序列对象建立 317
19．3．2 回归模型的建立和系数的估计 319
19．3．3 系数的Chow稳定性检验 320
19．4 模型结果解读和研究结论 322
上机题 322
第20章 综合案例：EViews在社会学中的应用
――我国农村劳动力非农参与影响因素研究 326
20．1 研究背景和研究目的 326
20．2 研究设计 326
20．2．1 研究假说的提出 326
20．2．2 变量选取 327
20．3 研究方法 328
20．4 数据描述 329
20．5 EViews操作 332
20．5．1 工作对象的创建 332
20．5．2 LOGISTIC模型的估计 333
20．5．3 估计结果的解读 335
20．6 研究结论 335
上机题 336

前言/序言

　　为什么学习EViews

　　EViews全称Econometrics Views，是美国QMS公司推出的基于Windows平台的专门从事数据分析、回归分析和预测的计算机软件，EViews是当今世界上最优秀的计量经济工具软件之一，具有操作简便、界面友好、功能强大等特点，在科学数据分析与评价、金融分析、经济预测、销售预测和成本分析等领域具有广泛的应用。

　　EViews使用图形交互式用户界面，界面友好且操作简单，可以通过菜单操作和编程两种方式进行分析。EViews提供了与多种应用软件的接口，用户可以方便地把Excel、ASCII/Text、SAS、Stata、SPSS、RATS、Html、Access等格式的数据导入EViews。

　　EViews拥有统计分析、线性回归分析、非线性单方程模型、联立方程模型、动态回归模型、分布滞后模型、VAR模型、ARCHGARCH模型、离散选择模型、时间序列模型、编程与模拟等分析模块，用户通过EViews既可以进行基本的统计和回归分析，也可以完成复杂的计量经济建模。

　　本书简介和主要内容

　　本书以EViews 9.0为依据，以案例为基础，突出计量分析方法、实例分析和EViews操作的有机结合。每一章前，先简明扼要地阐述计量统计方法的基本原理，然后介绍EViews中常用统计方法的操作步骤，并且结合实例演示EViews的操作并对输出结果进行解读，使读者对计量统计方法的应用与软件的操作有一个全面的了解。书书全面系统地介绍EViews的计量分析功能，全书共分20章，各部分的主要内容如下：

　　第一部分，EViews入门。本部分包括第一章至第四章，主要介绍EViews中的一些基本概念、数据文件的基本操作、数据处理、绘图等功能。

　　第二部分，EViews回归与建模分析。本部分包括第五章到第十三章，主要介绍基本线性回归模型的OLS估计、模型的诊断和修正、几类特殊模型的估计、基本时间序列模型的估计、ARIMA模型的估计、单位根检验与协整、VAR与VEC的估计及解释、ARCH与GARCH模型的估计、Panel data模型与混合横截面模型的估计、联立方程模型的估计等内容，该部分涵盖了一般统计分析、回归分析、时间序列分析、面板模型估计、联立方程模型等主要计量统计方法。

　　第三部分，EViews预测与编程。本部分包括第十四章和第十五章，主要介绍EViews预测与编程功能，该部分内容用户可以根据需要进行选择学习。

　　第四部分，EViews综合案例操作。本部分包括第十六章至第二十章，该部分通过几个行业性的统计分析案例，给读者介绍Eviews各种统计分析技术在实际中的应用。

　　本书实例典型，内容丰富，有很强的针对性。各章不仅详细介绍了实例的具体操作步骤，而且还配有一定数量的练习题供读者学习使用。读者只需按照书中介绍的步骤一步步地实际操作，就能完全掌握本书的内容。

　　本书有哪些特点

　　1. 清晰的概念讲解，实用的操作设置

　　在介绍每一种统计方法的应用之前，本书会先将相应计量方法的相关统计知识和注意事项等进行讲解，使得用户在学习EViews的操作之前可以对相关的计量统计知识进行简要的学习，做到“知其然也知其所以然”。对于每一个操作，作者会将所有的参数设置和按钮、对话框的功能进行全面设置，使得读者可以举一反三，全面掌握统计分析的操作方法。

　　2. 丰富的案例分析和上机练习

　　在本书中，每一种统计分析方法都会配以案例讲解，案例具有很强的针对性，对案例的具体操作步骤和结果都进行了详细的介绍。每章后都配有相应的上机题供读者学习使用，可以作为对前面知识讲解的深入和补充。通过上机题可以对本章学习的掌握程度进行检验，用户按照视频中的步骤进行操作，很快就能掌握本书的相关知识。

　　本书适合哪些读者

　　本书既可作为高校经济学、金融学、管理学和统计学等专业学习EViews软件的教材，也可作为相关研究人员和从业人员的参考用书，还可作为相关培训机构的参考教材。

　　本书由马慧慧、郭庆然、丁翠翠、吴磊、杜小伟、苏明、马晓鑫、赵浩宇、庄君、蒋敏杰、李丽丽、鲁啸、刘娟、李嫣怡、丁维岱、许小荣编写。本书的编写过程中吸收了前人的研究成果，在此一并表示感谢。

　　由于作者水平有限，书中的缺点甚至错误在所难免，恳请广大读者批评指正。

　　编著者

　　2016年1月

《商业数据洞察与决策实战》 内容梗概 本书旨在为读者提供一套系统、实用的商业数据分析与应用框架，帮助读者掌握从数据收集、清洗、探索性分析到建模预测、结果解读与决策优化的全流程能力。全书紧密结合实际商业场景，强调理论与实践相结合，让读者能够真正运用数据驱动业务增长，提升决策的科学性和有效性。 第一部分：商业数据分析基础与思维 本部分将从数据分析的宏观视角出发，为读者构建坚实的基础。首先，我们将探讨数据分析在现代商业环境中的核心价值与发展趋势，让读者理解为何数据分析已成为企业竞争力的关键要素。接着，我们将深入剖析数据分析师的角色定位与必备技能，包括逻辑思维、批判性思维、问题定义能力以及跨部门沟通能力等。 理论层面，我们将讲解数据科学的基本概念，例如数据挖掘、机器学习、统计推断等，并重点区分它们在商业应用中的侧重点。读者将了解到如何从海量数据中提取有价值的信息，并将其转化为可操作的商业洞察。 在方法论上，我们将介绍数据分析的通用流程，如CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）或类似的迭代式方法，强调问题的界定、数据的理解、数据的准备、建模、评估和部署等关键阶段。读者将学习如何系统地规划和执行数据分析项目，避免盲目和低效。 此外，本部分还将重点讨论数据伦理与隐私保护问题。在数据应用日益广泛的今天，了解并遵守相关法律法规，以及建立负责任的数据使用原则，对于任何数据从业者都至关重要。我们将探讨数据偏见、算法公平性等议题，并提供相应的规避和处理建议。 第二部分：数据获取、清洗与预处理 高质量的数据是有效分析的前提。本部分将聚焦于数据获取、清洗与预处理这一关键环节，为读者打下坚实的数据基础。 在数据获取方面，我们将介绍多种数据来源，包括但不限于： 内部数据： 销售记录、客户关系管理（CRM）系统数据、营销活动数据、网站/App日志数据、生产制造数据等。我们将讲解如何识别、提取和整合这些散落在企业内部各处的数据。 外部数据： 公开数据集、第三方数据提供商、社交媒体数据、政府统计数据、行业报告数据等。我们将介绍获取这些数据的常用方法和渠道。 网络爬虫技术： 介绍网络爬虫的基本原理，以及在遵守法律法规的前提下，如何通过编程技术（如Python的Scrapy、BeautifulSoup库）获取互联网上的结构化或半结构化数据。 API接口： 讲解如何利用应用程序接口（API）来获取实时或批量数据，例如社交媒体API、地图服务API、金融数据API等。 数据清洗是确保数据质量的关键步骤。本部分将详细讲解常见的数据质量问题及其处理方法： 缺失值处理： 识别缺失数据，并介绍多种填充策略，如均值/中位数/众数填充、插值法、基于模型的填充，以及根据业务场景判断是否删除含有缺失值的数据。 异常值检测与处理： 讲解如何识别统计学上的异常值（如基于Z-score、IQR方法），以及基于业务逻辑的异常值判断。我们将讨论不同的处理方式，包括删除、替换、分箱（Binning）等。 数据一致性与标准化： 处理数据格式不统一（如日期格式、单位差异）、文本数据不一致（如同一概念的不同表述）等问题。我们将讲解如何进行数据标准化（Standardization）和归一化（Normalization），以适应不同算法的需求。 重复值处理： 识别并删除冗余的重复记录。 数据类型转换： 将错误的数据类型（如数值型被识别为文本型）纠正过来。 数据预处理是为建模做好准备的重要环节。我们将涵盖以下关键技术： 特征工程： 这是数据分析中最具创造性和挑战性的环节之一。我们将深入讲解如何创建新的、更有信息量的特征，以提升模型的预测能力。这包括： 组合特征： 将现有特征进行数学运算（加、减、乘、除、比率）来生成新的特征。 多项式特征： 创建现有特征的更高次幂，以捕捉非线性关系。 交互特征： 捕捉不同特征之间的相互作用。 时间序列特征： 从时间戳数据中提取日、周、月、年、节假日等特征，以及时间差、滞后值等。 文本特征提取： 使用TF-IDF、词袋模型（Bag-of-Words）、词嵌入（Word Embeddings）等技术将文本数据转化为数值向量。 类别特征编码： One-Hot Encoding、Label Encoding、Target Encoding等。 降维技术： 当数据维度过高时，会增加计算复杂度并可能导致过拟合。我们将介绍： 主成分分析（PCA）： 线性降维方法，找到数据方差最大的主成分。 线性判别分析（LDA）： 监督学习的降维方法，旨在最大化类间差异，最小化类内差异。 t-SNE / UMAP： 非线性降维方法，常用于数据可视化。 第三部分：探索性数据分析（EDA）与可视化 探索性数据分析（EDA）是理解数据、发现模式、提出假设的关键步骤。本部分将引导读者掌握有效的EDA技术和数据可视化方法。 我们将从描述性统计入手，介绍如何计算和解释关键的统计量： 集中趋势度量： 均值（Mean）、中位数（Median）、众数（Mode）。 离散程度度量： 方差（Variance）、标准差（Standard Deviation）、极差（Range）、四分位数（Quartiles）、箱线图（Box Plot）。 分布特征： 偏度（Skewness）、峰度（Kurtosis）。 可视化是EDA的有力工具，能够直观地展现数据特征和关系。我们将介绍各种常用的图表类型及其适用场景： 单变量分析图表： 直方图（Histogram）： 展示单变量的分布情况。 密度图（Density Plot）： 更平滑地展示分布。 箱线图（Box Plot）： 展示数据的分布、中位数、四分位数范围及异常值。 条形图（Bar Chart）： 展示离散变量的频率或比例。 双变量/多变量分析图表： 散点图（Scatter Plot）： 展示两个数值变量之间的关系。 折线图（Line Chart）： 展示数据随时间或序列的变化趋势。 堆叠条形图/分组条形图： 比较分类变量在不同类别下的分布。 热力图（Heatmap）： 展示变量之间的相关性矩阵或矩阵数据的分布。 散点图矩阵（Scatter Plot Matrix）： 同时展示多个变量两两之间的关系。 小提琴图（Violin Plot）： 结合箱线图和密度图的特点，展示分布形态。 平行坐标图（Parallel Coordinates Plot）： 用于可视化多维数据。 在本部分，我们将强调如何根据具体业务问题选择合适的图表，并解读图表所传达的信息。例如，通过散点图发现变量间的相关性，通过箱线图比较不同群体数据的分布差异，通过折线图识别趋势和季节性。 此外，我们还将介绍如何通过EDA提出数据分析中的关键假设，例如： “客户流失率是否与客户最后一次购买时间呈负相关？” “不同营销渠道的投入是否对销售额有显著影响？” “产品A的用户活跃度是否高于产品B？” EDA的过程是一个不断提出问题、寻找证据、修正假设的迭代过程。 第四部分：常用统计建模与机器学习算法 本部分将系统介绍在商业分析中常用的统计建模和机器学习算法，并讲解其原理、适用场景和实现方法。 回归分析： 线性回归（Linear Regression）： 预测连续变量，理解自变量对因变量的影响。我们将讲解简单线性回归和多元线性回归，包括模型假设、系数解释、R平方、p值等。 逻辑回归（Logistic Regression）： 预测二分类变量（如用户是否点击广告、客户是否购买）。我们将讲解其原理、损失函数（Log Loss）、Sigmoid函数等。 多项式回归、岭回归（Ridge）、Lasso回归： 介绍正则化方法，用于处理多重共线性或防止过拟合。 分类算法： 决策树（Decision Trees）： 直观易懂，适用于特征工程。讲解ID3、C4.5、CART等算法。 随机森林（Random Forests）： 集成学习方法，通过多棵决策树的投票进行预测，鲁棒性强。 支持向量机（SVM）： 寻找最优超平面进行分类。 K近邻（KNN）： 基于样本相似度的分类方法。 朴素贝叶斯（Naive Bayes）： 基于贝叶斯定理的分类器，常用于文本分类。 聚类算法： K-Means聚类： 将数据划分为K个簇，常用于客户细分、市场分割。 层次聚类（Hierarchical Clustering）： 构建数据点的层次结构。 DBSCAN： 基于密度的聚类算法，能够发现任意形状的簇。 时间序列分析： ARIMA模型： 经典的时间序列预测模型，包括自回归（AR）、移动平均（MA）和差分（I）部分。 指数平滑（Exponential Smoothing）： 简单有效的时间序列预测方法。 Prophet模型（Facebook开源）： 适用于具有季节性和节假日效应的时间序列。 降维技术（续）： PCA、LDA等将在建模部分进一步应用。 模型评估与选择： 回归模型评估： MSE, RMSE, MAE, R-squared。 分类模型评估： 准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-score、ROC曲线、AUC值。 交叉验证（Cross-Validation）： K-fold交叉验证，用于更可靠地评估模型性能。 模型选择： AIC, BIC等信息准则，以及基于业务目标的模型选择。 特征选择： Filter、Wrapper、Embedded方法，以及利用模型重要性进行特征选择。 第五部分：商业场景应用与决策优化 本部分将把前几部分学到的知识融会贯通，通过具体的商业案例，讲解如何运用数据分析解决实际问题，并指导决策。 客户分析： 客户细分（Customer Segmentation）： 基于 RFM 模型（Recency, Frequency, Monetary）、聚类算法等，将客户划分为不同群体，实现精准营销。 客户流失预测（Customer Churn Prediction）： 构建预测模型，识别可能流失的客户，并制定挽留策略。 客户生命周期价值（CLV）预测： 评估客户在未来能为企业带来的总价值，指导客户关系管理。 营销分析： 营销活动效果评估： 分析不同营销渠道（如社交媒体、邮件、广告）的ROI，优化营销预算分配。 个性化推荐系统： 基于协同过滤、内容推荐等方法，为用户推荐感兴趣的产品或服务。 A/B测试： 通过实验设计，科学地评估不同版本的产品、营销文案或页面布局的效果。 销售与运营分析： 销售预测： 运用时间序列模型、回归模型预测未来的销售额，辅助库存管理和生产计划。 定价策略优化： 分析价格弹性，制定最优定价策略。 供应链优化： 分析需求波动、库存周转率，优化供应链效率。 欺诈检测（Fraud Detection）： 识别可疑交易或行为，降低企业损失。 风险管理： 信用评分模型： 评估借款人的信用风险。 市场风险预测： 预测股票价格、汇率等市场指标的变动。 商业洞察与决策支持： 数据故事（Data Storytelling）： 如何将复杂的数据分析结果，以清晰、引人入胜的方式呈现给非技术背景的决策者，引导他们做出明智的决策。 仪表盘（Dashboard）设计： 介绍如何设计有效的商业仪表盘，实时监控关键业务指标（KPIs）。 战略决策支持： 如何利用数据分析的结果，为企业战略规划、产品开发、市场进入等提供科学依据。 本书特点 实践导向： 理论讲解深入浅出，侧重于如何将统计分析方法应用于实际商业问题。 案例丰富： 涵盖电商、金融、市场营销、运营等多个领域，提供大量真实或贴近真实的商业案例。 方法全面： 既有传统的统计分析方法，也涵盖了主流的机器学习算法。 循序渐进： 从数据基础到建模应用，内容组织逻辑清晰，适合不同背景的读者。 强调思维： 不仅教授技术，更注重培养读者的数据分析思维和解决问题的能力。 通过学习本书，读者将能够系统地掌握商业数据分析的理论知识和实践技能，自信地驾驭数据，从中挖掘价值，并最终将数据转化为驱动业务增长的强大引擎。

评分☆☆☆☆☆

这本书《EViews统计分析与应用（第3版）》绝对是我近期阅读过的最令人兴奋的学术书籍之一。我一直在寻找一本能够让我深入理解EViews在实际统计分析中应用的书籍，而这本书完美地满足了我的需求。它不仅仅是关于EViews软件本身的操作指南，更是关于如何运用EViews来解决现实世界中的统计难题。书中的案例涵盖了从基础的描述性统计到复杂的计量经济模型，并且每一个案例都进行了细致的讲解，包括数据准备、模型选择、参数估计、结果解释以及政策含义的分析。我尤其 impressed于书中对时间序列分析的深入探讨，例如ARIMA模型、协整分析、格兰杰因果检验等，这些都是在经济学和金融学领域非常重要的分析工具。通过阅读这本书，我不仅学会了如何使用EViews进行这些分析，更重要的是，我理解了这些模型背后的逻辑和假设，以及如何正确地解读和应用分析结果。这本书的语言风格非常流畅，尽管内容深奥，但阅读起来却并不吃力，这得益于作者扎实的理论功底和丰富的实践经验。它是一本能够真正帮助读者提升统计分析能力的书籍。

评分☆☆☆☆☆

我是在朋友的推荐下购买了《EViews统计分析与应用（第3版）》，并且毫不夸张地说，它彻底改变了我对数据分析的看法。在过去，我总是觉得统计分析是枯燥乏味的理论，而EViews更是让我望而却步的复杂软件。但是，这本书就像一座桥梁，连接了我对统计分析的好奇心和对EViews的实际操作能力。书中大量的图文并茂的步骤演示，让我能够轻松地跟着书中的指引完成各种分析任务，从最基础的数据导入到高级的时间序列建模，每一步都清晰可见。我特别欣赏书中对于不同统计模型的应用场景和解释的清晰度，比如在分析金融市场波动时，如何运用ARCH/GARCH模型进行建模，以及如何解读模型参数的经济含义，这让我能够真正理解这些模型的作用，而不是死记硬背。而且，书中的案例大多取材于真实的经济金融场景，这让我能够将学到的知识融会贯通，应用于自己的学习和研究中。这本书的价值，远不止于教会你如何使用软件，更在于培养你的数据分析思维和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本《EViews统计分析与应用（第3版）》简直是统计分析领域的“宝藏指南”！我一直对EViews这款软件充满了好奇，但总是觉得无从下手，直到遇到了这本书。它就像一位循循善诱的老师，从最基础的概念讲起，一点点地引导我进入EViews的世界。书中的例子非常贴切实际，涵盖了经济学、金融学、社会学等多个领域，让我深刻体会到统计分析在解决实际问题中的强大力量。我特别喜欢书中对各个统计模型进行深入浅出的讲解，比如时间序列分析、回归分析等等，不再是枯燥的公式堆砌，而是通过EViews的操作演示，将抽象的概念变得生动形象。每一次尝试书中的案例，都能获得满满的成就感。而且，第三版的内容更新得也相当及时，融入了许多最新的分析方法和技术，让我感觉自己站在了统计分析的前沿。无论是初学者还是希望进阶的用户，这本书都能提供巨大的帮助。读完这本书，我感觉自己对EViews的掌握程度有了质的飞跃，更加自信地运用它来处理自己的数据和进行研究了。

评分☆☆☆☆☆

作为一名数据分析的爱好者，我一直在寻找一本能够系统讲解EViews软件及其在实际应用中强大之处的书籍。而《EViews统计分析与应用（第3版）》完全超出了我的预期。它不仅是一本软件操作手册，更是一本理论与实践相结合的经典著作。书中对EViews的每一个重要功能都进行了详尽的介绍，从数据录入、整理，到各种统计模型的构建、估计和检验，再到结果的解读和报告撰写，每一个环节都清晰明了，毫不含糊。我尤其欣赏书中对于案例的选取，这些案例普遍具有代表性，能够很好地反映不同领域的数据分析需求。例如，在宏观经济分析章节，作者运用EViews对GDP、通货膨胀等关键指标进行建模预测，这让我对如何运用EViews来洞察经济运行规律有了全新的认识。此外，本书对于一些进阶的统计分析技术，如面板数据分析、向量自回归模型（VAR）等，也有深入的探讨，这对我进一步提升数据分析能力提供了宝贵的指导。总而言之，这本书是我在EViews学习道路上不可多得的良师益友。

评分☆☆☆☆☆

拿到《EViews统计分析与应用（第3版）》这本书，我最直观的感受就是它的“厚重感”。这不仅仅是指书的页数，更是一种知识体系的完整和严谨。作为一名统计学专业的学生，我接触过不少关于统计软件的书籍，但很多都流于表面，无法深入剖析。这本书则不同，它深入浅出地讲解了EViews的各种统计分析功能，并结合了大量的实际案例，让我能够更直观地理解那些抽象的统计理论。书中的讲解非常系统，从基础的数据管理到复杂的模型分析，一步步地引导读者掌握EViews的应用。我尤其喜欢它在讲解回归分析部分，不仅介绍了OLS回归，还涵盖了异方差、序列相关等问题的处理，以及广义矩估计（GMM）等方法，这对于我们理解和应对现实数据中的复杂情况非常有帮助。而且，第三版的更新内容也涵盖了最新的统计方法和EViews软件的最新特性，让这本书始终保持着前沿性。这本书不仅是学习EViews的工具书，更是一本提升统计分析思维的教材。

评分☆☆☆☆☆

很好很好很好很好很好很好很好很好好

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很实用的好书

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不错，一直想买一本详细，这本即是最新的也是比较详细的

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

一般，不够系统系统一般，不够系统系统一般，不够系统系统

评分☆☆☆☆☆

比较实用，内容也很详细，好评

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视频还没看，希望有帮助

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很好，有案例，实用

评分☆☆☆☆☆

书挺好的，不过内容谅解的不是特别细，解释的挺多，导师真的过程怎么做教的挺少的