具体描述
编辑推荐
经典教材《商务与经济统计》精要版，广泛流行于国内外高校并被誉为经典的商务统计教材！商学院统计学课程必选，北京大学、浙江大学、复旦大学、厦门大学等名校正在使用。
内容简介
本书是介绍统计学概念及其在商务与经济中应用的经典著作。它结合国际知名公司运用统计知识的具体实例，全面介绍了常用的数据分析方法和统计方法，向读者展示了统计学在商务与经济中的实用性。全书涵盖了统计学的所有基本知识。每章后面都附有适量的练习，并在书后的附录中给出了部分练习的答案，可以帮助读者更加深入地理解书中的内容。本书适用于工商管理及其他相关专业的本科生、研究生、MBA、企业经营管理者及相关领域研究人员。作者简介
戴维R.安德森戴维R.安德森（David R.Anderson），是辛辛那提大学商学院的定量分析教授（已退休），出生于北达科他州大福克斯市。他在普度大学获得学士、硕士和博士学位。安德森教授担任过工商管理与运营管理系的系主任，并且曾是辛辛那提大学商学院的副院长。此外，他还是学院首届高级管理项目的负责人。 在辛辛那提大学，安德森教授为商科学生教授“统计学导论”，还开设研究生课程，如回归分析、多元分析和管理科学等。他还在华盛顿特区美国劳工部讲授过统计方面的课程。他因在教学和为学生组织服务方面取得了突出成就而获得了多项提名并获奖。 安德森教授在统计学、管理科学、线性规划、生产与运营等方面与他人合著了10本教材。他是一位在抽样与统计方法方面非常活跃的咨询顾问。丹尼斯J.斯威尼丹尼斯J.斯威尼（Dennis J. Sweeney），是美国辛辛那提大学的教授，也是该校生产力提高中心的创始人。他出生于艾奥瓦州得梅因市，在德雷克大学获得工商管理专业学士学位，在印第安纳大学获得工商管理专业硕士和博士学位。1978~1979年，斯威尼教授曾在宝洁公司管理科学小组工作过；1981~1982年，他是杜克大学的访问学者。他现任辛辛那提大学定量分析系的系主任，同时也是工商管理学院的副院长。 迄今为止，斯威尼教授已经在管理科学与统计学领域发表了30多篇论文及专著。国家科学基金、IBM、宝洁公司、联合百货公司、克罗格公司及辛辛那提天然气与电气公司都曾对他的研究予以资助，这些研究成果发表在《管理科学》《运筹学》《数学规划》《决策科学》等杂志上。 斯威尼教授还与他人合著了10本教材，涉及统计学、管理科学、线性规划、生产与运营管理等学科。
托马斯A.威廉斯托马斯A.威廉斯（Thomas A. Williams），是美国罗切斯特理工学院商学院的管理科学教授，出生于纽约州埃尔迈拉市。他在克拉克森大学获得学士学位，在罗切斯特理工学院从事过研究工作并在那里获得硕士和博士学位。 在进入罗切斯特理工学院商学院之前，威廉斯教授在辛辛那提大学工商管理学院工作了7年。在那里，他为信息系统专业制订了本科生的教学计划，并担任负责人。在罗切斯特理工学院，他是决策科学系的首任主席。他教授的课程有“管理科学与统计学”，还为研究生开设“回归与决策分析”方面的课程。 威廉斯教授在管理科学、统计学、生产与运营管理及数学等领域与他人合著了11本教材，在诸多《财富》500强企业中担任顾问工作，从事的工作内容涉及数据分析、大规模回归模型的开发等。
杰弗里D.卡姆杰弗里D.卡姆（Jeffrey D.Camm），是辛辛那提大学数量分析教授，运营、商务分析与信息系统系的系主任，林德商学院的商务研究员。他出生于俄亥俄州辛辛那提市，在泽维尔大学获得学士学位，在克莱姆森大学获得博士学位。从1984年起他到辛辛那提大学工作，是斯坦福大学的访问学者，是达特茅斯大学塔克商学院工商管理的客座教授。 卡姆博士在运营管理中的优化领域发表了30多篇论文。他的研究成果发表在《科学》《管理科学》《运筹学》等专业期刊上。在辛辛那提大学，他获得了Doroff优秀教师称号，他还在2006年度因运筹学教学实践获得了INFORMS奖。他是他自己教授的理论的忠实实践者。他在多家公司和政府机构担任顾问。2005～2010年，他担任了Interfaces杂志的主编。目前他是INFORMS教育学报的编委。
詹姆斯J.科克伦詹姆斯J.科克伦 （James J.Cochran），是路易斯安那理工大学获拉斯顿银行资助的冠名教授。他出生于俄亥俄州代顿市，在莱特州立大学获得学士、硕士以及工商管理硕士学位，在辛辛那提大学获得博士学位。自2000年起在路易斯安那理工大学工作，曾经在斯坦福大学、塔尔卡大学、南非大学和勒那大学做过访问学者。 科克伦教授在运筹学与统计学领域发表了20多篇有关方法与应用的论文。他的研究成果发表在《管理科学》《美国统计学家》、Communications in Statistics—Theory and Methods, European Journal of Operational Research, Journal of Combinatorial Optimization等专业期刊上。2008年，他因运筹学的教学而获得了INFORMS奖；2010年，获Mu Sigma Rho统计教育奖。科克伦教授在2005年入选国际统计学会，在2011年成为美国统计协会会员。他以提高实际问题应用的效果为出发点，强烈主张运筹学与统计学教学的有效性。科克伦教授在乌拉圭的蒙得维的亚、南非的开普敦、哥伦比亚的卡塔赫纳、印度的斋浦尔、阿根廷的布宜诺斯艾利斯、肯尼亚的内罗毕、喀麦隆的布埃亚等地组织和主持各种卓有成效的研修班。作为运筹学顾问，他服务于多家公司和一些非营利性组织。2007～2012年，他担任过INFORMS教育学报的主编。目前他是Interfaces，Journal of the Chilean Institute of Operations Research，Journal of Quantitative Analysis in Sports以及ORiON等杂志的编委。
目录
译者序前言
作者简介
第1章数据与统计1
1.1统计在商务和经济领域中的应用2
1.2数据4
1.3数据来源9
1.4描述性统计12
1.5统计推断13
1.6计算机与统计分析14
1.7数据挖掘14
1.8统计实践中的道德准则15
总结17
关键术语17
补充练习18
第2章描述性统计：表格与图形22
2.1分类数据的汇总23
2.2数值型数据的汇总27
2.3联列表37
2.4用图形法对两个变量进行汇总41
2.5数据可视化：创建有效图形的最佳实例44
总结49
关键术语50
重要公式51
补充练习51
案例1Pelican商店52
案例2电影行业53
第3章描述统计学：数值方法54
3.1位置指标55
3.2变异指标64
3.3分布形态、相对位置的度量以及异常值的检测68
3.4五数统计和箱形图74
3.5两个变量间关系的度量76
3.6数据仪表板： 添加数值测度以提高效率82
总结85
关键术语85
重要公式86
补充练习86
案例一Pelican商店87
案例二电影行业88
第4章概率论简介89
4.1试验、计数原理和概率的计算90
4.2事件及其概率97
4.3概率中的一些基本关系99
4.4条件概率102
4.5贝叶斯定理107
4.6表格法110
总结111
关键术语111
重要公式112
补充练习113
案例汉密尔顿县的法官们113
第5章离散型概率分布116
5.1随机变量117
5.2离散型概率分布118
5.3期望和方差121
5.4二项分布123
5.5泊松分布129
5.6超几何分布132
总结134
关键术语134
重要公式135
补充练习135
第6章连续型概率分布137
6.1均匀分布138
6.2正态分布141
6.3二项分布的正态近似149
6.4指数分布151
总结152
关键术语153
重要公式153
补充练习153
案例Specialty 玩具公司155
第7章抽样和抽样分布157
7.1联合电气公司的抽样问题159
7.2抽样159
7.3点估计163
7.4抽样分布简介165
7.5x 的抽样分布167
7.6的抽样分布174
总结177
关键术语178
重要公式178
补充练习178
第8章区间估计180
8.1总体均值的区间估计：σ已知的情形181
8.2总体均值的区间估计：σ未知的情形185
8.3样本容量的确定191
8.4总体比率的区间估计193
总结196
关键术语197
重要公式197
补充练习197
案例一《职业青年》杂志198
案例二海湾房地产公司199
第9章假设检验201
9.1原假设和备择假设的建立202
9.2第一类错误和第二类错误205
9.3总体均值的检验：σ已知207
9.4总体均值的检验：σ未知216
9.5总体比率的检验220
总结223
关键术语223
重要公式224
补充练习224
案例质量联盟有限公司225
第10章总体均值的比较、试验设计及方差分析227
10.1两总体均值差的统计推断：σ1和σ2已知228
10.2两总体均值之差的推断：σ1和σ2未知232
10.3两总体均值之差的推断：配对样本237
10.4试验设计和方差分析简介241
10.5方差分析和完全随机化设计245
总结252
关键术语253
重要公式253
补充练习254
案例一Par公司255
案例二专业销售人员的工资水平256
第11章比率的比较和独立性检验257
11.1两个总体比例之差的推断258
11.2三个或三个以上总体比率的推断262
11.3独立性检验266
总结270
关键术语270
重要公式271
补充练习271
第12章简单线性回归273
12.1简单线性回归模型274
12.2最小二乘估计276
12.3可决系数282
12.4回归模型的假定287
12.5显著性检验288
12.6用回归方程的估计式进行估计和预测295
12.7残差分析：验证模型的假定条件299
总结303
关键术语303
重要公式304
补充练习305
案例一美国交通部307
案例二汽车价值的合理评估307
第13章多元回归309
13.1多元回归模型310
13.2最小二乘估计311
13.3多重可决系数314
13.4回归模型的假定316
13.5显著性检验317
13.6用回归方程的估计式进行估计和预测321
总结323
关键术语323
重要公式323
补充练习324
案例一消费者行为调研公司326
案例二校友捐赠327
案例三汽车价值的合理评估328
附录A参考文献329
附录B统计附表330
附录C求和符号359
附录D习题解答（部分）361
精彩书摘
《商务与经济统计（精要版）（原书第7版）》：一个数据仪表板是一系列的可视化展示，通过一种便于阅读、理解和解释的方式，将用来监控公司或组织的运营状况的信息整合并呈现出来。就像汽车的驾驶速度、燃油存量、引擎温度和油位是监控一辆汽车的重要信息一样，每个公司都有关键业绩指标（KPI），这些指标需要被监控，以便评估一个公司的运营状况。关键业绩指标有库存数量、日销量、按时交货百分比和每一季度的销售收入。一个数据仪表板应该提供及时汇总的关键业绩指标信息（可能从多种渠道），这对用户而言很重要。除此之外，数据仪表板对于用户而言应该是一种通知的形式，而不能因为信息量过大而使用户不知所措。
为了解释数据仪表板在决策中的应用，我们来看Grogan石油公司的例子。Grogan在得克萨斯州的三个城市都设有办公处，这三个城市分别是奥斯汀、休斯敦和达拉斯。Grogan的信息技术呼叫中心在奥斯汀，处理员工反映的关于电脑的相关问题，包括软件、网络和电子邮件的问题。例如，如果一个在达拉斯的员工的电脑软件出现问题，这个员工可以打电话给信息技术呼叫中心求助。
图2-12所示的数据仪表板用来监控呼叫中心的运作状况，运用了几个不同的图形来监控呼叫中心的关键业绩指标，展示了从早上8点开始的工作时间内的数据。左上角的分段条形图展现了反映不同问题（软件、网络或邮件）的电话数量。从这一图形可以看出，打来电话的数量在工作时间的第一个小时中最多，关于电子邮件问题的电话数量随时间而减少，且关于软件问题的电话数量在上午十点左右是最多的。仪表板右上角的饼图展现了呼叫中心的工作人员在各个问题上所用时间或没有处理电话问题的时间（空余时间）的百分比。这些图表对于决定最佳员工数量很重要，例如，通过测量空闲时间的百分比，了解打电话反映的问题的比例和这些电话是如何加压于呼叫中心的员工的，能帮助信息系统的管理者确保他们的呼叫中心有充足的员工，且这些员工都有解决这些电话问题的专业技能。
……
前言/序言
在这一版中，我们邀请到了两位知名学者加入我们的团队：辛辛那提大学的杰弗里 D�笨�姆以及路易斯安那理工大学的詹姆斯J�笨瓶寺住＝芨ダ锖驼材匪苟际亲噬畹慕淌Α⒀芯咳嗽保�也是统计和商务分析领域的从业人员。詹姆斯是美国统计协会的会员。在随后的“作者简介”部分你还会更加详细地了解到他们的成就。我们相信杰弗里和詹姆斯的加入一定会保持并进一步提高本书的水平。 本书主要为商务管理、经济学等方向的学生概念性地介绍统计学的基础知识及它在各个领域中的实际应用。本书以应用为导向，不需要很深奥的数学知识，具有一些代数方面的数学知识即可。 数据的分析与统计方法的应用在本书内容的安排与处理上是紧密融合在一起的。每一种方法的介绍与讨论都以一个实际问题展开，并根据统计的结果解决问题且做出决策。 尽管本书以应用为导向，但是对涉及的每一种方法我们还是很严谨地给出了推导，并且所用的符号都是一般通用记号。因此，同学们会发现在学习本书以后，就为今后学习更高级的统计学课程打下了一个扎实的基础。 第7版的变化 我们对本书之前的版本能够得到读者的认可和积极的反响感到欣慰。因此，在本次新版修订过程中，一方面，我们保留了以前版本的叙述风格和可读性；另一方面，我们对全书做了较多的改变，以进一步提高本书的可读性。本次新版的主要变化如下： （1）描述性统计学——第2章和第3章。 我们对这两个章节进行了较大的修改，加入了数据可视化、最佳统计实践等许多新内容。第2章增加了“数据可视化：创建有效图形的最佳实例”等新的小节。第3章介绍了几何平均数的概念。几何平均数在计算金融资产的增长率、增长比率等方面有许多应用。第3章还增加了数据仪表盘及汇总统计的内容。 （2）比率的比较和独立性检验——第11章。这一章我们做了较大的修改。对拟合优度的检验，我们用对三个或多个总体比率是否相等的检验来加以代替。在这一小节中，包括了对全部两两配对的总体比率之间是否相等的多重比较检验。为进一步清楚地解释两个分类变量独立性的检验，我们对独立性检验的这一小节进行了改写。 （3）新的案例。这一版中我们增加了7个新案例。 （4）基于实际数据编写的新的例子和习题。我们继续努力用最新的实际数据和统计信息资料来对本书的例题与习题进行更新。在本版中，我们大约增加了200道新的例题与习题，采用的都是实际数据。这些资料与信息来源于《华尔街日报》《今日美国》《巴伦周刊》等渠道。我们对这些资料进行了研究，并设计练习来展示统计学在商务与经济中的各种应用。我们相信，这些实际数据的使用可以使更多的学生对统计资料产生兴趣，进而使学生在学习统计方法的同时了解统计学的应用。 特点与教学 本书作者保持了本书前几版的特点。对学生而言，本书较重要的特点叙述如下。 1�狈椒�练习与应用练习 每节后面的练习分成了两部分，即“方法”和“应用”。“方法”部分要求学生根据公式做题并有一些必要的计算。“应用”部分要求学生将书中的知识应用到实际问题中。这样，首先要求学生将注意力集中在一些基本概念上，再转向一些精细的统计应用与解释。 2�辈钩淞废啊 ∧承┎钩淞废暗耐暾�解答在书后的附录部分给出。学生们可以试着做这部分习题并核对答案，以便评估自己对各章介绍的概念的掌握程度。 3�北咦ⅰ⒆⑹陀肫缆邸 ”咦⒍砸恍┕丶�的概念进行了强调，并为学生提供了更多的细节。这些注释有助于学生更好地理解书中提到的术语和概念。 在某些节的最后，我们给出了“注释与评论”，使学生对统计方法及其应用有更多的理解。“注释与评论”部分给出了方法局限性的提醒、应用中的建议、对技术问题的简要说明，以及其他一些内容。 4�笔�据文件. 本书习题与案例所需要的电子数据可在华章网站（http://www�県zbook�眂om/ps/）下载，正文中已标注文件名称。 致谢 我们非常感谢读者为本书所做的贡献，他们所提的各种意见与建议使我们能够不断地对本书加以改进。我们衷心地感谢： 我们还要感谢我们的同事与朋友，感谢他们对本次新版以及之前版本提出的各种有益的意见与建议。他们有： 我们感谢为本书提供“实践中的统计”的来自工商业界的合作者们。我们在每一篇文章的最后对每篇文章的提供者进行了致谢。我们还非常感谢: 我们的策划编辑Joe Sabatina、 项目经理Aaron Arnsparger、 内容策划Maggie Kubale、 内容规划经理Tamborah Moore、MPS的项目经理Lynn Lustberg、媒体编辑Chris Valentine，以及在本书准备阶段给予支持和各种建议的Cengage Learning出版社的所有人员。用户评价
这本书封面设计给我一种严谨而不失亲和力的感觉，让我对即将展开的阅读之旅充满了期待。我一直在寻找一本能够让我从“数据小白”蜕变为能够进行有效商务分析的专业人士的入门教材。市场上同类书籍很多，但要么过于学术化，让我望而却步；要么过于浅显，无法满足我深入学习的需求。“精要版”的定位，以及“原书第7版”的字样，让我觉得这本书恰好能满足我既想要系统性学习，又不希望被繁琐理论淹没的需求。我期待书中能够循序渐进地介绍统计学的基础概念，例如数据的收集、整理、描述，以及如何理解概率和抽样。更重要的是，我希望它能清晰地阐述如何将这些统计知识应用于实际的商业决策中，比如如何利用统计数据来预测经济走势，如何评估一项投资的风险，或者如何分析市场趋势。如果书中能提供一些实际操作的指导，例如如何使用Excel进行基本的数据分析，或者如何解读统计报告，那将是极大的帮助。我希望通过这本书，能够建立起一套科学的数据分析思维，让我能够更自信地在商业环境中解读数据，并做出更明智的判断。
评分我是在一次偶然的机会了解到这本书的，当时我在寻找一本能够帮助我系统性理解经济统计学在实际商务场景中应用的教材。我一直认为，在如今这个数据驱动的时代，掌握扎实的统计学基础，并懂得如何将其与商业洞察相结合，是每一个有志于在商业领域有所作为的人必备的技能。这本书的“精要版”和“原书第7版”这样的字样，让我觉得它既具备了学术的深度，又紧跟时代发展的步伐，内容应该会非常实用和前沿。我特别希望书中能够提供清晰的理论讲解，但更重要的是，能够通过丰富的案例分析，将这些理论落到实处，让我明白统计学工具如何在市场预测、风险评估、营销策略优化等实际问题中发挥作用。我对书中关于数据可视化、假设检验、回归分析等核心概念的讲解方式非常期待，希望它们能够以一种易于理解和接受的方式呈现，并且能够引发我进一步思考如何将所学知识应用到自己的工作中。这本书在我看来，不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，指引我如何拨开数据迷雾，看到商业世界的真实面貌。
评分这本书的书名本身就透露出一种务实和高效的特质。“精要版”这个词，让我联想到它会浓缩知识的精华，直击核心，避免冗余的理论铺垫，而“原书第7版”则暗示了其内容的权威性和时效性。我一直在寻找一本能够快速上手、并且能够直接应用于实际工作的商务统计学教材。我希望这本书能够提供清晰的逻辑结构，将复杂的统计概念分解为易于理解的单元，并且通过大量的实例，让我能够看到这些统计工具是如何在现实世界的商业决策中发挥作用的。我特别期待书中能够包含关于市场调研、销售预测、客户细分、以及财务报表分析等方面的应用案例。如果书中还能提及一些常用的统计软件（比如Excel的统计功能，或者SPSS等）的使用方法，那将会非常有帮助。我希望通过阅读这本书，能够建立起一种“用统计学解决商业问题”的思维模式，让我能够更加敏锐地捕捉到数据背后的商业机会，并且能够用数据来支持和优化我的决策。
评分读这本书的初衷，源于我对数字和趋势的敏感度提升。作为一名希望在金融领域有所建树的从业者，我深知没有量化的分析，一切的判断都只是空中楼阁。我一直在寻找一本能够将深奥的统计理论与我日常工作中所需的分析工具紧密结合的书籍。这本书的标题“商务与经济统计（精要版）”立刻吸引了我，它精准地定位了我想要的内容。我期待它能为我提供一个坚实的统计学框架，并且能够清晰地解释诸如概率、抽样分布、置信区间、回归模型等核心概念，并重点讲解这些概念如何在商业和经济环境中得到应用。我尤其关注书中是否能包含一些实际操作层面的指导，例如如何收集和处理数据，如何选择合适的统计模型，以及如何解读分析结果并将其转化为有价值的商业建议。我希望这本书能够帮助我建立起一套严谨的数据分析思维，让我能够更自信地进行金融建模、风险评估，甚至参与到投资决策的制定中。对我而言，这本书的价值在于它能否成为我从“数据观察者”蜕变为“数据决策者”的催化剂。
评分我一直对如何利用数据来理解和驱动商业决策充满热情。在我的职业生涯中，我越来越发现，仅仅依靠直觉和经验是远远不够的，必须要有扎实的量化分析能力作为支撑。因此，我一直在寻找一本能够系统地介绍商务与经济统计学原理，并侧重于实际应用的教材。这本书的名称，尤其是“精要版”的后缀，让我觉得它能够帮助我迅速掌握核心知识，而“原书第7版”则保证了其内容的权威性和前沿性。我期待这本书能够为我构建一个清晰的知识体系，从基础的描述性统计，到进阶的推断性统计，再到具体的应用模型，能够循序渐进地引导我。我尤为关注书中对各种统计检验方法（如T检验、卡方检验）和回归分析的应用解释，希望它们能够通过生动的案例，让我明白如何在实际的商业场景中应用这些工具，例如如何评估新产品上市的效果，或者如何分析影响销售额的因素。这本书在我看来，是连接理论与实践的桥梁，我希望能通过它，提升我的数据分析能力，从而做出更科学、更有效的商业决策。
评分这本书的封面设计给我一种非常专业且严谨的视觉感受，暗色系的背景搭配醒目的书名，隐约透出内容的重要性和深度。当我第一次拿到这本书时，就能感受到它沉甸甸的分量，这让我对接下来的阅读充满了期待，也预示着它会是一本内容详实、体系完整的著作。我一直对商业运作背后的数据分析和量化模型很感兴趣，但又苦于没有系统性的学习资源，市面上的一些教材要么过于理论化，要么过于碎片化，难以构建完整的知识框架。偶然间看到了这本书的介绍，它的“精要版”和“原书第7版”的标签，让我觉得它既有学术的严谨性，又具备了更新的视角，应该能很好地填补我在这方面的知识空白。我特别关注的是它是否能提供清晰的逻辑线索，将看似复杂的统计学概念，通过实际的商务和经济案例进行生动地阐释，最终帮助我理解如何运用这些工具来洞察市场趋势、评估投资风险、优化企业决策。我对书中能够提及的统计方法，例如回归分析、时间序列预测、假设检验等，抱有很高的期望，希望它们能以一种易于理解的方式呈现，并且有配套的实践指导，让我能够真正地学以致用，而不是仅仅停留在理论层面。总而言之，这本书在我心目中，是通往更深层次商业洞察的一扇窗户，我期待它能为我打开一扇新的视野，让我能够更自信地面对数据，做出更明智的商业判断。
评分这本书的封面设计给我一种非常专业且严谨的视觉感受，暗色系的背景搭配醒目的书名，隐约透出内容的重要性和深度。当我第一次拿到这本书时，就能感受到它沉甸甸的分量，这让我对接下来的阅读充满了期待，也预示着它会是一本内容详实、体系完整的著作。我一直对商业运作背后的数据分析和量化模型很感兴趣，但又苦于没有系统性的学习资源，市面上的一些教材要么过于理论化，要么过于碎片化，难以构建完整的知识框架。偶然间看到了这本书的介绍，它的“精要版”和“原书第7版”的标签，让我觉得它既有学术的严谨性，又具备了更新的视角，应该能很好地填补我在这方面的知识空白。我特别关注的是它是否能提供清晰的逻辑线索，将看似复杂的统计学概念，通过实际的商务和经济案例进行生动地阐释，最终帮助我理解如何运用这些工具来洞察市场趋势、评估投资风险、优化企业决策。我对书中能够提及的统计方法，例如回归分析、时间序列预测、假设检验等，抱有很高的期望，希望它们能以一种易于理解的方式呈现，并且有配套的实践指导，让我能够真正地学以致用，而不是仅仅停留在理论层面。总而言之，这本书在我心目中，是通往更深层次商业洞察的一扇窗户，我期待它能为我打开一扇新的视野，让我能够更自信地面对数据，做出更明智的商业判断。
评分拿到这本书的时候，我第一眼就被它沉稳而专业的排版所吸引。那种一本正经的学术书籍气质，一下子就勾起了我对商业统计学的好奇心。我一直觉得，在如今这个信息爆炸的时代，如果不能有效地从海量数据中提炼出有价值的信息，那么就很容易被时代所淘汰。特别是对于我这种身处商业领域的人来说，无论是理解宏观经济的走向，还是微观的企业运营，背后都离不开严谨的数据分析。我希望这本书能够成为我的得力助手，帮我梳理清楚那些看似抽象的统计学概念，并教会我如何在实际工作中运用它们。我特别期待书中能够深入讲解那些能够直接指导商业决策的统计方法，比如如何通过数据来预测市场需求，如何评估营销活动的有效性，又或者如何分析客户行为模式。我希望它不仅仅是理论的堆砌，而是能够结合大量的真实案例，让我看到统计学在解决实际商业问题中的威力。如果书中还能提供一些编程实现（比如R或Python）的指导，那将是锦上添花。我希望这本书能让我感受到统计学的“温度”，看到它如何将枯燥的数字变成有力的商业洞察，最终赋能我的职业发展。
评分这本书在我手中，散发着一种知识的厚重感。作为一名在市场营销领域工作的职场人士，我深切体会到数据分析在制定营销策略、评估传播效果、洞察消费者行为等方面的重要性。然而，过去我总觉得统计学理论晦涩难懂，难以与实际工作联系起来。这本书的标题，尤其是“精要版”的字样，让我看到了希望，它暗示着内容将会更加聚焦，更容易消化。我期待书中能够提供一个系统性的学习路径，从最基础的数据类型和分布，到各种统计推断和模型。我尤其看重书中能否给出一些具体的案例，来展示统计学如何在市场细分、广告ROI评估、竞争对手分析等营销场景中发挥作用。我希望这本书能够帮助我掌握一些关键的统计工具，例如如何进行A/B测试，如何使用回归模型来预测消费者购买倾向，或者如何通过统计分析来优化广告投放策略。总的来说，我希望这本书能够成为我手中的“数据指南针”，帮助我在纷繁复杂的数据中找到方向，制定出更具成效的市场营销方案。
评分拿到这本书的时候，我第一眼就被它沉稳而专业的排版所吸引。那种一本正经的学术书籍气质，一下子就勾起了我对商业统计学的好奇心。我一直觉得，在如今这个信息爆炸的时代，如果不能有效地从海量数据中提炼出有价值的信息，那么就很容易被时代所淘汰。特别是对于我这种身处商业领域的人来说，无论是理解宏观经济的走向，还是微观的企业运营，背后都离不开严谨的数据分析。我希望这本书能够成为我的得力助手，帮我梳理清楚那些看似抽象的统计学概念，并教会我如何在实际工作中运用它们。我特别期待书中能够深入讲解那些能够直接指导商业决策的统计方法，比如如何通过数据来预测市场需求，如何评估营销活动的有效性，又或者如何分析客户行为模式。我希望它不仅仅是理论的堆砌，而是能够结合大量的真实案例，让我看到统计学在解决实际商业问题中的威力。如果书中还能提供一些编程实现（比如R或Python）的指导，那将是锦上添花。我希望这本书能让我感受到统计学的“温度”，看到它如何将枯燥的数字变成有力的商业洞察，最终赋能我的职业发展。
评分图书很不错，小哥很给力！
评分经典管理学系列书籍 值得拥有
评分wwaasszzsawwww
评分刚刚开始看，之前买成英文，又给换成中文，看完再来评价。
评分上课需要用的教材，嗯挺贵的，然后还挺厚的，希望有用吧
评分书不错，正版
评分很好。。。。。。。。。。。。。。。。
评分书很不错，质量好是正品。
评分这本书好厚，比之前买的那本要全很多，好评
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