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： 夜语笙箫图书专营店

出版社： 北京邮电大学出版社有限公司

ISBN：9787563507085

商品编码：29350123239

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

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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数据驱动的决策之道：洞察通信管理的统计学应用 在信息爆炸的时代，通信行业正经历着前所未有的变革。从海量用户数据的涌现，到网络服务的精细化运营，再到新兴技术的快速迭代，每一个环节都充满了复杂性和不确定性。如何在纷繁复杂的数据中提炼有价值的信息，如何做出科学、精准的决策，成为通信企业能否在激烈竞争中立于不败之地的关键。而这，正是应用统计学大显身手的舞台。 本书并非一本枯燥的统计学理论堆砌，而是聚焦于通信管理这一具体领域，深入浅出地剖析统计学如何赋能通信业务的方方面面。我们旨在为读者提供一套理解和运用统计工具的思维框架，帮助管理者和从业者们掌握“用数据说话”、“以数据决策”的核心能力，从而在实际工作中游刃有余，实现效益的最大化。 第一章：通信管理中的数据之源与统计思维的基石 通信行业的数据来源何其广泛，从用户的通话记录、上网行为、终端设备信息，到网络设备的性能参数、故障日志、流量数据，再到市场营销活动的效果反馈、客户满意度调查等等，几乎涵盖了业务运营的每一个角落。然而，原始数据往往是零散、庞杂且缺乏直接洞察力的。本章将首先带领读者认识通信管理数据的主要来源和特点，强调数据质量的重要性，并阐述数据采集、清洗和预处理的基本流程。 在此基础上，我们将引入统计思维的核心概念。这不仅仅是掌握公式和方法，更是要建立一种严谨、客观、量化的分析视角。我们将探讨如何将业务问题转化为统计学可解决的问题，如何理解随机性与规律性之间的辩证关系，以及如何在不确定性中做出最优判断。我们将介绍描述性统计的基本工具，如均值、中位数、方差、标准差等，说明它们如何在通信网络性能评估、用户画像构建等方面发挥基础性作用。例如，通过分析通话时长、流量使用等描述性统计量，我们可以初步了解用户的行为模式。 第二章：用户行为分析与精准营销的统计利器 通信用户的行为模式是通信运营商最宝贵的资产之一。深入理解用户的需求、偏好和潜在行为，是实现个性化服务、提升用户忠诚度、挖掘增值业务潜力的关键。本章将重点介绍如何运用统计学方法进行用户行为分析。 我们将从分类与聚类分析入手。通过对用户群体进行细分，例如根据用户活跃度、消费能力、通信偏好等进行划分，运营商可以制定更具针对性的营销策略。例如，利用K-means聚类算法，我们可以将用户分成高价值用户、潜在流失用户、新用户等不同群体，并为每个群体设计专属的营销方案。 接着，我们将探讨关联规则挖掘。例如，“购买了某套餐的用户，也有较高概率会购买某增值服务”，这样的关联关系可以帮助运营商进行交叉销售和捆绑销售，提高ARPU值。Apriori算法等经典关联规则挖掘算法将在本章得到详细介绍及其在通信场景下的应用实例。 此外，时间序列分析在预测用户行为趋势方面扮演着重要角色。通过分析历史数据，我们可以预测未来的话务量、流量需求、用户流失率等，从而提前进行资源规划和风险预警。我们将介绍ARIMA模型等经典时间序列模型，以及如何利用它们来预测用户数量变化、业务增长趋势等。 第三章：网络性能优化与故障诊断的统计学之道 通信网络的稳定、高效运行是通信业务的基础。如何通过统计学方法来监控网络性能、识别潜在瓶颈、快速定位故障，是保障服务质量的关键。本章将深入探讨统计学在网络优化和故障诊断中的应用。 我们将从假设检验开始。当我们需要比较不同网络配置、不同优化方案的效果时，假设检验能提供科学的依据。例如，在测试一个新的网络参数设置对用户体验是否有显著改善时，我们可以通过t检验或F检验来验证效果。 回归分析是揭示变量之间关系、预测网络性能的重要工具。例如，我们可以构建一个模型，分析网络拥塞程度与哪些因素（如用户数量、业务类型、地理位置等）有关，从而找出影响网络性能的关键驱动因素。通过多元线性回归，我们可以量化这些因素的影响程度，为网络优化提供方向。 方差分析（ANOVA）则适用于比较多个组别的均值是否存在显著差异。在通信网络中，这可以用来比较不同区域、不同基站、不同时间段的网络性能表现，找出性能较差的区域或设备。 此外，概率与统计分布在理解网络流量的随机性、用户访问的峰谷现象等方面至关重要。例如，泊松分布可以用来描述单位时间内事件发生的次数，这在分析呼叫中心的服务请求次数、网络数据包的到达率等方面非常有用。 第四章：客户关系管理与服务质量提升的统计视角 在日益饱和的市场中，留住现有客户并提升客户满意度，比获取新客户更为重要且成本更低。统计学为客户关系管理（CRM）提供了强大的量化分析工具。本章将聚焦于如何运用统计学方法来理解客户满意度，预测客户流失，并优化客户服务。 抽样调查与统计推断是了解客户整体满意度的基础。通过科学的抽样设计，我们可以从大量的客户群体中选取有代表性的样本，并对样本进行分析，从而推断出整体客户的满意度水平，并评估可能存在的误差。 逻辑回归是预测客户流失的有力武器。通过分析客户的历史行为数据（如通信时长、套餐使用情况、投诉记录、到期时间等），我们可以建立一个模型来预测每个客户的流失概率。一旦预测出高流失风险的客户，运营商就可以提前采取挽留措施。 方差分析也可以用于分析不同服务渠道（如线上客服、电话客服、营业厅）或不同服务策略对客户满意度的影响，从而优化服务流程和资源配置。 我们还将介绍主成分分析（PCA）等降维技术，帮助我们从海量客户行为数据中提取关键的、具有代表性的特征，从而构建更简洁有效的预测模型。 第五章：运营效率提升与成本控制的统计应用 通信运营商的运营效率直接关系到企业的盈利能力。统计学在优化运营流程、提高资源利用率、降低运营成本等方面发挥着不可或缺的作用。本章将探讨统计学在这些方面的具体应用。 统计过程控制（SPC）是一种用于监控和控制生产或服务过程的方法，在通信运营中同样适用。通过建立控制图，我们可以实时监测关键运营指标（如服务开通时长、故障修复率、套餐办理成功率等），一旦指标出现异常波动，就能及时发现并采取纠正措施，防止问题扩大。 优化模型（如线性规划、整数规划）可以帮助运营商在资源有限的情况下，做出最优的资源分配决策。例如，如何最优地分配网络建设资源、如何规划人力资源以应对高峰时段的业务需求、如何设计最优的套餐组合以最大化利润等。 试验设计（DOE）方法可以用于系统地评估不同运营策略或流程变更对效率的影响。例如，通过设计实验，我们可以科学地比较两种不同的工单处理流程，找出效率更高、成本更低的那一种。 第六章：风险管理与决策支持的统计智慧 在通信行业，面临着市场风险、技术风险、政策风险、信用风险等多重挑战。统计学为风险评估和量化决策提供了坚实的基础。本章将探讨统计学在风险管理中的应用。 风险指标的量化与分析是风险管理的第一步。例如，我们可以利用统计方法计算客户违约概率、网络故障率、市场波动性等指标，并对这些指标进行趋势分析和预测。 蒙特卡洛模拟是一种强大的风险评估工具，通过模拟大量随机场景，来估计潜在风险的分布和概率。在通信领域，可以用于评估新业务投资的风险、网络升级的潜在影响等。 决策树和贝叶斯网络等方法可以将多方面的因素纳入考量，帮助管理者在复杂不确定的环境下做出更明智的决策。例如，在决定是否推出某项新服务时，可以构建一个决策树，考虑市场需求、竞争对手情况、技术可行性、潜在收益和风险等多种因素。 第七章：新兴技术与统计学的融合：人工智能、大数据时代下的统计新篇章 随着大数据和人工智能技术的蓬勃发展，统计学也迎来了新的发展机遇。本章将探讨统计学与新兴技术的融合，以及它们在通信管理中的前沿应用。 机器学习是统计学在人工智能领域的重要分支。我们将介绍一些常用的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络等，并阐述它们在通信领域的应用，如欺诈检测、异常流量识别、智能客服等。 大数据分析要求更高效、更可扩展的统计方法。我们将简要介绍分布式统计计算、流式数据分析等技术，以及如何利用它们来处理PB级别的数据。 文本挖掘与自然语言处理（NLP）在分析用户评论、社交媒体反馈、客服记录等方面具有巨大潜力。统计学方法是NLP的基础，可以帮助我们提取文本中的关键信息、情感倾向、用户意见等，从而更好地理解客户需求和市场反馈。 结论：以统计学赋能通信管理，迈向数据驱动的未来 本书并非结束，而是为读者开启了一扇通往数据驱动型通信管理的大门。我们强调，统计学不是少数统计学家的专属工具，而是每一位通信管理者和从业者都应该掌握的通用语言。通过系统地学习和实践本书介绍的统计学理论和方法，读者将能够： 更清晰地认识和理解通信业务中的海量数据。 更准确地洞察用户行为，实现精准营销和个性化服务。 更有效地优化网络性能，保障服务质量，降低运营成本。 更科学地评估风险，做出更明智的经营决策。 拥抱新兴技术，将数据转化为核心竞争力。 我们相信，掌握了统计学这把利器，通信从业者将能在日益复杂多变的市场环境中，驾驭数据，洞察先机，实现企业的可持续发展和价值增长。本书的目标，便是成为您在这条道路上最可靠的指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我在通信管理领域摸爬滚打多年的一盏明灯！当初拿到它，只是抱着试试看的心态，毕竟统计学听起来总是那么枯燥乏味。然而，翻开第一页，我就被作者的叙事方式深深吸引了。他没有上来就讲那些复杂的公式和理论，而是从我们日常工作中遇到的实际问题出发，比如如何更有效地分配有限的网络资源，如何预测用户增长趋势以优化服务，甚至是如何评估不同通信技术方案的优劣。这些问题，我每天都在思考，但总觉得缺少一种科学、量化的方法来指导。而这本书，就像一位经验丰富的老前辈，循循善诱地告诉我，原来这些看似琐碎的管理难题，都可以通过统计学的方法找到清晰的脉络和可靠的答案。 我尤其欣赏的是书中对案例分析的深入剖析。作者没有停留在理论层面，而是选取了多个通信行业中真实存在的、极具代表性的场景，比如基站选址优化、信号覆盖盲区分析、网络流量预测与均衡等。他详细地讲解了如何运用不同的统计模型，如回归分析、时间序列分析、聚类分析等，来解决这些实际问题。读这些案例时，我仿佛身临其境，跟着作者一起收集数据、清洗数据、建立模型、解释结果。更重要的是，他强调了统计分析的局限性，以及如何结合实际经验进行解读，避免“为统计而统计”。这种严谨而灵活的分析方法，让我对统计学在通信管理中的应用有了全新的认识，也激发了我将这些方法应用到自己工作中来的热情。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的评价，可以用“豁然开朗”来形容。在此之前，我总觉得统计学离我的日常通信管理工作有点远，以为那只是学术研究者的领域。然而，这本书彻底颠覆了我的看法。作者以一种非常亲切的语言，将统计学中的许多重要概念，比如概率分布、抽样调查、相关性与因果性等，巧妙地融入到通信行业的具体场景中。他通过一个个生动有趣的小故事，解释了这些统计学原理在通信网络规划、服务质量监控、用户满意度评估等方面的应用。 我尤其喜欢书中对“置信区间”和“置信水平”的解释。过去，我对这些概念总是模模糊糊，只知道一个大概。但这本书让我明白了，置信区间是如何帮助我们量化对估计结果的不确定性，以及如何根据不同的应用场景选择合适的置信水平。这对于我们评估通信网络性能的可靠性，或者预测未来用户需求时，都具有非常重要的指导意义。总而言之，这本书让我看到了统计学在通信管理中的巨大潜力和实际价值，也让我认识到，掌握一定的统计学知识，对于每一个通信管理者来说，都是一项不可或缺的技能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，可以说是相当的“接地气”。作者并没有采用那种高高在上的学术腔调，而是用一种非常平实的语言，将统计学知识巧妙地融入到我们通信管理者的日常工作中。我最喜欢的部分是关于“假设检验”的阐述，它教会我如何运用统计学来科学地验证我们对通信网络的种种猜测和假设。比如，我们想知道某个新的网络优化方案是否真的能提升用户体验，过去可能只能凭经验或者做一些简单的A/B测试。但这本书为我们提供了一套严谨的统计学框架，让我们能够更有信服力地证明或否定某个方案的效果。 此外，书中对于“相关分析”和“回归分析”的讲解，也让我受益匪浅。通信行业的数据量巨大，如何从海量数据中找到有价值的联系，识别影响关键指标的因素，就显得尤为重要。这本书用非常形象的比喻和易于理解的案例，解释了如何通过这些统计方法，发现不同通信指标之间的潜在关系，进而指导我们进行更精准的网络优化和资源配置。读这本书，我感觉自己不再是被动地接收信息，而是主动地学会如何用统计学的工具去分析问题、解决问题，这对于提升我在通信管理领域的专业能力，绝对是一次质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对数据分析一直有些敬畏的通信从业者，这本书的出现无疑是及时雨。它并没有回避统计学本身的难度，而是用一种非常接地气的方式，将那些抽象的概念变得生动易懂。书中的图表和公式虽然有，但都配有非常详尽的解释，而且作者总是会强调“为什么”需要用到这个方法，“它能帮我们解决什么问题”。我最喜欢的一章是关于“异常检测”的部分，它教我如何识别通信网络中潜在的故障点和异常流量，这对于保障通信的稳定性和安全性至关重要。过去，这些问题的发现很大程度上依赖于经验和偶然，但这本书为我提供了一套系统性的、基于统计的解决方案，让我能够更主动、更科学地进行监控和预警。 此外，书中对于“数据可视化”的讲解也让我受益匪浅。通信管理的数据量庞大且复杂，如果不能有效地呈现，就如同坐拥金山而不知如何取舍。作者通过丰富的图示，展示了如何将复杂的统计结果转化为直观易懂的图表，如散点图、箱线图、热力图等，这些图表不仅能帮助我们快速把握数据的整体趋势，更能清晰地揭示数据中的隐藏信息。我尝试着将书中学到的可视化技巧应用到部门的季度报告中，效果出奇的好，领导和同事们都能一眼看出问题的关键所在，大大提升了沟通效率。这本书让我明白，统计学不仅仅是数字的游戏，更是与人沟通的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，远超我最初的预期。它并不是一本纯粹的学术论文集，也不是一本教你死记硬背公式的教科书。它更像是一本为通信管理者量身定制的“统计学应用指南”。作者在开篇就强调了统计学在通信领域的重要性，从网络性能优化到市场营销策略，从用户行为分析到投资风险评估，几乎无所不包。最让我印象深刻的是，书中不仅仅教你“怎么做”，更着重于“为什么这样做”。例如，在讲解假设检验时，作者会详细说明每一步的逻辑，以及这种检验如何帮助我们做出更明智的决策，而不是仅仅套用一个公式。 我特别喜欢书中关于“模型选择与评估”的章节。在通信管理中，我们经常需要面对多种可能的模型，选择最适合当前场景的模型至关重要。这本书提供了清晰的评价标准和实操建议，让我不再盲目地尝试各种模型。它教会我如何从数据的特性、问题的需求以及实际的可行性来综合考量，最终选择一个既准确又能落地执行的模型。读这本书的过程中，我感觉自己不仅仅是在学习统计知识，更是在学习一种解决问题的思维方式，一种用数据说话、用科学方法指导实践的能力。这本书的实用性，让我对通信管理工作有了更深的理解和更强的信心。