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： 夜語笙簫圖書專營店

齣版社： 北京郵電大學齣版社有限公司

ISBN：9787563507085

商品編碼：29350123239

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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數據驅動的決策之道：洞察通信管理的統計學應用 在信息爆炸的時代，通信行業正經曆著前所未有的變革。從海量用戶數據的湧現，到網絡服務的精細化運營，再到新興技術的快速迭代，每一個環節都充滿瞭復雜性和不確定性。如何在紛繁復雜的數據中提煉有價值的信息，如何做齣科學、精準的決策，成為通信企業能否在激烈競爭中立於不敗之地的關鍵。而這，正是應用統計學大顯身手的舞颱。 本書並非一本枯燥的統計學理論堆砌，而是聚焦於通信管理這一具體領域，深入淺齣地剖析統計學如何賦能通信業務的方方麵麵。我們旨在為讀者提供一套理解和運用統計工具的思維框架，幫助管理者和從業者們掌握“用數據說話”、“以數據決策”的核心能力，從而在實際工作中遊刃有餘，實現效益的最大化。 第一章：通信管理中的數據之源與統計思維的基石 通信行業的數據來源何其廣泛，從用戶的通話記錄、上網行為、終端設備信息，到網絡設備的性能參數、故障日誌、流量數據，再到市場營銷活動的效果反饋、客戶滿意度調查等等，幾乎涵蓋瞭業務運營的每一個角落。然而，原始數據往往是零散、龐雜且缺乏直接洞察力的。本章將首先帶領讀者認識通信管理數據的主要來源和特點，強調數據質量的重要性，並闡述數據采集、清洗和預處理的基本流程。 在此基礎上，我們將引入統計思維的核心概念。這不僅僅是掌握公式和方法，更是要建立一種嚴謹、客觀、量化的分析視角。我們將探討如何將業務問題轉化為統計學可解決的問題，如何理解隨機性與規律性之間的辯證關係，以及如何在不確定性中做齣最優判斷。我們將介紹描述性統計的基本工具，如均值、中位數、方差、標準差等，說明它們如何在通信網絡性能評估、用戶畫像構建等方麵發揮基礎性作用。例如，通過分析通話時長、流量使用等描述性統計量，我們可以初步瞭解用戶的行為模式。 第二章：用戶行為分析與精準營銷的統計利器 通信用戶的行為模式是通信運營商最寶貴的資産之一。深入理解用戶的需求、偏好和潛在行為，是實現個性化服務、提升用戶忠誠度、挖掘增值業務潛力的關鍵。本章將重點介紹如何運用統計學方法進行用戶行為分析。 我們將從分類與聚類分析入手。通過對用戶群體進行細分，例如根據用戶活躍度、消費能力、通信偏好等進行劃分，運營商可以製定更具針對性的營銷策略。例如，利用K-means聚類算法，我們可以將用戶分成高價值用戶、潛在流失用戶、新用戶等不同群體，並為每個群體設計專屬的營銷方案。 接著，我們將探討關聯規則挖掘。例如，“購買瞭某套餐的用戶，也有較高概率會購買某增值服務”，這樣的關聯關係可以幫助運營商進行交叉銷售和捆綁銷售，提高ARPU值。Apriori算法等經典關聯規則挖掘算法將在本章得到詳細介紹及其在通信場景下的應用實例。 此外，時間序列分析在預測用戶行為趨勢方麵扮演著重要角色。通過分析曆史數據，我們可以預測未來的話務量、流量需求、用戶流失率等，從而提前進行資源規劃和風險預警。我們將介紹ARIMA模型等經典時間序列模型，以及如何利用它們來預測用戶數量變化、業務增長趨勢等。 第三章：網絡性能優化與故障診斷的統計學之道 通信網絡的穩定、高效運行是通信業務的基礎。如何通過統計學方法來監控網絡性能、識彆潛在瓶頸、快速定位故障，是保障服務質量的關鍵。本章將深入探討統計學在網絡優化和故障診斷中的應用。 我們將從假設檢驗開始。當我們需要比較不同網絡配置、不同優化方案的效果時，假設檢驗能提供科學的依據。例如，在測試一個新的網絡參數設置對用戶體驗是否有顯著改善時，我們可以通過t檢驗或F檢驗來驗證效果。 迴歸分析是揭示變量之間關係、預測網絡性能的重要工具。例如，我們可以構建一個模型，分析網絡擁塞程度與哪些因素（如用戶數量、業務類型、地理位置等）有關，從而找齣影響網絡性能的關鍵驅動因素。通過多元綫性迴歸，我們可以量化這些因素的影響程度，為網絡優化提供方嚮。 方差分析（ANOVA）則適用於比較多個組彆的均值是否存在顯著差異。在通信網絡中，這可以用來比較不同區域、不同基站、不同時間段的網絡性能錶現，找齣性能較差的區域或設備。 此外，概率與統計分布在理解網絡流量的隨機性、用戶訪問的峰榖現象等方麵至關重要。例如，泊鬆分布可以用來描述單位時間內事件發生的次數，這在分析呼叫中心的服務請求次數、網絡數據包的到達率等方麵非常有用。 第四章：客戶關係管理與服務質量提升的統計視角 在日益飽和的市場中，留住現有客戶並提升客戶滿意度，比獲取新客戶更為重要且成本更低。統計學為客戶關係管理（CRM）提供瞭強大的量化分析工具。本章將聚焦於如何運用統計學方法來理解客戶滿意度，預測客戶流失，並優化客戶服務。 抽樣調查與統計推斷是瞭解客戶整體滿意度的基礎。通過科學的抽樣設計，我們可以從大量的客戶群體中選取有代錶性的樣本，並對樣本進行分析，從而推斷齣整體客戶的滿意度水平，並評估可能存在的誤差。 邏輯迴歸是預測客戶流失的有力武器。通過分析客戶的曆史行為數據（如通信時長、套餐使用情況、投訴記錄、到期時間等），我們可以建立一個模型來預測每個客戶的流失概率。一旦預測齣高流失風險的客戶，運營商就可以提前采取挽留措施。 方差分析也可以用於分析不同服務渠道（如綫上客服、電話客服、營業廳）或不同服務策略對客戶滿意度的影響，從而優化服務流程和資源配置。 我們還將介紹主成分分析（PCA）等降維技術，幫助我們從海量客戶行為數據中提取關鍵的、具有代錶性的特徵，從而構建更簡潔有效的預測模型。 第五章：運營效率提升與成本控製的統計應用 通信運營商的運營效率直接關係到企業的盈利能力。統計學在優化運營流程、提高資源利用率、降低運營成本等方麵發揮著不可或缺的作用。本章將探討統計學在這些方麵的具體應用。 統計過程控製（SPC）是一種用於監控和控製生産或服務過程的方法，在通信運營中同樣適用。通過建立控製圖，我們可以實時監測關鍵運營指標（如服務開通時長、故障修復率、套餐辦理成功率等），一旦指標齣現異常波動，就能及時發現並采取糾正措施，防止問題擴大。 優化模型（如綫性規劃、整數規劃）可以幫助運營商在資源有限的情況下，做齣最優的資源分配決策。例如，如何最優地分配網絡建設資源、如何規劃人力資源以應對高峰時段的業務需求、如何設計最優的套餐組閤以最大化利潤等。 試驗設計（DOE）方法可以用於係統地評估不同運營策略或流程變更對效率的影響。例如，通過設計實驗，我們可以科學地比較兩種不同的工單處理流程，找齣效率更高、成本更低的那一種。 第六章：風險管理與決策支持的統計智慧 在通信行業，麵臨著市場風險、技術風險、政策風險、信用風險等多重挑戰。統計學為風險評估和量化決策提供瞭堅實的基礎。本章將探討統計學在風險管理中的應用。 風險指標的量化與分析是風險管理的第一步。例如，我們可以利用統計方法計算客戶違約概率、網絡故障率、市場波動性等指標，並對這些指標進行趨勢分析和預測。 濛特卡洛模擬是一種強大的風險評估工具，通過模擬大量隨機場景，來估計潛在風險的分布和概率。在通信領域，可以用於評估新業務投資的風險、網絡升級的潛在影響等。 決策樹和貝葉斯網絡等方法可以將多方麵的因素納入考量，幫助管理者在復雜不確定的環境下做齣更明智的決策。例如，在決定是否推齣某項新服務時，可以構建一個決策樹，考慮市場需求、競爭對手情況、技術可行性、潛在收益和風險等多種因素。 第七章：新興技術與統計學的融閤：人工智能、大數據時代下的統計新篇章 隨著大數據和人工智能技術的蓬勃發展，統計學也迎來瞭新的發展機遇。本章將探討統計學與新興技術的融閤，以及它們在通信管理中的前沿應用。 機器學習是統計學在人工智能領域的重要分支。我們將介紹一些常用的機器學習算法，如支持嚮量機（SVM）、隨機森林、神經網絡等，並闡述它們在通信領域的應用，如欺詐檢測、異常流量識彆、智能客服等。 大數據分析要求更高效、更可擴展的統計方法。我們將簡要介紹分布式統計計算、流式數據分析等技術，以及如何利用它們來處理PB級彆的數據。 文本挖掘與自然語言處理（NLP）在分析用戶評論、社交媒體反饋、客服記錄等方麵具有巨大潛力。統計學方法是NLP的基礎，可以幫助我們提取文本中的關鍵信息、情感傾嚮、用戶意見等，從而更好地理解客戶需求和市場反饋。 結論：以統計學賦能通信管理，邁嚮數據驅動的未來 本書並非結束，而是為讀者開啓瞭一扇通往數據驅動型通信管理的大門。我們強調，統計學不是少數統計學傢的專屬工具，而是每一位通信管理者和從業者都應該掌握的通用語言。通過係統地學習和實踐本書介紹的統計學理論和方法，讀者將能夠： 更清晰地認識和理解通信業務中的海量數據。 更準確地洞察用戶行為，實現精準營銷和個性化服務。 更有效地優化網絡性能，保障服務質量，降低運營成本。 更科學地評估風險，做齣更明智的經營決策。 擁抱新興技術，將數據轉化為核心競爭力。 我們相信，掌握瞭統計學這把利器，通信從業者將能在日益復雜多變的市場環境中，駕馭數據，洞察先機，實現企業的可持續發展和價值增長。本書的目標，便是成為您在這條道路上最可靠的指南。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值，遠超我最初的預期。它並不是一本純粹的學術論文集，也不是一本教你死記硬背公式的教科書。它更像是一本為通信管理者量身定製的“統計學應用指南”。作者在開篇就強調瞭統計學在通信領域的重要性，從網絡性能優化到市場營銷策略，從用戶行為分析到投資風險評估，幾乎無所不包。最讓我印象深刻的是，書中不僅僅教你“怎麼做”，更著重於“為什麼這樣做”。例如，在講解假設檢驗時，作者會詳細說明每一步的邏輯，以及這種檢驗如何幫助我們做齣更明智的決策，而不是僅僅套用一個公式。 我特彆喜歡書中關於“模型選擇與評估”的章節。在通信管理中，我們經常需要麵對多種可能的模型，選擇最適閤當前場景的模型至關重要。這本書提供瞭清晰的評價標準和實操建議，讓我不再盲目地嘗試各種模型。它教會我如何從數據的特性、問題的需求以及實際的可行性來綜閤考量，最終選擇一個既準確又能落地執行的模型。讀這本書的過程中，我感覺自己不僅僅是在學習統計知識，更是在學習一種解決問題的思維方式，一種用數據說話、用科學方法指導實踐的能力。這本書的實用性，讓我對通信管理工作有瞭更深的理解和更強的信心。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的評價，可以用“豁然開朗”來形容。在此之前，我總覺得統計學離我的日常通信管理工作有點遠，以為那隻是學術研究者的領域。然而，這本書徹底顛覆瞭我的看法。作者以一種非常親切的語言，將統計學中的許多重要概念，比如概率分布、抽樣調查、相關性與因果性等，巧妙地融入到通信行業的具體場景中。他通過一個個生動有趣的小故事，解釋瞭這些統計學原理在通信網絡規劃、服務質量監控、用戶滿意度評估等方麵的應用。 我尤其喜歡書中對“置信區間”和“置信水平”的解釋。過去，我對這些概念總是模模糊糊，隻知道一個大概。但這本書讓我明白瞭，置信區間是如何幫助我們量化對估計結果的不確定性，以及如何根據不同的應用場景選擇閤適的置信水平。這對於我們評估通信網絡性能的可靠性，或者預測未來用戶需求時，都具有非常重要的指導意義。總而言之，這本書讓我看到瞭統計學在通信管理中的巨大潛力和實際價值，也讓我認識到，掌握一定的統計學知識，對於每一個通信管理者來說，都是一項不可或缺的技能。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對數據分析一直有些敬畏的通信從業者，這本書的齣現無疑是及時雨。它並沒有迴避統計學本身的難度，而是用一種非常接地氣的方式，將那些抽象的概念變得生動易懂。書中的圖錶和公式雖然有，但都配有非常詳盡的解釋，而且作者總是會強調“為什麼”需要用到這個方法，“它能幫我們解決什麼問題”。我最喜歡的一章是關於“異常檢測”的部分，它教我如何識彆通信網絡中潛在的故障點和異常流量，這對於保障通信的穩定性和安全性至關重要。過去，這些問題的發現很大程度上依賴於經驗和偶然，但這本書為我提供瞭一套係統性的、基於統計的解決方案，讓我能夠更主動、更科學地進行監控和預警。 此外，書中對於“數據可視化”的講解也讓我受益匪淺。通信管理的數據量龐大且復雜，如果不能有效地呈現，就如同坐擁金山而不知如何取捨。作者通過豐富的圖示，展示瞭如何將復雜的統計結果轉化為直觀易懂的圖錶，如散點圖、箱綫圖、熱力圖等，這些圖錶不僅能幫助我們快速把握數據的整體趨勢，更能清晰地揭示數據中的隱藏信息。我嘗試著將書中學到的可視化技巧應用到部門的季度報告中，效果齣奇的好，領導和同事們都能一眼看齣問題的關鍵所在，大大提升瞭溝通效率。這本書讓我明白，統計學不僅僅是數字的遊戲，更是與人溝通的有力工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是我在通信管理領域摸爬滾打多年的一盞明燈！當初拿到它，隻是抱著試試看的心態，畢竟統計學聽起來總是那麼枯燥乏味。然而，翻開第一頁，我就被作者的敘事方式深深吸引瞭。他沒有上來就講那些復雜的公式和理論，而是從我們日常工作中遇到的實際問題齣發，比如如何更有效地分配有限的網絡資源，如何預測用戶增長趨勢以優化服務，甚至是如何評估不同通信技術方案的優劣。這些問題，我每天都在思考，但總覺得缺少一種科學、量化的方法來指導。而這本書，就像一位經驗豐富的老前輩，循循善誘地告訴我，原來這些看似瑣碎的管理難題，都可以通過統計學的方法找到清晰的脈絡和可靠的答案。 我尤其欣賞的是書中對案例分析的深入剖析。作者沒有停留在理論層麵，而是選取瞭多個通信行業中真實存在的、極具代錶性的場景，比如基站選址優化、信號覆蓋盲區分析、網絡流量預測與均衡等。他詳細地講解瞭如何運用不同的統計模型，如迴歸分析、時間序列分析、聚類分析等，來解決這些實際問題。讀這些案例時，我仿佛身臨其境，跟著作者一起收集數據、清洗數據、建立模型、解釋結果。更重要的是，他強調瞭統計分析的局限性，以及如何結閤實際經驗進行解讀，避免“為統計而統計”。這種嚴謹而靈活的分析方法，讓我對統計學在通信管理中的應用有瞭全新的認識，也激發瞭我將這些方法應用到自己工作中來的熱情。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗，可以說是相當的“接地氣”。作者並沒有采用那種高高在上的學術腔調，而是用一種非常平實的語言，將統計學知識巧妙地融入到我們通信管理者的日常工作中。我最喜歡的部分是關於“假設檢驗”的闡述，它教會我如何運用統計學來科學地驗證我們對通信網絡的種種猜測和假設。比如，我們想知道某個新的網絡優化方案是否真的能提升用戶體驗，過去可能隻能憑經驗或者做一些簡單的A/B測試。但這本書為我們提供瞭一套嚴謹的統計學框架，讓我們能夠更有信服力地證明或否定某個方案的效果。 此外，書中對於“相關分析”和“迴歸分析”的講解，也讓我受益匪淺。通信行業的數據量巨大，如何從海量數據中找到有價值的聯係，識彆影響關鍵指標的因素，就顯得尤為重要。這本書用非常形象的比喻和易於理解的案例，解釋瞭如何通過這些統計方法，發現不同通信指標之間的潛在關係，進而指導我們進行更精準的網絡優化和資源配置。讀這本書，我感覺自己不再是被動地接收信息，而是主動地學會如何用統計學的工具去分析問題、解決問題，這對於提升我在通信管理領域的專業能力，絕對是一次質的飛躍。