統計預測與決策 陳華友 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳華友 著

圖書標籤:

• 統計預測
• 決策分析
• 時間序列分析
• 迴歸分析
• 概率統計
• 運籌學
• 管理科學
• 預測方法
• 數據分析
• 陳華友

店鋪： 北京群洲文化專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030569943

商品編碼：29772814192

包裝：平裝

齣版時間：2018-04-01

基本信息

書名：統計預測與決策

定價：59.00元

作者：陳華友

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2018-04-01

ISBN：9787030569943

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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內容提要

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本書主要介紹常用的統計預測與決策方法。統計預測方法主要包括定性統計預測、統計迴歸預測、時間序列分解法和趨勢外推法、馬爾可夫預測、平穩時間序列預測、模糊時間序列預測、灰色係統預測、神經網絡預測和組閤預測方法；決策方法主要包括不確定型決策、風險型決策、多目標決策和序貫決策等。本書注重闡述統計預測與決策模型的基本原理和方法，使之具有的係統性和新穎性；同時也介紹瞭各類模型的特點和適用範圍，並給齣應用案例，突齣學以緻用。另外，每章都配有適量的習題，部分習題具有的拓展性。

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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好的，這裏為您呈現一份關於一本虛構圖書的詳細簡介，該書聚焦於現代商業環境下的決策科學與數據驅動策略，內容涵蓋數據挖掘、風險評估、優化模型以及戰略規劃等核心領域。 --- 圖書名稱：《數據驅動的商業智慧：現代決策科學與應用策略》 作者： 李明 教授 齣版社： 遠景齣版集團 齣版年份： 2024年 內容概述 在全球商業環境日益復雜、信息爆炸的今天，僅憑經驗或直覺進行決策已是步履維艱。《數據驅動的商業智慧：現代決策科學與應用策略》一書，旨在為企業管理者、數據分析師以及決策科學的研究者提供一套係統、前沿且極具實操性的決策框架。本書深度融閤瞭統計學、運籌學、行為經濟學以及信息技術的前沿成果，將復雜的理論模型轉化為企業在市場競爭、資源配置、風險控製和戰略轉型中的實用工具。 本書的核心理念在於：優秀決策的本質，是對不確定性的有效管理與對潛在價值的精準捕捉。 我們相信，數據是理解不確定性的基礎，而科學的模型是實現最優決策的橋梁。 核心章節與內容詳述 全書共分為六大部分，二十章內容，結構嚴謹，邏輯清晰。 第一部分：決策科學的理論基石與數據基礎 (Foundations) 本部分著重於為讀者打下堅實的理論基礎，解釋為何在現代企業管理中，決策科學已成為不可或缺的核心競爭力。 第一章：從直覺到量化：現代決策範式的轉型。 探討信息時代決策環境的特徵，分析傳統決策模式的局限性，引入理性決策、有限理性與群體智慧的辯證關係。重點闡述瞭決策過程的標準化流程模型，包括問題界定、信息收集、方案生成、評估選擇與執行反饋。 第二章：決策所需數據的獲取、清洗與結構化。 詳細介紹瞭高質量數據在決策中的決定性作用。內容涵蓋大數據源的整閤（如傳感器數據、社交媒體流、交易記錄等）、數據治理的原則、異常值處理技術，以及如何構建“決策就緒型”數據庫。本章強調瞭數據質量對後續模型準確性的影響。 第三章：不確定性、風險與概率思維的構建。 深入解析瞭風險度量的方法，區分瞭已知風險、可計算風險與未知風險（黑天鵝事件）。通過貝葉斯推理、濛特卡洛模擬等工具，教授讀者如何量化和可視化不確定性，從而在信息不完全的情況下做齣穩健的選擇。 第二部分：預測分析與模型構建 (Predictive Modeling) 本部分聚焦於如何利用曆史數據預測未來趨勢，是實現前瞻性決策的關鍵。 第四章：時間序列分析在需求預測中的應用。 詳細講解瞭ARIMA、GARCH模型在金融時間序列和庫存需求預測中的應用。特彆關注瞭季節性、周期性因子對預測精度的影響及校正方法。 第五章：迴歸分析的深度拓展：從綫性到非綫性。 超越基礎綫性迴歸，係統介紹廣義加性模型（GAMs）、Lasso與Ridge迴歸在特徵選擇中的優勢。案例聚焦於客戶流失率預測和定價彈性分析。 第六章：機器學習賦能的分類與聚類決策。 介紹支持嚮量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）在客戶分群、欺詐檢測等二元決策問題中的實踐。討論瞭模型的可解釋性（XAI）在商業決策中的重要性，確保模型輸齣的“可信度”。 第七章：高級預測：深度學習在復雜係統中的潛力。 探討循環神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM）在處理文本情感分析和復雜供應鏈預測中的應用，側重於如何將這些尖端技術落地到企業日常運營中。 第三部分：優化決策與資源配置 (Optimization & Allocation) 本部分是本書的實操核心，重點在於如何基於預測結果，製定齣資源利用率最高的行動方案。 第八章：綫性規劃與整數規劃的實戰。 詳細解析單純形法、內點法等求解算法，並結閤實際案例演示生産計劃優化、物流路徑規劃（TSP問題）和混閤整數規劃在排班調度中的應用。 第九章：動態規劃與決策樹的序列優化。 闡述動態規劃如何解決具有階段依賴性的決策問題，例如庫存的最優補貨策略和多階段項目投資決策。重點在於識彆子問題的最優結構。 第十章：排隊論與服務係統優化。 將決策理論應用於客戶服務、呼叫中心管理和生産綫平衡。講解M/M/1、M/G/c等經典排隊模型，幫助管理者平衡服務質量與運營成本。 第十一章：隨機優化與魯棒性設計。 針對模型參數存在不確定性的情況，引入隨機規劃和兩階段優化方法，確保決策方案在多種未來情景下都能保持較好的績效。 第四部分：決策評估與風險管理 (Evaluation and Risk) 本部分強調瞭決策的有效性評估，以及在壓力情景下進行壓力測試的重要性。 第十二章：決策樹與效用理論的量化評估。 介紹決策樹在多屬性決策分析（MCDA）中的構建與求解，重點闡述如何將非貨幣化的因素（如品牌聲譽、員工滿意度）納入效用函數進行量化比較。 第十三章：情景分析與敏感性測試。 教授如何構建“最好、最壞、最可能”三種情景，並通過敏感性分析來識彆哪些變量對最終決策結果的影響最大，從而集中資源進行關鍵變量的準確估計。 第十四章：投資組閤理論與風險分散決策。 結閤現代投資組閤理論（MPT），討論如何利用相關性矩陣來優化企業在不同業務綫或資産上的資源分配，實現風險調整後的最優迴報。 第五部分：行為決策與群體智慧 (Behavioral Insights) 本書認識到決策者並非完全理性的，因此引入行為科學的視角。 第十五章：有限理性與認知偏差對決策的影響。 深入探討錨定效應、損失厭惡、過度自信等常見認知偏差，並提供在組織層麵設計“防偏差”流程的機製。 第十六章：群體決策的流程設計與激勵機製。 研究如何通過德爾菲法、頭腦風暴優化以及技術輔助工具，有效整閤專傢意見，避免“群體迷思”，提升集體決策的質量。 第六部分：戰略決策與未來展望 (Strategy and Future) 第十七章：博弈論在競爭策略中的應用。 講解囚徒睏境、納什均衡等基本概念，並將其應用於市場進入策略、定價博弈和閤作聯盟的形成與瓦解分析。 第十八章：決策係統的集成與企業級部署。 討論如何將上述分散的模型和分析工具集成到一個統一的“智能決策支持係統”（IDSS）中，實現從數據采集到執行反饋的閉環管理。 第十九章：決策倫理與社會責任的量化考量。 探討在數據驅動決策中可能齣現的公平性（Fairness）和透明度（Transparency）問題，並提齣量化評估企業決策對社會影響的框架。 第二十章：新興技術對決策科學的重塑。 展望量子計算、聯邦學習等技術在未來優化和預測領域的顛覆性潛力，引導讀者持續關注決策科學的迭代方嚮。 本書的獨特價值 本書並非停留在理論的堆砌，而是深度聚焦於“如何做”。每一章均配有詳細的案例分析（取自跨行業的真實商業場景，如零售庫存優化、金融風控建模、能源調度等）和步驟指南，旨在使讀者能夠立刻將所學知識轉化為實際的商業價值。本書特彆強調模型的解釋性，確保管理者能夠理解“為什麼”係統推薦該決策，而非盲目相信“黑箱”輸齣，從而建立起人機協同的最高效決策模式。 目標讀者： 企業中高層管理者（CEO, COO, CFO等） 數據分析部門負責人與資深分析師 運籌學、應用統計學專業的研究生與教師 緻力於提升決策效率和風險管理能力的業務專業人士

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，我就被它封麵的設計吸引瞭，那種沉穩又不失現代感的風格，讓我對裏麵的內容充滿瞭期待。作為一名長期在業務一綫摸爬滾打的市場分析師，我深知數據在決策過程中的重要性，但往往理論和實踐之間總有一道難以逾越的鴻溝。這本書，從我翻開第一頁開始，就展現齣一種務實的氣質。它沒有過多糾纏於那些高深的數學推導，而是更注重如何將統計工具箱裏的那些“利器”應用到實際的商業場景中去。我特彆欣賞作者在講解每一個模型時，都會配上貼近真實案例的分析過程，仿佛在手把手地教你如何庖丁解牛般地解構復雜問題。比如在處理時間序列預測時，書中對於季節性、趨勢性的分解講解得極其透徹，讓我茅塞頓開，原來那些看似難以捉摸的市場波動，背後竟有如此清晰的規律可循。讀完關於迴歸分析的那幾個章節，我立刻著手優化瞭我們部門原有的銷售預測流程，效果立竿見影，準確率提升瞭不止一個檔次。這本書更像是我的一個資深導師，隨時待命，為我提供清晰的思路和可靠的方法論支撐。它提供的不是冷冰冰的公式，而是解決實際難題的一套完整思維框架。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事節奏把握得非常好，讀起來完全沒有那種枯燥的學術氣息，更像是跟隨一位經驗豐富的嚮導，深入一片充滿寶藏的統計迷宮。我常常在閱讀時，會被書中那種深入淺齣的錶達方式所打動。作者在闡述一些相對抽象的概念時，總能找到極具畫麵感的比喻來輔助理解，這對於我這種非科班齣身、但又對數據驅動決策有強烈需求的管理者來說，簡直是福音。舉個例子，對於“假設檢驗”這個我過去一直頭疼的概念，書中通過一個關於新藥療效的生動故事，將“原假設”和“備擇假設”的對立統一關係描繪得淋灕盡緻，讓我瞬間明白瞭我們日常A/B測試背後真正的統計學意義。它不僅僅停留在“如何做”的層麵，更深入探討瞭“為什麼這樣做”的邏輯根源。這種對底層邏輯的深挖，極大地增強瞭我對模型結果的信心，也讓我學會瞭如何更批判性地去看待那些從外部“藉用”過來的統計結論。每讀完一章，我都有種豁然開朗的感覺，覺得自己的分析視角被拓寬瞭好幾個維度。這本書真正教會我的，是如何用統計學的語言，去和業務世界進行高效的對話。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和裝幀質量也值得稱贊，這對於需要反復查閱的工具書來說至關重要。內頁的紙張選擇適中，墨色清晰，長時間閱讀眼睛也不會感到疲勞。更重要的是，書中大量的圖錶和流程圖製作得非常精良，它們不僅僅是圖解文字的輔助，本身就構成瞭信息傳遞的重要載體。例如，書中用一個復雜流程圖清晰地梳理瞭從數據清洗到模型驗證的每一個步驟，每個節點的輸入和輸齣都標注得一清二楚，這簡直是團隊新成員培訓的絕佳教材。我發現，很多統計教材在代碼示例方麵做得比較隨意，但這本書在這方麵做得非常嚴謹，它沒有直接嵌入特定的編程語言代碼，而是用一種更普適的數學語言來描述算法的邏輯，這使得這本書的生命周期更長，不會因為某個軟件版本的更新而迅速過時。它聚焦於“道”，而非“術”的細節，這纔是優秀工具書的關鍵所在。我甚至將其中幾個關鍵的公式推導過程打印齣來，貼在瞭工位旁，方便隨時迴顧和校準自己的思維模式。

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，市麵上關於統計學的書籍汗牛充棟，但真正能將“預測”和“決策”這兩個核心環節緊密耦閤的，卻鳳毛麟角。這本書的獨特之處就在於它構建瞭一個完整的閉環係統。它沒有把預測當成終點，而是清晰地指明瞭，預測的價值在於服務於後續的資源分配和戰略製定。我尤其欣賞書中對於“決策樹”和“風險評估”那部分的論述，它將不確定性這個難題，轉化成瞭可以量化的指標。在我們的庫存管理環節，過去常常因為對未來需求的不確定性而導緻積壓或缺貨，這本書提供的方法論，讓我可以更科學地設置安全庫存水平，將“拍腦袋”的經驗判斷，升級為基於概率分布的理性選擇。更讓我驚喜的是，書中還探討瞭如何處理高維數據和多重共綫性等“疑難雜癥”，這些都是我在實際建模中經常遇到的‘攔路虎’。作者給齣的建議非常具有實操性，比如如何通過主成分分析來降低模型的復雜度和過擬閤風險，這些技巧我迴去馬上就在自己的模型中進行瞭復盤和應用，感覺數據模型的“健壯性”有瞭質的飛躍。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺是，它不僅僅是一本教科書，更像是一份沉澱瞭多年行業智慧的“行動指南”。它不要求讀者具備深厚的數學功底，但它強烈地鼓勵讀者建立一種基於數據的“懷疑精神”和“探究欲望”。作者在描述如何進行模型診斷時，那種近乎苛刻的要求，讓我明白，一個看似完美的模型，背後可能隱藏著巨大的風險。書中關於殘差分析和模型穩健性測試的部分，我用瞭近一周的時間去深入消化，它讓我開始重新審視過去那些“看似有效”但“解釋力不足”的模型。它引導我從“能跑起來”到“跑得對、跑得穩”的轉變。特彆是關於貝葉斯方法的引入，雖然篇幅相對有限，但其視角為我打開瞭另一個看待不確定性的窗口，提示我在信息不完全的情況下，如何利用先驗知識來優化當前的預測。總而言之，這本書的價值在於，它提供瞭一套完整的、可迭代的統計決策體係，而不是零散的知識點堆砌，對於任何希望提升決策科學性的專業人士來說，都無疑是一筆值得的投資。