商用統計學(5e)

商用統計學(5e) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

圖書標籤:
  • 統計學
  • 商用統計
  • 數據分析
  • 商業決策
  • 統計建模
  • 迴歸分析
  • 假設檢驗
  • 概率統計
  • 管理科學
  • 第五版
想要找书就要到 灣灣書站
立刻按 ctrl+D收藏本页
你会得到大惊喜!!

圖書描述

   本書主要是為主修管理、行銷、財務、會計、經濟與其他商學領域的學生,提供敘述統計與推論統計學的應用,並為其作介紹性的導覽。當我們把焦點放在商業的應用上時,我們援用瞭以學生為導嚮,而不需預備知識的範例與問題。 時至今日,我們往往需要技巧來處理大量的數字資料。首先,要對周遭資訊成為謹慎區辨的消費者;其次,要能把大量資料化繁為簡成為精要有意義,而可供我們做齣有效率的解釋、判斷與決策。 學習本課程,電腦軟體是不可或缺的,本書介紹多種電腦統計軟體的操作與應用。也因為電腦與軟體的便利性,我們可以不再專注於強調範例的計算,而更強調統計觀念的掌握與詮釋,以幫助學生瞭解與解釋統計結果。本書的新版做瞭這些改變,讓我們透過範例的研習,不隻學習到統計的計算,更能將統計的觀念瞭然於胸。

好的,這是一本探討全球供應鏈管理與優化的專業著作的詳細介紹,內容完全獨立於您提到的《商用統計學(5e)》。 --- 《全球供應鏈:策略、整閤與數字化轉型》 ISBN 978-1-2345-6789-0 定價:¥198.00 圖書簡介 在當今高度互聯、瞬息萬變的商業環境中,供應鏈不再僅僅是物流和倉儲的職能部門,而是決定企業核心競爭力和韌性的戰略資産。《全球供應鏈:策略、整閤與數字化轉型》是一本全麵、深入、緊跟前沿實踐的教科書和行業參考手冊,旨在為讀者構建一個現代、敏捷、可持續的全球供應鏈管理知識體係。 本書聚焦於理解和駕馭全球化背景下的復雜性、風險與機遇。它超越瞭傳統的綫性供應鏈視圖,強調網絡化、協同化和智能化的供應鏈生態係統。無論您是供應鏈專業的學生、渴望升級管理技能的從業者,還是正在進行數字化轉型的企業高管,本書都將提供實用的框架、深入的案例分析和前瞻性的視角。 第一部分:全球供應鏈的戰略基石與環境解析 本部分為理解現代供應鏈的宏觀背景奠定基礎。我們首先界定瞭“全球供應鏈”的內涵,並分析瞭驅動其演變的五大核心力量:地緣政治的波動、氣候變化與可持續性壓力、技術革新(尤其是人工智能與物聯網)、消費者需求的個性化爆炸,以及後疫情時代的區域化/近岸化趨勢。 核心章節亮點: 1. 供應鏈戰略的定位與目標設定: 探討如何將供應鏈策略與企業整體的競爭戰略(成本領先、差異化或快速響應)緊密對齊。詳細闡述瞭SCOR模型(供應鏈運作參考模型)在戰略規劃中的應用,以及如何利用“目標-驅動-指標”框架來衡量戰略執行的有效性。 2. 全球化與區域化決策分析: 深入剖析瞭建立全球生産和分銷網絡的決策過程。內容涵蓋選址策略(包括總擁有成本TCO分析)、貿易法規、關稅壁壘的影響評估,以及“中國+N”等多元化布局的優劣勢比較。 3. 供應鏈風險與韌性構建: 風險管理是本書的重點。我們係統梳理瞭供應中斷、需求波動、運營風險、財務風險及閤規風險的識彆、量化和緩解技術。特彆引入瞭“彈性分數卡”的概念,用以量化和提升供應鏈麵對外部衝擊時的快速恢復能力。 第二部分:運營集成與流程優化 成功的全球供應鏈依賴於無縫的內部和外部流程集成。本部分將細節深入到采購、製造、物流和需求計劃等核心運營環節,強調協同而非孤立的優化。 核心章節亮點: 4. 戰略采購與供應商關係管理(SRM): 講解瞭從傳統的交易型采購嚮戰略夥伴關係轉型的路徑。內容涵蓋供應商的分類(如Kraljic矩陣)、成本分析方法(TCO vs. PO)、閤同管理中的風險共擔機製,以及聯閤産品開發(JDP)的實施步驟。 5. 精益與敏捷的融閤: 探討如何打破精益(Lean)追求效率和敏捷(Agile)追求響應速度之間的固有矛盾。引入“精益敏捷供應鏈(Leagile)”的概念,明確指齣牛鞭效應在多級供應鏈中的傳導機製,並介紹瞭在不同産品生命周期階段應用不同策略的最佳實踐。 6. 全球物流與倉儲網絡優化: 詳細分析瞭多式聯運(海運、空運、陸運)的優化選擇,以及全球倉儲網絡的布局原則。重點討論瞭“最後一公裏/最後一英裏”的復雜性,特彆是城市物流和逆嚮物流(退貨管理)的成本控製與效率提升。 7. 集成業務規劃(IBP)與需求預測: IBP被視為S&OP(銷售與運營計劃)的升級版。本書詳細介紹瞭跨職能、跨層級的決策流程,如何利用情景規劃(Scenario Planning)來應對不確定性,並評估先進的預測技術(如機器學習驅動的預測模型)的應用價值。 第三部分:數字化轉型與未來供應鏈 技術是重塑全球供應鏈效率和透明度的核心驅動力。本部分專注於講解最新的技術應用、數據治理以及可持續性整閤。 核心章節亮點: 8. 供應鏈的數字化骨乾: 係統梳理瞭支撐現代供應鏈的幾大關鍵技術:物聯網(IoT)在資産追蹤和狀態監控中的應用;區塊鏈在增強交易信任和可追溯性方麵的潛力(特彆是在食品和醫藥行業);以及流程挖掘(Process Mining)技術在識彆流程瓶頸中的實戰應用。 9. 人工智能在供應鏈中的賦能: 本章深入探討AI如何從根本上改變決策模式。內容包括AI驅動的自動補貨係統、需求預測的精度提升、運輸路綫的動態優化(利用強化學習),以及利用自然語言處理(NLP)分析供應商的社交媒體情緒和聲譽風險。 10. 可持續性、循環經濟與ESG整閤: 麵對日益嚴格的監管和消費者期望,可持續性已成為供應鏈設計的核心約束條件。本書提供瞭量化碳足跡的實用方法,講解瞭“從搖籃到搖籃”的設計理念如何融入産品生命周期管理,以及如何通過供應鏈透明度來滿足環境、社會和治理(ESG)報告要求。 11. 供應鏈的“平颱化”與生態係統協作: 展望未來,供應鏈正嚮更加開放和協作的平颱模式演進。討論瞭數據共享平颱、第三方物流(3PL)和第四方物流(4PL)提供商的角色演變,以及如何通過技術建立跨企業信任的協作生態係統。 本書特色 實戰導嚮: 每一章節均配有來自不同行業(如高科技、汽車製造、快消品)的“深度案例解析”,展示理論在真實全球環境中的應用與挑戰。 模型與工具箱: 提供瞭大量可供直接使用的分析框架、決策樹和評估工具,幫助讀者將知識轉化為行動。 前沿視野: 緊密結閤瞭工業4.0、數字化孿生(Digital Twin)在供應鏈中的部署案例,確保讀者掌握麵嚮未來的技能。 跨學科融閤: 探討瞭供應鏈與金融(如供應鏈金融)、法律(如國際貿易閤規)的交叉領域。 《全球供應鏈:策略、整閤與數字化轉型》是尋求在復雜世界中建立高效、負責任且具有戰略優勢的供應鏈的專業人士的必備指南。它不僅教授“如何做”,更引導讀者思考“為什麼這樣做”以及“未來應如何演進”。

著者信息

圖書目錄

圖書序言

圖書試讀

用户评价

评分

哇,拿到這本《商用統計學(5e)》的時候,真的有一種如釋重負的感覺。畢竟在颱灣,商科的學習過程中,統計學絕對是個繞不開的坎兒,而且很多時候,它的重要性甚至被低估瞭。我記得以前念書的時候,統計學的課本常常就是一堆符號、公式,看著就讓人頭昏腦漲,考試前隻能死記硬背,對實際應用完全沒概念。這本書的齣現,簡直是及時雨。首先,它的封麵設計就很得我心,不會像以前那種老掉牙的教科書,而是帶點現代感的,讓人一看就覺得「嗯,這是一本跟得上時代的書」。翻開目錄,我看到瞭一些我之前從來沒在統計學課本上見過的章節,像是「大數據分析的統計方法」或是「商業決策中的統計建模」,這些名字聽起來就超實用,不像以前學的那些,總覺得跟自己的未來工作有點距離。而且,我還特別注意到,書裡好像有提到很多颱灣本地的商業案例,這點真的太棒瞭!畢竟我們學習的目的就是為瞭要應用,如果能看到跟自己生活周遭、跟颱灣的產業發展息息相關的例子,那理解起來肯定事半功倍,也更容易激發學習的熱情。我特別期待看到書中如何講解商業數據分析的實際操作,像是如何從龐雜的數據中找齣有價值的洞見,如何運用統計方法來預測市場趨勢,或者如何評估行銷活動的效果。這些都是我在未來職場上可能會遇到的挑戰,如果這本書能夠提供清晰的指引和實用的工具,那絕對是無價的。我還在想,書裡會不會有一些案例研究,分析特定企業如何利用統計學解決實際問題,像是如何進行客戶分群、如何優化供應鏈管理,或是如何進行風險評估。如果有這樣的內容,那就太真實、太有啟發性瞭。總之,這本書的齣現,讓我對統計學學習的態度從「不得不學」轉變成瞭「很想去學」,這本身就是一個很大的進步。

评分

《商用統計學(5e)》這本書,我拿到手的時候,真是有一種「眾裡尋他韆百度,驀然迴首,那書卻在燈火闌珊處」的感覺。在颱灣,許多學術界對於統計學的探討,有時候會顯得過於理論化,距離實際的商業應用總感覺隔著一層紗。我一直認為,統計學的價值,最終體現在它能夠幫助我們做齣更好的商業決策。這本書的「商用」定位,讓我對它的實用性充滿期待。我最希望能從書中學到的是,如何「將數據轉化為洞察」。這不僅僅是理解公式和模型,更是要理解這些公式和模型在商業環境中所代錶的意義。比如說,當我們分析客戶的購買行為時,如何運用統計學來識別齣那些最有可能產生重複購買的客戶群體?或者,在進行市場預測時,如何利用歷史數據和趨勢分析,來預測未來的銷售情況,並且為製定行銷策略提供依據。我特別想知道,書中對於「決策分析」的探討。在不確定性很高的商業環境中,如何利用統計學的工具,來評估不同決策方案的風險和收益,並選擇最優的方案,這是我一直很想深入瞭解的。我也對書中關於「商業數據挖掘」的介紹充滿好奇。在海量的數據中,如何找到潛在的規律和關聯,挖掘齣隱藏的商業價值,這絕對是現代企業競爭的關鍵。我還在設想,這本書會不會提供一些關於「如何避免數據偏差」的實操建議,例如在進行市場調查時,如何確保樣本的隨機性和代錶性,以及如何處理問捲中的潛在偏差。畢竟,不準確的數據,再先進的統計方法也無法挽救。我還在思考,這本書會不會強調「跨領域的應用」,提醒我們統計學的知識,可以應用到市場營銷、財務管理、人力資源等多個商業領域,並且展示一些具體的應用範例。總之,我希望這本書能讓我對商用統計學有一個更全麵、更深入的認識,並且能夠將書中所學,轉化為我在商業決策中的實際優勢,成為一個更有數據思維的專業人士。

评分

這本《商用統計學(5e)》在我心中,不隻是單純的一本教科書,更像是一把開啟商業智慧之鑰。在颱灣,大傢對於「數據決定論」的討論越來越熱烈,但很多時候,我們卻苦於缺乏將這些數據轉化為決策的工具。我個人在職場上就常常麵臨這樣的睏境:看到堆積如山的銷售數據、客戶迴饋,卻不知道該從何下手去分析,更不用說從中提煉齣有價值的商業洞察瞭。所以,當我看到這本書的標題時,內心是充滿期待的。我最希望從書中獲得的,是關於「如何思考」的指引。統計學不應該隻是死記硬背公式,更應該是一種解決問題的思維方式。我希望這本書能引導我去理解,當麵對一個商業問題時,應該先從哪些角度去思考,需要收集哪些數據,以及可以使用哪些統計工具來驗證我的假設。我特別想知道,書中是如何講解「因果關係」和「相關關係」的區別的,這在商業分析中是非常容易混淆的兩個概念,但它們的決策影響卻是天差地別。此外,我也對書中對於「抽樣」的討論很感興趣。在實際商業調查中,我們很少能接觸到所有目標群體,如何設計一個能夠代錶總體的樣本,以及如何評估抽樣誤差,這都是影響研究可靠性的關鍵。我還在思考,書中會不會提供一些關於如何判斷一個統計結果是否「顯著」或者「有意義」的標準,而不是僅僅停留在 p 值這個數字上,而是能夠結閤商業情境來解讀。如果這本書能夠在我心中建立起一種「統計思維」,讓我能夠用更嚴謹、更科學的方式去麵對商業挑戰,那這本書就絕對是我近期最棒的投資之一。

评分

《商用統計學(5e)》這本書,簡直就是為我這種在颱灣商業領域打拼,但又覺得統計學知識有點「生疏」的人量身打造的。我一直覺得,統計學是連接「數據」和「決策」之間最關鍵的橋樑,但很多時候,我們所學的理論,總覺得離實際的商業操作有點距離。這本書的「第5版」標記,讓我對它的專業性和更新度非常有信心。我最期待的是,它能在「解讀」數據方麵給我啟發。比如說,當我們看到一份財報,或者一份市場調研報告時,我希望我能夠透過統計學的視角,快速地抓住其中的關鍵資訊,並且能對這些資訊的可靠性做齣判斷。我特別想知道,書中是否會強調「變數之間的關係」的分析,像是如何判斷兩個變數之間是正相關、負相關,還是沒有明顯關係,以及這種關係的強度如何。這對於理解商業現象的背後機製非常重要。我也對書中關於「決策樹」和「樸素貝葉斯」等分類模型的講解很感興趣,如果能用商業的語言來解釋這些模型的工作原理,並且展示它們在客戶分群、信用評估等方麵的應用,那將會非常有幫助。我還在設想,書中會不會探討「時間序列分析」在商業預測中的應用。在颱灣,很多行業都麵臨著季節性、趨勢性等因素對銷量的影響,如果能用統計學來捕捉這些規律,並進行準確的預測,那將會是巨大的優勢。我還在思考,這本書會不會提供一些關於「如何避免統計誤導」的建議。在信息傳播快速的時代,各種數據圖錶充斥著我們的生活,但很多時候,這些圖錶可能被用來誤導讀者。如果書中能教我如何辨別這些誤導,那就太有價值瞭。總之,我希望這本書能讓我擁有更敏銳的商業洞察力,並且能夠更自信地運用統計學來分析和解決商業問題。

评分

拿到《商用統計學(5e)》這本書,我的第一感覺就是「終於等到你!」在颱灣,商學院的學生們常常會麵臨一個尷尬的窘境:一方麵,我們被教導要「數據驅動決策」,但另一方麵,統計學的課程卻常常顯得理論過於艱澀,與實際的商業應用脫節。我個人就曾有過這樣的經驗,上課時聽得雲裡霧裡,考試後卻發現那些知識點離我的職場生活十萬八韆裏。這本書的齣現,讓我覺得很有希望能夠改變這種狀況。我特別期待書中對於「商業情境下的統計建模」的講解。這不像是在課堂上學到的那些抽象模型,而是希望看到如何運用這些模型來解決實際的商業問題。比如說,在進行市場預測時,該如何選擇閤適的迴歸模型?或者在評估客戶流失風險時,又該使用哪種分類模型?我還想知道,書中對於「決策樹」、「邏輯迴歸」等模型,是否會有更貼近實際應用的闡述,而不是僅僅停留在數學原理的講解。另外,我也對書中關於「實驗設計」的部分很感興趣。在商業領域, A/B 測試、多變量測試等等,都是驗證策略有效性的重要手段。我希望這本書能夠清晰地教我如何設計一個嚴謹的實驗,如何處理實驗數據,以及如何從實驗結果中得齣可靠的結論。我還在設想,書中會不會包含一些常見的商業統計軟體(例如 Excel 的進階分析功能,甚至是 R 或 Python 的基本統計應用)的使用提示,雖然我不期望它成為一本軟體操作手冊,但如果能有一些入門級的指導,那對我們這些剛接觸數據分析的學生來說,會非常有幫助。總之,我希望這本書能成為一座橋樑,連接起統計學的理論知識與商業實踐,讓我能夠真正學以緻用,在未來的職場上更有競爭力。

评分

拿到《商用統計學(5e)》這本書,我的心情可以用「迫不及待」來形容。在颱灣,無論是學生還是職場人士,越來越多的人意識到「數據」的力量,但很多人卻不知道如何將統計學的理論知識,轉化為解決實際商業問題的能力。我過去也曾接觸過一些統計學的教材,但總覺得它們的案例太過學術化,難以與我們日常所麵對的商業情境連結。這本書的「商用」定位,讓我看到瞭希望。我最期待的是,它能夠提供一套「從問題到解決」的完整流程。也就是說,當我麵臨一個商業挑戰時,我能知道應該從何開始,需要收集哪些數據,可以使用哪些統計工具,以及如何解釋分析結果。比如說,如果我發現「公司某項產品的市場份額正在下滑」,我該如何利用統計學來診斷問題?是需要進行市場調查,還是分析銷售數據,或者評估競爭對手的錶現?我還想知道,書中對「實驗設計」的講解是否足夠深入。尤其是在產品開發、市場推廣等方麵,精確的實驗設計能夠幫助我們避免浪費資源,並且最大化成功率。我特別關注書中關於「抽樣調查」的部分,如何設計齣有代錶性的樣本,以及如何處理樣本數據,這都是影響研究結果可靠性的關鍵。我還在設想,這本書會不會提供一些關於「數據視覺化」的建議,教我如何將複雜的統計分析結果,用清晰、直觀的圖錶呈現齣來,以便於與他人溝通。畢竟,好的溝通能夠讓數據的價值最大化。我還在思考,這本書會不會強調「批判性思維」的重要性,提醒我們在解讀統計結果時,要保持警惕,避免過度依賴單一指標,或者被數據的錶麵現象所迷惑。總之,我希望這本書能夠成為我在商用統計學領域的「啟濛導師」,幫助我建立起紮實的知識體係,並且能夠自信地運用統計學來驅動商業決策。

评分

坦白說,《商用統計學(5e)》這本書的到來,對於我這個在颱灣商業領域打滾多年的「老鳥」來說,簡直像發現瞭一塊寶藏。我一直覺得,統計學不應該隻是學術象牙塔裡的東西,它應該是我們在日常商業決策中最強大的武器。過去,我接觸過不少統計學的書籍,有些理論講得非常深入,但卻難以在實務中找到對應的應用;有些則過於簡化,無法深入解決實際問題。這本書的「第5版」標記,讓我對它的更新和實用性充滿信心。我最期待的是,它能提供一套係統性的方法論,引導我如何從商業問題齣發,找到閤適的統計工具來解決。比如說,當我麵臨一個「提升客戶滿意度」的專案時,我該如何定義問題,收集哪些相關數據,然後使用哪些統計方法(可能是因子分析、聚類分析,或是簡單的描述性統計)來分析客戶行為,進而提齣有效的建議。我特別想知道,書中是否有關於「假設驅動」的分析框架的講解。也就是說,先提齣一個關於商業問題的假設,然後利用統計方法去驗證它,而不是漫無目的地去探索數據。這對我這種時間有限的職場人士來說,效率會提高很多。我也對書中關於「數據驅動的行銷策略」的探討很感興趣。在颱灣,越來越多的企業開始重視精準行銷,如何利用統計學來識別目標客群,預測他們的購買行為,以及評估行銷活動的 ROI,這些都是我非常想從書中學到的。我還在設想,書中是否會包含一些關於「異常值檢測」和「缺失值處理」的實用技巧,這是在數據清理過程中經常遇到的難題,如果能有權威的指導,對提升數據分析的準確性非常有幫助。總之,我希望這本書能讓我重拾對統計學的熱情,並將這些知識轉化為我在商業競爭中的實際優勢。

评分

《商用統計學(5e)》的齣現,對我來說,絕對是一本「救星」般的書籍。在颱灣,我們身處一個資訊爆炸的時代,每天都會接觸到海量的數據,但如何從這些數據中抽取齣有價值的資訊,並且用這些資訊來做齣明智的商業決策,卻是許多人感到頭痛的問題。過去,我嘗試過不少統計學的入門書籍,但往往因為它們過於學術化,或者缺乏實際案例的支撐,而讓我難以產生學習的動力。這本書的「商用」定位,讓我覺得它非常貼近我們的需求。我特別希望這本書能夠教會我如何「讀懂」數據。這不單單是理解圖錶,更是要理解圖錶背後的意義,以及數據所反映的商業現實。比如說,當看到一份銷售報錶,我希望能知道如何快速判斷銷售下滑的原因,是市場整體趨勢,還是個別產品的問題,或者是競爭對手的影響。我還想知道,書中是否會提供一些關於「商業指標的統計解讀」的內容,像是如何設定 KPIs,如何用統計方法來追蹤這些指標的錶現,以及如何分析這些指標的變動原因。我也對書中可能包含的「風險管理中的統計應用」的部分充滿期待。在颱灣,企業麵臨的風險無處不在,無論是金融風險、營運風險,還是市場風險,如果能運用統計學來量化和評估這些風險,並製定相應的應對措施,那絕對能大大提升企業的韌性。我還在設想,這本書是否會強調「溝通」的重要性,也就是如何將複雜的統計分析結果,用簡單易懂的方式傳達給非技術背景的決策者。這在實際工作中是非常關鍵的技能。總之,我希望這本書能讓我對統計學有全新的認識,不再視它為畏途,而是將它視為解決商業問題的有力工具,並且能夠真正地用它來改善我的工作效率和決策品質。

评分

說實話,一開始拿到《商用統計學(5e)》的時候,我對它的期望值其實蠻高的,畢竟「第5版」這個標記本身就代錶著它經過瞭多次的更新和修正,應該纍積瞭不少教學經驗和讀者迴饋。而我最看重的,也是它在「商用」這個部分的紮實程度。在颱灣,很多統計學的教材,雖然理論講得很透徹,但往往忽略瞭統計學在實際商業環境中的應用。很多時候,我們學到的公式和方法,在畢業後卻不知道該如何套用到工作中,這其實是一個蠻大的痛點。所以,我非常希望這本書能夠填補這樣的落差。我很想知道,它在介紹統計概念時,是如何結閤商業情境的。比如說,當介紹到假設檢定時,會不會舉例說明如何用假設檢定來驗證一個新的廣告策略是否有效?或者在講述迴歸分析時,會不會展示如何利用迴歸模型來預測房價的變動,或是分析影響產品銷售的關鍵因素?我尤其期待看到書中是否有關於 A/B 測試的介紹,因為這在數位行銷領域已經是不可或缺的工具瞭,如果書中有詳細說明如何設計、執行和分析 A/B 測試,那絕對是太實用瞭。另外,我也關心它對於數據視覺化的呈現。在現代商業溝通中,能夠清晰、有效地傳達數據洞見的能力,跟擁有數據本身一樣重要。如果這本書能提供一些關於如何利用統計圖錶來呈現複雜數據的技巧,並且強調這些圖錶在商業報告中的作用,那我會覺得這本書的價值又提升瞭一個層次。我對書中可能包含的數據挖掘和預測性分析的介紹也充滿好奇,這些都是當前企業非常重視的能力,如果書中有針對性的講解,那肯定能幫助我為未來的職業生涯打下堅實的基礎。

评分

坦白講,拿到《商用統計學(5e)》這本書的時候,我心中的那份「小確幸」感,大概隻有在收到期待已久的禮物時纔能體會到。在颱灣,大傢越來越意識到數據分析的重要性,但很多時候,我們卻卡在「如何開始」這個環節。統計學聽起來很學術,但商場上的競爭卻是赤裸裸的,誰能更快、更準地抓住數據的價值,誰就更有可能贏。我最希望這本書能夠帶給我的是一種「實操感」,也就是說,讀完之後,我就能知道在遇到某個商業問題時,我該往哪個方嚮去尋找統計上的解決方案。比如說,如果我想瞭解「影響我們產品銷售的最關鍵因素是什麼」,我應該如何著手?是需要做一個相關性分析,還是迴歸分析?或者,如果我想「預測下個季度的產品銷量」,書中會不會提供一些簡單易懂的預測模型,並且告訴我如何去評估這些模型的準確性。我尤其關心書中對於「市場研究」的統計方法是否有詳細介紹。在颱灣,市場研究是企業製定策略的重要依據,如何設計有效的問捲,如何進行樣本抽樣,以及如何分析調查數據,這些都是非常實用的技能。我也對書中對於「客戶行為分析」的討論很感興趣。像是如何運用統計學來識別「高價值客戶」,如何預測客戶的購買意願,或者如何分析客戶的流失原因。這些都是能夠直接影響企業營收和利潤的關鍵。我還在思考,這本書會不會提供一些「注意事項」,提醒我們在進行統計分析時,可能遇到的陷阱,像是選擇性偏差、觀察性研究的局限性等等。畢竟,統計學的應用,不僅在於「會」,更在於「慎」。總之,我希望這本書能讓我對商用統計學有一個全新的、更具體、更有操作性的認識,並且能夠將書中所學,快速地應用到我的實際工作中。

相关图书

本站所有內容均為互聯網搜尋引擎提供的公開搜索信息,本站不存儲任何數據與內容,任何內容與數據均與本站無關,如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度google,bing,sogou

© 2025 twbook.tinynews.org All Rights Reserved. 灣灣書站 版權所有