貝氏統計導論：EXCEL應用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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統計學是一門實際的學問，貝氏統計學也不例外。廣泛加以利用，它的真正價值纔得以發揮，隻是當作一部分專傢的工具所使用，實在有些可惜，期望它可在各種領域中受到許多人的利用。

　　本書是針對貝氏理論以及以它發展而成的貝氏統計學，以容易理解的方式去解說它的基礎的一本入門書。為瞭使幾乎不具有統計知識的人也可理解，使用具體例子且以插圖的方式解說，並且，許多貝氏統計學的解說書所省略的計算式，也盡可能不省略地予以記載。

　　大多數的解說書是利用專門的統計處理軟體，未明示計算部分，但本書以泛用的Excel使實施例更為明確。因此，貝氏統計的計算部分不再是黑箱作業，它的本質更可明確地錶達齣來。
 

《現代商業分析：數據驅動決策的實踐指南》 內容簡介 在當今這個數據爆炸的時代，企業麵臨的挑戰不再是數據的缺乏，而是如何有效地從海量數據中提取洞察，並將這些洞察轉化為可執行的商業策略。本書《現代商業分析：數據驅動決策的實踐指南》正是在這樣的背景下應運而生。它並非一本枯燥的理論教科書，而是一本麵嚮實戰的指南，旨在幫助管理者、分析師以及有誌於投身數據科學領域的專業人士，係統性地掌握從數據收集、清洗、分析到最終報告的全過程。 本書的結構設計緊密圍繞“實踐”二字展開。我們摒棄瞭復雜的數學推導，轉而聚焦於核心分析工具的應用與商業場景的結閤。全書內容涵蓋瞭從基礎的數據素養建立到高級預測建模的多個層麵，力求構建一個全麵且實用的商業分析知識體係。 第一部分：奠定數據分析的基石 第一章“數據素養與商業思維的融閤”首先確立瞭全書的基調。我們探討瞭優秀分析師應具備的核心素養，強調理解業務問題比掌握復雜算法更為關鍵。數據驅動的決策並非簡單地應用工具，而是要將數據轉化為有意義的敘事。本章詳細介紹瞭如何構建清晰的分析框架，識彆關鍵績效指標（KPIs），並將其與企業戰略目標對齊。 第二章“數據獲取與預處理：清潔是金”是數據分析流程中最耗時卻至關重要的一環。我們詳細介紹瞭從不同來源（如數據庫、API、網絡爬蟲）獲取數據的常用方法。重點講解瞭數據清洗的藝術與科學，包括處理缺失值、異常值檢測與修正、數據標準化與歸一化等關鍵技術。我們使用行業內主流的編程語言和工具（如Python的Pandas庫），通過大量的案例演示如何高效地完成數據準備工作，確保後續分析的準確性和可靠性。 第三章“探索性數據分析（EDA）：發現數據背後的故事”是連接原始數據與深度洞察的橋梁。本章係統地介紹瞭描述性統計方法，並強調瞭數據可視化的重要性。我們深入探討瞭如何選擇恰當的圖錶類型（如直方圖、箱綫圖、散點圖矩陣）來揭示數據的分布、關係和潛在的模式。通過EDA，讀者將學會如何提齣初步的假設，並利用可視化工具快速驗證或否定這些假設，為後續的建模工作指明方嚮。 第二部分：核心分析技術與商業應用 第四章“描述性分析與報告：量化業務現狀”聚焦於如何將分析結果轉化為可理解的商業報告。本章詳細講解瞭如何構建儀錶闆（Dashboard）的設計原則，包括信息層級、交互性設計和敘事邏輯。我們提供瞭多個商業場景下的報告模闆，例如銷售業績分析、客戶生命周期價值（CLV）概覽等，幫助讀者掌握“講故事”的能力，確保分析成果能被高層決策者快速吸收。 第五章“迴歸分析：預測與因果推斷的基石”進入瞭統計建模的領域。本書避免瞭深奧的理論，而是將重點放在綫性迴歸、邏輯迴歸在商業預測中的實際應用。例如，如何使用迴歸模型預測未來銷售額、評估營銷活動投入産齣比（ROI），或者分析影響客戶流失的關鍵因素。我們詳細演示瞭如何診斷模型的假設前提、解釋迴歸係數的商業含義，以及如何構建穩健的預測區間。 第六章“時間序列分析：洞察趨勢與季節性”專門針對具有時間依賴性的數據。無論是股票價格、網站流量還是庫存需求，時間序列分析都是預測未來的關鍵技術。本章介紹瞭平穩性檢驗、分解方法（趨勢、季節性、隨機波動），並重點講解瞭ARIMA模型族及其在實際業務中的應用，如需求預測和異常事件檢測。 第三部分：高級分析與決策優化 第七章“分類與聚類技術：市場細分與客戶洞察”探討瞭非監督學習和監督學習中的分類問題。在細分市場方麵，我們深入講解瞭K-Means、DBSCAN等聚類算法，展示如何根據客戶行為特徵自動劃分齣具有不同特徵的客戶群體，從而指導精準營銷策略。在分類方麵，決策樹和隨機森林被應用於信用風險評估、欺詐檢測等高價值場景，強調模型的解釋性和準確率的平衡。 第八章“A/B測試與實驗設計：科學決策的保障”是現代産品迭代和市場推廣的核心。本章詳細介紹瞭實驗設計的嚴謹性要求，包括樣本量計算、對照組與實驗組的設置、以及統計顯著性的判定。通過具體的電商促銷案例，讀者將學會如何科學地驗證一個新功能、新定價策略或新廣告素材的真實效果，避免“拍腦袋”決策。 第九章“優化技術與決策支持係統”將分析推嚮瞭更深層次的“如何做”的層麵。本章簡要介紹瞭運籌學中的綫性規劃基礎，例如如何利用有限的資源（人力、預算、時間）製定最優的生産排程或庫存分配方案。更重要的是，本章闡述瞭如何將前述的預測模型和優化模型集成到一個易於使用的決策支持係統中，實現流程自動化。 結語：邁嚮數據驅動的未來 本書的最終目標是賦能讀者，使其能夠自信地駕馭復雜的數據環境，將分析能力轉化為實實在在的商業價值。我們相信，掌握這些工具和思維方式，是任何希望在未來商業競爭中保持領先地位的組織和個人所必需的。本書不僅提供瞭“做什麼”的指導，更重要的是，提供瞭“如何想”的方法論，確保每一次數據分析都能真正服務於商業目標。 全書配有豐富的圖錶、案例研究和練習，旨在鞏固讀者的理解並鼓勵即時動手實踐。通過學習本書，讀者將不再是數據的旁觀者，而是能夠主導數據，引領變革的實乾傢。

作者簡介

楊士慶

　　成功大學化工所博士
　　明道大學管理學院院長

陳耀茂

　　日本（國立）電氣通信大學經營工學博士
　　東海大學企管係教授
 

Ch1 榖歌與微軟都使用貝氏統計
1.1　21世紀是貝氏統計的世紀
1.2　貝氏理論是什麼
1.3　過去的統計學與貝氏統計學在想法上之差異
1.4　貝氏統計學與MCMC法

Ch2 進入貝氏統計前的準備
2.1　條件機率與乘法定理
2.2　機率變數與機率分配
2.3　有名的機率分配
2.4　概似函數與最大概似估計法

Ch3 貝氏定理與其應用
3.1　何謂貝氏定理
3.2　貝氏定理的變形
3.3　壺子的問題
3.4　從大學的入學考試問題挑戰貝氏統計
3.5　犯人A得救的機率是否提升?
3.6　以貝氏過濾網攔截垃圾郵件
3.7　貝氏網路的效用是什麼？

Ch4 貝氏統計的基本概念
4.1　貝氏統計是簡單的強力工具
4.2　貝氏統計的基本公式
4.3　硬幣問題
4.4　藥的效用問題

Ch5 貝氏統計的應用
5.1　貝氏統計與自然共軛分配
5.2　概似服從二項分配時
5.3　概似服從常態分配時（其一）
5.4　概似函數服從常態分配時（其二）
5.5　概似服從蔔式分配時
5.6　使用貝氏因子的統計模式的評估法
5.7　貝氏估計與傳統的統計估計
5.8　貝氏統計與最大概似估計法的關係

Ch6 以MCMC法求解的貝氏統計
6.1　何謂MCMC法
6.2　吉普斯法（Willard Gibbs）的體係
6.3　吉普斯法的具體例子
6.4　吉普斯法與Excel
6.5　Metropolis法的體係
6.6　Metropolis法的具體例子
6.7　應用Excel執行Metropolis法

Ch7 階層貝氏法
7.1　可因應復雜統計模式的階層貝氏法
7.2　以傳統的最大概似法求解看看
7.3　階層貝氏法的模式化
7.4　以常態貝氏法求解階層貝氏模式
7.5　經驗貝氏法所需Excel工作錶解說
7.6　以MCMC法求解階層貝氏模式
7.7　以MCMC法解說Excel試算錶

Ch8 貝氏估計與貝氏決定
8.1　事後期待損失最小化，是貝氏學派的估計、決定的基本
8.2　MAP估計文字類型
8.3　從樣本估計洋芋片內容量的分配函數
8.4　基於經驗資訊MAP決定計畫實施
8.5　使事後期待損失最小化的決定法是貝氏的決斷

Ch9 貝氏理論在綫性迴歸模型中的應用
9.1　迴歸分析的復習
9.2　貝式應用在簡單迴歸分析
9.3　貝氏也可應用在復迴歸分析
 
附　錄
參考文獻
 

序

　　此10幾年來，貝氏理論在廣泛的領域中受到活用。譬如，以網站搜尋聞名的榖歌（Google），以效率佳的搜尋理論來說利用著貝氏邏輯想法。另外，在電子郵件的寄件收件軟體中，區分齣垃圾郵件（Spam mail）也是活用此想法。

　　像這樣，雖然是利用頻繁的貝氏理論，但在國內所齣版的許多解說書，遺憾的都是令人難於理解的。鎖定的對象是統計學的專傢或特定領域中的讀者，對貝氏理論的入門者來說，談不上親切。在國內，貝氏理論還隻是在狹隘的領域中加以活用就是最好的證明。

　　統計學是實際的學問，貝氏統計也不例外，廣泛的加以利用，它的真正價值纔得以發揮。隻是當作一部分專傢的工具使用，實在有些可惜，期望可在各種領域中受到更多人的利用。

　　本書是針對貝氏理論以及其發展而成的貝氏統計學，以容易理解的方式去解說基礎概念的一本入門書。為瞭使幾乎不具有統計知識的人也可理解，本書使用具體例子且以插圖的方式解說，許多貝氏統計的解說書所省略的計算式，也盡可能不省略地予以記載。

　　另外，使用Excel說明具體例的處理方法。大多數的解說書是利用專門的統計處理軟體，未明示計算部分，但本書以廣泛應用的Excel使實施例更為明確。因此，貝氏統計的計算部分不再是黑箱作業，它的本質更可明確地錶達齣來。

　　貝氏統計將是統計學的主流，今後在國內將會更為普及。本書如能對貝氏理論與貝氏統計的普及有少許的助益，我們將感到莫大榮幸。
 

1.1 21世紀是貝氏統計的世紀
 
揭開21世紀序幕的2001年，微軟公司的總裁比爾蓋茲（Bill Gates）曾明言：「21世紀微軟的基本策略是貝氏科技（Bayes technology）」。事實上，微軟公司的研究中心聚集瞭世界上首屈一指的貝氏統計專傢。
 
正如比爾蓋茲所說，在目前電腦的各種領域中已利用著貝氏科技。譬如，網際網路的「攔截垃圾郵件」（Spam mail），利用個人電腦時可提供適切的「說明（Help）」資訊等，它的研究成果正受到活用。
 
並且，貝氏科技的應用，不限於電腦的領域。像心理學、財務工程等，在各種領域中開始受到活用。
 
貝氏科技的各種應用領域
 
那麼，比爾蓋茲原本所說的「貝氏科技」是什麼？那是依據「貝氏定理」此極為簡單的機率統計理論。雖然是稱不上「定理」的簡單定理，但因發想的轉變讓貓變成瞭老虎。
 
另外，「貝氏（Bayes）」之名是來自18世紀後半的Scotland長老教會的牧師湯姆士‧貝葉斯（Tomas Bayes）。（註：貝約斯是姓，故簡稱為貝氏）。
 
「咦？在200年前就已經發現此定理！」
 
你也許會感到吃驚，但事實的確如此。雖然早在200年前就已發現此定理，直到21世紀的今日纔受到關注。
 
順便一提，貝氏所屬的長老教會是基督教新教（Protestant）的一派，即卡爾文（Calvin）派。身為該教會牧師的貝氏，也是業餘的數學傢。他所想齣的方法即為「貝氏定理」。
 
「竟然是業餘的數學傢所發現的！」
 
業餘的數學傢所發現的定理，卻被比爾蓋茲（Bill Gates）所引用，成為本書主題「貝氏定理」的主乾。
 
話說，200多年前就已發展的定理為何到瞭今日纔亮相呢？有點不可思議吧！原因在於貝氏理論具有的「模糊性」。
 
在利用貝氏定理的統計學中，是假定事前機率的想法再去求解。從後麵會說明的貝氏統計的計算中似乎可以理解，以數學的方式嚴密決定此「事前機率」許多時候是有睏難的。雖然是數學，卻在「模糊」的理論之下成立。因之，貝氏統計所處理的機率稱為「主觀機率」的情形也有，它是具有此「模糊」性，因而受到近代統計學者的批評。
 
貝氏統計是在「事前機率」的基礎下成立的，因此受到費雪與尼曼等近代統計學者的批評，因為受質疑「要如何纔可以嚴謹地求齣事前機率？」而被抹殺。

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這本書我最近纔入手，叫做《貝氏統計導論：EXCEL應用》。我平常就對統計學抱有濃厚的興趣，但礙於過去求學時接觸到的頻率學派統計總覺得有些抽象，尤其是那些復雜的公式和概念，常常讓我覺得難以消化。所以當我在書店看到這本書，標題裏直接點明瞭“貝氏統計”和“EXCEL應用”，簡直是為我量身打造的！我一直覺得，理論知識如果沒有實際操作的經驗，就像紙上談兵，很難真正掌握。而書名裏“EXCEL應用”這幾個字，更是讓我眼前一亮。我平時工作生活中就經常使用Excel，如果能將貝氏統計的一些理論結閤Excel的強大功能進行實踐，那絕對能大大提高我的學習效率和理解深度。光是想想，就可以用Excel模擬一些貝氏推斷的過程，看看參數是如何隨著數據更新而變化的，這種直觀的感受，遠比純粹的數學推導要來得生動。我非常期待這本書能帶領我進入一個更貼近實際、更易於理解的貝氏統計世界，並且能真正學到如何在Excel中運用這些方法來解決實際問題。

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我是一位對數據分析領域頗為好奇的研究生，雖然我的主修並非統計學，但在學術研究中，數據的重要性不言而喻。接觸過一些基本的統計方法，但總覺得不夠深入，尤其是在麵對一些復雜模型或者需要進行模型比較時，常常感到力不從心。我一直聽說貝氏統計在處理不確定性、整閤先驗信息等方麵有著獨特的優勢，但苦於沒有閤適的入門教材。這本書《貝氏統計導論：EXCEL應用》的齣現，對我來說簡直是雪中送炭。我一直認為，學習任何知識，尤其是像統計學這樣偏應用的學科，理論與實踐的結閤是至關重要的。《貝氏統計導論：EXCEL應用》的標題中明確指齣瞭“EXCEL應用”，這讓我感到非常興奮。這意味著我不僅能學到貝氏統計的理論基礎，還能通過Excel這個我熟悉的工具來動手實踐，親身體驗貝氏推斷的過程，觀察數據的更新如何影響模型的參數估計。這對於我這種喜歡邊學邊練的學習者來說，無疑是最理想的學習方式。我希望這本書能夠循序漸進地引導我掌握貝氏統計的核心概念，並且能夠通過具體的Excel案例，讓我真正領略到貝氏統計在解決實際統計問題時的強大魅力。

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近來，我一直在思考如何能更有效地利用手頭的數據來做齣更明智的決策。作為一名非統計學專業齣身的從業者，我過去主要依賴Excel進行數據整理和基本圖錶分析。雖然Excel的功能強大，但我總覺得在進行一些更深層次的數據建模和預測時，還有很大的提升空間。我偶然瞭解到貝氏統計，它能夠將先驗知識融入分析過程，並且在處理不確定性方麵錶現齣色，這讓我覺得非常符閤我在實際工作中遇到的需求。然而，貝氏統計的理論體係對我來說仍然有些晦澀，我一直未能找到一個閤適的途徑來入門。《貝氏統計導論：EXCEL應用》這本書的齣現，對我來說絕對是一個振奮人心的消息！“EXCEL應用”這個詞直接戳中瞭我的痛點，我非常期待能夠通過Excel這個我熟悉且易於操作的平颱，來學習和實踐貝氏統計的原理。我希望這本書能夠提供清晰的理論講解，並輔以大量的、與實際工作場景緊密結閤的Excel操作指南，讓我能夠一步步地構建和運行貝氏模型，感受數據是如何一步步更新我們的認知，從而最終能夠將貝氏統計的方法應用到我的實際工作中，提升我的數據分析能力和決策水平。

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我一直以來都對概率論和數理統計抱有濃厚的興趣，尤其喜歡那種通過嚴謹的數學推導來理解世界的方式。然而，在實際接觸瞭一些數據分析項目後，我漸漸發現，很多時候我們需要處理的是不確定性信息，並且需要將已有的知識或經驗融入到分析過程中，而傳統的頻率學派統計在某些方麵似乎存在一些局限性。我聽說貝氏統計在這方麵有著獨特的優勢，能夠更自然地處理不確定性和更新信念，這讓我對它産生瞭極大的好奇。但一直以來，我總覺得貝氏統計的理論體係有些龐大和抽象，而且缺乏一個能夠讓我動手實踐的良好平颱。《貝氏統計導論：EXCEL應用》這本書名，恰好點齣瞭我一直以來所期盼的結閤點——理論的深度與實踐的便捷。我非常看重“EXCEL應用”這部分，因為我堅信，隻有通過親手操作，纔能真正理解和掌握統計學的精髓。我希望這本書能夠以清晰易懂的方式介紹貝氏統計的核心思想，並提供一係列具體的、可操作的Excel示例，讓我能夠一步步地建立起自己的貝氏模型，觀察數據如何影響模型的推斷，從而獲得更深刻的理解和更紮實的實踐能力。

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作為一個資深的Excel使用者，我經常在工作中使用Excel處理各種數據，從簡單的報錶製作到復雜的財務分析，Excel幾乎是我形影不離的工具。然而，隨著工作內容越來越深入，我發現Excel的內置功能雖然強大，但在進行更高級的數據建模和不確定性分析時，還是顯得有些捉襟見肘。我一直對貝氏統計的概念有所耳聞，覺得它在處理不確定性和引入先驗知識方麵非常有吸引力，但一直沒有找到一個好的切入點，感覺那些理論知識非常高深，而且跟我的實際工作似乎有點距離。這次偶然看到《貝氏統計導論：EXCEL應用》這本書，真是讓我眼前一亮！“EXCEL應用”這個關鍵詞立刻抓住瞭我的注意力。我非常期待這本書能夠將貝氏統計的精髓與Excel的強大功能巧妙地結閤起來。如果我能通過Excel來理解和實踐貝氏模型，那麼那些抽象的統計概念對我來說就會變得更加具體和易於理解。我希望能學到如何在Excel中構建貝氏模型，進行參數估計，甚至進行一些預測和決策。這本書的齣現，讓我覺得貝氏統計不再是遙不可及的學術象牙塔，而是能夠通過我熟悉的工具，直接應用到我的工作中的一項實用技能。