MBA精品系列:商务数据分析与应用 [Business Statistical Analysis] epub pdf mobi txt 电子书 下载 2024
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王汉生 著
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发表于2024-11-21
商品介绍
出版社: 中国人民大学出版社
ISBN:9787300143460
版次:1
商品编码:10841532
包装:平装
外文名称:Business Statistical Analysis
开本:16开
出版时间:2011-09-01
用纸:胶版纸
页数:195
字数:203000
正文语种:中文
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书籍描述
内容简介
《MBA精品系列:商务数据分析与应用》从商学院学生的角度出发,通过深入剖析实际案例,向读者展示了统计学在数据分析这一领域的应用。
作者收集了电信、房地产、教育培训、金融等行业的案例,案例内容涉及客户管理、产品定价、消费者偏好、渠道营销、组织行为等领域。首先简要介绍案例背景资料,并引出有待解决的问题,根据问题设计因变量、自变量及初始模型,在分析的过程中逐渐完善统计模型,解释模型的意义,一步一步抽丝剥茧地向读者展示了数据分析的原理、思想及方法。分析过程通过sas软件实现(同时提供r程序演示),作者给出了软件输出结果的解读。值得一提的是,每章还给出了完整的分析报告,为读者日后实际工作提供了示范蓝本。
作者简介
王汉生,商务统计学教授。美国威斯康星大学麦迪逊分校统计学博士,2003年加入北京大学光华管理学院。在国内外各种专业杂志上发表文章70余篇,并(合)著有中英文专著各一本。王汉生博士是以下学术团体会员:美国统计学会,美国数理统计学会,英国皇家统计学会,国际统计学会,泛华统计学会;并先后担任以下国际学术刊物副主编(Associate Editor):The Annals of Statistics (2008-2009),Computational Statistics & Data Analysis (2008年至今),Statistics and its Interface (2010年至今),Journal of the American Statistical Association (2011年至今),以及Statistica Sinica (2011年至今);同时担任博雅立方首席科学家。
目录
第1章 线性回归——以移动通信网络的客户价值分析为例
1.1 背景介绍
1.2 案例介绍
1.3 指标设计
1.4 描述分析
1.5 统计模型
1.6 模型理解
1.7 估计方法
1.8 假设检验
1.9 判决系数
1.10 多重共线性
1.11 cook距离
1.12 sas编程
1.13 总结讨论
附录1a 分析报告
附录1b 课后习题
附录1c r程序演示
第2章 方差分析——以北京市商品房定价为例
2.1 背景介绍
2.2 数据介绍
2.3 指标设计
2.4 描述分析
2.5 单因素模型
2.6 双因素模型
2.7 假设检验
2.8 sas编程
2.9 总结讨论
附录2a 分析报告
附录2b 课后习题
附录2c r程序演示
第3章 逻辑回归——以上市企业特别处理st为例
3.1 背景介绍
3.2 数据介绍
3.3 指标设计
3.4 描述分析
3.5 统计模型
3.6 预测评估
3.7 sas编程
3.8 总结讨论
附录3a 分析报告
附录3b 课后习题
附录3c r程序演示
第4章 定序回归——以消费者偏好度研究为例
4.1 背景介绍
4.2 数据介绍
4.3 描述分析
4.4 统计模型
4.5 预测评估
4.6 sas编程
4.7 总结讨论
附录4a 分析报告
附录4b 课后习题
附录4c r程序演示
第5章 泊松回归——以付费搜索广告为例
5.1 背景介绍
5.2 数据介绍
5.3 描述分析
5.4 统计模型
5.5 预测评估
5.6 sas编程
5.7 总结讨论
附录5a 分析报告
附录5b 课后习题
附录5c r程序演示
第6章 生存数据回归——以员工离职管理为例
6.1 背景介绍
6.2 数据介绍
6.3 描述分析
6.4 加速失效模型
6.5 cox模型
6.6 sas编程
6.7 总结讨论
附录6a 分析报告
附录6b 课后习题
附录6c r程序演示
前言/序言
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读者评价
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例子很好 公式还是有点难
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是正版,速度很快。好评
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买了王老师的书上王老师的课,学到了很多东西!
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(Associate Editor):The Annals of Statistics (2008-2009),Computational Statistics & Data Analysis (2008年至今),Statistics and its Interface (2010年至今),Journal of the American Statistical Association (2011年至今),以及Statistica Sinica (2011年至今);同时担任博雅立方首席科学家。
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☆☆☆☆☆
专业性很强,需要有一定的基础
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还不错,挺好
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精品系列商务数据分析与应用
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非常好!质量也很好!
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