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斯蒂文·M.斯蒂格勒 著

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出版社： 浙江工商大学出版社

ISBN：9787517801696

商品编码：1147313604

出版时间：2014-04-01

作  者:斯蒂文·M.斯蒂格勒 著作 李金昌 等 译者 定  价:49.8 出 版 社:浙江工商大学出版社 出版日期:2014年04月01日 页  数:385 装  帧:平装 ISBN:9787517801696 ●致谢
●引言
●Ⅰ.统计和社会科学
●  卡尔·皮尔逊和剑桥经济学家们
●第二章  “平均人”168岁了
●第三章  统计学家杰文斯
●第四章  杰文斯关于金-戴夫南特需求定律
●第五章  弗朗西斯．伊西德罗．埃奇沃思与统计学
●Ⅱ.高尔顿的理念
●第六章  高尔顿与指纹鉴定
●第七章  19世纪的随机模拟
●第八章  1933年的统计学历史
●第九章  均值回归
●第十章  心理学中的统计概念
●Ⅲ.17世纪的探索者们
●第十一章  阿波罗数学
●第十二章  概率论的黑暗时代
●第十三章  约翰·克雷格与历史事件的概率
●Ⅳ.对发现的提问
●第十四章  斯蒂格勒命名定律
●部分目录

内容简介

《统计探源：统计概念和方法的历史》汇集了他在过去25年中的22篇研究成果，涉及统计思维、统计标准与统计检验等诸多方面。全书分为5个部分，22个章节，每一章都是一个相对完整的话题，可以独立存在。同时，斯蒂格勒教授用诙谐的笔法和许多巧妙的例子，以及趣味盎然的故事，比较完整地给我们呈现了丰富多彩的统计历史。

《数据炼金术：洞察商业决策的底层逻辑》 简介 在这个信息爆炸的时代，数据已不再是单纯的数字集合，而是驱动商业决策、洞悉市场趋势、预测未来走向的宝贵资源。然而，数据的价值并非唾手可得，它隐藏在海量杂乱的信息之中，需要精湛的技艺去发掘、提炼，最终转化为具有指导意义的洞察。 《数据炼金术：洞察商业决策的底层逻辑》并非一本浅尝辄止的介绍性读物，而是一本深入浅出的实操指南，旨在揭示如何将原始数据转化为极具商业价值的“黄金”。本书将带领读者穿越数据分析的迷雾，掌握一套严谨而实用的方法论，赋能商业决策者和数据从业者，让他们能够更精准地理解业务，更自信地制定战略。 本书价值 本书的核心价值在于其“炼金术”般的赋能。它不只是罗列统计方法，而是聚焦于如何将这些方法应用于真实的商业场景，解决实际问题。我们相信，数据分析的最终目的不是为了产生报告，而是为了推动业务增长，优化运营效率，降低风险，并最终实现可持续的竞争优势。 为商业决策者赋能： 无论您是初创企业的创始人，还是跨国公司的中层管理者，本书都将帮助您建立对数据的敏锐嗅觉。您将学会如何提出正确的问题，如何理解数据分析师的发现，以及如何基于数据驱动的洞察做出更明智、更少风险的决策。本书将帮助您从“凭感觉”决策转向“凭数据”决策，显著提升决策的质量和成功率。 为数据从业者深化： 对于数据分析师、数据科学家、商业智能专家等专业人士，本书将提供更深层次的理论指导和更丰富的实践案例。您将不仅仅是掌握工具的使用，更能理解工具背后统计原理的精髓，以及如何根据业务需求灵活调整分析策略。本书将帮助您从“数据报告者”升级为“业务赋能者”。 bridging the gap（弥合鸿沟）： 许多时候，商业团队和技术团队之间存在沟通的障碍。本书致力于弥合这一鸿沟，它用清晰易懂的语言解释复杂的统计概念，并通过大量的商业案例演示，让技术人员能够更好地理解业务需求，也让商业人士能够更有效地与技术团队沟通。 本书内容概览 《数据炼金术：洞察商业决策的底层逻辑》并非简单地堆砌公式和算法，而是以一种系统化的视角，引导读者一步步构建起从数据到洞察的完整流程。本书将涵盖以下几个核心章节，每一章都紧密围绕“炼金术”的理念，强调“提炼”和“转化”的过程： 第一部分：数据的“原材料”——理解与准备 章：数据的本质与价值： 我们首先会深入探讨“数据”究竟是什么，以及它在现代商业中的多样化角色。从客户行为数据、交易记录、市场调研，到社交媒体互动、物联网传感器数据，我们将梳理各类数据的来源、特征以及潜在价值。 您将理解，并非所有数据都生而平等。数据的质量、相关性和时效性是决定其能否转化为有价值信息的基础。 本章将重点阐述“数据即资产”的理念，以及为何缺乏有效的数据战略将成为企业发展的瓶颈。 第二章：数据的“矿藏勘探”——数据收集与清洗： 这是“炼金术”的第一步，也是至关重要的一步。没有纯净的“矿石”，就炼不出“黄金”。 我们将详细介绍各种数据收集的渠道与方法，包括数据库查询、API接口、爬虫技术、问卷调查等，并讨论不同方法的优劣势。 重点在于“数据清洗”——这个看似枯燥却极其关键的环节。我们将系统性地讲解如何识别和处理缺失值、异常值、重复值、格式不一致等常见数据质量问题。 您将学习到如何通过逻辑规则、统计方法和自动化脚本来提升数据质量，确保分析的准确性和可靠性。例如，我们可能会介绍如何利用统计学的概念（如均值、中位数、标准差）来识别异常数据，并讨论不同的处理策略，如删除、插补或标记。 第三章：数据的“精炼磨合”——数据预处理与特征工程： 在获得相对干净的数据后，我们需要对其进行进一步的“加工”。 本章将介绍数据转换（如标准化、归一化）、数据编码（如独热编码、标签编码）等技术，以适应不同统计模型的要求。 “特征工程”是本书的核心亮点之一。我们将深入探讨如何从原始数据中创造出更有意义的、更能体现业务内涵的“特征”。这包括组合现有特征、提取时间序列特征（如滞后变量、移动平均）、构建交互特征等。 我们将通过具体的商业案例，展示如何通过巧妙的特征工程，将模糊的数据关系变得清晰可见，例如，如何从用户的浏览行为和购买记录中构建出“用户活跃度”或“购买意愿”的特征。 第二部分：数据的“炼金炉”——核心分析方法与应用 第四章：描述性统计的“火候掌握”——理解现状： 在复杂分析之前，清晰地描述数据是理解业务现状的基础。 本章将重点讲解如何运用中心趋势度量（均值、中位数、众数）、离散程度度量（方差、标准差、四分位距）以及分布特征（偏度、峰度）来全面地把握数据的整体情况。 可视化是描述性统计的重要载体。我们将介绍各种图表（直方图、箱线图、散点图、折线图等）的绘制与解读，以及如何利用它们快速发现数据中的模式、趋势和异常。 我们将结合商业场景，演示如何通过描述性统计来回答“我们的客户群是什么样的？”、“过去一个月的销售趋势如何？”、“哪些产品的表现最好/最差？”等基础性问题。 第五章：推断性统计的“成分分析”——洞察群体规律： 当我们需要从样本数据推断总体规律时，推断性统计就显得尤为重要。 本章将介绍假设检验（如t检验、卡方检验）的原理和应用，教您如何严谨地验证商业假设，例如，“新广告是否显著提升了点击率？”、“不同用户群体在产品使用偏好上是否存在显著差异？” 我们将讲解置信区间的概念，以及如何利用它来估计未知参数的范围，从而为决策提供更可靠的依据。 本章会强调统计显著性与实际意义之间的区别，避免过度依赖p值而忽略了业务场景的实际影响。 第六章：回归分析的“因果推断”——预测与建模： 回归分析是连接因果关系和预测能力的重要桥梁。 我们将深入探讨线性回归、逻辑回归等基础模型，解释它们是如何量化变量之间的关系，并进行预测的。 重点在于如何解释回归模型的系数，以及如何根据业务逻辑来构建有效的回归模型。例如，我们可能会展示如何构建一个模型来预测用户流失的可能性，或者预测某个营销活动带来的销售额。 本书将突破线性回归的局限，介绍一些更复杂的模型（如多项式回归、岭回归、Lasso回归）及其在解决非线性关系和过拟合问题上的应用。 第七章：分类与聚类的“分组归类”——识别模式与细分市场： 在商业世界中，理解不同实体之间的相似性和差异性至关重要。 分类模型（如决策树、支持向量机、朴素贝叶斯）将帮助我们构建预测模型，将数据点分配到预定义的类别中，例如，客户信用评分、垃圾邮件检测。 聚类分析（如K-means、层次聚类）则是一种无监督学习方法，它能够帮助我们发现数据中隐藏的自然分组，从而实现客户细分、产品分组等目的。 我们将通过生动的商业案例，展示如何利用这些方法来识别高价值客户群体，发现潜在的市场机会，或优化产品推荐策略。 第八章：时间序列分析的“趋势预判”——预测未来走向： 很多商业决策都依赖于对未来趋势的预测，时间序列分析是实现这一目标的有力工具。 本书将介绍平稳性、自相关性等时间序列数据的核心概念，以及ARIMA、指数平滑等经典模型。 我们将重点讲解如何利用时间序列模型来预测销售额、股票价格、网站流量等关键指标，并讨论如何处理季节性、趋势性和周期性等复杂因素。 您将学习到如何构建具有鲁棒性的时间序列预测系统，为库存管理、资源规划和市场营销提供前瞻性指导。 第三部分：数据的“黄金铸造”——洞察提炼与商业应用 第九章：关联规则挖掘的“隐秘联系”——发现用户行为模式： “啤酒与尿布”的故事家喻户晓，关联规则挖掘正是发现这类隐藏关联的利器。 本章将介绍Apriori算法等经典关联规则挖掘技术，帮助您理解如何发现数据项之间的“啤酒与尿布”式的购买关联。 我们将探讨如何将关联规则应用于商品推荐、捆绑销售、商店布局优化等商业场景，显著提升交叉销售和向上销售的效果。 第十章：文本分析与自然语言处理的“语言解读”——从非结构化数据中掘金： 在当今世界，大量的有价值信息隐藏在非结构化的文本数据中，如评论、社交媒体帖子、新闻报道等。 本章将介绍文本预处理（分词、词性标注、去除停用词）、情感分析、主题建模等关键技术。 您将学会如何从海量用户评论中提取产品优缺点，如何监测品牌声誉，以及如何发现新兴的市场趋势和消费者需求。 第十一章：数据可视化与故事讲述——让数据“开口说话”： 再精妙的分析，如果无法被有效传达，其价值将大打折扣。 本章将超越基础图表的介绍，重点讲解如何运用数据可视化来构建引人入胜的数据故事。 我们将探讨如何根据受众和传播目的，选择最合适的图表类型、颜色方案和叙事结构，将复杂的分析结果转化为清晰、直观、有说服力的洞察。 您将学习到如何运用数据可视化来支持您的商业主张，影响利益相关者，并推动变革。 第十二章：构建数据驱动的商业决策流程——从分析到行动： 数据分析的最终目标是驱动商业行动。 本章将整合前文所述的各种方法，探讨如何构建一个完整的、可执行的数据驱动决策流程。 我们将讨论如何定义关键绩效指标（KPIs）、如何建立反馈循环、如何进行A/B测试来验证假设，以及如何将数据洞察融入日常的业务运营和战略规划中。 本书将强调持续学习和迭代的重要性，帮助读者建立起一种不断优化、拥抱变化的数据文化。 适用人群 初创企业创始人与管理层： 快速了解如何利用数据发现市场机会，优化产品，提升用户增长。 市场营销人员： 精准定位目标客户，优化广告投放，提升营销ROI。 产品经理： 深入理解用户需求，指导产品迭代，提升用户体验。 运营管理者： 优化运营流程，提升效率，降低成本。 数据分析师与数据科学家： 巩固理论基础，拓展实践思路，提升分析能力。 商业智能（BI）从业者： 更好地理解数据背后的业务逻辑，为决策者提供更有价值的洞察。 对数据分析感兴趣的大学生和研究者： 建立系统性的知识框架，为未来的职业发展打下坚实基础。 结语 《数据炼金术：洞察商业决策的底层逻辑》是一次深入数据世界的探索之旅。它不是终点，而是起点。通过掌握本书提供的“炼金术”秘籍，您将能够从纷繁复杂的数据海洋中提炼出闪耀的“黄金”，为您的商业决策注入前所未有的智慧和力量，在瞬息万变的商业竞争中，赢得先机，实现可持续的增长。

评分☆☆☆☆☆

这本书最打动我的地方，是它那种对“未知”保持敬畏的态度。在很多领域，人们倾向于用最简单、最确定的解释来填补知识的空白，但这本书却大胆地承认了许多结论的局限性和潜在的偏差。作者在分析某些关键节点时，会明确指出“基于现有资料，我们只能推断出……，但尚无法完全排除……”这种诚实的态度，让整个论述显得尤为可信和客观。它不是在贩卖绝对的真理，而是在搭建一个可以不断被修正和完善的认知框架。这种“开放性”的论述方式，反而激发了我更多的批判性思维。我发现自己会在阅读过程中不断地与书中的观点进行辩论，这比被动接受信息要有趣得多。这种体验，就像是和一位博学的智者进行深度对话，而不是单方面的说教。这本书成功地将学术的严谨性与对真理探索的热情完美地结合在了一起。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简直太引人注目了，那种深邃的蓝色调配上简洁的白色字体，一下子就抓住了我的眼球。我原本以为这会是一本枯燥的学术专著，但翻开目录的那一刻，我意识到自己可能错了。它不是那种堆砌公式和晦涩理论的书，而是像一个经验丰富的老者，带着你一步步深入一个全新的领域。作者的文笔非常流畅，即便是初次接触这个领域的读者也能轻松跟上节奏。书中对一些核心概念的阐述，往往不是直接给出定义，而是通过一系列精心设计的案例和比喻来引导思考，让你在不知不觉中理解了精髓。特别是关于数据收集和预处理的部分，简直是实战宝典，里面提到的那些“陷阱”和“捷径”，都是我在自己实践中吃过亏才明白的道理，作者竟然能用如此清晰的方式总结出来，让人不得不佩服其洞察力。我尤其喜欢它探讨的伦理问题，没有回避这个领域光鲜背后的阴影，而是坦诚地提出了挑战和思考方向，这让整本书的格局瞬间拔高了。读完第一部分，我已经迫不及待地想动手实践书中的方法论了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度完全超出了我的预期。我原以为它会集中在某个特定的时间段或地理区域进行分析，结果它展现了一个宏大的时间轴和跨文化的视野。作者在搜集史料和跨学科知识整合方面的功力令人称奇，他仿佛是一位技艺精湛的侦探，将散落在不同领域的线索编织成一张严密的分析网。最让我震撼的是关于因果链条的构建部分。很多历史事件或社会现象，我们习惯于寻找一个简单的“A导致B”的答案，但这本书强有力地论证了复杂系统中的多重耦合性和反馈机制。它不是在告诉你“是什么”，而是在教你“如何去思考”这些复杂现象的成因。书中对不同历史时期社会结构、技术变迁和文化思潮的交叉分析，简直是一场思维的盛宴。读起来需要高度集中注意力，因为信息密度实在太高，每读一页都需要停下来回味一下作者的逻辑推导，生怕遗漏了任何一个细微的转折点。这绝对不是那种可以轻松翻阅的书籍，它要求读者投入时间与心力，但回报是巨大的认知升级。

评分☆☆☆☆☆

装帧设计上，出版社的选择非常用心，纸张的质感和印刷的清晰度都达到了一个很高的水准。在现在这个电子阅读盛行的时代，能拥有一本实体书是享受，而这本书的物理体验更是一种享受。内页的图表和插图排版非常精妙，它们不仅仅是文字的辅助，本身就包含了丰富的信息量。特别是那些复杂的流程图和示意图，它们以一种极其直观的方式解释了那些抽象的模型。我以前总是对图表感到头疼，但这本书里的图表，我竟然能很快抓住其核心逻辑。此外，作者在引用文献方面做得非常严谨，脚注清晰地指向了原始出处，这对于想要深入研究的读者来说，无疑是一条宝贵的索引之路。我尝试着去追溯了几条关键的引用，发现原文献的论点与书中的阐述是完美契合的，这极大地增加了我对作者研究可靠性的信任感。这本书的版式设计也很有呼吸感，即便篇幅不短，阅读起来也不会感到压抑或拥挤。

评分☆☆☆☆☆

我必须得说，这本书的叙事节奏把握得非常老练。它不是一味地向前推进，而是会巧妙地在关键的转折点设置“回顾”和“展望”的段落。这种结构安排让我的思绪总能及时调整，避免了长时间沉浸在细节中而忘记了宏观目标。书中偶尔穿插的一些与当代社会现象的类比，也处理得恰到好处，既避免了生硬的说教，又让那些看似遥远的理论变得触手可及。比如，当它讨论某个古代社会决策机制的失误时，我立刻联想到了现代组织管理中遇到的类似困境，这种跨时空的共鸣感非常强烈。更令人称赞的是，作者似乎有一种魔力，能将原本可能让人望而却步的复杂模型，用极其富有人情味和画面感的语言描述出来，我仿佛能“看”到那些数据流动的轨迹，能“听”到历史的回响。这本书不仅仅是一本知识的载体，它更像是一把开启新世界大门的钥匙，让我对周遭的世界有了更深层次的理解和更细致的观察角度。