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斯蒂文·M.斯蒂格勒 著

圖書標籤:

• 統計學
• 概率論
• 數理統計
• 統計方法
• 數據分析
• 統計史
• 科學史
• 學術史
• 統計學史
• 計量經濟學

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齣版社： 浙江工商大學齣版社

ISBN：9787517801696

商品編碼：1147313604

齣版時間：2014-04-01

作  者:斯蒂文·M.斯蒂格勒 著作 李金昌 等 譯者 定  價:49.8 齣 版 社:浙江工商大學齣版社 齣版日期:2014年04月01日 頁  數:385 裝  幀:平裝 ISBN:9787517801696 ●緻謝
●引言
●Ⅰ.統計和社會科學
●  卡爾·皮爾遜和劍橋經濟學傢們
●第二章  “平均人”168歲瞭
●第三章  統計學傢傑文斯
●第四章  傑文斯關於金-戴夫南特需求定律
●第五章  弗朗西斯．伊西德羅．埃奇沃思與統計學
●Ⅱ.高爾頓的理念
●第六章  高爾頓與指紋鑒定
●第七章  19世紀的隨機模擬
●第八章  1933年的統計學曆史
●第九章  均值迴歸
●第十章  心理學中的統計概念
●Ⅲ.17世紀的探索者們
●第十一章  阿波羅數學
●第十二章  概率論的黑暗時代
●第十三章  約翰·剋雷格與曆史事件的概率
●Ⅳ.對發現的提問
●第十四章  斯蒂格勒命名定律
●部分目錄

內容簡介

《統計探源：統計概念和方法的曆史》匯集瞭他在過去25年中的22篇研究成果，涉及統計思維、統計標準與統計檢驗等諸多方麵。全書分為5個部分，22個章節，每一章都是一個相對完整的話題，可以獨立存在。同時，斯蒂格勒教授用詼諧的筆法和許多巧妙的例子，以及趣味盎然的故事，比較完整地給我們呈現瞭豐富多彩的統計曆史。

《數據煉金術：洞察商業決策的底層邏輯》 簡介 在這個信息爆炸的時代，數據已不再是單純的數字集閤，而是驅動商業決策、洞悉市場趨勢、預測未來走嚮的寶貴資源。然而，數據的價值並非唾手可得，它隱藏在海量雜亂的信息之中，需要精湛的技藝去發掘、提煉，最終轉化為具有指導意義的洞察。 《數據煉金術：洞察商業決策的底層邏輯》並非一本淺嘗輒止的介紹性讀物，而是一本深入淺齣的實操指南，旨在揭示如何將原始數據轉化為極具商業價值的“黃金”。本書將帶領讀者穿越數據分析的迷霧，掌握一套嚴謹而實用的方法論，賦能商業決策者和數據從業者，讓他們能夠更精準地理解業務，更自信地製定戰略。 本書價值 本書的核心價值在於其“煉金術”般的賦能。它不隻是羅列統計方法，而是聚焦於如何將這些方法應用於真實的商業場景，解決實際問題。我們相信，數據分析的最終目的不是為瞭産生報告，而是為瞭推動業務增長，優化運營效率，降低風險，並最終實現可持續的競爭優勢。 為商業決策者賦能： 無論您是初創企業的創始人，還是跨國公司的中層管理者，本書都將幫助您建立對數據的敏銳嗅覺。您將學會如何提齣正確的問題，如何理解數據分析師的發現，以及如何基於數據驅動的洞察做齣更明智、更少風險的決策。本書將幫助您從“憑感覺”決策轉嚮“憑數據”決策，顯著提升決策的質量和成功率。 為數據從業者深化： 對於數據分析師、數據科學傢、商業智能專傢等專業人士，本書將提供更深層次的理論指導和更豐富的實踐案例。您將不僅僅是掌握工具的使用，更能理解工具背後統計原理的精髓，以及如何根據業務需求靈活調整分析策略。本書將幫助您從“數據報告者”升級為“業務賦能者”。 bridging the gap（彌閤鴻溝）： 許多時候，商業團隊和技術團隊之間存在溝通的障礙。本書緻力於彌閤這一鴻溝，它用清晰易懂的語言解釋復雜的統計概念，並通過大量的商業案例演示，讓技術人員能夠更好地理解業務需求，也讓商業人士能夠更有效地與技術團隊溝通。 本書內容概覽 《數據煉金術：洞察商業決策的底層邏輯》並非簡單地堆砌公式和算法，而是以一種係統化的視角，引導讀者一步步構建起從數據到洞察的完整流程。本書將涵蓋以下幾個核心章節，每一章都緊密圍繞“煉金術”的理念，強調“提煉”和“轉化”的過程： 第一部分：數據的“原材料”——理解與準備 章：數據的本質與價值： 我們首先會深入探討“數據”究竟是什麼，以及它在現代商業中的多樣化角色。從客戶行為數據、交易記錄、市場調研，到社交媒體互動、物聯網傳感器數據，我們將梳理各類數據的來源、特徵以及潛在價值。 您將理解，並非所有數據都生而平等。數據的質量、相關性和時效性是決定其能否轉化為有價值信息的基礎。 本章將重點闡述“數據即資産”的理念，以及為何缺乏有效的數據戰略將成為企業發展的瓶頸。 第二章：數據的“礦藏勘探”——數據收集與清洗： 這是“煉金術”的第一步，也是至關重要的一步。沒有純淨的“礦石”，就煉不齣“黃金”。 我們將詳細介紹各種數據收集的渠道與方法，包括數據庫查詢、API接口、爬蟲技術、問捲調查等，並討論不同方法的優劣勢。 重點在於“數據清洗”——這個看似枯燥卻極其關鍵的環節。我們將係統性地講解如何識彆和處理缺失值、異常值、重復值、格式不一緻等常見數據質量問題。 您將學習到如何通過邏輯規則、統計方法和自動化腳本來提升數據質量，確保分析的準確性和可靠性。例如，我們可能會介紹如何利用統計學的概念（如均值、中位數、標準差）來識彆異常數據，並討論不同的處理策略，如刪除、插補或標記。 第三章：數據的“精煉磨閤”——數據預處理與特徵工程： 在獲得相對乾淨的數據後，我們需要對其進行進一步的“加工”。 本章將介紹數據轉換（如標準化、歸一化）、數據編碼（如獨熱編碼、標簽編碼）等技術，以適應不同統計模型的要求。 “特徵工程”是本書的核心亮點之一。我們將深入探討如何從原始數據中創造齣更有意義的、更能體現業務內涵的“特徵”。這包括組閤現有特徵、提取時間序列特徵（如滯後變量、移動平均）、構建交互特徵等。 我們將通過具體的商業案例，展示如何通過巧妙的特徵工程，將模糊的數據關係變得清晰可見，例如，如何從用戶的瀏覽行為和購買記錄中構建齣“用戶活躍度”或“購買意願”的特徵。 第二部分：數據的“煉金爐”——核心分析方法與應用 第四章：描述性統計的“火候掌握”——理解現狀： 在復雜分析之前，清晰地描述數據是理解業務現狀的基礎。 本章將重點講解如何運用中心趨勢度量（均值、中位數、眾數）、離散程度度量（方差、標準差、四分位距）以及分布特徵（偏度、峰度）來全麵地把握數據的整體情況。 可視化是描述性統計的重要載體。我們將介紹各種圖錶（直方圖、箱綫圖、散點圖、摺綫圖等）的繪製與解讀，以及如何利用它們快速發現數據中的模式、趨勢和異常。 我們將結閤商業場景，演示如何通過描述性統計來迴答“我們的客戶群是什麼樣的？”、“過去一個月的銷售趨勢如何？”、“哪些産品的錶現最好/最差？”等基礎性問題。 第五章：推斷性統計的“成分分析”——洞察群體規律： 當我們需要從樣本數據推斷總體規律時，推斷性統計就顯得尤為重要。 本章將介紹假設檢驗（如t檢驗、卡方檢驗）的原理和應用，教您如何嚴謹地驗證商業假設，例如，“新廣告是否顯著提升瞭點擊率？”、“不同用戶群體在産品使用偏好上是否存在顯著差異？” 我們將講解置信區間的概念，以及如何利用它來估計未知參數的範圍，從而為決策提供更可靠的依據。 本章會強調統計顯著性與實際意義之間的區彆，避免過度依賴p值而忽略瞭業務場景的實際影響。 第六章：迴歸分析的“因果推斷”——預測與建模： 迴歸分析是連接因果關係和預測能力的重要橋梁。 我們將深入探討綫性迴歸、邏輯迴歸等基礎模型，解釋它們是如何量化變量之間的關係，並進行預測的。 重點在於如何解釋迴歸模型的係數，以及如何根據業務邏輯來構建有效的迴歸模型。例如，我們可能會展示如何構建一個模型來預測用戶流失的可能性，或者預測某個營銷活動帶來的銷售額。 本書將突破綫性迴歸的局限，介紹一些更復雜的模型（如多項式迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸）及其在解決非綫性關係和過擬閤問題上的應用。 第七章：分類與聚類的“分組歸類”——識彆模式與細分市場： 在商業世界中，理解不同實體之間的相似性和差異性至關重要。 分類模型（如決策樹、支持嚮量機、樸素貝葉斯）將幫助我們構建預測模型，將數據點分配到預定義的類彆中，例如，客戶信用評分、垃圾郵件檢測。 聚類分析（如K-means、層次聚類）則是一種無監督學習方法，它能夠幫助我們發現數據中隱藏的自然分組，從而實現客戶細分、産品分組等目的。 我們將通過生動的商業案例，展示如何利用這些方法來識彆高價值客戶群體，發現潛在的市場機會，或優化産品推薦策略。 第八章：時間序列分析的“趨勢預判”——預測未來走嚮： 很多商業決策都依賴於對未來趨勢的預測，時間序列分析是實現這一目標的有力工具。 本書將介紹平穩性、自相關性等時間序列數據的核心概念，以及ARIMA、指數平滑等經典模型。 我們將重點講解如何利用時間序列模型來預測銷售額、股票價格、網站流量等關鍵指標，並討論如何處理季節性、趨勢性和周期性等復雜因素。 您將學習到如何構建具有魯棒性的時間序列預測係統，為庫存管理、資源規劃和市場營銷提供前瞻性指導。 第三部分：數據的“黃金鑄造”——洞察提煉與商業應用 第九章：關聯規則挖掘的“隱秘聯係”——發現用戶行為模式： “啤酒與尿布”的故事傢喻戶曉，關聯規則挖掘正是發現這類隱藏關聯的利器。 本章將介紹Apriori算法等經典關聯規則挖掘技術，幫助您理解如何發現數據項之間的“啤酒與尿布”式的購買關聯。 我們將探討如何將關聯規則應用於商品推薦、捆綁銷售、商店布局優化等商業場景，顯著提升交叉銷售和嚮上銷售的效果。 第十章：文本分析與自然語言處理的“語言解讀”——從非結構化數據中掘金： 在當今世界，大量的有價值信息隱藏在非結構化的文本數據中，如評論、社交媒體帖子、新聞報道等。 本章將介紹文本預處理（分詞、詞性標注、去除停用詞）、情感分析、主題建模等關鍵技術。 您將學會如何從海量用戶評論中提取産品優缺點，如何監測品牌聲譽，以及如何發現新興的市場趨勢和消費者需求。 第十一章：數據可視化與故事講述——讓數據“開口說話”： 再精妙的分析，如果無法被有效傳達，其價值將大打摺扣。 本章將超越基礎圖錶的介紹，重點講解如何運用數據可視化來構建引人入勝的數據故事。 我們將探討如何根據受眾和傳播目的，選擇最閤適的圖錶類型、顔色方案和敘事結構，將復雜的分析結果轉化為清晰、直觀、有說服力的洞察。 您將學習到如何運用數據可視化來支持您的商業主張，影響利益相關者，並推動變革。 第十二章：構建數據驅動的商業決策流程——從分析到行動： 數據分析的最終目標是驅動商業行動。 本章將整閤前文所述的各種方法，探討如何構建一個完整的、可執行的數據驅動決策流程。 我們將討論如何定義關鍵績效指標（KPIs）、如何建立反饋循環、如何進行A/B測試來驗證假設，以及如何將數據洞察融入日常的業務運營和戰略規劃中。 本書將強調持續學習和迭代的重要性，幫助讀者建立起一種不斷優化、擁抱變化的數據文化。 適用人群 初創企業創始人與管理層： 快速瞭解如何利用數據發現市場機會，優化産品，提升用戶增長。 市場營銷人員： 精準定位目標客戶，優化廣告投放，提升營銷ROI。 産品經理： 深入理解用戶需求，指導産品迭代，提升用戶體驗。 運營管理者： 優化運營流程，提升效率，降低成本。 數據分析師與數據科學傢： 鞏固理論基礎，拓展實踐思路，提升分析能力。 商業智能（BI）從業者： 更好地理解數據背後的業務邏輯，為決策者提供更有價值的洞察。 對數據分析感興趣的大學生和研究者： 建立係統性的知識框架，為未來的職業發展打下堅實基礎。 結語 《數據煉金術：洞察商業決策的底層邏輯》是一次深入數據世界的探索之旅。它不是終點，而是起點。通過掌握本書提供的“煉金術”秘籍，您將能夠從紛繁復雜的數據海洋中提煉齣閃耀的“黃金”，為您的商業決策注入前所未有的智慧和力量，在瞬息萬變的商業競爭中，贏得先機，實現可持續的增長。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡直太引人注目瞭，那種深邃的藍色調配上簡潔的白色字體，一下子就抓住瞭我的眼球。我原本以為這會是一本枯燥的學術專著，但翻開目錄的那一刻，我意識到自己可能錯瞭。它不是那種堆砌公式和晦澀理論的書，而是像一個經驗豐富的老者，帶著你一步步深入一個全新的領域。作者的文筆非常流暢，即便是初次接觸這個領域的讀者也能輕鬆跟上節奏。書中對一些核心概念的闡述，往往不是直接給齣定義，而是通過一係列精心設計的案例和比喻來引導思考，讓你在不知不覺中理解瞭精髓。特彆是關於數據收集和預處理的部分，簡直是實戰寶典，裏麵提到的那些“陷阱”和“捷徑”，都是我在自己實踐中吃過虧纔明白的道理，作者竟然能用如此清晰的方式總結齣來，讓人不得不佩服其洞察力。我尤其喜歡它探討的倫理問題，沒有迴避這個領域光鮮背後的陰影，而是坦誠地提齣瞭挑戰和思考方嚮，這讓整本書的格局瞬間拔高瞭。讀完第一部分，我已經迫不及待地想動手實踐書中的方法論瞭。

評分☆☆☆☆☆

裝幀設計上，齣版社的選擇非常用心，紙張的質感和印刷的清晰度都達到瞭一個很高的水準。在現在這個電子閱讀盛行的時代，能擁有一本實體書是享受，而這本書的物理體驗更是一種享受。內頁的圖錶和插圖排版非常精妙，它們不僅僅是文字的輔助，本身就包含瞭豐富的信息量。特彆是那些復雜的流程圖和示意圖，它們以一種極其直觀的方式解釋瞭那些抽象的模型。我以前總是對圖錶感到頭疼，但這本書裏的圖錶，我竟然能很快抓住其核心邏輯。此外，作者在引用文獻方麵做得非常嚴謹，腳注清晰地指嚮瞭原始齣處，這對於想要深入研究的讀者來說，無疑是一條寶貴的索引之路。我嘗試著去追溯瞭幾條關鍵的引用，發現原文獻的論點與書中的闡述是完美契閤的，這極大地增加瞭我對作者研究可靠性的信任感。這本書的版式設計也很有呼吸感，即便篇幅不短，閱讀起來也不會感到壓抑或擁擠。

評分☆☆☆☆☆

我必須得說，這本書的敘事節奏把握得非常老練。它不是一味地嚮前推進，而是會巧妙地在關鍵的轉摺點設置“迴顧”和“展望”的段落。這種結構安排讓我的思緒總能及時調整，避免瞭長時間沉浸在細節中而忘記瞭宏觀目標。書中偶爾穿插的一些與當代社會現象的類比，也處理得恰到好處，既避免瞭生硬的說教，又讓那些看似遙遠的理論變得觸手可及。比如，當它討論某個古代社會決策機製的失誤時，我立刻聯想到瞭現代組織管理中遇到的類似睏境，這種跨時空的共鳴感非常強烈。更令人稱贊的是，作者似乎有一種魔力，能將原本可能讓人望而卻步的復雜模型，用極其富有人情味和畫麵感的語言描述齣來，我仿佛能“看”到那些數據流動的軌跡，能“聽”到曆史的迴響。這本書不僅僅是一本知識的載體，它更像是一把開啓新世界大門的鑰匙，讓我對周遭的世界有瞭更深層次的理解和更細緻的觀察角度。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度完全超齣瞭我的預期。我原以為它會集中在某個特定的時間段或地理區域進行分析，結果它展現瞭一個宏大的時間軸和跨文化的視野。作者在搜集史料和跨學科知識整閤方麵的功力令人稱奇，他仿佛是一位技藝精湛的偵探，將散落在不同領域的綫索編織成一張嚴密的分析網。最讓我震撼的是關於因果鏈條的構建部分。很多曆史事件或社會現象，我們習慣於尋找一個簡單的“A導緻B”的答案，但這本書強有力地論證瞭復雜係統中的多重耦閤性和反饋機製。它不是在告訴你“是什麼”，而是在教你“如何去思考”這些復雜現象的成因。書中對不同曆史時期社會結構、技術變遷和文化思潮的交叉分析，簡直是一場思維的盛宴。讀起來需要高度集中注意力，因為信息密度實在太高，每讀一頁都需要停下來迴味一下作者的邏輯推導，生怕遺漏瞭任何一個細微的轉摺點。這絕對不是那種可以輕鬆翻閱的書籍，它要求讀者投入時間與心力，但迴報是巨大的認知升級。

評分☆☆☆☆☆

這本書最打動我的地方，是它那種對“未知”保持敬畏的態度。在很多領域，人們傾嚮於用最簡單、最確定的解釋來填補知識的空白，但這本書卻大膽地承認瞭許多結論的局限性和潛在的偏差。作者在分析某些關鍵節點時，會明確指齣“基於現有資料，我們隻能推斷齣……，但尚無法完全排除……”這種誠實的態度，讓整個論述顯得尤為可信和客觀。它不是在販賣絕對的真理，而是在搭建一個可以不斷被修正和完善的認知框架。這種“開放性”的論述方式，反而激發瞭我更多的批判性思維。我發現自己會在閱讀過程中不斷地與書中的觀點進行辯論，這比被動接受信息要有趣得多。這種體驗，就像是和一位博學的智者進行深度對話，而不是單方麵的說教。這本書成功地將學術的嚴謹性與對真理探索的熱情完美地結閤在瞭一起。