非參數統計與SPSS/R/SAS軟件應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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董寒青 著

圖書標籤:

• 非參數統計
• SPSS
• R
• SAS
• 統計分析
• 數據分析
• 社會科學
• 醫學統計
• 生物統計
• 統計軟件
• 應用統計

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 中國統計齣版社

ISBN：9787503781438

商品編碼：26866853789

齣版時間：2018-01-01

作  者:編者:董寒青 著作 定  價:49 齣 版 社:中國統計齣版社 齣版日期:2018年01月01日 頁  數:294 裝  幀:平裝 ISBN:9787503781438 ●暫無

內容簡介

暫無

好的，這是一份關於一本不包含《非參數統計與SPSS/R/SAS軟件應用》內容的圖書的詳細簡介。 --- 市場營銷策略與消費者行為深度解析 圖書名稱： 市場營銷策略與消費者行為深度解析 作者： [此處可添加作者名稱，例如：張偉、李明] 頁數： 約 650 頁 開本： 16 開 ISBN： [此處可添加虛擬ISBN] 圖書簡介 在當今這個信息爆炸、市場瞬息萬變的時代，企業要想在激烈的競爭中立於不敗之地，必須深入理解市場動態，精準把握消費者的需求與決策過程。本書《市場營銷策略與消費者行為深度解析》正是一部聚焦於這一核心命題的專業著作。它係統性地構建瞭現代市場營銷的理論框架，並深入剖析瞭驅動消費者行為的深層心理與社會因素，為讀者提供瞭從戰略規劃到戰術執行的全景式指導。 本書的獨特價值在於其理論的深度、實踐的廣度以及前沿性的視角。 它不僅僅停留在對經典營銷理論（如 STP 原則、4P 組閤）的陳述，而是著重於探討如何在數字經濟背景下對這些理論進行創新性應用。 第一部分：現代市場營銷戰略的重構與實踐 本部分從宏觀戰略層麵入手，探討瞭在不確定性環境中企業如何製定具有前瞻性和適應性的市場戰略。 1. 市場環境掃描與動態分析： 詳細介紹瞭宏觀環境分析工具（如 PESTEL 分析的進階應用）和微觀環境要素（競爭格局、利益相關者分析）。重點討論瞭如何構建“敏捷市場情報係統”，以實時捕捉市場信號的變化，並強調瞭大數據在市場環境監控中的作用，而非僅僅依賴傳統的年度調研。 2. 戰略定位的精細化與差異化： 超越瞭基礎的細分、選擇目標市場和定位的流程，本部分深入探討瞭“價值共創”的定位理念。內容涵蓋瞭藍海戰略的演進，以及如何在高度同質化的市場中，通過構建獨特的品牌敘事和體驗路徑來實現持續的競爭優勢。特彆增加瞭關於“身份定位”（Identity Positioning）的討論，即品牌如何與消費者的自我認知和社會角色建立深度連接。 3. 營銷組閤（4P/7P）的整閤性管理： 剖析瞭産品生命周期管理的新階段——“價值延續與迭代”。在定價策略方麵，重點闡述瞭動態定價模型、收益管理以及基於消費者感知價值的非綫性定價策略。渠道管理部分，強調瞭全渠道（Omnichannel）和無界零售（Borderless Retail）的融閤，探討瞭綫上綫下數據流動的最佳實踐，而非僅僅是渠道的簡單疊加。服務營銷（7P）部分，則側重於服務設計的用戶體驗（UX/CX）流程化管理。 第二部分：消費者行為學的底層邏輯與實證研究 本部分是本書的精髓所在，它力圖揭示“消費者為什麼購買”的復雜機製，涵蓋瞭心理學、社會學、神經科學在消費決策中的應用。 4. 消費者決策過程的認知模型： 詳細解析瞭從信息獲取到購後評估的每一個節點。重點介紹瞭“有限理性”模型下的啓發式偏差（Heuristics and Biases）及其在營銷信息接收中的影響。內容不再是簡單的“注意-興趣-欲望-行動”（AIDA），而是引入瞭更具動態性的“五階段情感迴路”模型，探討衝動購買、習慣性購買和高捲入度決策的差異化路徑。 5. 情感、態度與信念的形成與轉化： 深入探討瞭品牌依戀（Brand Attachment）的結構性模型，包括情感聯結、承諾感和兼容性。在態度測量方麵，引入瞭潛意識測量技術（如眼動追蹤、生理反應數據在態度推斷中的應用潛力），以期繞開社會期許效應，獲取更真實的消費者偏好數據。 6. 社會文化環境對消費的影響： 這一章超越瞭傳統的參考群體理論。它詳盡分析瞭數字社群（Digital Tribes）、意見領袖（KOL/KOC）的動態影響力層級結構，以及“圈層經濟”的形成機製。重點探討瞭文化價值、亞文化以及代際差異（如 Z 世代、Alpha 世代）如何重塑消費的意義與場景，並指導企業如何進行“文化敏感性”的營銷活動設計。 第三部分：數字時代的營銷技術與倫理考量 隨著技術的發展，營銷的邊界日益模糊。本部分探討瞭如何利用新興技術提升營銷效率，並正視隨之而來的倫理挑戰。 7. 體驗經濟與客戶關係管理（CRM）的升級： 討論瞭從交易型 CRM 嚮關係型、預測型 CRM 的過渡。重點分析瞭“客戶旅程地圖”（Customer Journey Mapping）的繪製方法論，並強調在旅程的每一個接觸點（Touchpoint）上，如何通過個性化內容與自動化工具實現無縫銜接。內容涵蓋瞭營銷自動化（Marketing Automation）工具的戰略選型與流程部署。 8. 營銷數據分析與模型應用（側重於描述性與預測性）： 本章著重於講解如何利用描述性統計方法（如頻率分析、交叉錶分析、均值比較）來解釋市場調研數據，並引入基礎的迴歸分析、因子分析來識彆關鍵的市場驅動因素和客戶細分維度。內容清晰地指導讀者如何將調研結果轉化為可執行的營銷洞察，完全聚焦於市場調研與商業分析的範疇。 9. 營銷倫理、隱私保護與可持續發展： 在數據驅動的時代，營銷活動的透明度和責任性成為品牌信任的基石。本部分詳細闡述瞭 GDPR、CCPA 等數據隱私法規對營銷實踐的影響，探討瞭“綠色營銷”和“社會責任營銷”（CSR）如何內化為核心競爭力，以及如何避免“漂綠”（Greenwashing）行為，建立可持續的品牌形象。 適閤讀者 本書是為市場營銷專業學生、企業中高層管理人員、品牌經理、市場分析師以及緻力於提升營銷決策科學性的商業人士量身打造的。它要求讀者具備一定的商業基礎知識，但通過清晰的邏輯和豐富的案例分析，能夠有效搭建起理論與實踐之間的橋梁。閱讀本書，讀者將能構建一個全麵、深入且具有前瞻性的現代市場營銷知識體係，從而在復雜的商業環境中做齣更優的戰略選擇。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在數據分析領域摸爬滾打瞭幾年的人，我深知理論與實踐脫節的痛苦。許多時候，我們學到的統計方法，在麵對真實世界裏那些“不聽話”的數據時，往往顯得力不從心。各種各樣的偏態、離群值、或者壓根就不是正態分布的變量，常常讓我進退兩難。參數統計的嚴謹性固然重要，但有時候，過於苛刻的假設卻成瞭我們探索數據深層奧秘的絆腳石。 《非參數統計與SPSS/R/SAS軟件應用》這本書，恰好填補瞭我在這個領域的知識空白。我一直對非參數統計充滿好奇，因為它提供瞭一種在不依賴嚴格分布假設的情況下進行統計推斷的可能性，這在我看來，是更加貼近現實世界的一種方法。而且，本書將非參數統計與SPSS、R、SAS這三大主流統計軟件的實際應用相結閤，這一點更是讓我眼前一亮。 我迫切地想知道，這本書會如何指導我使用這些強大的軟件來執行各種非參數檢驗。比如，當數據不符閤t檢驗的獨立性或正態性假設時，我應該如何利用SPSS進行Mann-Whitney U檢驗？在R語言中，又有哪些便捷的函數可以幫助我實現Wilcoxon符號秩檢驗，並且分析多組數據的Kruskal-Wallis檢驗？我希望書中能夠提供詳實的軟件操作步驟，配以直觀的圖錶和代碼示例，讓我能夠快速上手，將理論知識轉化為實際操作能力。 此外，我更關注的是書中對於非參數統計方法的原理闡述。畢竟，知其然更要知其所以然。我希望作者能夠用簡潔明瞭的語言，解釋這些方法是如何繞過參數方法的限製，達到統計推斷的目的。比如，為什麼秩和檢驗能夠有效應對偏態數據？對於排序數據，又有哪些適閤的非參數檢驗方法？理解瞭這些原理，我纔能在實際應用中做齣更明智的選擇，而不是盲目地套用公式。 總而言之，這本書的齣現，對我來說是一次難得的學習機會。它不僅承諾瞭實用的軟件應用指導，更重要的是，它將我帶入瞭非參數統計這個更廣闊的數據分析世界。我相信，通過這本書的學習，我能夠提升自己的數據分析能力，更自信地處理各種復雜的數據情況，從而在我的研究或工作中取得更好的成果。

評分☆☆☆☆☆

這本《非參數統計與SPSS/R/SAS軟件應用》，簡直是我一直以來夢寐以求的寶藏。我一直覺得，統計學是個強大的工具，但現實世界的數據往往不像教科書裏那麼“聽話”，它們充滿瞭各種各樣的不確定性，比如偏態分布、異常值，或者根本就不符閤我們熟悉的那些參數檢驗的前提假設。這時候，我常常感到無助，要麼硬著頭皮用參數方法，解讀起來總覺得心裏沒底；要麼就隻能放棄深入分析，白白錯失瞭數據裏隱藏的價值。 這本書的標題就直接擊中瞭我內心的痛點——非參數統計，而且還附帶瞭SPSS、R、SAS這些實用的軟件應用。這簡直是為我這樣的讀者量身定製的。我一直對這些強大的統計軟件非常感興趣，但總覺得缺乏一個清晰的理論框架來指導我的操作，每次嘗試都像是在黑暗中摸索。現在，這本書就像一束光，照亮瞭我前進的道路，讓我看到瞭理論與實踐完美結閤的可能性。 我特彆期待書中能夠詳細講解各種非參數方法的實際應用。比如，當我需要比較兩個獨立樣本的分布差異時，書中會如何指導我在SPSS中進行Mann-Whitney U檢驗？又或者，在R語言中，如何利用簡潔的代碼實現Kruskal-Wallis檢驗來分析多個獨立樣本的秩和？我希望書中能有清晰的截圖和完整的代碼片段，讓我可以照著一步步操作，快速掌握這些技能，並將它們應用到我自己的數據分析項目中。 更重要的是，我希望這本書不僅僅是一個操作手冊，更能深入淺齣地解釋這些非參數方法背後的統計思想。理解瞭這些方法的原理，我纔能在實際分析中做齣更明智的決策，而不是機械地執行命令。例如，為什麼秩和檢驗能夠有效地處理偏態數據？在哪些情況下，它比參數檢驗更閤適？我希望作者能夠用通俗易懂的語言，把我帶入非參數統計的世界，讓我真正理解它的精髓。 總而言之，這本書的齣現，讓我看到瞭解決實際數據分析難題的新希望。它不僅提供瞭一種更靈活、更 robust 的統計分析方法，更重要的是，它將理論知識與實用的軟件操作緊密結閤，我相信，通過學習這本書，我能夠極大地提升我的數據分析能力，更加自信地應對各種復雜的數據挑戰，最終在我的研究或工作中取得突破性的進展。

評分☆☆☆☆☆

作為一名統計學愛好者，我一直對非參數統計方法情有獨鍾，因為它們在處理不符閤正態分布或方差齊性等嚴格假設的數據時，展現齣瞭獨特的優勢。然而，將這些理論知識轉化為實際操作，尤其是在SPSS、R、SAS這些強大的統計軟件中落地，卻常常讓我感到力不從心。我渴望一本能夠將非參數統計的理論精髓與軟件應用的實踐技巧完美結閤的書籍。 《非參數統計與SPSS/R/SAS軟件應用》這本書的齣現，無疑滿足瞭我的這一需求。我迫不及待地想要深入瞭解書中是如何講解各種經典的非參數檢驗方法，例如 Wilcoxon 符號秩檢驗、Mann-Whitney U 檢驗、Kruskal-Wallis 檢驗、Friedman 檢驗等等。我希望書中能夠清晰地闡述這些方法的適用條件、基本原理，以及它們在不同軟件平颱上的具體實現步驟。 我尤其關注書中在SPSS、R、SAS這三個軟件中的操作演示。我希望能夠看到詳細的菜單操作指南，以及對應的代碼示例，這樣我就可以一邊學習理論，一邊動手實踐，將學到的知識迅速轉化為實際技能。例如，在SPSS中，如何通過菜單選項執行 Mann-Whitney U 檢驗，並解讀輸齣結果？在R中，又有哪些便捷的函數可以實現 Kruskal-Wallis 檢驗，並進行事後多重比較？在SAS中，如何編寫代碼完成 Friedman 檢驗？這些都是我非常期待在書中找到答案的問題。 此外，我希望這本書能夠不僅僅停留在“如何操作”的層麵，更能夠深入地解釋這些非參數方法背後的統計思想。理解瞭這些方法的邏輯和優勢，纔能更好地在實際研究中做齣選擇，而不是盲目地套用。例如，為什麼秩和檢驗能夠有效地避免正態分布的假設？它們是如何通過轉換數據來實現統計推斷的？我希望作者能夠用清晰易懂的語言，將這些深奧的統計概念解釋清楚，幫助我構建起完整的非參數統計知識體係。 總而言之，這本書對我來說，是一次學習非參數統計的絕佳機會。它提供瞭一個將理論與實踐相結閤的平颱，我相信通過這本書的學習，我能夠更自信、更熟練地運用非參數統計方法來分析各種類型的數據，從而更有效地解決我所麵臨的統計問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，簡直是為我這樣對統計學有著強烈興趣，但又被傳統參數統計的繁瑣假設搞得頭暈腦脹的讀者量身定做的。我一直覺得，現實世界的數據往往不像教科書裏那樣“乖巧”，它們充滿瞭各種各樣的偏態、異常值，或者根本不符閤正態分布的假定。過去，麵對這種情況，我常常感到束手無策，要麼硬套參數方法，結果解讀起來心虛不已；要麼就隻能放棄深入分析，錯失瞭不少寶貴的信息。 而《非參數統計與SPSS/R/SAS軟件應用》這本書，就像一盞明燈，照亮瞭我探索數據世界的另一條蹊徑。它的標題就足夠吸引人，直接點齣瞭核心——非參數統計，而且還承諾瞭軟件應用，這簡直是完美結閤！我一直對SPSS、R、SAS這些強大的統計軟件非常感興趣，但苦於缺乏閤適的理論指導，總是停留在一些基礎的描述性統計層麵。這本書的齣現，讓我看到瞭將理論與實踐相結閤的希望，我迫不及待地想知道，如何用這些軟件來執行那些不需要嚴格分布假設的檢驗，比如 Wilcoxon秩和檢驗、Kruskal-Wallis檢驗等等。 我尤其期待書中能夠詳細講解各種非參數方法的適用條件、原理以及在不同軟件中的具體實現步驟。例如，對於兩個獨立樣本，什麼時候應該選擇Mann-Whitney U檢驗，而不是t檢驗？對於多個獨立樣本，Kruskal-Wallis檢驗又是在什麼情況下優先於單因素方差分析？書中能否給齣清晰的圖示和代碼示例，讓我能夠一目瞭然地理解，並且能夠快速地將學到的知識應用到我自己的數據分析項目中。 當然，我也希望這本書不僅僅是停留在“如何操作”的層麵，更能深入淺齣地解釋這些非參數方法背後的統計思想。理解瞭“為什麼”這樣做，纔能更好地“怎麼做”，也纔能在麵對復雜的數據問題時，做齣更明智的選擇。我希望作者能夠用通俗易懂的語言，避免過多的高深數學推導，但又能準確地傳達非參數統計的核心精髓。 總而言之，這本書給我帶來瞭巨大的期待。我希望它能幫助我打破參數統計的束縛，以更靈活、更 robust 的方式處理實際數據。我相信，通過學習這本書，我不僅能掌握一套強大的數據分析工具，更能培養齣一種更加敏銳和深刻的統計思維，讓我能夠更好地理解和利用我所擁有的數據。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本《非參數統計與SPSS/R/SAS軟件應用》，我內心充滿瞭期待。我一直覺得，統計學的魅力在於它能夠幫助我們從紛繁復雜的數據中提煉齣有用的信息，但很多時候，傳統參數統計方法對數據的嚴苛要求，讓我覺得有些束手束腳。尤其是當我拿到一些現實生活中典型的、充滿瞭各種“不完美”的數據時，比如分布不均、存在異常值、甚至根本就找不到一個閤適的分布來描述它，這時候，參數統計就顯得無能為力瞭。 而這本書的齣現，就像為我打開瞭一扇新的大門。非參數統計，這個名字本身就充滿瞭吸引力。它意味著我們可以在不進行過多的分布假設的前提下，依然能夠進行嚴謹的統計分析，這對於我來說，是極大的解放。而且，本書更進一步，將理論與SPSS、R、SAS這幾個我一直很想深入掌握的統計軟件結閤起來，這簡直是完美的設計。我一直對這些軟件的功能感到好奇，但苦於缺乏一個足夠好的指引，總是停留在一些基礎的操作層麵。 我非常期待書中能夠提供足夠詳細的軟件操作指南，讓我能夠清晰地瞭解如何在SPSS中執行Mann-Whitney U檢驗，如何在R中進行Kruskal-Wallis檢驗，以及在SAS中如何實現一些常用的非參數方法。我希望這些指導能夠非常具體，包括菜單操作、代碼編寫，甚至是一些常見的錯誤提示和解決方法。這樣，我就可以直接將學到的知識應用到我的實際數據分析中，而不用再花費大量的時間去摸索。 同時，我也希望這本書不僅僅是停留在“怎麼做”的層麵，更要深入地解釋“為什麼”這樣做。例如，秩和檢驗的原理是什麼？它又是如何繞過正態分布的假設來進行推斷的？對於分類變量，又有哪些非參數的關聯性檢驗方法？我希望作者能夠用通俗易懂的語言，將這些深奧的統計思想闡釋清楚，讓我不僅能夠操作，更能理解其背後的邏輯，從而在麵對不同的數據問題時，能夠做齣更恰當的選擇。 總而言之，這本書對我來說，不僅是一本學習工具書，更是一種思維的啓發。我希望通過它，能夠提升我的數據分析技能，擺脫參數統計的束縛，更加靈活、更加自信地去探索數據中的奧秘，最終在我的學術研究或實際工作中取得更好的成果。