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商業分析——與數據溝通 版權信息
- ISBN：9787300335261
- 條形碼：9787300335261 ; 978-7-300-33526-1
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
商業分析——與數據溝通 內容簡介
本書針對高校商學院商業分析課程編寫，內容涵蓋了所有相關的商業分析主題，而且各個主題在設計上都是模塊化的，教師授課時可靈活地選擇*符合其課程目標的主題。比如，本書可以適用于涵蓋數據處理（第2章）、數據可視化（第3章）、綜合指標（第3章）、統計理論（第4章和第5章）和回歸分析（第6章和第7章）的入門課程，或側重于預測（第8、9、10、11和12章）和預測性建模（第13章）的高級商業分析課程。
為適應不同學生對于統計軟件的需求，本書每個知識點都提供了Excel和 R語言兩種分析方法和實際操作，而且所有的例題和習題都是使用撰寫本書時*新版本的軟件解決的，即Microsoft Office Professional 2016、Analytic Solver 2019和 R語言3.5.3版本。
本書的*終目的是讓學生更好地理解、管理和可視化數據，學會應用適當的分析工具，并對研究結果及其相關性進行溝通。
商業分析——與數據溝通 相關資料
本書的關鍵特點
商業分析的教學方法包括了我們在商業統計學教材中的流行功能，以及與商業分析有關的新功能。無數的評論者提供了他們的反饋和指導，以確保我們建立了一個我們認為能滿足市場需求的產品。
數據分析的整體方法
商業分析是一個非常廣泛的話題，由統計學、計算機科學和管理信息系統組成。其在商業領域有著廣泛的應用，例如市場營銷、人力資源管理、經濟學、會計學和金融學。
本書提供了一種整體的商業分析方法，將定性推理與定量工具相結合，以確定關鍵的商業問題,并將分析結果轉化為提高商業績效的決策。
具體步驟為直覺和領域知識→數學解釋→數據分析→可操作的見解。
綜合的引入案例
每一章的開篇都有一個真實的引入案例，構成了本章中幾個例子的基礎。例子中的問題為掌握本章中最重要的學習要點提供了路線圖。一旦回答了與案例相關的問題，就會出現每一章引入案例的概要。
大數據寫作
商業分析的一個顯著特點是可以選擇與學生有關聯的眾多應用程序相關的大數據集。在大多數章節中，我們都有一個指定的部分，在那里我們使用這些大數據集來幫助介紹問題，制定可能的解決方案，并根據本章中介紹的概念交流研究結果。通過這份樣本報告，我們向學生展示如何通過交流從非技術角度獲得的見解來闡明分析的商業價值。
數據挖掘
數據挖掘是企業希望大學畢業生具備的最受歡迎的技能之一。它利用大型數據集和計算機能力來構建支持決策的預測模型。除了專門介紹線性和邏輯回歸模型的兩個綜合章節，以及關于商業預測的一章外，本書還包括了4個有關數據挖掘的單獨章節。這些章節包括有監督和無監督學習的詳細分析，涵蓋了相關主題，如主成分分析、k最近鄰法、樸素貝葉斯方法、分類樹和回歸樹、集成樹、層次聚類、k均值聚類以及關聯規則。每章都提供了相關的現實問題、概念解釋和易于理解的計算機說明。在這四章中有超過200個習題。
關于數據挖掘的4 章內容：
● 數據挖掘導論；
本書的關鍵特點
商業分析的教學方法包括了我們在商業統計學教材中的流行功能，以及與商業分析有關的新功能。無數的評論者提供了他們的反饋和指導，以確保我們建立了一個我們認為能滿足市場需求的產品。
數據分析的整體方法
商業分析是一個非常廣泛的話題，由統計學、計算機科學和管理信息系統組成。其在商業領域有著廣泛的應用，例如市場營銷、人力資源管理、經濟學、會計學和金融學。
本書提供了一種整體的商業分析方法，將定性推理與定量工具相結合，以確定關鍵的商業問題,并將分析結果轉化為提高商業績效的決策。
具體步驟為直覺和領域知識→數學解釋→數據分析→可操作的見解。
綜合的引入案例
每一章的開篇都有一個真實的引入案例，構成了本章中幾個例子的基礎。例子中的問題為掌握本章中最重要的學習要點提供了路線圖。一旦回答了與案例相關的問題，就會出現每一章引入案例的概要。
大數據寫作
商業分析的一個顯著特點是可以選擇與學生有關聯的眾多應用程序相關的大數據集。在大多數章節中，我們都有一個指定的部分，在那里我們使用這些大數據集來幫助介紹問題，制定可能的解決方案，并根據本章中介紹的概念交流研究結果。通過這份樣本報告，我們向學生展示如何通過交流從非技術角度獲得的見解來闡明分析的商業價值。
數據挖掘
數據挖掘是企業希望大學畢業生具備的最受歡迎的技能之一。它利用大型數據集和計算機能力來構建支持決策的預測模型。除了專門介紹線性和邏輯回歸模型的兩個綜合章節，以及關于商業預測的一章外，本書還包括了4個有關數據挖掘的單獨章節。這些章節包括有監督和無監督學習的詳細分析，涵蓋了相關主題，如主成分分析、k最近鄰法、樸素貝葉斯方法、分類樹和回歸樹、集成樹、層次聚類、k均值聚類以及關聯規則。每章都提供了相關的現實問題、概念解釋和易于理解的計算機說明。在這四章中有超過200個習題。
關于數據挖掘的4 章內容：
● 數據挖掘導論；
● 有監督數據挖掘: k最近鄰法和樸素貝葉斯方法；
● 有監督數據挖掘：決策樹；
● 無監督數據挖掘。
計算機軟件
本書包括以 Microsoft Excel、AnalyticSolver (用于數據挖掘分析的Excel附加軟件) 以及R語言(一種將統計數據包的便利性與編碼功能相結合的強大軟件)為特色的實踐教程和問題解決示例。學生學習使用軟件解決實際問題，并強化章節中討論的概念。學生還將學習如何使用軟件中的圖表和信息圖形將數據可視化并與之進行交流。
練習題和相關資源
在每一章中都有來自各行各業的數十個應用示例，包括商業、經濟、體育、健康、住房、環境、投票、心理學等。我們知道輔助工具的重要性，如《教師解決方案手冊》(ISM)和技術組件，特別是相關鏈接。在編寫本書的同時，我們開發了這些組件，希望使得這部分組件與書中內容無縫連接。我們從經驗中知道，這些組件不能孤立地開發。例如，我們檢查每個連接練習，評估舍入規則并修改公差級別。鑒于我們的用戶對《商業統計學》一書提供了有很積極的反饋，因此我們在《商業分析》中也采用了相同的方法。
商業分析——與數據溝通 作者簡介
桑吉瓦·加吉亞 (Sanjiv Jaggia) 加利福尼亞州立理工大學經濟學和金融學教授，在印第安納大學獲得博士學位，特許金融分析師。其研究興趣集中在商業統計學和計量經濟學。在領先的學術期刊上發表多篇論文，出版兩本成功的商業統計學教材。
凱文·勒瓦差拉 (Kevin Lertwachara) 加利福尼亞州立理工大學信息系統教授，在康涅狄格大學獲得博士學位。其研究重點是基于技術的創新、電子商務、醫療保健信息學和商業分析，發表多篇學術論文，出版多部學術著作。為本科生和研究生講授商業分析課程。
艾利森·凱利 (Alison Kelly) 波士頓薩福克大學經濟學教授，在波士頓學院獲得博士學位，特許金融分析師。在學術期刊上發表多篇論文，出版兩本成功的商業統計學教材。她的應用統計學和計量經濟學課程深受學生和工作人士的歡迎。
桑吉瓦·加吉亞 (Sanjiv Jaggia) 加利福尼亞州立理工大學經濟學和金融學教授，在印第安納大學獲得博士學位，特許金融分析師。其研究興趣集中在商業統計學和計量經濟學。在領先的學術期刊上發表多篇論文，出版兩本成功的商業統計學教材。
凱文·勒瓦差拉 (Kevin Lertwachara) 加利福尼亞州立理工大學信息系統教授，在康涅狄格大學獲得博士學位。其研究重點是基于技術的創新、電子商務、醫療保健信息學和商業分析，發表多篇學術論文，出版多部學術著作。為本科生和研究生講授商業分析課程。
艾利森·凱利 (Alison Kelly) 波士頓薩福克大學經濟學教授，在波士頓學院獲得博士學位，特許金融分析師。在學術期刊上發表多篇論文，出版兩本成功的商業統計學教材。她的應用統計學和計量經濟學課程深受學生和工作人士的歡迎。
陳雷達 (Leida Chen) 加利福尼亞州立理工大學信息系統教授，在孟菲斯大學獲得管理信息系統博士學位。其研究和咨詢興趣集中在商業分析、技術擴散和全球信息系統等領域。在領先的信息系統期刊上發表50多篇論文。為本科生和研究生講授商業分析課程。
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