本书以信息搜集、信息整序、成果提供为基本程序，对于信息分析中涉及的预测和决策分析的主流方法进行详细的阐述，并且辅之以信息分析实践案例，注重基本理论与方法的说明，强调实际分析与运用能力的传授，注重定性方法与定量方法的有机结合，保持了信息分析与预判知识体系的完整性和系统性，反映了最近的信息分析与预测技术、方法及运用的情况。 　　　　 本书既适合信息管理和信息系统专业、情报学专业、电子商务专业、图书馆学专业、工商管理专业、市场营销专业和其他管理专业及经济类专业的本科生使用，也适合相关专业的研究生作为学习研究的参考资料使用，还适合从事信息分析与预测工作、研究与开发工作、统计工作、咨询工作的有关企事业人员作为业余学习资料使用。

《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。

《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。

本书以任务为导向，全面地介绍数据分析的流程和Python数据分析库的应用，详细讲解利用Python解决企业实际问题的方法。全书共9章，1章介绍了数据分析的基本概念等相关知识；2～6章介绍了Python数据分析的常用库及其应用，涵盖NumPy数值计算、Matplotlib数据可视化、pandas统计分析、使用pandas进行数据预处理、使用scikit-learn构建模型，较为全面地阐述了Python数据分析方法；第7～9章结合之前所学的数据分析技术，进行企业综合案例数据分析。除1章外，本书各章都包含了实训与课后习题，通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内容。本书可作为高校大数据技术类专业的教材，也可以作为大数据技术爱好者的自学用书。

本书以任务为导向，全面地介绍数据分析的流程和Python数据分析库的应用，详细讲解利用Python解决企业实际问题的方法。全书共9章，1章介绍了数据分析的基本概念等相关知识；2～6章介绍了Python数据分析的常用库及其应用，涵盖NumPy数值计算、Matplotlib数据可视化、pandas统计分析、使用pandas进行数据预处理、使用scikit-learn构建模型，较为全面地阐述了Python数据分析方法；第7～9章结合之前所学的数据分析技术，进行企业综合案例数据分析。除1章外，本书各章都包含了实训与课后习题，通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内容。本书可作为高校大数据技术类专业的教材，也可以作为大数据技术爱好者的自学用书。

本书主要包括：线性回归——以移动通信网络的客户，方差分析——以北京市二手房价为例，逻辑回归——以上市企业特别处理 ST 为例，定序回归——以消费者偏好度研究为例，泊松回归——以付费搜索广告为例，生存数据回归——以员工离职管理为例等6章内容。分析报告、课后习题、思维导图作为附录供读者学习使用。

本书作者20多年来一直在北大光华管理学院教授统计学课程，坚持统计学学习要从实际的案例讨论、数据分析出发，而不是上来就讲理论，讲统计方法本身。任何一个统计学方法论的介绍，都应用到一个非常鲜活的案例中。并通过一个规范的商业分析报告表达出来。在这个过程中所有的编程代码，连同数据一起给学生，帮助他们更好地理解。 本书主要包括：线性回归——以移动通信网络的客户，方差分析——以北京市二手房价为例，逻辑回归——以上市企业特别处理 ST 为例，定序回归——以消费者偏好度研究为例，泊松回归——以付费搜索广告为例，生存数据回归——以员工离职管理为例等6章内容。分析报告、课后习题、思维导图作为附录供读者学习使用。 本书的所有代码和数据可以到人大社出版社网站免费下载。

本书阐述了重要的统计学原理和定理， 省略了论证， 通俗易懂, 侧重应用,是社会行为科学研究者了解当代前沿因果分析方法的重要工具书。本书系统介绍了四种用于因果分析的前沿统计方法： （1）由2000年诺贝尔经济学得主美国芝加哥大学教授杰姆斯• 海科曼（James Heckman）创立的 “样本选择模型”； （2）由美国宾夕法尼亚大学沃顿商学院著名统计学教授保罗• 罗森堡(Paul Rosenbaum)及哈佛大学著名统计学教授唐纳德•鲁宾(Donald Rubin )创立的“倾向值匹配方法”； （3）由美国哈佛大学肯尼迪政府学院教授埃尔波特• 阿贝蒂(Alberto Abadie )及哈佛大学经济学教授圭多•因本斯(Guido Imbens )创立的 “匹配估算法”； （4）由美国芝加哥大学教授杰姆斯•海科曼（James Heckman），日本东京大学经济...(展开全部)

本书阐述了重要的统计学原理和定理， 省略了论证， 通俗易懂, 侧重应用,是社会行为科学研究者了解当代前沿因果分析方法的重要工具书。本书系统介绍了四种用于因果分析的前沿统计方法： （1）由2000年诺贝尔经济学得主美国芝加哥大学教授杰姆斯• 海科曼（James Heckman）创立的 “样本选择模型”； （2）由美国宾夕法尼亚大学沃顿商学院著名统计学教授保罗• 罗森堡(Paul Rosenbaum)及哈佛大学著名统计学教授唐纳德•鲁宾(Donald Rubin )创立的“倾向值匹配方法”； （3）由美国哈佛大学肯尼迪政府学院教授埃尔波特• 阿贝蒂(Alberto Abadie )及哈佛大学经济学教授圭多•因本斯(Guido Imbens )创立的 “匹配估算法”； （4）由美国芝加哥大学教授杰姆斯•海科曼（James Heckman），日本东京大学经济...(展开全部)

《商务智能：数据分析的管理视角(原书第3版)》可以作为管理科学、电子商务和企业管理等专业的MBA、研究生以及本科生商务智能、决策支持系统等课程的教材，也可以作为管理信息系统、商务数据分析等课程的辅助教材，还适合从事企业信息管理、业务分析的人士阅读。