Business Statistics and Analytics in Practice: 2025 Release ISE
Autor Bruce Bowerman, Anne M. Drougas, William M. Duckworthen Limba Engleză Paperback – 6 mar 2025
Evoluția domeniului analizei de date în afaceri a transformat statistica dintr-un instrument de raportare istorică într-un pilon central al strategiei predictive. Lucrarea Business Statistics and Analytics in Practice: 2025 Release ISE reflectă această schimbare, oferind un cadru pedagogic care echilibrează rigoarea matematică cu necesitățile pragmatice ale mediului corporativ actual. Reținem că această a zecea ediție nu se limitează la fundamentele teoretice, ci pune un accent major pe integrarea fluxurilor de lucru digitale, pregătind studenții pentru o piață a muncii dominată de date.
Subliniem modul în care textul extinde cadrul propus de Business Analytics: 2025 Release ISE prin adăugarea unei componente statistice mai profunde, precum modelele de probabilitate și testarea ipotezelor, oferind în același timp suport pentru o gamă mai largă de software-uri, incluzând Minitab și JMP pe lângă R și Excel. Structura cărții urmează o progresie logică: primele capitole sunt dedicate metodelor tabulare și grafice de statistică descriptivă, urmate de o secțiune robustă de analiză predictivă (Capitolele 5 și 16) care introduce concepte avansate precum rețelele neuronale și metoda k-Nearest Neighbors.
Elementul distinctiv al acestei ediții este utilizarea iconițelor 'Business Improvement' (BI), care marchează concluziile practice desprinse din analizele statistice, demonstrând legătura directă dintre calcul și decizia managerială. Față de Basic Statistics for Business and Economics: 2024 Release ISE, care se concentrează pe o introducere conceptuală, lucrarea de față propune un parcurs mult mai aplicat, incluzând design experimental și prognoză în serii de timp, fiind astfel un instrument complet pentru cursuri universitare avansate de licență sau master.
Preț: 366.80 lei
Preț vechi: 382.08 lei
-4%
Carte disponibilă
Livrare economică 21-26 mai
Livrare express 01-07 mai pentru 186.24 lei
Specificații
ISBN-10: 1265086958
Dimensiuni: 211 x 273 x 37 mm
Greutate: 1.73 kg
Ediția:10. Auflage
Editura: McGraw Hill Education
Colecția McGraw-Hill
Locul publicării:United States
De ce să citești această carte
Recomandăm această lucrare studenților și profesioniștilor care doresc să stăpânească nu doar teoria statistică, ci și aplicabilitatea ei prin software-uri multiple. Cititorul câștigă competențe direct transferabile în carieră, învățând să transforme datele brute în strategii de îmbunătățire a afacerii. Este resursa ideală pentru cei care caută o abordare echilibrată între analiza predictivă modernă și metodele statistice clasice.
Despre autor
Bruce Bowerman este profesor de științe ale deciziei la Universitatea Miami din Ohio, având o experiență de peste 40 de ani în predarea statisticii și a prognozei seriilor de timp. Deținător al unui doctorat în statistică de la Iowa State University, Bowerman a fost recunoscut în repetate rânduri pentru excelență pedagogică, primind distincțiile „Outstanding Teaching” și „Effective Educator”. Expertiza sa în analiza de regresie și design experimental fundamentează abordarea practică a manualului, transformând concepte matematice complexe în instrumente accesibile pentru viitorii manageri.
Descriere scurtă
predictive analytics. Real-world case studies and early introductions to advanced visualizations enhance practical learning, with Business Improvement conclusions-highlighted
in yellow and marked by BI icons-demonstrating how statistical analyses lead to actionable business decisions. With
hands-on experience using Excel, MegaStat, Minitab, JMP, and R, students are equipped with the skills needed to thrive in today’s data-driven business world.
Cuprins
2. Descriptive Statistics and Analytics: Tabular and Graphical Methods
3. Descriptive Statistics and Analytics: Numerical Method
4. Probability and Probability Models
5. Predictive Analytics I: Trees, k-Nearest Neighbors, Naive Bayes’, and Ensemble Estimates
6. Discrete Random Variables
7. Continuous Random Variables
8. Sampling Distributions
9. Confidence Intervals
10. Hypothesis Testing
11. Statistical Inferences Based on Two Samples
12. Experimental Design and Analysis of Variance
13. Chi-Square Tests
14. Simple Linear Regression Analysis
15. Multiple Regression and Model Building
16. Predictive Analytics II: Logistic Regression, Discriminate Analysis, and Neural Networks
17. Time Series Forecasting and Index Numbers
18. Nonparametric Methods
19. Decision Theory
20. (Online) Process Improvement Using Control Charts for Website
Appendix A: Statistical Tables
Appendix B: (Online) Chapter by Chapter MegaStat Appendices