摘要：不管你学的是文理工商，在生活、学习和工作中想必总能遇到类似的“死亡问询”。基于相当大的量级进行数据收集、分析、挖掘和应用的大数据技术日益发展，给学界拓展了广阔的研究课题，给业界带去了无限的发展机遇。但是很可惜，大部分人对于数据分析都是一个无从下手的状态，更不要
不管你学的是文理工商，在生活、学习和工作中想必总能遇到类似的“死亡问询”。基于相当大的量级进行数据收集、分析、挖掘和应用的大数据技术日益发展，给学界拓展了广阔的研究课题，给业界带去了无限的发展机遇。但是很可惜，大部分人对于数据分析都是一个无从下手的状态，更不要说用在学术研究和商业报告上了。甚至很多商学院毕业生入职后仍被吐槽懂理论但不懂解决实际问题。可就是这令人头大的数据分析能力将会成为未来最重要的能力之一。
你是否每次看到会数据分析的同学顺利通过答辩，懂商业分析的同事顺利通过提案都会在心底留下羡慕的泪水？你是否也想把“熟练掌握数据分析并挖掘其商业价值”写到简历里？那么小编就不得不搬出这一本书了——《商业分析：与数据沟通》。
这本书，外表是出众的，内容是权威的，案例是有趣的，攻略是喂饭级别的！哪怕不是学理工商科的读者看完之后也可以立马实践起来！这是一本真正教会你用数据和管理者沟通的教材，教你真正把数据分析报告变成导师和老板能听懂的人话。
01 大气的外表
《商业分析：与数据沟通》
作者：桑吉瓦·加吉亚 凯文·勒瓦差拉
艾利森·凯利 陈雷达
ISBN: 978-7-300-32688-7
出版日期：2025年3月
中国人民大学出版社
这本书，16开，小编初拿到的时候就是两个字“大书”。但使用过后才发现，这本书好就好在它开本大，纸张轻薄但不透，作为一本工具性质很强的书，读者朋友想固定在某一页的时候哪怕不用手肘或者文具盒压着它，也不会“刷啦”一声又回到最初的起点，拿着去图书馆的时候别人看你就像罗恩看赫敏。
图书细节
02 权威的作者
桑吉瓦·加吉亚 (Sanjiv Jaggia) 加利福尼亚州立理工大学经济学和金融学教授，在印第安纳大学获得博士学位，特许金融分析师。其研究兴趣集中在商业统计学和计量经济学。在领先的学术期刊上发表多篇论文，出版两本成功的商业统计学教材。
凯文·勒瓦差拉 (Kevin Lertwachara) 加利福尼亚州立理工大学信息系统教授，在康涅狄格大学获得博士学位。其研究重点是基于技术的创新、电子商务、医疗保健信息学和商业分析，发表多篇学术论文，出版多部学术著作。为本科生和研究生讲授商业分析课程。
艾利森·凯利 (Alison Kelly)波士顿萨福克大学经济学教授，在波士顿学院获得博士学位，特许金融分析师。在学术期刊上发表多篇论文，出版两本成功的商业统计学教材。她的应用统计学和计量经济学课程深受学生和工作人士的欢迎。
陈雷达 (Leida Chen) 加利福尼亚州立理工大学信息系统教授，在孟菲斯大学获得管理信息系统博士学位。其研究和咨询兴趣集中在商业分析、技术扩散和全球信息系统等领域。在领先的信息系统期刊上发表50多篇论文。为本科生和研究生讲授商业分析课程。
加州理工教授团把你从延毕 or 方案被毙的边缘挽救回来!
03 不会看困的案例
一本五百多页厚的书里如果全是枯燥的原理和老掉牙的案例，究竟是谁能啃得下来？！而这本《商业分析：与数据沟通》不一样，无论读者从事的是零售、在线订阅还是体育、医保等等行业，在这本书里都能找到契合自己的前沿报告样本和完整详细的数据处理工作流，比如如何使用Billboard上的数据推出具有吸引力的音乐专栏，再比如苹果公司如何利用时间序列数据预测未来收入等等。
这还不算完，本书还贴心地列出了读者在特定报告中可能使用到的数据来源；关于数据处理给出了Excel和R语言两种方式，Excel有详细操作步骤，R语言有代码；最后还手把手教学如何大数据写作以形成分析报告，而这个报告要能与管理者沟通，这也是为什么书名有“与数据沟通”。
请问，这种喂饭级别的教学指南哪里找？
04 前言摘录
近年来，数据分析取得了飞跃性的发展，改变了企业的决策方式。该领域的爆发式增长主要是由于大量数据的可用性不断增强,以及计算能力的提高和复杂算法的发展。学院和大学比以往任何时候都更需要强调商业分析的课程，而公司也需要精通数据的专业人士,将数据转化为见解和行动。为了满足这些需求，商学院一直在争先恐后地将商业分析纳入本科课程。在研究生阶段，学习该课程正迅速成为 MBA项目、商业分析专业硕士和证书项目的要求。
我们希望通过编写《商业分析:与数据沟通》，让学生更好地理解、管理和可视化数据，学会应用适当的分析工具，并交流研究结果及相关性。与其他简单地重新包装传统统计学和运筹学主题的教材不同，我们的教材将数据处理、描述性分析、预测性分析和规范性分析等主题无缝地编织成一个有凝聚力的整体。
实践证明，体验式学习在商业分析等应用学科和复杂学科的教学中是有效的。在本书中，我们提供了一个整体的分析过程，包括处理现实生活中不一定“干净”或 “小”的数据。同样，我们通过在每一章中加入引入案例概要 (简短的写作样本)和报告样本 (较长的写作样本)，强调了有效交流研究结果的重要性。这些特点可以帮助学生通过交流从非技术角度获得的见解来阐明数据分析的商业价值，从而培养他们的技能。
本书全面覆盖了所有相关的商业分析主题，使教师能够灵活地选择最符合其课程目标的主题。所有章节的设计都是模块化的，这使得教师可以只讲解他们打算涵盖的关键章节或章节中的部分内容。例如，本书可以用于数据处理 （第2章）、数据可视化（第3章）、统计理论（第4章和第5章）和回归分析（第6章和第7章）的入门课程,或侧重于预测（第8、9、10、11和12章）和预测性建模（第13章）的高级商业分析课程。
在本书中，我们选择了带有 AnalyticSolver（一个Excel插件）的Excel和 R语言作为软件包，它们具有可访问性、易用性和强大的功能，可以演示分析概念，并对真实世界的数据进行分析。在大多数章节中，教师可以根据课程目标和学生的技术背景选择讲解Excel或R语言 (或两者）。学生可以通过大学计算机实验室、教育许可证和免费的开源许可证来获得这些软件包。在这一版本中，所有的例题和练习都是使用撰写本书时最新版本的软件解决的，即MicrosoftOfficeProfessional 2016、AnalyticSolver2019和 R3.5.3版本。我们建议使用相同版本的软件，这样可以更加方便地复制书中的结果。当这些软件包的新版本在未来发布时，我们计划将实质性的变化纳入未来版本的文本中，如果差异相对较小，则在网上提供更新。
05 全书目录
第1章 商业分析导论
1.1 商业分析概述
1.2 数据类型
练习1.2
1.3 变量和测量尺度
练习1.3
1.4 数据源和文件形式
练习1.4
1.5 大数据写作
第2章 数据管理和处理
2.1 数据管理
练习2.1
2.2 数据检查
练习2.2
2.3 数据准备
练习2.3
2.4 转换数值数据
练习2.4
2.5 转换分类数据
练习2.5
2.6 大数据写作
第3章 数据可视化和综合指标
3.1 可视化分类变量和数值变量的方法
练习3.1
3.2 将两个变量之间关系可视化的方法
练习3.2
3.3 其他数据可视化的方法
练习3.3
3.4 综合指标
练习3.4
3.5 检测异常值
练习3.5
3.6 大数据写作
第4章 概率与概率分布
4.1 概率的概念与概率公式
练习4.1
4.2 全概率公式与贝叶斯定理
练习4.2
4.3 随机变量与离散型概率分布
练习4.3
4.4 二项分布与泊松分布
练习4.4
4.5 正态分布
练习4.5
4.6 大数据写作
第5章 统计推断
5.1 抽样分布
练习5.1
5.2 估计
练习5.2
5.3 假设检验
练习5.3
5.4 大数据写作
第6章 回归分析
6.1 线性回归模型
练习6.1
6.2 模型选择
练习6.2
6.3 显著性检验
练习6.3
6.4 模型假设和常见违例
练习6.4
6.5 大数据写作
第7章 高级回归分析
7.1 包含交互变量的回归模型
练习7.1
7.2 非线性关系的回归模型
练习7.2
7.3 线性概率模型和逻辑回归模型
练习7.3
7.4 交叉验证方法
练习7.4
7.5 大数据写作
第8 章 数据挖掘导论
8.1 数据挖掘概述
8.2 相似性指标
练习8.2
8.3 性能评估
练习8.3
8.4 主成分分析
练习8.4
8.5 大数据写作
第9 章 有监督数据挖掘: k-最近邻法和朴素贝叶斯方法
9.1 有监督数据挖掘简介
9.2 k-最近邻法
练习9.2
9.3 朴素贝叶斯方法
练习9.3
9.4 大数据写作
第10 章 有监督数据挖掘: 决策树
10.1 分类树和回归树简介
10.2 分类树
练习10.2
10.3 回归树
练习10.3
10.4 集成树模型
练习10.4
10.5 大数据写作
第11章 无监督数据挖掘
11.1 层次聚类分析
练习11.1
11.2 k-均值聚类分析
练习11.2
11.3 关联规则分析
练习11.3
11.4 大数据写作
第12章 利用时间序列数据进行预测
12.1 时间序列的预测过程
12.2 简单平滑法
练习12.2
12.3 趋势和季节性的线性回归模型
练习12.3
12.4 趋势和季节性的非线性回归模型
练习12.4
12.5 数据分区和模型选择
练习12.5
12.6 高级指数平滑法
练习12.6
12.7 大数据写作
第13章 规范性分析简介
13.1 规范性分析概述
13.2 蒙特卡罗模拟
练习13.2
13.3 线性规划的优化
练习13.3
13.4 整数规划优化
练习13.4
13.5 大数据写作
附录A 大数据集: 变量描述和数据字典
附录B Excel和Excel加载项入门
附录C R语言入门
附录D 统计表
上下滑动查看更多
来源：中国人民大学出版社