非参数统计与SPSS/R/SAS软件应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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董寒青 著

图书标签:

• 非参数统计
• SPSS
• R
• SAS
• 统计分析
• 数据分析
• 社会科学
• 医学统计
• 生物统计
• 统计软件
• 应用统计

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 中国统计出版社

ISBN：9787503781438

商品编码：26866853789

出版时间：2018-01-01

作  者:编者:董寒青 著作 定  价:49 出 版 社:中国统计出版社 出版日期:2018年01月01日 页  数:294 装  帧:平装 ISBN:9787503781438 ●暂无

内容简介

暂无

好的，这是一份关于一本不包含《非参数统计与SPSS/R/SAS软件应用》内容的图书的详细简介。 --- 市场营销策略与消费者行为深度解析 图书名称： 市场营销策略与消费者行为深度解析 作者： [此处可添加作者名称，例如：张伟、李明] 页数： 约 650 页 开本： 16 开 ISBN： [此处可添加虚拟ISBN] 图书简介 在当今这个信息爆炸、市场瞬息万变的时代，企业要想在激烈的竞争中立于不败之地，必须深入理解市场动态，精准把握消费者的需求与决策过程。本书《市场营销策略与消费者行为深度解析》正是一部聚焦于这一核心命题的专业著作。它系统性地构建了现代市场营销的理论框架，并深入剖析了驱动消费者行为的深层心理与社会因素，为读者提供了从战略规划到战术执行的全景式指导。 本书的独特价值在于其理论的深度、实践的广度以及前沿性的视角。 它不仅仅停留在对经典营销理论（如 STP 原则、4P 组合）的陈述，而是着重于探讨如何在数字经济背景下对这些理论进行创新性应用。 第一部分：现代市场营销战略的重构与实践 本部分从宏观战略层面入手，探讨了在不确定性环境中企业如何制定具有前瞻性和适应性的市场战略。 1. 市场环境扫描与动态分析： 详细介绍了宏观环境分析工具（如 PESTEL 分析的进阶应用）和微观环境要素（竞争格局、利益相关者分析）。重点讨论了如何构建“敏捷市场情报系统”，以实时捕捉市场信号的变化，并强调了大数据在市场环境监控中的作用，而非仅仅依赖传统的年度调研。 2. 战略定位的精细化与差异化： 超越了基础的细分、选择目标市场和定位的流程，本部分深入探讨了“价值共创”的定位理念。内容涵盖了蓝海战略的演进，以及如何在高度同质化的市场中，通过构建独特的品牌叙事和体验路径来实现持续的竞争优势。特别增加了关于“身份定位”（Identity Positioning）的讨论，即品牌如何与消费者的自我认知和社会角色建立深度连接。 3. 营销组合（4P/7P）的整合性管理： 剖析了产品生命周期管理的新阶段——“价值延续与迭代”。在定价策略方面，重点阐述了动态定价模型、收益管理以及基于消费者感知价值的非线性定价策略。渠道管理部分，强调了全渠道（Omnichannel）和无界零售（Borderless Retail）的融合，探讨了线上线下数据流动的最佳实践，而非仅仅是渠道的简单叠加。服务营销（7P）部分，则侧重于服务设计的用户体验（UX/CX）流程化管理。 第二部分：消费者行为学的底层逻辑与实证研究 本部分是本书的精髓所在，它力图揭示“消费者为什么购买”的复杂机制，涵盖了心理学、社会学、神经科学在消费决策中的应用。 4. 消费者决策过程的认知模型： 详细解析了从信息获取到购后评估的每一个节点。重点介绍了“有限理性”模型下的启发式偏差（Heuristics and Biases）及其在营销信息接收中的影响。内容不再是简单的“注意-兴趣-欲望-行动”（AIDA），而是引入了更具动态性的“五阶段情感回路”模型，探讨冲动购买、习惯性购买和高卷入度决策的差异化路径。 5. 情感、态度与信念的形成与转化： 深入探讨了品牌依恋（Brand Attachment）的结构性模型，包括情感联结、承诺感和兼容性。在态度测量方面，引入了潜意识测量技术（如眼动追踪、生理反应数据在态度推断中的应用潜力），以期绕开社会期许效应，获取更真实的消费者偏好数据。 6. 社会文化环境对消费的影响： 这一章超越了传统的参考群体理论。它详尽分析了数字社群（Digital Tribes）、意见领袖（KOL/KOC）的动态影响力层级结构，以及“圈层经济”的形成机制。重点探讨了文化价值、亚文化以及代际差异（如 Z 世代、Alpha 世代）如何重塑消费的意义与场景，并指导企业如何进行“文化敏感性”的营销活动设计。 第三部分：数字时代的营销技术与伦理考量 随着技术的发展，营销的边界日益模糊。本部分探讨了如何利用新兴技术提升营销效率，并正视随之而来的伦理挑战。 7. 体验经济与客户关系管理（CRM）的升级： 讨论了从交易型 CRM 向关系型、预测型 CRM 的过渡。重点分析了“客户旅程地图”（Customer Journey Mapping）的绘制方法论，并强调在旅程的每一个接触点（Touchpoint）上，如何通过个性化内容与自动化工具实现无缝衔接。内容涵盖了营销自动化（Marketing Automation）工具的战略选型与流程部署。 8. 营销数据分析与模型应用（侧重于描述性与预测性）： 本章着重于讲解如何利用描述性统计方法（如频率分析、交叉表分析、均值比较）来解释市场调研数据，并引入基础的回归分析、因子分析来识别关键的市场驱动因素和客户细分维度。内容清晰地指导读者如何将调研结果转化为可执行的营销洞察，完全聚焦于市场调研与商业分析的范畴。 9. 营销伦理、隐私保护与可持续发展： 在数据驱动的时代，营销活动的透明度和责任性成为品牌信任的基石。本部分详细阐述了 GDPR、CCPA 等数据隐私法规对营销实践的影响，探讨了“绿色营销”和“社会责任营销”（CSR）如何内化为核心竞争力，以及如何避免“漂绿”（Greenwashing）行为，建立可持续的品牌形象。 适合读者 本书是为市场营销专业学生、企业中高层管理人员、品牌经理、市场分析师以及致力于提升营销决策科学性的商业人士量身打造的。它要求读者具备一定的商业基础知识，但通过清晰的逻辑和丰富的案例分析，能够有效搭建起理论与实践之间的桥梁。阅读本书，读者将能构建一个全面、深入且具有前瞻性的现代市场营销知识体系，从而在复杂的商业环境中做出更优的战略选择。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本《非参数统计与SPSS/R/SAS软件应用》，我内心充满了期待。我一直觉得，统计学的魅力在于它能够帮助我们从纷繁复杂的数据中提炼出有用的信息，但很多时候，传统参数统计方法对数据的严苛要求，让我觉得有些束手束脚。尤其是当我拿到一些现实生活中典型的、充满了各种“不完美”的数据时，比如分布不均、存在异常值、甚至根本就找不到一个合适的分布来描述它，这时候，参数统计就显得无能为力了。 而这本书的出现，就像为我打开了一扇新的大门。非参数统计，这个名字本身就充满了吸引力。它意味着我们可以在不进行过多的分布假设的前提下，依然能够进行严谨的统计分析，这对于我来说，是极大的解放。而且，本书更进一步，将理论与SPSS、R、SAS这几个我一直很想深入掌握的统计软件结合起来，这简直是完美的设计。我一直对这些软件的功能感到好奇，但苦于缺乏一个足够好的指引，总是停留在一些基础的操作层面。 我非常期待书中能够提供足够详细的软件操作指南，让我能够清晰地了解如何在SPSS中执行Mann-Whitney U检验，如何在R中进行Kruskal-Wallis检验，以及在SAS中如何实现一些常用的非参数方法。我希望这些指导能够非常具体，包括菜单操作、代码编写，甚至是一些常见的错误提示和解决方法。这样，我就可以直接将学到的知识应用到我的实际数据分析中，而不用再花费大量的时间去摸索。 同时，我也希望这本书不仅仅是停留在“怎么做”的层面，更要深入地解释“为什么”这样做。例如，秩和检验的原理是什么？它又是如何绕过正态分布的假设来进行推断的？对于分类变量，又有哪些非参数的关联性检验方法？我希望作者能够用通俗易懂的语言，将这些深奥的统计思想阐释清楚，让我不仅能够操作，更能理解其背后的逻辑，从而在面对不同的数据问题时，能够做出更恰当的选择。 总而言之，这本书对我来说，不仅是一本学习工具书，更是一种思维的启发。我希望通过它，能够提升我的数据分析技能，摆脱参数统计的束缚，更加灵活、更加自信地去探索数据中的奥秘，最终在我的学术研究或实际工作中取得更好的成果。

评分☆☆☆☆☆

作为一名统计学爱好者，我一直对非参数统计方法情有独钟，因为它们在处理不符合正态分布或方差齐性等严格假设的数据时，展现出了独特的优势。然而，将这些理论知识转化为实际操作，尤其是在SPSS、R、SAS这些强大的统计软件中落地，却常常让我感到力不从心。我渴望一本能够将非参数统计的理论精髓与软件应用的实践技巧完美结合的书籍。 《非参数统计与SPSS/R/SAS软件应用》这本书的出现，无疑满足了我的这一需求。我迫不及待地想要深入了解书中是如何讲解各种经典的非参数检验方法，例如 Wilcoxon 符号秩检验、Mann-Whitney U 检验、Kruskal-Wallis 检验、Friedman 检验等等。我希望书中能够清晰地阐述这些方法的适用条件、基本原理，以及它们在不同软件平台上的具体实现步骤。 我尤其关注书中在SPSS、R、SAS这三个软件中的操作演示。我希望能够看到详细的菜单操作指南，以及对应的代码示例，这样我就可以一边学习理论，一边动手实践，将学到的知识迅速转化为实际技能。例如，在SPSS中，如何通过菜单选项执行 Mann-Whitney U 检验，并解读输出结果？在R中，又有哪些便捷的函数可以实现 Kruskal-Wallis 检验，并进行事后多重比较？在SAS中，如何编写代码完成 Friedman 检验？这些都是我非常期待在书中找到答案的问题。 此外，我希望这本书能够不仅仅停留在“如何操作”的层面，更能够深入地解释这些非参数方法背后的统计思想。理解了这些方法的逻辑和优势，才能更好地在实际研究中做出选择，而不是盲目地套用。例如，为什么秩和检验能够有效地避免正态分布的假设？它们是如何通过转换数据来实现统计推断的？我希望作者能够用清晰易懂的语言，将这些深奥的统计概念解释清楚，帮助我构建起完整的非参数统计知识体系。 总而言之，这本书对我来说，是一次学习非参数统计的绝佳机会。它提供了一个将理论与实践相结合的平台，我相信通过这本书的学习，我能够更自信、更熟练地运用非参数统计方法来分析各种类型的数据，从而更有效地解决我所面临的统计问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，简直是为我这样对统计学有着强烈兴趣，但又被传统参数统计的繁琐假设搞得头晕脑胀的读者量身定做的。我一直觉得，现实世界的数据往往不像教科书里那样“乖巧”，它们充满了各种各样的偏态、异常值，或者根本不符合正态分布的假定。过去，面对这种情况，我常常感到束手无策，要么硬套参数方法，结果解读起来心虚不已；要么就只能放弃深入分析，错失了不少宝贵的信息。 而《非参数统计与SPSS/R/SAS软件应用》这本书，就像一盏明灯，照亮了我探索数据世界的另一条蹊径。它的标题就足够吸引人，直接点出了核心——非参数统计，而且还承诺了软件应用，这简直是完美结合！我一直对SPSS、R、SAS这些强大的统计软件非常感兴趣，但苦于缺乏合适的理论指导，总是停留在一些基础的描述性统计层面。这本书的出现，让我看到了将理论与实践相结合的希望，我迫不及待地想知道，如何用这些软件来执行那些不需要严格分布假设的检验，比如 Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等等。 我尤其期待书中能够详细讲解各种非参数方法的适用条件、原理以及在不同软件中的具体实现步骤。例如，对于两个独立样本，什么时候应该选择Mann-Whitney U检验，而不是t检验？对于多个独立样本，Kruskal-Wallis检验又是在什么情况下优先于单因素方差分析？书中能否给出清晰的图示和代码示例，让我能够一目了然地理解，并且能够快速地将学到的知识应用到我自己的数据分析项目中。 当然，我也希望这本书不仅仅是停留在“如何操作”的层面，更能深入浅出地解释这些非参数方法背后的统计思想。理解了“为什么”这样做，才能更好地“怎么做”，也才能在面对复杂的数据问题时，做出更明智的选择。我希望作者能够用通俗易懂的语言，避免过多的高深数学推导，但又能准确地传达非参数统计的核心精髓。 总而言之，这本书给我带来了巨大的期待。我希望它能帮助我打破参数统计的束缚，以更灵活、更 robust 的方式处理实际数据。我相信，通过学习这本书，我不仅能掌握一套强大的数据分析工具，更能培养出一种更加敏锐和深刻的统计思维，让我能够更好地理解和利用我所拥有的数据。

评分☆☆☆☆☆

这本《非参数统计与SPSS/R/SAS软件应用》，简直是我一直以来梦寐以求的宝藏。我一直觉得，统计学是个强大的工具，但现实世界的数据往往不像教科书里那么“听话”，它们充满了各种各样的不确定性，比如偏态分布、异常值，或者根本就不符合我们熟悉的那些参数检验的前提假设。这时候，我常常感到无助，要么硬着头皮用参数方法，解读起来总觉得心里没底；要么就只能放弃深入分析，白白错失了数据里隐藏的价值。 这本书的标题就直接击中了我内心的痛点——非参数统计，而且还附带了SPSS、R、SAS这些实用的软件应用。这简直是为我这样的读者量身定制的。我一直对这些强大的统计软件非常感兴趣，但总觉得缺乏一个清晰的理论框架来指导我的操作，每次尝试都像是在黑暗中摸索。现在，这本书就像一束光，照亮了我前进的道路，让我看到了理论与实践完美结合的可能性。 我特别期待书中能够详细讲解各种非参数方法的实际应用。比如，当我需要比较两个独立样本的分布差异时，书中会如何指导我在SPSS中进行Mann-Whitney U检验？又或者，在R语言中，如何利用简洁的代码实现Kruskal-Wallis检验来分析多个独立样本的秩和？我希望书中能有清晰的截图和完整的代码片段，让我可以照着一步步操作，快速掌握这些技能，并将它们应用到我自己的数据分析项目中。 更重要的是，我希望这本书不仅仅是一个操作手册，更能深入浅出地解释这些非参数方法背后的统计思想。理解了这些方法的原理，我才能在实际分析中做出更明智的决策，而不是机械地执行命令。例如，为什么秩和检验能够有效地处理偏态数据？在哪些情况下，它比参数检验更合适？我希望作者能够用通俗易懂的语言，把我带入非参数统计的世界，让我真正理解它的精髓。 总而言之，这本书的出现，让我看到了解决实际数据分析难题的新希望。它不仅提供了一种更灵活、更 robust 的统计分析方法，更重要的是，它将理论知识与实用的软件操作紧密结合，我相信，通过学习这本书，我能够极大地提升我的数据分析能力，更加自信地应对各种复杂的数据挑战，最终在我的研究或工作中取得突破性的进展。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在数据分析领域摸爬滚打了几年的人，我深知理论与实践脱节的痛苦。许多时候，我们学到的统计方法，在面对真实世界里那些“不听话”的数据时，往往显得力不从心。各种各样的偏态、离群值、或者压根就不是正态分布的变量，常常让我进退两难。参数统计的严谨性固然重要，但有时候，过于苛刻的假设却成了我们探索数据深层奥秘的绊脚石。 《非参数统计与SPSS/R/SAS软件应用》这本书，恰好填补了我在这个领域的知识空白。我一直对非参数统计充满好奇，因为它提供了一种在不依赖严格分布假设的情况下进行统计推断的可能性，这在我看来，是更加贴近现实世界的一种方法。而且，本书将非参数统计与SPSS、R、SAS这三大主流统计软件的实际应用相结合，这一点更是让我眼前一亮。 我迫切地想知道，这本书会如何指导我使用这些强大的软件来执行各种非参数检验。比如，当数据不符合t检验的独立性或正态性假设时，我应该如何利用SPSS进行Mann-Whitney U检验？在R语言中，又有哪些便捷的函数可以帮助我实现Wilcoxon符号秩检验，并且分析多组数据的Kruskal-Wallis检验？我希望书中能够提供详实的软件操作步骤，配以直观的图表和代码示例，让我能够快速上手，将理论知识转化为实际操作能力。 此外，我更关注的是书中对于非参数统计方法的原理阐述。毕竟，知其然更要知其所以然。我希望作者能够用简洁明了的语言，解释这些方法是如何绕过参数方法的限制，达到统计推断的目的。比如，为什么秩和检验能够有效应对偏态数据？对于排序数据，又有哪些适合的非参数检验方法？理解了这些原理，我才能在实际应用中做出更明智的选择，而不是盲目地套用公式。 总而言之，这本书的出现，对我来说是一次难得的学习机会。它不仅承诺了实用的软件应用指导，更重要的是，它将我带入了非参数统计这个更广阔的数据分析世界。我相信，通过这本书的学习，我能够提升自己的数据分析能力，更自信地处理各种复杂的数据情况，从而在我的研究或工作中取得更好的成果。