商业分析：与数据沟通

　　本书针对高校商学院商业分析课程编写，内容涵盖了所有相关的商业分析主题，而且各个主题在设计上都是模块化的，教师授课时可灵活地选择最符合其课程目标的主题。比如，本书可以适用于涵盖数据处理（第2章）、数据可视化（第3章）、综合指标（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。为适应不同学生对于统计软件的需求，本书每个知识点都提供了Excel和 R语言两种分析方法和实际操作，而且所有的例题和习题都是使用撰写本书时最新版本的软件解决的，即Microsoft Office Professional 2016、Analytic Solver 2019和 R语言3.5.3版本。本书的最终目的是让学生更好地理解、管理和可视化数据，学会应用适当的分析工具，并对研究结果及其相关性进行沟通。

　　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。