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融汇贯通，将各类建模技术综合应用于商业运营实践
聚焦商业热点，有效解决市场营销、客户满意度调查、连锁门店分类管理、利润分析等核心问题，提升商业价值和核心竞争力
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| 內容簡介： |
Stata作为一款流行的经典统计分析软件，非常适合作为各行业进行数据建模分析的工具。本书将 Stata建模技术应用于当下热门的商业领域，为各类有志于改善自身商业运营能力或致力于提升自身竞争力的读者提供借鉴。
本书第1章为Stata操作快速入门，第2章为建模技术要点介绍，第3章为Stata基本分析检验，后续各章均以实际商业应用案例的形式介绍Stata在商业运营实践建模中的应用。本书的特色和优势在于将Stata建模技术和商业领域应用有机结合，从使用的Stata建模技术来看，包括线性回归分析、Logit回归分析、Probit回归分析、截取回归分析、断尾回归分析、相关分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、描述性分析、方差分析、平稳时间序列分析、非平稳时间序列分析、长面板数据分析、短面板数据分析等多种常见统计建模技术。研究应用领域全部为当下热门的商业运营领域，涉及的行业包括商超连锁、美容连锁、医药制造业、国际贸易、财险公司、酒水饮料、手机游戏、家政行业、健身行业、生产制造、影音企业等，涉及的商业运营环节包括利润分析、市场营销、客户满意度调查、连锁门店分类管理、上市公司估值等。
本书内容丰富，结构安排合理，采用由浅入深、循序渐进的讲述方法进行介绍。企业中的经营预测者与决策者，财会、市场营销、生产管理等部门的工作者，经济管理部门或政府的广大工作者都可将本书用作参考书。同时，本书还可供大专院校经济管理类专业的高年级本科生、研究生和MBA学员学习和参考。
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| 關於作者： |
张甜，山东大学金融学博士生，金融风险领域研究专家，参与《地方金融运行动态监测及系统性风险预警研究》等多项重大项目，精通SPSS、Stata、R语言，编著有《SPSS统计分析与行业应用案例详解》 《Stata统计分析与行业应用案例详解》等畅销书。
杨维忠，山东大学经济学硕士，CPA，十年商业银行工作经历，历任运营、风控、营销、内控等多个职位，擅长商务建模，精通SPSS、Stata、EViews，编著有《SPSS数据挖掘与案例分析应用实践》 《Stata统计分析与实验指导》等近十本畅销书。
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| 目錄：
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第1章 Stata操作快速入门 1
1.1 Stata 16.0窗口说明 1
1.1.1 设定偏好的界面语言 2
1.1.2 编辑数据与变量 4
1.1.3 读取以前创建的Stata格式的数据文件 6
1.2 Stata 16.0变量与数据常用操作 7
1.2.1 创建和替代变量 7
1.2.2 分类变量和定序变量的基本操作 10
1.2.3 数据的基本操作 13
1.2.4 定义数据的子集概述 17
1.3 Stata描述统计 20
1.3.1 定距变量的描述性统计 20
1.3.2 正态性检验和数据转换 24
1.4 Stata 制图简介 27
1.4.1 直方图 27
1.4.2 散点图 30
1.4.3 曲线标绘图 33
1.4.4 实例四—连线标绘图 36
1.4.5 实例五—箱图 38
1.4.6 饼图 40
1.4.7 条形图 42
1.4.8 点图 44
第2章 Stata建模技术要点介绍 47
2.1 Stata中的建模技术 47
2.1.1 汇总、表格和假设检验模块 47
2.1.2 线性模型及相关模块 53
2.1.3 二元结果模块 58
2.1.4 序数结果模块 59
2.1.5 分类结果模块 60
2.1.6 多元分析模块 61
2.1.7 时间序列模块 66
2.1.8 多元时间序列模块 70
2.1.9 纵向/面板数据模块 73
2.1.10 生存分析模块 75
2.1.11 贝叶斯分析模块 79
2.1.12 本书写作思路 79
2.2 建模注意事项 80
2.2.1 注意事项一：建模是为了解决具体的问题 80
2.2.2 注意事项二：有效建模的前提是具备问题领域的专业知识 80
2.2.3 注意事项三：建模之前必须进行数据的准备 81
2.2.4 注意事项四：终模型的生成在多数情况下并不是一步到位的 82
2.2.5 注意事项五：模型要能够用来预测，但预测并不仅含直接预测 82
2.2.6 注意事项六：对模型的评价方面要坚持结果导向和价值导向 83
2.2.7 注意事项七：建立的模型应该是持续动态优化完善的，而非一成不变的 84
2.3 研究方案设计 84
2.3.1 要有明确的研究目的，在此基础上制定可行的研究计划 85
2.3.2 根据已制定的研究计划搜集研究所需要的资料 85
2.3.3 运用数据统计分析软件对搜集到的资料进行整理 86
2.3.4 使用合适的分析方法和工具对资料进行各种分析 86
2.3.5 分析研究结果，得出研究结论 86
第3章 Stata基本分析检验 87
3.1 Stata参数检验 87
3.1.1 单一样本T检验 87
3.1.2 独立样本T检验 89
3.1.3 配对样本T检验 91
3.1.4 单一样本方差的假设检验 93
3.1.5 双样本方差的假设检验 94
3.2 Stata非参数检验 96
3.3 分类变量描述统计 105
第4章 商超连锁企业按门店特征聚类建模技术 111
4.1 建模技术 111
4.2 建模思路 113
4.3 数据准备 113
4.4 聚类分析 114
4.4.1 划分聚类分析过程 115
4.4.2 划分聚类结果分析 115
4.4.3 层次聚类分析过程 128
4.4.4 层次聚类结果分析 130
4.5 研究结论 147
第5章 医药制造业上市公司估值建模技术 149
5.1 建模数据来源与研究思路 149
5.2 描述性分析 151
5.2.1 Stata分析过程 151
5.2.2 结果分析 152
5.3 相关性分析 162
5.3.1 Stata分析过程 162
5.3.2 结果分析 163
5.4 建立模型 167
5.4.1 市盈率口径估值与业绩表现研究 167
5.4.2 市净率口径估值与业绩表现研究 175
5.5 研究结论 183
第6章 财险公司客户服务满意度调研建模技术 185
6.1 建模背景与理论基础 185
6.2 建模数据来源与研究思路 188
6.3 描述性分析 190
6.3.1 Stata分析过程 190
6.3.2 结果分析 191
6.4 信度分析 196
6.4.1 Stata分析过程 196
6.4.2 结果分析 196
6.5 相关性分析 197
6.5.1 Stata分析过程 197
6.5.2 结果分析 198
6.6 建立模型 199
6.6.1 客户满意度影响因素的实证分析 199
6.6.2 客户再次购买行为影响因素的实证分析 205
6.6.3 关于客户推荐购买行为影响因素的实证分析 211
6.7 优化模型 215
6.7.1 客户满意度影响因素的实证分析 216
6.7.2 客户再次购买行为影响因素的实证分析 221
6.7.3 关于客户推荐购买行为影响因素的实证分析 226
6.8 研究结论 232
第7章 影音企业会员量与价值贡献分析建模技术 234
7.1 建模技术 234
7.2 建模思路 235
7.3 数据准备 235
7.4 建模分析 236
7.4.1 研究过程 236
7.4.2 结果分析 238
7.5 研究结论 244
第8章 生产制造企业利润驱动因素分析建模技术 245
8.1 建模思路 245
8.2 描述性分析 246
8.2.1 Stata分析过程 246
8.2.2 结果分析 247
8.3 时间序列趋势图 249
8.3.1 Stata分析过程 249
8.3.2 结果分析 249
8.4 相关性分析 252
8.4.1 Stata分析过程 252
8.4.2 结果分析 252
8.5 单位根检验 254
8.5.1 Stata分析过程 254
8.5.2 结果分析 255
8.6 建立模型 262
8.7 研究结论 263
第9章 手机游戏玩家体验评价影响因素建模分析 265
9.1 建模技术 265
9.2 数据来源 267
9.3 建立模型 268
9.3.1 回归分析 269
9.3.2 单因素方差分析 283
9.3.3 单因变量多因素方差分析 286
9.4 研究结论 287
第10章 家政行业客户消费满意度调研建模技术 289
10.1 建模技术 289
10.2 建模数据来源与分析思路 291
10.3 建模前的数据准备 294
10.3.1 数据整理 294
10.3.2 信度分析 296
10.3.3 描述性分析 298
10.3.4 相关性分析 301
10.3.5 主成分分析 303
10.4 建立断尾回归分析模型 306
10.4.1 客户消费满意度影响因素建模技术 307
10.4.2 客户消费次数影响因素建模技术 325
10.4.3 客户推荐次数影响因素建模技术 328
10.5 研究结论 331
第11章 国际贸易行业建模分析应用举例 333
11.1 建模数据来源与研究思路 333
11.2 描述性分析 334
11.1.1 Stata分析过程 334
11.1.2 结果分析 335
11.2 时间序列趋势图 336
11.2.1 Stata分析过程 336
11.2.2 结果分析 337
11.3 相关性分析 342
11.3.1 Stata分析过程 342
11.3.2 结果分析 342
11.4 单位根检验 345
11.4.1 Stata分析过程 345
11.4.2 结果分析 346
11.5 格兰杰因果关系检验 350
11.5.1 Stata分析过程 351
11.5.2 结果分析 351
11.6 建立模型 353
11.7 研究结论 354
第12章 美容连锁企业按门店特征分类分析建模技术 356
12.1 建模技术 356
12.2 建模思路 357
12.3 数据准备 357
12.4 因子分析 358
12.4.1 分析过程 359
12.4.2 结果分析 362
12.5 研究结论 388
第13章 酒水饮料行业营销诊断短面板数据建模技术 390
13.1 建模技术 390
13.2 建模思路 390
13.3 数据准备 391
13.4 建模分析 392
13.4.1 研究过程 392
13.4.2 结果分析 394
13.5 研究结论 407
第14章 健身行业经营分析长面板数据建模技术 408
14.1 建模技术 408
14.2 建模思路 408
14.3 数据准备 409
14.4 建模分析 410
14.4.1 研究过程 410
14.4.2 结果分析 412
14.5 研究结论 424
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| 內容試閱：
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近年来，得益于信息技术的持续进步，数据的存储和积累可以非常便利而低成本地实现，同时大数据时代各类企事业单位的数据治理意识得到显著提升。大到大型的商业银行、电商平台，小到大街小巷采取会员制的餐饮、商店，都积累了大量的客户交易数据、消费数据和基础数据，如何实现对这些数据的开发利用，建立恰当的模型，从数据中挖掘出客户的行为习惯，从而更好地、更有针对性和效率性的开展市场营销、产品推广、客户关系分类维护或风险控制，进而改善经营效益、效率和效果，对各类市场经济主体显得尤为重要。可以合理预期的是，大数据时代各类市场经济主体的竞争模式将会发生很大的变化，在信息不对称因素逐步得到消除、市场信息越来越透明的趋势下，工作做得越精细、越具备针对性，就越能抓住客户的需求，取得领先的市场竞争优势。所以，从这个角度来说，所有的市场主体（包括经营管理者及基层的职员）都应该学习、掌握并能够结合实际工作应用高级统计分析方法与建模应用技术，增强企业的市场竞争力，也增强自身的职场竞争力。
Stata作为公认的应用广泛的专业数据分析软件之一，以功能丰富、效率高、操作简便而著称，主要针对经济、管理、医学、农学、教育、市场研究、社会调查等多个行业和领域，也是很容易入手学习的数据统计分析软件。本书编者致力于编写一本Stata统计分析与建模技术应用的教材，为各类有志于改善自身商业运营能力或致力于提升自身竞争力的读者提供借鉴。
全书共14章，其中第1章内容为Stata操作快速入门，第2章为建模技术要点介绍，第3章为Stata基本分析检验，后续各章均以实际商业应用案例的形式介绍Stata在商业运营实践建模中的应用。本书的特色在于所有的案例都非常真实和实用，通过这些案例读者不仅可以学会使用Stata进行操作，更重要的是如何使用Stata开展工作实践，这些案例与当前职场人士的本职工作紧密相关。我们志在通过本书的推出教会读者使用Stata软件来解决实际问题，以提高工作质量。本书主要面向的读者为具备一定统计学基础的职场人士以及在校大学生。
本书第1章为Stata操作快速入门，旨在告诉读者Stata软件的启动与关闭，Stata 16.0变量与数据的常用操作、Stata描述统计、Stata制图简介等基础操作，教会读者如何使用Stata处理数据。第2章为Stata建模技术要点介绍，旨在告诉读者Stata中的各类建模技术方法、建模中的注意事项、建模中的常见误区、需要遵循的价值导向以及完整的研究方案设计要点等。第3章为Stata基本分析检验，讲解Stata参数检验、Stata非参数检验、分类变量描述统计等基本分析检验方法。第4章为商超连锁企业按门店特征聚类建模技术，讲解如何使用Stata软件的聚类分析建模技术，应用到商超连锁企业按门店特征进行分类。第5章为医药制造业上市公司估值建模技术，讲解如何使用Stata软件的相关性分析、小二乘线性回归分析进行医药制造业上市公司估值。第6章为财险公司客户服务满意度调研建模技术，讲解如何使用Stata软件的信度分析、相关性分析、Logit回归分析、Probit回归分析、截取回归分析进行财险公司客户服务满意度调研。第7章为影音企业会员量与价值贡献分析建模技术，讲解如何使用Stata软件的克服自相关特征的线性回归建模技术进行影音企业会员量与价值贡献分析。第8章为生产制造企业利润驱动因素分析建模技术，讲解如何使用Stata软件基于平稳时间序列进行建模、进行生产制造企业利润驱动因素分析。第9章为手机游戏玩家体验评价影响因素建模分析，讲解如何使用Stata软件的线性回归分析模块和方差分析模块研究手机游戏玩家体验评价影响因素。第10章为家政行业客户满意度调研建模技术，讲解如何使用Stata软件信度分析、描述性分析、相关性分析、有序回归分析、主成分分析、断尾回归分析等建模技术开展家政行业客户满意度调研工作。第11章为国际贸易行业建模分析应用举例，讲解如何使用Stata软件基于非平稳时间序列进行建模，应用到国际贸易行业。第12章为美容连锁企业按门店特征分类分析建模技术，讲解如何使用Stata软件因子分析模块对美容连锁企业按门店特征分类。第13章为酒水饮料行业营销诊断短面板数据建模技术，讲解如何使用Stata软件短面板数据建模技术进行酒水饮料行业营销诊断。第14章为健身行业经营分析长面板数据建模技术，讲解如何使用Stata软件长面板数据建模技术对健身行业经营进行分析。
综上所述，本书的特色和优势在于将Stata建模技术和商业领域应用有机结合，从使用的Stata建模技术来看，包括线性回归分析、Logit回归分析、Probit回归分析、截取回归分析、断尾回归分析、相关分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、描述性分析、方差分析、平稳时间序列分析、非平稳时间序列分析、长面板数据分析、短面板数据分析等多种常见统计建模技术。从研究应用的领域来看，全部为当下热门的商业运营领域，涉及的行业包括商超连锁、美容连锁、医药制造业、国际贸易、财险公司、酒水饮料、手机游戏、家政行业、健身行业、生产制造、影音企业等，涉及的商业运营环节包括利润分析、市场营销、客户满意度调查、连锁门店分类管理、上市公司估值等。这些案例都是编者基于自身从业经历，在大量实际调研的基础上改编的，非常贴近实际生活，也非常便于直接吸收应用。编者之所以倾心将Stata建模技术与当下热门商业应用领域融合，一方面，因为非常贴近生活，便于读者更好地理解这些建模技术；另一方面，也可以便于从事这些领域或者相近领域工作的读者直接应用到本职工作中，快速提升职场竞争力。
为了帮助读者更加直观地学习本书，编者将书中实例和练习题所涉及的全部操作文件都收录到本书的下载资源中，分别将素材文件和视频文件存放到sample文件夹和video文件夹中。前者包含书中涉及的所有Stata源文件，后者收录了书中所有实例和练习题的操作视频文件。下载资源可以通过扫描下面的二维码获取。如果下载有问题，请联系booksaga@126.com，邮件主题为“Stata统计分析商用建模与综合案例精解”。
案例素材 操作视频1 操作视频2
操作视频3 操作视频4 操作视频5
本书由杨维忠和张甜共同编写，其间得到了夏非彼、卞诚君的悉心指导和大力支持。本书在编写的过程中吸收了前人的研究成果，在此一并表示感谢。
由于编者水平所限，书中的不当之处在所难免，恳请各位同行专家和广大读者批评指正，并提出宝贵的意见。
编 者
2020年8月
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