《〈统计学〉（第7版）学习指导书》每章内容大体上包括学习指导、主要公式、选择题和选择题答案、教材练习题详细解答等几部分，同时提供了两套模拟试卷及答案。
本书主要介绍了会计英语的财务会计方面的相关知识，主要包括财务会计理论框架，会计循环，基本财务报表，流动资产（上） 现金、短期投资、应收款项，流动资产（下） 存货，长期资产，长期资产，长期负债，股东权益，现金流量表，财务报表分析等
本书主要分为两大块内容，一个是关于内部审计的基本理论，另一个是关于内部审计的实务。内部审计的基本理论主要体现在*章到第五章，首先对于内部审计的定义、特点、目标进行了说明，指出内部审计与国家审计、社会审计的区别与联系，同时说明了内部审计与内部控制的关系，进而提出内部审计的内容与方法。然后，对于内部审计相关的职业道德规范和准则进行了说明。接着，论述了内部审计项目管理，如内部审计机构的设置、内部审计质量的评价以及内部审计人员管理等。*后，对于内部审计的流程进行了分析。内部审计的实务部分主要涉及的章节是从第六章到第十章，该部分主要描述了目前内部审计机构实施比较多的审计类别，如内部控制审计、经济责任审计、建设工程项目审计、风险管理审计和舞弊审计。在论述每种审计时，主要分析了每种审计的目
SPSS是*早引入国内的优秀统计分析软件之一，由于其视窗操作、易于使用和输出结果直观易懂等特点，被多数人广泛使用。本书是由SPSS来实现全部计算的统计学教材，自出版以来深受读者喜爱，第3版在写法上仍然立足于统计应用，避免统计公式的推导，力求通俗易懂。书中例题的解答给出了SPSS的详细操作步骤，每章均以一个实际问题引入该章要介绍的内容。 本书可作为高等院校经济管理类专业本科生统计学课程的教材使用，也可作为其他文科专业及部分理、工、农、林、医、药专业的教材或参考书使用。
本书共有9章节内容。*章内部控制（以下简称内控）在中国的十年，介绍了中国引入内部控制制度十年的发展历程。第二章有关内控的几组关系，包括内控与现有管理体系、内控与制度、内控与内控手册、内控体系与管理层级、内控与风险管理。第三章内控责任体系。第四章内控建设一般思路。第五章控制活动要素。第六章其他四大内控要素。第七章内控评价测试过程与要点。第八章合格内控咨询顾问。第九章内控发展的一般见解。
《出纳实务习题集》是与《出纳实务》教材相配套的一本练习册，学生通过练习，可以巩固上课所学，加深对理论知识的理解，提高出纳业务技能，并将所学知识和技能内化为职业素养。本习题集从项目一到项目九是根据《出纳实务》教材的每一个子项目配套编写的，学生可以按教材进度进行练习，针对性强。
在上述主要研究和创新的基础上，本文从管理学理论中关于价值链管理的角度，结合内部控制的五大目标，提出了价值导向的全面内部控制审计未来发展方向。本文指出，全面内控审计的未来发展方向应该是包含防范和化解风险的价值导向的全面内控审计，主要目的在于帮助企业提高经营的效率与效果，避免和减少损失浪费，提高经营的效率和效果，促进企业的可持续健康发展，而不仅仅是目前所倡导的风险导向内控审计。这种价值导向的全面内部控制审计目标与内部控制的目标也是一致的，体现了全面内部控制的管理学属性，促进企业持续健康发展的根本目标和要求。
从技术逻辑来说，审计就是对特定事项与既定标准之间的一致性获取证据并发表意见，这里的特定事项就是审计主题。总体来说，审计主题包括财务信息、业务信息、特定行为和特定制度，基于这四类审计主题，分别形成财务审计、绩效审计、合规审计和制度审计，上述四类审计相关的知识是审计学专业的通识。 本书聚焦合规审计，借鉴世界审计组织的合规审计准则，扎根于中国合规审计理论研究和实务探索，对合规审计原理做了系统介绍，共分为四个单元：*单元介绍合规审计的基本概念和基本步骤，包括第1章和第2章；第二单元介绍合规审计各步骤的操作原理，包括第3章至第7章；第三单元介绍合规审计的关键技术及审计标准，包括第8章和第9章；第四单元（第10章）介绍员工舞弊行为这种特殊的合规审计。
本书采用经济、管理人员易于接受的方式，以统计思维：数据 模型 决策为主线，将相关知识和方法有机地联系起来。全书共十章，主要内容包括商务统计基础，数据收集，数据整理，数据分布特征，数据推理基础：概率分布与抽样分布，数据推理方法：参数估计，数据推理方法：假设检验，多总体均值比较模型：方差分析，因果关系研究模型：相关与回归分析，决策分析。本书注重与Excel、SPSS软件相
自本教材版出版后，大数据的概念逐渐深入人心。数据大量地涌现，让我们生活在数据的海洋之中。统计学是一门数据的科学，越来越多的行业需要使用统计学和数据分析。为了适应大数据时代对统计学的要求，根据广大师生的建议，我们对教材进行了修订，更新了数据和例子，增加了必要的统计公式等，试图突出数据科学的思想，以使读者更好地理解和掌握统计方法的思想和使用。本书可读性强，语言轻松活泼，案例贴近生活，通俗易懂。 本书可作为理、工、农、医、经济、管理、人文社会科学专业以及其他领域的统计学教材，也可以供从事商务活动和经济分析等实际工作的各类人员参考。
统计基础是高职高专财经类专业基础课程之一。 本教材采用案例分析法，通过学 量的应用实例，引导学生正确地收集数据资料并进行统计分析，以得到有意义的参考性结论。另外，本教材尽量避免公式的数学推导，强调其经济含义，教材的每个项目都选用与实际生活紧密联系的案例资料，将宏观与微观相结合，深入浅出，便于理解，能使学生较轻松地学习统计理论和方法。为了进一步让学生掌握统计实训内容，提高动手能力，本教材增加了Excel在统计工作中的应用教学，步骤清晰、图文并茂。本教材可作为高职高专院校的财经类专业教材，也可作为企 人员自学和培训的参考用书。
本书每章内容大体上包括学习指导、主要公式、选择题、选择题答案、教材练习题解答等部分。学习指导部分概括性地介绍了本章的内容，并以表格形式给出了本章的结构、主要内容和学习要点。主要公式部分给出了本章的一些主要公式。考虑到教材后面配有一定数量计算形式的习题，所以本书每章的练习题部分只给出了选择题，内容涉及概念性的、理解性的和计算性的。每章选择题的数量较多，通过练习可以全面理解和掌握本章的内容，选择题部分给出了相应的答案。 给出了教材练习题的详细解答，包括计算步骤和结果，供学习时参考。
本书兼顾抽样技术和试验设计的知识完整性和相对独立性，突出内容通俗性和实际应用性，主要选择简单随机抽样、分层随机抽样、两级抽样等抽样技术内容，以及单因子试验、两因子试验、随机化区组试验、正交设计、**设计、计算机试验设计等试验设计内容。本书注重讲解代表性的理论方法和模型，回避烦琐的理论性质的解释和证明，并易于计算机软件操作。为了演示抽样技术和试验设计的理论方法，本书编写统计案例，演示如何应用统计方法解决实际问题，便于读者的理解和自学。
本书是一本项目实践型的市场数据调研及处理教材，符合应用型人才培养目标，围绕市场调研工作中应承担的数据采集与数据处理环节的一系列主要工作任务，以任务驱动展开学习，重点介绍市场数据调研及处理的基础知识和方法，从各种新渠道采集数据，利用新技术处理数据。 本书区别于以往市场调研类教材的特点在于： ，独特的立足点。聚焦于市场数据的调研，满足“业务导向”，即满足中级营销数据分析师工作中应承担的数据采集与数据处理环节的职业能力要求。 第二，独特的内容体系和案例设计。内容紧贴工作实际，依据中级营销数据分析师的工作任务和工作路径，设计学习情境和学习任务，使学生了解市场数据类型，丰富的案例为综合运用多种教学方法组织教学提供了素材。 第三，精准的培养目标定位。加强对企业和劳动力市场的调研，及时
1.适用应用型人才的培养，提供教学方法和学习方法指导，突出实践性教学。 2.内容体系与现行大部分教材基本相同。 3.主要内容包括描述统计、推断统计。 4.体现教学方法和学习方法指导，突出实践性教学。 5.强化统计思想，理解统计问题，掌握统计方法。 与现用教材相比有什么特点：1.保持了原教材提供教学方法和学习方法指导的特点， 新数据、例题及习题。 2.以数据为核心， 加重视数据的搜集、整理和分析，引导学生通过数据认识经济规律。 3.突出实践性教学，在教材中安排了以经济运行结果为材料的课程设计，并通过课其达到强化理论知识、解决实际问题的目的。 4.为适应本科对统计学课程的要求，进一步完善理论体系，增加多因素方差分析的内容。
本书参考了 外大量书籍及文献，在系统介绍多元分析基本理论和方法的同时，尽力结合社会、经济、自然科学等领域的研究实例，把多元分析的方法与实际应用结合起来，注意定性分析与定量分析的紧密结合，努力把同行以及编者在实践中应用多元分析的经验和体会融入其中。为使读者掌握本书内容，同时考虑到这门课程的应用性和实践性，每章末给出了简单的思考与练习题。本书一个显著的特点是，在讲解每种方法后，结合实例概要介绍SPSS或R软件的操作实现过程。 全书共11章。主要内容包括多元正态分布、均值向量和协方差阵的检验、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等常见的主流方法，还参考 外大量文献系统介绍了近年来在市场研究、顾客满意度研究、金融研究、环境研究等领域应用颇广的较新方法，包括定性数
本书作为回归分析的应用教材，重点是结合SPSS软件使用回归分析中的各种方法，比较各种方法的适用条件，并正确解释分析结果。为了保持教材的完整性，对一些基本的公式和定理给出了推导和证明，对一些基本的理论性质也做了必要的说明。对统计学专业的本科生可以全面系统地讲述教材的内容；对非统计学专业的本科生应该舍弃其中理论性质的内容；对非统计学专业的研究生可以根据具体情况选择讲授其中的内容。
......
本书是一本统计学基础教材，共9章。第1章主要介绍变量、数据及其分类以及数据的来源。第2章介绍数据的预处理和频数分布表的制作。第3章和第4章介绍数据的描述性分析方法，包括图表的使用和常用统计量的计算与分析方法。第5～第7章介绍统计推断的基本原理和方法，包括统计量的概率分布及参数估计和假设检验。第8章介绍实际中广泛应用的相关与回归分析方法。第9章介绍时间序列分析和预测。
