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産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：有一定數學基礎，希望瞭解、學習數據分析技術，並將其運用到實際工作生活中的學生和社會工作者。

深入淺齣的統計理論基礎

63個鮮活的生活實例

幫助讀者建立統計理論知識框架，形成數據分析思維邏輯，學會數據分析方法

內容簡介

數據分析已經成為數據時代各行各業突破各自行業發展瓶頸的zui有效手段，無論是公司職員還是個體商戶或大公司管理者，都需要有數據分析的能力。

本書係統地介紹瞭數據分析的統計理論基礎內容，共5章。第1章闡述瞭數據分析在當今生活中的重要性，以及人們成為各自領域的數據分析師的必要性和學習路徑；第2章從數據描述的三個維度展開，詳細介紹瞭如何從集中趨勢、離散程度和分布形態對數據進行描述，從而使分析者充分瞭解自己手頭的數據；第3章介紹瞭推斷性數據統計分析的內容，介紹瞭如何通過樣本數據特性推斷齣總體數據特徵；第4章是關於預測分析的，介紹瞭變量之間的相關分析，以及如何使用容易獲取的數據信息預測難以獲取的數據信息，用過去的曆史數據信息預測未來可能齣現的數據信息；第5章介紹瞭數據結果可視化的內容，包括各種統計圖形的功能及使用場景。

本書以數據分析的統計理論基礎為主題，大多數知識點都列舉瞭生活中的實用案例，適閤高等院校學生、公司職員、個體商戶和企業管理者學習參考。《遊戲數據分析實戰》的特色是以詳細案例為主，通過SPSS、Excel等工具逐步展示實施步驟。通過手把手的方式讓讀者快速掌握遊戲數據分析方法。

作者簡介

謝運恩

微信公眾號“SPSS生活統計學”創建者，資深數據分析師，擁有多年的統計教育和數據分析谘詢經驗，尤其擅長數據分析技術在傳統行業的落地實施。

李安富

微信公眾號“SPSS生活統計學”創建者，國內知名大學統計學專業教師，資深數據分析師，擅長將枯燥無味的統計公式用詼諧幽默的方式教授給學生。

目錄

第1章

生活在數據時代

1.1 數據分析無處不在

1.1.1 常用的國傢統計指標

1.1.2 製造業的數據分析應用

1.1.3 營銷領域的數據分析應用

1.1.4 醫療行業的數據分析應用

1.2 人人都能成為數據分析師

1.2.1 數據分析過程

1.2.2 數據分析工具

1.2.3 數據分析師的成長之路

第2章

耳熟能詳的數據你真的瞭解嗎

2.1 數據的類型

2.1.1 數據的結構屬性分類

2.1.2 數據的連續性特徵分類

2.1.3 數據的測量尺度分類

2.2 數據描述的三個維度

2.3 數據的集中趨勢描述

2.3.1 算術平均值

生活案例：使用算術平均值瞭解公司的待遇水平

2.3.2 幾何平均值

生活案例：使用幾何平均數識彆生産綫上的隱形損耗

2.3.3 眾數

生活案例：使用眾數製訂服裝企業的生産計劃

2.3.4 中位數

生活案例：使用中位數識破招聘啓事的工資陷阱

2.4 數據的離散程度描述

2.4.1 極差

生活案例：使用極差描述氣溫的變化幅度

2.4.2 平均偏差

生活案例：使用平均偏差評價生産綫的穩定性

2.4.3 方差和標準差

生活案例：使用標準差（方差）提高巧剋力生産綫的工藝水平

2.4.4 變異係數

生活案例：使用變異係數客觀評定員工績效

2.4.5 四分位極差

2.5 數據的分布形態描述

2.5.1 概率

生活案例：概率是賭場老闆製定遊戲規則的法寶

2.5.2 概率分布

2.5.3 離散型概率分布：二項分布

生活案例：産品抽檢的二項分布應用

2.5.4 離散型概率分布：多項分布

生活案例：預測足球比賽結果的多項分布應用

2.5.5 離散型概率分布：超幾何分布

生活案例：超市抽奬活動的超幾何分布概率

2.5.6 離散型概率分布：泊鬆分布

生活案例：使用泊鬆分布進行雜貨店的庫存管理

生活案例：使用二項分布和泊鬆分布分析準備的試捲數量是否足夠

2.5.7 連續型概率分布：指數分布

生活案例：指數分布告訴你，為什麼電子産品隻保修三年

2.5.8 連續型概率分布：均勻分布

生活案例：使用均勻分布分析傢具物流的送貨時間

2.5.9 連續型概率分布：正態分布

生活案例：使用正態分布分析研究生畢業論文的完成時間

生活案例：使用峰度與偏度檢驗政府精準扶貧效果

2.5.10 正態分布作為二項分布近似

生活案例：使用正態分布和二項分布分析足球比賽的猜邊概率

2.5.11 正態分布作為泊鬆分布近似

生活案例：使用正態分布和泊鬆分布分析民營電纜廠的良品率

第3章

數據分析的“內核”：推斷分析

3.1 見微知著的抽樣

3.1.1 抽樣的意義

3.1.2 抽樣方法

3.1.3 樣本推斷的理論基礎

3.2 數據的處理

3.2.1 數據處理的不良案例

3.2.2 正確的數據存儲形式

3.3 樣本到總體的橋梁：抽樣分布

3.3.1 抽樣分布的定義

3.3.2 Z分布

3.3.3 T分布

3.3.4 切比雪夫定理

3.3.5 卡方分布

3.3.6 F分布

3.4 數據分析的第一闆“斧”：參數估計

3.4.1 參數估計的類型

3.4.2 Z分布與總體均值的區間估計

生活案例：估算西部兒童看電視時間的置信區間

生活案例：估算大學生每日體育鍛煉時間的置信區間

生活案例：購買保險公司産品的消費者年齡置信區間

3.4.3 T分布與總體均值的區間估計

生活案例：醬料廠罐裝産品重量的置信區間

3.4.4 切比雪夫定理與總體均值的區間估計

生活案例：心髒搭橋手術後，患者住院時間的置信區間

3.4.5 卡方分布與總體方差的區間估計

生活案例：使用T分布和Z分布分析食品包裝上的營養成分錶

3.4.6 F分布與兩個總體方差比的區間估計

生活案例：比較不同超市的電子秤精度

3.4.7 兩個總體均值差的區間估計

生活案例：比較水稻新品種在不同地區的産量

生活案例：比較不同睡眠時間對記憶力的影響

生活案例：研究新藥對睡眠質量的影響

生活案例：比較兩傢航空公司的起飛延誤時間

生活案例：蒲公英的降脂作用

3.4.8 總體比率的區間估計

生活案例：移動支付的普及程度調查

3.4.9 樣本容量的確定

生活案例：管理製藥廠的供應商

生活案例：齣口蘋果的重量控製

生活案例：電視節目的收視率調查

3.5 數據分析的第二闆“斧”：假設檢驗

3.5.1 假設檢驗的理論基礎

3.5.2 單樣本的假設檢驗

生活案例：使用單樣本Z檢驗分析筆記本電池的續航能力改進效果

生活案例：使用單樣本T檢驗分析新型麻醉劑的麻醉效果

生活案例：使用卡方檢驗管理飲料工廠的産品質量

3.5.3 兩樣本的假設檢驗

生活案例：機場對不同航空公司航班的起飛時間管理

生活案例：新藥的臨床實驗

生活案例：新藥的副作用研究

生活案例：自動化生産綫的工藝調整

3.5.4 多樣本的假設檢驗與方差分析

生活案例：使用單因素方差分析研究新水稻品種的性狀

生活案例：使用無交互兩因素方差分析研究員工的績效管理方式

生活案例：使用有交互兩因素方差分析研究員工績效的管理方式

3.6 數據分析的第三闆“斧”：非參數檢驗

3.6.1 非參數檢驗

3.6.2 卡方檢驗

生活案例：使用卡方檢驗分析講座的到場人數是否存在異常波動

生活案例：使用卡方檢驗分析不同年齡人群對汽車顔色的喜好

3.6.3 Wilcoxon符號秩檢驗

生活案例：使用Wilcoxon符號秩檢驗分析職業影評人的打分差異

第4章

數據分析的終極目的：“為我所用”

4.1 “相關”是繼續分析的前提

4.1.1 相關關係

4.1.2 相關分析

生活案例：使用相關分析理解“總理指數”

生活案例：使用偏相關分析研究上網時間是否真的影響學習成績

生活案例：使用距離相關分析研究汽車的性價比

4.2 “迴歸”是相關分析的歸宿

4.2.1 迴歸分析綜述

4.2.2 簡單綫性迴歸分析

生活案例：簡單綫性迴歸分析用於貨運總量預測國內生産總值

生活案例：貨運總量預測國內生産總值的置信區間

生活案例：貨運總量與國內生産總值迴歸模型的效果檢驗

4.2.3 多元綫性迴歸分析

生活案例：使用多元綫性迴歸分析優化快遞業務員的路綫

4.3 發現事物隨時間變化的規律

4.3.1 時間序列分析綜述

4.3.2 長期趨勢分析

生活案例：使用移動平均法預測玩具公司的銷售量

生活案例：使用加權移動平均法預測玩具公司的銷售量

生活案例：使用指數平滑法預測玩具公司的銷售量

生活案例：使用指數平滑法預測玩具公司的銷售量

生活案例：使用迴歸方程法預測創業公司的銷售額

4.3.3 季節變動趨勢分析

生活案例：創業公司銷售額的季節變動趨勢分析

4.3.4 循環變動和不規則變動

生活案例：公司銷售量的循環變動分析

4.3.5 時間序列分析應用

第5章

給數據披上靚麗“外衣”：數據可視化

5.1 數據的可視化

5.1.1 數據可視化工具

5.1.2 常用的統計圖

5.2 條形圖、直方圖和餅圖

5.2.1 條形圖

5.2.2 直方圖

5.2.3 餅圖

5.3 綫圖與麵積圖

5.3.1 綫圖

5.3.2 麵積圖

5.4 散點圖

5.5 高低圖與箱綫圖

5.5.1 高低圖

5.5.2 箱綫圖

5.6 時間序列圖

5.7 帕纍托圖

5.8 P-P概率圖和Q-Q概率圖

5.8.1 P-P概率圖

5.8.2 Q-Q概率圖

前言/序言

人人都應該會數據分析

數據分析已經成為數據時代各行各業突破各自行業發展瓶頸的最有效手段，無論是公司職員還是個體商戶或大公司管理者，都需要有數據分析的能力。很多人認為數據分析能力就是對數據進行描述和做齣漂亮的統計圖形的能力，這是狹隘的理解。數據分析能力的基礎在於數據分析的邏輯思維能力，而邏輯思維能力的培養必須建立在統計理論基礎之上。

統計學是數據分析的基礎

在移動互聯網時代，信息的獲取成本越來越低，這也導緻拿來主義和實用主義盛行。數據分析科學是一門需要緊密聯係生活實際的科學。數據分析方法非常多，這是因為不同的數據分析環境需要選擇不同的數據分析方法來處理。因此，在數據和數據分析方法之間，天然地存在鴻溝，拿來主義和實用主義經常行不通，而磨平鴻溝的方法就是學習統計理論基礎。

筆者接觸過很多希望學習數據分析或正在學習數據分析的朋友，發現他們身上都有一個通病，就是將學習各種分析軟件作為學習重點，覺得學習數據分析就是學習分析軟件操作。他們在進行具體的數據分析時，通常的做法是套用彆人的數據分析邏輯和方法，如果分析結果與參考結果一緻，那麼沒有問題，但是通常的情況是不一緻的，這時他們就需要浪費大量的時間和精力查找原因。而不一緻的原因通常是數據情況不符閤導緻的，解決的辦法是根據實際的數據分析環境進行數據調整或選擇其他閤適的數據分析方法，而要做到這些，歸根結底需要的還是紮實的統計理論基礎。

學習數據分析應該以統計理論基礎為主綫，分析軟件僅僅是各種分析方法的實現工具。因此，在開始學習時，應該輔以一到兩種操作簡便的分析軟件，例如SPSS。這樣就能夠比較快速地建立統計理論框架，並掌握一款分析軟件。當你的統計理論基礎夯實以後，會發現學習各種分析軟件都能夠遊刃有餘，甚至像R和Python這種編程語言也能在比較短的時間內掌握。

從生活實例中開始學統計學

標準版的統計教材往往偏重於理論推導，描述語言專業嚴謹，這不可避免地帶來瞭晦澀難懂的問題。本書的寫作初衷就是為瞭解決沒有任何統計基礎的各行各業的數據分析學習者，他們學習和構建自己統計理論基礎的需求，大部分知識點都列舉瞭生活中的應用案例，能夠幫助學習者更好地理解和掌握各個知識點的分析邏輯，並內化為自己的統計理論基礎的知識框架。

除此之外，本書在章節設計上做瞭精心的安排，共包括5章內容。

第1章闡述瞭數據分析在當今生活中的重要性，以及人們成為各自領域的數據分析師的必要性和學習路徑。

第2章從數據描述的三個維度展開，詳細介紹瞭如何從集中趨勢、離散程度和分布形態對數據進行描述，從而使分析者充分瞭解自己手頭的數據。

第3章為推斷性數據統計分析的內容，介紹瞭如何通過樣本數據特性推斷齣總體數據特徵。

第4章為預測分析內容，介紹瞭變量之間的相關分析，以及如何使用容易獲取的數據信息預測難以獲取的數據信息，用過去的曆史數據信息預測未來可能齣現的數據信息。

第5章是數據結果可視化的內容，包括各種統計圖形的功能及使用場景。

“不積跬步，無以至韆裏”，夯實基礎的過程總是比較乏味的，希望本書通俗的描述語言和鮮活的生活應用案例能夠幫助數據分析學習者順利建立統計理論的知識框架，形成數據分析思維邏輯，成為各自領域的佼佼者。

作 者

人人都會數據分析：從生活實例學統計 下載 mobi epub pdf txt 電子書

評分☆☆☆☆☆

很不錯，質量很好，性價比高

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質量還可以，應該是正版。

評分☆☆☆☆☆

送貨速度快。收到打開發現邊角有些壓損，無礙閱讀。

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書是正版應該沒錯，但是物流真的不行

評分☆☆☆☆☆

《深入淺齣數據分析》：我們生活在數據的天地裏，你的工作就是淋灕盡緻地發揮數據的作用。從哪裏起步？《深入淺齣數據分析》將為你提供幫助：利用Excel或Openomce應用程序組織數據，在R應用程序中進行進一步整理，通過散點圖和直方圖找齣有意義的模式，藉助啓發式算法作齣結論，通過實驗和假定測試預見未來，再以清楚直觀的圖形展示分析結果。

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很不錯，質量很好，性價比高

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購買書籍基本都是在京東，送貨快，售後處理也很快。

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不錯不錯，買的值，可以的推薦啊。

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