有趣的统计-75招学会数据分析 (美)弗雷,邹澍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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美弗雷，邹澍 著

图书标签:

• 统计学
• 数据分析
• 数据可视化
• 统计方法
• 概率论
• 推论统计
• R语言
• Python
• 机器学习
• 商业分析

店铺： 典则俊雅图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115356215

商品编码：29887787396

包装：平装

出版时间：2014-09-01

图书基本信息,请以下列介绍为准
书名	有趣的统计-75招学会数据分析
作者	(美)弗雷,邹澍
定价	59.00元
ISBN号	9787115356215
出版社	人民邮电出版社
出版日期	2014-09-01
版次	1

其他参考信息（以实物为准）
装帧：平装	开本：16开	重量：0.4
版次：1	字数：	页码：

插图

目录

内容提要

概率在日常生活中扮演着重要角色。每个人独特的基因组成，学生的在校成绩，游戏中的下注，体育比赛的结果等，到处都有概率的身影。《有趣的统计：75招学会数据分析》分为6章，共包括75个“黑客技艺”（Hack），揭示了如何通过推论统计学来理解事物的运作方式，发现变量之间的相关性，以及透过局部样本分析推断出总体特征，做出异常的预测。 《有趣的统计：75招学会数据分析》适合从事数据统计、分析工作或对统计分析感兴趣的读者。

编辑推荐

书中让人拍案叫绝的统计小窍门，以及针对生活中实际问题提供的难以置信的解决方案，兼具实用性和趣味性。

作者介绍

博士，连环画收藏和电影爱好者，现任堪萨斯大学教育心理与研究项目助理教授，教授研究生统计学，在教学过程中屡获殊荣。Bruce获得的主要成包括：青少年时期荣获堪萨斯州大富翁锦标赛第三名，读大学时荣获堪萨斯州电影节第二名，中年时在堪萨斯州劳伦斯举办的德州扑克锦标赛中获得不错的第三名。

序言

《洞悉数据：用统计思维驱动决策》 书籍简介 在这个信息爆炸的时代，数据如同潮水般涌来，我们每天都被海量信息包围。如何从这些纷繁复杂的数据中提炼出真正有价值的洞察？如何确保我们的商业决策、科研探索乃至日常生活中的判断，是建立在坚实的数据基础之上，而非仅仅是直觉或偏见？《洞悉数据：用统计思维驱动决策》正是为了回答这些核心问题而精心撰写的一部指南。 本书并非一部晦涩难懂的数学教科书，也并非仅仅罗列复杂公式的工具手册。它致力于成为一座连接原始数据与深刻洞察之间的桥梁，核心目标是培养读者一种至关重要的能力——统计思维。我们相信，统计学并非是少数专业人士的专属领域，而是一种普适的、强大的逻辑工具，能够帮助任何领域的人更清晰、更理性地理解世界的不确定性，并做出更优化的选择。 第一部分：数据世界的基石——理解不确定性与信息质量 在深入技术细节之前，我们必须首先建立对数据本质的正确认知。本书首先从基础概念入手，探讨什么是“变异性”（Variability）以及为什么它在数据分析中占据核心地位。我们不会用高深的术语来定义随机性，而是通过大量贴近现实的案例，展示生活和商业中无处不在的随机波动——从生产线上的产品误差，到客户满意度的日常起伏。 重点内容概述： 1. 数据的“性格”： 区分描述性统计（集中趋势、离散程度）和推断性统计的根本目的。我们将介绍平均数、中位数和众数的适用情境，并重点讲解标准差和方差如何量化风险和不确定性。 2. 测量与偏差： 好的数据分析始于高质量的测量。本部分将深入剖析测量误差的来源，包括系统误差和随机误差。我们探讨如何识别和应对抽样偏差（Sampling Bias），例如，为什么一个精心设计的调查问卷比随机抓取的样本更能代表总体？我们将分析常见的陷阱，如幸存者偏差（Survivorship Bias）和确认偏误（Confirmation Bias）是如何扭曲我们的数据解读的。 3. 数据的可视化叙事： 数据必须被有效“讲述”才能发挥作用。本书强调图表叙事的艺术与科学。我们不仅会展示如何使用直方图、散点图等基础工具，更会聚焦于如何避免“误导性图表”——如何通过不恰当的轴刻度、缺失的基线或选择错误的图表类型，无意中（或故意地）夸大或缩小趋势。 第二部分：从样本到总体——推断的艺术与科学 统计分析的真正魅力在于，我们仅需观察世界的一小部分（样本），就能对浩瀚的整体（总体）得出可靠的结论。这一跃迁过程，即“推断”，是本书的核心挑战与重点。 重点内容概述： 1. 概率的直觉重建： 许多人对概率的理解停留在赌桌上，而忽略了它在日常决策中的应用。我们将使用贝叶斯思维（Bayesian Thinking）的理念，解释如何根据新信息动态更新我们对事件发生可能性的信念。这对于风险评估和项目管理至关重要。 2. 假设检验的逻辑框架： 假设检验是统计推断的骨干。我们详细拆解“零假设”（Null Hypothesis）和“备择假设”（Alternative Hypothesis）的建立过程。更重要的是，本书将深入解释P值（p-value）的真正含义及其局限性。我们力求让读者理解，一个低P值仅仅意味着“观察到的结果不太可能是偶然发生的”，而非“我的理论绝对正确”。 3. 置信区间：结论的稳健性衡量： 如果平均值只是一个点估计，那么置信区间（Confidence Interval）就是我们给出的一个“范围估计”。我们将阐述95%置信区间意味着什么，以及它如何比单一的P值更能提供决策所需的确定性程度。 第三部分：揭示关系与预测未来——回归分析的应用精髓 当数据点之间存在联系时，我们便进入了回归分析的领域，这是预测和理解因果关系的关键工具。 重点内容概述： 1. 相关性与因果性的辨析： 这是统计分析中最常被混淆的概念。本书通过经典案例（如冰淇淋销量与溺水人数的关系）强调“相关不等于因果”。我们将介绍如何通过控制混杂变量（Confounding Variables）和设计更好的研究来初步建立因果推断的逻辑链条。 2. 线性回归的实战解读： 我们将用最直观的方式解读回归方程中的截距和斜率，它们代表了什么实际意义？重点在于模型拟合优度（如R方）的解读，以及如何判断模型是否过度拟合（Overfitting）了训练数据，从而在面对新数据时失效。 3. 超越直线：分类与预测的进阶： 对于非连续性的结果（如客户是否流失，产品是否合格），本书介绍了逻辑回归（Logistic Regression）的基本思想，帮助读者理解如何用统计模型来预测“是”或“否”的二元结果，这在市场营销和质量控制中极为常用。 第四部分：数据分析的伦理与实践智慧 数据分析的强大力量必须伴随着审慎和伦理的考量。《洞悉数据》的最后一部分，着眼于将统计工具融入日常实践，并保持批判性视角。 重点内容概述： 1. A/B测试的严谨性： 在互联网和产品迭代中，A/B测试是衡量改进效果的金标准。我们将详细解析如何设定合理的测试周期、确定样本量，以及如何正确解读测试结果，确保我们推广的“优化”确实带来了统计学上的显著提升。 2. 统计的局限性与批判性阅读： 任何模型都只是现实的简化。本书鼓励读者对任何声称基于数据的结论保持健康的怀疑态度。我们教授读者如何质问数据来源、样本代表性，以及分析师是否遗漏了关键变量。 3. 数据驱动的决策文化： 最终，统计思维是一种思维方式。它教会我们拥抱不确定性，进行概率性思考，并在信息不完全的情况下，做出当前最佳的、可被数据证伪或支持的决策。 面向读者： 本书适合所有希望提升决策质量的专业人士、市场营销人员、产品经理、初级数据分析师，以及对数字世界充满好奇心的商业管理者和学生。无需深厚的数学背景，只需要对逻辑推理和提升自身判断力抱有热忱。通过本书的学习，您将能够更自信地解读报告，更有效地提出数据支持的论点，并最终将数据转化为实实在在的竞争优势。

评分☆☆☆☆☆

作为一个初学者，我对统计学中的各种术语和方法常常感到困惑，不知道从何下手。这本书最大的亮点在于其“75招”的学习结构，这就像是一个清晰的地图，指引我一步步深入数据分析的世界。每一招都相对独立，但又彼此关联，形成了一个完整的学习体系。我发现，很多时候，我们只需要掌握几个核心的统计工具和方法，就能解决很多实际问题。书中对这些核心方法的讲解非常透彻，并且提供了大量的图示和实例，帮助我们理解概念，掌握操作。更重要的是，作者并没有要求我们一开始就掌握所有复杂的数学推导，而是侧重于理解统计思想和应用场景，这对于想要快速入门的读者来说，简直是福音。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，色彩搭配明亮但不失专业感，书名“有趣的统计”更是直接戳中了我这个对数据分析一直感到有些畏惧但又充满好奇的读者。拿到书后，我迫不及待地翻开，首先映入眼帘的是序言部分，作者以一种非常接地气的方式，描绘了统计学在日常生活中的无处不在，从天气预报到购物折扣，再到新闻报道中的各种图表，都离不开统计的影子。这种开篇立刻打消了我之前对统计“高冷”的刻板印象，让我觉得这本“75招学会数据分析”真的有可能变得简单易懂。我特别喜欢作者在序言中强调的“数据思维”，认为这是一种重要的能力，而统计学则是培养这种思维的最佳途径。读完序言，我仿佛已经看到自己能够运用数据解决实际问题的场景，对后续的学习充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习一门技能，最重要的是能够找到其中的乐趣，而这本书在这方面做得非常出色。我尤其欣赏作者在介绍一些统计概念时，巧妙地融入了各种生动有趣的案例。例如，在讲解“平均数”的时候，作者并没有直接给出枯燥的公式，而是通过分析一群朋友聚餐的AA制账单，以及超市里不同商品的价格分布，来展示平均数在实际生活中的应用。这种方式让我更容易理解抽象的概念，也更能体会到统计学是如何帮助我们理解和分析世界的。书中还穿插了一些小故事和比喻，使得原本可能显得晦涩的统计知识变得鲜活起来，读起来一点也不枯燥，仿佛在听一个经验丰富的朋友在分享他的“独门秘籍”。

评分☆☆☆☆☆

阅读过程中，我最深的感受是作者对“数据可视化”的重视。书中花了相当大的篇幅来介绍如何用图表来直观地呈现数据。从简单的柱状图、折线图，到更复杂的散点图、箱线图，作者都详细讲解了它们的适用场景和解读方法。我以前总是觉得做图表是件很麻烦的事情，但读了这本书后，我才明白，好的可视化能够让复杂的数据变得清晰易懂，甚至能够揭示隐藏在数字背后的故事。作者还分享了一些关于如何选择合适图表、如何避免误导性可视化的技巧，这些都非常有价值。我开始尝试用书中介绍的方法来整理和分析我自己的工作数据，发现效果真的比以前好了很多。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一开始对“学会数据分析”这个目标有些怀疑，毕竟统计学听起来就不是一件容易的事。但是，这本书确实给了我意想不到的惊喜。它并没有贩卖“速成”的虚假承诺，而是通过循序渐进、深入浅出的方式，让我一步步建立起对数据分析的信心。我尤其赞赏作者在处理一些专业术语时，会主动将其与日常经验联系起来，或者用生动的语言进行解释。例如，在讲解“概率”时，作者会从掷骰子、抽奖等大家熟悉的生活场景出发，让我瞬间理解了抽象的数学概念。这本书就像一位耐心的导师，手把手地教我如何与数据打交道，让我不再畏惧数字，而是开始享受从中发现洞察的乐趣。