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店铺： 金安童心图书专营店

出版社： 1

ISBN：9787121329661

商品编码：30274831084

丛书名： 人人都会数据分析

商品参数

人人都会数据分析——从生活实例学统计
	定价	59.00
	出版社	电子工业出版社
	版次	第1版
	出版时间	2017年11月
	开本	16开
	作者	谢运恩
	装帧	平塑勒
	页数	0
	字数	0
	ISBN编码	9787121329661

内容介绍

    数据分析已经成为数据时代各行各业突破各自行业发展瓶颈的有效手段，无论是公司职员还是个体商户或大公司管理者，都需要有数据分析的能力。本书系统地介绍了数据分析的统计理论基础内容，共5章。第1章阐述了数据分析在当今生活中的重要性，以及人们成为各自领域的数据分析师的必要性和学习路径；第2章从数据描述的三个维度展开，详细介绍了如何从集中趋势、离散程度和分布形态对数据进行描述，从而使分析者充分了解自己手头的数据；第3章介绍了推断性数据统计分析的内容，介绍了如何通过样本数据特性推断出总体数据特征；第4章是关于预测分析内容，介绍了变量之间的相关分析，以及如何使用容易获取的数据信息预测难以获取的数据信息，用过去的历史数据信息预测未来可能出现的数据信息；第5章介绍了数据结果可视化的内容，包括各种统计图形的功能及使用场景。本书以数据分析的统计理论基础为主题，大多数知识点都列举了生活中的实用案例，适合高等院校学生、公司职员、个体商户和企业管理者学习参考。

目录

第1 章 生活在数据时代  1

1.1 数据分析无处不在  2

1.1.1 常用的国家统计指标  2

1.1.2 制造业的数据分析应用 .9

1.1.3 营销领域的数据分析应用  13

1.1.4 医疗行业的数据分析应用 15

1.2 人人都能成为数据分析师  16

1.2.1 数据分析过程 17

1.2.2 数据分析工具 21

1.2.3 数据分析师的成长之路 26

第2 章 耳熟能详的数据你真的了解吗  29

2.1 数据的类型  30

2.1.1 数据的结构属性分类  30

2.1.2 数据的连续性特征分类 . 31

2.1.3 数据的测量尺度分类 . 33

2.2 数据描述的三个维度  35

2.3 数据的集中趋势描述  36

2.3.1 算术平均值 . 37

2.3.2 几何平均值 . 39

2.3.3 众数 . 40

2.3.4 中位数 . 41

2.4 数据的离散程度描述  42

2.4.1 极差 . 42

2.4.2 平均偏差 . 43

2.4.3 方差和标准差 . 44

2.4.4 变异系数 . 48

2.4.5 四分位极差 . 49

2.5 数据的分布形态描述  50

2.5.1 概率 . 50

2.5.2 概率分布 . 53

2.5.3 离散型概率分布：二项分布 . 54

2.5.4 离散型概率分布：多项分布 . 56

2.5.5 离散型概率分布：超几何分布 . 57

2.5.6 离散型概率分布：泊松分布 . 59

2.5.7 连续型概率分布：指数分布 . 62

2.5.8 连续型概率分布：均匀分布 . 65

2.5.9 连续型概率分布：正态分布 . 66

2.5.10 正态分布作为二项分布近似 . 73

2.5.11 正态分布作为泊松分布近似 . 76

第3 章 数据分析的“内核”：推断分析 . 79

3.1 见微知著的抽样  80

3.1.1 抽样的意义 . 80

3.1.2 抽样方法 . 81

3.1.3 样本推断的理论基础 . 84

3.2 数据的处理  86

3.2.1 数据处理的不良案例 . 86

3.2.2 正确的数据存储形式 . 87

3.3 样本到总体的桥梁：抽样分布  88

3.3.1 抽样分布的定义 . 88

3.3.2 ??分布  90

3.3.3 ??分布  95

3.3.4 切比雪夫定理 . 98

3.3.5 卡方（??2）分布  99

3.3.6 ??分布  100

3.4 数据分析的板“斧”：参数估计. 102

3.4.1 参数估计的类型 . 102

3.4.2 ??分布与总体均值的区间估计 . 104

3.4.3 ??分布与总体均值的区间估计 110

3.4.4 切比雪夫定理与总体均值的区间估计 113

3.4.5 卡方（??2）分布与总体方差的区间估计 115

3.4.6 ??分布与两个总体方差比的区间估计 .119

3.4.7 两个总体均值差的区间估计 . 121

3.4.8 总体比率的区间估计 . 133

3.4.9 样本容量的确定 . 135

3.5 数据分析的第二板“斧”：假设检验. 142

3.5.1 假设检验的理论基础 . 142

3.5.2 单样本的假设检验 . 150

3.5.3 两样本的假设检验 . 159

3.5.4 多样本的假设检验与方差分析 . 166

3.6 数据分析的第三板“斧”：非参数检验 . 184

3.6.1 非参数检验 . 185

3.6.2 卡方检验 . 187

3.6.3 ????????????????符号秩检验  191

第4 章 数据分析的目的：“为我所用” . 195

4.1 “相关”是继续分析的前提  196

4.1.1 相关关系 . 196

4.1.2 相关分析 . 198

4.2 “回归”是相关分析的归宿  209

4.2.1 回归分析综述 . 209

4.2.2 简单线性回归分析 211

4.2.3 多元线性回归分析 . 226

4.3 发现事物随时间变化的规律  235

4.3.1 时间序列分析综述 . 235

4.3.2 长期趋势分析 . 238

4.3.3 季节变动趋势分析 . 248

4.3.4 循环变动和不规则变动 . 252

4.3.5 时间序列分析应用 . 254

第5 章 给数据披上靓丽“外衣”：数据可视化  259

5.1 数据的可视化  260

5.1.1 数据可视化工具 . 260

5.1.2 常用的统计图 . 261

5.2 条形图、直方图和饼图  262

5.2.1 条形图 . 262

5.2.2 直方图 . 264

5.2.3 饼图 . 266

5.3 线图与面积图  267

5.3.1 线图 . 267

5.3.2 面积图 . 267

5.4 散点图  268

5.5 高低图与箱线图  270

5.5.1 高低图 . 270

5.5.2 箱线图 . 271

5.6 时间序列图  272

5.7 帕累托图  274

5.8 P-P 概率图和Q-Q 概率图  275

5.8.1 P-P 概率图  275

5.8.2 Q-Q 概率图 . 276

作者介绍

    谢运恩，数据分析师。谢运恩，数据分析师。谢运恩，数据分析师。谢运恩，数据分析师。谢运恩，数据分析师。谢运恩，数据分析师。

关联推荐
有一定数学基础，希望了解、学习数据分析技术，并将其运用到实际工作生活中的学生和社会工作者。

《人人都会数据分析：从生活实例学统计》——解锁数据背后的故事，掌握洞察世界的钥匙 在这个数据爆炸的时代，信息如同潮水般涌来，而数据的价值，正逐渐成为衡量个人和组织竞争力的重要标尺。您是否曾对身边的各种数据感到好奇，却又不知如何下手？是否渴望能够从纷繁复杂的数据中提炼出有价值的见解，为自己的生活、工作带来更明智的决策？《人人都会数据分析：从生活实例学统计》这本书，正是为你量身打造的入门指南。它将带领你走出枯燥的理论迷宫，走进充满乐趣和实用性的数据分析世界，让你真正体会到“人人都能学会数据分析”的魅力。 告别刻板印象，数据分析原来如此贴近生活 许多人听到“数据分析”和“统计学”几个字，脑海中浮现的往往是复杂的公式、晦涩的图表和枯燥的数字。然而，《人人都会数据分析》打破了这一刻板印象。本书的核心理念在于，数据分析并非高不可攀的专业技能，而是人人都能掌握的思维方式和解决问题的工具。作者深知，理论知识若脱离实际，将难以引起共鸣。因此，本书紧密围绕生活中的实际案例展开，让你在解决实际问题的过程中，不知不觉地学习和掌握数据分析的精髓。 想象一下，当你走进超市，面对琳琅满目的商品，你是否想知道哪些商品销量最好？哪些促销活动最受欢迎？你每天花费在社交媒体上的时间，能否转化为更高效的沟通方式？你如何才能更精准地理解客户的需求，从而提供更优质的服务？甚至，你如何在个人财务管理上做出更明智的投资决策？《人人都会数据分析》将以上这些生活中的疑问，转化为一个个引人入胜的数据分析场景。通过这些生动具体的案例，你将不再是旁观者，而是亲身参与到数据收集、整理、分析和解读的全过程。 从零开始，构建坚实的数据分析基础 本书的设计初衷，是让完全没有数据分析背景的读者也能轻松上手。因此，它从最基础的概念讲起，循序渐进地引导读者掌握核心知识。 数据是什么？从认识数据源开始。 你将了解到，数据并非遥不可及，它就存在于我们生活的方方面面：你手机里记录的通话时长、你网购的订单信息、你关注的天气预报、你浏览的新闻文章，甚至是你身体的运动数据，都可以是分析的起点。本书会帮助你识别不同类型的数据，了解它们是如何产生的，以及如何有效地收集和组织这些数据。 数据概览：描述性统计的艺术。 在分析之前，我们需要对数据有一个初步的了解。本书会详细介绍描述性统计的基本方法，例如如何计算平均数、中位数、众数，如何理解数据的分布范围（方差、标准差），以及如何通过各种图表（柱状图、折线图、饼图、散点图等）直观地展示数据的特征。这些工具能够帮助你快速洞察数据的宏观情况，发现潜在的规律和异常点。 数据清洗与预处理：让数据“说话”。 真实世界的数据往往是不完美的，可能存在缺失值、错误值、重复值等问题。本书将教会你如何识别和处理这些“脏数据”，如何进行数据转换和整合，确保分析结果的准确性和可靠性。这一步虽然看似基础，却是数据分析过程中至关重要的一环。 推断性统计：从样本窥探整体。 在掌握了描述性统计之后，我们将进入更深层次的推断性统计。例如，我们如何从一部分人的调研结果推断出整个群体（如一个城市、一个国家）的偏好？本书将以易于理解的方式，介绍抽样方法、置信区间、假设检验等概念，让你理解如何基于有限的样本信息，对未知进行合理的推断。 关联分析与回归：探寻变量之间的关系。 很多时候，我们关心的是不同变量之间是否存在联系。例如，广告投入是否会影响销售额？学习时间是否与考试成绩相关？本书将深入讲解如何利用相关分析和回归分析等方法，量化变量之间的关系，甚至构建模型来预测未来的趋势。 数据可视化：让数据“活”起来。 仅仅看到数字和图表是远远不够的，真正的数据分析师能够将数据转化为易于理解的故事。本书将强调数据可视化的重要性，并提供各种实用的技巧，帮助你创建出清晰、美观且富有洞察力的图表，有效地向他人传达你的分析结果。 不仅仅是工具，更是思维的训练 《人人都会数据分析》的价值远不止于教会你使用某些软件或工具。它更致力于培养你一种科学、理性的思维模式。在阅读本书的过程中，你会逐渐学会： 提出正确的问题。 数据分析的第一步，是问对问题。本书会引导你如何从模糊的现象中提炼出可量化、可分析的问题，明确你的分析目标。 批判性思考。 面对数据，保持批判性思维至关重要。本书会让你意识到，数据并非总是客观完美的，理解数据的局限性，避免片面的解读，是做出明智决策的前提。 逻辑推理。 数据分析是一个严谨的逻辑过程。你将学会如何一步步地从数据中提取信息，进行推理，并最终得出有说服力的结论。 沟通表达。 优秀的分析师不仅要会分析，还要会沟通。本书将帮助你学习如何清晰、准确地向不同受众传达你的分析成果，让你的见解产生实际的影响。 实用工具与实践指导 为了让读者更好地实践所学知识，《人人都会数据分析》将结合当下主流且易于学习的数据分析工具。本书并非局限于某种特定的软件，而是侧重于讲解通用性的分析思路和方法，并会提供在具体工具（如Excel、Python的常见库等）中如何实现这些功能的示例。读者可以通过跟随书中的实践指导，动手操作，加深对理论知识的理解，并积累宝贵的实操经验。 谁适合阅读这本书？ 职场新人： 无论你身处哪个行业，掌握基础的数据分析能力都将成为你的核心竞争力，帮助你更快地融入团队，做出更好的工作表现。 市场营销人员： 如何分析用户行为？如何评估广告效果？如何优化营销策略？本书将为你提供强有力的支持。 产品经理： 如何理解用户反馈？如何通过数据驱动产品迭代？本书将教你如何从数据中挖掘产品改进的方向。 运营人员： 如何分析用户增长？如何提升用户留存？如何优化运营效率？本书将为你提供数据化的解决方案。 学生： 无论是学科研究还是毕业论文，数据分析能力都将为你提供坚实的理论基础和强大的研究工具。 对生活充满好奇的每个人： 任何想要更深入地理解身边世界，做出更明智生活决策的人，都能从本书中获益。 《人人都会数据分析：从生活实例学统计》——不仅仅是一本书，更是你通往数据世界的大门。它将赋能你，让你能够自信地驾驭数据，解锁隐藏在数字背后的真相，成为一个更具洞察力、更懂得决策的人。现在，就让我们一起踏上这场精彩的数据探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

作为一名非统计专业出身的学生，我对数据的敏感度和处理能力一直是个短板。在学习和未来的职业发展中，都感觉被这个问题困扰。《FD 人人都会数据分析——从生活实例学统计》的出现，让我看到了曙光。我一直认为，学习任何知识，如果不能与实际应用相结合，就很容易陷入纸上谈兵的境地。所以，我非常关注这本书是否能够将统计学理论与现实生活中的各种案例紧密结合。比如，它会不会探讨如何通过分析用户行为数据来优化产品设计？或者如何利用市场调研数据来预测某个新产品能否成功？我希望这本书能够循序渐进地引导我，从简单的描述性统计到更复杂的推断性统计，每一步都辅以具体的、贴近生活的例子。这样，我才能真正理解每一个统计概念的实际意义，并学会如何在实际问题中运用它们。我期待这本书能够给我提供一个坚实的基础，让我不再害怕数据，而是能够自信地去运用数据解决问题。

评分☆☆☆☆☆

最近一直想提升一下自己的数据分析能力，尤其是在工作生活中能用得上，找了好几本书，都觉得要么太理论，要么太枯燥。无意中刷到一本《FD 人人都会数据分析——从生活实例学统计》，看到这个名字就觉得很亲切，好像真的能解决我的痛点。我一直觉得数据分析离我们很遥远，是专业人士才会用的东西，但这本书从“生活实例”入手，让我觉得很有希望。我比较好奇这本书是如何将那些复杂的统计概念，比如概率、回归、假设检验等等，通过我们日常生活中遇到的具体场景来解释的。比如，它会不会讲到如何分析超市的促销数据来优化购物策略？或者如何利用社交媒体上的点赞量来预测某个话题的受欢迎程度？我特别期待它能够把这些抽象的理论变得具象化，让我能够理解“为什么”要这么做，而不仅仅是“怎么”做。而且，“人人都会”这个口号听起来就很有包容性，我这种对数学不是特别敏感的人，也能跟着学得会。我希望这本书能给我带来一种“原来数据分析这么有趣，我也可以做到”的顿悟感。

评分☆☆☆☆☆

我是一名内容创作者，一直希望能用更有深度和说服力的方式来呈现我的作品。数据分析对我来说，就像是一门新的语言，能够帮助我更准确地理解观众的喜好，更有效地优化我的内容策略。《FD 人人都会数据分析——从生活实例学统计》这个书名，听起来非常符合我的需求。我很好奇，这本书会不会用一些我能够理解的例子，比如分析社交媒体帖子的互动数据来讲解如何提高内容的吸引力？或者如何通过分析读者评论来了解他们真正关心的话题？我希望这本书能够将统计学中的一些关键概念，如 A/B 测试、相关性分析、趋势预测等等，都通过一些 relatable 的场景来解释清楚。我期待这本书能够给我提供一套清晰的思路和实用的工具，让我能够利用数据来驱动我的创作，做出更符合市场需求、更能引起共鸣的内容。如果这本书能让我摆脱凭感觉创作的模式，转向数据驱动的精细化运营，那将对我意义非凡。

评分☆☆☆☆☆

我一直对各种决策背后的逻辑非常感兴趣，特别是那些看似随机但实际上可能隐藏着某种规律的事情。我常在想，为什么有的餐厅生意总是爆满，有的却门可罗雀？为什么有的股票会涨，有的会跌？这些背后有没有什么可以量化的因素？《FD 人人都会数据分析——从生活实例学统计》这个书名，恰好戳中了我的好奇心。我特别想知道，这本书会不会从一些大家都能理解的例子出发，比如分析不同商品在电商平台上的销售情况，或者研究天气变化对人们出行习惯的影响。我希望作者能够用非常通俗易懂的语言，将那些看起来高深莫测的统计方法，比如相关性分析、方差分析甚至是基础的机器学习算法，都融入到这些生活化的场景中。我期待这本书能够给我打开一扇新的窗户，让我看到数据背后的故事，并学会如何用数据来更好地理解和解释世界。如果这本书能教会我如何去发现和利用这些隐藏在生活中的数据规律，那对我来说将是极大的收获。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够通过数据来解决实际问题的能力非常着迷。在信息爆炸的时代，各种各样的数据层出不穷，如何从这些海量的数据中提取有价值的信息，并将其转化为 actionable insights，是我一直以来想要学习的技能。《FD 人人都会数据分析——从生活实例学统计》这个书名，让我眼前一亮，因为它暗示了这本书的实用性和普及性。我特别想知道，这本书会用哪些生活中的小例子来讲解一些核心的数据分析概念。比如，它会不会涉及到如何分析朋友聚餐时 AA 制的账单来理解消费习惯？或者如何通过观察身边人对某件产品的反馈来预测其市场潜力？我希望这本书能够摒弃那些晦涩难懂的数学公式，而是用一种更加直观、生动的方式来讲解数据分析的方法论。如果这本书能够真正让我体会到“人人都能成为数据分析师”的成就感，那将是对我最大的鼓励。