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店铺： 磐恒志行图书专营店

出版社： 1

ISBN：9787121329661

商品编码：30274835964

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。

探索数据的奥秘，解锁生活中的无限可能 在这个信息爆炸的时代，数据无处不在，它们像无声的语言，记录着世界的变化，也蕴藏着无数的规律和洞见。然而，如何倾听这些数据的声音，理解它们所传递的信息，并将其转化为有价值的决策，却成了许多人面临的挑战。本书并非一本枯燥的理论教科书，也不是一本充斥着复杂公式的学术著作。它是一次充满趣味和启发性的数据探索之旅，旨在带领读者走进数据分析的迷人世界，从一个个贴近生活的生动实例出发，去感受统计学的力量，去发现隐藏在数字背后的逻辑。 你是否曾经好奇，为什么某些商品总能在特定时间热销？为什么某些营销活动能带来惊人的转化率？为什么一些看似随机的现象，背后却有着清晰的统计学解释？本书将一一为你揭示这些谜团。我们不谈高深的算法模型，也不追逐前沿的技术名词，而是聚焦于数据分析的核心思想和实用方法。通过精心设计的案例，你将学会如何收集、整理、清洗和可视化数据，如何运用基础的统计概念来描述数据特征，如何进行推断性分析来解决实际问题，以及如何将分析结果有效地传达给他人。 想象一下，你将不再是那个被数据洪流淹没的旁观者，而是能够自信地驾驭数据，从中提取有价值的线索，做出更明智的选择。无论你是一名学生，想要提升学习效率和理解能力；还是一名职场人士，希望在工作中提升分析能力和解决问题的能力；又或者是一位对世界充满好奇心的普通大众，渴望用更科学的视角去审视生活中的点点滴滴，本书都将为你提供一条切实可行的路径。 从零开始，循序渐进，零门槛入门数据分析 我们深知，许多人在接触数据分析时，会因为缺乏相关的专业背景而感到畏惧。因此，本书从最基础的概念讲起，力求用最通俗易懂的语言，最生动的比喻，将抽象的统计学原理具象化。我们不会假设你拥有任何预备知识，从“什么是数据”到“数据有哪些类型”，再到“如何看待数据的分布”，每一步都 paž心设计，确保读者能够轻松理解。 你将学到如何利用表格和图表来直观地呈现数据，例如，通过柱状图了解不同类别的销售额差异，通过折线图追踪时间序列的变化趋势，通过散点图发现变量之间的相关性。这些可视化工具不仅能帮助你快速掌握数据的概貌，更能有效地向他人展示你的发现。 接着，我们会深入浅出地介绍描述性统计的核心内容，例如均值、中位数、众数、方差、标准差等。这些统计量如同数据的“体检报告”，能够精准地描述数据的中心趋势、离散程度以及整体的分布形态。你将学会如何计算和解释这些指标，并理解它们在实际分析中的意义。例如，在分析一个班级的考试成绩时，均值告诉你平均水平，而标准差则能告诉你成绩的分布是集中还是分散，这有助于老师判断教学效果或学生之间的差异。 用生活实例驱动学习，让统计学不再枯燥 本书最大的特色在于，我们完全摒弃了脱离实际的理论讲解，而是将每一个统计学概念都融入到精心挑选的生活化场景中。我们相信，只有当数据分析能够解决我们身边的问题，解释我们关心的现象时，它才真正具有生命力。 消费行为分析： 你可能会好奇，为什么电商平台会根据你的浏览记录，精准地推荐你可能喜欢的商品？本书将通过分析你的购物数据，让你理解协同过滤等推荐算法背后的基本原理，以及如何通过分析消费者的购买行为，来优化商品陈列和营销策略。你将学会如何计算购买频率、分析商品关联度，从而制定更有效的促销方案。 健康生活指导： 运动手环记录的步数、心率、睡眠时长等数据，如何帮助我们更科学地管理健康？本书将引导你分析这些健康数据，理解平均步数、心率波动、睡眠质量指标的含义，并学习如何通过数据来评估运动效果，调整生活习惯，从而达到更好的健康状态。你将学会如何找出影响睡眠质量的关键因素，以及如何通过数据来验证某个健康建议的有效性。 教育学习优化： 学生的考试成绩、作业完成情况、课堂参与度等数据，能否帮助我们更好地了解学生的学习状况？本书将展示如何利用这些数据，识别学习困难的学生，找出影响学习成绩的关键因素，并为个性化教学提供数据支持。你将学会如何分析成绩的分布，找出薄弱环节，并理解如何通过数据来评估教学方法的优劣。 社交媒体洞察： 社交媒体上的点赞、评论、分享等互动行为，是否能够反映公众的情绪和观点？本书将带你了解如何分析社交媒体数据，识别热门话题，洞察用户的情感倾向，甚至预测事件的发展趋势。你将学习到一些基础的文本分析和情感分析的思路，理解如何从海量文本数据中提取有价值的信息。 出行与交通规划： 为什么在高峰时段，某些道路会异常拥堵？如何通过数据优化公共交通路线？本书将通过分析交通流量数据，让你理解如何识别交通瓶颈，预测拥堵情况，并为城市交通规划提供数据依据。你将学会如何分析交通流量的时空分布特征，以及如何利用数据来优化出行方案。 每一个案例都经过精心设计，力求真实、有趣且富有启发性。你将跟随书中的步骤，一步步完成数据的收集、处理、分析和可视化，亲身体验数据分析带来的成就感。我们相信，通过解决这些贴近生活的实际问题，你将深刻体会到数据分析的价值和乐趣。 掌握统计推断，从样本窥见全局 仅仅描述数据是不够的，我们更需要从有限的样本数据中，去推断整体的规律和趋势。本书将带领你走进推断性统计的世界，但同样以最直观的方式呈现。 你将学习到抽样调查的基本原理，理解为什么我们可以通过调查一小部分人群，来了解整个群体的特征。我们会介绍置信区间和假设检验等核心概念，让你明白如何量化分析结果的不确定性，以及如何做出基于数据的决策。 例如，在一个新品上市的营销活动中，我们不可能让所有潜在用户都参与测试。通过对一部分用户进行小范围测试，并运用假设检验的方法，我们可以有较高把握地判断这个营销活动是否真的能带来预期的效果，从而决定是否进行大规模推广。本书将通过详细的案例，一步步展示如何进行这些推断。 提升沟通能力，让数据分析成果“说话” 即使拥有再出色的分析能力，如果无法有效地将分析结果传达给他人，那么这些成果将大打折扣。因此，本书同样重视沟通能力的培养。 你将学习如何用清晰、简洁的语言描述你的发现，如何选择合适的图表来直观地展示关键信息，以及如何构建一个逻辑严谨的故事，让你的听众理解你的分析过程和结论。我们强调，数据分析的最终目的是为了解决问题和支持决策，而有效的沟通是实现这一目标的关键环节。 本书适合谁？ 零基础的初学者： 对数据分析感到好奇，但不知道如何开始。 希望提升工作效率的职场人士： 想要运用数据来优化工作流程，做出更明智的决策。 对科学分析感兴趣的学生： 希望在学习和研究中运用统计学工具。 渴望理解世界运作方式的普通大众： 希望通过数据分析，更深入地理解生活中的各种现象。 学习本书，你将获得： 扎实的数据分析基础： 理解数据处理、描述性统计、推断性统计的核心概念。 丰富的实战经验： 通过解决大量生活实例，掌握数据分析的常用方法。 强大的逻辑思维能力： 学会如何从数据中发现规律，进行严谨的推理。 卓越的沟通表达能力： 能够清晰有效地展示你的数据分析成果。 应对未来挑战的信心： 在信息时代，拥有驾驭数据、解决问题的核心竞争力。 踏上这本书，就是踏上一次充满惊喜的发现之旅。让我们一起，用数据的力量，点亮生活的智慧，解锁那些隐藏在数字背后的无限可能！

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，《FD 人人都会数据分析——从生活实例学统计》这本书的叙事方式是我见过最棒的。它没有采用那种一本正经的教科书模式，而是像在讲述一个引人入胜的故事，每一个章节都围绕着一个生活化的场景展开，然后巧妙地引入相关的统计学知识。我尤其喜欢书中关于“数据可视化”的那部分，它用非常直观的图表展示了如何将复杂的数据变得一目了然。比如，它用一个简单的折线图展示了过去一年里气温的变化趋势，这比干巴巴的数字要容易理解得多。而且，它还介绍了如何用不同的图表类型来突出数据的不同特征，这让我大开眼界。这本书最大的成功之处在于，它让我从心底里觉得数据分析很有趣，很有用。我不再觉得统计学是枯燥的数字游戏，而是变成了一门解读世界、解决问题的强大工具。我甚至开始期待下班后，能够运用书中学到的知识，去分析一下今天工作中遇到的某个问题，看看能否找到更优的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这绝对是一本我愿意强烈推荐给身边朋友的书！《FD 人人都会数据分析——从生活实例学统计》最大的魅力在于它的“零门槛”和“高回报”。它就像一位经验丰富的朋友，耐心地带领你一步步走进数据分析的世界。我之前对统计学总有一种莫名的恐惧感，总觉得里面充斥着让人头疼的公式和抽象的概念。但这本书完全打破了我的这种认知。它用非常生活化的语言，将原本复杂的统计学原理解释得清晰透彻。我记得书中有一个章节讲到如何利用数据分析来优化个人理财，这个例子让我眼前一亮，原来那些看似杂乱的账单和支出记录，竟然隐藏着这么多可以被解读的规律，能够帮助我们更有效地管理自己的财务。这本书没有给我带来学习的压力，反而让我充满了探索的欲望。我开始尝试用书中学到的方法去分析自己的购物清单、健身数据，甚至是我在社交媒体上发布的动态，惊喜地发现，原来数据真的能够帮助我更了解自己，也更了解我周围的世界。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我抱着试一试的心态去读《FD 人人都会数据分析——从生活实例学统计》这本书，但没想到它带给我的惊喜远超我的预期。它最让我印象深刻的是，这本书并没有把重点放在让你成为一个编程高手，而是让你真正理解数据分析的核心思想——如何从数据中提取有用的信息，并基于这些信息做出更明智的决策。书中大量的案例都非常贴近生活，比如如何分析朋友圈的点赞数来了解朋友的喜好，或者如何通过分析网购评价来选择更优质的产品。这些案例让我觉得，数据分析并不是什么高不可攀的技能，而是我们每个人都可以掌握的，能够提升生活质量的实用技能。我尤其欣赏书中关于“因果关系与相关关系”的区分，这个概念用一个非常生动有趣的例子解释清楚了，让我避免了很多常见的思维误区。读完这本书，我感觉自己看待问题的方式都有所改变，不再是凭感觉，而是会下意识地去寻找数据支持。

评分☆☆☆☆☆

终于等到一本能够真正让我对数据分析产生兴趣的书！这本书的开头就给我留下了深刻印象，它没有上来就抛出一堆高深的理论和复杂的公式，而是从生活中大家都能接触到的例子入手，比如超市的促销活动、社交媒体上的热门话题，甚至是我们日常的购物习惯。作者用一种非常生动有趣的方式，把原本枯燥的统计概念变得形象易懂。我记得其中有一章讲的是如何通过分析数据来预测电影票房，这个例子让我大开眼界，原来我们看似随意的观影选择背后，隐藏着这么多值得挖掘的规律。这本书最大的亮点在于它真正做到了“人人都会”。它并没有假设读者有任何编程基础或者深厚的数学背景，而是从最基本的数据收集、整理、可视化开始，一步步引导读者去理解数据背后的含义。我之前一直觉得数据分析离我好远，觉得是专业人士才能玩转的东西，但读了这本书后，我发现我错了，只要掌握了正确的方法和思路，我们每个人都能成为生活中的“数据侦探”，用数据为自己做出更明智的决策。这本书的语言风格也很接地气，就像和一位朋友在聊天，毫无压力感，让我能够心无旁骛地沉浸在知识的海洋里。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我之前尝试过几本关于数据分析的书，但要么太理论化，要么太偏重技术细节，读起来总是让人云里雾里，提不起劲。直到我遇到了《FD 人人都会数据分析——从生活实例学统计》，我才真正体验到了学习的乐趣。这本书最大的不同在于它极其注重实操性。它不仅仅是讲解概念，更是手把手地教你如何运用这些概念去解决实际问题。书中提供了大量精心设计的案例，从简单的投票分析到复杂的市场调研，每一个案例都紧密结合生活，让我们能够立刻感受到数据分析的实用价值。我尤其喜欢书中关于A/B测试的那部分，它用一个非常贴切的例子——网站上两个不同版本的按钮哪个转化率更高——来解释了这个看似高深的技术。通过这个例子，我不仅理解了A/B测试的原理，还学到了如何在实际中设计和执行这样的测试，这对我来说简直是醍醐灌顶。这本书的排版也很舒适，图文并茂，关键的公式和概念都用醒目的方式呈现，非常有利于学习和记忆。它让我明白，数据分析并非遥不可及，而是触手可及的工具，能够帮助我们更好地理解世界，做出更好的选择。