统计数据分析与应用丛书:基于Excel的统计应用(第2版)

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陈欢歌,薛微 编

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发表于2024-11-23

图书介绍


出版社: 中国人民大学出版社
ISBN:9787300150833
版次:2
商品编码:10993898
包装:平装
丛书名: 统计数据分析与应用丛书
开本:16开
出版时间:2012-04-01
用纸:胶版纸
页数:243
字数:353000
正文语种:中文


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图书描述

内容简介

   《统计数据分析与应用丛书:基于Excel的统计应用(第2版)》以统计应用案例为主线,以计算机技术为实现工具,是一套具有一定理论高度,且具备一定指导性和实战性的统计应用书籍。适合普通经营管理人员、基层科研人员、高层决策者、一般数据处理工作者和高校学生学习使用。数据收集、整理和分析是统计应用的主要内容,而Excel因其具有电子表格管理、数据清单管理、商业统计图表处理以及数据分析与决策功能,受到了广大用户的青睐,并成为政府机构和企事业单位进行数据处理分析的主要工具。
   《统计数据分析与应用丛书:基于Excel的统计应用(第2版)》沿用了第一版的写作风格,以需求为导向,以案例为基础,深入浅出地介绍了Excel的统计数据处理功能和分析方法。同时,选择数据处理中极为普遍的问卷调查案例,介绍了利用Excel构建统计应用系统的总体框架、步骤和技术。从Office2007版开始,为方便用户快速找到相应的处理功能,微软公司改变了Office软件的一贯界面,将菜单和工具栏为主调的传统操作风格,改变为由Office按钮、选项卡和快速访问工具栏组成的新型风格,这些变化在《统计数据分析与应用丛书:基于Excel的统计应用(第2版)》中也得以体现。

作者简介

陈欢歌,工学硕士,现任北京培黎职业学院计算机系副教授、系主任。主要从事计算机应用教学与管理工作。曾在计算机公司从事八年软件开发与计算机系统集成工作,主持并参与项目20余个。主要科研领域为网络数据分析与数据挖掘,主要教学领域为软件工程及软件开发与测试。
薛薇,工学硕士、经济学博士,中国人民大学应用统计学科研究中心副主任,中国人民大学统计学院副教授。关注数据挖掘及统计分析方法、统计和数据挖掘软件应用、统计数据库系统研发等方面,涉足网络新媒体传播和互动模式建模、政府和官方微博分析、学科学术热点跟踪等文本挖掘和统计应用领域,以及以数据挖掘为依托的客户关系管理等。主要著作:《SPSS统计分析方法及应用》、《Clementine数据挖掘方法及应用》、《基于信息技术的统计信息系统》。

内页插图

目录

第1章 立统计应用的数据环境
1.1 统计应用的数据环境
1.2 Excel的数据组织和相关概念
1.3 利用Excel建立统计台账
1.4 利用Excel建立统计表
1.5 利用Excel进行统计分析的附加说明

第2章 工统计数据
2.1 统计台账数据的派生
2.2 统计台账数据的排序
2.3 统计台账数据的筛选查询
2.4 统计台账数据的统计
2.5 统计台账数据的个性化输出
2.6 外部统计台账数据的导人
2.7 统计报表接收的自动化管理
2.8 统计报表的汇总
2.9 利用Excel发布统计数据

第3章 述数据特征
3.1 刻画数据的集中趋势
3.2 刻画数据的分布形状
3.3 刻画数据的离散趋势
3.4 利用“数据分析”命令进行数据描述性分析

第4章 分析数据间的相关性
4.1 数据间的相关性
4.2 分析两数值型数据间的相关性
4.3 分析两品质型数据间的相关性
4.4 相关的可靠性检验
4.5 数据的线性回归分析

第5章 数据到推论
5.1 数据与推论
5.2 推论基础
5.3 一个总体均值的推论
5.4 一个总体比例的推论
5.5 两个总体均值的比较

第6章 析数据间的差异性
6.1 数据间的差异性
6.2 单因素方差分析
6.3 双因素方差分析

第7章 数据看未来
7.1 如何从数据看未来
7.2 时间序列的预处理
7.3 时间序列的趋势外推分析
7.4 时间序列的移动平均分析
7.5 时间序列的指数平滑分析
7.6 时间序列的季节调整分析

第8章 计应用集成系统的开发工具
8.1 初步认识ExcelVBA
8.2 对象、属性和事件
8.3 ExcelVBA程序设计基础
8.4 ExcelVBA程序结构
8.5 常用的Excel专用对象
8.6 ExcelVBA宏的安全性

第9章 于Excel的统计应用集成系统
9.1 利用ExcelVBA实现用户窗口设计
9.2 个简单的系统示例
9.3 利用ExcelVBA开发统计应用集成系统的问题

前言/序言


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用户评价

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快看完了,很适合初学者

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这本书还是不错的,浅显易懂,就是前面理论讲的有点多,而且没有结合软件

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书籍质量没问题,京东买书顶呱呱!很满意

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给朋友买的书,挺不错的

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看看有什么帮助的内容

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学习数据分析和挖掘的必备书籍。

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不多得的好书,有帮助

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书有一页坏了,总体可以,内容翔实,案例少了

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