（C2401）新书--数说“”【7】 9数说"" pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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肖振生 编

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店铺： 华文兄弟图书专营店

出版社： 商务印书馆

ISBN：9787100118002

商品编码：26662548097

开本：16开

出版时间：2016-01-01

基本信息

书名:（C2401）新书--数说“”【7】

定价：48元

作者:肖振生 主编 ,张勤 周旋 副主编

出版社：商务印书馆

出版日期：2015-12-01

ISBN：97870118002

字数：

页码：

版次：C2401

装帧：平装

开本：16开

商品重量：

编辑

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本书用真实的数据、切身的体验，从新闻记者的视角告诉你一个可触可感的“”。“”沿线国家和人民彼此需要，在生生不息的相连中，货物、人员、能量、食物、产品、文化甚至货币都在不停地奔跑，在位移和交换中，人与人、国与国之间的命运紧密地交织在一起。期待“”的明天更美好。

 

目录

 

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内容提要

 

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社会各界从不同的角度对“”倡议做着不同的解读。2015年月，播出了特别报道——“数说命运共同体”，以新颖、别致的方式，由新闻主播欧阳夏丹带你穿越“”，带你认识“”。由电视新闻片的原有编导、主播班底，在电视新闻片的基础上进行充实、重新创作，从而公诉你一个更为立体、更为具体的“”，同时也告诉你很多电视中看不到的背后故事。 《数说“”》，七篇文章，对应七集电视新闻片。用准确的数据、真实可感的故事，为你呈现一个立体真实的“”。基于电视新闻片，却有高于电视新闻片。

 

文摘

 

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[Abstract1]

作者介绍

 

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肖振生，法学硕士，经济学博士，编辑、律师。新闻中心经济新闻部主任。全国政协经社理事会理事，中国贸易仲裁委员会仲裁员。从事经济新闻报道20余年，参加过若干重大新闻报道战役，策划并组织负责多起重点报道、特别节目、栏目、纪录片。

张勤，传播学博士，编辑。现任新闻中心经济新闻部制片人。长期致力于重大政治经济事件和重要国家议程设置的报道。《一张图引发的改革》《月坛南街38号的变化》等众多作品引发社会高度关注。

周旋，现任新闻中心经济新闻部副制片人。近期主要作品有《高考场上的神秘枪手》《MBA考场的神秘电波》《挺近汶川孤岛草坡乡》《数字十年》《中国蛟龙号载人深潜7000海试直播特别节目》等。

 

 

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《数据时代的探秘者》 在这信息爆炸的时代，数据如同奔涌的河流，深刻地改变着我们的认知世界和生活方式。从浩如烟海的文献到繁复的报表，从微小的传感器信号到宏大的天文观测，无处不在的数据编织着一张张关于现实世界的网。然而，数据的价值并非自然显现，它需要有敏锐的洞察力和科学的方法去挖掘、理解和阐释。《数据时代的探秘者》正是这样一本引导读者踏上数据探索之旅的指南，它不只是罗列冰冷的事实，而是致力于揭示隐藏在数字背后，那些引人入胜的故事和深刻的道理。 本书的核心在于“数说”，这不仅仅是简单的数字堆砌，而是通过严谨的统计学原理和前沿的数据分析技术，将抽象的数据转化为具象的洞察。它旨在教会读者如何透过现象看本质，如何从海量信息中提炼出有价值的知识，并最终转化为 actionable insights，即可以指导行动的见解。在当今社会，无论你从事哪个行业，无论你的职业是什么，掌握解读和运用数据的能力，都将成为一项不可或缺的核心竞争力。 《数据时代的探秘者》并非一本艰深的学术专著，它以一种更为贴近读者的方式，循序渐进地展开。从数据的基础概念出发，清晰地阐述了数据收集、清洗、整理、可视化以及分析的各个环节。书中避免了过于冗长和晦涩的数学公式，而是侧重于解释方法背后的逻辑和实际应用。通过大量精心设计的案例，读者可以直观地感受到数据分析在不同领域的强大力量。 例如，在经济学领域，本书将带你领略如何通过分析股票市场的交易数据，揭示价格波动的规律，理解供需关系如何影响市场走向；又或者，如何通过分析消费者行为数据，洞察市场趋势，优化产品设计和营销策略。在社会学领域，我们将探讨如何利用人口普查数据、社交媒体数据等，研究社会热点问题，如城市化进程的影响、教育资源分配的公平性、甚至是对公众情绪的捕捉与分析。 在科学研究方面，本书同样展现了数据分析的不可替代性。无论是天体物理学家分析望远镜收集到的星系数据，寻找宇宙的奥秘；还是生物学家利用基因测序数据，探索生命的遗传密码；亦或是气候科学家分析全球气温、降雨量等数据，预测未来气候变化趋势，《数据时代的探秘者》都将一一呈现其背后的数据驱动逻辑。 本书特别强调了数据可视化的重要性。它不仅仅是为了让数据看起来更美观，更是为了让复杂的数据关系变得清晰易懂。书中将介绍多种主流的数据可视化技术和工具，并提供实用的技巧，帮助读者将枯燥的数据转化为生动的图表，从而更有效地传达信息，打动人心。一个精心设计的柱状图、折线图或者散点图，往往比一篇冗长的文字报告更能引起共鸣，也更能帮助决策者快速把握关键信息。 《数据时代的探秘者》还将触及数据的局限性和伦理问题。数据分析并非万能，存在偏差、误读的可能性。本书将引导读者认识到数据收集过程中的潜在偏见，理解统计陷阱，并学会批判性地审视数据结果。同时，在数据隐私日益受到关注的今天，本书也适时地探讨了数据安全和个人隐私保护的重要性，呼吁读者在享受数据便利的同时，也承担起相应的责任。 本书的结构设计匠心独运，力求让读者在轻松愉快的阅读过程中，逐步掌握数据分析的精髓。 第一部分：数据的基因——理解数字的语言 章：数据之海的呼唤：为何我们需要数据？ 从日常生活中的大数据现象切入，如推荐算法、智能助手等，引发读者对数据力量的初步认识。 阐述信息时代数据爆炸的现状，以及数据作为新的生产要素的地位。 强调数据分析能力在未来社会中的重要性，不仅仅是技术专家的专属，更是每个人的必备技能。 介绍本书的写作宗旨和价值，如何帮助读者成为“数据时代的探秘者”。 第二章：数据的 DNA：类型、结构与来源 深入浅出地讲解数据的基本类型：定量数据（连续型、离散型）和定性数据（分类型、顺序型）。 介绍常见的数据结构，如表格数据、时间序列数据、文本数据、图像数据等。 探讨数据的不同来源，包括传感器、调查问卷、社交媒体、公开数据集、企业内部数据等。 讲解数据质量的重要性，以及为何“Garbage in, garbage out”的原则适用于数据分析。 第三章：数据清洗的魔法：让数据焕发新生 详细介绍数据清洗的核心步骤：缺失值处理（删除、填充）、异常值检测与处理（识别、修正或移除）、重复值处理、数据格式统一等。 提供实用的技术和方法，例如使用统计指标（均值、中位数、标准差）来识别异常，利用数据透视表或编程语言进行批量处理。 强调数据清洗是后续分析的基础，只有干净的数据才能产生可靠的结果。 第二部分：数据洞察的工具箱——掌握分析的利器 第四章：数据之眼：描述性统计的基石 讲解中心趋势的度量：均值、中位数、众数，以及它们各自的适用场景。 阐述离散程度的度量：方差、标准差、极差、四分位距，以及如何理解数据的波动性。 介绍分布形态的描述：偏度与峰度，以及如何通过它们初步判断数据的分布特征。 通过具体案例展示如何运用这些统计指标来总结和描述数据集。 第五章：数据之形：可视化让洞察跃然纸上 介绍不同类型数据的可视化方法： 单变量可视化：直方图、箱线图、饼图。 双变量可视化：散点图、折线图、柱状图、热力图。 多变量可视化：雷达图、气泡图、平行坐标图。 讲解数据可视化的原则：清晰、准确、高效、美观。 推荐常用的数据可视化工具和软件，并提供基础操作指南。 强调好的可视化能够快速传达复杂信息，辅助决策。 第六章：数据之链：关联与回归的探索 讲解相关性分析：皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数，以及理解变量之间的线性关系和单调关系。 深入浅出地介绍回归分析的基本原理：简单线性回归和多元线性回归。 演示如何构建回归模型，解释回归系数的含义，以及如何评估模型的拟合优度（R²）。 通过案例说明如何利用回归模型进行预测和趋势分析。 第七章：数据之辨：分类与聚类的智慧 介绍分类算法的基本思想：逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）等。 演示如何构建分类模型，预测离散型结果，例如客户流失预测、垃圾邮件识别。 讲解聚类分析的基本思想：K-Means、层次聚类等。 演示如何利用聚类算法发现数据中的隐藏分组，例如客户细分、市场细分。 第三部分：数据驱动的实践——让洞察落地生根 第八章：数据在商业中的应用：从市场分析到运营优化 案例研究：如何分析销售数据，找出畅销产品和滞销产品，制定库存策略。 案例研究：如何通过用户行为数据，优化网站用户体验，提高转化率。 案例研究：如何利用广告投放数据，评估营销活动效果，优化预算分配。 讨论 A/B 测试在商业决策中的应用。 第九章：数据在科学研究中的应用：探索未知的奥秘 案例研究：如何利用天文观测数据，分析星体运动规律，推测宇宙演化。 案例研究：如何分析基因测序数据，研究疾病发生机制，寻找新的治疗靶点。 案例研究：如何利用气象数据，建立气候模型，预测极端天气事件。 讨论数据在科研创新中的驱动作用。 第十章：数据在社会治理中的应用：构建更美好的社会 案例研究：如何分析交通流量数据，优化城市交通规划，缓解拥堵。 案例研究：如何利用公共卫生数据，监测疫情传播，制定防控策略。 案例研究：如何分析教育数据，评估教学效果，改进教育资源分配。 讨论数据在提升公共服务效率和公平性方面的潜力。 第十一章：数据的挑战与未来：伦理、隐私与人工智能 探讨数据偏差的来源及其影响，如何努力实现数据的公平性。 深入讨论数据隐私保护的重要性，以及在数据利用中应遵循的原则。 展望人工智能（AI）与数据分析的深度融合，机器学习、深度学习等前沿技术如何进一步拓展数据应用的边界。 鼓励读者保持学习的热情，拥抱数据驱动的未来。 《数据时代的探秘者》的目标是赋能每一位读者，让他们不再是数据的旁观者，而是能够主动参与、积极探索、并从中获益的数据时代探秘者。它提供的不仅仅是知识，更是一种思维方式，一种解决问题的能力，一种在瞬息万变的时代中，保持敏锐和洞察的利器。通过本书的学习，您将能够更自信地面对数据，更有效地利用数据，最终在数据洪流中找到属于自己的航向。

评分☆☆☆☆☆

评价一： 《（C2401）新书--数说“”【7】 9数说""》这本书，怎么说呢，拿到手的时候就感觉很有分量，包装也很精美。我个人一直对数据分析和解读数字背后隐藏的意义挺感兴趣的，所以看到这个书名，特别是“数说”这个词，就觉得这本书可能能给我带来一些新的视角。翻开之后，发现内容确实不一般。它不是那种枯燥的统计学教科书，而是以一种非常生动、形象的方式来展现数据。书中有很多图表，但这些图表都经过精心设计，不仅仅是为了展示数据，更是为了讲述数据背后的故事。作者似乎很擅长将复杂的数据转化为易于理解的视觉语言，这一点我非常赞赏。例如，书中对某个社会现象的分析，用了几个关键指标，通过时间轴和对比图，清晰地揭示了趋势和变化，让我这个平时对这类信息不太敏感的人，也能迅速抓住重点。而且，它不只是罗列数据，还会对数据进行解读，提出一些引人深思的观点。读这本书，我感觉自己好像在和一位经验丰富的分析师进行对话，他不仅告诉我“是什么”，还告诉我“为什么”和“可能意味着什么”。这种启发式的阅读体验，让我觉得非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

评价五： 《（C2401）新书--数说“”【7】 9数说""》这本书，给我的感觉就像是在一个巨大的数据海洋中找到了一个指南针，让我能够更清晰地认识和理解周围的世界。作者的叙述风格非常独特，既有学术研究的严谨性，又不失文学作品的感染力。我尤其喜欢书中对某个特定行业发展趋势的分析，通过对一系列关键数据的梳理和解读，揭示了行业的内在逻辑和未来走向。这种深入浅出的讲解方式，让我即使对该行业不太了解，也能轻松跟上作者的思路。书中还会穿插一些历史案例，将现代数据分析与历史事件相结合，形成一种穿越时空的对话，非常有意思。我感觉作者不仅仅是在“说数据”，更是在“用数据讲故事”，而这个故事，既有理性的分析，也有情感的共鸣。读这本书，我不仅学到了很多关于数据分析的方法和技巧，更重要的是，它让我学会了如何用一种更系统、更客观的视角去看待和分析问题。这本书绝对是值得反复阅读和品味的佳作。

评分☆☆☆☆☆

评价四： 拿到《（C2401）新书--数说“”【7】 9数说""》这本书，我抱着一种试试看的心态，结果完全被它的深度和广度所折服。它不是那种“快餐式”的读物，而是需要静下心来，仔细品味的。作者在书中呈现的信息量非常庞大，但又组织得条理清晰，层层递进。我印象最深刻的是书中对一些宏观经济指标的解读，以往看新闻时，看到GDP、CPI这些词，总是觉得云里雾里，不清不楚。但这本书通过一些细致的分解和分析，让我对这些指标的含义、它们是如何计算出来的，以及它们对我们生活的影响有了非常直观的认识。而且，作者在分析过程中，并没有回避一些争议性的问题，而是敢于提出自己的见解，并且用数据来支撑自己的观点。这种批判性思维和实证精神，是我非常看重的。阅读过程中，我经常会被一些数据背后的社会现象所触动，思考其根源和未来走向。这本书给我带来的不仅仅是知识的增长，更是思维方式的拓展。

评分☆☆☆☆☆

评价二： 读《（C2401）新书--数说“”【7】 9数说""》这本书，最大的感受就是作者对现实世界的敏锐洞察力。书中的案例选择非常贴近生活，涵盖了经济、社会、文化等多个方面，让我觉得书中讨论的“数字”并非遥不可及，而是实实在在地影响着我们的日常。我特别喜欢作者处理细节的方式，他能够从看似微不足道的数据点中挖掘出深刻的含义，并且能够将这些含义用一种娓娓道来的方式呈现出来。这本书的叙事手法也非常特别，它不像一般的学术著作那样严谨得有些沉闷，而是充满了人文关怀和故事性。读的过程中，我会时不时地停下来思考，反思自己是如何被这些数据所影响的，或者我自己的行为又产生了怎样的数据。作者并没有强迫读者接受任何一种观点，而是提供了一个思考的框架，鼓励读者自己去探索和发现。书中的语言也很有感染力，没有过多的专业术语，即使是初学者也能轻松阅读。总而言之，这本书是一次非常愉快的阅读体验，让我对“数说”这件事有了全新的认识。

评分☆☆☆☆☆

评价三： 《（C2401）新书--数说“”【7】 9数说""》这本书，给我最大的惊喜是它在逻辑严谨性和趣味性之间找到了一个绝佳的平衡点。我本身是做市场分析的，平时需要大量接触数据，但很多时候感觉只是在和冰冷的数字打交道。这本书则完全颠覆了我的这种感受。作者似乎有一种魔力，能够将那些枯燥的统计数字赋予生命，让它们变得鲜活起来。书中有很多巧妙的类比和生动的比喻，帮助我理解一些原本可能难以消化的高级概念。我尤其欣赏书中对因果关系的探讨，很多时候我们看到数据之间的相关性，但往往忽略了其中的因果链条，这本书在这方面给予了我很多启发。它不仅仅是告诉你“ A和B有关”，更会引导你去思考“为什么A会影响B”，以及“是否存在其他因素在起作用”。这种深度的挖掘，让我觉得这本书的价值远远超过了表面上的数据呈现。读完之后，我感觉自己对数据分析的理解上升到了一个新的高度，也对如何更好地利用数据来指导决策有了更清晰的方向。