高等学校现代统计学系列教材：属性数据分析 [Analysis of Categorical Data] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

王静龙，梁小筠，王黎明 著

图书标签:

• 统计学
• 属性数据
• 分类数据
• 离散数据
• 统计分析
• 高等教育
• 教材
• 数据分析
• 统计建模
• 概率统计

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040376210

版次：1

商品编码：11284514

包装：平装

外文名称：Analysis of Categorical Data

开本：16开

出版时间：2013-07-01

用纸：胶版纸

页数：252

字数：310000

正文语种：中文

内容简介

　　《高等学校现代统计学系列教材：属性数据分析》共九章，主要内容包括属性数据，单一属性分类数据，四格表，二维列联表，高维列联表，逻辑斯谛回归模型，对数线性模型，列联表的对应分析，属性数据的贝叶斯统计推断。附录中对教材的部分理论证明做了补充。全书结合统计软件Excel、Minitab、sPss和SAS，注重统计方法的应用。《高等学校现代统计学系列教材：属性数据分析》还配有大量的例题，有助于学生巩固所学的属性数据统计分析的方法及应用。
　　《高等学校现代统计学系列教材：属性数据分析》可作为高等学校统计学专业本科生和研究生的教学用书，也可作为社会学、心理学、人口学、市场学和医学等领域从事理论研究和应用的统计工作者的参考用书。

内页插图

目录

第一章 属性数据
1.1 数据
1.2 属性数据的描述性统计
1.2.1 表格法
1.2.2 图示法
1.2.3 数值法
1.3 属性数据的概率分布
1.3.1 （0-1）分布
1.3.2 二项分布
1.3.3 多项分布
1.3.4 泊松分布
1.3.5 负二项分布
习题一

第二章 单一属性分类数据
2.1 分类数据的检验
2.1.1 分类数据的X2检验
2.1.2 分类数据的似然比检验
2.2 带参数的分类数据的检验
2.2.1 带参数的分类数据的X2检验
2.2.2 带参数的分类数据的似然比检验
习题二

第三章 四格表
3.1 四格表
3.1.1 四格表的抽样方式
3.1.2 独立与不相关
3.2 四格表的检验问题
3.2.1 四格表检验问题的解
3.2.2 连续性修正
3.2.3 四格表独立性检验问题的似然比检验
3.2.4 总的样本容量给定时四格表的检验问题
3.2.5 完全随机时四格表的检验问题
3.3 四格表的费希尔检验
3.3.1 费希尔精确检验
3.3.2 MantelHaenszelX2检验
3.4 四格表的优比检验法
3.5 边缘齐性检验.
习题三

第四章 二维列联表
4.1 二维列联表
4.2 二维列联表的检验问题
4.2.1 二维列联表的x2检验
4.2.2 二维列联表的似然比检验
4.3 相合性的度量和检验
4.3.1 Kendall-T系数
4.3.2 Gamma系数
4.3.3 Somersd系数
4.3.4 相合性检验
4.4 方表一致性的度量和检验
4.4.1 一致性的度量
4.4.2 一致性的检验
4.5 不完备列联表
4.5.1 列联表的独立性
4.5.2 不完备列联表的拟独立性
4.5.3 拟独立的不完备列联表的极大似然估计
4.5.4 不完备列联表拟独立性的检验问题
习题四

第五章 高维列联表
5.1 高维列联表的压缩和分层
5.1.1 列联表的压缩
5.1.2 列联表的分层
……
第六章 逻辑斯谛回归模型
第七章 对数线性模型

高等学校现代统计学系列教材：属性数据分析 作者： [请在此处填写作者姓名] 出版社： [请在此处填写出版社名称] 图书简介 在现代科学研究与实际应用中，数据无处不在，而数据的类型则多种多样。除了我们熟悉的连续型数值数据（如身高、体重、温度）之外，另一种极为普遍且重要的数据类型便是属性数据，也称分类数据。属性数据描述的是事物的类别、分组或状态，它们不像数值数据那样可以直接进行算术运算，但其背后蕴含的信息却对理解现象、预测趋势、做出决策至关重要。从医学诊断中的疾病类型，到市场调查中的消费者偏好，再到社会科学中的投票倾向，属性数据无处不在，对它们的有效分析是洞察事物本质、提升决策质量的关键。 《高等学校现代统计学系列教材：属性数据分析》正是为了满足这一日益增长的需求而编撰的。本书旨在系统地介绍和阐述处理和分析属性数据的一系列统计方法与模型。它不仅是高等院校统计学专业本科生和研究生学习属性数据分析的理想教材，也适用于其他相关专业（如社会学、心理学、医学、市场营销、生物统计学、计算机科学等）需要掌握属性数据分析技术的师生。同时，本书也可作为从事数据分析、科学研究及相关领域工作的专业人士的参考书籍。 本书的独特之处与价值 系统性与前沿性相结合： 本书力求在经典统计理论的基础上，融入近年来在属性数据分析领域涌现出的新方法和新思想。我们既会深入讲解二项分布、泊松分布、多项分布等基础概率模型，也会探讨广义线性模型（GLM）、逻辑回归、Probit模型、泊松回归等在处理二分类、多分类及计数数据时的强大功能。对于更复杂的结构化属性数据，本书还将介绍一些新兴的建模技术。 理论与实践紧密结合： 统计学理论的生命力在于其实际应用。本书在介绍统计模型时，不仅会阐述其背后的数学原理，更会强调其在实际问题中的应用场景、模型选择的原则、结果的解释以及潜在的局限性。我们引入了大量的真实世界案例，涵盖了广泛的应用领域，以帮助读者理解抽象的统计概念如何转化为解决实际问题的有力工具。 强调统计思维与批判性分析： 属性数据分析并非仅仅是套用公式和模型。本书着重培养读者的统计思维，引导他们学会如何审慎地提出问题、设计研究、收集数据、选择恰当的分析方法，并以批判性的眼光审视分析结果，避免过度解读或误读。在数据驱动的时代，这种严谨的科学态度尤为重要。 循序渐进的教学设计： 本书的章节安排遵循由浅入深、由简到繁的原则。从最基础的属性数据描述与可视化开始，逐步过渡到单变量、双变量及多变量的分析方法。每个章节都力求概念清晰、逻辑严谨，并配有适量的例题和习题，帮助读者巩固所学知识，提升解题能力。 内容概览 本书分为以下几个主要部分： 第一部分：属性数据的基本概念与描述 第一章：属性数据的本质与分类 介绍数值数据与属性数据的区别与联系。 详细阐述属性数据的各种类型：定类数据（Nominal）、定序数据（Ordinal）、二项数据（Binary）、计数数据（Count）等。 讨论属性数据的测量尺度及其对分析方法的影响。 强调数据收集过程中的准确性和一致性。 第二章：属性数据的可视化与探索性分析 介绍常用的属性数据可视化方法，如频数表、条形图（Bar Chart）、饼图（Pie Chart）、堆积条形图（Stacked Bar Chart）、马赛克图（Mosaic Plot）等。 讲解如何通过可视化直观地展示变量的分布、变量间的关系，以及识别潜在的模式和异常值。 强调探索性数据分析（EDA）在属性数据分析中的重要性。 第二部分：基于概率分布的属性数据分析 第三章：二项分布与比例的推断 深入介绍二项分布的性质、参数与应用场景（如成功/失败、通过/不通过等）。 讲解二项比例的估计（点估计与区间估计）。 介绍基于二项分布的假设检验，如对单个比例的检验。 第四章：泊松分布与计数数据的分析 阐述泊松分布的特点、假设与应用（如事件发生次数）。 介绍计数数据的点估计与区间估计。 探讨基于泊松分布的假设检验。 第五章：多项分布与多项比例的推断 介绍多项分布，用于描述具有三个或更多互斥结果的分类变量。 讲解多项比例的估计与置信区间。 介绍卡方检验（Chi-squared Test）在多项比例推断中的应用。 第三部分：关联性分析与列联表 第六章：二变量关联性分析——列联表 详细介绍列联表的构建与解读。 讲解观察频数与期望频数的计算。 引入卡方检验（Pearson's Chi-squared Test）来检验两个分类变量之间是否存在关联。 讨论Fisher精确检验（Fisher's Exact Test）在小样本情况下的应用。 第七章：关联强度的度量 介绍多种度量两个分类变量之间关联强度的指标，包括Phi系数、Cramér's V、Kendall's tau_b（对于定序数据）等。 分析不同指标的适用范围和解释方法。 讨论如何根据研究目的选择合适的关联强度度量。 第八章：定序数据的分析 专门讨论定序数据的特点及其分析方法。 介绍秩和检验（Rank Sum Test）系列，如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验。 探讨Spearman秩相关系数（Spearman's Rho）等度量定序变量之间关联强度的指标。 第四部分：广义线性模型（GLM）及其应用 第九章：广义线性模型导论 介绍广义线性模型（GLM）的基本框架，包括随机成分（概率分布）、线性预测变量和连接函数。 阐述GLM如何统一处理不同类型的响应变量，特别是属性数据。 强调GLM的灵活性和强大之处。 第十章：逻辑回归模型（Logistic Regression） 详细讲解逻辑回归模型，用于分析二分类响应变量。 介绍Logit连接函数，以及Odds和Odds Ratio（OR）的概念。 讨论模型参数的估计、显著性检验以及模型拟合优度。 讲解逻辑回归在风险评估、诊断预测等领域的应用。 第十一章：Probit模型与Log-Log模型 介绍Probit模型和Log-Log模型作为逻辑回归的替代方案，以及它们与逻辑回归的联系和区别。 讨论在何种情况下选择这些模型。 第十二章：泊松回归模型（Poisson Regression） 专论泊松回归模型，用于分析计数型响应变量。 讨论模型假设、参数估计与解释。 介绍模型扩展，如负二项回归（Negative Binomial Regression）用于处理过度离散（Overdispersion）的计数数据。 第十三章：多分类逻辑回归模型 介绍处理三个或更多互斥分类响应变量的方法，如多项逻辑回归（Multinomial Logistic Regression）和有序逻辑回归（Ordinal Logistic Regression）。 分析不同模型在处理非有序和有序多分类数据时的优势。 第五部分：模型选择、评估与进阶主题 第十四章：模型选择与诊断 讲解在属性数据分析中进行模型选择的准则，如赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）。 介绍模型拟合优度的评估方法，如混淆矩阵（Confusion Matrix）、准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、ROC曲线与AUC值。 讨论残差分析在GLM中的应用。 第十五章：统计软件在属性数据分析中的应用 演示如何使用主流统计软件（如R、Python的statsmodels库、SPSS等）进行属性数据的可视化、描述性统计和模型构建。 提供实际操作示例，帮助读者掌握软件应用技巧。 第十六章：属性数据分析的挑战与前沿 探讨在大数据背景下处理大规模、高维度属性数据时遇到的挑战。 简要介绍一些新兴的研究方向，如贝叶斯统计在属性数据分析中的应用、机器学习方法与传统统计模型的结合等。 学习本书将帮助您： 建立坚实的理论基础： 深入理解各种属性数据分析方法的统计原理。 掌握实用的分析技能： 能够熟练运用各种统计工具处理和分析真实的属性数据。 提升数据解读能力： 准确地理解和解释统计分析结果，并能基于结果做出合理推断。 培养科学研究素养： 形成严谨的统计思维，并能批判性地评价数据和模型。 拓展学术与职业前景： 为在学术界继续深造或在各行各业从事数据相关工作打下坚实基础。 《高等学校现代统计学系列教材：属性数据分析》是一本集理论深度、实践广度与教学可行性于一体的优秀教材。我们希望通过本书，能够帮助广大师生掌握属性数据分析的核心技术，更好地理解和应对这个数据驱动的时代所带来的机遇与挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当简洁大气，字体和排版都透着一股严谨的学术气息，银灰色为主色调，搭配深蓝色的书名，让人一眼就能感受到这是一本理论性很强的专业书籍。我当初在书店里翻看的时候，就被这种低调而内敛的设计风格所吸引。虽然我对统计学并非科班出身，但对数据分析一直抱有浓厚的兴趣，尤其是在工作中接触到越来越多的分类变量和定性信息时，我意识到掌握一些专门的统计方法是多么重要。这本书的标题，特别是“属性数据分析”，准确地击中了我的需求点。我当时也与其他几本统计学教材做了比较，很多教材的篇幅都过于庞大，内容涵盖了统计学的方方面面，虽然全面，但对于我这种只想深入了解某一特定领域（即属性数据）的读者来说，未免有些“贪多嚼不烂”。而这本书的定位就非常清晰，专注于属性数据，这让我觉得它能够更深入、更系统地讲解我所关心的内容，而不是泛泛而谈。拿到书后，我迫不及待地翻阅了目录，看到章节的划分也比较有逻辑性，从基础的概念引入，逐步深入到各种分析方法和模型，这让我对内容有一个初步的框架认识。我个人尤其期待能够学习到如何有效地处理和解读那些非数值型的、离散的、类别化的数据，因为在实际应用中，很多情况我们面对的都是这样的数据，例如用户的满意度（好、中、差）、产品的类别（A、B、C）、调查问卷的回答选项等等。以往我处理这类数据，往往只能依赖一些非常基础的频率统计或者简单的交叉表，感觉效率不高，而且信息挖掘的深度也受限。所以，我抱着非常高的期望，希望这本书能为我打开一扇新的大门，让我掌握更先进、更科学的分析工具和思路。

评分☆☆☆☆☆

收到这本书的时候，我首先被它厚实的质感和纸张的质量所打动。触感温润，散发着淡淡的书墨香，这本身就是一种阅读的享受，让我觉得物超所值。拿到手里，沉甸甸的，预示着内容的丰富和深邃。我一直以来都在信息管理领域工作，经常需要处理各种用户行为数据、产品反馈数据等，其中很大一部分是典型的属性数据。比如说，用户对某个功能的评价是“满意”、“一般”还是“不满意”，这显然就是一个典型的三分类变量。又比如，用户所属的地区（华北、华东、华南、华西）或者使用的操作系统（Windows、macOS、Linux）。在过去，我常常感到力不从心，对于如何对这些变量进行深入的统计分析，如何发现它们之间的内在联系，以及如何利用这些分析结果来指导产品改进或市场策略，都显得有些捉襟见肘。很多时候，我只能做一些非常表面的描述性统计，比如计算各个类别的百分比，或者简单地绘制饼图和条形图，这显然无法满足更深层次的分析需求。我一直渴望能够掌握一套系统的方法论，来处理和分析这些非数值型数据，能够从海量的属性数据中提炼出有价值的洞察。这本书的出现，就像在黑暗中点亮了一盏明灯，让我看到了希望。我期待它能够提供一套完整的理论框架和实操方法，帮助我理解属性数据的特性，掌握各种常用的分析模型，并且知道如何在实际案例中应用这些模型。我希望这本书能够解释清楚，为什么在面对属性数据时，传统的连续型数据分析方法可能失效，以及有哪些专门为此设计的统计工具和技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书的序言写得非常恳切，作者在序言中分享了他对属性数据分析重要性的深刻认识，以及编写本书的初衷。他提到，在当前大数据时代，属性数据的应用场景越来越广泛，但很多读者却因为缺乏系统性的学习资源而望而却步。这番话瞬间引起了我的共鸣。我是一名互联网产品的运营人员，工作中接触到的几乎都是属性数据：用户的地域分布、产品的使用偏好（如喜欢A功能还是B功能）、注册渠道（官网、应用商店、社交媒体）、用户满意度评价（好评、中评、差评）等等。我深知这些数据的重要性，但如何有效地分析它们，如何从中挖掘出指导产品优化和运营决策的洞察，却是我一直以来的一大难题。很多时候，我只能做一些最基础的统计，比如计算某个类别的人数占比，或者做一个简单的交叉分析，这远远不够。我需要更专业、更系统的方法来处理这些数据。当我读到序言时，我仿佛看到了作者理解我的困境，并且愿意为我提供解决方案。我非常期待这本书能够详细介绍各种属性数据分析的模型，例如逻辑回归、判别分析、因子分析、聚类分析等等，并配以丰富的案例，让我能够理解这些模型的原理，知道它们适用于哪些场景，以及如何进行实际操作。尤其是那些能够帮助我理解变量之间关系、预测分类结果的模型，是我非常感兴趣的部分。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在读的统计学硕士研究生，我的研究方向是机器学习在社会科学中的应用。在我的学习过程中，我发现许多社会现象的分析都离不开对属性数据的处理。例如，分析用户的消费行为（是否购买、购买哪个类别）、政治立场（支持A政党还是B政党）、教育程度（小学、中学、大学）等，这些都是典型的属性数据。虽然我在统计学课程中学习过一些基础的概率论和数理统计，但对于如何系统地进行属性数据分析，掌握各种适用于属性数据的统计模型，我感到还有很多不足。尤其是当我需要进行论文研究，或者理解一些前沿的机器学习算法时，发现很多算法的输入或输出都是属性变量，这就要求我对属性数据有更深入的理解。这本书的出现，恰好满足了我的需求。我希望这本书能够提供一个扎实的理论基础，解释各种属性数据分析模型的数学原理，并且能够给出详细的推导过程。同时，我也非常期待书中能够包含一些实际案例，能够展示如何在R、Python等软件中实现这些模型，并对分析结果进行解读。特别是那些关于分类、聚类、降维等方面的模型，是我论文研究中可能需要用到的，我希望这本书能够为我提供有力的支持，帮助我更好地完成我的学业和研究。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版风格给我留下了深刻的印象，它不像很多传统教材那样充斥着密密麻麻的公式和枯燥的文字，而是采取了一种更加清晰、更加人性化的布局。每一个公式都配有详细的解释，每一个概念的引入都经过了精心设计，仿佛在引导读者一步步走进一个精彩的统计学世界。我特别喜欢书中的图示和表格，它们非常直观地展示了复杂的统计概念，让我能够轻松理解抽象的理论。例如，在讲解某个模型的时候，书中会配上一张流程图，清晰地展示了模型的各个组成部分以及它们之间的关系，这对于我这样视觉型学习者来说，简直是福音。我一直对数据分析充满热情，尤其是在工作中接触到大量的人口统计学数据、市场调研数据以及用户行为日志后，我越来越意识到，很多我们关心的问题，例如“哪些因素会影响用户的购买决策？”、“不同用户群体的偏好有何差异？”、“某个产品的不同特征之间是否存在关联？”等等，都涉及到非数值型的属性数据。然而，传统的统计方法在处理这类数据时，往往显得力不从心，很多时候只能做一些非常基础的描述性统计，难以深入挖掘数据背后的信息。我一直在寻找一本能够系统性地介绍属性数据分析方法的书籍，能够帮助我理解如何科学地处理和分析这些数据，并从中提取有价值的见解。这本书的出现，正是我一直在寻找的。我期待它能够提供一套完整的理论体系和实操方法，让我能够掌握各种用于属性数据分析的统计模型和技术，并能够将这些知识应用到实际问题中，提升我的数据分析能力。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我首先翻阅了一下目录，看到章节的划分非常合理，从最基础的概念介绍，到各种模型的深入讲解，再到实际应用的案例分析，整个体系非常完整。我是一名在校的社会学专业学生，在进行社会调查和数据分析时，经常会遇到大量的属性数据。例如，被调查者的性别、年龄段、职业、教育程度、政治立场、宗教信仰等等。这些数据往往是非数值型的，如何对它们进行有效的分析，找出变量之间的关联，或者进行群体划分，是我在学习和研究中遇到的一个重要挑战。很多时候，我只能做一些简单的描述性统计，或者进行一些初步的交叉分析，但难以深入挖掘数据背后的社会学意义。我迫切需要一本能够系统性地介绍属性数据分析方法的书籍，能够帮助我理解如何科学地处理和分析这些数据，并从中提取有价值的社会洞察。这本书的出现，正是我一直在寻找的。我非常期待它能够详细讲解各种用于属性数据分析的统计模型，例如卡方检验、Fisher精确检验、逻辑回归、多项式判别分析、聚类分析等。我希望通过阅读这本书，能够掌握在社会学研究中处理和分析属性数据的常用方法，并能够为我的毕业论文提供理论和方法上的支持。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容组织非常清晰，逻辑性很强，让我感觉阅读起来非常顺畅。我是一名市场研究员，工作中经常需要处理大量的问卷调查数据，其中很大一部分都是属性数据。例如，消费者对产品的认知程度（认知、了解、不了解）、购买意愿（愿意、不愿意、不确定）、产品偏好（喜欢A、喜欢B、都喜欢、都不喜欢）等等。在传统的统计分析中，这些数据的处理总是让我感到棘手。我尝试过将它们转化为数值，但这样会丢失很多信息，而且很多分析方法也不适用。我也尝试过一些简单的交叉分析，但难以深入挖掘数据背后的深层含义。因此，我一直在寻找一本能够系统地介绍属性数据分析方法的书籍，能够帮助我更有效地处理和分析这些数据。当我拿到这本书后，我立即被它的内容所吸引。从目录上看，它涵盖了从最基本的属性数据描述统计，到各种复杂的分类模型和关联分析。我特别期待能够学习到如何进行多项选择题的分析，如何理解和应用卡方检验、 Fisher精确检验等方法，以及如何运用逻辑回归、判别分析等模型进行预测。这本书的出现，无疑为我提供了一个宝贵的学习机会，我希望能够通过阅读这本书，极大地提升我在这方面的分析能力，从而为市场研究提供更科学、更深入的洞察。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常严谨，但又不失可读性。作者在讲解每一个概念时，都力求准确、清晰，并且会引用大量的经典文献作为佐证，这让我感觉这本书具有很高的学术价值。我是一位在金融领域工作的风险控制经理，在工作中，我经常需要分析客户的信用等级、贷款的违约概率、股票的类别（如大盘股、中小盘股）等属性数据。这些数据对于评估风险、制定投资策略至关重要。然而，传统的统计方法在处理这些属性数据时，往往存在一些局限性，例如难以处理非线性关系、无法充分利用类别信息等。我一直在寻找一本能够系统性地介绍属性数据分析方法的书籍，能够帮助我理解如何更有效地利用这些数据来做出更准确的风险评估和决策。这本书的标题——“属性数据分析”——正是我一直在寻找的。我期待这本书能够详细介绍各种用于分类和预测的统计模型，比如逻辑回归、判别分析、决策树、支持向量机（SVM）等，并且能够解释它们在金融领域的应用。我希望能够学习到如何构建一个有效的信用评分模型，如何预测客户的流失概率，以及如何对股票进行分类投资。这本书的出现，为我提供了宝贵的学习资源，我希望能够通过深入学习，提升我在金融风险管理领域的专业能力。

评分☆☆☆☆☆

当我拿起这本《属性数据分析》时，我的内心充满了期待，同时也带着一丝忐忑。作为一名数据爱好者，我常常在各种统计学的入门书籍中遨游，学习概率论、描述统计、推断统计等基础知识，但每当遇到像“用户是否会续费”、“产品是否符合预期”、“客户满意度等级”这类问题时，我就感觉自己进入了一个盲区。这些问题所对应的数据，往往不是连续的数值，而是离散的、有类别的属性。我尝试过查阅一些网络资料，但内容零散且不够系统，很多时候停留在概念层面，缺乏深入的讲解和实际操作的指导。我迫切需要一本能够系统性地介绍属性数据分析方法的书籍，能够从理论到实践，带我深入理解这些数据的内在规律。这本书的标题——“属性数据分析”——正是如此精准地戳中了我的痛点。它明确地告诉读者，这本书就是专门为解决这类问题而生的。我翻开了第一页，被书名下方的一行小字所吸引，上面写着“高等学校现代统计学系列教材”。这让我意识到，这本书不仅仅是一本普通的科普读物，而是一本经过精心编排、体系严谨的学术教材。这既让我感到安心，也让我对接下来的学习内容有了更高的要求。我希望这本书能够涵盖从基本概念的辨析，到各种统计模型的讲解，再到实际案例的分析，能够循序渐进，让我这个非统计学专业背景的读者也能轻松理解和掌握。特别是那些能够用于预测、分类、关联分析等方面的模型，是我非常感兴趣的部分，因为在实际工作场景中，这些能力的应用价值巨大。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对数据分析充满好奇心的业余爱好者，尽管我的本职工作与数据分析并不直接相关，但我一直关注着这个领域的发展，并希望能利用统计学知识来更好地理解我所处的商业世界。在日常的学习中，我接触了不少关于统计学的书籍，但很多书都侧重于连续型数据的分析，比如回归分析、方差分析等。然而，在我接触到的许多实际问题中，比如市场调研中的满意度评价、用户画像的性别和职业分类、产品使用频率的等级划分等等，所面对的都是非数值型的属性数据。如何科学地对这些数据进行分析，找出它们之间的潜在关联，或者进行分类预测，一直是困扰我的难题。我尝试过在网上搜索相关资料，但发现内容往往不够系统，缺乏权威性，难以形成完整的知识体系。当我偶然看到这本《属性数据分析》时，我眼前一亮。它的标题非常明确地指出了研究的对象——属性数据。我深知，属性数据的分析方法与连续型数据有显著的区别，需要专门的理论和技术。因此，我非常期待这本书能够填补我在这方面的知识空白。我希望它能够从基础的概念出发，清晰地解释属性数据的特点和分类，然后系统地介绍各种常用的属性数据分析模型，并提供一些实际操作的指导和案例。我特别想学习如何进行分类模型（如对用户进行分类）、关联分析（如分析商品之间的购买关联）以及如何处理多分类变量等问题。

评分☆☆☆☆☆

这书很不错的说 呵呵

评分☆☆☆☆☆

还不错的哦 还不错的哦

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

这书很不错的说 呵呵

评分☆☆☆☆☆

商品送货快速，有正规发票，有详单，挺好。

评分☆☆☆☆☆

这书很不错的说 呵呵

评分☆☆☆☆☆

很好，对自己很有帮助。

评分☆☆☆☆☆

很不错的东西，收到了！

评分☆☆☆☆☆

这书很不错的说 呵呵