妙趣横生的统计学 培养大数据时代的统计思维(第四版) 9787115433312 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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【美】杰弗里·班尼特 【美】威廉·L.布里 著

图书标签:

• 统计学
• 大数据
• 数据分析
• 概率论
• 统计思维
• 第四版
• 高等教育
• 教材
• 理工科
• 应用统计

店铺： 美美阳光图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115433312

商品编码：14739819012

包装：平装

出版时间：2016-09-01

基本信息

书名：妙趣横生的统计学 培养大数据时代的统计思维(第四版)

定价：69.00元

作者：【美】杰弗里·班尼特 【美】威廉·L.布里

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2016-09-01

ISBN：9787115433312

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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合作学习和单独学习，哪个获得的分数更高？小学四年级的学生可以用统计学做什么？

内容提要

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我们是不是比父母更聪明？开车时打电话与酒驾一样危险吗？坐飞机和开车，哪种方式更安全？钻石越重，价格就越高吗？小学四年级的学生可以用统计学做什么？……如果你想知道这些问题的答案，就来阅读本书吧。 大数据时代，统计学是读懂、听懂和看懂事情真相的基础，数据挖掘与统计分析已成为现代人必不可少的技能。《妙趣横生的统计学——培养大数据时代的统计思维（第四版）》是一本美国流行的统计学应用入门书。它通过生活中有趣的案例、直观的图表阐述了各种统计概念与统计技术的应用，没有枯燥乏味的理论知识、生涩难懂的理论证明，只有日常生活所需要的统计思想、正确分析数据的基本路径，真正做到了通俗易懂、深入浅出。

目录

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作者介绍

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【美】杰弗里·班尼特 (Jeffrey Bent)【美】威廉·L.布里格斯 (William L. Briggs)

文摘

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序言

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图书简介：解码数据奥秘，洞察商业未来 书名：数据驱动的决策艺术：商业智能与高级分析实践指南 ISBN：9787111558880 字数：约 48 万字 --- 内容简介： 在信息爆炸与技术飞速迭代的今天，数据已不再仅仅是记录过去的凭证，而是驱动未来商业决策的核心燃料。然而，面对浩如烟海的数据，如何将其转化为清晰的洞察力、可靠的预测模型和切实可行的商业策略？《数据驱动的决策艺术：商业智能与高级分析实践指南》正是为解决这一核心难题而诞生的专业著作。 本书并非一本枯燥的理论汇编，而是一本面向实战、深度聚焦于商业应用场景的综合性指南。它系统地梳理了从数据采集、清洗、建模到最终可视化呈现和价值落地的全链路流程，旨在帮助管理者、分析师以及所有希望提升数据素养的专业人士，掌握将原始数据转化为战略资产的实用工具与思维框架。 第一部分：商业智能（BI）的基石与架构 本部分深入剖析了现代商业智能系统的构建逻辑。我们首先探讨了BI的战略意义——如何将数据战略融入企业整体发展规划中，确保技术投入与业务目标高度一致。随后，详细介绍了数据仓库（Data Warehouse, DWH）的设计原则，包括星型模型、雪花模型在不同业务场景下的适用性，以及如何运用ETL（抽取、转换、加载）工具链高效地整合分散在ERP、CRM、供应链系统中的异构数据。 我们着重讲解了数据治理的重要性，强调数据质量管理（DQM）是所有后续分析工作有效性的生命线。书中提供了多维度的数据质量评估指标和修复策略，确保输入模型的数据是“干净”且“可靠”的。此外，本部分还涵盖了现代BI平台的技术选型，对比了主流工具的优劣，并指导读者搭建一套灵活、可扩展的BI基础设施。 第二部分：高级数据分析与建模技术 这是全书的核心技术篇章，侧重于如何运用统计学和机器学习工具解决复杂的商业问题。我们超越了基础的描述性统计，迈入了预测性分析和规范性分析的领域。 预测建模的实战部署： 书中细致地讲解了回归分析、时间序列分析（如ARIMA、指数平滑法）在销量预测、库存优化中的应用。重点在于如何选择合适的模型、解读模型的参数意义（如P值、置信区间），以及如何规避模型过拟合和欠拟合的风险。 机器学习在商业场景的应用： 本部分详细介绍了分类、聚类和关联规则挖掘在客户流失预警、客户细分、产品推荐系统中的落地案例。对于决策树、随机森林、梯度提升机（GBM）等主流算法，本书不仅解释了其数学原理，更侧重于特征工程的艺术——如何从业务场景中提炼出对模型预测最有价值的变量，这通常是区分普通分析与卓越分析的关键所在。 风险与优化模型： 针对金融风控、运营效率优化等高价值领域，本书引入了马尔可夫链、蒙特卡洛模拟等高级工具，用于评估不确定性并优化资源配置。我们提供了大量的Python/R代码片段和对应的业务解读，确保读者能够将理论转化为可运行的解决方案。 第三部分：从数据洞察到商业行动 数据分析的终极价值在于驱动行动。本部分关注分析结果的沟通、可视化和整合到日常决策流程中。 数据可视化的叙事力量： 我们探讨了“有效可视化”的原则，强调图表选择应服务于信息传达的目的，而非单纯追求美观。书中分析了如何设计仪表盘（Dashboard）以满足不同层级管理者的需求——从运营层级的实时监控，到战略层级的趋势洞察。内容涵盖了如何通过交互式设计引导用户进行探索性分析。 A/B 测试与因果推断： 在快速迭代的互联网和产品领域，科学地衡量决策效果至关重要。本书详细阐述了A/B测试的设计规范、样本量计算、多变量测试的复杂性处理，以及如何利用因果推断方法（如倾向得分匹配）在非实验环境中估算干预效果，避免得出错误的因果结论。 数据驱动的文化建设： 最后，本书将视角提升到组织层面，探讨了如何建立一个数据成熟的企业文化。这包括如何跨部门协作，如何让业务部门信任并采纳分析结果，以及如何构建清晰的数据报告和反馈循环机制，确保每一次分析都能带来可量化的商业改进。 目标读者： 本书适合于希望从基础分析进阶到高级战略规划的商业分析师、数据科学家、产品经理、市场营销专家，以及需要提升数据决策能力的部门总监和企业高管。它提供了一座坚实的桥梁，连接了深奥的数据科学理论与直接影响企业盈亏的商业实践。阅读本书，您将掌握的不仅仅是工具的使用方法，更是一种能够穿透数据迷雾，洞察商业本质的思维模式。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格真是太棒了，一点也不枯燥，读起来就像在听一位经验丰富的朋友娓娓道来那些原本听起来高深莫测的统计学概念。作者巧妙地将那些复杂的公式和理论融入到生动有趣的日常案例中，让我这个之前对统计学敬而远之的人，竟然能津津有味地读下去。尤其是一些关于概率和假设检验的讲解，简直是化繁为简的典范。它不是那种堆砌着晦涩术语的教科书，而更像是一本引人入胜的智力探险指南。我特别欣赏作者在阐述“统计思维”时所展现的那种细腻和洞察力，它让我开始重新审视身边那些看似平常的现象，试着用更科学、更理性的眼光去剖析背后的数据真相。这本书真正做到了“寓教于乐”，让我明白了统计学并非高不可攀的象牙塔知识，而是我们理解现代世界运作方式的一把关键钥匙。读完后，感觉自己的思维框架都有了明显的拓宽，这种收获是难以用言语完全描述的。

评分☆☆☆☆☆

我一直以为，要真正理解大数据时代的统计精髓，就必须啃下那些厚重的、充满数学证明的经典著作。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。它用一种非常贴近现代商业和科研实践的语言，深入浅出地解释了许多前沿的统计模型。比如，在讨论抽样偏差和模型泛化能力时，作者结合了当下热门的A/B测试和机器学习预处理的实例，让那些原本抽象的理论瞬间变得触手可及。这本书的视野非常开阔，它不仅关注传统的统计学派，也兼顾了现代数据科学领域对统计工具的需求和发展趋势。读完后，我感觉自己对如何利用现有工具更有效地从海量数据中提取有价值的信息，有了一种全新的、更具策略性的认识。它为我打开了一扇通往“数据驱动决策”实战领域的大门。

评分☆☆☆☆☆

这本关于统计学的书，在结构布局上展现出了极高的专业水准和对学习者体验的深切关怀。它没有急于抛出那些令人望而生畏的数学推导，而是循序渐进地构建知识体系，从最基础的描述性统计开始，稳步过渡到推断性统计的核心领域。我发现，书中对不同统计方法的适用场景界定得非常清晰，这对于实践应用者来说简直是福音。作者似乎深谙读者在学习过程中容易产生的困惑点，总能在关键时刻提供详尽的图示和对比分析。特别是关于多元回归模型的那几章，处理得极其到位，既保证了理论的严谨性，又通过案例展示了如何避免常见的模型误用陷阱。这种教科书级别的条理性和实战指导的结合，使得它不仅适合初学者建立稳固的理论基础，对于希望查漏补缺、提升应用能力的进阶读者也同样具有极高的参考价值。

评分☆☆☆☆☆

从排版和设计来看，这本书显然是经过了精心打磨的。阅读体验是衡量一本好书的重要标准之一，而这本统计学著作在这方面做得非常出色。清晰的字体选择，恰到好处的留白，以及彩色图表的运用，都极大地减轻了长时间阅读带来的视觉疲劳。更重要的是，那些复杂的公式和数据表格，都被格式化得井井有条，核心概念和重要结论都用不同的方式突出显示，这使得在复习和查找重点时效率倍增。我特别欣赏那些穿插在正文中的“思考题”或“挑战环节”，它们不是那种死板的习题，而是真正引导你去运用刚刚学到的知识去解决一个实际问题的迷你案例。这种注重学习过程体验的设计哲学，让学习的每一步都感觉是主动的、有参与感的，而不是被动地接受灌输。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的最大震撼在于，它成功地将统计学从一门冰冷的学科，转化成了一种强大的“数据叙事”工具。在当前这个信息爆炸的时代，我们每天都被各种数据和图表轰炸，但真正能辨别真伪、抽丝剥茧的人却很少。这本书没有仅仅停留在教授“如何计算”的层面，而是将重点放在了“如何思考”上。它教会了我如何批判性地看待统计报告，如何识别那些隐藏在数字背后的偏见和误导。我感觉自己像是被授予了一双能够穿透表象的“火眼金睛”。作者对统计伦理的讨论也令人印象深刻，它提醒我们，手中的数据工具力量巨大，更需要谨慎和负责任地使用。这种将方法论与人文关怀相结合的写作方式，使整本书的格调瞬间提升了一个层次，远超一般的技术手册范畴。