从零进阶 数据分析的统计基础 第2版 CDA数据分析师系列丛书籍 spss数据分析教程 数据分析入门 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121285004

商品编码：29630295307

书名：从零进阶！数据分析的统计基础（第2版）

定价：59.00元

作者：经管之家

出版社:电子工业出版社

ISBN：9787121285004

“CDA数据分析师系列丛书”依照数据分析师规范化学习体系而定。满足了CDA数据分析师等级认证学习的需要，也兼顾了大数据的热点动态。

从策划之初一直坚持以“读者需求”为主线，结合企业实际案例和业务场景来谈大数据思维和小数据分析。实现技术扎实，业务精通，策略接地气！

《从零进阶！数据分析的统计基础（第2 版）》共7 章，分别讲解了数据分析的步骤和方法、描述性统计分析、数理统计基础、抽样估计、假设检验、方差分析、相关与回归分析。本书使用简单的语言介绍了这些数据分析基本方法的核心思想和涉及的统计学、概率论等方面的理论内容，并使用图示的方法详细介绍了使用Excel 2013 进行简单的描述性统计分析和使用SPSS 进行相关的数据分析的过程与结果分析。

《从零进阶！数据分析的统计基础（第2 版）》适合需要提升自身数据分析理论和实践能力的职场新人；在市场营销、金融、财务、人力资源管理中需要数据分析的人士，从事咨询、研究、分析等的人士。也可以作为数据分析师职业培训的教材，普通高等院校非统计数据分析的选修教材。

第1 章数据分析概述 1

1.1 什么是数据分析 2

1.2 数据分析六部曲 2

1.2.1 明确分析目的和内容 2

1.2.2 数据收集 . 3

1.2.3 数据预处理 . 3

1.2.4 数据分析 . 4

1.2.5 数据展现 . 5

1.2.6 报告撰写 . 6

1.3 数据分析方法简介 6

1.3.1 单纯的数据加工方法 6

1.3.2 基于数理统计的数据分析方法 7

1.3.3 基于数据挖掘的数据分析方法 8

1.3.4 基于大数据的数据分析方法 11

1.3.5 数理统计与数据挖掘的区别和联系 13

1.4 常用数据分析工具的安装 14

1.4.1 在Excel 2013 中安装数据分析工具 14

1.4.2 数据分析软件SPSS 的安装 . 16

1.5 重要知识点回顾 22

1.6 课后习题 . 23

第2 章描述性统计分析 24

2.1 直方图 . 25

2.1.1 什么是直方图 25

2.1.2 如何看直方图 25

2.1.3 如何画直方图 26

2.1.4 使用Excel 2013 进行直方图的绘制 27

2.2 数据的计量尺度 30

2.3 数据的集中趋势 31

2.3.1 平均数 . 31

2.3.2 分位数 . 33

2.3.3 众数 . 34

2.4 数据的离中趋势 34

2.4.1 极差 . 35

2.4.2 分位距 . 35

2.4.3 平均差 . 36

2.4.4 方差与标准差 37

2.4.5 离散系数 . 38

2.5 数据分布的测定 40

2.5.1 数据偏态及其测定 40

2.5.2 数据峰度及其测定 41

2.5.3 数据偏度和峰度的作用 42

2.6 数据的展示——统计图 43

2.6.1 条形图与扇形图 43

2.6.2 折线图 . 44

2.6.3 茎叶图 . 45

2.6.4 箱线图 . 48

2.6.5 统计图小结 . 52

2.7 使用Excel 实现数据的描述性统计及分析 . 52

2.7.1 使用Excel 实现三国全部人物武力描述性统计 . 52

2.7.2 使用Excel 分别实现三个国家人物武力描述性统计分析 . 54

2.7.3 使用Excel 分别实现三个国家武将武力描述性统计分析 . 55

2.7.4 使用SPSS 实现三个国家武将武力的分位数分析 . 56

2.8 重要知识点回顾 59

2.9 课后习题 . 59

第3 章数理统计基础 62

3.1 抽样估计基础 63

3.1.1 随机事件 . 63

3.1.2 随机事件的概率 64

3.1.3 随机变量及其概率分布 66

3.1.4 随机变量的数字特征 71

3.2 正态分布及三大分布 72

3.2.1 正态分布的概率密度函数 73

3.2.2 正态分布的特征 73

3.2.3 标准正态分布 74

3.2.4 基于正态分布的三大分布 77

3.3 中心极限定理 80

3.3.1 中心极限定理的提法 80

3.3.2 中心极限定理的内容 81

3.3.3 中心极限定理的意义与应用 81

3.4 重要知识点回顾 82

3.5 课后习题 . 83

第4 章抽样估计 . 86

4.1 抽样估计的基本概念 87

4.1.1 总体及总体指标 87

4.1.2 样本及样本指标 88

4.1.3 抽样估计的思想 89

4.1.4 抽样估计的理论基础 91

4.1.5 样本统计量及分布 92

4.2 抽样估计的方法——点估计 93

4.2.1 点估计 . 93

4.2.2 点估计精度和样本容量的关系 95

4.2.3 点估计的优缺点 96

4.3 抽样估计的误差 97

4.3.1 抽样估计的实际误差 97

4.3.2 抽样估计的平均误差 98

4.3.3 抽样估计的极限误差 102

4.4 抽样估计的方法——区间估计 102

4.4.1 抽样估计的精度及置信度 102

4.4.2 区间估计的方法 105

4.4.3 区间估计的步骤 106

4.5 抽样的组织形式和抽样数目的确定 107

4.5.1 抽样的组织形式 107

4.5.2 必要抽样数目的确定 109

4.6 重要知识点回顾 112

4.7 课后习题 113

第5 章假设检验 . 117

5.1 假设检验概述 118

5.1.1 假设检验的概念 118

5.1.2 假设检验的基本思想 118

5.1.3 假设检验在数据分析中的作用 119

5.2 假设检验的分析方法 119

5.2.1 假设检验的基本步骤 119

5.2.2 假设检验与区间估计的联系 122

5.2.3 假设检验中的两类 123

5.2.4 利用P 值进行决策 124

5.2.5 应用假设检验需要注意的问题 125

5.3 常见的检验统计量 126

5.3.1 z 检验统计量 126

5.3.2 t 检验统计量 128

5.3.3 ?2 检验统计量 129

5.3.4 F 检验统计量 . 129

5.4 SPSS 中常用的几种t 检验实例 . 130

5.4.1 单样本t 检验 . 130

5.4.2 两独立样本t 检验 . 133

5.4.3 配对样本t 检验 . 139

5.5 重要知识点回顾 143

5.6 课后习题 143

第6 章方差分析 . 147

6.1 方差分析 148

6.1.1 方差分析的概述 148

6.1.2 方差分析的几个概念 148

6.1.3 单因素方差分析中的基本假定 149

6.2 单因素方差分析 149

6.2.1 单因素方差分析的原理 149

6.2.2 单因素方差分析的原假设 150

6.2.3 单因素方差分析的统计量 151

6.2.4 单因素方差分析的基本步骤 152

6.3 使用SPSS 实现三国武将武力差异分析 . 152

6.3.1 检验不同国家武将数据是否符合正态分布 153

6.3.2 单因素方差分析操作步骤及必要说明 155

6.3.3 对三国武将武力单因素方差分析结果的分析 160

6.4 使用SPSS 实现三国文官智力差异分析 . 163

6.4.1 检验不同国家文官数据是否符合正态分布 163

6.4.2 单因素方差分析操作步骤及必要说明 165

6.4.3 对三国文官智力单因素方差分析结果的分析 167

6.5 数说汉室衰微与三足鼎立现象 169

6.6 重要知识点回顾 171

6.7 课后习题 171

第7 章相关与回归分析 175

7.1 变量间的关系 176

7.1.1 函数关系及特点 176

7.1.2 相关关系及特点 176

7.2 相关分析 177

7.2.1 相关分析及步骤 177

7.2.2 散点图的绘制 177

7.2.3 相关系数的计算 178

7.2.4 相关系数的显著性检验 182

7.3 使用SPSS 实现相关分析 . 182

7.3.1 在SPSS 中绘制散点图 . 182

7.3.2 在SPSS 中进行正态性检验 . 185

7.3.3 相关系数的计算和检验 187

7.4 一元线性回归分析 189

7.4.1 一元回归模型及相关假定 190

7.4.2 一元线性回归方程及求法 190

7.4.3 回归模型的检验 191

7.4.4 回归直线的拟合优度 194

7.5 使用SPSS 实现一元线性回归分析 . 195

7.5.1 画散点图和趋势线 195

7.5.2 简单相关分析 198

7.5.3 一元线性回归分析的操作步骤 199

7.5.4 一元线性回归分析的结果解读 205

7.6 重要知识点回顾 207

7.7 课后习题 208

附录A 三国人物数据 . 213

附录B CDA 数据分析师致力于好的数据分析人才建设 . 226

附录C 参考答案 . 230

深入浅出，掌握数据分析的核心奥秘 在当今这个数据爆炸的时代，掌握数据分析能力已不再是专业人士的专属，而是赋能个人和职业发展的关键技能。无论您是渴望洞悉商业趋势的管理者，还是追求严谨科学研究的研究者，亦或是希望提升决策效率的职场新人，一本能够系统、扎实地打下统计学基础，并将其应用于实际数据分析的工具书，都将是您不可或缺的良师益友。 本书将带您踏上一段全面而深入的数据分析之旅。我们不仅仅是罗列枯燥的统计公式，而是将抽象的统计概念与直观的数据应用紧密结合，让您在理解理论的同时，也能亲手实践，体会数据分析的魅力。本书的目标是为您构建一个坚实的统计学基石，让您能够自信地解读数据、发现模式、检验假设，并最终做出更明智的决策。 精炼统计理论，化繁为简 在数据分析领域，统计学是理解数据、挖掘价值的底层逻辑。本书精心梳理了数据分析最核心、最常用的统计学知识，摒弃了过于晦涩难懂的理论推导，而是聚焦于那些能直接指导我们进行数据分析的关键概念。 描述性统计：您将学会如何用简洁明了的语言描述数据的基本特征，包括集中趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（方差、标准差、极差）以及数据的分布形态（偏度、峰度）。理解这些基本指标，就像是掌握了数据世界的“身份证”，能够快速了解数据的全貌。 概率论基础：概率是度量不确定性、理解随机现象的基石。本书将为您清晰地阐述概率的基本概念、概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）的原理及其在数据分析中的应用，让您能够合理评估事件发生的可能性。 统计推断：这是数据分析中最具价值的部分之一。您将深入学习如何从样本数据推断整体特征，包括参数估计（点估计与区间估计），让您了解数据的变异性和不确定性；以及假设检验，学会如何利用样本数据来验证或否定关于总体的某种论断，例如A/B测试中的核心原理。我们将详细讲解t检验、卡方检验、ANOVA等经典假设检验方法，并强调理解其背后的逻辑和适用场景。 回归分析：作为预测和探索变量之间关系的核心工具，回归分析将在本书中得到充分的阐释。您将学习简单线性回归，理解如何建立一条直线来描述两个变量之间的关系；以及多元线性回归，探索多个因素如何共同影响目标变量。我们将重点关注模型诊断（残差分析、多重共线性等）和结果解释，确保您能够构建出有效且可信的回归模型。 相关性分析：理解变量之间的线性关系强度和方向是数据分析的基础。本书将帮助您区分相关性与因果性，并掌握Pearson相关系数等常用指标的计算与解读。 实践驱动，赋能实操 理论的学习最终是为了应用于实践。本书将统计学知识与实际数据分析场景无缝对接，提供丰富的案例和操作指导，让您能够快速上手。 数据处理与清洗：真实世界的数据往往是杂乱无章的。您将学会如何识别和处理缺失值、异常值、重复值，以及如何进行数据转换、合并和重塑，为后续分析奠定干净、可靠的数据基础。 数据可视化：一张图胜过千言万语。本书将引导您运用各种图表（如直方图、散点图、箱线图、条形图、折线图）来直观地呈现数据特征、揭示数据模式、展示变量关系，让数据“说话”。 案例分析：本书将贯穿一系列贴近实际的数据分析案例，涵盖市场营销、用户行为、金融风险、科学研究等多个领域。通过对这些案例的深入剖析，您将看到统计学理论如何在实际问题中得到应用，以及如何从数据中提取有价值的见解。 不仅仅是工具，更是思维 本书的目标远不止于教会您如何操作某个软件或执行某项计算。我们更致力于培养您成为一个具备数据思维的分析师。 问题导向：数据分析的起点永远是清晰的问题。本书将引导您如何将业务问题转化为可量化的数据分析问题，并选择合适的分析方法来解答。 批判性思维：数据分析并非一成不变的公式套用。您将学会如何审视数据的来源、评估分析方法的局限性、解读统计结果的潜在偏差，从而形成严谨、批判性的分析视角。 结果解释与沟通：分析结果的价值在于其可理解性和可操作性。本书将指导您如何清晰、准确地解释复杂的统计结果，并将其有效地传达给非技术背景的听众，推动决策的制定。 为何选择这本书？ 系统性强：从基础统计概念到高级分析技术，本书构建了一个完整的知识体系，确保您的学习路径清晰、逻辑严谨。 易于理解：采用直观的语言、生动的比喻和丰富的图示，将抽象的统计知识变得平易近人。 实用性高：理论与实践紧密结合，提供大量操作指导和真实案例，让您学以致用。 面向未来：培养数据分析的核心思维模式，让您不仅掌握工具，更能独立解决未来工作中遇到的各种数据挑战。 无论您是初学者，还是希望系统巩固统计基础、提升数据分析能力的从业者，本书都将是您开启数据分析新篇章的理想选择。让我们一起，用统计学的语言，读懂数据的世界，驾驭数据驱动的未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书在数据分析入门方面，提供了一个非常全面且实用的框架。它没有把我直接扔进“大海”，而是先教我如何“游泳”。我感觉这本书不仅仅是在讲统计学，更是在传授一种“数据思维”。它从数据收集、数据清洗、数据探索、数据建模到结果解释，都给出了指导性的建议。在数据探索的部分，它详细讲解了如何利用SPSS进行可视化分析，比如绘制散点图、柱状图、箱线图等，以及如何通过这些图表来发现数据中的模式和异常值。这让我意识到，图表不仅仅是展示数据的一种方式，更是理解数据、发现问题的重要工具。书中还强调了数据清洗的重要性，虽然我还没深入到复杂的清洗环节，但它已经让我意识到了数据质量对分析结果的决定性影响，并且给出了一些基础的清洗思路。让我觉得这本书的价值在于，它不仅教会我“怎么做”，更教会我“为什么这么做”，以及“做完之后该怎么思考”。这对于一个想要真正掌握数据分析技能的人来说，是至关重要的。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像是为我量身定做的，让我这个对数据分析一窍不通的小白，也能一步步找到方向。我一直对数据分析充满兴趣，但看着那些复杂的公式和理论就望而却步。这本书的结构设计得非常合理，从最基础的概念讲起，比如什么是变量、什么是数据类型，然后循序渐进地引入统计学中的核心概念，像是描述性统计、推断性统计等等。它没有一开始就抛出让人头晕的数学推导，而是用通俗易懂的语言和生活中的例子来解释抽象的概念。比如，在讲解平均数、中位数、众数时，作者会用班级考试成绩、家庭收入分布等大家都能理解的例子，让我能迅速抓住核心。更重要的是，这本书的“进阶”部分，虽然我还没完全掌握，但已经能感受到它将理论与实践紧密结合的特点。它似乎提供了清晰的步骤和指南，指导读者如何将学到的统计知识应用到实际的数据分析场景中，尤其是在SPSS软件的应用方面，它仿佛是一位耐心细致的老师，手把手地教你如何操作，如何解读结果。这让我对未来的数据分析之路充满了信心，不再感到茫然。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深刻的感受是，它真的非常“接地气”。在学习统计基础的过程中，我发现很多书籍为了追求严谨性，会把很多数学公式堆砌起来，让人望而生畏。但这本书不同，它在引入统计概念时，更多地是从实际应用的角度出发，用大家都能理解的语言和情境来解释。比如，在讲解概率和统计分布时，它没有一上来就扯一堆数学符号，而是用抽奖、抛硬币这些非常生活化的例子来帮助理解。这让我觉得，统计学并不是遥不可及的高深理论，而是与我们的日常生活息息相关的工具。它在SPSS的应用教学上也同样如此，每一个操作步骤都配有截图，并且有非常详细的文字说明，即使是第一次接触SPSS的读者，也能轻松跟着操作。更重要的是，它在讲解完某个统计方法后，会立刻给出相应的实例分析，展示如何将这个方法应用到实际的数据分析场景中，并如何解读结果，这让我学到的知识能够立刻得到验证和应用，大大增强了学习的积极性和有效性。

评分☆☆☆☆☆

作为一本SPSS数据分析的教程，这本书的表现确实令人惊喜。我之前尝试过一些SPSS的教程，但往往要么过于理论化，要么操作步骤不够清晰，导致我跟着做的时候总是手忙脚乱。而这本书在这方面做得非常好，它不仅仅是教你点一下哪个按钮，而是将SPSS的操作步骤与具体的统计分析方法紧密结合起来。例如，在讲解如何进行描述性统计分析时，它会一步步教你如何在SPSS中导入数据，如何选择菜单命令，如何生成频数分布表、均值、标准差等统计量，并且在每一步之后，还会教你如何解读SPSS输出的结果。这对于初学者来说至关重要。我尤其喜欢它在讲解推断性统计部分，比如t检验、方差分析、卡方检验等时，会明确指出在SPSS中对应的操作路径，以及如何根据分析目的选择正确的检验方法。而且，它还会提醒读者在SPSS结果中需要关注的关键指标，比如p值、F值、效应量等，并给出清晰的解读指南。这种“手把手”的教学模式，大大降低了学习SPSS的门槛，让我能够快速上手，并开始用SPSS处理自己的数据。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我购买这本书的时候，对“CDA数据分析师系列丛书”这个标签并没有太在意，我更看重的是“从零进阶”和“统计基础”这两个点。而这本书在统计基础的讲解上，可以说做得非常扎实。它不像某些书籍那样，把统计学变成一门纯粹的数学课，而是始终围绕着数据分析的应用场景来展开。这一点非常重要，因为我学习的目的是为了解决实际问题，而不是为了应付考试。作者在讲解中心趋势、离散程度、相关性、回归分析等关键统计概念时，都巧妙地融入了数据分析的思维。例如，在讲到相关性时，不仅仅是介绍皮尔逊相关系数的计算方法，更重要的是讨论了如何解释相关系数的强弱和方向，以及它在预测和洞察方面的意义。书中对假设检验的讲解也十分细致，从零假设、备择假设的设定，到p值的理解，再到如何根据统计量做出判断，整个过程的逻辑链条清晰明了。我特别欣赏它在解释统计学原理时，注重引导读者思考“为什么”和“怎么用”，而不是简单地罗列公式。这种深入浅出的讲解方式，让原本枯燥的统计学变得生动有趣，也让我真正理解了统计学在数据分析中的核心地位。