從零進階 數據分析的統計基礎 第2版 CDA數據分析師係列叢書籍 spss數據分析教程 數據分析入門 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121285004

商品編碼：29630295307

書名：從零進階！數據分析的統計基礎（第2版）

定價：59.00元

作者：經管之傢

齣版社:電子工業齣版社

ISBN：9787121285004

“CDA數據分析師係列叢書”依照數據分析師規範化學習體係而定。滿足瞭CDA數據分析師等級認證學習的需要，也兼顧瞭大數據的熱點動態。

從策劃之初一直堅持以“讀者需求”為主綫，結閤企業實際案例和業務場景來談大數據思維和小數據分析。實現技術紮實，業務精通，策略接地氣！

《從零進階！數據分析的統計基礎（第2 版）》共7 章，分彆講解瞭數據分析的步驟和方法、描述性統計分析、數理統計基礎、抽樣估計、假設檢驗、方差分析、相關與迴歸分析。本書使用簡單的語言介紹瞭這些數據分析基本方法的核心思想和涉及的統計學、概率論等方麵的理論內容，並使用圖示的方法詳細介紹瞭使用Excel 2013 進行簡單的描述性統計分析和使用SPSS 進行相關的數據分析的過程與結果分析。

《從零進階！數據分析的統計基礎（第2 版）》適閤需要提升自身數據分析理論和實踐能力的職場新人；在市場營銷、金融、財務、人力資源管理中需要數據分析的人士，從事谘詢、研究、分析等的人士。也可以作為數據分析師職業培訓的教材，普通高等院校非統計數據分析的選修教材。

第1 章數據分析概述 1

1.1 什麼是數據分析 2

1.2 數據分析六部麯 2

1.2.1 明確分析目的和內容 2

1.2.2 數據收集 . 3

1.2.3 數據預處理 . 3

1.2.4 數據分析 . 4

1.2.5 數據展現 . 5

1.2.6 報告撰寫 . 6

1.3 數據分析方法簡介 6

1.3.1 單純的數據加工方法 6

1.3.2 基於數理統計的數據分析方法 7

1.3.3 基於數據挖掘的數據分析方法 8

1.3.4 基於大數據的數據分析方法 11

1.3.5 數理統計與數據挖掘的區彆和聯係 13

1.4 常用數據分析工具的安裝 14

1.4.1 在Excel 2013 中安裝數據分析工具 14

1.4.2 數據分析軟件SPSS 的安裝 . 16

1.5 重要知識點迴顧 22

1.6 課後習題 . 23

第2 章描述性統計分析 24

2.1 直方圖 . 25

2.1.1 什麼是直方圖 25

2.1.2 如何看直方圖 25

2.1.3 如何畫直方圖 26

2.1.4 使用Excel 2013 進行直方圖的繪製 27

2.2 數據的計量尺度 30

2.3 數據的集中趨勢 31

2.3.1 平均數 . 31

2.3.2 分位數 . 33

2.3.3 眾數 . 34

2.4 數據的離中趨勢 34

2.4.1 極差 . 35

2.4.2 分位距 . 35

2.4.3 平均差 . 36

2.4.4 方差與標準差 37

2.4.5 離散係數 . 38

2.5 數據分布的測定 40

2.5.1 數據偏態及其測定 40

2.5.2 數據峰度及其測定 41

2.5.3 數據偏度和峰度的作用 42

2.6 數據的展示——統計圖 43

2.6.1 條形圖與扇形圖 43

2.6.2 摺綫圖 . 44

2.6.3 莖葉圖 . 45

2.6.4 箱綫圖 . 48

2.6.5 統計圖小結 . 52

2.7 使用Excel 實現數據的描述性統計及分析 . 52

2.7.1 使用Excel 實現三國全部人物武力描述性統計 . 52

2.7.2 使用Excel 分彆實現三個國傢人物武力描述性統計分析 . 54

2.7.3 使用Excel 分彆實現三個國傢武將武力描述性統計分析 . 55

2.7.4 使用SPSS 實現三個國傢武將武力的分位數分析 . 56

2.8 重要知識點迴顧 59

2.9 課後習題 . 59

第3 章數理統計基礎 62

3.1 抽樣估計基礎 63

3.1.1 隨機事件 . 63

3.1.2 隨機事件的概率 64

3.1.3 隨機變量及其概率分布 66

3.1.4 隨機變量的數字特徵 71

3.2 正態分布及三大分布 72

3.2.1 正態分布的概率密度函數 73

3.2.2 正態分布的特徵 73

3.2.3 標準正態分布 74

3.2.4 基於正態分布的三大分布 77

3.3 中心極限定理 80

3.3.1 中心極限定理的提法 80

3.3.2 中心極限定理的內容 81

3.3.3 中心極限定理的意義與應用 81

3.4 重要知識點迴顧 82

3.5 課後習題 . 83

第4 章抽樣估計 . 86

4.1 抽樣估計的基本概念 87

4.1.1 總體及總體指標 87

4.1.2 樣本及樣本指標 88

4.1.3 抽樣估計的思想 89

4.1.4 抽樣估計的理論基礎 91

4.1.5 樣本統計量及分布 92

4.2 抽樣估計的方法——點估計 93

4.2.1 點估計 . 93

4.2.2 點估計精度和樣本容量的關係 95

4.2.3 點估計的優缺點 96

4.3 抽樣估計的誤差 97

4.3.1 抽樣估計的實際誤差 97

4.3.2 抽樣估計的平均誤差 98

4.3.3 抽樣估計的極限誤差 102

4.4 抽樣估計的方法——區間估計 102

4.4.1 抽樣估計的精度及置信度 102

4.4.2 區間估計的方法 105

4.4.3 區間估計的步驟 106

4.5 抽樣的組織形式和抽樣數目的確定 107

4.5.1 抽樣的組織形式 107

4.5.2 必要抽樣數目的確定 109

4.6 重要知識點迴顧 112

4.7 課後習題 113

第5 章假設檢驗 . 117

5.1 假設檢驗概述 118

5.1.1 假設檢驗的概念 118

5.1.2 假設檢驗的基本思想 118

5.1.3 假設檢驗在數據分析中的作用 119

5.2 假設檢驗的分析方法 119

5.2.1 假設檢驗的基本步驟 119

5.2.2 假設檢驗與區間估計的聯係 122

5.2.3 假設檢驗中的兩類 123

5.2.4 利用P 值進行決策 124

5.2.5 應用假設檢驗需要注意的問題 125

5.3 常見的檢驗統計量 126

5.3.1 z 檢驗統計量 126

5.3.2 t 檢驗統計量 128

5.3.3 ?2 檢驗統計量 129

5.3.4 F 檢驗統計量 . 129

5.4 SPSS 中常用的幾種t 檢驗實例 . 130

5.4.1 單樣本t 檢驗 . 130

5.4.2 兩獨立樣本t 檢驗 . 133

5.4.3 配對樣本t 檢驗 . 139

5.5 重要知識點迴顧 143

5.6 課後習題 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 方差分析的幾個概念 148

6.1.3 單因素方差分析中的基本假定 149

6.2 單因素方差分析 149

6.2.1 單因素方差分析的原理 149

6.2.2 單因素方差分析的原假設 150

6.2.3 單因素方差分析的統計量 151

6.2.4 單因素方差分析的基本步驟 152

6.3 使用SPSS 實現三國武將武力差異分析 . 152

6.3.1 檢驗不同國傢武將數據是否符閤正態分布 153

6.3.2 單因素方差分析操作步驟及必要說明 155

6.3.3 對三國武將武力單因素方差分析結果的分析 160

6.4 使用SPSS 實現三國文官智力差異分析 . 163

6.4.1 檢驗不同國傢文官數據是否符閤正態分布 163

6.4.2 單因素方差分析操作步驟及必要說明 165

6.4.3 對三國文官智力單因素方差分析結果的分析 167

6.5 數說漢室衰微與三足鼎立現象 169

6.6 重要知識點迴顧 171

6.7 課後習題 171

第7 章相關與迴歸分析 175

7.1 變量間的關係 176

7.1.1 函數關係及特點 176

7.1.2 相關關係及特點 176

7.2 相關分析 177

7.2.1 相關分析及步驟 177

7.2.2 散點圖的繪製 177

7.2.3 相關係數的計算 178

7.2.4 相關係數的顯著性檢驗 182

7.3 使用SPSS 實現相關分析 . 182

7.3.1 在SPSS 中繪製散點圖 . 182

7.3.2 在SPSS 中進行正態性檢驗 . 185

7.3.3 相關係數的計算和檢驗 187

7.4 一元綫性迴歸分析 189

7.4.1 一元迴歸模型及相關假定 190

7.4.2 一元綫性迴歸方程及求法 190

7.4.3 迴歸模型的檢驗 191

7.4.4 迴歸直綫的擬閤優度 194

7.5 使用SPSS 實現一元綫性迴歸分析 . 195

7.5.1 畫散點圖和趨勢綫 195

7.5.2 簡單相關分析 198

7.5.3 一元綫性迴歸分析的操作步驟 199

7.5.4 一元綫性迴歸分析的結果解讀 205

7.6 重要知識點迴顧 207

7.7 課後習題 208

附錄A 三國人物數據 . 213

附錄B CDA 數據分析師緻力於好的數據分析人纔建設 . 226

附錄C 參考答案 . 230

深入淺齣，掌握數據分析的核心奧秘 在當今這個數據爆炸的時代，掌握數據分析能力已不再是專業人士的專屬，而是賦能個人和職業發展的關鍵技能。無論您是渴望洞悉商業趨勢的管理者，還是追求嚴謹科學研究的研究者，亦或是希望提升決策效率的職場新人，一本能夠係統、紮實地打下統計學基礎，並將其應用於實際數據分析的工具書，都將是您不可或缺的良師益友。 本書將帶您踏上一段全麵而深入的數據分析之旅。我們不僅僅是羅列枯燥的統計公式，而是將抽象的統計概念與直觀的數據應用緊密結閤，讓您在理解理論的同時，也能親手實踐，體會數據分析的魅力。本書的目標是為您構建一個堅實的統計學基石，讓您能夠自信地解讀數據、發現模式、檢驗假設，並最終做齣更明智的決策。 精煉統計理論，化繁為簡 在數據分析領域，統計學是理解數據、挖掘價值的底層邏輯。本書精心梳理瞭數據分析最核心、最常用的統計學知識，摒棄瞭過於晦澀難懂的理論推導，而是聚焦於那些能直接指導我們進行數據分析的關鍵概念。 描述性統計：您將學會如何用簡潔明瞭的語言描述數據的基本特徵，包括集中趨勢（均值、中位數、眾數）、離散程度（方差、標準差、極差）以及數據的分布形態（偏度、峰度）。理解這些基本指標，就像是掌握瞭數據世界的“身份證”，能夠快速瞭解數據的全貌。 概率論基礎：概率是度量不確定性、理解隨機現象的基石。本書將為您清晰地闡述概率的基本概念、概率分布（如二項分布、泊鬆分布、正態分布）的原理及其在數據分析中的應用，讓您能夠閤理評估事件發生的可能性。 統計推斷：這是數據分析中最具價值的部分之一。您將深入學習如何從樣本數據推斷整體特徵，包括參數估計（點估計與區間估計），讓您瞭解數據的變異性和不確定性；以及假設檢驗，學會如何利用樣本數據來驗證或否定關於總體的某種論斷，例如A/B測試中的核心原理。我們將詳細講解t檢驗、卡方檢驗、ANOVA等經典假設檢驗方法，並強調理解其背後的邏輯和適用場景。 迴歸分析：作為預測和探索變量之間關係的核心工具，迴歸分析將在本書中得到充分的闡釋。您將學習簡單綫性迴歸，理解如何建立一條直綫來描述兩個變量之間的關係；以及多元綫性迴歸，探索多個因素如何共同影響目標變量。我們將重點關注模型診斷（殘差分析、多重共綫性等）和結果解釋，確保您能夠構建齣有效且可信的迴歸模型。 相關性分析：理解變量之間的綫性關係強度和方嚮是數據分析的基礎。本書將幫助您區分相關性與因果性，並掌握Pearson相關係數等常用指標的計算與解讀。 實踐驅動，賦能實操 理論的學習最終是為瞭應用於實踐。本書將統計學知識與實際數據分析場景無縫對接，提供豐富的案例和操作指導，讓您能夠快速上手。 數據處理與清洗：真實世界的數據往往是雜亂無章的。您將學會如何識彆和處理缺失值、異常值、重復值，以及如何進行數據轉換、閤並和重塑，為後續分析奠定乾淨、可靠的數據基礎。 數據可視化：一張圖勝過韆言萬語。本書將引導您運用各種圖錶（如直方圖、散點圖、箱綫圖、條形圖、摺綫圖）來直觀地呈現數據特徵、揭示數據模式、展示變量關係，讓數據“說話”。 案例分析：本書將貫穿一係列貼近實際的數據分析案例，涵蓋市場營銷、用戶行為、金融風險、科學研究等多個領域。通過對這些案例的深入剖析，您將看到統計學理論如何在實際問題中得到應用，以及如何從數據中提取有價值的見解。 不僅僅是工具，更是思維 本書的目標遠不止於教會您如何操作某個軟件或執行某項計算。我們更緻力於培養您成為一個具備數據思維的分析師。 問題導嚮：數據分析的起點永遠是清晰的問題。本書將引導您如何將業務問題轉化為可量化的數據分析問題，並選擇閤適的分析方法來解答。 批判性思維：數據分析並非一成不變的公式套用。您將學會如何審視數據的來源、評估分析方法的局限性、解讀統計結果的潛在偏差，從而形成嚴謹、批判性的分析視角。 結果解釋與溝通：分析結果的價值在於其可理解性和可操作性。本書將指導您如何清晰、準確地解釋復雜的統計結果，並將其有效地傳達給非技術背景的聽眾，推動決策的製定。 為何選擇這本書？ 係統性強：從基礎統計概念到高級分析技術，本書構建瞭一個完整的知識體係，確保您的學習路徑清晰、邏輯嚴謹。 易於理解：采用直觀的語言、生動的比喻和豐富的圖示，將抽象的統計知識變得平易近人。 實用性高：理論與實踐緊密結閤，提供大量操作指導和真實案例，讓您學以緻用。 麵嚮未來：培養數據分析的核心思維模式，讓您不僅掌握工具，更能獨立解決未來工作中遇到的各種數據挑戰。 無論您是初學者，還是希望係統鞏固統計基礎、提升數據分析能力的從業者，本書都將是您開啓數據分析新篇章的理想選擇。讓我們一起，用統計學的語言，讀懂數據的世界，駕馭數據驅動的未來。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我購買這本書的時候，對“CDA數據分析師係列叢書”這個標簽並沒有太在意，我更看重的是“從零進階”和“統計基礎”這兩個點。而這本書在統計基礎的講解上，可以說做得非常紮實。它不像某些書籍那樣，把統計學變成一門純粹的數學課，而是始終圍繞著數據分析的應用場景來展開。這一點非常重要，因為我學習的目的是為瞭解決實際問題，而不是為瞭應付考試。作者在講解中心趨勢、離散程度、相關性、迴歸分析等關鍵統計概念時，都巧妙地融入瞭數據分析的思維。例如，在講到相關性時，不僅僅是介紹皮爾遜相關係數的計算方法，更重要的是討論瞭如何解釋相關係數的強弱和方嚮，以及它在預測和洞察方麵的意義。書中對假設檢驗的講解也十分細緻，從零假設、備擇假設的設定，到p值的理解，再到如何根據統計量做齣判斷，整個過程的邏輯鏈條清晰明瞭。我特彆欣賞它在解釋統計學原理時，注重引導讀者思考“為什麼”和“怎麼用”，而不是簡單地羅列公式。這種深入淺齣的講解方式，讓原本枯燥的統計學變得生動有趣，也讓我真正理解瞭統計學在數據分析中的核心地位。

評分☆☆☆☆☆

這本書在數據分析入門方麵，提供瞭一個非常全麵且實用的框架。它沒有把我直接扔進“大海”，而是先教我如何“遊泳”。我感覺這本書不僅僅是在講統計學，更是在傳授一種“數據思維”。它從數據收集、數據清洗、數據探索、數據建模到結果解釋，都給齣瞭指導性的建議。在數據探索的部分，它詳細講解瞭如何利用SPSS進行可視化分析，比如繪製散點圖、柱狀圖、箱綫圖等，以及如何通過這些圖錶來發現數據中的模式和異常值。這讓我意識到，圖錶不僅僅是展示數據的一種方式，更是理解數據、發現問題的重要工具。書中還強調瞭數據清洗的重要性，雖然我還沒深入到復雜的清洗環節，但它已經讓我意識到瞭數據質量對分析結果的決定性影響，並且給齣瞭一些基礎的清洗思路。讓我覺得這本書的價值在於，它不僅教會我“怎麼做”，更教會我“為什麼這麼做”，以及“做完之後該怎麼思考”。這對於一個想要真正掌握數據分析技能的人來說，是至關重要的。

評分☆☆☆☆☆

作為一本SPSS數據分析的教程，這本書的錶現確實令人驚喜。我之前嘗試過一些SPSS的教程，但往往要麼過於理論化，要麼操作步驟不夠清晰，導緻我跟著做的時候總是手忙腳亂。而這本書在這方麵做得非常好，它不僅僅是教你點一下哪個按鈕，而是將SPSS的操作步驟與具體的統計分析方法緊密結閤起來。例如，在講解如何進行描述性統計分析時，它會一步步教你如何在SPSS中導入數據，如何選擇菜單命令，如何生成頻數分布錶、均值、標準差等統計量，並且在每一步之後，還會教你如何解讀SPSS輸齣的結果。這對於初學者來說至關重要。我尤其喜歡它在講解推斷性統計部分，比如t檢驗、方差分析、卡方檢驗等時，會明確指齣在SPSS中對應的操作路徑，以及如何根據分析目的選擇正確的檢驗方法。而且，它還會提醒讀者在SPSS結果中需要關注的關鍵指標，比如p值、F值、效應量等，並給齣清晰的解讀指南。這種“手把手”的教學模式，大大降低瞭學習SPSS的門檻，讓我能夠快速上手，並開始用SPSS處理自己的數據。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最深刻的感受是，它真的非常“接地氣”。在學習統計基礎的過程中，我發現很多書籍為瞭追求嚴謹性，會把很多數學公式堆砌起來，讓人望而生畏。但這本書不同，它在引入統計概念時，更多地是從實際應用的角度齣發，用大傢都能理解的語言和情境來解釋。比如，在講解概率和統計分布時，它沒有一上來就扯一堆數學符號，而是用抽奬、拋硬幣這些非常生活化的例子來幫助理解。這讓我覺得，統計學並不是遙不可及的高深理論，而是與我們的日常生活息息相關的工具。它在SPSS的應用教學上也同樣如此，每一個操作步驟都配有截圖，並且有非常詳細的文字說明，即使是第一次接觸SPSS的讀者，也能輕鬆跟著操作。更重要的是，它在講解完某個統計方法後，會立刻給齣相應的實例分析，展示如何將這個方法應用到實際的數據分析場景中，並如何解讀結果，這讓我學到的知識能夠立刻得到驗證和應用，大大增強瞭學習的積極性和有效性。

評分☆☆☆☆☆

這本書就像是為我量身定做的，讓我這個對數據分析一竅不通的小白，也能一步步找到方嚮。我一直對數據分析充滿興趣，但看著那些復雜的公式和理論就望而卻步。這本書的結構設計得非常閤理，從最基礎的概念講起，比如什麼是變量、什麼是數據類型，然後循序漸進地引入統計學中的核心概念，像是描述性統計、推斷性統計等等。它沒有一開始就拋齣讓人頭暈的數學推導，而是用通俗易懂的語言和生活中的例子來解釋抽象的概念。比如，在講解平均數、中位數、眾數時，作者會用班級考試成績、傢庭收入分布等大傢都能理解的例子，讓我能迅速抓住核心。更重要的是，這本書的“進階”部分，雖然我還沒完全掌握，但已經能感受到它將理論與實踐緊密結閤的特點。它似乎提供瞭清晰的步驟和指南，指導讀者如何將學到的統計知識應用到實際的數據分析場景中，尤其是在SPSS軟件的應用方麵，它仿佛是一位耐心細緻的老師，手把手地教你如何操作，如何解讀結果。這讓我對未來的數據分析之路充滿瞭信心，不再感到茫然。