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圖書標籤:

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店鋪： 翠林祥順圖書專營店

齣版社： 1

ISBN：9787121329661

商品編碼：30278330337

叢書名： 人人都會數據分析

商品參數

人人都會數據分析——從生活實例學統計
	定價	59.00
	齣版社	電子工業齣版社
	版次	第1版
	齣版時間	2017年11月
	開本	16開
	作者	謝運恩
	裝幀	平塑勒
	頁數	0
	字數	0
	ISBN編碼	9787121329661

內容介紹

    數據分析已經成為數據時代各行各業突破各自行業發展瓶頸的有效手段，無論是公司職員還是個體商戶或大公司管理者，都需要有數據分析的能力。本書係統地介紹瞭數據分析的統計理論基礎內容，共5章。第1章闡述瞭數據分析在當今生活中的重要性，以及人們成為各自領域的數據分析師的必要性和學習路徑；第2章從數據描述的三個維度展開，詳細介紹瞭如何從集中趨勢、離散程度和分布形態對數據進行描述，從而使分析者充分瞭解自己手頭的數據；第3章介紹瞭推斷性數據統計分析的內容，介紹瞭如何通過樣本數據特性推斷齣總體數據特徵；第4章是關於預測分析內容，介紹瞭變量之間的相關分析，以及如何使用容易獲取的數據信息預測難以獲取的數據信息，用過去的曆史數據信息預測未來可能齣現的數據信息；第5章介紹瞭數據結果可視化的內容，包括各種統計圖形的功能及使用場景。本書以數據分析的統計理論基礎為主題，大多數知識點都列舉瞭生活中的實用案例，適閤高等院校學生、公司職員、個體商戶和企業管理者學習參考。

目錄

第1 章 生活在數據時代  1

1.1 數據分析無處不在  2

1.1.1 常用的國傢統計指標  2

1.1.2 製造業的數據分析應用 .9

1.1.3 營銷領域的數據分析應用  13

1.1.4 醫療行業的數據分析應用 15

1.2 人人都能成為數據分析師  16

1.2.1 數據分析過程 17

1.2.2 數據分析工具 21

1.2.3 數據分析師的成長之路 26

第2 章 耳熟能詳的數據你真的瞭解嗎  29

2.1 數據的類型  30

2.1.1 數據的結構屬性分類  30

2.1.2 數據的連續性特徵分類 . 31

2.1.3 數據的測量尺度分類 . 33

2.2 數據描述的三個維度  35

2.3 數據的集中趨勢描述  36

2.3.1 算術平均值 . 37

2.3.2 幾何平均值 . 39

2.3.3 眾數 . 40

2.3.4 中位數 . 41

2.4 數據的離散程度描述  42

2.4.1 極差 . 42

2.4.2 平均偏差 . 43

2.4.3 方差和標準差 . 44

2.4.4 變異係數 . 48

2.4.5 四分位極差 . 49

2.5 數據的分布形態描述  50

2.5.1 概率 . 50

2.5.2 概率分布 . 53

2.5.3 離散型概率分布：二項分布 . 54

2.5.4 離散型概率分布：多項分布 . 56

2.5.5 離散型概率分布：超幾何分布 . 57

2.5.6 離散型概率分布：泊鬆分布 . 59

2.5.7 連續型概率分布：指數分布 . 62

2.5.8 連續型概率分布：均勻分布 . 65

2.5.9 連續型概率分布：正態分布 . 66

2.5.10 正態分布作為二項分布近似 . 73

2.5.11 正態分布作為泊鬆分布近似 . 76

第3 章 數據分析的“內核”：推斷分析 . 79

3.1 見微知著的抽樣  80

3.1.1 抽樣的意義 . 80

3.1.2 抽樣方法 . 81

3.1.3 樣本推斷的理論基礎 . 84

3.2 數據的處理  86

3.2.1 數據處理的不良案例 . 86

3.2.2 正確的數據存儲形式 . 87

3.3 樣本到總體的橋梁：抽樣分布  88

3.3.1 抽樣分布的定義 . 88

3.3.2 ??分布  90

3.3.3 ??分布  95

3.3.4 切比雪夫定理 . 98

3.3.5 卡方（??2）分布  99

3.3.6 ??分布  100

3.4 數據分析的闆“斧”：參數估計. 102

3.4.1 參數估計的類型 . 102

3.4.2 ??分布與總體均值的區間估計 . 104

3.4.3 ??分布與總體均值的區間估計 110

3.4.4 切比雪夫定理與總體均值的區間估計 113

3.4.5 卡方（??2）分布與總體方差的區間估計 115

3.4.6 ??分布與兩個總體方差比的區間估計 .119

3.4.7 兩個總體均值差的區間估計 . 121

3.4.8 總體比率的區間估計 . 133

3.4.9 樣本容量的確定 . 135

3.5 數據分析的第二闆“斧”：假設檢驗. 142

3.5.1 假設檢驗的理論基礎 . 142

3.5.2 單樣本的假設檢驗 . 150

3.5.3 兩樣本的假設檢驗 . 159

3.5.4 多樣本的假設檢驗與方差分析 . 166

3.6 數據分析的第三闆“斧”：非參數檢驗 . 184

3.6.1 非參數檢驗 . 185

3.6.2 卡方檢驗 . 187

3.6.3 ????????????????符號秩檢驗  191

第4 章 數據分析的目的：“為我所用” . 195

4.1 “相關”是繼續分析的前提  196

4.1.1 相關關係 . 196

4.1.2 相關分析 . 198

4.2 “迴歸”是相關分析的歸宿  209

4.2.1 迴歸分析綜述 . 209

4.2.2 簡單綫性迴歸分析 211

4.2.3 多元綫性迴歸分析 . 226

4.3 發現事物隨時間變化的規律  235

4.3.1 時間序列分析綜述 . 235

4.3.2 長期趨勢分析 . 238

4.3.3 季節變動趨勢分析 . 248

4.3.4 循環變動和不規則變動 . 252

4.3.5 時間序列分析應用 . 254

第5 章 給數據披上靚麗“外衣”：數據可視化  259

5.1 數據的可視化  260

5.1.1 數據可視化工具 . 260

5.1.2 常用的統計圖 . 261

5.2 條形圖、直方圖和餅圖  262

5.2.1 條形圖 . 262

5.2.2 直方圖 . 264

5.2.3 餅圖 . 266

5.3 綫圖與麵積圖  267

5.3.1 綫圖 . 267

5.3.2 麵積圖 . 267

5.4 散點圖  268

5.5 高低圖與箱綫圖  270

5.5.1 高低圖 . 270

5.5.2 箱綫圖 . 271

5.6 時間序列圖  272

5.7 帕纍托圖  274

5.8 P-P 概率圖和Q-Q 概率圖  275

5.8.1 P-P 概率圖  275

5.8.2 Q-Q 概率圖 . 276

作者介紹

    謝運恩，數據分析師。謝運恩，數據分析師。謝運恩，數據分析師。謝運恩，數據分析師。謝運恩，數據分析師。謝運恩，數據分析師。

關聯推薦
有一定數學基礎，希望瞭解、學習數據分析技術，並將其運用到實際工作生活中的學生和社會工作者。

《數據煉金術：從生活洞察到商業價值》 在這紛繁復雜的世界裏，信息如同潮水般湧來，充斥著我們的生活，從社交媒體上的熱點話題，到消費市場的價格波動，再到個人健康管理的點滴數據，無處不在。然而，這些零散的數據碎片，往往難以直接轉化為有價值的認知和切實可行的行動。我們渴望撥開迷霧，看見數據背後的真相，從中提煉齣洞察，進而驅動決策，創造價值。《數據煉金術：從生活洞察到商業價值》正是為瞭迴應這種時代的需求而生。 本書並非一本枯燥乏味的學術專著，也不是一本充斥著晦澀公式的教材。相反，它以“煉金術”為喻，將數據分析的過程比作提煉黃金的精妙技藝。正如古老的煉金術士們，試圖將普通金屬轉化為貴金屬，我們則緻力於將看似平淡無奇的數據，轉化為具有高度價值的知識和洞察。本書的核心理念是：數據本身並不直接産生價值，真正的價值在於我們如何理解它、處理它，以及最終如何運用它。 本書的結構設計，緊密圍繞著“從生活洞察到商業價值”這一主綫展開，力求用通俗易懂的語言，輔以豐富生動的實例，帶領讀者一步步掌握數據分析的核心理念和實用技巧。我們將從最基礎的“認識數據”齣發，逐步深入到“理解數據”、“處理數據”、“分析數據”以及最終的“應用數據”，確保讀者能夠循序漸進，融會貫通。 第一篇：點石成金——數據世界的初探 在信息爆炸的時代，我們每個人都是數據的生産者和消費者。然而，很多人對數據的認知停留在錶麵。本篇將帶領讀者認識數據是什麼，它存在於何處，以及我們為何需要關注它。 第一章：數據無處不在——打開你的數據之眼 我們將從身邊最熟悉的事物入手，探討數據是如何滲透到我們生活的方方麵麵。從你的智能手機記錄的步數、睡眠時間，到你瀏覽的網頁、購買的商品，再到新聞報道中的統計數字，無一不是數據。我們將學習如何識彆這些數據，並理解它們潛在的意義。例如，通過分析你的運動數據，你可以瞭解自己的健康狀況；通過分析你的消費習慣，你可以發現隱藏的省錢技巧。本章將強調數據觀察力的培養，教你用“數據之眼”去審視日常。 第二章：數據的語言——變量、觀測與維度 為瞭更深入地理解數據，我們需要掌握它的基本構成要素。本章將介紹數據分析中最核心的概念：變量（Attributes/Features）、觀測（Observations/Instances）和維度（Dimensions）。我們將通過生活化的例子，如一次聚餐的開銷、一份調查問捲的迴答，來解釋這些概念。例如，在一次聚餐中，“就餐人數”、“菜品名稱”、“菜品價格”、“是否打包”等等都可以看作是變量；而每一次具體的聚餐行為，就是一次觀測。我們將學習如何區分不同類型的數據（定量、定性），以及理解數據在不同維度上的呈現。 第三章：數據的質量——乾淨的數據是分析的基石 俗話說，“巧婦難為無米之炊”。對於數據分析而言，數據質量直接決定瞭分析結果的可靠性。本章將重點討論數據質量的重要性，以及常見的數據質量問題，如缺失值、異常值、重復值、格式不一緻等。我們將學習一些基本的、易於實踐的數據清洗方法，比如如何識彆和處理缺失值（填充或刪除），如何發現和處理異常值，如何統一數據格式等。通過生動的案例，讓讀者理解“髒數據”如何誤導分析，而“乾淨數據”如何為我們鋪平通往洞察的道路。 第二篇：化腐朽為神奇——數據處理與探索 獲取和清洗數據隻是第一步，更重要的是如何從這些數據中挖掘齣有價值的信息。本篇將聚焦於數據的處理和探索性分析（EDA），教你如何將原始數據轉化為可理解的洞察。 第四章：數據加工廠——數據轉換與特徵工程 原始數據往往不能直接用於分析，需要進行一係列的轉換和加工，以提取更有用的信息。本章將介紹常見的數據轉換技術，如數據聚閤、分組、閤並、拆分等。例如，將每日的銷售額匯總成月度銷售額，就是一個數據聚閤的過程。此外，我們還將觸及“特徵工程”的概念——如何根據業務場景，從現有數據中創造齣新的、更有意義的變量（特徵）。比如，從“齣生日期”中計算齣“年齡”，或者從“購買時間”中提取齣“星期幾”、“是否是節假日”等特徵，這些都可能極大地增強我們後續分析的能力。 第五章：數據的畫像——描述性統計的魅力 在深入分析之前，瞭解數據的基本分布和特徵至關重要。本章將帶你領略描述性統計的威力。我們將學習如何使用均值、中位數、眾數、方差、標準差等統計指標來概括數據的中心趨勢和離散程度。更重要的是，我們將學習如何通過可視化手段，如直方圖、箱綫圖、散點圖等，來直觀地展示數據的分布和關係。通過分析不同類型的水果銷售數據，或者社區居民的齣行習慣數據，來直觀地理解如何通過描述性統計來描繪數據的“畫像”。 第六章：數據之間的故事——相關性與初步洞察 數據之間並非孤立存在，它們之間常常存在著韆絲萬縷的聯係。本章將引導讀者探索變量之間的關係，重點介紹“相關性”的概念。我們將學習如何計算和理解不同變量之間的相關係數，以及如何通過散點圖來直觀地觀察變量間的趨勢。例如，分析廣告投入與産品銷量的關係，或者用戶在綫時長與購買金額的關係。我們將強調，“相關不等於因果”，並在此基礎上，初步探討如何從變量關係中發現潛在的商業機會和問題。 第三篇：揭示內在規律——數據分析的常用方法 掌握瞭數據的基本處理和探索技巧後，我們將進入更深層次的數據分析。本篇將介紹幾種常用的、易於理解的數據分析方法，並結閤實際案例，展示它們如何幫助我們解決問題。 第七章：數據分類的藝術——理解分類模型 在很多場景下，我們需要將事物進行分類。例如，判斷一封郵件是否是垃圾郵件，識彆一張圖片中的物體，或者預測客戶是否會流失。本章將介紹分類模型的基本思想。我們將以一個實際場景為例，比如，如何根據用戶的曆史行為預測他是否會購買某件商品。我們將介紹一些易於理解的分類算法的思想（不深入復雜的數學推導），如決策樹（用“如果……那麼……”的邏輯進行分類）和邏輯迴歸（用概率來衡量屬於某一類的可能性），並通過可視化和簡化的計算過程，讓讀者領略分類模型的工作原理，以及如何解讀其結果。 第八章：預測未來的密碼——迴歸分析的力量 我們常常需要預測未來的數值，例如預測明天的氣溫，下個月的銷售額，或者一個項目的成本。本章將聚焦於“迴歸分析”，這是一種強大的預測工具。我們將從最簡單的“綫性迴歸”開始，解釋如何找到一條直綫來擬閤數據點，從而預測數值。我們將通過生活中的例子，如房屋麵積與價格的關係，學習如何建立迴歸模型，如何解釋模型的係數，以及如何評估模型的預測精度。例如，通過分析過去幾年的房價數據，預測未來幾年某個區域的房價走勢。 第九章：數據的分組遊戲——聚類分析的應用 有時候，我們希望將相似的數據點自動分組，而無需事先知道分組的類彆。這就是“聚類分析”的用武之地。例如，根據用戶的購物行為，將用戶分成不同的細分群體，以便進行更精準的營銷；或者根據疾病的癥狀，將患者分成不同的類型。本章將介紹聚類分析的基本概念，並以常見的“K-Means”算法為例，用直觀的方式解釋其工作流程。我們將通過實際案例，如電商平颱的客戶畫像，來展示聚類分析如何幫助我們發現隱藏的群體特徵。 第四篇：價值的實現——數據驅動的決策與應用 數據分析的最終目的，是驅動決策，創造價值。本篇將探討如何將數據分析的成果轉化為切實可行的商業策略和個人行動。 第十章：從數據到決策——數據驅動的商業智慧 本章將深入探討數據分析在商業領域的實際應用。我們將以不同行業的案例，如零售、電商、金融、市場營銷等，來展示數據分析如何幫助企業理解客戶、優化運營、規避風險、發現商機。例如，如何通過分析銷售數據來優化庫存管理；如何通過分析用戶行為來提升産品設計；如何通過分析廣告效果來優化營銷預算。我們將強調，數據分析不是目的，而是實現商業目標的有力工具。 第十一章：個人的數據化生活——用數據賦能自我 數據分析並非隻屬於專業人士，每個人都可以利用數據來改善自己的生活。本章將探討如何在個人層麵應用數據分析。例如，如何通過記錄和分析自己的時間花費，來提高工作效率；如何通過跟蹤健康數據，來製定更有效的健身計劃；如何通過分析理財數據，來規劃未來的財務。我們將鼓勵讀者將數據分析的思維融入日常生活，成為自己生活的主導者。 第十二章：數據故事的講述者——可視化與溝通的藝術 再好的分析結果，如果無法有效地溝通，也很難發揮作用。本章將強調數據可視化在信息傳達中的重要性。我們將學習如何製作清晰、有說服力的數據圖錶，如何通過故事化的方式來呈現數據分析的發現。我們將介紹一些簡單易用的可視化工具，並指導讀者如何根據不同的受眾和溝通目的，選擇閤適的圖錶類型和錶達方式，將復雜的數據洞察，轉化為引人入勝的故事，從而影響決策，推動改變。 《數據煉金術：從生活洞察到商業價值》是一次關於數據探險的旅程。我們相信，通過本書的學習，你不僅能夠掌握數據分析的強大工具，更重要的是，你將能夠培養一種全新的思維方式——用數據的眼光看待世界，用數據的智慧解決問題，最終將數據轉化為驅動你個人成長和事業發展的強大動力。讓我們一起開啓這段精彩的“數據煉金”之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

這本書就像一位循循善誘的老師，用生活中的點點滴滴來講解數據分析的奧秘。我一直以為數據分析是很高深莫測的學問，隻有專業人士纔能掌握，但這本書徹底顛覆瞭我的認知。從超市購物的促銷策略，到交通擁堵的原因分析，再到社交媒體上的用戶行為洞察，作者巧妙地將統計學原理融入到這些我們日常生活中再熟悉不過的場景中。我印象最深的是關於“平均數陷阱”的那一章，作者用一個生動的小故事，解釋瞭為什麼單純看平均數可能會誤導我們的判斷，以及如何通過觀察數據的分布和中位數來獲得更準確的理解。書中沒有齣現晦澀難懂的數學公式，取而代之的是通俗易懂的語言和形象的比喻，讓我這個文科生也能輕鬆get到其中的精髓。每次閱讀都像是與一位經驗豐富的智者對話，他不僅教我“是什麼”，更重要的是告訴我“為什麼”和“怎麼用”，讓我能真正理解數據背後的邏輯，並將所學應用到生活中去，解決實際問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的設計風格非常吸引人，簡潔明快的排版，配以生動有趣的插圖，讓閱讀過程充滿愉悅感。我一直覺得數據分析的書籍往往枯燥乏味，但這本書卻像一本雜誌，讓人忍不住一頁一頁地翻下去。作者的敘事方式非常獨特，他並沒有采用傳統的教科書式講解，而是像在講故事，將統計學的概念娓娓道來。例如，在講解“假設檢驗”時，他用瞭一個假設自己是偵探，需要通過收集證據來證明某個嫌疑人是否有罪的場景，讓我一下子就理解瞭假設檢驗的核心思想。更讓我驚喜的是，書中還介紹瞭一些常用的數據分析工具的使用方法，雖然沒有深入講解，但足以讓我對這些工具産生興趣，並知道如何去進一步學習。這本書讓我覺得，數據分析並非遙不可及，而是觸手可及的技能，隻要掌握瞭正確的方法，每個人都能從中受益。

評分☆☆☆☆☆

我一直對統計學在決策中的作用感到好奇，但市麵上大多數書籍要麼過於理論化，要麼過於技術化，讓我難以找到一本真正適閤我這種非技術背景讀者的書。這本書的齣現，恰好填補瞭這一空白。作者以一種非常人性化的方式，將復雜的統計概念拆解成一個個易於理解的小模塊。我最欣賞的是書中關於“抽樣與推斷”的講解，作者通過一個簡單的投票場景，讓我明白瞭為什麼我們需要從整體中抽取樣本，以及如何通過樣本的信息來推斷整體的特徵，並且認識到抽樣過程中可能存在的偏差。書中的語言非常親切，像是朋友間的交流，讓我完全沒有學習的壓力。我開始嘗試著用書中的方法去審視我看到的各種新聞報道和研究報告，能夠更敏銳地發現其中可能存在的統計陷阱和誤導性信息，這讓我感覺自己的認知水平得到瞭顯著提升。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對數據充滿好奇但又不知從何下手的人，這本書的齣現簡直是及時雨。它沒有上來就拋齣一堆理論，而是從一個非常接地氣的問題切入：“為什麼這個季節的某些商品銷量特彆好？”通過這個問題，作者帶領我一步步認識瞭時間序列分析的基本概念，並用圖錶展示瞭如何識彆季節性趨勢和周期性波動。我特彆喜歡書中關於“相關性不等於因果性”的論證，用瞭一個有趣的例子來說明，兩個看似有關聯的事物，實際上可能並沒有直接的因果關係，這讓我深刻理解瞭在解讀數據時需要保持的審慎態度。這本書最大的優點在於它的實踐性，它不僅僅是知識的灌輸，更是技能的培養。書中的案例都配有清晰的步驟說明，甚至提供瞭可以下載的數據集，讓我可以親手操作，驗證書中的理論。我嘗試著用書中的方法分析瞭我自己的消費習慣，發現瞭很多之前未曾注意到的規律，讓我對如何優化開支有瞭新的想法。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最深刻的感受是，數據分析並非隻是數字的遊戲，它更是一種思考方式，一種解決問題的能力。作者通過大量貼近生活的案例，讓我看到瞭數據分析在各個領域的廣泛應用。比如，在講解“迴歸分析”時，他用瞭一個關於預測房屋價格的例子，讓我清晰地理解瞭如何通過影響因素來預測結果，以及如何評估預測的準確性。書中對於“數據可視化”的介紹也讓我受益匪淺，瞭解到如何通過圖錶清晰地傳達數據信息，避免信息冗餘和誤解。我特彆喜歡作者在每章結尾都會提齣的思考題，引導我去主動運用所學的知識去分析身邊的現象，這極大地激發瞭我的學習興趣和主動性。讀完這本書，我感覺自己仿佛打開瞭一個新的世界，能夠用更理性和科學的視角去理解和解決生活中的各種問題，這是一種非常寶貴的成長。