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[美] 戴维·诺克（David Knoke） 等 著，吴晓刚 编

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• 数据分析
• 列表数据
• Python
• 数据处理
• 数据可视化
• 统计分析
• Pandas
• Excel
• 数据挖掘
• 商业分析

出版社： 格致出版社 ， 上海人民出版社

ISBN：9787543219021

版次：1

商品编码：10862619

包装：平装

丛书名： 格致方法·定量研究系列

开本：16开

出版时间：2011-10-01

用纸：胶版纸

页数：302

字数：284000

正文语种：中文

内容简介

《列表数据分析》由三种讨论交互表分析的小册子组成，分别是《对数线性模型》、《流动表分析》和《关联模型》。列表数据在分析和理解社会流动和社会分层方面具有重要的作用。《列表数据分析》首先介绍了用于检验变量间关系的对数线性模型及其应用，然后考察了各类流动表数据分析模型的异同，最后特别介绍了双向表、三向表中的关联模型、偏关联模型和条件关联模型及其实际应用。

作者简介

吴晓刚，美国加州大学洛杉矶分校（UCLA）社会学博士，香港科技大学社会科学部教授、香港科技大学应用社会经济研究中心主任。主要研究领域为社会分层和流动、劳动力市场和经济社会学、教育、社会人口学、统计学和定量研究方法。多篇论文发表于American Journal of Socio！ogy、Amer/canSoc/o/og/ca/Rev/ew、Socia）Forces等国际著名专业杂志上。2006年获美国国家教育学院Spencer博士后研究奖学金；2007年“以精辟数据研究中国社会”获美国社会学亚洲人／亚裔美国人“青年学人”奖。目前担任多家英文学术期刊的编委和SSCI期刊Chinese Sociological Review（CSR）的主编。
香港科技大学应用社会经济研究中心（CASER）成立于2009年12月。中心倡导以定量社会科学研究为主，兼容多种研究方法，结合多学科视角，对中国面临的重大社会经济问题及其对人民生活福祉的影响进行实证研究。中心的研究项目涉及教育、就业、不平等、贫困、移民、健康等等。中心主持了“香港社会动态追踪调查”，并与中国人民大学合作，参与“中国教育追踪调查”。中心强调研究的科学性、独立性和社会意义，并期望通过讨论会和工作坊以激发讨论，将研究成果与更多的公众分享。

目录

对数线性模型
序
第1章 交互表中的关系
第2章 对数线性模型
第3章 拟合检验
第4章 实际问题的应用
第5章 对数线性模型的特殊技术
第6章 结论
参考文献
译名对照表

流动表分析
序
第1章 流动表分析
第2章 流动表的部分独立
第3章 社会距离模型
第4章 拓扑模型
第5章 尺度相关模型
第6章 新的发展
第7章 流动表在家庭和宗教研究中的应用
第8章 总结
参考文献
译名对照表

关联模型
序
第1章 简介
第2章 双向表中的关联模型
第3章 分析三向表的偏关联模型
第4章 条件关联模型在三向交互表上的应用
第5章 关联模型的实际应用
第6章 结论
注释
参考文献
译名对照表

前言/序言

《列表数据分析》：洞悉海量信息，驱动智慧决策 在这个信息爆炸的时代，数据如同奔腾不息的河流，而列表数据则是其中最常见、最基础的构成单元。从销售订单、用户行为记录，到实验数据、调查问卷结果，各种形式的列表数据无处不在，它们承载着海量的真实信息，是理解世界、洞察规律、做出明智决策的宝贵源泉。然而，数据的价值并非显而易见，如何从繁杂、看似零散的列表数据中挖掘出有意义的洞察，将枯燥的数字转化为有力的知识，是当前亟需解决的挑战。《列表数据分析》一书，正是为应对这一挑战而生。 本书并非枯燥的理论堆砌，而是以解决实际问题为导向，深入浅出地讲解如何系统地、高效地处理和分析列表数据。我们相信，掌握了列表数据分析的方法，你将不再被海量信息淹没，而是能够驾驭数据，让它为你发声，揭示隐藏在数字背后的故事。 本书的价值与独特之处： 《列表数据分析》致力于提供一套全面、实用的列表数据分析框架。我们强调的不仅仅是某个单一的分析工具或技术，而是贯穿数据从收集、清洗、转换、探索性分析到可视化呈现的整个生命周期。本书的独特之处在于： 系统性与全面性： 我们从列表数据的本质出发，系统地梳理了从数据准备到结果解读的每一个关键环节。无论是初学者还是有一定数据分析经验的专业人士，都能从中找到所需的知识和技巧。 实践导向与案例驱动： 本书理论与实践紧密结合。我们精选了大量来自不同领域的真实案例，通过这些案例，你将亲眼见证列表数据分析如何解决实际业务问题，提升决策效率。 易学易懂与循序渐进： 我们采用清晰的语言和逻辑严谨的结构，将复杂的分析概念分解成易于理解的步骤。即使你没有深厚的技术背景，也能逐步掌握核心的分析方法。 前瞻性与适用性： 我们不仅介绍了当前主流的分析工具和技术，更着眼于未来数据分析的发展趋势，帮助读者建立起长远的分析思维。 本书的核心内容概览： 本书分为多个部分，层层递进，带领读者深入列表数据分析的世界。 第一部分：列表数据的基石——理解与准备 第一章：列表数据的概念与类型： 什么是列表数据？它与结构化、半结构化、非结构化数据的区别。 常见的列表数据格式：CSV, Excel, JSON, 数据库表等。 理解列表数据的基本属性：行、列、字段、数据类型。 列表数据在不同行业的应用场景：商业、科学、社会科学、工程等。 为何列表数据分析如此重要？数据的潜在价值与风险。 第二章：数据获取与导入： 从文件（CSV, Excel, TXT）导入列表数据。 从数据库（SQL, NoSQL）导出与连接。 网络爬取与API接口获取数据（基础概念）。 数据格式的兼容性问题与解决方案。 批量导入与自动化数据获取流程。 第三章：数据清洗与预处理——让数据“说话”： 识别与处理缺失值：删除、填充（均值、中位数、众数、插值法）、预测填充。 异常值检测与处理：识别方法（统计学方法、可视化方法）、处理策略（删除、转换、保留）。 重复值识别与移除。 数据类型转换：数值型、类别型、日期时间型等的正确转换。 文本数据清洗：去除多余空格、特殊字符、统一大小写、拼写纠错。 数据标准化与归一化：为何需要？不同方法的适用场景。 数据一致性检查：单位统一、编码统一、命名规范。 数据转换：合并、拆分、重塑（长宽表转换）。 数据验证与质量评估。 第二部分：探索与洞察——揭示数据规律 第四章：描述性统计——数据概览与初步洞察： 集中趋势度量：均值、中位数、众数。 离散程度度量：方差、标准差、极差、四分位距。 分布形状度量：偏度、峰度。 频率分布与百分比。 分组统计：按类别计算聚合指标（求和、平均、计数等）。 如何通过描述性统计快速了解数据集的特征？ 第五章：数据可视化——让数据“看得见”： 可视化原则：清晰、准确、有效传达信息。 基本图表类型及其应用： 柱状图/条形图： 比较不同类别的数据。 折线图： 展示数据随时间或连续变量的变化趋势。 散点图： 揭示两个变量之间的关系。 饼图/环形图： 展示构成比例（谨慎使用）。 直方图： 查看单个变量的分布情况。 箱线图（盒须图）： 比较不同组别数据的分布和异常值。 高级可视化技巧： 热力图：展示二维数据的密度或相关性。 地理地图：可视化地理位置相关的数据。 网络图：分析实体之间的关系。 交互式可视化：提升数据探索的效率和乐趣。 选择合适图表的指南。 如何通过可视化发现数据中的模式、趋势和异常？ 第六章：探索性数据分析（EDA）——深入挖掘隐藏信息： EDA的流程与目标。 单变量分析：理解每个字段的分布、中心趋势、离散程度。 多变量分析： 相关性分析： 理解变量之间的线性关系（皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数）。 协方差分析： 衡量变量的线性关联程度。 交叉表与卡方检验： 分析类别变量之间的关联性。 分组聚合分析： 深入理解不同群体或条件下的数据表现。 数据模式识别：周期性、趋势性、突变点等。 假设生成与检验（基础概念）。 如何利用EDA指导后续的建模和分析方向？ 第三部分：分析与建模——从数据到洞察的升华 第七章：常用分析方法与技术： 分组与聚合： COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN 等聚合函数。 排序与过滤： 按条件选择与排序数据。 字符串匹配与模糊匹配： 提高数据匹配的准确性。 日期与时间序列分析基础： 时间分组、周期性分析、趋势分析。 数据透视表/交叉分析： 强大的多维度数据汇总与分析工具。 聚类分析简介： K-Means等算法，用于发现数据的自然分组。 分类分析简介： 决策树、逻辑回归等算法，用于预测类别。 回归分析简介： 线性回归等算法，用于预测数值。 第八章：实战案例分析——学以致用： 案例一：销售数据分析： 分析销售趋势、畅销产品、客户购买行为，优化库存与营销策略。 案例二：用户行为分析： 分析网站/App用户点击、停留、转化数据，优化产品设计与用户体验。 案例三：市场调研数据分析： 分析问卷调查结果，洞察消费者偏好，指导产品开发与市场推广。 案例四：运营指标分析： 分析关键运营指标（如留存率、活跃度），评估业务健康度，找出改进方向。 （更多具体案例将根据实际情况展开） 每个案例都将详细展示：问题背景 -> 数据准备 -> 分析过程 -> 结果解读 -> 决策建议。 第四部分：工具与实践——赋能你的数据分析之旅 第九章：常用的列表数据分析工具介绍： 电子表格软件（Excel）： 函数、数据透视表、图表功能，适合入门级和中等复杂度的分析。 编程语言（Python/R）： Python： Pandas库（数据处理）、NumPy库（数值计算）、Matplotlib/Seaborn库（可视化）、Scikit-learn库（机器学习）。 R： dplyr/tidyr（数据处理）、ggplot2（可视化）、caret（机器学习）。 介绍Python和R在列表数据分析中的核心优势与基本用法。 数据库查询语言（SQL）： 用于从数据库中高效提取和处理结构化数据。 商业智能（BI）工具（Tableau, Power BI等）： 强调其在数据可视化和报表制作方面的优势。 如何选择合适的工具？工具的优劣势对比。 第十章：数据分析的进阶之路： 数据建模与评估：交叉验证、模型调优。 A/B测试设计与分析。 大数据处理技术简介（Hadoop, Spark等）。 自动化数据分析流程的构建。 数据伦理与隐私保护。 持续学习的资源与建议。 阅读本书，你将收获： 扎实的理论基础： 理解列表数据分析的核心概念和原理。 实用的分析技能： 掌握数据清洗、探索、可视化和建模的关键技术。 解决实际问题的能力： 能够将所学知识应用于具体业务场景，驱动决策。 洞察数据的敏锐度： 从纷繁复杂的数据中发现规律和价值。 高效的工作方法： 掌握利用工具和流程优化数据分析效率。 《列表数据分析》旨在成为你数据分析旅程中最可靠的伙伴。无论你是想提升工作效率，做出更明智的商业决策，还是想更深入地理解你所处的世界，本书都将为你提供坚实的基础和宝贵的指导。现在，就让我们一起开启这段数据探索的精彩旅程，让列表数据为你揭示无限可能！

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的，是它对“分析师的职业素养”这一隐性主题的深入探讨。它不满足于仅仅停留在技术层面，更上升到了商业伦理和决策影响力的层面。书中有一段话深刻地指出：数据的力量越大，分析师的责任就越重，因为错误的解读可能导致企业方向的致命偏差。这种对专业精神的强调，远超出了技术手册的范畴。它引导我思考，如何构建一个清晰、无歧义的分析报告，如何有效地向非技术背景的高管阐述复杂的风险，以及如何在数据面前保持客观和正直。这种对软技能和职业操守的关注，使得这本书的价值远远超过了其技术内容的本身，它塑造的不仅仅是分析能力，更是一种负责任的职业态度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述方式简直像一幅高清的数字画卷，将那些看似枯燥的原始数据点，通过精妙的笔触和独到的视角，描绘成了生动的故事。我特别欣赏作者在处理复杂统计模型时的那种游刃有余，不是那种冷冰冰的公式堆砌，而是将每一种回归分析、聚类算法，都赋予了清晰的现实意义。例如，书中对于零售业库存波动的案例分析，没有停留在“相关性”的表面，而是深入挖掘了季节性、促销活动与消费者即时反应之间的微妙作用力，读完之后，我感觉自己不再是那个只能看报表的小职员，而像是一个能够洞察商业脉搏的分析师。那种由内而外的思维提升感，是许多其他同类书籍难以给予的。它没有试图用晦涩的专业术语来炫耀学识，而是专注于如何将“分析”这个动作，从幕后的计算，提升到前台的决策支持，阅读过程中，我甚至能感受到一种智力上的愉悦，仿佛跟着作者一起，在数据的迷宫中找到了最优雅的捷径。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验非常“人性化”，仿佛作者是一位经验丰富、愿意倾囊相授的前辈。他似乎深知初学者在面对庞大数据集时那种无助感，因此，在讲解每一个统计概念时，都会穿插一些生动的类比。比如，他用“在拥挤的房间里寻找你的朋友”来解释概率抽样的困难性与重要性，一下子就把抽象的数学概念拉到了日常生活的场景中。文字流畅自然，没有那种教科书特有的僵硬感，读起来非常舒心。而且，很多关键步骤的描述都非常细致，比如如何高效地进行数据透视，如何通过简单的Python或R脚本实现批量清洗，这些都是实战中极其宝贵的“经验之谈”，而不是纸上谈兵的理论假设。这种对细节的关注，体现了作者对读者学习路径的深切关怀。

评分☆☆☆☆☆

这本书的整体结构安排，展现出一种近乎建筑学上的严谨与美感。从基础的数据清洗、异常值处理，到高级的时间序列分解，每一步的过渡都衔接得天衣无缝，毫不拖沓，仿佛是精密仪器内部的齿轮咬合，精准而有力。我个人对其中关于数据可视化表达的章节印象最为深刻，作者并未简单罗列图表类型，而是深入探讨了“信息传达效率”的哲学层面。他强调，一个好的图表不应该只是数据的复述，而应该是一种有力的论证。书中展示的那些交互式仪表盘的构建思路，尤其让我耳目一新，它突破了传统静态报告的限制，让读者可以“亲手去触摸”数据背后的趋势变化。读完这部分，我立刻回去重新审视了自己过去制作的所有PPT图表，那种被“教育”的清醒感，让我认识到自己过去在沟通效率上犯下的诸多错误。这本书提供的不仅仅是工具，更是一种更高维度的思考框架。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，市面上关于数据分析的书籍汗牛充栋，大多读起来都让人昏昏欲睡，充斥着陈旧的理论和脱离实际的案例。然而，这本书却像一剂强心针，注入了极强的时代活力。它对于新兴技术，比如大数据环境下的抽样偏差修正、非结构化文本数据的初步情感极性判断等议题的处理，显示出作者紧跟前沿的敏锐嗅觉。我尤其赞赏作者在讨论“模型局限性”时的坦诚。他没有将任何模型神化，而是毫不避讳地指出，过度拟合的风险、数据偏差的潜在危害，以及算法的“黑箱”特性，这种批判性的视角，让读者在学习技能的同时，也学会了保持审慎的怀疑态度。这种既教授“如何做”，又警示“需警惕”的平衡感，是真正成熟的专业书籍才具备的品质。

评分☆☆☆☆☆

一套书都买了，研究一下！

评分☆☆☆☆☆

一直想找这本书，前两天朋友让我来看看，终于拿到书了。。

评分☆☆☆☆☆

一本有用的书，我比较喜欢。

评分☆☆☆☆☆

一套书都买了，研究一下！

评分☆☆☆☆☆

这套书非常值得推荐

评分☆☆☆☆☆

帮别人买的，我不懂这个，不好评论。

评分☆☆☆☆☆

书讲的很专业，非常适合作研究啊，非常不多的一套书，给力

评分☆☆☆☆☆

朋友很满意朋友很满意

评分☆☆☆☆☆

这套书非常值得推荐