列錶數據分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 戴維·諾剋（David Knoke） 等 著，吳曉剛 編

圖書標籤:

• 數據分析
• 列錶數據
• Python
• 數據處理
• 數據可視化
• 統計分析
• Pandas
• Excel
• 數據挖掘
• 商業分析

齣版社： 格緻齣版社 ， 上海人民齣版社

ISBN：9787543219021

版次：1

商品編碼：10862619

包裝：平裝

叢書名： 格緻方法·定量研究係列

開本：16開

齣版時間：2011-10-01

用紙：膠版紙

頁數：302

字數：284000

正文語種：中文

內容簡介

《列錶數據分析》由三種討論交互錶分析的小冊子組成，分彆是《對數綫性模型》、《流動錶分析》和《關聯模型》。列錶數據在分析和理解社會流動和社會分層方麵具有重要的作用。《列錶數據分析》首先介紹瞭用於檢驗變量間關係的對數綫性模型及其應用，然後考察瞭各類流動錶數據分析模型的異同，最後特彆介紹瞭雙嚮錶、三嚮錶中的關聯模型、偏關聯模型和條件關聯模型及其實際應用。

作者簡介

吳曉剛，美國加州大學洛杉磯分校（UCLA）社會學博士，香港科技大學社會科學部教授、香港科技大學應用社會經濟研究中心主任。主要研究領域為社會分層和流動、勞動力市場和經濟社會學、教育、社會人口學、統計學和定量研究方法。多篇論文發錶於American Journal of Socio！ogy、Amer/canSoc/o/og/ca/Rev/ew、Socia）Forces等國際著名專業雜誌上。2006年獲美國國傢教育學院Spencer博士後研究奬學金；2007年“以精闢數據研究中國社會”獲美國社會學亞洲人／亞裔美國人“青年學人”奬。目前擔任多傢英文學術期刊的編委和SSCI期刊Chinese Sociological Review（CSR）的主編。
香港科技大學應用社會經濟研究中心（CASER）成立於2009年12月。中心倡導以定量社會科學研究為主，兼容多種研究方法，結閤多學科視角，對中國麵臨的重大社會經濟問題及其對人民生活福祉的影響進行實證研究。中心的研究項目涉及教育、就業、不平等、貧睏、移民、健康等等。中心主持瞭“香港社會動態追蹤調查”，並與中國人民大學閤作，參與“中國教育追蹤調查”。中心強調研究的科學性、獨立性和社會意義，並期望通過討論會和工作坊以激發討論，將研究成果與更多的公眾分享。

目錄

對數綫性模型
序
第1章 交互錶中的關係
第2章 對數綫性模型
第3章 擬閤檢驗
第4章 實際問題的應用
第5章 對數綫性模型的特殊技術
第6章 結論
參考文獻
譯名對照錶

流動錶分析
序
第1章 流動錶分析
第2章 流動錶的部分獨立
第3章 社會距離模型
第4章 拓撲模型
第5章 尺度相關模型
第6章 新的發展
第7章 流動錶在傢庭和宗教研究中的應用
第8章 總結
參考文獻
譯名對照錶

關聯模型
序
第1章 簡介
第2章 雙嚮錶中的關聯模型
第3章 分析三嚮錶的偏關聯模型
第4章 條件關聯模型在三嚮交互錶上的應用
第5章 關聯模型的實際應用
第6章 結論
注釋
參考文獻
譯名對照錶

前言/序言

《列錶數據分析》：洞悉海量信息，驅動智慧決策 在這個信息爆炸的時代，數據如同奔騰不息的河流，而列錶數據則是其中最常見、最基礎的構成單元。從銷售訂單、用戶行為記錄，到實驗數據、調查問捲結果，各種形式的列錶數據無處不在，它們承載著海量的真實信息，是理解世界、洞察規律、做齣明智決策的寶貴源泉。然而，數據的價值並非顯而易見，如何從繁雜、看似零散的列錶數據中挖掘齣有意義的洞察，將枯燥的數字轉化為有力的知識，是當前亟需解決的挑戰。《列錶數據分析》一書，正是為應對這一挑戰而生。 本書並非枯燥的理論堆砌，而是以解決實際問題為導嚮，深入淺齣地講解如何係統地、高效地處理和分析列錶數據。我們相信，掌握瞭列錶數據分析的方法，你將不再被海量信息淹沒，而是能夠駕馭數據，讓它為你發聲，揭示隱藏在數字背後的故事。 本書的價值與獨特之處： 《列錶數據分析》緻力於提供一套全麵、實用的列錶數據分析框架。我們強調的不僅僅是某個單一的分析工具或技術，而是貫穿數據從收集、清洗、轉換、探索性分析到可視化呈現的整個生命周期。本書的獨特之處在於： 係統性與全麵性： 我們從列錶數據的本質齣發，係統地梳理瞭從數據準備到結果解讀的每一個關鍵環節。無論是初學者還是有一定數據分析經驗的專業人士，都能從中找到所需的知識和技巧。 實踐導嚮與案例驅動： 本書理論與實踐緊密結閤。我們精選瞭大量來自不同領域的真實案例，通過這些案例，你將親眼見證列錶數據分析如何解決實際業務問題，提升決策效率。 易學易懂與循序漸進： 我們采用清晰的語言和邏輯嚴謹的結構，將復雜的分析概念分解成易於理解的步驟。即使你沒有深厚的技術背景，也能逐步掌握核心的分析方法。 前瞻性與適用性： 我們不僅介紹瞭當前主流的分析工具和技術，更著眼於未來數據分析的發展趨勢，幫助讀者建立起長遠的分析思維。 本書的核心內容概覽： 本書分為多個部分，層層遞進，帶領讀者深入列錶數據分析的世界。 第一部分：列錶數據的基石——理解與準備 第一章：列錶數據的概念與類型： 什麼是列錶數據？它與結構化、半結構化、非結構化數據的區彆。 常見的列錶數據格式：CSV, Excel, JSON, 數據庫錶等。 理解列錶數據的基本屬性：行、列、字段、數據類型。 列錶數據在不同行業的應用場景：商業、科學、社會科學、工程等。 為何列錶數據分析如此重要？數據的潛在價值與風險。 第二章：數據獲取與導入： 從文件（CSV, Excel, TXT）導入列錶數據。 從數據庫（SQL, NoSQL）導齣與連接。 網絡爬取與API接口獲取數據（基礎概念）。 數據格式的兼容性問題與解決方案。 批量導入與自動化數據獲取流程。 第三章：數據清洗與預處理——讓數據“說話”： 識彆與處理缺失值：刪除、填充（均值、中位數、眾數、插值法）、預測填充。 異常值檢測與處理：識彆方法（統計學方法、可視化方法）、處理策略（刪除、轉換、保留）。 重復值識彆與移除。 數據類型轉換：數值型、類彆型、日期時間型等的正確轉換。 文本數據清洗：去除多餘空格、特殊字符、統一大小寫、拼寫糾錯。 數據標準化與歸一化：為何需要？不同方法的適用場景。 數據一緻性檢查：單位統一、編碼統一、命名規範。 數據轉換：閤並、拆分、重塑（長寬錶轉換）。 數據驗證與質量評估。 第二部分：探索與洞察——揭示數據規律 第四章：描述性統計——數據概覽與初步洞察： 集中趨勢度量：均值、中位數、眾數。 離散程度度量：方差、標準差、極差、四分位距。 分布形狀度量：偏度、峰度。 頻率分布與百分比。 分組統計：按類彆計算聚閤指標（求和、平均、計數等）。 如何通過描述性統計快速瞭解數據集的特徵？ 第五章：數據可視化——讓數據“看得見”： 可視化原則：清晰、準確、有效傳達信息。 基本圖錶類型及其應用： 柱狀圖/條形圖： 比較不同類彆的數據。 摺綫圖： 展示數據隨時間或連續變量的變化趨勢。 散點圖： 揭示兩個變量之間的關係。 餅圖/環形圖： 展示構成比例（謹慎使用）。 直方圖： 查看單個變量的分布情況。 箱綫圖（盒須圖）： 比較不同組彆數據的分布和異常值。 高級可視化技巧： 熱力圖：展示二維數據的密度或相關性。 地理地圖：可視化地理位置相關的數據。 網絡圖：分析實體之間的關係。 交互式可視化：提升數據探索的效率和樂趣。 選擇閤適圖錶的指南。 如何通過可視化發現數據中的模式、趨勢和異常？ 第六章：探索性數據分析（EDA）——深入挖掘隱藏信息： EDA的流程與目標。 單變量分析：理解每個字段的分布、中心趨勢、離散程度。 多變量分析： 相關性分析： 理解變量之間的綫性關係（皮爾遜相關係數、斯皮爾曼等級相關係數）。 協方差分析： 衡量變量的綫性關聯程度。 交叉錶與卡方檢驗： 分析類彆變量之間的關聯性。 分組聚閤分析： 深入理解不同群體或條件下的數據錶現。 數據模式識彆：周期性、趨勢性、突變點等。 假設生成與檢驗（基礎概念）。 如何利用EDA指導後續的建模和分析方嚮？ 第三部分：分析與建模——從數據到洞察的升華 第七章：常用分析方法與技術： 分組與聚閤： COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN 等聚閤函數。 排序與過濾： 按條件選擇與排序數據。 字符串匹配與模糊匹配： 提高數據匹配的準確性。 日期與時間序列分析基礎： 時間分組、周期性分析、趨勢分析。 數據透視錶/交叉分析： 強大的多維度數據匯總與分析工具。 聚類分析簡介： K-Means等算法，用於發現數據的自然分組。 分類分析簡介： 決策樹、邏輯迴歸等算法，用於預測類彆。 迴歸分析簡介： 綫性迴歸等算法，用於預測數值。 第八章：實戰案例分析——學以緻用： 案例一：銷售數據分析： 分析銷售趨勢、暢銷産品、客戶購買行為，優化庫存與營銷策略。 案例二：用戶行為分析： 分析網站/App用戶點擊、停留、轉化數據，優化産品設計與用戶體驗。 案例三：市場調研數據分析： 分析問捲調查結果，洞察消費者偏好，指導産品開發與市場推廣。 案例四：運營指標分析： 分析關鍵運營指標（如留存率、活躍度），評估業務健康度，找齣改進方嚮。 （更多具體案例將根據實際情況展開） 每個案例都將詳細展示：問題背景 -> 數據準備 -> 分析過程 -> 結果解讀 -> 決策建議。 第四部分：工具與實踐——賦能你的數據分析之旅 第九章：常用的列錶數據分析工具介紹： 電子錶格軟件（Excel）： 函數、數據透視錶、圖錶功能，適閤入門級和中等復雜度的分析。 編程語言（Python/R）： Python： Pandas庫（數據處理）、NumPy庫（數值計算）、Matplotlib/Seaborn庫（可視化）、Scikit-learn庫（機器學習）。 R： dplyr/tidyr（數據處理）、ggplot2（可視化）、caret（機器學習）。 介紹Python和R在列錶數據分析中的核心優勢與基本用法。 數據庫查詢語言（SQL）： 用於從數據庫中高效提取和處理結構化數據。 商業智能（BI）工具（Tableau, Power BI等）： 強調其在數據可視化和報錶製作方麵的優勢。 如何選擇閤適的工具？工具的優劣勢對比。 第十章：數據分析的進階之路： 數據建模與評估：交叉驗證、模型調優。 A/B測試設計與分析。 大數據處理技術簡介（Hadoop, Spark等）。 自動化數據分析流程的構建。 數據倫理與隱私保護。 持續學習的資源與建議。 閱讀本書，你將收獲： 紮實的理論基礎： 理解列錶數據分析的核心概念和原理。 實用的分析技能： 掌握數據清洗、探索、可視化和建模的關鍵技術。 解決實際問題的能力： 能夠將所學知識應用於具體業務場景，驅動決策。 洞察數據的敏銳度： 從紛繁復雜的數據中發現規律和價值。 高效的工作方法： 掌握利用工具和流程優化數據分析效率。 《列錶數據分析》旨在成為你數據分析旅程中最可靠的夥伴。無論你是想提升工作效率，做齣更明智的商業決策，還是想更深入地理解你所處的世界，本書都將為你提供堅實的基礎和寶貴的指導。現在，就讓我們一起開啓這段數據探索的精彩旅程，讓列錶數據為你揭示無限可能！

評分☆☆☆☆☆

坦白講，市麵上關於數據分析的書籍汗牛充棟，大多讀起來都讓人昏昏欲睡，充斥著陳舊的理論和脫離實際的案例。然而，這本書卻像一劑強心針，注入瞭極強的時代活力。它對於新興技術，比如大數據環境下的抽樣偏差修正、非結構化文本數據的初步情感極性判斷等議題的處理，顯示齣作者緊跟前沿的敏銳嗅覺。我尤其贊賞作者在討論“模型局限性”時的坦誠。他沒有將任何模型神化，而是毫不避諱地指齣，過度擬閤的風險、數據偏差的潛在危害，以及算法的“黑箱”特性，這種批判性的視角，讓讀者在學習技能的同時，也學會瞭保持審慎的懷疑態度。這種既教授“如何做”，又警示“需警惕”的平衡感，是真正成熟的專業書籍纔具備的品質。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗非常“人性化”，仿佛作者是一位經驗豐富、願意傾囊相授的前輩。他似乎深知初學者在麵對龐大數據集時那種無助感，因此，在講解每一個統計概念時，都會穿插一些生動的類比。比如，他用“在擁擠的房間裏尋找你的朋友”來解釋概率抽樣的睏難性與重要性，一下子就把抽象的數學概念拉到瞭日常生活的場景中。文字流暢自然，沒有那種教科書特有的僵硬感，讀起來非常舒心。而且，很多關鍵步驟的描述都非常細緻，比如如何高效地進行數據透視，如何通過簡單的Python或R腳本實現批量清洗，這些都是實戰中極其寶貴的“經驗之談”，而不是紙上談兵的理論假設。這種對細節的關注，體現瞭作者對讀者學習路徑的深切關懷。

評分☆☆☆☆☆

這本書的整體結構安排，展現齣一種近乎建築學上的嚴謹與美感。從基礎的數據清洗、異常值處理，到高級的時間序列分解，每一步的過渡都銜接得天衣無縫，毫不拖遝，仿佛是精密儀器內部的齒輪咬閤，精準而有力。我個人對其中關於數據可視化錶達的章節印象最為深刻，作者並未簡單羅列圖錶類型，而是深入探討瞭“信息傳達效率”的哲學層麵。他強調，一個好的圖錶不應該隻是數據的復述，而應該是一種有力的論證。書中展示的那些交互式儀錶盤的構建思路，尤其讓我耳目一新，它突破瞭傳統靜態報告的限製，讓讀者可以“親手去觸摸”數據背後的趨勢變化。讀完這部分，我立刻迴去重新審視瞭自己過去製作的所有PPT圖錶，那種被“教育”的清醒感，讓我認識到自己過去在溝通效率上犯下的諸多錯誤。這本書提供的不僅僅是工具，更是一種更高維度的思考框架。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘述方式簡直像一幅高清的數字畫捲，將那些看似枯燥的原始數據點，通過精妙的筆觸和獨到的視角，描繪成瞭生動的故事。我特彆欣賞作者在處理復雜統計模型時的那種遊刃有餘，不是那種冷冰冰的公式堆砌，而是將每一種迴歸分析、聚類算法，都賦予瞭清晰的現實意義。例如，書中對於零售業庫存波動的案例分析，沒有停留在“相關性”的錶麵，而是深入挖掘瞭季節性、促銷活動與消費者即時反應之間的微妙作用力，讀完之後，我感覺自己不再是那個隻能看報錶的小職員，而像是一個能夠洞察商業脈搏的分析師。那種由內而外的思維提升感，是許多其他同類書籍難以給予的。它沒有試圖用晦澀的專業術語來炫耀學識，而是專注於如何將“分析”這個動作，從幕後的計算，提升到前颱的決策支持，閱讀過程中，我甚至能感受到一種智力上的愉悅，仿佛跟著作者一起，在數據的迷宮中找到瞭最優雅的捷徑。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我感到驚喜的，是它對“分析師的職業素養”這一隱性主題的深入探討。它不滿足於僅僅停留在技術層麵，更上升到瞭商業倫理和決策影響力的層麵。書中有一段話深刻地指齣：數據的力量越大，分析師的責任就越重，因為錯誤的解讀可能導緻企業方嚮的緻命偏差。這種對專業精神的強調，遠超齣瞭技術手冊的範疇。它引導我思考，如何構建一個清晰、無歧義的分析報告，如何有效地嚮非技術背景的高管闡述復雜的風險，以及如何在數據麵前保持客觀和正直。這種對軟技能和職業操守的關注，使得這本書的價值遠遠超過瞭其技術內容的本身，它塑造的不僅僅是分析能力，更是一種負責任的職業態度。

評分☆☆☆☆☆

還可以吧。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

列錶數據分析

評分☆☆☆☆☆

還可以吧。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

這一套叢書很好很強大！值得定量研究者擁有，就是價格太貴啦

評分☆☆☆☆☆

定量研究的前沿著作，值得一讀

評分☆☆☆☆☆

幫彆人買的，我不懂這個，不好評論。

評分☆☆☆☆☆

還可以吧還可以吧還可以吧

評分☆☆☆☆☆

一套我基本上都買齊瞭

評分☆☆☆☆☆

這套書普遍比較喜歡的