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徐筱剛//常國珍//丁亞軍... 著

圖書標籤:

• 數據分析
• 統計學
• SPSS
• SAS
• 數據處理
• 統計基礎
• 進階教程
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• 學習資料

店鋪： 蘭興達圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121285325

商品編碼：11177245886

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-05-01

套裝數量：3

從零進階+如虎添翼+胸有成竹

9787121285004+9787121285325+9787121285318



 

《從零進階！數據分析的統計基礎（第2 版）》

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 假設檢驗中的兩類錯誤 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 數據分析師緻力於小好的數據分析人纔建設 . 226

附錄C 參考答案 . 230

《胸有成竹!數據分析的SPSS和SAS EG進階（第2版）》

第1 章數據分析方法概述 1

1.1 數據分析概述.. 2

1.1.1 數據分析過程 2

1.1.2 數據分析的商業驅動 3

1.2 數據分析與挖掘方法分類介紹. 5

1.2.1 描述性——無監督的學習. 7

1.2.2 預測性——有監督的學習.. 10

1.3 數據分析的方法論. 12

1.3.1 數據挖掘的項目管理方法論：CRISP-DM 13

1.3.2 數據整理與建模的方法論：SEMMA .. 14

1.3.3 SAS EG 和SPSS 任務菜單編排與SEMMA 之間的關係. 16

第2 章描述數據特徵.. 19

2.1 認識數據類型 20

2.2 單變量描述統計方法 21

2.2.1 分類變量的描述 21

2.2.2 連續變量的描述 22

2.3 創建頻數報錶 35

2.4 生成匯總統計量.. 38

2.5 用匯總錶任務生成匯總報錶 41

2.6 繪製條形圖. 46

2.7 繪製地圖.. 53

2.8 使用SPSS 進行描述統計.. 55

2.8.1 頻率過程.. 56

2.8.2 描述過程.. 57

2.8.3 探索過程.. 58

2.8.4 P-P 圖與Q-Q 圖 58

2.9 使用SPSS 繪製統計圖形.. 60

2.9.1 作圖方法.. 60

2.9.2 餅圖、柱圖與條圖.. 64

2.9.3 綫圖、高低圖和雙軸圖 70

2.9.4 散點圖 73

第3 章描述性數據分析/挖掘方法. 75

3.1 客戶細分方法介紹. 76

3.1.1 客戶細分的意義 76

3.1.2 根據客戶利潤貢獻進行劃分. 77

3.1.3 根據個人或公司的生命曆程進行劃分 78

3.1.4 根據客戶的産品偏好進行劃分 79

3.1.5 根據客戶交易/消費行為進行劃分. 80

3.1.6 根據客戶的多維行為屬性細分 81

3.1.7 展現客戶/産品結構的戰略細分.. 81

3.1.8 客戶細分：綜閤運用. 82

3.2 連續變量間關係探索與變量約減. 82

3.2.1 多元統計基礎. 82

3.2.2 多元變量壓縮的思路. 87

3.2.3 主成分分析.. 89

3.2.4 因子分析. 103

3.2.5 對應分析. 112

3.2.6 小優尺度分析.. 119

3.2.7 多維尺度分析.. 124

3.3 聚類分析 133

3.3.1 基本邏輯. 134

3.3.2 係統聚類. 135

3.3.3 快速聚類. 146

3.3.4 兩步聚類. 155

第4 章預測性數據分析方法.. 161

4.1 假設檢驗概念. 162

4.1.1 統計推斷基本概念 164

4.1.2 變量分布的圖形探索.. 165

4.1.3 均值的置信區間. 167

4.1.4 假設檢驗基礎.. 168

4.1.5 T 檢驗. 169

4.2 構造對連續變量的預測模型. 174

4.2.1 方差分析（ANOVA） 174

4.2.2 綫性迴歸. 190

4.2.3 綫性迴歸的模型診斷.. 203

4.2.4 綫性迴歸的全流程 211

4.3 構造對二分類變量的預測模型 217

4.3.1 分類變量之間的相關性檢驗.. 217

4.3.2 邏輯迴歸. 224

第5 章時間序列.. 240

5.1 時間序列的趨勢分解法 241

5.1.1 趨勢分解法簡介. 241

5.2.2 使用SAS EG 進行時間序列趨勢分解.. 242

5.2.3 使用SPSS 進行時間序列趨勢分解 244

5.2 平穩時間序列（ARMA）模型設定與識彆. 245

5.2.1 平穩時間序列定義 245

5.2.2 平穩時間序列模型建模. 246

5.2.3 ARMA 的模型設定與識彆.. 247

5.3 非平穩時間序列（ARIMA）模型設定與識彆.. 250

5.4 SAS EG 時間序列建模步驟.. 252

5.5 SPSS 時間序列建模步驟. 258

5.5.1 SPSS 構造ARIMA 模型使用的任務菜單.. 258

5.5.2 “定義日期”任務.. 260

5.5.3 “序列圖”任務 261

5.5.4 “自相關”任務 262

5.5.5 “創建模型”任務.. 263

5.5.6 “使用模型”任務.. 267

5.5.7 其他內容. 267

附錄A 數據說明.. 271

附錄B CDA 數據分析師緻力於小好的數據分析人纔建設.. 278

參考文獻 282

《如虎添翼！數據處理的SPSS和SAS EG實現（第2版）》

第1 章軟件入門介紹.. 1

1.1 SAS EG 介紹.. 2

1.1.1 SAS EG 簡介. 2

1.1.2 SAS EG 的窗口及菜單. 3

1.2 SPSS 介紹. 4

1.2.1 SPSS 簡介.. 4

1.2.2 SPSS 窗口及菜單 5

1.3 數據挖掘的流程介紹. 9

1.3.1 KDD 介紹 9

1.3.2 CRISP-DM .. 10

1.3.3 SEMMA . 11

1.3.4 三種數據挖掘流程的比較.. 11

1.4 課後練習. 11

第2 章使用數據.. 12

2.1 通過SAS 邏輯庫訪問數據.. 13

2.1.1 商業背景.. 13

2.1.2 SAS 相關功能介紹.. 13

2.1.3 EG 菜單解決方案. 14

2.1.4 SAS 程序實現. 15

2.1.5 SPSS 菜單解決方案.. 16

2.2 理解SAS 與SPSS 數據集的定義 19

2.2.1 理解數據集的含義.. 19

2.2.2 商業背景.. 19

2.2.3 SAS 與SPSS 相關概念介紹.. 19

2.2.4 EG 菜單解決方案. 25

2.2.4 SAS 程序實現. 26

2.2.5 SPSS 菜單解決方案 28

2.3 導入其他格式的數據文件 30

2.3.1 商業背景.. 30

2.3.2 SAS 相關功能介紹.. 30

2.3.3 EG 菜單解決方案. 31

2.3.4 SAS 程序實現. 33

2.3.5 SPSS 菜單解決方案 35

2.4 數據來源. 36

2.4.1 直接來源.. 36

2.4.2 間接來源.. 37

2.5 擴展閱讀. 37

2.6 課後練習. 38

第3 章探索性數據分析及數據的清理 39

3.1 探索性數據分析. 40

3.1.1 基本理論講解. 40

3.1.2 EG 菜單解決方案. 40

3.1.3 SPSS 菜單解決方案 44

3.2 數據清理介紹.. 54

3.2.1 商業背景.. 54

3.2.2 需要清理的數據類型. 55

3.3 類彆變量的清理. 57

3.3.1 EG 菜單解決方案. 57

3.3.2 SAS 程序實現. 61

3.3.3 SPSS 菜單解決方案 62

3.4 數值型變量的清理 66

3.4.1 EG 菜單解決方案. 66

3.4.2 SAS 程序實現. 70

3.4.3 SPSS 菜單解決方案 71

3.5 正態分布的驗證. 75

3.5.1 商業背景.. 75

3.5.2 相關理論介紹. 75

3.5.3 EG 菜單解決方案. 75

3.5.4 SAS 程序實現. 78

3.5.5 SPSS 菜單解決方案 80

3.6 擴展閱讀. 83

3.7 課後練習. 84

第4 章數據的行處理. 85

4.1 數據篩選. 86

4.1.1 商業背景.. 86

4.1.2 相關理論介紹. 86

4.1.3 EG 菜單解決方案. 86

4.1.4 SAS 程序實現. 88

4.1.5 SPSS 菜單解決方案 93

4.2 排序與求秩 94

4.2.1 商業背景.. 94

4.2.2 理論介紹.. 95

4.2.3 EG 菜單解決方案. 95

4.2.4 SAS 程序實現.. 101

4.2.5 SPSS 菜單解決方案. 103

4.3 抽樣 105

4.3.1 商業背景 105

4.3.2 抽樣理論介紹.. 105

4.3.3 EG 菜單解決方案.. 108

4.3.4 SAS 程序實現.. 110

4.3.5 SPSS 菜單解決方案. 111

4.4 數據分組和匯總.. 111

4.4.1 商業背景 111

4.4.2 EG 菜單解決方案.. 111

4.4.3 SAS 程序實現.. 113

4.4.4 SPSS 菜單解決方案. 113

4.5 擴展閱讀.. 115

4.6 課後練習.. 115

第5 章數據的列處理.. 116

5.1 計算新變量. 117

5.1.1 商業背景 117

5.1.2 EG 菜單解決方案.. 117

5.1.3 SPSS 菜單解決方案. 120

5.2 拆分列.. 123

5.2.1 商業背景 123

5.2.2 EG 菜單解決方案.. 123

5.2.3 SPSS 菜單解決方案. 125

5.3 堆疊列.. 128

5.3.1 商業背景 128

5.3.2 EG 菜單解決方案.. 129

5.3.3 SPSS 菜單解決方案. 131

5.4 轉置列.. 136

5.4.1 商業背景 136

5.4.2 EG 菜單解決方案.. 136

5.4.3 SAS 程序實現.. 138

5.4.4 SPSS 菜單解決方案. 139

5.5 函數及運算符的使用 140

5.5.1 運算符. 140

5.5.2 SAS 函數 142

5.5.3 常用SPSS 函數與SAS 函數的對應關係 150

5.6 對列重編碼. 151

5.6.1 商業背景介紹.. 151

5.6.2 EG 菜單解決方案.. 151

5.6.3 SAS 程序實現.. 155

5.6.4 SPSS 菜單解決方案. 157

5.7 標準化.. 158

5.7.1 商業背景 158

5.7.2 相關理論介紹.. 159

5.7.3 EG 菜單實現. 159

5.7.4 SAS 實現程序.. 161

5.7.5 SPSS 菜單解決方案. 162

5.8 擴展閱讀.. 163

5.9 課後練習.. 163

第6 章數據集的操作.. 164

6.1 縱嚮連接.. 165

6.1.1 商業背景 165

6.1.2 相關的理論 165

6.1.3 EG 菜單解決方案.. 165

6.1.4 SAS 程序實現.. 168

6.1.5 SPSS 菜單解決方案. 172

6.2 橫嚮連接.. 174

6.2.1 商業背景 174

6.2.2 相關理論介紹.. 174

6.2.3 EG 菜單解決方案.. 174

6.2.4 SAS 程序實現.. 178

6.2.5 SPSS 菜單解決方案. 182

6.3 數據集的比較 183

6.3.1 商業背景介紹.. 183

6.3.2 相關理論介紹.. 183

6.3.3 EG 菜單解決方案.. 183

6.3.4 SAS 程序實現.. 186

6.3.5 SPSS 菜單解決方案. 187

6.4 創建格式.. 191

6.4.1 商業背景 191

6.4.2 相關理論介紹.. 191

6.4.3 EG 菜單解決方案.. 193

6.4.4 SAS 程序實現.. 196

6.5 刪除數據集和格式. 197

6.5.1 EG 菜單解決方案.. 197

6.5.2 SAS 程序實現.. 198

6.6 擴展閱讀.. 198

6.7 課後練習.. 199

第7 章數據的展示：圖形及報告的編製 200

7.1 數據可視化與圖錶. 201

7.1.1 商業背景 201

7.1.2 相關理論介紹.. 201

7.1.3 EG 菜單解決方案.. 204

7.1.4 SPSS 菜單解決方案. 207

7.2 創建Listing 報錶. 208

7.2.1 商業背景 208

7.2.2 相關理論介紹.. 208

7.2.3 EG 菜單解決方案.. 209

7.2.4 SAS 程序實現.. 212

7.2.5 SPSS 菜單解決方案. 213

7.3 擴展閱讀.. 216

7.4 課後練習.. 216

第8 章在SAS EG 中使用提示和條件處理.. 217

8.1 提示與宏變量 218

8.1.1 商業背景 218

8.1.2 相關的理論介紹. 218

8.1.3 EG 菜單解決方案.. 219

8.2 條件處理.. 223

8.2.1 商業背景 223

8.2.2 EG 菜單解決方案.. 223

8.3 擴展閱讀.. 227

第9 章在SAS EG 中使用程序.. 228

9.1 如何在SAS EG 中使用程序 229

9.2 SAS 程序 231

9.2.1 SAS 語言元素.. 231

9.2.2 DATA 步. 232

9.2.3 PROC 步. 233

9.2.4 SAS 的模塊介紹（圖9-9）. 234

9.3 擴展閱讀.. 234

第10 章SQL 語言基礎與MySQL 入門. 235

10.1 SQL 語言概況與MySQL 的安裝 236

10.1.1 SQL 語言概況 236

10.1.2 MySQL 安裝.. 237

10.1.3 MySQL 內創建數據庫. 238

10.2 查詢語句 238

10.2.1 簡單查詢並對數據過濾與排序.. 240

10.2.2 用錶達式創建新列. 241

10.2.3 對列重編碼. 242

10.2.4 在查詢中對數據分組和匯總 243

10.2.5 錶的橫嚮連接和子查詢.. 244

10.2.6 子查詢.. 250

10.2.7 集閤操作語句 251

10.3 創建錶或視圖. 252

10.3.1 創建錶.. 252

10.3.2 創建視圖. 252

附錄A SAS EG 菜單對應關係 254

附錄B SPSS 菜單對應關係錶 256

附錄C SAS 和SPSS 關鍵術語、命令對應關係 258

附錄D CDA 數據分析師緻力於小好的數據分析人纔建設. 261

參考文獻 265

深入理解與實戰掌握：數據分析的統計基石、SPSS/SAS EG進階應用與完整數據處理流程 本書是一套旨在全麵提升您數據分析能力的三部麯閤集，精選瞭數據分析領域最核心、最實用的知識體係。無論您是初涉數據科學的門檻，還是希望在現有基礎上精進技術，亦或是追求更高效、更嚴謹的數據處理與分析流程，這套書都將是您不可或缺的良師益友。我們從統計基礎的“從零進階”齣發，到SPSS和SAS EG兩大主流軟件的“如虎添翼”式應用，再到貫穿始終的“胸有成竹”的數據處理與分析實戰，層層遞進，環環相扣，確保您不僅知其然，更能知其所以然。 第一部分：數據分析的統計基礎——從零進階，奠定堅實根基 統計學是數據分析的靈魂，沒有紮實的統計基礎，再強大的工具也隻是空中樓閣。本部分將帶領您係統地學習數據分析所需的核心統計學概念，打破您對統計學的畏難情緒，讓您從零開始，逐步搭建起堅實的統計理論框架。 描述性統計：數據的初步畫像。 我們將從數據的基本類型、測量尺度入手，深入講解均值、中位數、眾數、標準差、方差、四分位數等描述性統計量，並輔以直方圖、箱綫圖、散點圖等可視化方法，讓您學會如何用最直觀的方式理解和呈現數據的分布特徵、集中趨勢和離散程度。您將掌握如何從海量數據中提煉齣有意義的摘要信息，為後續的推斷性統計打下基礎。 概率論與概率分布：理解隨機性。 隨機性是數據世界普遍存在的現象。本部分將係統介紹概率的基本概念、概率法則，以及條件概率、貝葉斯定理等重要原理。在此基礎上，我們將重點講解幾種重要的概率分布，包括二項分布、泊鬆分布、指數分布、正態分布（高斯分布）以及t分布、卡方分布、F分布等。理解這些分布的特性及其適用場景，是掌握推斷性統計方法的基礎。您將學會如何根據數據特性選擇閤適的概率模型。 抽樣與抽樣分布：從樣本推斷總體。 在實際數據分析中，我們往往無法獲取完整的總體數據，而是依賴於樣本進行推斷。本部分將深入探討抽樣的方法（如簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等）及其優缺點，並著重講解中心極限定理，闡述抽樣分布的意義，為理解置信區間和假設檢驗奠定理論基礎。您將明白為何可以通過樣本來可靠地推斷總體的性質。 參數估計：量化不確定性。 當我們從樣本推斷總體參數時，存在一定的不確定性。本部分將介紹點估計和區間估計的概念。您將學會如何計算總體均值、比例等的置信區間，並理解置信區間的實際含義，即在多大的置信水平下，總體的真實值會落在我們估計的區間內。 假設檢驗：驗證科學猜想。 假設檢驗是統計學中用於判斷樣本數據是否支持某個關於總體的論斷（假設）的核心方法。本部分將詳細講解假設檢驗的基本步驟，包括建立原假設和備擇假設、選擇檢驗統計量、確定臨界值或計算p值、以及做齣統計決策。您將掌握如何運用t檢驗、z檢驗、卡方檢驗、F檢驗等常用的假設檢驗方法，來驗證您的數據分析猜想，例如比較兩組均值是否存在顯著差異，判斷變量之間是否存在關聯等。 第二部分：SPSS和SAS EG進階應用——如虎添翼，掌握主流分析工具 掌握瞭統計理論，下一步就是將其轉化為實際操作。本部分將聚焦於統計分析領域最受歡迎的兩款軟件——SPSS和SAS Enterprise Guide (EG)，為您提供係統、深入的操作指南和技巧。 SPSS 進階實戰：用戶友好的強大分析平颱。 SPSS以其圖形化界麵和易用性而聞名，尤其適閤快速進行各種統計分析。本部分將帶您超越基礎菜單操作，深入挖掘SPSS的高級功能。您將學習如何進行更復雜的變量變換、數據篩選與閤並；掌握多重綫性迴歸、邏輯迴歸、方差分析（ANOVA）、協方差分析（ANCOVA）等高級統計模型的構建與解釋；學習因子分析、聚類分析等多元統計方法的應用；以及如何自定義輸齣報告、製作精美的圖錶。我們將通過大量的實際案例，演示如何在SPSS中高效地解決復雜的數據分析問題。 SAS Enterprise Guide (EG) 進階實戰：流程化與自動化的力量。 SAS EG 是SAS公司推齣的圖形化交互式應用，它將SAS強大的分析能力與可視化的操作流程相結閤，是企業級數據分析的得力助手。本部分將帶您領略SAS EG的獨特魅力。您將學習如何構建可視化的分析流程圖，實現數據處理與分析步驟的自動化；掌握SAS EG中豐富的統計分析過程，包括其在迴歸、方差分析、時間序列分析、生存分析等方麵的強大功能；學習如何利用EG進行數據挖掘、文本分析以及報錶生成；特彆地，我們將強調如何利用EG的編程功能（如SAS過程步）來處理更復雜、更定製化的分析需求，實現分析流程的可重復性和可追溯性。 軟件協同與最佳實踐：提升效率與準確性。 在實際工作中，您可能需要在SPSS和SAS EG之間切換，或者將它們與Excel、Python等其他工具結閤使用。本部分將探討如何高效地在不同軟件間進行數據導入導齣，以及如何根據分析需求選擇最閤適的工具。我們還將分享使用SPSS和SAS EG進行數據分析的最佳實踐，包括數據清洗的技巧、結果解釋的要點、以及如何避免常見的操作誤區，確保分析的準確性和可靠性。 第三部分：數據處理與分析實戰——胸有成竹，構建完整解決方案 數據分析並非孤立的統計模型應用，而是貫穿數據獲取、清洗、轉換、建模、解釋和報告的全過程。本部分將以“胸有成竹”的姿態，帶領您構建一個完整、嚴謹的數據分析流程，並將前兩部分所學的知識融會貫通。 數據獲取與預處理：乾淨的數據是分析的前提。 真實世界的數據往往是“髒”的。本部分將詳細講解如何有效地獲取數據，包括數據庫查詢、API接口調用、文件讀取等。更重要的是，您將學習到一係列強大的數據預處理技術：缺失值處理（填充、刪除）、異常值檢測與處理、數據類型轉換、重復值識彆與刪除、數據格式規範化、以及如何進行有效的數據閤並與連接。我們將強調數據清洗的重要性，以及它如何直接影響分析結果的質量。 特徵工程與數據轉換：為模型“調味”。 特徵工程是提升模型性能的關鍵環節。本部分將介紹各種特徵工程的技術，包括特徵創建（如組閤特徵、多項式特徵）、特徵編碼（如獨熱編碼、標簽編碼）、特徵縮放（如標準化、歸一化）、以及如何處理類彆型變量和日期時間型變量。您將學習如何根據數據的特點和分析目標，有針對性地進行特徵工程，讓數據更好地為模型服務。 建模與評估：選擇最優的解決方案。 在完成數據準備後，我們將進入建模階段。本部分將迴顧並應用各種統計模型和機器學習算法，例如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、隨機森林、支持嚮量機、神經網絡等。我們將重點講解如何根據數據類型和分析目標選擇閤適的模型，以及如何使用交叉驗證等技術評估模型的泛化能力。您將學習各種評估指標（如準確率、召迴率、F1分數、AUC、R-squared等）的意義和應用場景，從而科學地選擇最優的模型。 結果解釋與報告撰寫：溝通分析價值。 分析的最終目的是為瞭支持決策。本部分將教授您如何清晰、準確地解釋模型的輸齣結果，將復雜的統計量轉化為業務語言。您將學習如何撰寫一份有說服力的數據分析報告，包括引言、數據描述、分析方法、結果展示、結論和建議等，並掌握如何利用圖錶有效地傳達您的發現。我們將強調數據可視化在報告中的重要作用，以及如何製作能夠直觀展示洞察力的圖錶。 項目案例實戰：綜閤應用與技能鞏固。 為瞭幫助您將所學知識付諸實踐，本部分將提供多個來自不同領域的真實項目案例。這些案例將覆蓋從數據獲取到最終報告撰寫的全過程，讓您親身體驗數據分析的完整生命周期。通過這些案例，您將鞏固統計理論、熟練掌握SPSS/SAS EG的操作技巧，並培養獨立解決實際數據問題的能力，真正做到“胸有成竹”。 這套三部麯閤集，從理論的深度到工具的廣度，再到實踐的厚度，為您打造瞭一條清晰、高效的學習路徑。通過係統學習，您將不再被數據海洋所淹沒，而是能夠駕馭數據，從中挖掘齣寶貴的洞察，為個人成長和業務決策提供堅實的支撐。

評分☆☆☆☆☆

當我啃完基礎篇，感覺對統計學有瞭初步的認識，但又迫切想知道如何將這些理論應用到實際操作中。這時，《SPSS和SAS EG進階》這本書就派上用場瞭。我得說，SPSS和SAS EG在數據分析界可是響當當的名字，我之前光是聽過，具體怎麼用，還是兩眼一抹黑。這本書真的是把這兩個軟件的使用技巧一一羅列，並且不是那種枯燥的菜單操作說明，而是結閤瞭實際的案例。比如，它會演示如何用SPSS來計算描述性統計量，如何進行t檢驗、方差分析，甚至是不那麼常用的卡方檢驗。對於SAS EG，它也提供瞭詳細的步驟，讓我知道如何導入數據、進行數據清洗、以及構建分析流程。我最欣賞的是，這本書不僅教你“怎麼做”，還告訴你“為什麼這麼做”。它會解釋為什麼選擇某個檢驗方法，這個檢驗方法背後的統計學原理是什麼，以及如何解讀輸齣的結果。這一點太重要瞭！很多時候，我們隻是機械地按照步驟操作，卻不明白其背後的邏輯，這樣很容易犯錯。這本書讓我真正理解瞭軟件功能背後的統計思想，也讓我能更靈活地運用它們來解決實際問題。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，數據分析學習的最高境界，是能夠將理論與實踐完美結閤，並且在麵對復雜問題時，能夠遊刃有餘地給齣可靠的解決方案。這套書，特彆是《如虎添翼》這本，恰恰做到瞭這一點。它不僅僅是單個知識點的堆砌，而是一個層層遞進、相互關聯的學習體係。在學習瞭基礎的統計概念後，這本書立刻將我帶入瞭SPSS和SAS EG這兩個強大工具的應用實操。它不是那種“點到為止”的介紹，而是深入到很多細節，比如如何進行數據可視化，如何構建復雜的分析流程，甚至是如何編寫一些簡單的宏命令來提高效率。我特彆喜歡書中提供的那些“實戰案例”，這些案例都是非常貼近實際工作場景的，比如市場營銷中的用戶分群，金融領域中的風險評估，或者醫學研究中的療效對比。通過這些案例，我不僅學會瞭如何使用軟件，更重要的是，我學會瞭如何將統計學理論運用到解決實際問題中。書中的講解非常細緻，即使是一些初學者可能遇到的睏惑，比如如何正確地選擇統計檢驗方法，如何解讀復雜模型的輸齣結果，它都能給齣清晰的指導。讀完這本書，我感覺自己仿佛擁有瞭一雙“銳利的眼睛”，能夠透過數據看到潛在的規律和洞察，解決問題的能力也得到瞭質的飛躍。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身定做的！我一直對數據分析充滿興趣，但零基礎讓我望而卻步。市麵上很多教程要麼過於理論化，要麼操作步驟含糊不清，看得我雲裏霧裏。這套書的標題立刻吸引瞭我——“從零進階”，這不就是我想要的嗎？迫不及待地翻開第一本，果然，它從最基礎的統計概念講起，像是在跟一位老朋友聊天，一點點地把復雜的概念掰開瞭揉碎瞭告訴我。我特彆喜歡它用生活中的例子來解釋統計原理，比如用抽奬的概率來講解泊鬆分布，用超市打摺來解釋迴歸分析。這些例子貼近生活，讓我更容易理解和記憶。而且，書裏的圖示也非常清晰，不是那種冷冰冰的圖錶，而是生動形象的插畫，輔助我理解抽象的統計模型。讀第一本的時候，我感覺自己像在搭積木，一點點地為更復雜的分析打下堅實的基礎。它沒有一開始就拋齣很多專業術語，而是循序漸進，讓我逐漸建立起信心。之前我總覺得統計學是一門高深的學問，離我太遙遠，但這本書徹底改變瞭我的看法。我發現，原來統計學並不是遙不可及，隻要方法得當，人人都能掌握。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，之前我雖然看過一些數據分析的入門教程，但總覺得少瞭點什麼，好像隻能停留在一些非常基礎的分析層麵。《胸有成竹 數據分析的統計基礎》這本書，真是讓我豁然開朗！它深入講解瞭統計推斷的核心概念，比如假設檢驗的邏輯、置信區間的含義，還有迴歸分析中各種係數的解釋。我特彆喜歡它關於“顯著性水平”和“p值”的講解，過去我總覺得這兩個詞是“黑箱”操作，現在終於明白瞭它們到底代錶著什麼，以及在實際分析中如何正確地理解和應用。書中還花瞭大篇幅來講解不同類型的迴歸模型，比如綫性迴歸、邏輯迴歸，以及它們各自適用的場景。讓我驚訝的是，它還能講到一些更進階的統計模型，雖然我暫時還不需要用，但瞭解瞭這些，就感覺自己的知識視野被極大地拓寬瞭。這本書最大的亮點在於，它不僅僅停留在理論層麵，還非常注重統計思維的培養。它會引導你去思考，在麵對一個數據分析問題時，應該從哪些角度入手，選擇哪些統計方法，以及如何評估分析結果的可靠性。讀完這本書，我感覺自己對數據分析的理解，不再是停留在“工具的使用”層麵，而是上升到瞭“思維的運用”層麵。

評分☆☆☆☆☆

這套書給我的驚喜，還在於它對“數據處理”這個至關重要但又常常被忽視的環節的重視。《數據處》這本書，我隻能說，簡直太及時瞭！很多新手在學習數據分析時，往往一頭紮進建模和結果解釋，卻忽略瞭數據本身的質量。這本書就像一位經驗豐富的老前輩，手把手地教我如何“馴服”那些雜亂無章的數據。它詳細講解瞭數據清洗的各個步驟，比如缺失值的處理，異常值的識彆和糾正，重復值的刪除等等。我以前總覺得這些工作很繁瑣，但這本書讓我明白瞭，正是這些看似不起眼的工作，纔決定瞭後續分析的成敗。它不僅提供瞭各種處理技巧，更重要的是，它強調瞭“為什麼”要這樣做。比如，它會解釋不同類型的缺失值會如何影響統計模型的假設，以及為什麼需要對異常值進行謹慎處理，而不是一概刪除。這本書還講到瞭一些數據轉換和特徵工程的技術，比如如何進行數據標準化、歸一化，如何創建交互項等等。這些內容讓我明白，好的數據處理可以極大地提升模型的性能和可解釋性。讀完這本書，我感覺自己對待數據的心態都變瞭，不再是簡單地“使用”數據，而是更懂得“尊重”數據，並從中提取更有價值的信息。