包郵 從零開始學統計 統計學入門到精通教程書籍 經管類 大數據時代必讀書本 數據 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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龔鉑洋 著

圖書標籤:

• 統計學
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店鋪： 布剋專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121301650

商品編碼：11985684789

包裝：平裝-膠訂

開本：16

齣版時間：2017-01-01

商品參數

從零開始學統計
	定價	45.00
	齣版社	電子工業齣版社
	版次	1
	齣版時間	2017年01月
	開本	16開
	作者	歸璐著
	裝幀	平裝-膠訂
	頁數	0
	字數	0
	ISBN編碼	9787121301650

內容介紹
網絡營銷現在已經不是一個新鮮詞匯瞭。幾乎所有的企業都會在互聯網、各類社交平颱上進行營銷活動。然而隨著時代的發展，曾經非常流行的網絡營銷、微信營銷、微博營銷已經慢慢進入死鬍同，越來越變得無效。找到更加有效的營銷方式已經是當前所有從業人員的新的課題。本書從營銷的有效性角度齣發，除瞭微信和微博整閤營銷以外，又增加瞭更多新媒體平颱的玩法和營銷案例，通過新的網絡營銷手法的整閤，實現對於企業來說，更加有效落地的營銷目的。

目錄

第0章 入門階段——帶你邁入統計學的大門 1

0.1 我和統計學的從零開始 1

0.2 統計學的從零開始 4

第1章 你的數據從何而來 10

1.1 “不可能完成的任務”——普查 11

1.2 “四兩撥韆斤”——事半功倍的抽樣調查 13

☆本章重點歸納： 20

第2章 掌握指標學會數據分析 21

2.1 被誤解還是“被平均” 21

2.1.1 數值平均數——zui熟悉的陌生人 23

2.1.2 位置平均數——關鍵的排序 28

2.2 均值的好朋友——方差（標準差） 34

2.3 峰度＆偏度——打造風度翩翩的數據分布 38

☆本章重點歸納： 40

第3章 圖錶的世界 42

必備技能1——頻數分布錶 42

必備技能2——頻數分布圖 46

必備技能3——莖葉圖 48

必備技能4——箱綫圖 52

必備技能5：散點圖 54

☆本章重點歸納： 61

第4章 當小“正太”遇上“大叔”——正太分布篇 63

4.1 小“正太”的基本情況 64

4.2 小“正太”的性格和優點——正態分布的定義和特徵 65

4.3 小“正太”的可愛之處——正態分布的作用 68

☆本章知識點補充： 75

第5章 當小“正太”遇上“大叔”——大數定律和中心極限篇 77

5.1 正態分布的“左膀”——大數定律 77

5.2 正態分布的“右臂”——中心極限定理 80

5.3 如何牽手“大叔”和“正太” 83

☆本章重點歸納： 85

第6章 相關和因果切莫傻傻分不清楚 86

6.1 為瞭“不確定”的確定 86

6.1.1 散點圖 87

6.1.2 相關係數 89

6.2 上帝擲骰子？！ 94

☆本章知識拓展： 96

第7章 “小”亦可為，“大”而佐之 99

7.1 這個“小二”一點都不“二” 99

7.2 另闢蹊徑的zui大似然估計 102

7.3 他山之石，或可攻玉 106

☆本章知識拓展： 107

第8章 從先放牛奶or先放熱茶說起 109

8.1 掀開假設檢驗的麵紗 111

8.1.1 原假設VS備擇假設 112

8.1.2 統計檢驗量和拒絕域 115

8.1.3 P值 117

8.2 幾種常用假設檢驗簡介 120

8.3 手把手教你做檢驗 123

☆本章知識拓展 126

第9章 迴歸分析——科學研究的“萬金油” 128

9.2 釋放“迴歸”的超能力 131

9.3 規避“迴歸”的誤區（僞迴歸問題） 136

☆本章知識拓展 139

第10章 物以類聚，人以群分 142

10.1 分久必閤——聚類分析 142

10.2 閤久必分——判彆分析 147

第11章 獨闢蹊徑，麯徑通幽 152

掌握數據時代的語言：一本全麵解析統計學思維與實操的指南 在這個信息爆炸、數據唾手可得的時代，理解和運用數據已經成為一項核心能力。從商業決策到科學研究，從日常生活中的消費選擇到宏觀經濟的預測，統計學無處不在，它如同一種新的語言，解鎖瞭洞察世界、把握趨勢的鑰匙。這本書，並非簡單羅列枯燥的公式和定義，而是旨在帶領您穿越統計學的核心迷宮，領略其精妙之處，並賦予您用數據說話、用數據決策的強大能力。 為何統計學如此重要？ 想象一下，您麵前擺滿瞭琳琅滿目的商品，商傢用各種圖錶和數據來宣稱産品的優越性；您在新聞中看到關於疫情傳播、經濟增長或氣候變化的報道，數字背後隱藏著怎樣的真相？沒有統計學的知識，這些信息可能隻是模糊的印象，甚至被誤導。統計學，就是幫助我們辨彆真僞、理解規律、做齣明智判斷的科學。它教會我們如何收集、整理、分析和解釋數據，從而從中提取有價值的信息，發現事物之間的關聯，預測未來的走嚮。 本書的核心價值：從概念到應用，循序漸進 本書最大的亮點在於其“從零開始，入門到精通”的設計理念。我們深知，對於許多初學者而言，統計學聽起來可能有些望而卻步。因此，本書將復雜的概念進行分解，用最直觀、最易懂的方式呈現。我們不會一開始就拋齣復雜的數學公式，而是從基本概念入手，例如： 數據的本質與類型： 瞭解不同類型的數據（如分類數據、數值數據）及其特性，是後續分析的基礎。我們將通過生動的案例，解釋不同數據類型如何影響我們的分析方法。 描述性統計： 如何用簡單的數字來概括大量數據？本書將詳細介紹均值、中位數、眾數、方差、標準差等描述性統計量，並解釋它們各自的含義和適用場景。通過圖錶（如直方圖、箱綫圖）的可視化，讓您直觀地理解數據的分布和離散程度。 概率論基礎： 概率是統計推斷的基石。我們將用淺顯易懂的語言介紹概率的基本概念、獨立事件、條件概率以及常見的概率分布（如二項分布、正態分布），為理解統計推斷做好鋪墊。 在掌握瞭基礎知識後，本書將逐步深入到統計推斷的核心領域： 抽樣與抽樣分布： 在實際研究中，我們往往隻能對總體的一部分（樣本）進行觀測。如何從樣本推斷總體？本書將解釋抽樣的重要性，以及樣本統計量如何隨著抽樣次數的變化而形成分布（抽樣分布），這是連接樣本與總體的橋梁。 參數估計： 我們如何利用樣本數據來估計總體的未知參數（如平均值、比例）？本書將介紹點估計和區間估計的概念，特彆是置信區間的構建和解釋，讓您瞭解估計的精確度和可靠性。 假設檢驗： 這是統計學中最強大的工具之一，用於判斷某個關於總體的假設是否能被樣本數據所支持。我們將詳細講解假設檢驗的邏輯框架，包括原假設、備擇假設、檢驗統計量、P值等關鍵概念，並演示如何對不同類型的假設進行檢驗，例如檢驗某個産品是否有改進效果，或者某兩種藥物是否有顯著差異。 實操與應用：將理論轉化為力量 紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行。本書的另一個重要特點是強調實踐應用。理論知識固然重要，但隻有將其應用於實際問題，纔能真正發揮統計學的價值。本書將為您提供： 豐富的案例研究： 從經濟學中的市場分析，到管理學中的用戶行為研究，再到市場營銷中的廣告效果評估，本書貫穿瞭大量真實世界的案例。這些案例不僅幫助您理解抽象的統計概念，更展示瞭統計學在解決實際問題中的強大力量。您將看到，如何運用統計學來優化庫存、預測銷售、評估投資風險、改進産品設計，乃至理解社會現象。 統計軟件的初步引導（可選，根據具體內容調整）： 雖然本書以概念和原理為主，但我們將適時提及或提供一些常用統計軟件（如Excel、SPSS、R語言的入門概念）在數據分析中的應用場景，讓您瞭解如何藉助工具提高分析效率。重點在於理解軟件背後的統計原理，而非單純的學習軟件操作。 大數據時代的必備技能 正如書名所示，本書是大數據時代必讀書本。如今，數據不再是少數專傢纔能觸及的領域，而是滲透到我們生活的方方麵麵。懂得統計學，您就具備瞭： 批判性思維： 能夠辨彆數據中的陷阱和偏見，不被虛假的統計數據所迷惑。 洞察力： 能夠從海量數據中發現隱藏的規律和趨勢，為決策提供依據。 溝通能力： 能夠用清晰、準確的圖錶和語言來解釋復雜的數據分析結果，與他人有效溝通。 競爭力： 在求職和職業發展中，統計學能力已經成為許多崗位的加分項，甚至是必備項。 本書適閤誰？ 零基礎的初學者： 對統計學一無所知，但希望係統學習相關知識的人。 在校學生： 經濟學、管理學、市場營銷、心理學、社會學等專業的學生，需要掌握統計學作為學習的工具。 職場人士： 希望提升數據分析能力，在工作中做齣更明智決策的管理者、市場專員、産品經理、運營人員等。 對數據充滿好奇心的人： 想要瞭解統計學如何解釋世界、揭示事物本質的任何讀者。 總結 這本書將帶您踏上一段精彩的數據探索之旅。它不僅教授您統計學的知識和技能，更重要的是，它將重塑您的思維方式，讓您學會如何用數據來看待世界。從基礎概念的清晰闡述，到復雜原理的逐層解析，再到豐富案例的深度應用，本書緻力於成為您學習統計學最可靠的夥伴，助您在這個數據驅動的時代，遊刃有餘，成就非凡。準備好用統計學這把利器，解鎖數據背後的無限可能吧！

評分☆☆☆☆☆

整本書的結構設計體現瞭一種宏大的視野，它不僅僅是一本技能手冊，更像是一份“數據思維指南”。從最基礎的描述性統計開始，逐步過渡到概率論的基礎，然後是參數估計和檢驗，最終落腳到迴歸分析和多元統計模型。最妙的是，它在最後幾章將這些知識點匯集起來，講解瞭如何構建一個完整的、可解釋的統計分析報告。作者強調，最終目的不是跑齣一個P值，而是要用清晰的語言把數據背後的故事講給非專業人士聽。我記得有一段話是關於如何嚮老闆解釋“95%置信區間”的，作者的建議是：“不要說區間，直接說，我們有信心說，真實情況很可能落在這個範圍內。” 這種對溝通藝術的強調，讓我意識到，統計學遠不止於數字的運算，它更是連接數據與商業決策的橋梁。這本書成功地將一個原本被認為枯燥的學科，塑造成瞭一個既嚴謹又富有洞察力的思維工具。

評分☆☆☆☆☆

我特彆欣賞這本書對於“數據清洗和預處理”這一環的重視程度，這部分往往是其他入門書籍一筆帶過，但實際上卻是數據分析中最耗時的“苦力活”。這本書用瞭好幾章的篇幅，專門探討瞭缺失值、異常值、數據的分布形態以及如何進行數據轉換（比如對數轉換、Box-Cox變換）來滿足模型假設。作者沒有停留在理論層麵，而是深入剖析瞭不同類型異常值對均值和標準差的巨大影響，以及在實際工作中如何權衡“刪除異常值”和“修正異常值”的利弊。有一節關於多重共綫性（Multicollinearity）的討論尤為精彩，它不僅展示瞭如何通過VIF值來檢測問題，還具體分析瞭在金融建模中，如果忽略瞭這個問題可能導緻模型參數估計的巨大偏差。這種對“工程實踐”的關注，讓我覺得這本書完全是為未來想從事數據分析工作的人準備的，它早就幫你踩好瞭那些初學者容易掉進去的“坑”。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我是在大數據背景下被“焦慮”驅使纔買的這本書，感覺如果不會點數據分析，以後工作交流都可能掉綫。然而，這本書最讓我驚喜的不是那些高深的理論，而是它對R語言和Python這些實際操作工具的融閤程度。很多教程會把理論和實操割裂開來，你需要自己去找對應的代碼庫，對照著敲半天。但這本則是在講解完一個概念後，緊接著就給齣瞭具體的代碼實現步驟，而且代碼注釋寫得特彆清晰，完全是為“零基礎”小白量身定製的。我記得講到迴歸分析時，它不僅解釋瞭最小二乘法的原理，還直接給瞭一段用Python `statsmodels`庫跑齣迴歸模型的代碼塊，並且詳細解讀瞭輸齣結果中的P值和R方代錶的實際含義，而不是簡單地告訴你“看這個數字就行”。這種理論指導實踐、實踐反哺理論的閉環設計，讓學習效率飆升。我不再是死記硬背公式，而是真正理解瞭如何在實際工作中應用這些統計工具來解決商業決策問題，這比單純學會一門編程語言要更有價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就透著一股樸實又專業的勁兒，那種藍白相間的配色，讓人一眼就能感受到它在努力迴歸統計學的本質，而不是被花哨的外錶迷惑。我本來對統計學是抱著“能拖就拖”的心態的，覺得那堆公式和假設檢驗聽起來就讓人頭疼，但翻開這本書的目錄，我心裏就踏實多瞭。它不是那種高高在上的學術論文集，更像是請瞭一位經驗豐富的大哥，手把手教你入門。特彆是第一章，沒有直接拋齣復雜的數學推導，而是用瞭很多我們日常生活中能接觸到的例子來解釋“什麼是數據”、“為什麼要統計”。比如，它會用超市的促銷數據來分析哪種捆綁銷售更有效，或者用天氣預報的準確率來講解概率的意義。這種接地氣的講解方式，極大地降低瞭我的畏難情緒，讓我感覺統計學並非遙不可及，而是我們身邊無處不在的工具。很多其他教材一上來就堆砌$mu$和$sigma$，讓人瞬間想關書，但這本的作者顯然深諳“潤物細無聲”的道理，循序漸進，知識點之間的銜接非常自然流暢，就像一條平緩的河流，慢慢把你帶入知識的海洋深處。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事風格非常引人入勝，我經常有種在讀一本偵探小說的錯覺，尤其是在講解假設檢驗和統計推斷的那幾章。作者沒有把“零假設”和“備擇假設”寫得那麼枯燥乏味，而是把它比喻成法庭上的“無罪推定”和“有罪推定”。比如，當我們想證明某個新藥比安慰劑更有效時，默認的就是“沒有區彆”（零假設），然後我們收集證據（數據），隻有當證據強大到一定程度，我們纔會“拒絕零假設”，從而得齣新藥有效的結論。這種類比不僅形象生動，更重要的是，它準確地抓住瞭統計推斷中“犯錯的成本”和“證據的力度”之間的微妙平衡。我以前總覺得統計學是追求絕對真理的，但這本書教會我，統計的精髓在於“在不確定性下做齣最閤理的判斷”。這種哲學層麵的思考，被作者巧妙地融入到每一個技術點的講解中，讓我對數據的嚴謹性有瞭全新的認識。