统计案例分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

张爱武 著

图书标签:

• 统计学
• 案例分析
• 数据分析
• 应用统计
• 统计建模
• 实证分析
• 概率论
• 数理统计
• 统计推断
• 研究方法

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121314506

版次：1

商品编码：12081737

包装：平装

丛书名： 统计分析系列

开本：16开

出版时间：2017-05-01

用纸：轻型纸

页数：176

字数：229000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：本书可作为高等院校统计专业和经管类非统计专业的教学用书，也可作为企事业单位统计人员、经济管理人员的培训用书，还可供市场调研和咨询公司统计工作人员阅读。

1．教材的编写从二本层次高等院校的实际出发，适用于二本层次高等院校统计案例分析课程的教学要求，适合学生的实际情况；

2.教材案例的选取突出统计在经济活动中的应用，强调实际、实用，合理反映时代要求，具有较强的指导性和示范性；

3.教材的每个案例都给出了相应的统计理论依据，达到理论与实践的融合，并给出了使用统计软件进行数据分析的操作提示，有利于提高学生的专业技能。

内容简介

本教材主要针对地方高校统计学专业开设统计案例分析课程所用，共九章，以案例形式系统介绍了统计分析方法在经济、管理等领域的应用，包括统计调查、质量管理统计分析、统计推断、相关回归分析、时间序列分析、因素分析、多元统计分析、综合评价、科技进步测定等内容。本教材的主要特色体现在以下几个方面：1．教材的编写从二本层次高等院校的实际出发，适用于二本层次高等院校统计案例分析课程的教学要求，适合学生的实际情况；2.教材案例的选取突出统计在经济活动中的应用，强调实际、实用，合理反映时代要求，具有较强的指导性和示范性；3.教材的每个案例都给出了相应的统计理论依据，达到理论与实践的融合，并给出了使用统计软件进行数据分析的操作提示，有利于提高学生的专业技能。

作者简介

　　张爱武，盐城师范学院数学与统计学院教授，系主任，江苏省概率统计学会常务理事，江苏省现场统计学会理事。著有《概率论与数理统计》，被评为江苏省精品教材、国家十二五规划教材。

目录

第1章 统计调查案例 1
案例1 第三次全国经济普查方案要点 1
案例2 全国范围工业企业生产经营状况及趋势判断专项调查 5
案例3 全国电视观众抽样调查抽样方案 12
案例4 大众鞋厂布鞋市场营销决策案例分析 22
第2章 统计描述和相关回归分析案例 30
案例1 上市公司年报数据分析案例 30
案例2 利兴铸造厂产品成本分析 49
案例3 石油炼厂提高液化气收率统计分析 52
第3章 曲线回归预测案例 55
案例1 烟叶烘烤时间与叶绿素含量的关系分析 ――基于幂函数曲线拟合 57
案例2 肉鸡生长过程数据分析 ――基于S形函数曲线拟合 59
案例3 亚硫酸氢钠浓度与水稻剑叶的光合强度的回归 ――基于多项式回归 62
第4章 统计推断案例 65
案例1 机票预售数量的统计分析 65
案例2 公司总经理的平均年收入是否有效 67
案例3 生产过程的运行状况是否令人满意 68
第5章 时间序列分析案例 73
案例1 珍珠泉啤酒销售趋势预测和季节预测 73
案例2 时间序列分析在烟台市GDP预测中的应用 76
第6章 因素分析案例 92
案例1 先达机床厂原材料统计分析 94
案例2 昌荣面粉厂利润亏损因素分析 97
案例3 西北机车车辆厂资金净利率统计分析 101
第7章 多元统计分析案例 107
案例1 企业员工绩效考核分析――基于多元统计分析 107
案例2 江苏省私人汽车拥有情况的分析――基于主成分分析 116
案例3 房地产市场价格影响因素分析及预测 119
第8章 质量管理统计分析方法案例 126
案例1 光明锁厂产品质量分析 126
案例2 统计过程控制在企业产品质量管理中的应用 129
第9章 综合评价案例 136
案例1 企业经济效益综合评价 143
案例2 层次分析法选择合适的生产方案 146
案例3 人力资源管理的模糊综合评价 155
第10章 科技进步测定案例 160
案例1 中铁五局集团六公司科技进步测定的统计分析 162
案例2 玉成电气厂经济增长方式转变的统计分析 166
参考文献 169

精彩书摘

　　《统计案例分析》：
　　第9章 综合评价案例
　　一、综合评价分析的意义
　　比较，是统计分析中最常用的方法。传统的比较分析法，经常是通过对反映总体某一方面特征的单个指标在不同时间、不同空间进行比较，以说明分析对象在一定时间、地点、条件下的状况。若被比较总体的状况需要多个指标来说明时，由于各个指标的变动方向和变动程度不一致，就会出现不同指标所说明的状态相互矛盾的情况，使分析者难以得出结论。例如，某企业生产经营中，一些指标好于去年，另一些指标差于去年，今年该企业的生产经营是进步了还是退步了？
　　综合评价分析法是解决上述问题的有效方法。它用于多个指标、多个单位同时进行评价和比较，又称多变量综合评价分析法，简称综合评价法。其基本思想是将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行评价。综合评价的应用领域和范围非常广泛。从学科领域上看，在自然科学中广泛应用于各种事物的特征和性质的评价，如环境监测综合评价、药物临床试验综合评价、地质灾害综合评价、气候特征综合评价、产品质量综合评价等：在社会科学中广泛应用于总体特征和个体特征的综合评价，如社会治安综合评价、生活质量综合评价、社会发展综合评价、教学水平综合评价、人居环境综合评价等；在经济学学科领域更为普遍，如综合经济效益评价、小康建设进程评价、生产方式综合评价、房地产市场景气程度综合评价等。现代综合评价方法包括主成分分析法、数据包络分析法、模糊评价法等。
　　二、综合评价分析法的步骤
　　（1）根据评价分析的目的，选择若干指标，确定综合评价指标体系。
　　（2）收集数据，并对不同计量单位的指标数据进行同度量处理。
　　（3）确定指标体系中各指标的权数，以保证评价的科学性。
　　……

前言/序言

　　统计学属于工具学科，最终目的是应用。案例教学生动、直观，理论与实际紧密结合，能激发学生的学习兴趣，是一种很好的教学形式。针对目前高等教育改革的不断深入，为了适应高等教育教学内容和课程体系改革总目标，培养具有创新能力的应用型统计人才，本书将统计理论及方法融入案例，通过案例引导学生把握统计学方法的应用价值、应用方法，培养学生学以致用的技能。

　　为了更好地培养学生学习统计案例的兴趣，书中大部分案例以问题的形式提出，以激发学生思考，其后给出案例分析过程，并以小结结束。本书选取的统计案例基本覆盖了统计学相关课程的知识，包括统计调查、统计描述和相关回归分析、时间序列分析、多元统计分析、质量管理统计分析、科技进步测定等。

　　本书的编写过程中，得到了盐城师范学院数学与统计学院统计系教师的大力支持和热心帮助，在此表示衷心的感谢！

　　由于时间仓促和水平所限，书中错误和不足之处在所难免，敬请专家、读者批评指正。

　　编者

《数据炼金术：从杂乱无章到洞见丛生》 在这信息爆炸的时代，数据如同取之不尽的宝藏，蕴含着改变世界的力量。然而，海量的数据本身并无价值，它们更像是未经雕琢的矿石，亟待被提炼、分析，最终转化为具有指导意义的洞见。本书《数据炼金术：从杂乱无章到洞见丛生》正是一把开启数据价值的金钥匙，它将带领读者踏上一段充满智慧与实践的旅程，学会如何将冰冷、零散的数据转化为有温度、有深度的决策依据。 本书并非空谈理论，而是以一种极其贴近实际应用的方式，深入浅出地阐述了数据分析的全过程。我们坚信，数据分析的魅力在于其解决现实问题的能力，因此，本书的每一章节都紧密围绕“如何用数据说话”这一核心展开。从数据的收集与清洗，到探索性数据分析，再到建模与验证，最终落脚于如何有效地沟通分析结果，本书构建了一个完整、严谨且可操作的数据分析框架。 第一部分：数据之源——精准采集与严谨清洗 一切数据分析的基石，在于可靠的数据源。本书首先会带领读者深入了解各种常见的数据获取渠道，包括但不限于企业内部数据库、公开数据集、网络爬虫技术以及问卷调查等。我们会探讨不同数据源的特点、优劣势，以及如何根据研究目标选择最合适的数据采集方式。更重要的是，我们会强调在数据采集过程中应注意的伦理规范和法律法规，确保数据的合规性与安全性。 数据的“脏”是数据分析过程中最大的绊脚石。本书的第二部分将聚焦于数据清洗与预处理这一至关重要的环节。我们将详细讲解如何识别和处理缺失值（如删除、填充均值/中位数/众数、插补法等），如何检测和纠正异常值（如箱线图法、Z-score法、IQR法等），以及如何处理重复数据和格式不一致的问题。此外，我们还将学习如何进行数据转换，包括数值型数据的离散化、类别型数据的编码（如独热编码、标签编码）、以及日期时间数据的解析与格式统一。本书力求让读者掌握一套系统性的数据清洗流程，确保后续分析的准确性和可靠性。 第二部分：洞悉肌理——探索性数据分析的艺术 拥有了干净、有序的数据，接下来便是揭示其内在规律的探索性数据分析（EDA）。本书将深入探讨EDA的精髓，它不仅仅是绘制图表，更是与数据进行“对话”，从中发掘潜在的模式、趋势和关系。 我们会详细介绍各种数据可视化技术，并根据不同的数据类型和分析目的，给出最适宜的可视化图表选择。例如，散点图用于展示两个数值变量之间的关系，折线图适合观察时间序列数据的变化趋势，柱状图和饼图用于比较分类数据的分布，而箱线图则能直观展示数据的离散程度和异常值。本书将引导读者学习如何利用Python的Matplotlib、Seaborn等库，以及R语言的ggplot2等工具，创造出既美观又信息量丰富的图表。 除了可视化，统计学在EDA中扮演着核心角色。本书将系统介绍描述性统计分析，包括但不限于均值、中位数、众数、方差、标准差、偏度、峰度等统计指标的计算与解读，以及如何通过这些指标初步了解数据的分布特征。我们还会讲解相关性分析，包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼秩相关系数等，帮助读者量化变量之间的线性或非线性关系。更进一步，我们将介绍假设检验的基本原理，以及如何使用t检验、卡方检验等常用方法来检验变量之间的关系，为后续的建模提供初步的证据支持。 第三部分：智慧之核——建模与预测的实践 在对数据有了初步的了解后，本书将进入更深层次的数据分析——建模。我们将以实用的角度出发，介绍几种在现实世界中应用最为广泛的统计建模方法。 回归分析是揭示变量间数量关系的重要工具。本书将从最基础的简单线性回归开始，逐步深入到多元线性回归，讲解如何构建模型、解释回归系数的含义，以及如何评估模型的拟合优度（如R方、调整R方）。我们还将探讨回归模型中的一些关键假设，以及如何进行诊断（如残差分析、共线性检测）。对于非线性关系，本书将介绍多项式回归、对数线性模型等。 分类问题在数据分析中同样扮演着重要角色。本书将介绍逻辑回归，这是一种广泛应用于二分类问题的强大模型，并讲解如何理解其系数的 Odds Ratio。此外，我们还会触及一些更复杂的分类算法，如决策树和支持向量机（SVM），介绍它们的基本原理和适用场景，为读者提供更广阔的视野。 在模型的选择和构建过程中，本书会强调模型评估的重要性。我们将详细介绍各种评估指标，如回归模型的RMSE、MAE，分类模型的准确率、精确率、召回率、F1分数以及ROC曲线和AUC值。同时，本书也将介绍交叉验证等模型验证技术，以确保模型的泛化能力，避免过拟合。 第四部分：价值传递——结果呈现与沟通的艺术 再完美的分析，如果无法清晰有效地传达给他人，其价值也会大打折扣。本书的最后一大部分，将聚焦于如何将分析结果转化为引人入胜的故事，并与决策者进行高效沟通。 我们将探讨如何根据不同的受众（如技术专家、业务部门、管理层），调整报告的内容和风格。本书将提供撰写数据分析报告的结构性指导，包括背景介绍、数据概况、分析方法、关键发现、结论与建议等。我们会强调报告的逻辑性和条理性，以及如何使用清晰的语言和恰当的图表来支撑论点。 此外，本书还将介绍数据可视化在结果呈现中的关键作用，如何利用图表简洁直观地展示复杂的关系和趋势，避免信息过载。我们还将分享一些在演示和沟通时提升说服力的技巧，例如如何提炼核心信息，如何用数据回答“Why”和“So What”，以及如何主动回应质疑，建立信任。 《数据炼金术：从杂乱无章到洞见丛生》不仅仅是一本介绍数据分析技术的书籍，它更是一本赋能手册。它将帮助您掌握从原始数据中提炼价值的技能，提升解决问题的能力，让您在当今数据驱动的世界中，游刃有余，做出更明智、更具影响力的决策。无论您是初入数据分析领域的学生，还是希望提升自身数据分析能力的职场人士，本书都将是您不可多得的宝贵财富。让我们一同开启这段数据炼金之旅，将杂乱的数据转化为璀璨的洞见！

评分☆☆☆☆☆

一本难得的实践导向型统计学教材 我是一名在校的统计学专业学生，虽然接触过不少理论书籍，但总感觉离实际应用还有一定的距离。很多课程教授的知识，在现实的商业环境中似乎难以直接套用。直到我读到这本书，才真正体会到理论联系实际的重要性。作者通过精心挑选的案例，将枯燥的统计理论与生动的商业场景巧妙地结合起来。比如，书中关于预测模型构建的部分，详细剖析了如何利用历史数据来预测未来的销售额，并讨论了不同预测模型的优劣势，这对于我理解机器学习在实际应用中的价值非常有帮助。我尤其欣赏作者在处理异常值和模型选择时的严谨态度，他详细解释了为什么会出现这些问题，以及如何通过各种方法来解决。这让我意识到，在实际的数据分析过程中，远比课本上看起来要复杂和充满挑战。这本书不仅仅是一本“教科书”，更像是一本“工具箱”，提供了解决实际问题所需的各种统计工具和方法。它让我对统计学有了更深刻的理解，也为我未来的职业发展打下了坚实的基础。我强烈推荐给所有希望将统计学知识应用于实际领域的同学和从业者。

评分☆☆☆☆☆

为数据爱好者量身打造的指南 作为一名对数据充满好奇心的“数据发烧友”，我一直试图寻找一本能够引导我深入探索数据世界，并且不至于太过晦涩难懂的书籍。这本书恰好满足了我的需求。它不像一些硬核的统计学专著那样，动辄就是一大堆数学公式，而是通过一个个引人入胜的案例，将统计学的魅力展现得淋漓尽致。我特别喜欢书中关于“关联性与因果性”的讨论，这让我对数据解读有了更审慎的态度，避免了望文生义的错误。作者在讲解如何区分这两者时，举了许多生动有趣的例子，让我印象深刻。此外，书中对数据可视化技术的介绍也给了我很大的启发。我一直觉得，好的数据可视化能够让复杂的数据变得直观易懂，而这本书提供的可视化方法和技巧，正是我所需要的。它不仅教会我如何制作图表，更重要的是教会我如何通过图表来讲述数据故事。阅读这本书的过程，就像是在和一位经验丰富的分析师进行深度交流，他不仅分享知识，更分享经验和思维方式，让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

一本令人眼前一亮的统计入门读物 我一直对数据分析和统计学抱有浓厚的兴趣，但苦于没有系统性的学习方法，总是觉得那些复杂的公式和理论遥不可及。直到我偶然发现了这本书，它彻底颠覆了我对统计学的认知。作者没有直接抛出晦涩难懂的数学概念，而是从我们生活中常见的各种案例入手，比如如何通过数据来理解市场趋势，如何评估一项营销活动的成效，甚至是预测下一次的股票价格波动。书中的每一个案例都像是精心设计的“故事”，引导读者一步步地思考问题、收集数据、选择合适的统计方法，并最终得出有说服力的结论。我特别喜欢作者在讲解统计方法时，那种娓娓道来的方式，仿佛一位经验丰富的导师在身边耐心指导。他会详细解释每一种方法的原理、适用场景以及可能遇到的陷阱，并且会穿插一些实际操作的技巧，让读者在理论学习的同时，也能掌握实用的技能。这本书的语言非常生动有趣，一点也不枯燥，甚至有些地方还带点幽默感，让我在阅读过程中始终保持着高度的专注和愉悦。即使是对于零基础的读者来说，也能够轻松理解并上手。更重要的是，这本书不仅仅是教会你如何“做”统计，更重要的是培养你“用”统计去思考问题的能力，让你能够更敏锐地洞察数据背后的真相，并做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

重塑了我对数据解读的视角 作为一名市场营销人员，我每天都要面对海量的数据，从用户行为、销售数据到社交媒体反馈，等等。过去，我往往只能依靠直觉和经验来做判断，效果好坏全凭运气。这本书的出现，就像给我打开了一扇新的大门。它教会了我如何科学、系统地分析这些数据，并从中提取有价值的洞察。书中关于 A/B 测试的案例分析，让我豁然开朗，原来那些看似微小的设计调整，通过严谨的统计检验，竟然能对用户转化率产生如此显著的影响。我开始尝试将书中的方法应用到实际工作中，比如优化广告投放策略、改进网站用户体验等，结果令人惊喜。以前觉得统计学是学术界的事情，与我这种“实践派”无关，但这本书打破了我的固有观念。它用大量真实世界的案例，清晰地展示了统计学在商业决策中的强大力量。作者在解释各种统计模型时，并没有过度依赖复杂的数学推导，而是着重于其背后的逻辑和应用场景，这对于我这种非统计专业背景的人来说，无疑是福音。通过学习这本书，我不再是被动地接收数据，而是能够主动地去探究、去解读，用数据说话，让我的工作更加高效和有影响力。

评分☆☆☆☆☆

理论与实践的完美融合，点亮数据分析之路 我曾尝试过几本关于统计学的书籍，但都因为过于偏重理论而难以深入。这本书的出现，让我看到了理论与实践结合的巨大可能性。作者并没有将统计学仅仅停留在概念和公式层面，而是通过大量生动、贴近现实的案例，将统计学的应用场景展现得淋漓尽致。我印象特别深刻的是，书中关于假设检验的章节，作者没有生硬地讲解 p 值和显著性水平，而是通过一个具体的例子，比如判断一种新的药物是否有效，来引导读者理解整个假设检验的逻辑过程。这种“由果溯因”的讲解方式，让我能够更深刻地理解统计方法的本质，而不是死记硬背。此外，书中对数据预处理和特征工程的探讨，也让我认识到，在实际的数据分析中，数据本身的质量和处理方式，往往比选择何种复杂的模型更为关键。作者在讲解这些内容时，提供了非常实用的技巧和建议，让我能够避免一些常见的“坑”。总而言之，这本书就像是一盏明灯，照亮了我通往数据分析之路，让我从一个对统计学感到困惑的门外汉，逐渐成长为一个能够自信地运用数据解决问题的实践者。