人人都会数据分析：从生活实例学统计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

谢运恩 著

图书标签:

• 数据分析
• 统计学
• 生活实例
• 入门
• 概率论
• 数据思维
• 可视化
• 人人都会
• 学习
• 科普

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121329661

版次：1

商品编码：12250323

品牌：Broadview

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-12-01

用纸：胶版纸

页数：288

字数：410900

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

适读人群 ：有一定数学基础，希望了解、学习数据分析技术，并将其运用到实际工作生活中的学生和社会工作者。

深入浅出的统计理论基础

63个鲜活的生活实例

帮助读者建立统计理论知识框架，形成数据分析思维逻辑，学会数据分析方法

内容简介

数据分析已经成为数据时代各行各业突破各自行业发展瓶颈的zui有效手段，无论是公司职员还是个体商户或大公司管理者，都需要有数据分析的能力。

本书系统地介绍了数据分析的统计理论基础内容，共5章。第1章阐述了数据分析在当今生活中的重要性，以及人们成为各自领域的数据分析师的必要性和学习路径；第2章从数据描述的三个维度展开，详细介绍了如何从集中趋势、离散程度和分布形态对数据进行描述，从而使分析者充分了解自己手头的数据；第3章介绍了推断性数据统计分析的内容，介绍了如何通过样本数据特性推断出总体数据特征；第4章是关于预测分析的，介绍了变量之间的相关分析，以及如何使用容易获取的数据信息预测难以获取的数据信息，用过去的历史数据信息预测未来可能出现的数据信息；第5章介绍了数据结果可视化的内容，包括各种统计图形的功能及使用场景。

本书以数据分析的统计理论基础为主题，大多数知识点都列举了生活中的实用案例，适合高等院校学生、公司职员、个体商户和企业管理者学习参考。《游戏数据分析实战》的特色是以详细案例为主，通过SPSS、Excel等工具逐步展示实施步骤。通过手把手的方式让读者快速掌握游戏数据分析方法。

作者简介

谢运恩

微信公众号“SPSS生活统计学”创建者，资深数据分析师，拥有多年的统计教育和数据分析咨询经验，尤其擅长数据分析技术在传统行业的落地实施。

李安富

微信公众号“SPSS生活统计学”创建者，国内知名大学统计学专业教师，资深数据分析师，擅长将枯燥无味的统计公式用诙谐幽默的方式教授给学生。

目录

第1章

生活在数据时代

1.1 数据分析无处不在

1.1.1 常用的国家统计指标

1.1.2 制造业的数据分析应用

1.1.3 营销领域的数据分析应用

1.1.4 医疗行业的数据分析应用

1.2 人人都能成为数据分析师

1.2.1 数据分析过程

1.2.2 数据分析工具

1.2.3 数据分析师的成长之路

第2章

耳熟能详的数据你真的了解吗

2.1 数据的类型

2.1.1 数据的结构属性分类

2.1.2 数据的连续性特征分类

2.1.3 数据的测量尺度分类

2.2 数据描述的三个维度

2.3 数据的集中趋势描述

2.3.1 算术平均值

生活案例：使用算术平均值了解公司的待遇水平

2.3.2 几何平均值

生活案例：使用几何平均数识别生产线上的隐形损耗

2.3.3 众数

生活案例：使用众数制订服装企业的生产计划

2.3.4 中位数

生活案例：使用中位数识破招聘启事的工资陷阱

2.4 数据的离散程度描述

2.4.1 极差

生活案例：使用极差描述气温的变化幅度

2.4.2 平均偏差

生活案例：使用平均偏差评价生产线的稳定性

2.4.3 方差和标准差

生活案例：使用标准差（方差）提高巧克力生产线的工艺水平

2.4.4 变异系数

生活案例：使用变异系数客观评定员工绩效

2.4.5 四分位极差

2.5 数据的分布形态描述

2.5.1 概率

生活案例：概率是赌场老板制定游戏规则的法宝

2.5.2 概率分布

2.5.3 离散型概率分布：二项分布

生活案例：产品抽检的二项分布应用

2.5.4 离散型概率分布：多项分布

生活案例：预测足球比赛结果的多项分布应用

2.5.5 离散型概率分布：超几何分布

生活案例：超市抽奖活动的超几何分布概率

2.5.6 离散型概率分布：泊松分布

生活案例：使用泊松分布进行杂货店的库存管理

生活案例：使用二项分布和泊松分布分析准备的试卷数量是否足够

2.5.7 连续型概率分布：指数分布

生活案例：指数分布告诉你，为什么电子产品只保修三年

2.5.8 连续型概率分布：均匀分布

生活案例：使用均匀分布分析家具物流的送货时间

2.5.9 连续型概率分布：正态分布

生活案例：使用正态分布分析研究生毕业论文的完成时间

生活案例：使用峰度与偏度检验政府精准扶贫效果

2.5.10 正态分布作为二项分布近似

生活案例：使用正态分布和二项分布分析足球比赛的猜边概率

2.5.11 正态分布作为泊松分布近似

生活案例：使用正态分布和泊松分布分析民营电缆厂的良品率

第3章

数据分析的“内核”：推断分析

3.1 见微知著的抽样

3.1.1 抽样的意义

3.1.2 抽样方法

3.1.3 样本推断的理论基础

3.2 数据的处理

3.2.1 数据处理的不良案例

3.2.2 正确的数据存储形式

3.3 样本到总体的桥梁：抽样分布

3.3.1 抽样分布的定义

3.3.2 Z分布

3.3.3 T分布

3.3.4 切比雪夫定理

3.3.5 卡方分布

3.3.6 F分布

3.4 数据分析的第一板“斧”：参数估计

3.4.1 参数估计的类型

3.4.2 Z分布与总体均值的区间估计

生活案例：估算西部儿童看电视时间的置信区间

生活案例：估算大学生每日体育锻炼时间的置信区间

生活案例：购买保险公司产品的消费者年龄置信区间

3.4.3 T分布与总体均值的区间估计

生活案例：酱料厂罐装产品重量的置信区间

3.4.4 切比雪夫定理与总体均值的区间估计

生活案例：心脏搭桥手术后，患者住院时间的置信区间

3.4.5 卡方分布与总体方差的区间估计

生活案例：使用T分布和Z分布分析食品包装上的营养成分表

3.4.6 F分布与两个总体方差比的区间估计

生活案例：比较不同超市的电子秤精度

3.4.7 两个总体均值差的区间估计

生活案例：比较水稻新品种在不同地区的产量

生活案例：比较不同睡眠时间对记忆力的影响

生活案例：研究新药对睡眠质量的影响

生活案例：比较两家航空公司的起飞延误时间

生活案例：蒲公英的降脂作用

3.4.8 总体比率的区间估计

生活案例：移动支付的普及程度调查

3.4.9 样本容量的确定

生活案例：管理制药厂的供应商

生活案例：出口苹果的重量控制

生活案例：电视节目的收视率调查

3.5 数据分析的第二板“斧”：假设检验

3.5.1 假设检验的理论基础

3.5.2 单样本的假设检验

生活案例：使用单样本Z检验分析笔记本电池的续航能力改进效果

生活案例：使用单样本T检验分析新型麻醉剂的麻醉效果

生活案例：使用卡方检验管理饮料工厂的产品质量

3.5.3 两样本的假设检验

生活案例：机场对不同航空公司航班的起飞时间管理

生活案例：新药的临床实验

生活案例：新药的副作用研究

生活案例：自动化生产线的工艺调整

3.5.4 多样本的假设检验与方差分析

生活案例：使用单因素方差分析研究新水稻品种的性状

生活案例：使用无交互两因素方差分析研究员工的绩效管理方式

生活案例：使用有交互两因素方差分析研究员工绩效的管理方式

3.6 数据分析的第三板“斧”：非参数检验

3.6.1 非参数检验

3.6.2 卡方检验

生活案例：使用卡方检验分析讲座的到场人数是否存在异常波动

生活案例：使用卡方检验分析不同年龄人群对汽车颜色的喜好

3.6.3 Wilcoxon符号秩检验

生活案例：使用Wilcoxon符号秩检验分析职业影评人的打分差异

第4章

数据分析的终极目的：“为我所用”

4.1 “相关”是继续分析的前提

4.1.1 相关关系

4.1.2 相关分析

生活案例：使用相关分析理解“总理指数”

生活案例：使用偏相关分析研究上网时间是否真的影响学习成绩

生活案例：使用距离相关分析研究汽车的性价比

4.2 “回归”是相关分析的归宿

4.2.1 回归分析综述

4.2.2 简单线性回归分析

生活案例：简单线性回归分析用于货运总量预测国内生产总值

生活案例：货运总量预测国内生产总值的置信区间

生活案例：货运总量与国内生产总值回归模型的效果检验

4.2.3 多元线性回归分析

生活案例：使用多元线性回归分析优化快递业务员的路线

4.3 发现事物随时间变化的规律

4.3.1 时间序列分析综述

4.3.2 长期趋势分析

生活案例：使用移动平均法预测玩具公司的销售量

生活案例：使用加权移动平均法预测玩具公司的销售量

生活案例：使用指数平滑法预测玩具公司的销售量

生活案例：使用指数平滑法预测玩具公司的销售量

生活案例：使用回归方程法预测创业公司的销售额

4.3.3 季节变动趋势分析

生活案例：创业公司销售额的季节变动趋势分析

4.3.4 循环变动和不规则变动

生活案例：公司销售量的循环变动分析

4.3.5 时间序列分析应用

第5章

给数据披上靓丽“外衣”：数据可视化

5.1 数据的可视化

5.1.1 数据可视化工具

5.1.2 常用的统计图

5.2 条形图、直方图和饼图

5.2.1 条形图

5.2.2 直方图

5.2.3 饼图

5.3 线图与面积图

5.3.1 线图

5.3.2 面积图

5.4 散点图

5.5 高低图与箱线图

5.5.1 高低图

5.5.2 箱线图

5.6 时间序列图

5.7 帕累托图

5.8 P-P概率图和Q-Q概率图

5.8.1 P-P概率图

5.8.2 Q-Q概率图

前言/序言

人人都应该会数据分析

数据分析已经成为数据时代各行各业突破各自行业发展瓶颈的最有效手段，无论是公司职员还是个体商户或大公司管理者，都需要有数据分析的能力。很多人认为数据分析能力就是对数据进行描述和做出漂亮的统计图形的能力，这是狭隘的理解。数据分析能力的基础在于数据分析的逻辑思维能力，而逻辑思维能力的培养必须建立在统计理论基础之上。

统计学是数据分析的基础

在移动互联网时代，信息的获取成本越来越低，这也导致拿来主义和实用主义盛行。数据分析科学是一门需要紧密联系生活实际的科学。数据分析方法非常多，这是因为不同的数据分析环境需要选择不同的数据分析方法来处理。因此，在数据和数据分析方法之间，天然地存在鸿沟，拿来主义和实用主义经常行不通，而磨平鸿沟的方法就是学习统计理论基础。

笔者接触过很多希望学习数据分析或正在学习数据分析的朋友，发现他们身上都有一个通病，就是将学习各种分析软件作为学习重点，觉得学习数据分析就是学习分析软件操作。他们在进行具体的数据分析时，通常的做法是套用别人的数据分析逻辑和方法，如果分析结果与参考结果一致，那么没有问题，但是通常的情况是不一致的，这时他们就需要浪费大量的时间和精力查找原因。而不一致的原因通常是数据情况不符合导致的，解决的办法是根据实际的数据分析环境进行数据调整或选择其他合适的数据分析方法，而要做到这些，归根结底需要的还是扎实的统计理论基础。

学习数据分析应该以统计理论基础为主线，分析软件仅仅是各种分析方法的实现工具。因此，在开始学习时，应该辅以一到两种操作简便的分析软件，例如SPSS。这样就能够比较快速地建立统计理论框架，并掌握一款分析软件。当你的统计理论基础夯实以后，会发现学习各种分析软件都能够游刃有余，甚至像R和Python这种编程语言也能在比较短的时间内掌握。

从生活实例中开始学统计学

标准版的统计教材往往偏重于理论推导，描述语言专业严谨，这不可避免地带来了晦涩难懂的问题。本书的写作初衷就是为了解决没有任何统计基础的各行各业的数据分析学习者，他们学习和构建自己统计理论基础的需求，大部分知识点都列举了生活中的应用案例，能够帮助学习者更好地理解和掌握各个知识点的分析逻辑，并内化为自己的统计理论基础的知识框架。

除此之外，本书在章节设计上做了精心的安排，共包括5章内容。

第1章阐述了数据分析在当今生活中的重要性，以及人们成为各自领域的数据分析师的必要性和学习路径。

第2章从数据描述的三个维度展开，详细介绍了如何从集中趋势、离散程度和分布形态对数据进行描述，从而使分析者充分了解自己手头的数据。

第3章为推断性数据统计分析的内容，介绍了如何通过样本数据特性推断出总体数据特征。

第4章为预测分析内容，介绍了变量之间的相关分析，以及如何使用容易获取的数据信息预测难以获取的数据信息，用过去的历史数据信息预测未来可能出现的数据信息。

第5章是数据结果可视化的内容，包括各种统计图形的功能及使用场景。

“不积跬步，无以至千里”，夯实基础的过程总是比较乏味的，希望本书通俗的描述语言和鲜活的生活应用案例能够帮助数据分析学习者顺利建立统计理论的知识框架，形成数据分析思维逻辑，成为各自领域的佼佼者。

作 者

在海量信息时代，如何拨开迷雾，洞察真相？《洞悉数据：拨开信息迷雾的思考艺术》 我们生活在一个信息爆炸的时代，每天都有海量的数据在产生、流动。从社交媒体上的每一次点赞、评论，到线上购物的每一个浏览、下单，再到城市交通的每一次出行，甚至空气中弥漫的每一个微粒，都在不断地生成着庞大的数据流。这些数据，如同未经雕琢的钻石，蕴藏着巨大的价值，却也可能成为令人迷失的迷雾。普通人面对这些数据，常常感到无所适从，难以分辨信息的真伪，更遑论从中提炼出有用的洞察。 《洞悉数据：拨开信息迷雾的思考艺术》并非一本教授统计公式的工具书，它更像是一位睿智的向导，带领读者穿越数据洪流，掌握一种全新的思考方式，学会如何更清晰、更理性地认识世界。本书的核心在于强调“思考”本身，将数据分析从一门专业技能，升华为一种通识能力，一种在日常生活中解决问题、做出决策的必备智慧。 打破数据恐惧，拥抱数据思维 许多人一听到“数据”就联想到复杂的图表、枯燥的公式和高深的统计学。这种刻板印象让不少人望而却步，认为数据分析是少数“技术宅”的专属领域。《洞悉数据》旨在打破这种壁垒，它用平实易懂的语言，生动形象的比喻，将数据分析的本质拆解开来。本书认为，数据分析并非神秘莫测，它的核心在于“观察”、“比较”、“归纳”和“推理”。这些能力，其实早已存在于我们日常的思考活动中。 本书从最贴近生活的场景切入，例如： 消费决策的优化： 面对琳琅满目的商品，如何通过比较不同产品的用户评价、功能参数、价格区间，做出最适合自己的选择？如何通过分析自己的购物习惯，发现隐藏的消费陷阱，实现理性消费？ 健康管理的新视角： 睡眠时长、运动步数、饮食记录……这些看似零散的个人健康数据，通过简单的整理和对比，能否帮助我们了解身体的真实状况，发现潜在的健康风险，并进行针对性的改善？ 信息辨别的火眼金睛： 社交媒体上充斥着各种真假难辨的信息，如何通过分析信息来源、传播路径、论证逻辑，识别虚假宣传和误导性信息？如何避免成为谣言的传播者？ 日常生活的小确幸： 为什么有些人总能找到性价比最高的餐厅？为什么有些人的旅行总是那么顺利？本书将揭示，这些“幸运”的背后，往往是基于对信息和机会的细致观察与理性判断。 通过这些生活化的例子，读者会发现，数据分析并非遥不可及，它早已渗透在我们生活的方方面面。本书希望培养的是一种“数据思维”——一种不迷信直觉，不盲从权威，而是习惯于用证据说话，用逻辑推理来指导行动的思维模式。 从“看懂”到“看透”：数据的解读艺术 《洞悉数据》着重强调的，是“解读”数据的能力，而非仅仅“计算”数据的能力。本书认为，数据本身并不能说话，是人类赋予了它们意义。因此，理解数据背后的逻辑、潜在的偏差以及可能被操纵的风险，比单纯地呈现图表更为重要。 本书将引导读者思考以下关键问题： 数据的来源与可靠性： 任何数据都可能存在偏差。这个数据是怎么收集的？收集的目的是什么？是否存在抽样误差？是否存在人为的美化或压制？了解数据的“出身”，是评估其价值的第一步。 图表的“言外之意”： 图表是数据的可视化呈现，但设计不当的图表，很容易误导读者。本书会解析常见的图表误导技巧，例如坐标轴的截断、比例的失真、颜色的滥用等，教会读者如何“看穿”图表背后的意图。 相关性与因果性的陷阱： 很多时候，我们容易将“相关”误认为“因果”。例如，冰淇淋销量与溺水人数的增加往往同时发生，但原因并非冰淇淋导致了溺水，而是高温天气这两个现象的共同推手。本书将深入探讨如何区分相关性和因果性，避免做出错误的推论。 统计的“善意”与“恶意”： 统计学本身是中性的工具，但它可以被用来支持各种观点，甚至误导他人。本书将引导读者识别那些利用统计学来“包装”信息、进行宣传的现象，学会用批判性的眼光审视数据呈现。 “小样本”的危害： 基于少量、不具代表性的样本得出的结论，往往是片面的，甚至可能是错误的。本书将提醒读者警惕那些基于“个例”或“偶然”的结论，学会用更宏观的视角去观察和判断。 通过对这些问题的深入剖析，读者将不再是被动接受数据，而是能够主动地去质疑、去分析、去辨别，从而真正地“看透”数据背后的真相。 思考的“放大器”：数据赋能决策 《洞悉数据》并非鼓励读者去成为一名数据科学家，而是希望将数据分析的能力，转化为一种能够优化个人决策、提升生活品质的“思考放大器”。 本书将展示如何运用数据思维，在以下方面做出更明智的选择： 职业发展： 如何分析行业趋势、个人技能与市场需求的匹配度，为自己的职业生涯规划提供更坚实的数据支持？如何通过分析过往工作经历中的反馈和成果，找到提升的关键点？ 财务规划： 如何追踪自己的支出，分析消费结构，识别“隐形”的开销？如何通过分析不同投资产品的风险与收益，做出更稳健的理财决策？ 学习与成长： 如何通过分析自己的学习效率、知识掌握情况，优化学习方法，提升学习效果？如何通过分析不同教育资源的优劣，选择最适合自己的学习路径？ 人际交往： 在合作或讨论中，如何通过分析对方的观点、论据和意图，更有效地沟通和协作？如何通过分析人际互动中的模式，建立更健康的人际关系？ 社会观察： 在面对社会热点事件时，如何通过分析多方信息、数据报告，形成更全面、更客观的认识，避免被情绪裹挟？ 本书强调，数据分析的最终目的，是为了更好地理解世界，更好地做出决策。它是一种赋能工具，能够帮助我们在复杂的环境中，找到更清晰的路径，做出更符合自身利益和发展方向的选择。 结语 《洞悉数据：拨开信息迷雾的思考艺术》是一次关于“思考”的探索，一次关于“理性”的实践。它邀请读者放下对数据技术的畏惧，拾起对事物的好奇心，用一种更具洞察力的方式去观察、去理解、去决策。在信息碎片化、真假难辨的当下，掌握数据背后的思考艺术，将是你应对挑战、把握机遇，拥抱一个更清晰、更理性的世界的最强大武器。本书将帮助你从一个被动的信息接收者，蜕变为一个主动的信息驾驭者，拨开层层迷雾，看到数据所蕴含的智慧之光。

评分☆☆☆☆☆

这本书的优点在于其内容的深度和广度都相当出色。它并没有满足于简单的概念介绍，而是深入到一些更核心的统计学原理，同时又非常巧妙地将这些原理与实际应用相结合。我个人比较欣赏作者在处理“因果推断”和“相关性”的区别这一部分，这通常是很多初学者容易混淆的概念，但作者通过几个精心设计的例子，将它们之间的差异讲得非常透彻，让我一下子就明白了其中的关键。 另外，本书在数据分析的流程上也有非常清晰的指导。从数据的收集、清洗、探索性分析，到建模、评估和解释，每一个环节都被作者拆解得非常细致，并且给出了相应的实践建议。我曾经尝试过自己进行一些简单的数据项目，但往往在数据清洗和探索性分析阶段就卡住了，不知道该如何下手。这本书的出现，则为我提供了非常宝贵的思路和方法，让我知道如何更系统、更有效地进行数据分析。

评分☆☆☆☆☆

我之前对数据分析的印象就是一大堆冰冷数字和图表，感觉特别枯燥无味。但这本书的语言风格简直是行云流水，让人读起来一点都不费劲。作者的笔触幽默风趣，时不时会冒出一些让人会心一笑的段子，把本来可能沉闷的统计学知识讲得活灵活现。比如，在讲到“均值”的时候，他会用大家吃饭时抢菜的场景来类比，非常形象；讲到“方差”时，又会用考试成绩的分布来解释，一下子就抓住了核心。 更让我惊喜的是，这本书不仅仅是教你“怎么做”，更重要的是让你理解“为什么这么做”。它会解释每个统计方法的背后逻辑，以及在什么情况下应该使用哪种方法。比如，为什么在数据有异常值的时候，中位数比均值更可靠？为什么在比较不同组数据时，需要考虑方差？这些疑问在阅读过程中都能得到解答。我感觉自己不再是被动地学习技巧，而是真正地在“思考”数据，学会了如何用数据来“讲故事”，这对我的工作和生活都有很大的启发。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是打开了我对数据的全新视野！我一直以为数据分析离我这个普通人很遥远，要么是高深的数学理论，要么是复杂的编程语言。但这本书彻底颠覆了我的认知。作者用非常生活化的例子，比如如何从日常购物数据中发现消费习惯，如何通过分析天气数据来规划周末出行，甚至是如何通过分析社交媒体上的信息来了解朋友的喜好，让我觉得数据分析其实就隐藏在我们身边，触手可及。 而且，这本书的讲解方式非常友好。它没有上来就抛出大量的统计公式和专业术语，而是循序渐进，一步一步地引导读者理解。从最基础的“什么是数据”开始，到如何收集、整理和描述数据，再到一些简单的统计推断，每一个概念都配有清晰的图示和生动的比喻。我最喜欢的部分是作者讲解如何用Excel进行简单的数据分析，那些之前看起来很头疼的函数和图表，在作者的指导下变得异常简单易懂。我试着按照书里的方法分析了自己过去一年的账单，竟然发现了不少可以改进的花费项目，省下了一笔钱！这让我觉得，学数据分析不仅仅是为了工作，更能实实在在地改善生活。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我并没有抱太大的期望，想着大概就是一本泛泛而谈的入门读物。但读完之后，我真的被它深深震撼了。这本书所呈现的不仅仅是数据分析的工具和方法，更是一种思维方式的转变。作者用一种非常宏观的视角，带我看到了数据在各个领域的巨大潜力，从商业决策到科学研究，再到社会治理，数据无处不在，并且正在深刻地改变着世界。 最让我印象深刻的是，作者在书中反复强调“批判性思维”的重要性。他告诉我们，数据本身是客观的，但数据的解读和应用却可能带有主观色彩。我们需要学会质疑数据来源，警惕数据误导，并且要用多角度的思维去分析问题。这本书的篇幅不算特别长，但信息量巨大，让我感觉自己仿佛经历了一场思维的“洗礼”，学会了如何更理性、更深入地看待世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性是我最看重的一点。我之前参加过一些数据分析的培训，但很多都是理论性太强，学完之后感觉离实际应用还有很远的距离。这本书则完全不同，它从一开始就强调“应用”，围绕着日常生活中的各种场景来展开。我最喜欢的是它关于“如何分析产品评价”的部分，作者详细演示了如何通过关键词提取和情感分析，来了解用户对一款产品的真实看法。我试着把我最近购买的一款电子产品的用户评价拿来分析，发现了很多我之前没有注意到的问题，也验证了作者方法的有效性。 而且，这本书的案例非常贴近生活。它不只是讲一些抽象的概念，而是会告诉你具体怎么做。从如何搜集数据，到如何清洗数据，再到如何运用各种统计工具和图表来展示分析结果，每一个步骤都非常具体。我尤其喜欢作者对于可视化图表的讲解，他教我如何选择最合适的图表类型来表达不同的数据含义，以及如何让图表更具说服力。我现在看很多新闻报道里的图表，都会不由自主地去分析它背后的逻辑，觉得更有意思了。

评分☆☆☆☆☆

挺不错的，感觉还可以，这价格还行，送货速度很快，很满意，下次再来，好评，给力！！！很赞

评分☆☆☆☆☆

还可以慢慢看看吧

评分☆☆☆☆☆

入门级，刚接触的可以先了解~~~~

评分☆☆☆☆☆

一本对数据产品进行全面介绍的书，书名为数据产品设计概要更合适，薄薄200面不到书的定价太高

评分☆☆☆☆☆

送货速度快，东西质量好

评分☆☆☆☆☆

仅仅会Python编程是不够的。想成为一名优秀的数据分析工程师，还需要有全方位、透彻理解问题本质的能力，善于把实际的工作任务拆解成准确的数据问题

评分☆☆☆☆☆

666666666666666陆666666666666666666666

评分☆☆☆☆☆

《深入浅出数据分析》：我们生活在数据的天地里，你的工作就是淋漓尽致地发挥数据的作用。从哪里起步？《深入浅出数据分析》将为你提供帮助：利用Excel或Openomce应用程序组织数据，在R应用程序中进行进一步整理，通过散点图和直方图找出有意义的模式，借助启发式算法作出结论，通过实验和假定测试预见未来，再以清楚直观的图形展示分析结果。

评分☆☆☆☆☆

想换行业，借此入门，也不知会不会太晚，先学习吧