人人都會數據分析：從生活實例學統計 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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謝運恩 著

圖書標籤:

• 數據分析
• 統計學
• 生活實例
• 入門
• 概率論
• 數據思維
• 可視化
• 人人都會
• 學習
• 科普

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121329661

版次：1

商品編碼：12250323

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-12-01

用紙：膠版紙

頁數：288

字數：410900

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：有一定數學基礎，希望瞭解、學習數據分析技術，並將其運用到實際工作生活中的學生和社會工作者。

深入淺齣的統計理論基礎

63個鮮活的生活實例

幫助讀者建立統計理論知識框架，形成數據分析思維邏輯，學會數據分析方法

內容簡介

數據分析已經成為數據時代各行各業突破各自行業發展瓶頸的zui有效手段，無論是公司職員還是個體商戶或大公司管理者，都需要有數據分析的能力。

本書係統地介紹瞭數據分析的統計理論基礎內容，共5章。第1章闡述瞭數據分析在當今生活中的重要性，以及人們成為各自領域的數據分析師的必要性和學習路徑；第2章從數據描述的三個維度展開，詳細介紹瞭如何從集中趨勢、離散程度和分布形態對數據進行描述，從而使分析者充分瞭解自己手頭的數據；第3章介紹瞭推斷性數據統計分析的內容，介紹瞭如何通過樣本數據特性推斷齣總體數據特徵；第4章是關於預測分析的，介紹瞭變量之間的相關分析，以及如何使用容易獲取的數據信息預測難以獲取的數據信息，用過去的曆史數據信息預測未來可能齣現的數據信息；第5章介紹瞭數據結果可視化的內容，包括各種統計圖形的功能及使用場景。

本書以數據分析的統計理論基礎為主題，大多數知識點都列舉瞭生活中的實用案例，適閤高等院校學生、公司職員、個體商戶和企業管理者學習參考。《遊戲數據分析實戰》的特色是以詳細案例為主，通過SPSS、Excel等工具逐步展示實施步驟。通過手把手的方式讓讀者快速掌握遊戲數據分析方法。

作者簡介

謝運恩

微信公眾號“SPSS生活統計學”創建者，資深數據分析師，擁有多年的統計教育和數據分析谘詢經驗，尤其擅長數據分析技術在傳統行業的落地實施。

李安富

微信公眾號“SPSS生活統計學”創建者，國內知名大學統計學專業教師，資深數據分析師，擅長將枯燥無味的統計公式用詼諧幽默的方式教授給學生。

目錄

第1章

生活在數據時代

1.1 數據分析無處不在

1.1.1 常用的國傢統計指標

1.1.2 製造業的數據分析應用

1.1.3 營銷領域的數據分析應用

1.1.4 醫療行業的數據分析應用

1.2 人人都能成為數據分析師

1.2.1 數據分析過程

1.2.2 數據分析工具

1.2.3 數據分析師的成長之路

第2章

耳熟能詳的數據你真的瞭解嗎

2.1 數據的類型

2.1.1 數據的結構屬性分類

2.1.2 數據的連續性特徵分類

2.1.3 數據的測量尺度分類

2.2 數據描述的三個維度

2.3 數據的集中趨勢描述

2.3.1 算術平均值

生活案例：使用算術平均值瞭解公司的待遇水平

2.3.2 幾何平均值

生活案例：使用幾何平均數識彆生産綫上的隱形損耗

2.3.3 眾數

生活案例：使用眾數製訂服裝企業的生産計劃

2.3.4 中位數

生活案例：使用中位數識破招聘啓事的工資陷阱

2.4 數據的離散程度描述

2.4.1 極差

生活案例：使用極差描述氣溫的變化幅度

2.4.2 平均偏差

生活案例：使用平均偏差評價生産綫的穩定性

2.4.3 方差和標準差

生活案例：使用標準差（方差）提高巧剋力生産綫的工藝水平

2.4.4 變異係數

生活案例：使用變異係數客觀評定員工績效

2.4.5 四分位極差

2.5 數據的分布形態描述

2.5.1 概率

生活案例：概率是賭場老闆製定遊戲規則的法寶

2.5.2 概率分布

2.5.3 離散型概率分布：二項分布

生活案例：産品抽檢的二項分布應用

2.5.4 離散型概率分布：多項分布

生活案例：預測足球比賽結果的多項分布應用

2.5.5 離散型概率分布：超幾何分布

生活案例：超市抽奬活動的超幾何分布概率

2.5.6 離散型概率分布：泊鬆分布

生活案例：使用泊鬆分布進行雜貨店的庫存管理

生活案例：使用二項分布和泊鬆分布分析準備的試捲數量是否足夠

2.5.7 連續型概率分布：指數分布

生活案例：指數分布告訴你，為什麼電子産品隻保修三年

2.5.8 連續型概率分布：均勻分布

生活案例：使用均勻分布分析傢具物流的送貨時間

2.5.9 連續型概率分布：正態分布

生活案例：使用正態分布分析研究生畢業論文的完成時間

生活案例：使用峰度與偏度檢驗政府精準扶貧效果

2.5.10 正態分布作為二項分布近似

生活案例：使用正態分布和二項分布分析足球比賽的猜邊概率

2.5.11 正態分布作為泊鬆分布近似

生活案例：使用正態分布和泊鬆分布分析民營電纜廠的良品率

第3章

數據分析的“內核”：推斷分析

3.1 見微知著的抽樣

3.1.1 抽樣的意義

3.1.2 抽樣方法

3.1.3 樣本推斷的理論基礎

3.2 數據的處理

3.2.1 數據處理的不良案例

3.2.2 正確的數據存儲形式

3.3 樣本到總體的橋梁：抽樣分布

3.3.1 抽樣分布的定義

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 數據分析的第一闆“斧”：參數估計

3.4.1 參數估計的類型

3.4.2 Z分布與總體均值的區間估計

生活案例：估算西部兒童看電視時間的置信區間

生活案例：估算大學生每日體育鍛煉時間的置信區間

生活案例：購買保險公司産品的消費者年齡置信區間

3.4.3 T分布與總體均值的區間估計

生活案例：醬料廠罐裝産品重量的置信區間

3.4.4 切比雪夫定理與總體均值的區間估計

生活案例：心髒搭橋手術後，患者住院時間的置信區間

3.4.5 卡方分布與總體方差的區間估計

生活案例：使用T分布和Z分布分析食品包裝上的營養成分錶

3.4.6 F分布與兩個總體方差比的區間估計

生活案例：比較不同超市的電子秤精度

3.4.7 兩個總體均值差的區間估計

生活案例：比較水稻新品種在不同地區的産量

生活案例：比較不同睡眠時間對記憶力的影響

生活案例：研究新藥對睡眠質量的影響

生活案例：比較兩傢航空公司的起飛延誤時間

生活案例：蒲公英的降脂作用

3.4.8 總體比率的區間估計

生活案例：移動支付的普及程度調查

3.4.9 樣本容量的確定

生活案例：管理製藥廠的供應商

生活案例：齣口蘋果的重量控製

生活案例：電視節目的收視率調查

3.5 數據分析的第二闆“斧”：假設檢驗

3.5.1 假設檢驗的理論基礎

3.5.2 單樣本的假設檢驗

生活案例：使用單樣本Z檢驗分析筆記本電池的續航能力改進效果

生活案例：使用單樣本T檢驗分析新型麻醉劑的麻醉效果

生活案例：使用卡方檢驗管理飲料工廠的産品質量

3.5.3 兩樣本的假設檢驗

生活案例：機場對不同航空公司航班的起飛時間管理

生活案例：新藥的臨床實驗

生活案例：新藥的副作用研究

生活案例：自動化生産綫的工藝調整

3.5.4 多樣本的假設檢驗與方差分析

生活案例：使用單因素方差分析研究新水稻品種的性狀

生活案例：使用無交互兩因素方差分析研究員工的績效管理方式

生活案例：使用有交互兩因素方差分析研究員工績效的管理方式

3.6 數據分析的第三闆“斧”：非參數檢驗

3.6.1 非參數檢驗

3.6.2 卡方檢驗

生活案例：使用卡方檢驗分析講座的到場人數是否存在異常波動

生活案例：使用卡方檢驗分析不同年齡人群對汽車顔色的喜好

3.6.3 Wilcoxon符號秩檢驗

生活案例：使用Wilcoxon符號秩檢驗分析職業影評人的打分差異

第4章

數據分析的終極目的：“為我所用”

4.1 “相關”是繼續分析的前提

4.1.1 相關關係

4.1.2 相關分析

生活案例：使用相關分析理解“總理指數”

生活案例：使用偏相關分析研究上網時間是否真的影響學習成績

生活案例：使用距離相關分析研究汽車的性價比

4.2 “迴歸”是相關分析的歸宿

4.2.1 迴歸分析綜述

4.2.2 簡單綫性迴歸分析

生活案例：簡單綫性迴歸分析用於貨運總量預測國內生産總值

生活案例：貨運總量預測國內生産總值的置信區間

生活案例：貨運總量與國內生産總值迴歸模型的效果檢驗

4.2.3 多元綫性迴歸分析

生活案例：使用多元綫性迴歸分析優化快遞業務員的路綫

4.3 發現事物隨時間變化的規律

4.3.1 時間序列分析綜述

4.3.2 長期趨勢分析

生活案例：使用移動平均法預測玩具公司的銷售量

生活案例：使用加權移動平均法預測玩具公司的銷售量

生活案例：使用指數平滑法預測玩具公司的銷售量

生活案例：使用指數平滑法預測玩具公司的銷售量

生活案例：使用迴歸方程法預測創業公司的銷售額

4.3.3 季節變動趨勢分析

生活案例：創業公司銷售額的季節變動趨勢分析

4.3.4 循環變動和不規則變動

生活案例：公司銷售量的循環變動分析

4.3.5 時間序列分析應用

第5章

給數據披上靚麗“外衣”：數據可視化

5.1 數據的可視化

5.1.1 數據可視化工具

5.1.2 常用的統計圖

5.2 條形圖、直方圖和餅圖

5.2.1 條形圖

5.2.2 直方圖

5.2.3 餅圖

5.3 綫圖與麵積圖

5.3.1 綫圖

5.3.2 麵積圖

5.4 散點圖

5.5 高低圖與箱綫圖

5.5.1 高低圖

5.5.2 箱綫圖

5.6 時間序列圖

5.7 帕纍托圖

5.8 P-P概率圖和Q-Q概率圖

5.8.1 P-P概率圖

5.8.2 Q-Q概率圖

前言/序言

人人都應該會數據分析

數據分析已經成為數據時代各行各業突破各自行業發展瓶頸的最有效手段，無論是公司職員還是個體商戶或大公司管理者，都需要有數據分析的能力。很多人認為數據分析能力就是對數據進行描述和做齣漂亮的統計圖形的能力，這是狹隘的理解。數據分析能力的基礎在於數據分析的邏輯思維能力，而邏輯思維能力的培養必須建立在統計理論基礎之上。

統計學是數據分析的基礎

在移動互聯網時代，信息的獲取成本越來越低，這也導緻拿來主義和實用主義盛行。數據分析科學是一門需要緊密聯係生活實際的科學。數據分析方法非常多，這是因為不同的數據分析環境需要選擇不同的數據分析方法來處理。因此，在數據和數據分析方法之間，天然地存在鴻溝，拿來主義和實用主義經常行不通，而磨平鴻溝的方法就是學習統計理論基礎。

筆者接觸過很多希望學習數據分析或正在學習數據分析的朋友，發現他們身上都有一個通病，就是將學習各種分析軟件作為學習重點，覺得學習數據分析就是學習分析軟件操作。他們在進行具體的數據分析時，通常的做法是套用彆人的數據分析邏輯和方法，如果分析結果與參考結果一緻，那麼沒有問題，但是通常的情況是不一緻的，這時他們就需要浪費大量的時間和精力查找原因。而不一緻的原因通常是數據情況不符閤導緻的，解決的辦法是根據實際的數據分析環境進行數據調整或選擇其他閤適的數據分析方法，而要做到這些，歸根結底需要的還是紮實的統計理論基礎。

學習數據分析應該以統計理論基礎為主綫，分析軟件僅僅是各種分析方法的實現工具。因此，在開始學習時，應該輔以一到兩種操作簡便的分析軟件，例如SPSS。這樣就能夠比較快速地建立統計理論框架，並掌握一款分析軟件。當你的統計理論基礎夯實以後，會發現學習各種分析軟件都能夠遊刃有餘，甚至像R和Python這種編程語言也能在比較短的時間內掌握。

從生活實例中開始學統計學

標準版的統計教材往往偏重於理論推導，描述語言專業嚴謹，這不可避免地帶來瞭晦澀難懂的問題。本書的寫作初衷就是為瞭解決沒有任何統計基礎的各行各業的數據分析學習者，他們學習和構建自己統計理論基礎的需求，大部分知識點都列舉瞭生活中的應用案例，能夠幫助學習者更好地理解和掌握各個知識點的分析邏輯，並內化為自己的統計理論基礎的知識框架。

除此之外，本書在章節設計上做瞭精心的安排，共包括5章內容。

第1章闡述瞭數據分析在當今生活中的重要性，以及人們成為各自領域的數據分析師的必要性和學習路徑。

第2章從數據描述的三個維度展開，詳細介紹瞭如何從集中趨勢、離散程度和分布形態對數據進行描述，從而使分析者充分瞭解自己手頭的數據。

第3章為推斷性數據統計分析的內容，介紹瞭如何通過樣本數據特性推斷齣總體數據特徵。

第4章為預測分析內容，介紹瞭變量之間的相關分析，以及如何使用容易獲取的數據信息預測難以獲取的數據信息，用過去的曆史數據信息預測未來可能齣現的數據信息。

第5章是數據結果可視化的內容，包括各種統計圖形的功能及使用場景。

“不積跬步，無以至韆裏”，夯實基礎的過程總是比較乏味的，希望本書通俗的描述語言和鮮活的生活應用案例能夠幫助數據分析學習者順利建立統計理論的知識框架，形成數據分析思維邏輯，成為各自領域的佼佼者。

作 者

在海量信息時代，如何撥開迷霧，洞察真相？《洞悉數據：撥開信息迷霧的思考藝術》 我們生活在一個信息爆炸的時代，每天都有海量的數據在産生、流動。從社交媒體上的每一次點贊、評論，到綫上購物的每一個瀏覽、下單，再到城市交通的每一次齣行，甚至空氣中彌漫的每一個微粒，都在不斷地生成著龐大的數據流。這些數據，如同未經雕琢的鑽石，蘊藏著巨大的價值，卻也可能成為令人迷失的迷霧。普通人麵對這些數據，常常感到無所適從，難以分辨信息的真僞，更遑論從中提煉齣有用的洞察。 《洞悉數據：撥開信息迷霧的思考藝術》並非一本教授統計公式的工具書，它更像是一位睿智的嚮導，帶領讀者穿越數據洪流，掌握一種全新的思考方式，學會如何更清晰、更理性地認識世界。本書的核心在於強調“思考”本身，將數據分析從一門專業技能，升華為一種通識能力，一種在日常生活中解決問題、做齣決策的必備智慧。 打破數據恐懼，擁抱數據思維 許多人一聽到“數據”就聯想到復雜的圖錶、枯燥的公式和高深的統計學。這種刻闆印象讓不少人望而卻步，認為數據分析是少數“技術宅”的專屬領域。《洞悉數據》旨在打破這種壁壘，它用平實易懂的語言，生動形象的比喻，將數據分析的本質拆解開來。本書認為，數據分析並非神秘莫測，它的核心在於“觀察”、“比較”、“歸納”和“推理”。這些能力，其實早已存在於我們日常的思考活動中。 本書從最貼近生活的場景切入，例如： 消費決策的優化： 麵對琳琅滿目的商品，如何通過比較不同産品的用戶評價、功能參數、價格區間，做齣最適閤自己的選擇？如何通過分析自己的購物習慣，發現隱藏的消費陷阱，實現理性消費？ 健康管理的新視角： 睡眠時長、運動步數、飲食記錄……這些看似零散的個人健康數據，通過簡單的整理和對比，能否幫助我們瞭解身體的真實狀況，發現潛在的健康風險，並進行針對性的改善？ 信息辨彆的火眼金睛： 社交媒體上充斥著各種真假難辨的信息，如何通過分析信息來源、傳播路徑、論證邏輯，識彆虛假宣傳和誤導性信息？如何避免成為謠言的傳播者？ 日常生活的小確幸： 為什麼有些人總能找到性價比最高的餐廳？為什麼有些人的旅行總是那麼順利？本書將揭示，這些“幸運”的背後，往往是基於對信息和機會的細緻觀察與理性判斷。 通過這些生活化的例子，讀者會發現，數據分析並非遙不可及，它早已滲透在我們生活的方方麵麵。本書希望培養的是一種“數據思維”——一種不迷信直覺，不盲從權威，而是習慣於用證據說話，用邏輯推理來指導行動的思維模式。 從“看懂”到“看透”：數據的解讀藝術 《洞悉數據》著重強調的，是“解讀”數據的能力，而非僅僅“計算”數據的能力。本書認為，數據本身並不能說話，是人類賦予瞭它們意義。因此，理解數據背後的邏輯、潛在的偏差以及可能被操縱的風險，比單純地呈現圖錶更為重要。 本書將引導讀者思考以下關鍵問題： 數據的來源與可靠性： 任何數據都可能存在偏差。這個數據是怎麼收集的？收集的目的是什麼？是否存在抽樣誤差？是否存在人為的美化或壓製？瞭解數據的“齣身”，是評估其價值的第一步。 圖錶的“言外之意”： 圖錶是數據的可視化呈現，但設計不當的圖錶，很容易誤導讀者。本書會解析常見的圖錶誤導技巧，例如坐標軸的截斷、比例的失真、顔色的濫用等，教會讀者如何“看穿”圖錶背後的意圖。 相關性與因果性的陷阱： 很多時候，我們容易將“相關”誤認為“因果”。例如，冰淇淋銷量與溺水人數的增加往往同時發生，但原因並非冰淇淋導緻瞭溺水，而是高溫天氣這兩個現象的共同推手。本書將深入探討如何區分相關性和因果性，避免做齣錯誤的推論。 統計的“善意”與“惡意”： 統計學本身是中性的工具，但它可以被用來支持各種觀點，甚至誤導他人。本書將引導讀者識彆那些利用統計學來“包裝”信息、進行宣傳的現象，學會用批判性的眼光審視數據呈現。 “小樣本”的危害： 基於少量、不具代錶性的樣本得齣的結論，往往是片麵的，甚至可能是錯誤的。本書將提醒讀者警惕那些基於“個例”或“偶然”的結論，學會用更宏觀的視角去觀察和判斷。 通過對這些問題的深入剖析，讀者將不再是被動接受數據，而是能夠主動地去質疑、去分析、去辨彆，從而真正地“看透”數據背後的真相。 思考的“放大器”：數據賦能決策 《洞悉數據》並非鼓勵讀者去成為一名數據科學傢，而是希望將數據分析的能力，轉化為一種能夠優化個人決策、提升生活品質的“思考放大器”。 本書將展示如何運用數據思維，在以下方麵做齣更明智的選擇： 職業發展： 如何分析行業趨勢、個人技能與市場需求的匹配度，為自己的職業生涯規劃提供更堅實的數據支持？如何通過分析過往工作經曆中的反饋和成果，找到提升的關鍵點？ 財務規劃： 如何追蹤自己的支齣，分析消費結構，識彆“隱形”的開銷？如何通過分析不同投資産品的風險與收益，做齣更穩健的理財決策？ 學習與成長： 如何通過分析自己的學習效率、知識掌握情況，優化學習方法，提升學習效果？如何通過分析不同教育資源的優劣，選擇最適閤自己的學習路徑？ 人際交往： 在閤作或討論中，如何通過分析對方的觀點、論據和意圖，更有效地溝通和協作？如何通過分析人際互動中的模式，建立更健康的人際關係？ 社會觀察： 在麵對社會熱點事件時，如何通過分析多方信息、數據報告，形成更全麵、更客觀的認識，避免被情緒裹挾？ 本書強調，數據分析的最終目的，是為瞭更好地理解世界，更好地做齣決策。它是一種賦能工具，能夠幫助我們在復雜的環境中，找到更清晰的路徑，做齣更符閤自身利益和發展方嚮的選擇。 結語 《洞悉數據：撥開信息迷霧的思考藝術》是一次關於“思考”的探索，一次關於“理性”的實踐。它邀請讀者放下對數據技術的畏懼，拾起對事物的好奇心，用一種更具洞察力的方式去觀察、去理解、去決策。在信息碎片化、真假難辨的當下，掌握數據背後的思考藝術，將是你應對挑戰、把握機遇，擁抱一個更清晰、更理性的世界的最強大武器。本書將幫助你從一個被動的信息接收者，蛻變為一個主動的信息駕馭者，撥開層層迷霧，看到數據所蘊含的智慧之光。

評分☆☆☆☆☆

這本書的優點在於其內容的深度和廣度都相當齣色。它並沒有滿足於簡單的概念介紹，而是深入到一些更核心的統計學原理，同時又非常巧妙地將這些原理與實際應用相結閤。我個人比較欣賞作者在處理“因果推斷”和“相關性”的區彆這一部分，這通常是很多初學者容易混淆的概念，但作者通過幾個精心設計的例子，將它們之間的差異講得非常透徹，讓我一下子就明白瞭其中的關鍵。 另外，本書在數據分析的流程上也有非常清晰的指導。從數據的收集、清洗、探索性分析，到建模、評估和解釋，每一個環節都被作者拆解得非常細緻，並且給齣瞭相應的實踐建議。我曾經嘗試過自己進行一些簡單的數據項目，但往往在數據清洗和探索性分析階段就卡住瞭，不知道該如何下手。這本書的齣現，則為我提供瞭非常寶貴的思路和方法，讓我知道如何更係統、更有效地進行數據分析。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是打開瞭我對數據的全新視野！我一直以為數據分析離我這個普通人很遙遠，要麼是高深的數學理論，要麼是復雜的編程語言。但這本書徹底顛覆瞭我的認知。作者用非常生活化的例子，比如如何從日常購物數據中發現消費習慣，如何通過分析天氣數據來規劃周末齣行，甚至是如何通過分析社交媒體上的信息來瞭解朋友的喜好，讓我覺得數據分析其實就隱藏在我們身邊，觸手可及。 而且，這本書的講解方式非常友好。它沒有上來就拋齣大量的統計公式和專業術語，而是循序漸進，一步一步地引導讀者理解。從最基礎的“什麼是數據”開始，到如何收集、整理和描述數據，再到一些簡單的統計推斷，每一個概念都配有清晰的圖示和生動的比喻。我最喜歡的部分是作者講解如何用Excel進行簡單的數據分析，那些之前看起來很頭疼的函數和圖錶，在作者的指導下變得異常簡單易懂。我試著按照書裏的方法分析瞭自己過去一年的賬單，竟然發現瞭不少可以改進的花費項目，省下瞭一筆錢！這讓我覺得，學數據分析不僅僅是為瞭工作，更能實實在在地改善生活。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，我並沒有抱太大的期望，想著大概就是一本泛泛而談的入門讀物。但讀完之後，我真的被它深深震撼瞭。這本書所呈現的不僅僅是數據分析的工具和方法，更是一種思維方式的轉變。作者用一種非常宏觀的視角，帶我看到瞭數據在各個領域的巨大潛力，從商業決策到科學研究，再到社會治理，數據無處不在，並且正在深刻地改變著世界。 最讓我印象深刻的是，作者在書中反復強調“批判性思維”的重要性。他告訴我們，數據本身是客觀的，但數據的解讀和應用卻可能帶有主觀色彩。我們需要學會質疑數據來源，警惕數據誤導，並且要用多角度的思維去分析問題。這本書的篇幅不算特彆長，但信息量巨大，讓我感覺自己仿佛經曆瞭一場思維的“洗禮”，學會瞭如何更理性、更深入地看待世界。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實用性是我最看重的一點。我之前參加過一些數據分析的培訓，但很多都是理論性太強，學完之後感覺離實際應用還有很遠的距離。這本書則完全不同，它從一開始就強調“應用”，圍繞著日常生活中的各種場景來展開。我最喜歡的是它關於“如何分析産品評價”的部分，作者詳細演示瞭如何通過關鍵詞提取和情感分析，來瞭解用戶對一款産品的真實看法。我試著把我最近購買的一款電子産品的用戶評價拿來分析，發現瞭很多我之前沒有注意到的問題，也驗證瞭作者方法的有效性。 而且，這本書的案例非常貼近生活。它不隻是講一些抽象的概念，而是會告訴你具體怎麼做。從如何搜集數據，到如何清洗數據，再到如何運用各種統計工具和圖錶來展示分析結果，每一個步驟都非常具體。我尤其喜歡作者對於可視化圖錶的講解，他教我如何選擇最閤適的圖錶類型來錶達不同的數據含義，以及如何讓圖錶更具說服力。我現在看很多新聞報道裏的圖錶，都會不由自主地去分析它背後的邏輯，覺得更有意思瞭。

評分☆☆☆☆☆

我之前對數據分析的印象就是一大堆冰冷數字和圖錶，感覺特彆枯燥無味。但這本書的語言風格簡直是行雲流水，讓人讀起來一點都不費勁。作者的筆觸幽默風趣，時不時會冒齣一些讓人會心一笑的段子，把本來可能沉悶的統計學知識講得活靈活現。比如，在講到“均值”的時候，他會用大傢吃飯時搶菜的場景來類比，非常形象；講到“方差”時，又會用考試成績的分布來解釋，一下子就抓住瞭核心。 更讓我驚喜的是，這本書不僅僅是教你“怎麼做”，更重要的是讓你理解“為什麼這麼做”。它會解釋每個統計方法的背後邏輯，以及在什麼情況下應該使用哪種方法。比如，為什麼在數據有異常值的時候，中位數比均值更可靠？為什麼在比較不同組數據時，需要考慮方差？這些疑問在閱讀過程中都能得到解答。我感覺自己不再是被動地學習技巧，而是真正地在“思考”數據，學會瞭如何用數據來“講故事”，這對我的工作和生活都有很大的啓發。

評分☆☆☆☆☆

書很快就收到瞭，在學習中，比較適閤小白看，後續還會在買進階的書籍提升自己～

評分☆☆☆☆☆

滿滿的乾貨，感覺很不錯！滿滿的乾貨，感覺很不錯！

評分☆☆☆☆☆

準備轉型大數據，買來學習學習

評分☆☆☆☆☆

新鮮、送貨快，品質好，簡直是懶人福音。

評分☆☆☆☆☆

給自己買的書 特彆便宜 活動 算下來4摺不到！

評分☆☆☆☆☆

好好學習，天天嚮上，準備學習瞭

評分☆☆☆☆☆

618的京東購書活動比當。當讀書日還要便宜，600-400的活動力度，還把工行信用卡10元券用上瞭，這年頭最便宜的就是書瞭，然而時間纔是最大的成本，買瞭就要督促自己看完

評分☆☆☆☆☆

價格較實惠，印刷質量不錯

評分☆☆☆☆☆

僅僅會Python編程是不夠的。想成為一名優秀的數據分析工程師，還需要有全方位、透徹理解問題本質的能力，善於把實際的工作任務拆解成準確的數據問題