FD 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

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 数据分析
• 统计学
• 生活实例
• 人人都会
• 入门
• 概率论
• 数据思维
• 图表解读
• 案例分析
• 实用指南

店铺： 翠林祥顺图书专营店

出版社： 1

ISBN：9787121329661

商品编码：30278330337

丛书名： 人人都会数据分析

商品参数

人人都会数据分析——从生活实例学统计
	定价	59.00
	出版社	电子工业出版社
	版次	第1版
	出版时间	2017年11月
	开本	16开
	作者	谢运恩
	装帧	平塑勒
	页数	0
	字数	0
	ISBN编码	9787121329661

内容介绍

    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。

目录

第1 章 生活在数据时代  1

1.1 数据分析无处不在  2

1.1.1 常用的国家统计指标  2

1.1.2 制造业的数据分析应用 .9

1.1.3 营销领域的数据分析应用  13

1.1.4 医疗行业的数据分析应用 15

1.2 人人都能成为数据分析师  16

1.2.1 数据分析过程 17

1.2.2 数据分析工具 21

1.2.3 数据分析师的成长之路 26

第2 章 耳熟能详的数据你真的了解吗  29

2.1 数据的类型  30

2.1.1 数据的结构属性分类  30

2.1.2 数据的连续性特征分类 . 31

2.1.3 数据的测量尺度分类 . 33

2.2 数据描述的三个维度  35

2.3 数据的集中趋势描述  36

2.3.1 算术平均值 . 37

2.3.2 几何平均值 . 39

2.3.3 众数 . 40

2.3.4 中位数 . 41

2.4 数据的离散程度描述  42

2.4.1 极差 . 42

2.4.2 平均偏差 . 43

2.4.3 方差和标准差 . 44

2.4.4 变异系数 . 48

2.4.5 四分位极差 . 49

2.5 数据的分布形态描述  50

2.5.1 概率 . 50

2.5.2 概率分布 . 53

2.5.3 离散型概率分布：二项分布 . 54

2.5.4 离散型概率分布：多项分布 . 56

2.5.5 离散型概率分布：超几何分布 . 57

2.5.6 离散型概率分布：泊松分布 . 59

2.5.7 连续型概率分布：指数分布 . 62

2.5.8 连续型概率分布：均匀分布 . 65

2.5.9 连续型概率分布：正态分布 . 66

2.5.10 正态分布作为二项分布近似 . 73

2.5.11 正态分布作为泊松分布近似 . 76

第3 章 数据分析的“内核”：推断分析 . 79

3.1 见微知著的抽样  80

3.1.1 抽样的意义 . 80

3.1.2 抽样方法 . 81

3.1.3 样本推断的理论基础 . 84

3.2 数据的处理  86

3.2.1 数据处理的不良案例 . 86

3.2.2 正确的数据存储形式 . 87

3.3 样本到总体的桥梁：抽样分布  88

3.3.1 抽样分布的定义 . 88

3.3.2 ??分布  90

3.3.3 ??分布  95

3.3.4 切比雪夫定理 . 98

3.3.5 卡方（??2）分布  99

3.3.6 ??分布  100

3.4 数据分析的板“斧”：参数估计. 102

3.4.1 参数估计的类型 . 102

3.4.2 ??分布与总体均值的区间估计 . 104

3.4.3 ??分布与总体均值的区间估计 110

3.4.4 切比雪夫定理与总体均值的区间估计 113

3.4.5 卡方（??2）分布与总体方差的区间估计 115

3.4.6 ??分布与两个总体方差比的区间估计 .119

3.4.7 两个总体均值差的区间估计 . 121

3.4.8 总体比率的区间估计 . 133

3.4.9 样本容量的确定 . 135

3.5 数据分析的第二板“斧”：假设检验. 142

3.5.1 假设检验的理论基础 . 142

3.5.2 单样本的假设检验 . 150

3.5.3 两样本的假设检验 . 159

3.5.4 多样本的假设检验与方差分析 . 166

3.6 数据分析的第三板“斧”：非参数检验 . 184

3.6.1 非参数检验 . 185

3.6.2 卡方检验 . 187

3.6.3 ????????????????符号秩检验  191

第4 章 数据分析的目的：“为我所用” . 195

4.1 “相关”是继续分析的前提  196

4.1.1 相关关系 . 196

4.1.2 相关分析 . 198

4.2 “回归”是相关分析的归宿  209

4.2.1 回归分析综述 . 209

4.2.2 简单线性回归分析 211

4.2.3 多元线性回归分析 . 226

4.3 发现事物随时间变化的规律  235

4.3.1 时间序列分析综述 . 235

4.3.2 长期趋势分析 . 238

4.3.3 季节变动趋势分析 . 248

4.3.4 循环变动和不规则变动 . 252

4.3.5 时间序列分析应用 . 254

第5 章 给数据披上靓丽“外衣”：数据可视化  259

5.1 数据的可视化  260

5.1.1 数据可视化工具 . 260

5.1.2 常用的统计图 . 261

5.2 条形图、直方图和饼图  262

5.2.1 条形图 . 262

5.2.2 直方图 . 264

5.2.3 饼图 . 266

5.3 线图与面积图  267

5.3.1 线图 . 267

5.3.2 面积图 . 267

5.4 散点图  268

5.5 高低图与箱线图  270

5.5.1 高低图 . 270

5.5.2 箱线图 . 271

5.6 时间序列图  272

5.7 帕累托图  274

5.8 P-P 概率图和Q-Q 概率图  275

5.8.1 P-P 概率图  275

5.8.2 Q-Q 概率图 . 276

作者介绍

    谢运恩，数据分析师。谢运恩，数据分析师。谢运恩，数据分析师。谢运恩，数据分析师。谢运恩，数据分析师。谢运恩，数据分析师。

关联推荐
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。

《数据炼金术：从生活洞察到商业价值》 在这纷繁复杂的世界里，信息如同潮水般涌来，充斥着我们的生活，从社交媒体上的热点话题，到消费市场的价格波动，再到个人健康管理的点滴数据，无处不在。然而，这些零散的数据碎片，往往难以直接转化为有价值的认知和切实可行的行动。我们渴望拨开迷雾，看见数据背后的真相，从中提炼出洞察，进而驱动决策，创造价值。《数据炼金术：从生活洞察到商业价值》正是为了回应这种时代的需求而生。 本书并非一本枯燥乏味的学术专著，也不是一本充斥着晦涩公式的教材。相反，它以“炼金术”为喻，将数据分析的过程比作提炼黄金的精妙技艺。正如古老的炼金术士们，试图将普通金属转化为贵金属，我们则致力于将看似平淡无奇的数据，转化为具有高度价值的知识和洞察。本书的核心理念是：数据本身并不直接产生价值，真正的价值在于我们如何理解它、处理它，以及最终如何运用它。 本书的结构设计，紧密围绕着“从生活洞察到商业价值”这一主线展开，力求用通俗易懂的语言，辅以丰富生动的实例，带领读者一步步掌握数据分析的核心理念和实用技巧。我们将从最基础的“认识数据”出发，逐步深入到“理解数据”、“处理数据”、“分析数据”以及最终的“应用数据”，确保读者能够循序渐进，融会贯通。 第一篇：点石成金——数据世界的初探 在信息爆炸的时代，我们每个人都是数据的生产者和消费者。然而，很多人对数据的认知停留在表面。本篇将带领读者认识数据是什么，它存在于何处，以及我们为何需要关注它。 第一章：数据无处不在——打开你的数据之眼 我们将从身边最熟悉的事物入手，探讨数据是如何渗透到我们生活的方方面面。从你的智能手机记录的步数、睡眠时间，到你浏览的网页、购买的商品，再到新闻报道中的统计数字，无一不是数据。我们将学习如何识别这些数据，并理解它们潜在的意义。例如，通过分析你的运动数据，你可以了解自己的健康状况；通过分析你的消费习惯，你可以发现隐藏的省钱技巧。本章将强调数据观察力的培养，教你用“数据之眼”去审视日常。 第二章：数据的语言——变量、观测与维度 为了更深入地理解数据，我们需要掌握它的基本构成要素。本章将介绍数据分析中最核心的概念：变量（Attributes/Features）、观测（Observations/Instances）和维度（Dimensions）。我们将通过生活化的例子，如一次聚餐的开销、一份调查问卷的回答，来解释这些概念。例如，在一次聚餐中，“就餐人数”、“菜品名称”、“菜品价格”、“是否打包”等等都可以看作是变量；而每一次具体的聚餐行为，就是一次观测。我们将学习如何区分不同类型的数据（定量、定性），以及理解数据在不同维度上的呈现。 第三章：数据的质量——干净的数据是分析的基石 俗话说，“巧妇难为无米之炊”。对于数据分析而言，数据质量直接决定了分析结果的可靠性。本章将重点讨论数据质量的重要性，以及常见的数据质量问题，如缺失值、异常值、重复值、格式不一致等。我们将学习一些基本的、易于实践的数据清洗方法，比如如何识别和处理缺失值（填充或删除），如何发现和处理异常值，如何统一数据格式等。通过生动的案例，让读者理解“脏数据”如何误导分析，而“干净数据”如何为我们铺平通往洞察的道路。 第二篇：化腐朽为神奇——数据处理与探索 获取和清洗数据只是第一步，更重要的是如何从这些数据中挖掘出有价值的信息。本篇将聚焦于数据的处理和探索性分析（EDA），教你如何将原始数据转化为可理解的洞察。 第四章：数据加工厂——数据转换与特征工程 原始数据往往不能直接用于分析，需要进行一系列的转换和加工，以提取更有用的信息。本章将介绍常见的数据转换技术，如数据聚合、分组、合并、拆分等。例如，将每日的销售额汇总成月度销售额，就是一个数据聚合的过程。此外，我们还将触及“特征工程”的概念——如何根据业务场景，从现有数据中创造出新的、更有意义的变量（特征）。比如，从“出生日期”中计算出“年龄”，或者从“购买时间”中提取出“星期几”、“是否是节假日”等特征，这些都可能极大地增强我们后续分析的能力。 第五章：数据的画像——描述性统计的魅力 在深入分析之前，了解数据的基本分布和特征至关重要。本章将带你领略描述性统计的威力。我们将学习如何使用均值、中位数、众数、方差、标准差等统计指标来概括数据的中心趋势和离散程度。更重要的是，我们将学习如何通过可视化手段，如直方图、箱线图、散点图等，来直观地展示数据的分布和关系。通过分析不同类型的水果销售数据，或者社区居民的出行习惯数据，来直观地理解如何通过描述性统计来描绘数据的“画像”。 第六章：数据之间的故事——相关性与初步洞察 数据之间并非孤立存在，它们之间常常存在着千丝万缕的联系。本章将引导读者探索变量之间的关系，重点介绍“相关性”的概念。我们将学习如何计算和理解不同变量之间的相关系数，以及如何通过散点图来直观地观察变量间的趋势。例如，分析广告投入与产品销量的关系，或者用户在线时长与购买金额的关系。我们将强调，“相关不等于因果”，并在此基础上，初步探讨如何从变量关系中发现潜在的商业机会和问题。 第三篇：揭示内在规律——数据分析的常用方法 掌握了数据的基本处理和探索技巧后，我们将进入更深层次的数据分析。本篇将介绍几种常用的、易于理解的数据分析方法，并结合实际案例，展示它们如何帮助我们解决问题。 第七章：数据分类的艺术——理解分类模型 在很多场景下，我们需要将事物进行分类。例如，判断一封邮件是否是垃圾邮件，识别一张图片中的物体，或者预测客户是否会流失。本章将介绍分类模型的基本思想。我们将以一个实际场景为例，比如，如何根据用户的历史行为预测他是否会购买某件商品。我们将介绍一些易于理解的分类算法的思想（不深入复杂的数学推导），如决策树（用“如果……那么……”的逻辑进行分类）和逻辑回归（用概率来衡量属于某一类的可能性），并通过可视化和简化的计算过程，让读者领略分类模型的工作原理，以及如何解读其结果。 第八章：预测未来的密码——回归分析的力量 我们常常需要预测未来的数值，例如预测明天的气温，下个月的销售额，或者一个项目的成本。本章将聚焦于“回归分析”，这是一种强大的预测工具。我们将从最简单的“线性回归”开始，解释如何找到一条直线来拟合数据点，从而预测数值。我们将通过生活中的例子，如房屋面积与价格的关系，学习如何建立回归模型，如何解释模型的系数，以及如何评估模型的预测精度。例如，通过分析过去几年的房价数据，预测未来几年某个区域的房价走势。 第九章：数据的分组游戏——聚类分析的应用 有时候，我们希望将相似的数据点自动分组，而无需事先知道分组的类别。这就是“聚类分析”的用武之地。例如，根据用户的购物行为，将用户分成不同的细分群体，以便进行更精准的营销；或者根据疾病的症状，将患者分成不同的类型。本章将介绍聚类分析的基本概念，并以常见的“K-Means”算法为例，用直观的方式解释其工作流程。我们将通过实际案例，如电商平台的客户画像，来展示聚类分析如何帮助我们发现隐藏的群体特征。 第四篇：价值的实现——数据驱动的决策与应用 数据分析的最终目的，是驱动决策，创造价值。本篇将探讨如何将数据分析的成果转化为切实可行的商业策略和个人行动。 第十章：从数据到决策——数据驱动的商业智慧 本章将深入探讨数据分析在商业领域的实际应用。我们将以不同行业的案例，如零售、电商、金融、市场营销等，来展示数据分析如何帮助企业理解客户、优化运营、规避风险、发现商机。例如，如何通过分析销售数据来优化库存管理；如何通过分析用户行为来提升产品设计；如何通过分析广告效果来优化营销预算。我们将强调，数据分析不是目的，而是实现商业目标的有力工具。 第十一章：个人的数据化生活——用数据赋能自我 数据分析并非只属于专业人士，每个人都可以利用数据来改善自己的生活。本章将探讨如何在个人层面应用数据分析。例如，如何通过记录和分析自己的时间花费，来提高工作效率；如何通过跟踪健康数据，来制定更有效的健身计划；如何通过分析理财数据，来规划未来的财务。我们将鼓励读者将数据分析的思维融入日常生活，成为自己生活的主导者。 第十二章：数据故事的讲述者——可视化与沟通的艺术 再好的分析结果，如果无法有效地沟通，也很难发挥作用。本章将强调数据可视化在信息传达中的重要性。我们将学习如何制作清晰、有说服力的数据图表，如何通过故事化的方式来呈现数据分析的发现。我们将介绍一些简单易用的可视化工具，并指导读者如何根据不同的受众和沟通目的，选择合适的图表类型和表达方式，将复杂的数据洞察，转化为引人入胜的故事，从而影响决策，推动改变。 《数据炼金术：从生活洞察到商业价值》是一次关于数据探险的旅程。我们相信，通过本书的学习，你不仅能够掌握数据分析的强大工具，更重要的是，你将能够培养一种全新的思维方式——用数据的眼光看待世界，用数据的智慧解决问题，最终将数据转化为驱动你个人成长和事业发展的强大动力。让我们一起开启这段精彩的“数据炼金”之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深刻的感受是，数据分析并非只是数字的游戏，它更是一种思考方式，一种解决问题的能力。作者通过大量贴近生活的案例，让我看到了数据分析在各个领域的广泛应用。比如，在讲解“回归分析”时，他用了一个关于预测房屋价格的例子，让我清晰地理解了如何通过影响因素来预测结果，以及如何评估预测的准确性。书中对于“数据可视化”的介绍也让我受益匪浅，了解到如何通过图表清晰地传达数据信息，避免信息冗余和误解。我特别喜欢作者在每章结尾都会提出的思考题，引导我去主动运用所学的知识去分析身边的现象，这极大地激发了我的学习兴趣和主动性。读完这本书，我感觉自己仿佛打开了一个新的世界，能够用更理性和科学的视角去理解和解决生活中的各种问题，这是一种非常宝贵的成长。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一位循循善诱的老师，用生活中的点点滴滴来讲解数据分析的奥秘。我一直以为数据分析是很高深莫测的学问，只有专业人士才能掌握，但这本书彻底颠覆了我的认知。从超市购物的促销策略，到交通拥堵的原因分析，再到社交媒体上的用户行为洞察，作者巧妙地将统计学原理融入到这些我们日常生活中再熟悉不过的场景中。我印象最深的是关于“平均数陷阱”的那一章，作者用一个生动的小故事，解释了为什么单纯看平均数可能会误导我们的判断，以及如何通过观察数据的分布和中位数来获得更准确的理解。书中没有出现晦涩难懂的数学公式，取而代之的是通俗易懂的语言和形象的比喻，让我这个文科生也能轻松get到其中的精髓。每次阅读都像是与一位经验丰富的智者对话，他不仅教我“是什么”，更重要的是告诉我“为什么”和“怎么用”，让我能真正理解数据背后的逻辑，并将所学应用到生活中去，解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

我一直对统计学在决策中的作用感到好奇，但市面上大多数书籍要么过于理论化，要么过于技术化，让我难以找到一本真正适合我这种非技术背景读者的书。这本书的出现，恰好填补了这一空白。作者以一种非常人性化的方式，将复杂的统计概念拆解成一个个易于理解的小模块。我最欣赏的是书中关于“抽样与推断”的讲解，作者通过一个简单的投票场景，让我明白了为什么我们需要从整体中抽取样本，以及如何通过样本的信息来推断整体的特征，并且认识到抽样过程中可能存在的偏差。书中的语言非常亲切，像是朋友间的交流，让我完全没有学习的压力。我开始尝试着用书中的方法去审视我看到的各种新闻报道和研究报告，能够更敏锐地发现其中可能存在的统计陷阱和误导性信息，这让我感觉自己的认知水平得到了显著提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书的设计风格非常吸引人，简洁明快的排版，配以生动有趣的插图，让阅读过程充满愉悦感。我一直觉得数据分析的书籍往往枯燥乏味，但这本书却像一本杂志，让人忍不住一页一页地翻下去。作者的叙事方式非常独特，他并没有采用传统的教科书式讲解，而是像在讲故事，将统计学的概念娓娓道来。例如，在讲解“假设检验”时，他用了一个假设自己是侦探，需要通过收集证据来证明某个嫌疑人是否有罪的场景，让我一下子就理解了假设检验的核心思想。更让我惊喜的是，书中还介绍了一些常用的数据分析工具的使用方法，虽然没有深入讲解，但足以让我对这些工具产生兴趣，并知道如何去进一步学习。这本书让我觉得，数据分析并非遥不可及，而是触手可及的技能，只要掌握了正确的方法，每个人都能从中受益。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对数据充满好奇但又不知从何下手的人，这本书的出现简直是及时雨。它没有上来就抛出一堆理论，而是从一个非常接地气的问题切入：“为什么这个季节的某些商品销量特别好？”通过这个问题，作者带领我一步步认识了时间序列分析的基本概念，并用图表展示了如何识别季节性趋势和周期性波动。我特别喜欢书中关于“相关性不等于因果性”的论证，用了一个有趣的例子来说明，两个看似有关联的事物，实际上可能并没有直接的因果关系，这让我深刻理解了在解读数据时需要保持的审慎态度。这本书最大的优点在于它的实践性，它不仅仅是知识的灌输，更是技能的培养。书中的案例都配有清晰的步骤说明，甚至提供了可以下载的数据集，让我可以亲手操作，验证书中的理论。我尝试着用书中的方法分析了我自己的消费习惯，发现了很多之前未曾注意到的规律，让我对如何优化开支有了新的想法。