具体描述
本书对最流行的电子表格程序——Excel在统计中的应用作了深入浅出的介绍。全书分为11 章，分别介绍了Excel中文版基础知识以及Excel的基本统计功能、几种典型统计分布图的绘 制、图形的使用与数据地图的创建和美化、图表的绘制、数据库管理与数据库统计函数的应 用、Excel在相关分析、假设检验、方差分析、非参数统计中的应用。
本书并不要求读者在阅读之前具备有关电子表格软件的预备知识，也不需要有关计算机、Wi ndows和数学方面的高深知识。只要按本书所述内容，依次读完，就能在较短的时间内掌握 本书内容。
本书可供企业中的管理工作者(如财会人员、市场分析人员、生产管理人员、经营预测与决 策者等)与经济管理部门的广大工作者(如计划部门的制定者、经济分析工作者等)用做参考 书；也可用做大专院校的经济、管理类各专业的高年级本科生、研究生和MBA学员的教科书 或参考书。
作者简介
目录信息
第2章 Excel的基本统计功能
第3章 统计分布绘图
第4章 图形的使用与数据地图
第5章 图表的绘制
第6章 数据库管理与数据库统计函数
第7章 Excel在相关分析中的应用
第8章 Excel在假设检验中的应用
第9章 Excel在方差分析中的应用
第10章 Excel在非参数统计中的应用（一）
第11章 Excel在非参数统计中的应用（二）
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读后感
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用户评价
在学习统计学过程中，我一直面临着一个普遍的难题：理论知识与实际操作之间的脱节。许多时候，我能够理解统计公式背后的逻辑，却不知道如何在实际数据中应用这些公式，更不用说熟练运用软件来辅助分析了。这本书恰好解决了我的这个痛点。它以Excel为载体，将抽象的统计概念落地，让我在学习过程中既能掌握理论，又能立刻进行实践。我特别喜欢它在讲解“相关性分析”时，不仅仅提供了计算相关系数的方法，还引导读者去绘制散点图，并解读散点图上点阵的趋势，从而直观地理解变量之间的线性关系。这种“眼见为实”的学习方式，让我对统计概念有了更深刻的体会。书中在“回归分析”部分的讲解也十分到位。它详细介绍了如何利用Excel的“回归”功能来拟合线性模型，并教会我如何解读回归系数的含义，如何判断模型的解释力，以及如何使用模型进行预测。这让我能够通过Excel，从数据中挖掘出变量之间的内在联系，并将其转化为有价值的见解。此外，这本书在“推断性统计”方面的内容也极具指导意义。它系统地介绍了如何利用Excel来进行各种假设检验，例如t检验、卡方检验和F检验。它清晰地列出了每种检验所需的条件、计算步骤以及结果的解读。这让我能够根据不同的研究问题，选择合适的统计方法，并利用Excel高效地完成分析。这本书不仅教会了我统计学的知识，更重要的是，它赋予了我用Excel进行数据分析的实操能力，让我能够更有信心地去面对和解决实际工作中的数据问题。
评分拿到这本书，我最先关注的就是它如何处理“数据”。对于我这样一个习惯于在Excel里摸爬滚打的人来说，如何把原始数据变成有意义的见解，一直是我的痛点。这本书在这一点上做得非常出色。它并没有一开始就扔给我一大堆理论，而是从数据的整理和预处理开始，这对于我这种基础相对薄弱的读者来说，简直是福音。我记得书中讲到如何处理缺失值，以及如何进行数据标准化和归一化，这些都是在实际数据分析中经常会遇到的问题。它通过Excel的筛选、排序、查找和替换等功能，以及一些相对进阶的公式，教会了我如何有效地清理和准备数据，为后续的统计分析打下坚实的基础。更让我印象深刻的是，它在介绍相关性分析时，不仅仅停留在计算皮尔逊相关系数，还详细讲解了如何利用Excel的“散点图”和“数据透视表”来直观地观察变量之间的关系，甚至还提及了如何利用Excel的“回归分析”工具来拟合线性模型。这让我意识到，原来Excel不仅仅是一个简单的计算工具，它还能帮助我们建立统计模型，从而预测和解释数据。书中在讲解推断性统计的部分，也让我受益匪浅。它通过实际案例，演示了如何使用Excel来计算置信区间，以及如何进行各种假设检验。我特别喜欢它在讲解ANOVA（方差分析）时，那种循序渐进的讲解方式，从概念到实际操作，再到结果的解读，都处理得非常到位。它还教我如何利用Excel的“数据分析”工具箱来快速完成这些分析，这极大地提高了我的工作效率。总而言之，这本书让我对Excel在统计领域的应用有了全新的认识，它不仅仅是一本工具书，更是一本能够激发我对数据分析兴趣的指南。
评分我一直认为，要想在信息爆炸的时代立足，掌握数据分析能力是必不可少的。然而，传统的统计学学习往往伴随着复杂的公式推导和抽象的理论，这对于非数学专业背景的我来说，着实是一道难以逾越的鸿沟。直到我遇见了这本《Excel在统计中的应用》，我才真切地感受到，原来统计学可以如此触手可及。这本书最大的亮点在于，它将深奥的统计学原理与Excel这款我们日常工作中随处可见的软件完美地结合起来。它没有直接抛出复杂的公式，而是从实际应用场景出发，一步步引导读者如何利用Excel的强大功能来解决统计问题。例如，在讲解概率分布时，它并没有长篇大论地介绍各种分布的数学定义，而是通过Excel的函数，如NORM.DIST, BINOM.DIST等，来模拟和计算不同场景下的概率，这让我对概率分布有了更直观、更深刻的理解。书中关于假设检验的部分，也同样让我受益匪浅。过去，我对假设检验总是停留在理论层面，不知道如何在实际数据中应用。而这本书，通过详细的步骤指导，教会我如何在Excel中进行各种类型的假设检验，从z检验到卡方检验，再到F检验，每一步都清晰明了，配以图文并茂的解释，让我能够轻松上手。更令人称赞的是，书中对于数据可视化部分也进行了深入的探讨，它不仅仅是简单地展示如何绘制图表，而是教我们如何根据统计分析的结果，选择最合适的图表类型来清晰、有效地传达信息，比如如何利用散点图来展示变量之间的相关性，如何利用箱线图来比较不同组别的数据分布。这本书让我明白，统计学并非高不可攀，通过Excel这样强大的工具，我们每个人都可以成为数据分析的实践者，从而更好地理解和洞察世界。
评分我曾经认为，统计学是一门只属于统计学家的学科，对于普通人来说，要么枯燥乏味，要么难以企及。然而，当我翻开这本《Excel在统计中的应用》时，我的这种看法被彻底颠覆了。这本书以Excel这个我们再熟悉不过的工具为媒介，将统计学的世界向我敞开了大门。它没有堆砌艰深的理论，而是将统计学的核心概念，比如描述性统计、概率分布、抽样误差、假设检验、回归分析等等，都融入到Excel的具体操作指令中。我至今还记得，书中在讲解“概率分布”时，是如何引导我使用Excel的内置函数，来模拟各种分布的随机数，并绘制出直观的概率密度曲线。这种“亲手操作，直观感受”的学习方式，让我对概率的概念有了前所未有的深刻理解。它还详细介绍了如何使用Excel的“数据分析”工具包，来进行方差分析（ANOVA）和协方差分析（ANCOVA）。这些我之前只在统计学教材上见过的名词，通过这本书的讲解，变得清晰而易于掌握。它一步步地指导我如何准备数据，如何选择正确的分析选项，以及如何解读ANOVA表格中的F值和P值。这让我意识到，原来统计学分析并不是高高在上的，而是可以如此贴近实际应用，并且可以如此高效。更令我惊喜的是，书中还包含了许多关于数据可视化和报表制作的技巧。它不仅仅是教我如何绘制图表，更是教会我如何根据数据分析的结果，选择最恰当的图表类型，如何突出关键信息，以及如何制作出专业、美观的统计报告。这本书彻底改变了我对统计学的认知，它让我相信，只要掌握了正确的工具和方法，每个人都可以驾驭数据，并从中发现价值。
评分我一直对数据背后的故事充满好奇，总想从杂乱无章的数据中挖掘出有价值的信息，但苦于没有合适的工具和方法。直到我接触到这本书，我才找到了我的“密钥”。这本书最大的魅力在于，它将统计学中的各种原理和方法，巧妙地转化为了Excel中的具体操作步骤。我特别喜欢它在讲解“数据清理”部分的内容，它详细介绍了如何利用Excel的筛选、排序、查找和替换等功能，以及一些高级的公式，来处理缺失值、异常值和重复值，确保数据的准确性和一致性。这让我明白，在进行任何统计分析之前，良好的数据质量是多么重要。书中在讲解“相关性分析”时，不仅仅是教我如何计算皮尔逊相关系数，还深入地指导我如何通过Excel绘制散点图，并观察点阵的分布趋势，从而判断变量之间是否存在线性关系，以及关系的强弱和方向。这种结合了计算和视觉化的方法，让我对相关性有了更直观的认识。更让我惊喜的是，它还介绍了如何利用Excel的“回归分析”功能，来建立预测模型。从简单的线性回归到多元线性回归，这本书都进行了详尽的讲解，包括如何解读回归系数、如何评估模型的拟合度，以及如何进行预测。这让我在实际工作中，能够利用Excel来分析变量之间的因果关系，并进行有根据的预测。此外，书中在“假设检验”方面的讲解也十分到位。它详细介绍了t检验、卡方检验、ANOVA等常用的统计检验方法，并教会我如何一步步地在Excel中完成这些检验，以及如何解读检验结果的P值。这让我能够更有信心地去验证我的研究假设，并得出科学的结论。这本书让我真正体会到了Excel作为一款强大的统计分析工具的价值，它为我打开了数据分析的大门，让我在信息时代拥有了更强的竞争力。
评分这本书，我拿到手的时候，光是封面就透着一股扎实的学究气，封面上那熟悉的Excel图标，配上“统计在Excel中的应用”这几个字，瞬间勾起了我对数据分析领域的好奇心。说实话，我之前对Excel的认知，还停留在简单的表格制作和数据录入层面，对它在统计学上的强大潜力，一直模糊不清。拿到这本书，我抱着一种“学以致用”的心态，希望它能为我打开一扇通往数据世界的大门。翻开目录，看到里面涉及到的描述性统计、推断性统计、回归分析、方差分析等等，这些我只在统计学课程上听说过的名词，在这本书里竟然找到了具体的Excel操作方法。这让我感到既兴奋又有点忐忑，兴奋的是，原来统计学理论可以如此贴近实际应用，可以用如此熟悉的工具来实践；忐忑的是，我担心自己基础不够扎实，无法完全理解其中的奥妙。这本书的语言风格，不像一些理论书籍那样枯燥乏味，而是尽量用通俗易懂的语言来解释复杂的统计概念，并且结合了大量实际的案例，让我能够边学边练。比如，在介绍描述性统计时，它不仅仅讲解了均值、中位数、众数这些基本概念，还详细演示了如何在Excel中使用SUM、AVERAGE、MEDIAN、MODE等函数来计算，并且用图表的形式直观地展示了数据的分布情况。更让我惊喜的是，它还介绍了如何利用Excel的“数据分析”工具包，来进行更复杂的统计分析，比如 t检验、ANOVA等，这些功能我之前完全没有注意到。这本书让我意识到，Excel不仅仅是一个表格软件，更是一个强大的数据分析平台，它的潜力远比我想象的要大得多。
评分在我看来，很多关于统计学的书籍，要么过于理论化，让人望而却步；要么过于操作化，却缺乏理论支撑。而这本《Excel在统计中的应用》，则完美地找到了两者的平衡点。它以Excel为载体，将统计学的理论知识以一种非常实用的方式呈现出来。我印象最深刻的是，它在讲解“抽样分布”时，并没有仅仅停留在数学公式的推导上，而是通过Excel的模拟功能，让我能够亲手生成大量的样本，并观察样本均值的分布情况。这种直观的学习体验，让我对中心极限定理有了更深刻的理解。书中在“假设检验”部分的内容，更是为我提供了解决实际问题的具体方法。它详细介绍了如何根据不同的研究问题，选择合适的统计检验方法，例如t检验、配对t检验、卡方检验等等，并一步步地指导我如何在Excel中完成这些检验。更重要的是，它还教会我如何正确地解读检验结果，包括P值的含义以及如何做出统计决策。这让我能够更有信心地去验证我的研究假设，并从数据中得出可靠的结论。此外，这本书在“方差分析（ANOVA）”部分的讲解也十分详细。它不仅介绍了ANOVA的基本原理，还详细演示了如何在Excel中使用“数据分析”工具包来执行单因素和双因素ANOVA。它还指导我如何解读ANOVA表格，包括如何判断因素之间是否存在显著差异。这让我能够更有效地比较多个组别的数据，并找出影响结果的关键因素。这本书让我认识到，Excel不仅仅是一个电子表格软件，它更是一个强大的数据分析工具，能够帮助我们理解和解决各种统计问题，极大地提升了我的数据分析能力。
评分我一直对统计学抱有浓厚的兴趣，但苦于缺乏系统的学习方法和实践工具，总是觉得自己在数据分析的道路上寸步难行。直到我偶然发现了这本《Excel在统计中的应用》，我的学习状态才发生了翻天覆地的变化。这本书的编写风格非常独特，它以一种非常友好的方式，将统计学的理论知识与Excel软件的操作技巧紧密地结合在一起。我特别欣赏它在讲解统计概念时，总是会先从实际应用场景出发，然后逐步引导读者了解背后的统计原理，并最终教会我们如何利用Excel来解决问题。例如，在讲解抽样调查和样本推断时，它不仅仅介绍了置信区间和假设检验等核心概念，更重要的是，它详细演示了如何在Excel中利用函数和图表来模拟抽样过程，计算样本均值和标准差，以及如何使用Excel的统计函数来计算置信区间和进行假设检验。这种“理论+实践”的学习模式，让我能够非常直观地理解这些抽象的统计概念，并能立刻将学到的知识运用到实际操作中。书中关于回归分析的部分，也让我大开眼界。它不仅介绍了简单线性回归，还涉及到了多元线性回归。通过Excel的“回归”工具，我学会了如何拟合回归模型，如何解读回归系数，以及如何评估模型的拟合优度。这让我能够更深入地理解变量之间的关系，并利用模型进行预测。此外，这本书在数据可视化方面也给了我很多启发。它不仅仅是教我如何绘制各种图表，更重要的是，它教会我如何根据不同的统计分析结果，选择最合适的图表类型来有效地传达信息，例如如何利用散点图来展示相关性，如何利用条形图来比较不同组别的数据，如何利用折线图来展示趋势。这本书让我真正体会到了Excel作为统计分析工具的强大魅力，它为我打开了一扇通往数据洞察的大门。
评分坦白说，我之前对Excel的认知，一直停留在基础的表格制作和数据整理层面，很少去探索它在更高级领域的应用。直到我偶然间发现了这本《Excel在统计中的应用》，才真正意识到Excel的强大潜能。这本书的内容组织得非常合理，它从最基础的数据预处理开始，逐步深入到各种统计分析方法，并且都与Excel的操作紧密结合。我特别欣赏书中关于“描述性统计”的讲解。它不仅仅列出了平均值、中位数、标准差等概念，更重要的是，它详细地演示了如何在Excel中使用不同的函数来计算这些统计量，并且指导我如何利用Excel的“数据透视表”和“图表”功能，来直观地展示数据的分布特征和汇总信息。这让我能够更有效地对数据进行初步的探索性分析。书中在“推断性统计”部分的内容，更是让我受益匪浅。它系统地介绍了如何利用Excel来进行各种类型的假设检验，比如t检验、卡方检验和F检验。它清晰地列出了每种检验的步骤，以及如何解读Excel输出的结果。例如，在讲解ANOVA（方差分析）时，它不仅展示了如何使用Excel的“数据分析”工具包来完成计算，还详细解释了ANOVA的原理，以及如何从ANOVA表格中提取有用的信息。这让我能够更好地理解不同组别之间是否存在显著差异。此外，书中关于“回归分析”的内容也让我大开眼界。它不仅讲解了简单线性回归，还涉及到了多元线性回归。通过Excel的“回归”工具，我学会了如何拟合模型，如何评估模型的拟合优度，以及如何使用模型进行预测。这让我能够更深入地理解变量之间的关系，并利用数据做出更明智的决策。这本书彻底改变了我对Excel的看法，它让我意识到，Excel不仅仅是一个简单的工具，更是一个强大的数据分析平台，可以帮助我解决很多实际问题。
评分我一直觉得，统计学就像是一门神秘的语言，虽然知道它很重要，但总觉得难以入门。直到我接触了这本书，我才发现，原来统计学可以如此贴近我们的工作和生活。这本书最大的特点就是它的实用性。它没有空泛的理论，而是将统计学的核心概念，如描述性统计、概率分布、抽样理论、假设检验、回归分析等等，都转化为Excel中的具体操作步骤。我印象最深刻的是，书中在讲解如何计算数据的平均值、中位数、众数等描述性统计量时，不仅仅是告诉你Excel中有SUM、AVERAGE、MEDIAN、MODE这些函数，还详细解释了这些统计量在实际数据分析中分别代表什么意义，以及在什么情况下使用哪种统计量更合适。这让我明白，工具的使用和对概念的理解同样重要。在学习假设检验的部分，这本书更是让我受益匪浅。它通过一个非常贴近生活化的案例，比如比较两种不同广告的点击率，一步步引导我如何在Excel中进行T检验。从数据的准备，到输入正确的公式，再到理解Excel输出的结果，每一步都清晰明了，而且还附带了对结果的解读，让我能够明白这个检验结果的实际意义。它还介绍了如何使用Excel的“数据分析”工具箱来进行方差分析（ANOVA），这对于我来说是一个全新的领域，但通过这本书的讲解，我能够相对轻松地理解其原理和操作方法。这本书让我意识到，Excel不仅仅是一个电子表格软件，它更是一个强大的统计分析平台。它让我能够以一种更加直观、更加高效的方式来学习和应用统计学知识，极大地提升了我解决实际问题的能力。
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