用Excel和SPSS学习统计学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国财政经济出版社

作者:毛炳寰

出品人:

页数:127

译者:

出版时间:2005-9

价格:14.00元

装帧:

isbn号码:9787500578772

丛书系列:

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• 数学
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《数据科学与商业洞察：从理论到实践的转型之路》 书籍简介 在当今以数据驱动决策的时代，掌握如何从海量信息中提炼出有价值的洞察，已成为各个行业专业人士的核心竞争力。本书《数据科学与商业洞察：从理论到实践的转型之路》并非一本专注于特定软件操作的手册，而是致力于构建一个全面的、系统化的数据分析思维框架和方法论体系。我们旨在引导读者，无论其背景是市场营销、金融、运营管理还是纯粹的科学研究，都能清晰地理解数据科学的本质，并将其有效地应用于解决复杂的商业问题。 全书分为四大核心板块，层层递进，确保读者在理论深度和实践应用之间实现无缝衔接。 第一部分：数据分析的哲学与基础框架 本部分是全书的理论基石。我们首先探讨数据在现代商业环境中的战略价值，以及数据素养（Data Literacy）的定义和重要性。我们认为，数据分析不仅仅是运行代码或生成图表，更是一种批判性思维过程。 数据思维的建立： 详细阐述如何将业务问题转化为可量化的数据问题。这包括明确目标变量、识别潜在的混淆因素，以及理解相关性与因果性的根本区别。我们引入了“数据叙事”（Data Storytelling）的概念，强调分析结果必须能够被清晰、有说服力地传达给非技术决策者。 统计学概念的直觉理解： 避免使用繁复的数学推导，而是侧重于对核心统计概念的直觉把握。涵盖内容包括概率分布的实际意义（如正态分布、泊松分布在不同业务场景的应用）、抽样误差的理解、假设检验的逻辑框架（零假设与备择假设的构建），以及如何正确解读P值和置信区间，避免常见的统计误判。 数据质量与预处理的艺术： 真实世界的数据充斥着缺失值、异常值和不一致性。本章深入探讨数据清洗的必要性，介绍多种处理缺失数据（如插补法）和识别异常点（如箱线图、Z分数法）的实用策略。此外，我们还讨论了数据转换（如对数转换、标准化）如何优化模型性能，强调“垃圾进，垃圾出”的原则在数据分析中的绝对有效性。 第二部分：核心分析技术与模型构建 在打下坚实的理论基础后，本书将笔触转向实际分析工具箱的构建。本部分聚焦于那些最常用于揭示商业规律的经典与现代分析技术。 描述性统计与探索性数据分析（EDA）： EDA被视为数据分析的“侦探工作”。本章指导读者如何通过可视化手段（如散点图矩阵、热力图、直方图）快速发现数据中的模式、趋势和异常点。重点在于如何利用EDA来指导后续的高级建模选择。 回归分析的精髓： 从简单线性回归出发，逐步深入到多元线性回归、逻辑回归（用于分类问题）。我们着重讲解模型诊断的重要性，包括残差分析、多重共线性检验（VIF）、以及如何解释回归系数的实际业务含义（例如，成本增加一单位，客户转化率如何变化）。 时间序列分析基础： 针对具有时间依赖性的数据（如销售额、股票价格），本章介绍如何识别趋势、季节性和周期性。探讨平稳性的概念，以及如何应用ARIMA模型家族进行短期预测，并评估预测区间对风险管理的重要性。 非参数方法的运用场景： 在数据不满足正态性假设或样本量较小时，非参数检验（如曼-惠特尼U检验、卡方检验）成为有力补充。本章明确界定这些方法的适用边界及其与参数检验的适用差异。 第三部分：面向决策的进阶模型与应用 随着数据复杂度的增加，单一的回归模型往往不足以应对挑战。本部分引入了更复杂的机器学习思想，但仍保持从商业应用角度出发的视角。 分类与预测模型： 介绍决策树（Decision Trees）的直观性及其在商业规则发现中的价值。接着，探讨集成学习方法（如随机森林、梯度提升机）如何通过组合多个弱学习器来显著提高预测的准确性和鲁棒性，特别是在客户流失预测和信用风险评估中的应用。 聚类分析与客户分群： 聚类（Clustering）是市场细分和个性化策略的基础。我们详细解析K-均值、层次聚类等方法的工作原理，并重点讨论如何确定最佳的簇数量（如肘部法则、轮廓系数），以及如何对生成的客户群进行有意义的业务画像描述。 关联规则挖掘： 介绍Apriori算法在“购物篮分析”中的应用，指导读者理解如何发现产品之间的隐藏关联，从而优化货架布局或进行交叉销售推荐。 模型评估与选择的艺术： 强调模型选择并非越复杂越好。本章系统性地介绍了交叉验证（Cross-Validation）、偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off），以及针对不同模型类型的评估指标（如分类问题的精确率、召回率、F1分数和ROC曲线的AUC值）。 第四部分：从分析到行动：数据驱动的实施路径 最高级的分析如果不能转化为实际行动，其价值趋近于零。本书的最后一部分专注于连接分析结果与商业落地。 实验设计与因果推断（A/B Testing）： 在互联网和产品迭代中，A/B测试是验证假设的金标准。本章细致讲解了实验设计的要素，包括样本量计算、分组平衡性检查、多重比较问题的规避，以及如何科学地解读实验结果以指导产品发布或营销活动。 数据可视化与报告的构建： 优秀的报告应是分析发现的最终载体。本章教授如何选择最能体现数据信息的可视化类型，以及如何设计信息层次分明的仪表板（Dashboards），确保决策者能“一目了然”地抓住关键驱动因素。 商业案例深度剖析： 穿插多个跨行业的真实案例研究，演示如何将前述所有理论和技术整合起来，构建一个完整的分析项目，从初始问题定义到最终的战略建议。这些案例涵盖了需求预测优化、市场细分策略、运营效率提升等多个维度。 本书的特点在于其对分析思维的强调远超对具体软件语法的关注。它提供的是一套通用的、可迁移的分析工具箱，帮助专业人士建立起自信、严谨且富有洞察力的数据分析能力，从而真正实现从数据到商业价值的有效转化。读者学到的不仅是“如何做”，更是“为什么这么做”和“在什么情况下这样做最合适”。

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我是一名非统计学专业的学生，在学习过程中，统计学一直是我的一大难关。直到我翻阅了《用Excel和SPSS学习统计学》这本书，我才真正体会到“柳暗花明又一村”的喜悦。这本书最大的亮点在于它的“双剑合璧”——Excel和SPSS的结合。我一直以为SPSS是很专业的软件，学起来会非常困难，但这本书的作者用非常接地气的方式，一步步教我如何运用SPSS进行数据整理、描述性统计、假设检验等基本操作。更重要的是，它没有忽视Excel在数据分析中的重要作用。通过Excel，我可以先对数据进行初步的清洗和可视化，这为后续在SPSS中进行更深入的分析打下了坚实的基础。书中大量的图文并茂的案例，让我能够清晰地看到每一步操作的意义和结果，而且这些案例都来自真实的学术研究或实际应用，非常有启发性。我印象最深刻的是关于卡方检验的部分，以前我总是记不住它的适用条件和计算公式，但这本书通过一个简单的分类变量分析的例子，就让我彻底理解了它的原理和用法。现在，我对统计学不再感到畏惧，而是充满兴趣，这本书无疑是我统计学学习路上的指路明灯。

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我购买《用Excel和SPSS学习统计学》这本书，最初是想提升自己在学术研究中的数据分析能力。说实话，我之前接触过一些统计学书籍，但总觉得它们要么过于理论化，要么操作指导不够详细，总是让我半途而废。而这本教材，则以一种全新的视角，将看似复杂的统计学知识与我们日常工作和学习中都非常熟悉的Excel以及专业的SPSS软件紧密结合。它并没有回避统计学的核心概念，例如概率、分布、推断性统计等，但它总是能巧妙地将其转化为可以被实践操作的步骤。书中对Excel的利用，不仅仅是数据的录入和简单的计算，而是深入到了如何利用其函数和图表功能来预处理数据，可视化数据趋势，这让我在SPSS操作之前就对数据有了更直观的认识。而SPSS部分的讲解，更是细致入微，无论是描述性统计的各项指标，还是推断性统计中常见的t检验、ANOVA、回归分析等，都提供了清晰的步骤说明和结果解读。我尤其喜欢书中关于假设检验的讲解，它不仅说明了如何进行检验，更强调了如何根据检验结果来做出有意义的推断。总而言之，这本书帮助我建立了一个扎实的统计学知识体系，并赋予了我运用工具解决实际问题的信心。

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这本《用Excel和SPSS学习统计学》真是把我之前对统计学的恐惧感彻底打散了！我一直觉得统计学是数字的迷宫，枯燥乏味，只适合那些数学天才。但这本书完全颠覆了我的认知。它没有上来就抛出一堆高深的公式和理论，而是从最基础的概念入手，用非常贴近生活的例子来解释，比如如何分析超市的销售数据，如何理解调查问卷的结果。尤其让我惊喜的是Excel的应用，它把统计计算的过程变得直观可视化，我可以通过拖拽公式、制作图表，一步一步看到数据的变化和规律，这比我过去看过的任何统计学教材都容易理解。SPSS的学习部分也是循序渐进，作者没有强求我立刻掌握所有功能，而是重点讲解了在实际研究中常用的分析方法，比如描述性统计、t检验、ANOVA等等，并且每一步都配有详细的操作截图和解释。读这本书的时候，我感觉自己不是在被动学习，而是在主动探索，每一个小小的成功都让我更有信心继续深入下去。对于那些跟我一样，对统计学望而却步，但又希望提升数据分析能力的朋友，这本书绝对是你们的福音，它让你发现统计学原来可以这么有趣，这么实用！

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《用Excel和SPSS学习统计学》这本书给我带来的最大改变，就是让统计学不再是高高在上的理论，而是成为了我解决实际问题的有力工具。作为一名市场营销人员，我经常需要分析大量的用户反馈和销售数据，但之前总是感觉摸不着头绪。这本书就像一位经验丰富的老朋友，耐心地带领我一步步走进统计学的世界。它巧妙地将Excel的强大数据处理能力与SPSS的专业统计分析功能结合起来，让我能够轻松地从海量数据中提取有价值的信息。书中对于各种统计方法的讲解，不仅仅是理论的罗列，更重要的是强调了这些方法在实际工作中的应用场景和解读方式。例如，在讲解相关分析时，它就举了一个很生动的例子，说明如何通过分析用户行为数据来预测购买意向。这让我茅塞顿开，原来统计学可以如此贴近我的工作需求。而且，书中对SPSS软件的操作指导也十分细致，每一个菜单、每一个选项都解释得很清楚，即使是初学者也能快速上手。我发现，一旦掌握了这些工具，分析数据就变得像搭积木一样简单，而且能够得到更客观、更科学的结论，这对我制定营销策略起到了至关重要的作用。

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对于我这样一个长期与数据打交道，但缺乏系统统计学训练的职场人士来说，《用Excel和SPSS学习统计学》这本书简直是一场及时雨。它没有使用晦涩难懂的学术语言，而是以一种非常务实和易于理解的方式，将统计学的核心概念和方法呈现出来。我最欣赏的是它对Excel和SPSS这两个工具的有机结合。Excel的易用性让我在进行数据清洗、整理以及初步的探索性分析时得心应手，很多基础的统计量计算，比如均值、标准差、百分比等等，我都可以直接在Excel中完成，并且通过图表直观地展现出来。这大大降低了我的入门门槛。而当需要进行更复杂的统计分析时，这本书就引导我进入SPSS的世界。它对SPSS的介绍非常到位，重点讲解了那些最常用、最核心的功能，例如因子分析、聚类分析、以及各种回归模型的建立和解读。更难得的是，书中总是会结合具体的案例场景来讲解这些分析方法，让我能够清晰地理解“为什么”要用这个方法，“如何”去用，以及“如何”去解释分析结果。这本书不仅教会了我“怎么做”，更重要的是教会了我“为什么这么做”，这让我能够真正地将统计学知识运用到我的实际工作中，做出更科学、更有效的决策。

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这书的市场定位比较奇怪，2个软件都讲，有种给你分析用那个软件好的感觉……因为作者对功能区别和使用上的区别看上去挺了解。内容还好，通俗易懂。

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