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出版者:四川西南财经大学

作者:向蓉美，王青华主

出品人:

页数:242

译者:

出版时间:2006-8

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787810885225

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 西南财大
• 随笔
• 随性
• 绘本
• 热血
• 游记
• 读得很潦草，于是没怎么懂。。
• 统计学
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• 数据分析
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• 学习

《数据的故事：从零开始的洞察之旅》 在这信息爆炸的时代，我们每天都被海量的数据所包围，它们如同无声的语言，描绘着世界的运转规律。然而，若没有合适的工具和视角，这些数据便仅仅是杂乱无章的符号，无法为我们揭示其深层的含义。 《数据的故事：从零开始的洞察之旅》并非一本枯燥的数学理论堆砌，而是一本真正引人入胜的指南，它将带领读者踏上一段激动人心的探索之旅，教会我们如何聆听数据的声音，理解它们所讲述的精彩故事。 这本书的核心目标是赋予每一位读者解读和运用数据的能力，无论你是否有数学或计算机背景。我们深信，数据分析并非高不可攀的专业领域，而是每个人都可以掌握的强大技能。通过本书，你将学会如何将看似纷繁复杂的数据，转化为清晰、有意义的洞察，从而更好地理解周遭世界，做出更明智的决策。 第一部分：倾听数据的呼吸——数据是什么，我们为什么要关心它？ 在旅程的开端，我们将首先深入理解“数据”的本质。我们不只是告诉你数据是由数字、文字、图像等组成的，更会探讨数据的来源、类型及其在现代社会中的关键作用。从商业决策到科学研究，从个人消费习惯到全球经济趋势，数据无处不在，它的重要性正日益凸显。 数据的语言： 我们将用生动形象的比喻，解释不同类型数据的含义，例如定性数据（如颜色、品牌）和定量数据（如年龄、收入）。你会明白，每一种数据都有其独特的表达方式，理解这些差异是解读故事的第一步。 数据驱动的世界： 通过一系列引人入胜的案例，我们将展示数据是如何改变我们认识世界和进行决策的方式的。从企业如何利用客户数据优化产品，到政府如何通过分析人口数据制定公共政策，再到科学家如何从实验数据中发现新知，你将深刻体会到数据分析的力量。 数据的价值： 我们将探讨为什么收集和分析数据如此重要。它不仅能帮助我们发现问题，更能预测未来趋势，识别潜在机会，甚至优化资源配置，节省成本。 第二部分：数据的新视角——可视化与初步探索 仅仅拥有数据是远远不够的，关键在于如何从这些数据中“看到”模式和关系。本部分将聚焦于数据的可视化，这是揭示数据内在结构最直观、最有效的方式。 图表的魔法： 你将学会如何选择和绘制最适合展现特定数据特点的图表，从简单的柱状图、折线图，到更复杂的散点图、箱线图。我们将强调图表不仅仅是美观的展示，更是传达信息的载体，错误的图表选择可能会导致误解。 探索性数据分析（EDA）： 我们将介绍EDA的理念和常用方法，这是一种在正式建模之前，对数据进行初步检查和概览的过程。通过EDA，你可以发现数据的分布特征、异常值、缺失值以及变量之间的初步关系，为后续的深入分析奠定基础。 发现异常与模式： 通过直观的图表和简单的统计量，你将学会如何识别数据中的“亮点”和“阴影”——那些与整体趋势显著不同的数据点（异常值），以及那些反复出现、具有规律性的数据模式。 第三部分：数据的度量与比较——基础统计量与概率入门 在对数据有了初步的感性认识后，我们需要引入一些工具来定量地描述和度量数据。本部分将为你揭示如何用简洁的数字来概括数据的核心特征。 描述数据的“中心”： 你将学习均值、中位数和众数等概念，理解它们分别代表了数据的中心趋势，以及在什么情况下使用哪种度量更为合适。例如，当数据存在极端值时，中位数比均值更能代表典型情况。 刻画数据的“分散”： 我们会讲解方差、标准差和极差等指标，它们帮助我们理解数据的离散程度。一个低标准差意味着数据点紧密聚集，而一个高标准差则表明数据点分布广泛。 相对位置的标尺： 分位数和百分位数将帮助你理解数据点在整体分布中的相对位置，例如，你知道你的收入处于人群的哪个百分比吗？ 概率的基石： 在接触更复杂的分析之前，理解概率的基本概念至关重要。我们将用生活中的例子，解释随机事件、概率分布等，为理解统计推断打下基础。 第四部分：数据之间的联系——相关性与回归分析初步 现实世界中的很多现象并非孤立存在，而是相互关联的。本部分将帮助你理解如何量化和分析变量之间的联系。 “关联”有多强？——相关性： 你将学习相关系数的概念，它能告诉你两个变量之间是正相关（一同增长）、负相关（一个增长，另一个下降）还是不相关。我们会强调相关性不等于因果性，这是数据分析中最常被误解的陷阱之一。 预测的艺术——线性回归： 我们将介绍线性回归的基本思想，即用一个或多个变量来预测另一个变量。通过简单的线性模型，你将学会如何构建一个基础的预测模型，并理解模型的意义。例如，根据广告投入预测销售额。 模型的评估与解读： 如何知道你的模型是否“好”？我们将介绍一些初步的评估指标，并教会你如何解读模型输出，理解各个变量对预测结果的贡献。 第五部分：数据的推理与决策——假设检验与样本统计 数据往往只是我们观察到的世界的一小部分。我们如何从有限的样本数据推断出更广泛的整体情况？本部分将带你进入统计推断的领域。 从“样本”看“整体”： 你将理解什么是样本，什么是总体，以及为什么我们需要通过样本来了解总体。本书将重点介绍如何从样本数据中提取关于总体的有效信息。 检验你的“猜想”——假设检验： 假设检验是统计学中最核心的应用之一。你将学习如何根据数据来验证一个预设的假设，例如，“新药是否真的有效？”“某种营销策略是否带来了显著的销售增长？”我们将一步步讲解假设检验的逻辑过程。 置信区间： 除了给出单一的估计值，我们还会讲解如何构建置信区间，它能提供一个数值范围，我们有一定把握认为真实的总体参数就落在这个范围内。 贯穿全书的理念： 《数据的故事：从零开始的洞察之旅》始终坚持以下核心理念： 直观易懂： 我们避免使用晦涩难懂的数学术语，而是用生活化的语言和丰富的图例来解释概念。 实践导向： 书中提供了大量贴近实际的案例和练习，让你能够边学边练，将所学知识应用到解决实际问题中。 批判性思维： 我们鼓励读者在分析数据时保持批判性思维，不轻易相信表面的数字，而是深入探究数据背后的逻辑和潜在的局限性。 持续学习： 数据分析的世界不断发展，本书为你提供坚实的基础，更重要的是培养你持续学习和探索新知识的能力。 无论你是学生、职场人士，还是对数据充满好奇的普通人，这本书都将是开启你数据洞察之旅的理想起点。它不是要让你成为统计学家，而是让你成为一个能够用数据说话、用数据思考的聪明人。让我们一起，从零开始，倾听数据的故事，揭示隐藏的规律，用洞察力驱动更美好的未来。

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我对这类基础读物通常抱持着一种审慎的态度，毕竟市面上太多打着“入门”旗号，实则内容东拉西扯，缺乏系统性的著作。然而，这本教材给我的感觉是结构极其严谨，可以说是逻辑链条环环相扣。它并没有为了追求所谓的“简单化”而牺牲掉专业深度。作者在讲解概率论的基础时，非常注重对基本假设的阐述，比如独立性、随机性这些看似玄乎的词汇，都被拆解成了非常具体的场景进行讨论，这确保了读者在后续学习推断统计时，不会因为底层逻辑不稳而感到吃力。印象最深的是关于“假设检验”那一章，我过去一直对P值抱有某种神秘感，总觉得它是个黑箱操作。但这本书用一种近乎哲学辩论的方式，清晰地解释了原假设和备择假设的对立统一关系，以及我们为什么需要“拒绝”而非“接受”某个假设。这种深度讨论，让我对统计学有了更深刻的敬畏感，明白它不只是一种计算方法，更是一种科学判断和决策的框架。阅读完这一部分，我感觉自己看待数据报告的目光都变得锐利了许多。

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坦白说，我一开始是抱着“应付一下”的心态开始阅读的，因为我的专业背景离统计学有点远，担心内容会过于抽象难懂。这本书给我的惊喜在于，它在保持专业性的同时，又充满了一种近乎幽默的文笔和非常巧妙的类比。作者似乎非常理解学习者的焦虑点，总能在关键的转折点出现，用一句精辟的总结或者一个贴切的比喻来稳住阵脚。例如，在讲解“抽样分布”这个核心概念时，作者没有直接陷入大数定律的公式推导，而是用“想象你是一个远方的国王，只能通过少量信使带回的报告来判断全国的民情”这种情景剧的方式来阐述，瞬间就让人明白了为何样本量对估计的可靠性至关重要。这种写作风格，让原本厚重的学术内容变得轻盈起来，阅读过程几乎没有产生任何阅读障碍或心理压力。我常常在不知不觉中就读到了深夜，不是因为内容有多么催眠，而是因为作者总能抓住我的好奇心，让我迫不及待地想知道下一个统计学原理是如何被揭示出来的。

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这本书拿到手的时候，光是封面设计就让人眼前一亮，那种简约又不失深度的感觉，很对我的胃口。我本来对需要大量数学公式的统计学有点望而生畏，总觉得那是学霸的专属领域，但翻开这本书后，那种顾虑一下子就烟消云散了。作者的叙述方式非常贴近生活，仿佛不是在讲授冰冷的理论，而是在分享如何用更清晰的视角去看待这个充满不确定性的世界。比如，书中对“平均数”的讲解，没有直接抛出复杂的数学公式，而是通过一个关于班级考试分数的日常例子，把集中趋势这个概念讲得透彻明白。我尤其喜欢作者在引入每个新概念时，都会先设置一个引人入胜的“谜题”或者生活中的困惑，然后循序渐进地展示统计学的工具是如何解开这个困惑的。这使得学习过程不再是枯燥的记忆，而更像是一场侦探游戏，每解开一个知识点，都有一种豁然开朗的成就感。而且，这本书的排版非常人性化，关键的定义和公式都有特殊的标记，即便是粗略翻阅，也能迅速抓住重点，这对于时间紧张的上班族来说，简直是福音。它成功地将原本高不可攀的统计学，变成了一种人人都可以理解和应用的思维工具。

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这本书的实践指导性是其最大的亮点，它完全打破了我对统计学教材“纸上谈兵”的固有印象。作者似乎深谙读者渴望“上手操作”的心态，在讲解完理论后，几乎无一例外地配有非常详尽的案例分析，而且这些案例选取得非常贴近现代商业和社会热点，而不是那些陈旧的农作物产量或者身高体重数据。比如，书中用一个关于社交媒体用户留存率的例子，来演示如何构建和解释回归模型，这对我目前的工作领域——互联网产品分析——有着直接的指导意义。更令人称赞的是，作者并没有强迫读者使用某一个特定的软件，而是侧重于讲解“背后的原理和操作思路”，虽然文字描述为主，但你完全可以根据这种思路，套用到Excel、SPSS甚至是Python等任何工具上，体现了极高的通用性和前瞻性。读完这些实践部分，我甚至有种冲动，想立刻回到我的工作台，用新学的知识去验证一下我们团队正在进行的一个A/B测试结果，这才是真正学以致用的感觉。

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这本书在章节的过渡和知识的递进关系处理上，做得极其流畅自然，这一点是很多教材难以企及的。它不是简单地把知识点堆砌在一起，而是构建了一个清晰的知识地图。你可以清晰地看到，从描述性统计到概率论基础，再到参数估计和最终的假设检验，每一步都是建立在前一步的坚实基础上的。这种“搭积木”式的结构，极大地降低了学习的挫败感。如果我对比我过去阅读过的其他几本统计学教材，它们常常在引入“中心极限定理”时出现断崖式的难度提升，很多读者往往就在那里止步了。但在这本书里，作者用了大量的篇幅来铺垫和解释中心极限定理的意义和应用背景，而不是仅仅给出那个复杂的公式。此外，书末的复习和自测环节设计得非常用心，它不只是重复性的题目，更多的是对前面知识点融会贯通的检验，迫使读者必须将零散的知识点串联起来形成一个完整的思维闭环。对于希望系统性掌握这门学科的读者来说，这本书提供的知识框架是极其宝贵且持久的。

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"这本书怎么样？”“我可以说脏话吗？”“额，最好不要。”“那我无话可说。 ”

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"这本书怎么样？”“我可以说脏话吗？”“额，最好不要。”“那我无话可说。 ”

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"这本书怎么样？”“我可以说脏话吗？”“额，最好不要。”“那我无话可说。 ”

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。。。主编这俩老师都是教得不算怎么样但是打分极低极低的变态！！（还好我选的另外的老师）

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"这本书怎么样？”“我可以说脏话吗？”“额，最好不要。”“那我无话可说。 ”