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出版者:Butterworth-Heinemann

作者:Morris, Stephen

出品人:

页数:128

译者:

出版时间:2011-8

价格:$ 28.19

装帧:Pap

isbn号码:9780750681858

丛书系列:

图书标签:

Excel
Spreadsheets
Data Analysis
Productivity
Business
Office Suite
Tutorial
Microsoft Excel
Data Visualization
Formulas and Functions

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具体描述

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《数据之道：洞察与决策的艺术》在信息爆炸的时代，数据如同潮水般涌来，然而，数据本身并非智慧，真正的力量在于如何理解、分析和运用它们，以驱动更明智的决策。这本书，《数据之道：洞察与决策的艺术》，将带您踏上一段探索数据潜能的旅程，从理解数据的基础，到掌握高级分析技巧，最终将数据转化为 actionable insights（可操作的洞察），帮助您在商业、科研、个人生活等各个领域做出更具前瞻性和影响力的选择。我们并非仅仅罗列枯燥的理论或晦涩的公式。这本书的独特之处在于，它将数据分析的整个过程，比作一门精妙的艺术，需要技巧、直觉与严谨的结合。我们将从最基础的“认识你的数据”开始，深入探讨数据收集的原则、数据清洗的艺术（如何识别并处理异常值、缺失值，确保数据的准确性和完整性），以及数据结构的重要性。您将学会如何以审慎的态度对待原始数据，为后续的分析打下坚实的基础。随后，我们将进入数据的可视化阶段。我们相信，“一图胜千言”并非一句空话。本书将引导您掌握多种数据可视化技术，从简单的柱状图、折线图，到更复杂的散点图、热力图、箱线图等。您将学习如何根据数据的类型和想要传达的信息，选择最恰当的可视化方式，并学会如何运用色彩、形状、布局等元素，将复杂的数据转化为清晰、直观、引人入胜的图表。这将极大地提升您从数据中快速捕捉关键趋势和模式的能力，并有效地与他人沟通您的发现。深入分析是本书的核心篇章。我们将循序渐进地介绍各种统计分析方法，从描述性统计（如均值、中位数、标准差、方差等，帮助您概括数据的基本特征）到推断性统计（如假设检验、置信区间，帮助您从样本推断总体）。您将学习如何理解相关性和因果性之间的微妙区别，避免常见的统计陷阱。此外，我们还会探讨一些常用的建模技术，例如回归分析，帮助您理解变量之间的线性关系，并预测未来趋势。本书不会拘泥于特定软件的功能，而是聚焦于分析方法的原理和应用，让您无论身处何种分析环境，都能游刃有余。更进一步，我们将触及一些高级分析的概念，例如时间序列分析，它能帮助您理解数据随时间变化的规律，预测未来的走势；聚类分析，它能帮助您发现数据中的隐藏群体，理解数据的内在结构；以及关联规则挖掘，它能帮助您发现数据项之间的有趣关联，例如在零售业中常见的“啤酒与尿布”现象。这些高级技术将赋予您更强大的数据洞察力，帮助您发现别人可能忽略的商业机会或潜在风险。本书的另一个重要特色是强调“数据驱动的决策”。我们不仅仅教您如何分析数据，更重要的是教您如何将分析结果转化为切实可行的行动。您将学会如何构建清晰的分析报告，如何用数据支持您的论点，如何与不同背景的听众有效沟通您的发现。我们将探讨如何识别关键绩效指标（KPIs），如何设定数据驱动的目标，以及如何利用数据反馈来不断优化您的策略和行动。本书鼓励读者培养一种批判性思维，始终问“为什么”，并利用数据来验证假设，挑战直觉。在学习过程中，我们将穿插大量的实际案例研究，涵盖了市场营销、金融投资、运营管理、科学研究等多个领域。这些案例将帮助您理解数据分析在现实世界中的应用，激发您的思考，并让您亲身体验数据解决问题的强大力量。您将看到，数据并非是冰冷的数字，而是蕴含着故事、洞察和机会的宝藏。我们坚信，掌握数据分析的能力，不仅仅是掌握一项技能，更是掌握一种思维方式。它能帮助您更客观地看待问题，更理性地做出判断，并最终在复杂多变的现代社会中，获得更强的竞争力。《数据之道：洞察与决策的艺术》将是您在这条道路上不可或缺的伙伴，它将点燃您对数据的好奇心，培养您分析的敏锐度，并最终帮助您释放数据蕴藏的无穷潜力，实现更明智、更具影响力的决策。无论您是刚刚接触数据分析的学生，还是希望提升数据运用能力的职场人士，亦或是对商业洞察充满渴望的创业者，这本书都将为您提供一套系统、深入且实用的指导。它将帮助您超越表面现象，深入数据的本质，从纷繁复杂的信息中提炼出最有价值的洞察，并将其转化为推动个人和组织进步的强大动力。让我们一起，踏上这段精彩的数据探索之旅，解锁洞察的智慧，掌握决策的力量。本书内容将涵盖：第一部分：数据的基础数据的本质与价值：理解数据在现代社会中的核心地位，以及其作为决策依据的重要性。数据收集的艺术：探讨不同类型数据的来源、收集方法和潜在偏差，强调数据质量的源头控制。数据清洗与预处理：详细介绍处理缺失值、异常值、重复值，以及数据格式统一、编码转换等技术，确保数据准备就绪。数据结构与组织：学习如何理解和组织不同结构的数据（如表格型、层级型、关系型），为分析打下基础。第二部分：数据的可视化可视化原则与目标：明确数据可视化的目的，学习如何选择最有效的图表类型来传达信息。基础图表详解：深入解析柱状图、折线图、饼图、散点图等常用图表，理解其适用场景和优缺点。高级可视化技巧：探索热力图、箱线图、地理信息图、网络图等，用于揭示更复杂的数据关系。设计一个好的图表：学习如何运用色彩、标签、标题、轴刻度等元素，提升图表的可读性和信息传达效率。可视化工具的理解（概念层面）：探讨不同可视化工具的核心功能和适用性，而非局限于特定软件。第三部分：数据的深度分析描述性统计的智慧：掌握均值、中位数、众数、方差、标准差、四分位数等指标，全面概括数据特征。推断性统计的原理：理解概率、抽样分布、置信区间和假设检验的基本概念，如何从样本推断总体。相关性与因果性：区分相关性和因果性，避免误读数据关系，学习如何设计实验来探究因果。回归分析的应用：学习简单线性回归和多元线性回归，理解模型构建、参数解释和预测。时间序列分析入门：识别时间序列数据的特点，学习趋势、季节性、周期性等成分的分析。聚类分析与模式识别：探索不同的聚类算法，如何发现数据中的自然分组和隐藏模式。关联规则挖掘：学习如何发现数据项之间的有趣关联，用于市场篮子分析等场景。第四部分：数据驱动的决策从数据到洞察：学习如何从分析结果中提炼出有价值的商业或研究洞察。构建数据故事：掌握如何用数据构建引人入胜的故事，有效说服他人。关键绩效指标（KPIs）的设定与追踪：学习如何定义、衡量和优化关键业务指标。数据驱动的实验设计：如何设计A/B测试等实验，以科学的方式验证假设和策略。沟通你的发现：学习如何向不同听众（技术背景和非技术背景）清晰有效地呈现数据分析结果。数据伦理与隐私：认识到在数据分析过程中保护用户隐私和遵守伦理规范的重要性。《数据之道：洞察与决策的艺术》，是您通往数据智慧之路的指南。它将以清晰的逻辑、丰富的案例和深刻的见解，帮助您掌握理解、分析和运用数据的核心能力，让数据真正成为您做出明智决策、引领变革的强大工具。