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出版者:中南大学

作者:杨国忠 编

出品人:

页数:386

译者:

出版时间:2009-7

价格:40.00元

装帧:

isbn号码:9787811059342

丛书系列:

图书标签:

• 偶尔也要务正业
• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计方法
• 数学
• 科学研究
• 实验设计
• 回归分析
• 抽样调查
• 数据挖掘

《数据驱动的决策之道》 在这本引人入胜的著作中，我们将一同踏上一段探索数据深层奥秘的旅程。你是否曾对海量信息感到迷茫，不知如何从中提炼出有价值的见解？你是否渴望掌握一种能够帮助你做出更明智、更精准决策的系统性方法？那么，《数据驱动的决策之道》正是为你量身打造的指南。 本书并非枯燥的理论堆砌，而是以一种生动、实用的方式，引导读者理解数据如何成为现代社会中无处不在的基石，以及如何利用数据揭示隐藏的模式、预测未来的趋势，最终实现卓越的决策。我们将从最基础的概念入手，逐步深入到各种分析技术的核心，并通过大量贴近现实的案例，展示这些技术在不同领域的强大应用。 第一部分：数据思维的基石 在启程之前，我们需要构建坚实的数据思维框架。本部分将深入探讨： 数据是什么，它为何重要？ 从人口普查到社交媒体互动，从科学实验到商业运营，数据无处不在。我们将解析数据的本质，理解它如何反映现实世界的各个角落，以及为何掌握数据分析能力已成为必备的生存技能。 认识数据的多样性： 数据并非千篇一律。我们将介绍不同类型的数据，如定量数据（数值型）与定性数据（描述型），以及它们各自的特点、采集方式和分析侧重点。你将学会区分不同类型的数据，并了解每种数据所能承载的信息量。 数据质量与清洗： 垃圾进，垃圾出。本部分将强调数据质量的重要性，并教授实用的数据清洗技术，包括如何识别和处理缺失值、异常值、重复数据以及不一致的数据格式。确保数据的准确性和可靠性是后续所有分析的基础。 数据可视化：让数据“说话”： 抽象的数据通过可视化手段才能变得直观易懂。我们将介绍各种经典且强大的数据可视化图表，如柱状图、折线图、散点图、饼图、箱线图等，并探讨如何根据数据的类型和分析目的选择最合适的图表。你将学会如何用图形语言有效地传达信息，让你的观点更具说服力。 第二部分：洞察数据的核心工具 掌握了数据思维，我们便可以开始运用强大的分析工具来挖掘数据的价值。本部分将聚焦于核心的分析技术： 描述性统计：理解数据的“全貌”： 如何用几个数字概括一组数据？我们将学习如何计算和解释描述性统计量，如均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等。这些工具能帮助我们快速把握数据的中心趋势、离散程度和分布形态。 推断性统计：从样本到总体： 我们很少能接触到所有数据，通常需要从样本推断总体的特征。本部分将介绍推断性统计的核心概念，如抽样分布、置信区间和假设检验。你将学会如何根据样本数据对总体做出合理推断，并评估这些推断的可靠性。 相关性分析：揭示变量间的联系： 两个变量之间是否存在某种关联？我们将学习如何计算和解释相关系数，理解变量之间的线性关系强度和方向。这有助于我们发现潜在的驱动因素，理解不同因素之间的相互作用。 回归分析：预测与建模： 如何利用已知信息预测未知的结果？我们将深入探讨回归分析，包括简单线性回归和多元线性回归。你将学会如何建立预测模型，量化自变量对因变量的影响，并利用模型进行预测。 抽样方法与设计：高效获取数据： 如何设计有效的抽样方案，以最小的成本获取最具代表性的数据？我们将探讨各种抽样方法，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等，并分析它们的优缺点。 第三部分：数据在实践中的力量 理论的最终目的是指导实践。《数据驱动的决策之道》将通过丰富的案例，展示数据分析在各行各业的广泛应用： 商业智能与市场分析： 如何利用销售数据、客户行为数据来优化营销策略、提升客户满意度，并预测市场趋势？我们将探讨如何通过数据分析来驱动商业决策。 科学研究与实验设计： 在生物、物理、社会科学等领域，数据是验证理论、发现新知的关键。我们将介绍数据分析在科学研究中的应用，以及如何设计严谨的实验来收集和分析数据。 金融风险管理与投资决策： 如何利用历史数据和市场数据来评估风险、预测股价，并做出更明智的投资决策？我们将探索数据分析在金融领域的关键作用。 公共政策制定与社会科学研究： 如何利用人口普查数据、经济指标、社会调查数据来制定有效的公共政策、理解社会现象？我们将看到数据如何为社会进步提供依据。 个人成长与效率提升： 即使在个人生活中，数据也能帮助我们更好地认识自己、优化习惯，并达成个人目标。 本书的目标读者： 无论你是学生、研究人员、市场营销人员、产品经理、数据分析师，还是对数据分析充满好奇的普通读者，《数据驱动的决策之道》都将为你提供一套清晰、系统且实用的方法论。它能够帮助你： 提升批判性思维能力： 学会质疑数据，理解数据背后的假设和局限性。 增强解决问题的能力： 利用数据找到问题的根源，并提出有效的解决方案。 做出更自信、更准确的决策： 告别凭感觉的决策，拥抱基于证据的科学方法。 在竞争日益激烈的信息时代脱颖而出： 掌握数据分析这项宝贵的技能，为你的职业生涯和个人发展注入强大的动力。 立即翻开《数据驱动的决策之道》，开启你的数据洞察之旅，让数据真正成为你解读世界、引领未来的强大武器！

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，那种厚重感和纸张的质地，一上手就知道是下过一番功夫的。我尤其欣赏它封面那种简洁到近乎素雅的排版，没有用那些花哨的、试图哗众取宠的色彩，而是选择了沉稳的蓝灰色调，让人感觉这本书的内在定然是经得起推敲的。内页的字体选择也十分考究，字号适中，行距也拉得恰到好处，即便是初次接触这类书籍的读者，阅读起来也不会感到吃力。更值得一提的是，书脊的装订处理得非常牢固，即便是频繁翻阅查找特定章节，也丝毫没有松动的迹象，这对于经常需要往返查阅参考资料的读者来说，无疑是一个巨大的加分项。此外，书中对图表的呈现方式也极为专业，那些示意图和流程图的线条清晰、标注明确，即便是复杂的统计模型也能通过视觉化的方式得到很好的解释，这比单纯的文字描述要高效得多。可以说，光是这份对待物理实体的尊重，就足以让我在书架上为它留一个重要的位置。

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在排版细节和辅助材料的设置上，这本书的处理方式堪称典范，显示出编者对学习者需求的深刻理解。特别值得称赞的是那些在理论讲解后紧随其后的“动手实践区”。这些区域往往不是简单的习题，而是包含了一组结构清晰的数据集描述，并直接引导读者思考“你会用什么方法来检验这个假设？”、“如果数据不符合正态分布，你的下一步方案是什么？”。这种设计将知识的吸收与技能的即时应用完美地结合了起来。此外，书中对公式的呈现也进行了优化，不是一股脑地将复杂的数学表达式堆砌在一起，而是通过分步推导的方式，清晰地展示了每一步转化的逻辑依据，并用小框特别标注了公式背后的统计学假设。这种细致入微的引导，极大地帮助我构建了稳固的知识链条，而不是仅仅停留在机械记忆的层面。

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语言风格上，这本书展现出一种罕见的平衡感：既有学术的严谨性，又不失作为科普读物的流畅性。作者似乎深谙如何与读者进行一场高质量的“对话”。在阐述概率论的严密定义时，措辞精准、滴水不漏，确保了概念的准确无误；然而，在解释诸如中心极限定理这类高阶概念时，笔锋一转，开始使用生动形象的比喻，比如将随机变量的分布比作不同河流汇入大海的过程，一下子就将原本晦涩的数学原理变得具象可感。更令人称道的是，它在关键时刻对术语的引用和解释都做得非常到位，几乎每一处新的专业词汇出现时，旁边都会附带一句精炼的解释，这极大地减少了读者频繁查阅词汇表的麻烦。这种如同经验丰富的导师在身边耐心讲解般的叙述节奏和语感，使得即使面对厚厚的篇幅，阅读体验依然保持着一种令人愉悦的连贯性。

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这本书的章节逻辑构建，可以说是体现了一种匠心独运的教学思路。它并非简单地将各种统计方法罗列堆砌，而是采取了一种由浅入深、层层递进的叙述方式。初期的内容铺垫非常扎实，它没有急于抛出复杂的公式，而是先花了大量的篇幅来构建“为什么我们需要统计思维”的底层认知框架，这对于那些对量化分析心存畏惧的“文科生”来说，简直是一剂强心针。随后，它在介绍基础的描述性统计时，巧妙地融入了大量的现实生活案例，比如市场调研中的抽样误差分析、产品质量控制中的标准差应用等，这些案例的选取既贴近普通人的经验，又精准地指向了理论的运用场景。这种情境化的教学方法，极大地降低了学习的抽象门槛，让人感觉自己不是在啃一本枯燥的教材，而是在学习一套解决实际问题的工具箱。这种循序渐进的布局，让人对后续更深入的内容充满了期待，而不是望而却步。

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如果说一本优秀的工具书有什么“意外惊喜”，那么这本书在案例的广度与深度上，绝对是超乎预期的。我原以为它会集中火力于传统的经济学或社会科学领域，但翻阅后发现，它对跨学科的应用探讨简直令人拍案叫绝。书中不仅细致讲解了如何运用回归分析来预测气候变化对农业产出的影响，还专门开辟了一章，深入剖析了如何运用非参数检验方法来评估医学影像识别算法的准确率。这些案例的选取，不仅体现了作者对当前科研前沿的敏锐洞察力，更重要的是，它巧妙地向读者展示了统计学这门学科的普适性和强大的生命力。对于那些希望将所学知识应用到具体研究领域的人来说，这本书提供的不是单一的公式模板，而是一整套可以灵活适配不同场景的分析思维框架，它激发了我去探索更多未知领域的兴趣。

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90///////////////杨国舅.................真是好人啊！

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