应用统计基础 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

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页数:358

译者:

出版时间:2010-1

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787111290414

丛书系列:

图书标签:

统计学
应用统计
基础统计
数据分析
概率论
数理统计
统计方法
回归分析
方差分析
统计建模

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具体描述

《应用统计基础》介绍统计的基本理论、基本知识和基本技能，重点介绍统计分析的各种方法。全书包括：导论、统计调查、统计整理、综合指标分析、抽样推断、相关与回归分析、时间数列分析、统计指数分析、Sxcel在统计中的应用、SPSS在统计处理中的应用共10章内容。

该书用图表将比较深奥抽象的理论问题简单化；以现实生活的实际应用作为案例，突出教材理论联系实际的特点，提高了学生的学习兴趣；教材具有很强的针对性、应用性和实践性；在全面阐述统计内容的同时，突出了统计方法的应用。

《应用统计基础》特色

1．通过图表的方式将比较深奥抽象的理论问题简单化，尽量以通俗易懂的语言讲述统计学中较深的数学知识，在每个重要的环节都编有适量例题。

2．本教材以现实生活的实际应用作为案例，突出理论联系实际，让学生感到统计能“学而有用、学而能用、学而会用”，给人以“统计就在我们身边”的亲切感，增强学生的学习兴趣。各章节全部通过案例引出所要讲授的内容和需要解决的问题。

3．本教材删去了一些理论性过强而在实践中运用不多的内容，增加了在实践中使用较多的统计分析法、统计分析软件(SPSS、Excel)等。具有很强的针对性、应用性和实践性，符合高职院校培养高技能应用型人才的目标。

4．在全面阐述统计内容的同时，突出了统计方法的应用。

5．力求与考取统计证相结合，体现考证内容与教材内容的一致性。

6．完成教材、PPT电子课件、案例、习题集等配套，体现集成性，即一体化教学方案。

读者对象：《应用统计基础》可作为高等专科学校，高等职业学校，成人高等学校的会计，会计电算化、统计．投资理财。管理等专业的应用统计学教材：也可作为专科教师，从事经济，管理工作人员和专、本科学生的参考书；对本科院校的教师也有一定的参考价值。

《数据探索与可视化实战》简介：在信息爆炸的时代，如何从海量数据中提炼有价值的洞察，并以直观易懂的方式呈现，已成为各行各业的核心竞争力。本书《数据探索与可视化实战》正是为应对这一挑战而精心打造。它并非一本抽象的理论教材，而是将目光聚焦于数据分析的实际操作层面，带领读者一步步掌握从原始数据到最终可视化报告的全过程。本书内容涵盖了数据分析的完整生命周期。我们将从数据获取与预处理开始，详细讲解如何从各种数据源（如数据库、API、文本文件、Excel表格等）高效地收集数据，并深入探讨数据清洗的关键技术。这包括缺失值处理（删除、填充）、异常值检测与修正、数据格式统一、重复数据识别与去除等一系列至关重要的步骤。我们会通过实际案例，演示如何利用Python及其强大的数据处理库（如Pandas）来高效完成这些繁琐但必不可少的工作，确保后续分析的准确性和可靠性。紧接着，本书将重点介绍探索性数据分析（EDA）。EDA是数据分析的灵魂，通过EDA，我们可以初步了解数据的分布特征、变量之间的关系，发现潜在的模式和异常。我们将学习使用各种统计方法和可视化工具来揭示数据的本质。例如，对于单个变量，我们会介绍频率分布、集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、四分位数）的计算与解读，并用直方图、箱线图等可视化手段直观展示其分布情况。对于两个或多个变量之间的关系，我们会讲解相关性分析、协方差计算，并通过散点图、热力图等来可视化变量间的依赖程度和模式，从而为后续建模或决策提供重要依据。本书的核心亮点之一在于数据可视化。我们相信，一个优秀的图表胜过千言万语。因此，本书将花费大量篇幅介绍如何使用业界主流的可视化库（如Matplotlib、Seaborn、Plotly）创建高质量、信息量丰富的图表。我们将从基础的柱状图、折线图、饼图入手，逐步深入到更复杂、更具洞察力的可视化类型，如地理空间地图、网络图、仪表盘等。本书强调的不仅是“如何画图”，更是“如何画出好图”。我们将深入探讨图表的选择原则，如何根据数据类型和分析目标选择最合适的图表；如何优化图表的元素（颜色、标签、标题、坐标轴），使其清晰、准确、易于理解；以及如何避免常见的可视化误区，防止数据被误读。通过大量的实战案例，读者将学会如何构建引人入胜的可视化叙事，用数据讲好故事。此外，本书还将涉及数据建模的基础概念，但不会深入复杂的理论推导。我们将介绍一些常用的数据分析模型，例如线性回归、逻辑回归、聚类分析等，重点在于理解它们的应用场景、基本原理以及如何通过可视化来解读模型结果。例如，我们会展示如何通过散点图和回归线来评估线性回归模型的拟合效果，如何利用聚类图来可视化不同簇的划分。这部分内容旨在帮助读者建立起数据分析的完整流程思维，理解从探索到建模再到结果呈现的逻辑链条。本书的另一大特色是注重实战与案例分析。每一章节都配有丰富的实际案例，涵盖了商业分析、市场营销、金融数据、用户行为分析等多个领域。读者将跟随案例，亲手操作，将理论知识转化为解决实际问题的能力。从数据导入、清洗、探索，到最终生成能够清晰传达信息的交互式可视化报告，全过程都将在案例中得到充分展示。我们还将介绍一些常用的数据分析工具和平台（如Jupyter Notebook、Google Colab），帮助读者搭建起高效的实践环境。《数据探索与可视化实战》适合所有希望提升数据分析与可视化能力的人士，包括但不限于：初级数据分析师和商业分析师：快速掌握数据处理、探索和可视化的核心技能。产品经理、市场营销人员：学习如何利用数据理解用户需求，优化产品策略，评估营销效果。运营人员：掌握通过数据驱动运营决策，提升效率和用户体验。对数据科学感兴趣的学生和职场新人：构建扎实的数据分析基础，为进一步学习打下坚实基础。任何希望更好地理解和运用数据的专业人士：无论您的背景如何，本书都将为您提供一套实用的数据分析工具箱。本书的学习体验是渐进式的，从易到难，理论与实践相结合。我们力求用清晰易懂的语言，配合大量图文并茂的实例，让复杂的概念变得生动有趣。学完本书，您将能够自信地面对各种数据挑战，从数据中发现价值，并用有说服力的方式将其呈现出来，从而在日益重要的数据驱动决策时代脱颖而出。