SPSS统计分析从基础到实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业

作者:罗应婷

出品人:

页数:366

译者:

出版时间:2010-1

价格:49.00元

装帧:

isbn号码:9787121100109

丛书系列:

图书标签:

• 学习
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《数据探秘：洞察信息时代的统计学力量》 在这个信息爆炸的时代，数据不再是冷冰冰的数字，而是蕴藏着深刻洞察和无限可能的宝藏。然而，如何从海量的数据中挖掘出有价值的信息，如何将纷繁的现象背后隐藏的规律揭示出来，如何做出基于事实的科学决策？这正是统计学所能赋予我们的强大能力。《数据探秘：洞察信息时代的统计学力量》将带领您踏上一段激动人心的旅程，深入理解统计学的核心概念，掌握分析数据的实用技巧，从而在工作和生活中游刃有余地驾驭数据，解锁信息时代的无限潜力。 本书并非一本枯燥乏味的理论教科书，而是一本充满实践导向的指南，旨在帮助所有对数据分析感兴趣的读者，无论您是初学者还是已经具备一定基础，都能通过清晰易懂的讲解和生动形象的案例，逐步构建起坚实的统计学知识体系。我们相信，统计学并非少数专业人士的专利，而是现代社会每个人都应该掌握的基本素养，它能够帮助我们更好地理解世界，做出更明智的判断。 第一部分：数据世界的基石——统计学的基本概念 在进入复杂的数据分析之前，我们首先需要建立起对统计学基本原理的深刻认识。《数据探秘》将从最基础的概念入手，为您铺就坚实的统计学之路。 什么是数据？数据的种类与度量： 我们将首先探讨数据的本质，理解不同类型的数据（如分类数据、数值数据）以及它们所对应的不同度量尺度（如定类、定序、定距、定比）。清晰地理解数据的属性，是后续所有分析的前提。例如，我们将讨论在市场调研中，顾客的购买意向（喜欢、不喜欢、中立）属于什么类型的数据，以及如何对其进行有效的分析；而产品的销售额则属于何种类型，又应该如何度量。 描述性统计：让数据“开口说话”： 想要了解一组数据的基本特征？描述性统计是您的首选工具。我们将深入讲解如何计算和解释数据的集中趋势（均值、中位数、众数），理解数据的离散程度（方差、标准差、极差），以及如何通过数据分布（频率分布表、直方图、箱线图）来直观地展现数据的概况。通过这些工具，您将能够迅速掌握一组数据的“画像”，例如，一家公司可以通过计算员工的平均薪资和薪资的标准差，来了解其薪酬体系的整体水平和内部差异；销售部门可以通过分析产品销量的直方图，来识别销售旺季和淡季，并针对性地制定销售策略。 概率论的基础：理解不确定性： 现实世界充满了不确定性，概率论正是我们理解和量化这种不确定性的数学语言。我们将介绍概率的基本概念、事件的相互关系、条件概率以及重要的概率分布（如二项分布、正态分布）。这些概念不仅是进行推断性统计的基石，也能帮助我们更理性地看待风险和机遇。例如，在产品质量控制中，我们需要计算次品出现的概率，从而评估生产过程的稳定性；在金融投资领域，理解概率分布有助于我们评估不同投资组合的风险与收益。 抽样与抽样分布：从样本推断整体： 绝大多数情况下，我们无法对整个总体进行测量，而只能通过抽样来获取信息。本书将详细介绍各种抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样），以及抽样分布的概念，特别是中心极限定理的重要性。这将是理解统计推断的关键。例如，在民意调查中，我们不可能采访到所有公民，而是通过精心设计的抽样方法来代表整体的观点；在产品测试中，我们从大量生产的产品中抽取一部分进行测试，以推断整体的产品质量。 第二部分：深入洞察——统计推断的核心技法 在掌握了基础概念之后，我们将进一步探索统计推断的奥秘，学习如何从样本数据中得出关于总体的结论，并进行有根据的预测。 参数估计：点估计与区间估计： 我们将学习如何利用样本数据来估计总体的未知参数，包括点估计（用一个值表示估计）和区间估计（给出一个可能包含总体参数的范围）。了解置信区间是如何构建的，以及如何解释其含义，将帮助您对估计结果的可靠性有更准确的把握。例如，我们可以通过调查一部分用户的平均消费金额，来估计所有用户的平均消费金额，并给出一个置信区间，表明我们有多大的把握认为真实平均消费金额在这个区间内。 假设检验：验证我们的猜想： 假设检验是统计推断中最强大的工具之一，它帮助我们以科学的方式来验证关于总体的各种猜想。我们将详细讲解假设检验的基本步骤，包括建立原假设和备择假设、选择检验统计量、计算P值以及做出决策。我们会探讨各种常见的假设检验方法，如Z检验、t检验、卡方检验等，并结合实际案例展示它们的运用。例如，一家制药公司可以通过假设检验来判断新研发的药物是否比现有药物更有效；一家电商平台可以通过假设检验来评估一种新的广告投放策略是否能显著提升用户转化率。 方差分析（ANOVA）：比较多组均值： 当我们需要比较三个或更多组的均值是否存在显著差异时，方差分析（ANOVA）就显得尤为重要。我们将深入浅出地介绍单因素方差分析和多因素方差分析的原理和应用，帮助您理解如何分解总变异，并判断不同因素对结果的影响程度。例如，我们可以利用方差分析来比较不同教学方法对学生学习成绩的影响；或者分析不同肥料对农作物产量的影响。 回归分析：揭示变量之间的关系： 回归分析是研究变量之间数量关系的重要方法，它可以帮助我们预测一个变量的取值，以及理解其他变量是如何影响它的。我们将从最简单的简单线性回归开始，逐步深入到多元线性回归，讲解如何建立回归模型、解释回归系数、评估模型拟合优度以及进行预测。例如，我们可以建立一个模型来预测房价，其中影响因素可能包括房屋面积、地理位置、卧室数量等；或者分析广告投入对销售额的影响程度。 第三部分：探索复杂关系的奥秘——进阶统计分析方法 在掌握了基础和核心的推断性统计之后，我们将进一步探索更复杂的统计分析技术，以应对更丰富多样的研究问题。 分类数据的分析：卡方检验的应用： 许多实际问题涉及分类变量的分析。本书将重点讲解卡方检验在拟合优度检验和独立性检验中的应用，帮助您分析分类变量之间的关系。例如，我们可以使用卡方检验来分析不同地域的居民对某种产品的偏好是否存在差异；或者检验性别与某个特定行为之间的关联性。 非参数统计：当数据不满足参数假设时： 并非所有数据都满足参数统计方法的要求（例如正态分布）。在这种情况下，非参数统计方法就显得尤为重要。我们将介绍一些常用的非参数检验，如秩和检验、符号秩检验等，并说明它们适用于何种场景。例如，当样本量较小或数据存在极端值时，非参数检验可以提供稳健的分析结果。 多变量统计初步：理解复杂关联： 现实世界中的问题往往涉及多个变量之间的复杂交互作用。本书将初步介绍一些多变量统计学的概念，如主成分分析（PCA）和因子分析，帮助您理解如何降维和发现数据中的潜在结构。例如，在用户画像构建中，我们可以利用PCA来识别影响用户行为的关键维度。 第四部分：数据分析的实践之路——案例解析与工具运用 理论知识需要与实践相结合才能发挥最大价值。《数据探秘》将通过丰富的实际案例，帮助您将所学知识付诸实践。 经典统计问题解析： 我们将选取来自经济学、社会学、医学、市场营销等多个领域的经典统计分析问题，引导您一步步地思考、分析和解决。每一个案例都将详细展示从数据收集、数据预处理、模型选择、分析实施到结果解释的全过程，让您亲身感受统计学在解决现实问题中的强大力量。 数据可视化：让数据“说话”更生动： 数据可视化是将复杂数据转化为直观图表的重要手段。我们将强调图表在数据分析中的作用，并介绍如何选择合适的图表类型来有效地传达信息。虽然本书不直接教授某款特定的统计软件操作，但我们会强调可视化在理解数据和呈现结果时的不可或缺性。 本书的特点： 循序渐进，深入浅出： 从基础概念到高级应用，层层递进，确保读者能够逐步掌握。 理论与实践并重： 理论讲解清晰透彻，案例分析贴近实际，帮助读者学以致用。 强调逻辑思维： 引导读者理解统计分析背后的逻辑，培养独立思考和解决问题的能力。 面向未来： 帮助读者建立起运用统计学解决未来挑战的信心。 《数据探秘：洞察信息时代的统计学力量》不仅仅是一本书，更是一扇通往数据世界大门的钥匙。它将赋能您用更科学、更理性的眼光看待周围的世界，用更精准、更有力的数据工具来解决工作和生活中的各种难题。无论您是希望提升工作效率、做出更明智的商业决策，还是仅仅想对数据驱动的世界有更深的理解，本书都将是您不可多得的良师益友。立即翻开它，开始您的数据探秘之旅吧！

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