从零进阶!数据分析的统计基础
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九品
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作者 曹正凤
出版社 电子工业出版社
ISBN 9787121252440
出版时间 2015-02
装帧 平装
开本 其他
定价 49元
货号 1002376702385045511
上书时间 2024-11-12
商品详情
品相描述:九品
商品描述
前言 感谢您选择“CDA数据分析师”LevelⅠ学习系列丛书“之《从零进阶!数据分析的统计基础》众所周知,数据分析的基础是统计学,没有概率论和数理统计的知识,数据分析尤如无根之草,只能浮游在华丽的词藻上,数据分析师的职业发展之路也走不长远,因此掌握数据分析的统计学基础知识是非常重要的。统计学作为一门学科,其内容之多,不是一本书能概括得了的,而为了使零基础的读者,尽快进阶成一名具有统计基础的数据分析师,本书为此做出了积极的探索。取其精华,论其重点,使读者能尽快地掌握一些数据分析师必备的统计学知识,这是本书的目的,也是学习本书的读者所想要达到的最终目标。掌握本书中的内容,您将在数据分析师这个职业之路上走得更远,更踏实。本书按照数据分析必备的统计学基础知识来讲解,以三国武将数据为案例背景,由浅入深、由易到难地向您展示统计学基础理论。由于三国时期的历史背景家喻户晓,读者可以不必费力地探究案例的背景知识,让您能够将更多的精力放在学习核心的理论知识上,从而为今后的数据分析工作打下坚实的理论基础。 读者对象 本书适合需要提升自身数据分析理论和实践能力的职场新人;在市场营销、金融、财务、人力资源管理中需要数据分析的人士;从事咨询、研究、分析等的专业人士,也可以将其作为数据分析师职业培训的教材,普通高等院校非统计专业数据分析的选修教材。 阅读指南 全书共6章,分别讲解数据分析的步骤和方法、描述性统计分析、抽样估计、假设检验、方差分析、相关与回归分析,使用简单的语言介绍了这些数据分析基本方法的核心思想和涉及的统计学、概率论等方面的理论内容,并使用图示的方法详细介绍了使用Excel2013进行简单的描述性统计分析和使用SPSS进行相关的数据分析的过程与结果分析。其中,第1章为数据分析的步骤和方法介绍,第2章为描述性统计分析的内容,包括平均值、标准差及统计图的介绍,第3章至第4章为抽样推断的内容,包括抽样估计和假设检验,这是全书的重要内容,也是最重要的数据分析理论基础。第5章至第6章为统计分析的初步,介绍方差分析、相关分析和回归分析的原理及其软件操作实现。每章都根据所涉及的知识点的不同,选取了案例,并为读者准备了相应的思考题和练习题。 详细的章节内容如下: 第1章数据分析概述 本章主要介绍数据分析的概念、分析步骤和分析方法,介绍如何在Excel2013中安装数据分析工具,这是在后续课程中进行数据分析的基础。 第2章描述性统计分析本章主要介绍数据分析中最基本的分析方法——描述性统计分析,主要包括数据的集中趋势、离中趋势和数据分布的测度指标分析方法,直方图、茎叶图、箱线图等统计图的含义和画法,介绍如何在Excel2013中实现数据的描述性统计分析。 第3章抽样估计本章主要介绍推断统计的基础——抽样估计,主要包括抽样估计的基础知识、三种在数据分析中经常用到的分布及中心极限定理等内容,详细介绍抽样误差、抽样估计方法和抽样组织形式等抽样估计的重要内容,本章介绍的内容为数据分析师在进行数据分析时所需要的最基础的知识。 第4章假设检验本章主要介绍数据分析中必须用到的一种统计分析方法——假设检验,它是抽样推断的主要内容之一,本章的主要内容包括假设检验的基本思想、步骤和假设检验中经常用到的检验统计量,并介绍SPSS中常用的几种T检验方法。 第5章方差分析本章主要介绍数据分析中比较多个总体的均值是否相等的检验方法——方差分析,主要包括方差分析的相关概念、单因素方差分析的原理、统计量构造过程等内容,并介绍如何在SPSS中实现单因素方差分析及对结果的分析。 第6章相关与回归分析本章主要介绍相关和回归分析,两者均是应用极其广泛的数据分析方法。主要内容包括变量间的关系、相关分析的概念和步骤、一元线性回归分析的相关概念和相关假定、一元线性回归方程及求法、一元线性回归分析和检验的内容,并介绍如何使用SPSS实现相关分析和回归分析。 本书特点 本书的主要特点有两个方面。一是理论内容画龙点睛。数据分析涉及统计学、概率论等众多内容,如何较快地实现从菜鸟到数据分析师的进阶,就必须有针对性地学习必要的知识,如何正确地引导读者抓住数据分析的精髓和要点,这是本书试图解决的问题。如果这个问题得到解决,那么将极大地节省读者进行数据分析的成本,从而较快地进阶为一名数据分析师。读者有时候也会有这样的一些感觉,当面对厚厚的一本统计学教材时,总有一种望而却步的感觉,失去了学下去的勇气。编写本书的本意,就在于让读者能在短期内,对数据分析师需要知道的基础知识做一个系统而完整的介绍,恰到好处地对精华内容进行展示,使读者能少而精地把握数据分析的基本要领,从而激起读者进一步学习的欲望。读完本书后,你会发现,其实要成为一名数据分析师,需要掌握的知识也不是太多,因为有些内容贵在精,而不在多。 二是一个案例贯穿始终。 本书在讲解统计基础理论时,均使用同一个案例,且该案例贯穿全书的始终。以三国时期的武将数据作为例子进行介绍数据分析的过程,由于三国的历史背景大家都较为熟悉,因此读者不必费力熟悉数据分析的业务背景,而是直接进入使用数据说话的奇妙世界。 学习方法 本书是数据分析师入门的基础理论部分,其宗旨在于将数据分析师需要具备的核心理论进行描述,而有些统计学理论没有全面的展开,因此读者需要根据自己的需要适当地查阅相关的理论知识,对所学的内容进一步巩固,达到由点到线,由线到面的学习效果。 书中前4章的结构是从易到难,由基础到提高,建议读者顺序阅读,以掌握数理统计的基本理论知识。从第5章开始,其结构虽然是从易到难,但章节之间相互独立,即可以从任意章节开始学习,不需要遵照从前到后的顺序阅读。 售后服务 为方便读者学习,本书提供了书中实例的源文件下载,请读者进入人大经济论坛,注册后搜索”CDA教材源文件“关键词下载相应的源文件。本书读者可以在人大经济论坛的”数据挖掘与商业智能“就书中的问题进行提问,也欢迎大家就自己遇到的业务问题和大家讨论。 致谢 本书由人大经济论坛策划,曹正凤负责编写和完成统稿。丛书从策划到出版,倾注了电子工业出版社计算机图书分社张慧敏、石倩、官杨、张童等多位编辑的心血,特在此表示衷心地感谢!为保证丛书的质量,使其更贴近读者,我们组织了人大经济论坛的多位版主和高级会员参与了本书的预读工作,他们是杨同梅、田佳、孙华枫、原瑜芬、叶阵雨、郑赟、李剑宇、江翊雪、陈鹏、刘莎莎、丁亚军。感谢各位预读员的辛勤、耐心与细致,使得本丛书能以更加完善的面目与各位读者见面,特别感谢覃智勇圆满地组织了本次预读工作和审校工作。 尽管作者们对书中的案例精益求精,但疏漏仍然在所难免,如果您发现书中的错误或某个案例有更好的解决方案,敬请登录社区网站向作者反馈,我们将尽快在社区中给出回复,且在本书再次印刷时修正。 再次感谢您的支持! 作者简介 人大经济论坛(bbs.pinggu.org) ,于2003年成立,致力于推动经管学科的进步,传播出色教育资源,目前已经发展成为国内很大的经济、管理、金融、统计类的在线教育和咨询网站,也是国内活跃和具影响力的经管类网络社区。 人大经济论坛从2006年起在国内早开展数据分析培训,累计培训学员数万人,在大数据的趋势背景下,作为Certified Data Analyst Institute(注册数据分析师协会,简称CDA协会)的中国授权中心,根据CDA协会的数据分析师LevelⅠ(业务分析师)、Level Ⅱ(建模分析师)、Level Ⅲ(数据专家)的等级标准,致力于培养正规化、科学化、专业化的数据分析师队伍,为企事业单位输送更多出色数据分析人才。(Certified Data Analyst Institute,亦称“注册数据分析师协会”,成立于美国特拉华州,主要宗旨为汇聚国际先进的数据分析技术,建设国际性规范化数据分析师职业标准,推进数据分析师的行业发展及认证工作,目前标准行业认证为CDA数据分析师)。 曹正凤 ,统计学专业博士,具有多年的数据分析项目实践经验和统计学教学经验,人大经济论坛CDA*牌讲师,北京石油化工学院实验师,研究方向为数据挖掘领域的前沿算法研究,包括随机森林算法、神经网络等,发表多篇论文,且发表的EI核心收录论文受到多次检索。 目录 第1章 数据分析概述 1.1 什么是数据分析 1.2 数据分析六步曲 1.2.1 明确分析目的和内容 1.2.2 数据收集 1.2.3 数据预处理 1.2.4 数据分析 1.2.5 数据展现 1.2.6 报告撰写 1.3 数据分析方法简介 1.3.1 统计分析方法简介 1.3.2 数据挖掘方法简介 1.3.3 统计分析与数据挖掘的区别和联系 1.4 常用数据分析工具的安装 1.4.1 在Excel2013中安装数据分析工具 1.4.2 数据分析软件SPSS的安装 1.5 课后练习 第2章 描述性统计分析 2.1 直方图 2.1.1 什么是直方图 2.1.2 如何看直方图 2.1.3 如何画直方图 2.1.4 使用Excel2013进行直方图的绘制 2.2 数据的计量尺度 2.3 数据的集中趋势 2.3.1 定量数据:平均数 2.3.2 顺序数据:中位数和分位数 2.3.3 分类数据:众数 2.4 数据的离中趋势 2.4.1 极差 2.4.2 分位距 2.4.3 平均差 2.4.4 方差与标准差 2.4.5 离散系数 2.5 数据分布的测度 2.5.1 数据偏态及其测定 2.5.2 数据峰度及其测定 2.5.3 数据偏度和峰度的作用 2.6 数据的展示——统计图 2.6.1 条形图与扇形图 2.6.2 折线图 2.6.3 茎叶图 2.6.4 箱线图 2.6.5 统计图小结 2.7 使用Excel实现数据的描述性统计及分析 2.7.1 使用Excel实现三国全部武将武力描述性统计 2.7.2 使用Excel分别实现三个国家武将武力描述性统计分析 2.8 课后习题 第3章 抽样估计 3.1 抽样估计基础 3.1.1 随机事件 3.1.2 随机事件的概率 3.1.3 随机变量及其概率分布 3.1.4 随机变量的数字特征 3.2 正态分布及三大分布 3.2.1 正态分布的概率密度函数 3.2.2 正态分布的特征 3.2.3 标准正态分布 3.2.4 基于正态分布的三大分布 3.3 中心极限定理 3.3.1 中心极限定理的提法 3.3.2 中心极限定理的内容 3.3.3 中心极限定理的意义与应用 3.4 抽样估计 3.4.1 抽样估计概述 3.4.2 抽样估计的基本概念 3.4.3 抽样估计的误差 3.4.4 抽样估计的理论基础 3.4.5 抽样估计的方法 3.4.6 抽样的组织形式 3.4.7 必要抽样数目的确定 3.5 课后习题 第4章 假设检验 4.1 假设检验概述 4.1.1 假设检验的概念 4.1.2 假设检验的基本思想 4.1.3 假设检验在数据分析中的作用 4.2 假设检验的分析方法 4.2.1 假设检验的基本步骤 4.2.2 假设检验与区间估计的联系 4.2.3 假设检验中的两类错误 4.2.4 利用P值进行决策 4.2.5 应用假设检验需要注意的问题 4.3 常见的检验统计量 4.3.1 z检验统计量 4.3.2 t检验统计量 4.3.3 ?2检验统计量 4.3.4 F检验统计量 4.3.5 各种检验统计量一览表 4.4 SPSS中常用的几种t检验实例 4.4.1 单样本t检验 4.4.2 两独立样本t检验 4.4.3 配对样本t检验 4.5 课后习题 第5章 方差分析 5.1 方差分析 5.1.1 方差分析的概述 5.1.2 方差分析的几个概念 5.1.3 单因素方差分析中的基本假定 5.2 单因素方差分析 5.2.1 单因素方差分析的原理 5.2.2 单因素方差分析的数据结构 5.2.3 单因素方差分析的统计量 5.2.4 单因素方差分析的基本步骤 5.3 使用SPSS实现单因素方差分析的步骤及结果分析 5.3.1 操作步骤及必要说明 5.3.2 对操作结果的分析 5.4 课后习题 第6章 相关与回归分析 6.1 变量间的关系 6.1.1 函数关系及特点 6.1.2 相关关系及特点 6.2 相关分析 6.2.1 相关分析及步骤 6.2.2 散点图的绘制 6.2.3 相关系数 6.2.4 相关系数的显著性检验 6.2.5 使用SPSS实现相关分析 6.3 一元线性回归分析 6.3.1 一元回归模型及相关假定 6.3.2 一元线性回归方程及求法 6.3.3 回归直线的拟合优度 6.3.4 回归模型的检验 6.4 使用SPSS实现一元线性回归分析 6.4.1 画散点图和趋势线 6.4.2 简单相关分析 6.4.3 一元线性回归分析的操作步骤 6.4.4 一元线性回归分析的结果解读 6.5 课后习题 附录A 三国武将数据 附录B CDA(注册数据分析师)致力于最好的数据分析人才建设 内容摘要 《CDA数据分析师系列丛书:从零进阶!数据分析的统计基础》共6章,分别讲解了数据分析的步骤和方法、描述性统计分析、抽样估计、假设检验、方差分析、相关与回归分析,使用简单的语言介绍了这些数据分析基本方法的核心思想和涉及的统计学、概率论等方面的理论内容,并使用图示的方法详细介绍了使用Excel2013进行简单的描述性统计分析和使用SPSS进行相关的数据分析的过程与结果分析。 《CDA数据分析师系列丛书:从零进阶!数据分析的统计基础》适合需要提升自身数据分析理论和实践能力的职场新人;在市场营销、金融、财务、人力资源管理中需要数据分析的人士;从事咨询、研究、分析等的专业人士。也可以作为数据分析师职业培训的教材,普通高等院校非统计专业数据分析的选修教材。
主编推荐 CDA数据分析师系列丛书按照数据分析师规范化学习体系而定,对于一名初学者,应该先掌握必要的概率、统计理论基础,包括描述性分析,推断性分析,参数估计,假设检验,方差分析,回归分析等内容,这在《CDA数据分析师系列丛书:从零进阶!数据分析的统计基础》中进行了专业详细的讲解。其次,数据分析需要按照标准流程进行,即数据的获取、储存、整理、清洗、归约等系列数据处理技术,这在《如虎添翼!数据处理的SAS EG实现》中利用SAS EG和编程技术进行了操作过程的详解。最后,经过处理的数据需要根据业务问题,利用相关方法进行建模分析,得出结果,结果检验,绘制图表并解读数据,这在《胸有成竹!数据分析的SAS EG进阶》中进行了详细的讲解和操作分析。 CDA数据分析师丛书整体风格是“理论>技术>应用”的一个学习过程,目的在于商业业务应用、职场数据分析,为欲从事于数据分析领域的各界人士提供了一个规范化数据分析师的学习体系。 推荐购买:
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