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徐筱刚//常国珍//丁亚军... 著

图书标签:

• 数据分析
• 统计学
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• SAS
• 数据处理
• 统计基础
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• 学习资料

店铺： 兰兴达图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121285325

商品编码：11177245886

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-05-01

套装数量：3

从零进阶+如虎添翼+胸有成竹

9787121285004+9787121285325+9787121285318



 

《从零进阶！数据分析的统计基础（第2 版）》

第1 章数据分析概述 1

1.1 什么是数据分析 2

1.2 数据分析六部曲 2

1.2.1 明确分析目的和内容 2

1.2.2 数据收集 . 3

1.2.3 数据预处理 . 3

1.2.4 数据分析 . 4

1.2.5 数据展现 . 5

1.2.6 报告撰写 . 6

1.3 数据分析方法简介 6

1.3.1 单纯的数据加工方法 6

1.3.2 基于数理统计的数据分析方法 7

1.3.3 基于数据挖掘的数据分析方法 8

1.3.4 基于大数据的数据分析方法 11

1.3.5 数理统计与数据挖掘的区别和联系 13

1.4 常用数据分析工具的安装 14

1.4.1 在Excel 2013 中安装数据分析工具 14

1.4.2 数据分析软件SPSS 的安装 . 16

1.5 重要知识点回顾 22

1.6 课后习题 . 23

第2 章描述性统计分析 24

2.1 直方图 . 25

2.1.1 什么是直方图 25

2.1.2 如何看直方图 25

2.1.3 如何画直方图 26

2.1.4 使用Excel 2013 进行直方图的绘制 27

2.2 数据的计量尺度 30

2.3 数据的集中趋势 31

2.3.1 平均数 . 31

2.3.2 分位数 . 33

2.3.3 众数 . 34

2.4 数据的离中趋势 34

2.4.1 极差 . 35

2.4.2 分位距 . 35

2.4.3 平均差 . 36

2.4.4 方差与标准差 37

2.4.5 离散系数 . 38

2.5 数据分布的测定 40

2.5.1 数据偏态及其测定 40

2.5.2 数据峰度及其测定 41

2.5.3 数据偏度和峰度的作用 42

2.6 数据的展示——统计图 43

2.6.1 条形图与扇形图 43

2.6.2 折线图 . 44

2.6.3 茎叶图 . 45

2.6.4 箱线图 . 48

2.6.5 统计图小结 . 52

2.7 使用Excel 实现数据的描述性统计及分析 . 52

2.7.1 使用Excel 实现三国全部人物武力描述性统计 . 52

2.7.2 使用Excel 分别实现三个国家人物武力描述性统计分析 . 54

2.7.3 使用Excel 分别实现三个国家武将武力描述性统计分析 . 55

2.7.4 使用SPSS 实现三个国家武将武力的分位数分析 . 56

2.8 重要知识点回顾 59

2.9 课后习题 . 59

第3 章数理统计基础 62

3.1 抽样估计基础 63

3.1.1 随机事件 . 63

3.1.2 随机事件的概率 64

3.1.3 随机变量及其概率分布 66

3.1.4 随机变量的数字特征 71

3.2 正态分布及三大分布 72

3.2.1 正态分布的概率密度函数 73

3.2.2 正态分布的特征 73

3.2.3 标准正态分布 74

3.2.4 基于正态分布的三大分布 77

3.3 中心极限定理 80

3.3.1 中心极限定理的提法 80

3.3.2 中心极限定理的内容 81

3.3.3 中心极限定理的意义与应用 81

3.4 重要知识点回顾 82

3.5 课后习题 . 83

第4 章抽样估计 . 86

4.1 抽样估计的基本概念 87

4.1.1 总体及总体指标 87

4.1.2 样本及样本指标 88

4.1.3 抽样估计的思想 89

4.1.4 抽样估计的理论基础 91

4.1.5 样本统计量及分布 92

4.2 抽样估计的方法——点估计 93

4.2.1 点估计 . 93

4.2.2 点估计精度和样本容量的关系 95

4.2.3 点估计的优缺点 96

4.3 抽样估计的误差 97

4.3.1 抽样估计的实际误差 97

4.3.2 抽样估计的平均误差 98

4.3.3 抽样估计的极限误差 102

4.4 抽样估计的方法——区间估计 102

4.4.1 抽样估计的精度及置信度 102

4.4.2 区间估计的方法 105

4.4.3 区间估计的步骤 106

4.5 抽样的组织形式和抽样数目的确定 107

4.5.1 抽样的组织形式 107

4.5.2 必要抽样数目的确定 109

4.6 重要知识点回顾 112

4.7 课后习题 113

第5 章假设检验 . 117

5.1 假设检验概述 118

5.1.1 假设检验的概念 118

5.1.2 假设检验的基本思想 118

5.1.3 假设检验在数据分析中的作用 119

5.2 假设检验的分析方法 119

5.2.1 假设检验的基本步骤 119

5.2.2 假设检验与区间估计的联系 122

5.2.3 假设检验中的两类错误 123

5.2.4 利用P 值进行决策 124

5.2.5 应用假设检验需要注意的问题 125

5.3 常见的检验统计量 126

5.3.1 z 检验统计量 126

5.3.2 t 检验统计量 128

5.3.3 ?2 检验统计量 129

5.3.4 F 检验统计量 . 129

5.4 SPSS 中常用的几种t 检验实例 . 130

5.4.1 单样本t 检验 . 130

5.4.2 两独立样本t 检验 . 133

5.4.3 配对样本t 检验 . 139

5.5 重要知识点回顾 143

5.6 课后习题 143

第6 章方差分析 . 147

6.1 方差分析 148

6.1.1 方差分析的概述 148

6.1.2 方差分析的几个概念 148

6.1.3 单因素方差分析中的基本假定 149

6.2 单因素方差分析 149

6.2.1 单因素方差分析的原理 149

6.2.2 单因素方差分析的原假设 150

6.2.3 单因素方差分析的统计量 151

6.2.4 单因素方差分析的基本步骤 152

6.3 使用SPSS 实现三国武将武力差异分析 . 152

6.3.1 检验不同国家武将数据是否符合正态分布 153

6.3.2 单因素方差分析操作步骤及必要说明 155

6.3.3 对三国武将武力单因素方差分析结果的分析 160

6.4 使用SPSS 实现三国文官智力差异分析 . 163

6.4.1 检验不同国家文官数据是否符合正态分布 163

6.4.2 单因素方差分析操作步骤及必要说明 165

6.4.3 对三国文官智力单因素方差分析结果的分析 167

6.5 数说汉室衰微与三足鼎立现象 169

6.6 重要知识点回顾 171

6.7 课后习题 171

第7 章相关与回归分析 175

7.1 变量间的关系 176

7.1.1 函数关系及特点 176

7.1.2 相关关系及特点 176

7.2 相关分析 177

7.2.1 相关分析及步骤 177

7.2.2 散点图的绘制 177

7.2.3 相关系数的计算 178

7.2.4 相关系数的显著性检验 182

7.3 使用SPSS 实现相关分析 . 182

7.3.1 在SPSS 中绘制散点图 . 182

7.3.2 在SPSS 中进行正态性检验 . 185

7.3.3 相关系数的计算和检验 187

7.4 一元线性回归分析 189

7.4.1 一元回归模型及相关假定 190

7.4.2 一元线性回归方程及求法 190

7.4.3 回归模型的检验 191

7.4.4 回归直线的拟合优度 194

7.5 使用SPSS 实现一元线性回归分析 . 195

7.5.1 画散点图和趋势线 195

7.5.2 简单相关分析 198

7.5.3 一元线性回归分析的操作步骤 199

7.5.4 一元线性回归分析的结果解读 205

7.6 重要知识点回顾 207

7.7 课后习题 208

附录A 三国人物数据 . 213

附录B CDA 数据分析师致力于小好的数据分析人才建设 . 226

附录C 参考答案 . 230

《胸有成竹!数据分析的SPSS和SAS EG进阶（第2版）》

第1 章数据分析方法概述 1

1.1 数据分析概述.. 2

1.1.1 数据分析过程 2

1.1.2 数据分析的商业驱动 3

1.2 数据分析与挖掘方法分类介绍. 5

1.2.1 描述性——无监督的学习. 7

1.2.2 预测性——有监督的学习.. 10

1.3 数据分析的方法论. 12

1.3.1 数据挖掘的项目管理方法论：CRISP-DM 13

1.3.2 数据整理与建模的方法论：SEMMA .. 14

1.3.3 SAS EG 和SPSS 任务菜单编排与SEMMA 之间的关系. 16

第2 章描述数据特征.. 19

2.1 认识数据类型 20

2.2 单变量描述统计方法 21

2.2.1 分类变量的描述 21

2.2.2 连续变量的描述 22

2.3 创建频数报表 35

2.4 生成汇总统计量.. 38

2.5 用汇总表任务生成汇总报表 41

2.6 绘制条形图. 46

2.7 绘制地图.. 53

2.8 使用SPSS 进行描述统计.. 55

2.8.1 频率过程.. 56

2.8.2 描述过程.. 57

2.8.3 探索过程.. 58

2.8.4 P-P 图与Q-Q 图 58

2.9 使用SPSS 绘制统计图形.. 60

2.9.1 作图方法.. 60

2.9.2 饼图、柱图与条图.. 64

2.9.3 线图、高低图和双轴图 70

2.9.4 散点图 73

第3 章描述性数据分析/挖掘方法. 75

3.1 客户细分方法介绍. 76

3.1.1 客户细分的意义 76

3.1.2 根据客户利润贡献进行划分. 77

3.1.3 根据个人或公司的生命历程进行划分 78

3.1.4 根据客户的产品偏好进行划分 79

3.1.5 根据客户交易/消费行为进行划分. 80

3.1.6 根据客户的多维行为属性细分 81

3.1.7 展现客户/产品结构的战略细分.. 81

3.1.8 客户细分：综合运用. 82

3.2 连续变量间关系探索与变量约减. 82

3.2.1 多元统计基础. 82

3.2.2 多元变量压缩的思路. 87

3.2.3 主成分分析.. 89

3.2.4 因子分析. 103

3.2.5 对应分析. 112

3.2.6 小优尺度分析.. 119

3.2.7 多维尺度分析.. 124

3.3 聚类分析 133

3.3.1 基本逻辑. 134

3.3.2 系统聚类. 135

3.3.3 快速聚类. 146

3.3.4 两步聚类. 155

第4 章预测性数据分析方法.. 161

4.1 假设检验概念. 162

4.1.1 统计推断基本概念 164

4.1.2 变量分布的图形探索.. 165

4.1.3 均值的置信区间. 167

4.1.4 假设检验基础.. 168

4.1.5 T 检验. 169

4.2 构造对连续变量的预测模型. 174

4.2.1 方差分析（ANOVA） 174

4.2.2 线性回归. 190

4.2.3 线性回归的模型诊断.. 203

4.2.4 线性回归的全流程 211

4.3 构造对二分类变量的预测模型 217

4.3.1 分类变量之间的相关性检验.. 217

4.3.2 逻辑回归. 224

第5 章时间序列.. 240

5.1 时间序列的趋势分解法 241

5.1.1 趋势分解法简介. 241

5.2.2 使用SAS EG 进行时间序列趋势分解.. 242

5.2.3 使用SPSS 进行时间序列趋势分解 244

5.2 平稳时间序列（ARMA）模型设定与识别. 245

5.2.1 平稳时间序列定义 245

5.2.2 平稳时间序列模型建模. 246

5.2.3 ARMA 的模型设定与识别.. 247

5.3 非平稳时间序列（ARIMA）模型设定与识别.. 250

5.4 SAS EG 时间序列建模步骤.. 252

5.5 SPSS 时间序列建模步骤. 258

5.5.1 SPSS 构造ARIMA 模型使用的任务菜单.. 258

5.5.2 “定义日期”任务.. 260

5.5.3 “序列图”任务 261

5.5.4 “自相关”任务 262

5.5.5 “创建模型”任务.. 263

5.5.6 “使用模型”任务.. 267

5.5.7 其他内容. 267

附录A 数据说明.. 271

附录B CDA 数据分析师致力于小好的数据分析人才建设.. 278

参考文献 282

《如虎添翼！数据处理的SPSS和SAS EG实现（第2版）》

第1 章软件入门介绍.. 1

1.1 SAS EG 介绍.. 2

1.1.1 SAS EG 简介. 2

1.1.2 SAS EG 的窗口及菜单. 3

1.2 SPSS 介绍. 4

1.2.1 SPSS 简介.. 4

1.2.2 SPSS 窗口及菜单 5

1.3 数据挖掘的流程介绍. 9

1.3.1 KDD 介绍 9

1.3.2 CRISP-DM .. 10

1.3.3 SEMMA . 11

1.3.4 三种数据挖掘流程的比较.. 11

1.4 课后练习. 11

第2 章使用数据.. 12

2.1 通过SAS 逻辑库访问数据.. 13

2.1.1 商业背景.. 13

2.1.2 SAS 相关功能介绍.. 13

2.1.3 EG 菜单解决方案. 14

2.1.4 SAS 程序实现. 15

2.1.5 SPSS 菜单解决方案.. 16

2.2 理解SAS 与SPSS 数据集的定义 19

2.2.1 理解数据集的含义.. 19

2.2.2 商业背景.. 19

2.2.3 SAS 与SPSS 相关概念介绍.. 19

2.2.4 EG 菜单解决方案. 25

2.2.4 SAS 程序实现. 26

2.2.5 SPSS 菜单解决方案 28

2.3 导入其他格式的数据文件 30

2.3.1 商业背景.. 30

2.3.2 SAS 相关功能介绍.. 30

2.3.3 EG 菜单解决方案. 31

2.3.4 SAS 程序实现. 33

2.3.5 SPSS 菜单解决方案 35

2.4 数据来源. 36

2.4.1 直接来源.. 36

2.4.2 间接来源.. 37

2.5 扩展阅读. 37

2.6 课后练习. 38

第3 章探索性数据分析及数据的清理 39

3.1 探索性数据分析. 40

3.1.1 基本理论讲解. 40

3.1.2 EG 菜单解决方案. 40

3.1.3 SPSS 菜单解决方案 44

3.2 数据清理介绍.. 54

3.2.1 商业背景.. 54

3.2.2 需要清理的数据类型. 55

3.3 类别变量的清理. 57

3.3.1 EG 菜单解决方案. 57

3.3.2 SAS 程序实现. 61

3.3.3 SPSS 菜单解决方案 62

3.4 数值型变量的清理 66

3.4.1 EG 菜单解决方案. 66

3.4.2 SAS 程序实现. 70

3.4.3 SPSS 菜单解决方案 71

3.5 正态分布的验证. 75

3.5.1 商业背景.. 75

3.5.2 相关理论介绍. 75

3.5.3 EG 菜单解决方案. 75

3.5.4 SAS 程序实现. 78

3.5.5 SPSS 菜单解决方案 80

3.6 扩展阅读. 83

3.7 课后练习. 84

第4 章数据的行处理. 85

4.1 数据筛选. 86

4.1.1 商业背景.. 86

4.1.2 相关理论介绍. 86

4.1.3 EG 菜单解决方案. 86

4.1.4 SAS 程序实现. 88

4.1.5 SPSS 菜单解决方案 93

4.2 排序与求秩 94

4.2.1 商业背景.. 94

4.2.2 理论介绍.. 95

4.2.3 EG 菜单解决方案. 95

4.2.4 SAS 程序实现.. 101

4.2.5 SPSS 菜单解决方案. 103

4.3 抽样 105

4.3.1 商业背景 105

4.3.2 抽样理论介绍.. 105

4.3.3 EG 菜单解决方案.. 108

4.3.4 SAS 程序实现.. 110

4.3.5 SPSS 菜单解决方案. 111

4.4 数据分组和汇总.. 111

4.4.1 商业背景 111

4.4.2 EG 菜单解决方案.. 111

4.4.3 SAS 程序实现.. 113

4.4.4 SPSS 菜单解决方案. 113

4.5 扩展阅读.. 115

4.6 课后练习.. 115

第5 章数据的列处理.. 116

5.1 计算新变量. 117

5.1.1 商业背景 117

5.1.2 EG 菜单解决方案.. 117

5.1.3 SPSS 菜单解决方案. 120

5.2 拆分列.. 123

5.2.1 商业背景 123

5.2.2 EG 菜单解决方案.. 123

5.2.3 SPSS 菜单解决方案. 125

5.3 堆叠列.. 128

5.3.1 商业背景 128

5.3.2 EG 菜单解决方案.. 129

5.3.3 SPSS 菜单解决方案. 131

5.4 转置列.. 136

5.4.1 商业背景 136

5.4.2 EG 菜单解决方案.. 136

5.4.3 SAS 程序实现.. 138

5.4.4 SPSS 菜单解决方案. 139

5.5 函数及运算符的使用 140

5.5.1 运算符. 140

5.5.2 SAS 函数 142

5.5.3 常用SPSS 函数与SAS 函数的对应关系 150

5.6 对列重编码. 151

5.6.1 商业背景介绍.. 151

5.6.2 EG 菜单解决方案.. 151

5.6.3 SAS 程序实现.. 155

5.6.4 SPSS 菜单解决方案. 157

5.7 标准化.. 158

5.7.1 商业背景 158

5.7.2 相关理论介绍.. 159

5.7.3 EG 菜单实现. 159

5.7.4 SAS 实现程序.. 161

5.7.5 SPSS 菜单解决方案. 162

5.8 扩展阅读.. 163

5.9 课后练习.. 163

第6 章数据集的操作.. 164

6.1 纵向连接.. 165

6.1.1 商业背景 165

6.1.2 相关的理论 165

6.1.3 EG 菜单解决方案.. 165

6.1.4 SAS 程序实现.. 168

6.1.5 SPSS 菜单解决方案. 172

6.2 横向连接.. 174

6.2.1 商业背景 174

6.2.2 相关理论介绍.. 174

6.2.3 EG 菜单解决方案.. 174

6.2.4 SAS 程序实现.. 178

6.2.5 SPSS 菜单解决方案. 182

6.3 数据集的比较 183

6.3.1 商业背景介绍.. 183

6.3.2 相关理论介绍.. 183

6.3.3 EG 菜单解决方案.. 183

6.3.4 SAS 程序实现.. 186

6.3.5 SPSS 菜单解决方案. 187

6.4 创建格式.. 191

6.4.1 商业背景 191

6.4.2 相关理论介绍.. 191

6.4.3 EG 菜单解决方案.. 193

6.4.4 SAS 程序实现.. 196

6.5 删除数据集和格式. 197

6.5.1 EG 菜单解决方案.. 197

6.5.2 SAS 程序实现.. 198

6.6 扩展阅读.. 198

6.7 课后练习.. 199

第7 章数据的展示：图形及报告的编制 200

7.1 数据可视化与图表. 201

7.1.1 商业背景 201

7.1.2 相关理论介绍.. 201

7.1.3 EG 菜单解决方案.. 204

7.1.4 SPSS 菜单解决方案. 207

7.2 创建Listing 报表. 208

7.2.1 商业背景 208

7.2.2 相关理论介绍.. 208

7.2.3 EG 菜单解决方案.. 209

7.2.4 SAS 程序实现.. 212

7.2.5 SPSS 菜单解决方案. 213

7.3 扩展阅读.. 216

7.4 课后练习.. 216

第8 章在SAS EG 中使用提示和条件处理.. 217

8.1 提示与宏变量 218

8.1.1 商业背景 218

8.1.2 相关的理论介绍. 218

8.1.3 EG 菜单解决方案.. 219

8.2 条件处理.. 223

8.2.1 商业背景 223

8.2.2 EG 菜单解决方案.. 223

8.3 扩展阅读.. 227

第9 章在SAS EG 中使用程序.. 228

9.1 如何在SAS EG 中使用程序 229

9.2 SAS 程序 231

9.2.1 SAS 语言元素.. 231

9.2.2 DATA 步. 232

9.2.3 PROC 步. 233

9.2.4 SAS 的模块介绍（图9-9）. 234

9.3 扩展阅读.. 234

第10 章SQL 语言基础与MySQL 入门. 235

10.1 SQL 语言概况与MySQL 的安装 236

10.1.1 SQL 语言概况 236

10.1.2 MySQL 安装.. 237

10.1.3 MySQL 内创建数据库. 238

10.2 查询语句 238

10.2.1 简单查询并对数据过滤与排序.. 240

10.2.2 用表达式创建新列. 241

10.2.3 对列重编码. 242

10.2.4 在查询中对数据分组和汇总 243

10.2.5 表的横向连接和子查询.. 244

10.2.6 子查询.. 250

10.2.7 集合操作语句 251

10.3 创建表或视图. 252

10.3.1 创建表.. 252

10.3.2 创建视图. 252

附录A SAS EG 菜单对应关系 254

附录B SPSS 菜单对应关系表 256

附录C SAS 和SPSS 关键术语、命令对应关系 258

附录D CDA 数据分析师致力于小好的数据分析人才建设. 261

参考文献 265

深入理解与实战掌握：数据分析的统计基石、SPSS/SAS EG进阶应用与完整数据处理流程 本书是一套旨在全面提升您数据分析能力的三部曲合集，精选了数据分析领域最核心、最实用的知识体系。无论您是初涉数据科学的门槛，还是希望在现有基础上精进技术，亦或是追求更高效、更严谨的数据处理与分析流程，这套书都将是您不可或缺的良师益友。我们从统计基础的“从零进阶”出发，到SPSS和SAS EG两大主流软件的“如虎添翼”式应用，再到贯穿始终的“胸有成竹”的数据处理与分析实战，层层递进，环环相扣，确保您不仅知其然，更能知其所以然。 第一部分：数据分析的统计基础——从零进阶，奠定坚实根基 统计学是数据分析的灵魂，没有扎实的统计基础，再强大的工具也只是空中楼阁。本部分将带领您系统地学习数据分析所需的核心统计学概念，打破您对统计学的畏难情绪，让您从零开始，逐步搭建起坚实的统计理论框架。 描述性统计：数据的初步画像。 我们将从数据的基本类型、测量尺度入手，深入讲解均值、中位数、众数、标准差、方差、四分位数等描述性统计量，并辅以直方图、箱线图、散点图等可视化方法，让您学会如何用最直观的方式理解和呈现数据的分布特征、集中趋势和离散程度。您将掌握如何从海量数据中提炼出有意义的摘要信息，为后续的推断性统计打下基础。 概率论与概率分布：理解随机性。 随机性是数据世界普遍存在的现象。本部分将系统介绍概率的基本概念、概率法则，以及条件概率、贝叶斯定理等重要原理。在此基础上，我们将重点讲解几种重要的概率分布，包括二项分布、泊松分布、指数分布、正态分布（高斯分布）以及t分布、卡方分布、F分布等。理解这些分布的特性及其适用场景，是掌握推断性统计方法的基础。您将学会如何根据数据特性选择合适的概率模型。 抽样与抽样分布：从样本推断总体。 在实际数据分析中，我们往往无法获取完整的总体数据，而是依赖于样本进行推断。本部分将深入探讨抽样的方法（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等）及其优缺点，并着重讲解中心极限定理，阐述抽样分布的意义，为理解置信区间和假设检验奠定理论基础。您将明白为何可以通过样本来可靠地推断总体的性质。 参数估计：量化不确定性。 当我们从样本推断总体参数时，存在一定的不确定性。本部分将介绍点估计和区间估计的概念。您将学会如何计算总体均值、比例等的置信区间，并理解置信区间的实际含义，即在多大的置信水平下，总体的真实值会落在我们估计的区间内。 假设检验：验证科学猜想。 假设检验是统计学中用于判断样本数据是否支持某个关于总体的论断（假设）的核心方法。本部分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、确定临界值或计算p值、以及做出统计决策。您将掌握如何运用t检验、z检验、卡方检验、F检验等常用的假设检验方法，来验证您的数据分析猜想，例如比较两组均值是否存在显著差异，判断变量之间是否存在关联等。 第二部分：SPSS和SAS EG进阶应用——如虎添翼，掌握主流分析工具 掌握了统计理论，下一步就是将其转化为实际操作。本部分将聚焦于统计分析领域最受欢迎的两款软件——SPSS和SAS Enterprise Guide (EG)，为您提供系统、深入的操作指南和技巧。 SPSS 进阶实战：用户友好的强大分析平台。 SPSS以其图形化界面和易用性而闻名，尤其适合快速进行各种统计分析。本部分将带您超越基础菜单操作，深入挖掘SPSS的高级功能。您将学习如何进行更复杂的变量变换、数据筛选与合并；掌握多重线性回归、逻辑回归、方差分析（ANOVA）、协方差分析（ANCOVA）等高级统计模型的构建与解释；学习因子分析、聚类分析等多元统计方法的应用；以及如何自定义输出报告、制作精美的图表。我们将通过大量的实际案例，演示如何在SPSS中高效地解决复杂的数据分析问题。 SAS Enterprise Guide (EG) 进阶实战：流程化与自动化的力量。 SAS EG 是SAS公司推出的图形化交互式应用，它将SAS强大的分析能力与可视化的操作流程相结合，是企业级数据分析的得力助手。本部分将带您领略SAS EG的独特魅力。您将学习如何构建可视化的分析流程图，实现数据处理与分析步骤的自动化；掌握SAS EG中丰富的统计分析过程，包括其在回归、方差分析、时间序列分析、生存分析等方面的强大功能；学习如何利用EG进行数据挖掘、文本分析以及报表生成；特别地，我们将强调如何利用EG的编程功能（如SAS过程步）来处理更复杂、更定制化的分析需求，实现分析流程的可重复性和可追溯性。 软件协同与最佳实践：提升效率与准确性。 在实际工作中，您可能需要在SPSS和SAS EG之间切换，或者将它们与Excel、Python等其他工具结合使用。本部分将探讨如何高效地在不同软件间进行数据导入导出，以及如何根据分析需求选择最合适的工具。我们还将分享使用SPSS和SAS EG进行数据分析的最佳实践，包括数据清洗的技巧、结果解释的要点、以及如何避免常见的操作误区，确保分析的准确性和可靠性。 第三部分：数据处理与分析实战——胸有成竹，构建完整解决方案 数据分析并非孤立的统计模型应用，而是贯穿数据获取、清洗、转换、建模、解释和报告的全过程。本部分将以“胸有成竹”的姿态，带领您构建一个完整、严谨的数据分析流程，并将前两部分所学的知识融会贯通。 数据获取与预处理：干净的数据是分析的前提。 真实世界的数据往往是“脏”的。本部分将详细讲解如何有效地获取数据，包括数据库查询、API接口调用、文件读取等。更重要的是，您将学习到一系列强大的数据预处理技术：缺失值处理（填充、删除）、异常值检测与处理、数据类型转换、重复值识别与删除、数据格式规范化、以及如何进行有效的数据合并与连接。我们将强调数据清洗的重要性，以及它如何直接影响分析结果的质量。 特征工程与数据转换：为模型“调味”。 特征工程是提升模型性能的关键环节。本部分将介绍各种特征工程的技术，包括特征创建（如组合特征、多项式特征）、特征编码（如独热编码、标签编码）、特征缩放（如标准化、归一化）、以及如何处理类别型变量和日期时间型变量。您将学习如何根据数据的特点和分析目标，有针对性地进行特征工程，让数据更好地为模型服务。 建模与评估：选择最优的解决方案。 在完成数据准备后，我们将进入建模阶段。本部分将回顾并应用各种统计模型和机器学习算法，例如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。我们将重点讲解如何根据数据类型和分析目标选择合适的模型，以及如何使用交叉验证等技术评估模型的泛化能力。您将学习各种评估指标（如准确率、召回率、F1分数、AUC、R-squared等）的意义和应用场景，从而科学地选择最优的模型。 结果解释与报告撰写：沟通分析价值。 分析的最终目的是为了支持决策。本部分将教授您如何清晰、准确地解释模型的输出结果，将复杂的统计量转化为业务语言。您将学习如何撰写一份有说服力的数据分析报告，包括引言、数据描述、分析方法、结果展示、结论和建议等，并掌握如何利用图表有效地传达您的发现。我们将强调数据可视化在报告中的重要作用，以及如何制作能够直观展示洞察力的图表。 项目案例实战：综合应用与技能巩固。 为了帮助您将所学知识付诸实践，本部分将提供多个来自不同领域的真实项目案例。这些案例将覆盖从数据获取到最终报告撰写的全过程，让您亲身体验数据分析的完整生命周期。通过这些案例，您将巩固统计理论、熟练掌握SPSS/SAS EG的操作技巧，并培养独立解决实际数据问题的能力，真正做到“胸有成竹”。 这套三部曲合集，从理论的深度到工具的广度，再到实践的厚度，为您打造了一条清晰、高效的学习路径。通过系统学习，您将不再被数据海洋所淹没，而是能够驾驭数据，从中挖掘出宝贵的洞察，为个人成长和业务决策提供坚实的支撑。

评分☆☆☆☆☆

当我啃完基础篇，感觉对统计学有了初步的认识，但又迫切想知道如何将这些理论应用到实际操作中。这时，《SPSS和SAS EG进阶》这本书就派上用场了。我得说，SPSS和SAS EG在数据分析界可是响当当的名字，我之前光是听过，具体怎么用，还是两眼一抹黑。这本书真的是把这两个软件的使用技巧一一罗列，并且不是那种枯燥的菜单操作说明，而是结合了实际的案例。比如，它会演示如何用SPSS来计算描述性统计量，如何进行t检验、方差分析，甚至是不那么常用的卡方检验。对于SAS EG，它也提供了详细的步骤，让我知道如何导入数据、进行数据清洗、以及构建分析流程。我最欣赏的是，这本书不仅教你“怎么做”，还告诉你“为什么这么做”。它会解释为什么选择某个检验方法，这个检验方法背后的统计学原理是什么，以及如何解读输出的结果。这一点太重要了！很多时候，我们只是机械地按照步骤操作，却不明白其背后的逻辑，这样很容易犯错。这本书让我真正理解了软件功能背后的统计思想，也让我能更灵活地运用它们来解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！我一直对数据分析充满兴趣，但零基础让我望而却步。市面上很多教程要么过于理论化，要么操作步骤含糊不清，看得我云里雾里。这套书的标题立刻吸引了我——“从零进阶”，这不就是我想要的吗？迫不及待地翻开第一本，果然，它从最基础的统计概念讲起，像是在跟一位老朋友聊天，一点点地把复杂的概念掰开了揉碎了告诉我。我特别喜欢它用生活中的例子来解释统计原理，比如用抽奖的概率来讲解泊松分布，用超市打折来解释回归分析。这些例子贴近生活，让我更容易理解和记忆。而且，书里的图示也非常清晰，不是那种冷冰冰的图表，而是生动形象的插画，辅助我理解抽象的统计模型。读第一本的时候，我感觉自己像在搭积木，一点点地为更复杂的分析打下坚实的基础。它没有一开始就抛出很多专业术语，而是循序渐进，让我逐渐建立起信心。之前我总觉得统计学是一门高深的学问，离我太遥远，但这本书彻底改变了我的看法。我发现，原来统计学并不是遥不可及，只要方法得当，人人都能掌握。

评分☆☆☆☆☆

这套书给我的惊喜，还在于它对“数据处理”这个至关重要但又常常被忽视的环节的重视。《数据处》这本书，我只能说，简直太及时了！很多新手在学习数据分析时，往往一头扎进建模和结果解释，却忽略了数据本身的质量。这本书就像一位经验丰富的老前辈，手把手地教我如何“驯服”那些杂乱无章的数据。它详细讲解了数据清洗的各个步骤，比如缺失值的处理，异常值的识别和纠正，重复值的删除等等。我以前总觉得这些工作很繁琐，但这本书让我明白了，正是这些看似不起眼的工作，才决定了后续分析的成败。它不仅提供了各种处理技巧，更重要的是，它强调了“为什么”要这样做。比如，它会解释不同类型的缺失值会如何影响统计模型的假设，以及为什么需要对异常值进行谨慎处理，而不是一概删除。这本书还讲到了一些数据转换和特征工程的技术，比如如何进行数据标准化、归一化，如何创建交互项等等。这些内容让我明白，好的数据处理可以极大地提升模型的性能和可解释性。读完这本书，我感觉自己对待数据的心态都变了，不再是简单地“使用”数据，而是更懂得“尊重”数据，并从中提取更有价值的信息。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，之前我虽然看过一些数据分析的入门教程，但总觉得少了点什么，好像只能停留在一些非常基础的分析层面。《胸有成竹 数据分析的统计基础》这本书，真是让我豁然开朗！它深入讲解了统计推断的核心概念，比如假设检验的逻辑、置信区间的含义，还有回归分析中各种系数的解释。我特别喜欢它关于“显著性水平”和“p值”的讲解，过去我总觉得这两个词是“黑箱”操作，现在终于明白了它们到底代表着什么，以及在实际分析中如何正确地理解和应用。书中还花了大篇幅来讲解不同类型的回归模型，比如线性回归、逻辑回归，以及它们各自适用的场景。让我惊讶的是，它还能讲到一些更进阶的统计模型，虽然我暂时还不需要用，但了解了这些，就感觉自己的知识视野被极大地拓宽了。这本书最大的亮点在于，它不仅仅停留在理论层面，还非常注重统计思维的培养。它会引导你去思考，在面对一个数据分析问题时，应该从哪些角度入手，选择哪些统计方法，以及如何评估分析结果的可靠性。读完这本书，我感觉自己对数据分析的理解，不再是停留在“工具的使用”层面，而是上升到了“思维的运用”层面。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，数据分析学习的最高境界，是能够将理论与实践完美结合，并且在面对复杂问题时，能够游刃有余地给出可靠的解决方案。这套书，特别是《如虎添翼》这本，恰恰做到了这一点。它不仅仅是单个知识点的堆砌，而是一个层层递进、相互关联的学习体系。在学习了基础的统计概念后，这本书立刻将我带入了SPSS和SAS EG这两个强大工具的应用实操。它不是那种“点到为止”的介绍，而是深入到很多细节，比如如何进行数据可视化，如何构建复杂的分析流程，甚至是如何编写一些简单的宏命令来提高效率。我特别喜欢书中提供的那些“实战案例”，这些案例都是非常贴近实际工作场景的，比如市场营销中的用户分群，金融领域中的风险评估，或者医学研究中的疗效对比。通过这些案例，我不仅学会了如何使用软件，更重要的是，我学会了如何将统计学理论运用到解决实际问题中。书中的讲解非常细致，即使是一些初学者可能遇到的困惑，比如如何正确地选择统计检验方法，如何解读复杂模型的输出结果，它都能给出清晰的指导。读完这本书，我感觉自己仿佛拥有了一双“锐利的眼睛”，能够透过数据看到潜在的规律和洞察，解决问题的能力也得到了质的飞跃。