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龚铂洋 著

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店铺： 布克专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121301650

商品编码：11985684789

包装：平装-胶订

开本：16

出版时间：2017-01-01

商品参数

从零开始学统计
	定价	45.00
	出版社	电子工业出版社
	版次	1
	出版时间	2017年01月
	开本	16开
	作者	归璐著
	装帧	平装-胶订
	页数	0
	字数	0
	ISBN编码	9787121301650

内容介绍
网络营销现在已经不是一个新鲜词汇了。几乎所有的企业都会在互联网、各类社交平台上进行营销活动。然而随着时代的发展，曾经非常流行的网络营销、微信营销、微博营销已经慢慢进入死胡同，越来越变得无效。找到更加有效的营销方式已经是当前所有从业人员的新的课题。本书从营销的有效性角度出发，除了微信和微博整合营销以外，又增加了更多新媒体平台的玩法和营销案例，通过新的网络营销手法的整合，实现对于企业来说，更加有效落地的营销目的。

目录

第0章 入门阶段——带你迈入统计学的大门 1

0.1 我和统计学的从零开始 1

0.2 统计学的从零开始 4

第1章 你的数据从何而来 10

1.1 “不可能完成的任务”——普查 11

1.2 “四两拨千斤”——事半功倍的抽样调查 13

☆本章重点归纳： 20

第2章 掌握指标学会数据分析 21

2.1 被误解还是“被平均” 21

2.1.1 数值平均数——zui熟悉的陌生人 23

2.1.2 位置平均数——关键的排序 28

2.2 均值的好朋友——方差（标准差） 34

2.3 峰度＆偏度——打造风度翩翩的数据分布 38

☆本章重点归纳： 40

第3章 图表的世界 42

必备技能1——频数分布表 42

必备技能2——频数分布图 46

必备技能3——茎叶图 48

必备技能4——箱线图 52

必备技能5：散点图 54

☆本章重点归纳： 61

第4章 当小“正太”遇上“大叔”——正太分布篇 63

4.1 小“正太”的基本情况 64

4.2 小“正太”的性格和优点——正态分布的定义和特征 65

4.3 小“正太”的可爱之处——正态分布的作用 68

☆本章知识点补充： 75

第5章 当小“正太”遇上“大叔”——大数定律和中心极限篇 77

5.1 正态分布的“左膀”——大数定律 77

5.2 正态分布的“右臂”——中心极限定理 80

5.3 如何牵手“大叔”和“正太” 83

☆本章重点归纳： 85

第6章 相关和因果切莫傻傻分不清楚 86

6.1 为了“不确定”的确定 86

6.1.1 散点图 87

6.1.2 相关系数 89

6.2 上帝掷骰子？！ 94

☆本章知识拓展： 96

第7章 “小”亦可为，“大”而佐之 99

7.1 这个“小二”一点都不“二” 99

7.2 另辟蹊径的zui大似然估计 102

7.3 他山之石，或可攻玉 106

☆本章知识拓展： 107

第8章 从先放牛奶or先放热茶说起 109

8.1 掀开假设检验的面纱 111

8.1.1 原假设VS备择假设 112

8.1.2 统计检验量和拒绝域 115

8.1.3 P值 117

8.2 几种常用假设检验简介 120

8.3 手把手教你做检验 123

☆本章知识拓展 126

第9章 回归分析——科学研究的“万金油” 128

9.2 释放“回归”的超能力 131

9.3 规避“回归”的误区（伪回归问题） 136

☆本章知识拓展 139

第10章 物以类聚，人以群分 142

10.1 分久必合——聚类分析 142

10.2 合久必分——判别分析 147

第11章 独辟蹊径，曲径通幽 152

掌握数据时代的语言：一本全面解析统计学思维与实操的指南 在这个信息爆炸、数据唾手可得的时代，理解和运用数据已经成为一项核心能力。从商业决策到科学研究，从日常生活中的消费选择到宏观经济的预测，统计学无处不在，它如同一种新的语言，解锁了洞察世界、把握趋势的钥匙。这本书，并非简单罗列枯燥的公式和定义，而是旨在带领您穿越统计学的核心迷宫，领略其精妙之处，并赋予您用数据说话、用数据决策的强大能力。 为何统计学如此重要？ 想象一下，您面前摆满了琳琅满目的商品，商家用各种图表和数据来宣称产品的优越性；您在新闻中看到关于疫情传播、经济增长或气候变化的报道，数字背后隐藏着怎样的真相？没有统计学的知识，这些信息可能只是模糊的印象，甚至被误导。统计学，就是帮助我们辨别真伪、理解规律、做出明智判断的科学。它教会我们如何收集、整理、分析和解释数据，从而从中提取有价值的信息，发现事物之间的关联，预测未来的走向。 本书的核心价值：从概念到应用，循序渐进 本书最大的亮点在于其“从零开始，入门到精通”的设计理念。我们深知，对于许多初学者而言，统计学听起来可能有些望而却步。因此，本书将复杂的概念进行分解，用最直观、最易懂的方式呈现。我们不会一开始就抛出复杂的数学公式，而是从基本概念入手，例如： 数据的本质与类型： 了解不同类型的数据（如分类数据、数值数据）及其特性，是后续分析的基础。我们将通过生动的案例，解释不同数据类型如何影响我们的分析方法。 描述性统计： 如何用简单的数字来概括大量数据？本书将详细介绍均值、中位数、众数、方差、标准差等描述性统计量，并解释它们各自的含义和适用场景。通过图表（如直方图、箱线图）的可视化，让您直观地理解数据的分布和离散程度。 概率论基础： 概率是统计推断的基石。我们将用浅显易懂的语言介绍概率的基本概念、独立事件、条件概率以及常见的概率分布（如二项分布、正态分布），为理解统计推断做好铺垫。 在掌握了基础知识后，本书将逐步深入到统计推断的核心领域： 抽样与抽样分布： 在实际研究中，我们往往只能对总体的一部分（样本）进行观测。如何从样本推断总体？本书将解释抽样的重要性，以及样本统计量如何随着抽样次数的变化而形成分布（抽样分布），这是连接样本与总体的桥梁。 参数估计： 我们如何利用样本数据来估计总体的未知参数（如平均值、比例）？本书将介绍点估计和区间估计的概念，特别是置信区间的构建和解释，让您了解估计的精确度和可靠性。 假设检验： 这是统计学中最强大的工具之一，用于判断某个关于总体的假设是否能被样本数据所支持。我们将详细讲解假设检验的逻辑框架，包括原假设、备择假设、检验统计量、P值等关键概念，并演示如何对不同类型的假设进行检验，例如检验某个产品是否有改进效果，或者某两种药物是否有显著差异。 实操与应用：将理论转化为力量 纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。本书的另一个重要特点是强调实践应用。理论知识固然重要，但只有将其应用于实际问题，才能真正发挥统计学的价值。本书将为您提供： 丰富的案例研究： 从经济学中的市场分析，到管理学中的用户行为研究，再到市场营销中的广告效果评估，本书贯穿了大量真实世界的案例。这些案例不仅帮助您理解抽象的统计概念，更展示了统计学在解决实际问题中的强大力量。您将看到，如何运用统计学来优化库存、预测销售、评估投资风险、改进产品设计，乃至理解社会现象。 统计软件的初步引导（可选，根据具体内容调整）： 虽然本书以概念和原理为主，但我们将适时提及或提供一些常用统计软件（如Excel、SPSS、R语言的入门概念）在数据分析中的应用场景，让您了解如何借助工具提高分析效率。重点在于理解软件背后的统计原理，而非单纯的学习软件操作。 大数据时代的必备技能 正如书名所示，本书是大数据时代必读书本。如今，数据不再是少数专家才能触及的领域，而是渗透到我们生活的方方面面。懂得统计学，您就具备了： 批判性思维： 能够辨别数据中的陷阱和偏见，不被虚假的统计数据所迷惑。 洞察力： 能够从海量数据中发现隐藏的规律和趋势，为决策提供依据。 沟通能力： 能够用清晰、准确的图表和语言来解释复杂的数据分析结果，与他人有效沟通。 竞争力： 在求职和职业发展中，统计学能力已经成为许多岗位的加分项，甚至是必备项。 本书适合谁？ 零基础的初学者： 对统计学一无所知，但希望系统学习相关知识的人。 在校学生： 经济学、管理学、市场营销、心理学、社会学等专业的学生，需要掌握统计学作为学习的工具。 职场人士： 希望提升数据分析能力，在工作中做出更明智决策的管理者、市场专员、产品经理、运营人员等。 对数据充满好奇心的人： 想要了解统计学如何解释世界、揭示事物本质的任何读者。 总结 这本书将带您踏上一段精彩的数据探索之旅。它不仅教授您统计学的知识和技能，更重要的是，它将重塑您的思维方式，让您学会如何用数据来看待世界。从基础概念的清晰阐述，到复杂原理的逐层解析，再到丰富案例的深度应用，本书致力于成为您学习统计学最可靠的伙伴，助您在这个数据驱动的时代，游刃有余，成就非凡。准备好用统计学这把利器，解锁数据背后的无限可能吧！

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就透着一股朴实又专业的劲儿，那种蓝白相间的配色，让人一眼就能感受到它在努力回归统计学的本质，而不是被花哨的外表迷惑。我本来对统计学是抱着“能拖就拖”的心态的，觉得那堆公式和假设检验听起来就让人头疼，但翻开这本书的目录，我心里就踏实多了。它不是那种高高在上的学术论文集，更像是请了一位经验丰富的大哥，手把手教你入门。特别是第一章，没有直接抛出复杂的数学推导，而是用了很多我们日常生活中能接触到的例子来解释“什么是数据”、“为什么要统计”。比如，它会用超市的促销数据来分析哪种捆绑销售更有效，或者用天气预报的准确率来讲解概率的意义。这种接地气的讲解方式，极大地降低了我的畏难情绪，让我感觉统计学并非遥不可及，而是我们身边无处不在的工具。很多其他教材一上来就堆砌$mu$和$sigma$，让人瞬间想关书，但这本的作者显然深谙“润物细无声”的道理，循序渐进，知识点之间的衔接非常自然流畅，就像一条平缓的河流，慢慢把你带入知识的海洋深处。

评分☆☆☆☆☆

我特别欣赏这本书对于“数据清洗和预处理”这一环的重视程度，这部分往往是其他入门书籍一笔带过，但实际上却是数据分析中最耗时的“苦力活”。这本书用了好几章的篇幅，专门探讨了缺失值、异常值、数据的分布形态以及如何进行数据转换（比如对数转换、Box-Cox变换）来满足模型假设。作者没有停留在理论层面，而是深入剖析了不同类型异常值对均值和标准差的巨大影响，以及在实际工作中如何权衡“删除异常值”和“修正异常值”的利弊。有一节关于多重共线性（Multicollinearity）的讨论尤为精彩，它不仅展示了如何通过VIF值来检测问题，还具体分析了在金融建模中，如果忽略了这个问题可能导致模型参数估计的巨大偏差。这种对“工程实践”的关注，让我觉得这本书完全是为未来想从事数据分析工作的人准备的，它早就帮你踩好了那些初学者容易掉进去的“坑”。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是在大数据背景下被“焦虑”驱使才买的这本书，感觉如果不会点数据分析，以后工作交流都可能掉线。然而，这本书最让我惊喜的不是那些高深的理论，而是它对R语言和Python这些实际操作工具的融合程度。很多教程会把理论和实操割裂开来，你需要自己去找对应的代码库，对照着敲半天。但这本则是在讲解完一个概念后，紧接着就给出了具体的代码实现步骤，而且代码注释写得特别清晰，完全是为“零基础”小白量身定制的。我记得讲到回归分析时，它不仅解释了最小二乘法的原理，还直接给了一段用Python `statsmodels`库跑出回归模型的代码块，并且详细解读了输出结果中的P值和R方代表的实际含义，而不是简单地告诉你“看这个数字就行”。这种理论指导实践、实践反哺理论的闭环设计，让学习效率飙升。我不再是死记硬背公式，而是真正理解了如何在实际工作中应用这些统计工具来解决商业决策问题，这比单纯学会一门编程语言要更有价值。

评分☆☆☆☆☆

整本书的结构设计体现了一种宏大的视野，它不仅仅是一本技能手册，更像是一份“数据思维指南”。从最基础的描述性统计开始，逐步过渡到概率论的基础，然后是参数估计和检验，最终落脚到回归分析和多元统计模型。最妙的是，它在最后几章将这些知识点汇集起来，讲解了如何构建一个完整的、可解释的统计分析报告。作者强调，最终目的不是跑出一个P值，而是要用清晰的语言把数据背后的故事讲给非专业人士听。我记得有一段话是关于如何向老板解释“95%置信区间”的，作者的建议是：“不要说区间，直接说，我们有信心说，真实情况很可能落在这个范围内。” 这种对沟通艺术的强调，让我意识到，统计学远不止于数字的运算，它更是连接数据与商业决策的桥梁。这本书成功地将一个原本被认为枯燥的学科，塑造成了一个既严谨又富有洞察力的思维工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常引人入胜，我经常有种在读一本侦探小说的错觉，尤其是在讲解假设检验和统计推断的那几章。作者没有把“零假设”和“备择假设”写得那么枯燥乏味，而是把它比喻成法庭上的“无罪推定”和“有罪推定”。比如，当我们想证明某个新药比安慰剂更有效时，默认的就是“没有区别”（零假设），然后我们收集证据（数据），只有当证据强大到一定程度，我们才会“拒绝零假设”，从而得出新药有效的结论。这种类比不仅形象生动，更重要的是，它准确地抓住了统计推断中“犯错的成本”和“证据的力度”之间的微妙平衡。我以前总觉得统计学是追求绝对真理的，但这本书教会我，统计的精髓在于“在不确定性下做出最合理的判断”。这种哲学层面的思考，被作者巧妙地融入到每一个技术点的讲解中，让我对数据的严谨性有了全新的认识。