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陳文賢，陳靜枝 著

圖書標籤:

• 統計學
• 概率論
• 數據分析
• 機器學習
• 大話係列
• 科普
• 入門
• 通俗易懂
• 算法
• 思維導圖

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302450184

版次：1

商品編碼：12001015

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-11-01

用紙：膠版紙

內容簡介

　　“統計學”是兼具“數學計算”與“圖形顯示”的課程，所有的統計軟件(如SPSS)，並非計算機輔助教學(CAI)，因為它們並非“教你學會統計”，而是應該在“學會瞭統計”以後，再來用它。本書就是這樣一本讓你從零開始接觸統計學，並將其真正應用到工作中的一本書，穩步跟進大數據時代。
　　本書前後連貫，各章之間也是先後呼應。例如：從概率到抽樣，從描述到推斷，從檢驗到因果；每章也是連貫的，開關有引言、觀念圖，結尾有流程圖、思維導圖；書中有許多階層圖、分類圖、關聯圖、步驟圖、流程圖，以及因果錶、比較錶、決策法則錶等。
　　本書專門的配套軟件(中文統計)是在Excel(2003～2016版本適用)環境下，安裝一個“加載項”，輸入統計資料，就可以得到統計結果。“中文統計”可以公開下載，僅提供給閤法取得本書之讀者使用。
　　本書適閤所有想掌握統計學的讀者，也可以作為高校教材，由於內容比較多，教師可自行選擇教學內容。

作者簡介

　　陳文賢，美國加州大學伯剋利分校工業工程博士，曾任颱大信息管理係教授兼係主任、美國雪城Syracuse大學客座教授、澳大利亞悉尼科技大學UTS客座教授，現任德明財經科技大學信息管理係特聘教授。

　　陳靜枝，美國德州大學達拉斯分校管理科學博士，曾任颱大信息管理係教授兼係主任、美國貝爾北方實驗室研究顧問、美國國傢手工具公司計算機顧問係統分析師，現任颱大信息管理係教授。

目錄

第3章時間序列
3.1時間序列的分類
3.2水平分析與速度分析
3.3時間序列構成因素
3.4平穩型序列預測
3.5趨勢型序列預測
3.6季節指數分析
3.7時間序列預測方法：趨勢加季節
3.8時間序列預測方法：趨勢乘季節
3.9預測誤差
3.10中文統計應用
3.11本章流程圖
3.12本章思維導圖
習題
第4章統計指數
4.1指數的意義與分類
4.2總指數的編製
4.3指數的性質
4.4指數體係與因素分析
4.5指數應用
4.6中文統計應用
4.7本章流程圖
4.8本章思維導圖
習題
第5章概率理論
5.1試驗與樣本空間
5.2事件概率
5.3排列組閤的公式
5.4事件概率的計算
5.5條件概率
5.6獨立事件與互斥事件
5.7貝葉斯公式
5.8中文統計應用
5.9本章流程圖
5.10本章思維導圖
習題
第6章隨機變量
6.1隨機變量
6.2概率分布函數與概率密度函數
6.3期望與方差
6.4雙隨機變量
6.5中文統計應用
6.6本章流程圖
6.7本章思維導圖
習題
第7章概率分布
7.1離散型隨機變量的概率分布
7.2連續型隨機變量的概率分布
7.3正態分布概率的計算
7.4中文統計應用
7.5本章思維導圖
7.6本章流程圖
習題
第8章抽樣理論
8.1隨機抽樣
8.2統計量
8.3抽樣平均與抽樣方差的概率分布
8.4中心極限定理
8.5分層抽樣
8.6整群抽樣
8.7係統抽樣
8.8中文統計應用
8.9本章流程圖
8.10本章思維導圖
習題
第9章統計估計
9.1估計量
9.2正態分布平均數與方差的點估計
9.3總體平均數的區間估計
9.4總體比例的區間估計
9.5總體方差的區間估計
9.6抽樣的樣本量
9.7標準誤差
9.8中文統計應用
9.9本章流程圖
9.10本章思維導圖
習題
第10章統計檢驗
10.1假設檢驗
10.2計算第一類錯誤與第二類錯誤
10.3假設檢驗的步驟與方法
10.4假設檢驗的樣本量
10.5總體平均數檢驗，方差已知
10.6總體平均數檢驗，方差未知
10.7總體比例檢驗
10.8總體方差檢驗
10.9中文統計應用
10.10本章流程圖
10.11本章思維導圖
習題
第11章兩總體估計檢驗
11.1因果與相關
11.2兩個總體參數的區間估計
11.3兩個總體平均數檢驗，方差已知
11.4兩個總體平均數檢驗，方差未知但相等
11.5兩個總體平均數檢驗，方差未知且不等
11.6兩個總體平均數檢驗，樣本是配對數據
11.7兩個總體方差檢驗
11.8兩個總體比例檢驗
11.9中文統計應用
11.10本章流程圖
11.11本章思維導圖
習題
第12章方差分析
12.1方差分析介紹
12.2單因素方差分析，樣本量相等
12.3單因素方差分析，樣本量不等
12.4多重比較法
12.5檢驗方差是否相等
12.6參數估計
12.7雙因素方差分析，無交互作用
12.8中文統計應用
12.9本章流程圖
12.10本章思維導圖
習題
第13章迴歸與相關分析
13.1迴歸與相關分析的區彆
13.2數學符號與關係式
13.3一元綫性迴歸分析參數的點估計
13.4相關分析
13.5檢驗自變量與因變量是否綫性相關
13.6迴歸與相關分析參數的區間估計與檢驗
13.7中文統計應用
13.8本章流程圖
13.9本章思維導圖
習題
第14章分類數據分析
14.1卡方檢驗
14.2多項分布卡方檢驗
14.3擬閤優度檢驗，分布的參數已知
14.4擬閤優度檢驗，分布的參數未知
14.5卡方檢驗獨立性與同構性
14.6中文統計應用
14.7本章流程圖
14.8本章思維導圖
習題
第15章非參數統計分析
15.1非參數統計分析
15.2符號檢驗
15.3符號秩檢驗
15.4遊程檢驗，檢驗隨機性
15.5Mann-Whitney檢驗
15.6Kruskal-Wallis檢驗
15.7Friedman檢驗
15.8Spearman秩相關係數
15.9中文統計應用
15.10本章流程圖
15.11本章思維導圖
習題
第16章結語
16.1統計問題分類
16.2誤差名詞說明
16.3參數與統計量
16
4統計概念復習
附錄一正態分布概率錶
參考書目

前言/序言

　　百聞不如一見，兵難隃度，臣願馳至金城，圖上方略。——《漢書·趙充國傳》
　　因為計算機的普及，管理學院和工學院有些課程，在教材編寫與教學方法方麵，有結構性的改變。尤其是有關數學計算或圖形顯示的課程。這些課程應該附有應用軟件的使用，配閤教學。
　　“統計學”就是有“數學計算”與“圖形顯示”的課程。本書作者1990年在中國颱灣齣版的《統計學》一書，就附有“中文統計”軟件，以前是在DOS操作係統下操作，現在則是在Excel上安裝“加載項”操作。“中文統計”軟件僅被提供給教師和購買本書的讀者使用。
　　所有的統計軟件（包括SPSS），並非計算機輔助教學（CAI），因為它們並非“教你學會統計”。而是應該在“學會瞭統計”以後，再來用它。有瞭統計軟件以後，大多數的統計問題，隻要會選擇統計功能，輸入數據，就可以得到答案。但是使用統計軟件要注意下列應用：
　　（1）能夠判斷統計數據，應該（適閤）用哪一種統計方法（模型）。
　　（2）瞭解並解釋統計方法計算結果（答案）的意義。
　　學習要有地圖，學習地圖或者知識地圖，地圖告訴你：你在這裏（here）、為什麼在這裏（why）、要往哪裏去（where）、如何去（how）、會得到什麼（what）。其中why是假定條件（為何適用這個方法how），而where是目的，what是答案。
　　1980年，Wonnacott統計學第一章的開頭引用瞭一句話：“Heusesstatisticsasadrunkenmanuseslampposts-forsupportratherthanforillumination�薄�
　　“人們利用統計，就好像醉漢利用路燈，是為瞭支撐，而不是照明。”
　　還有一個醉漢與路燈的故事：一個醉漢在夜晚的路燈下找東西，有個路人問他在找什麼，醉漢說：“錢包。”路人就幫他找，兩個人找瞭很久，但就是找不到。路人問：“你確定是掉在‘這裏’嗎？”醉漢說：“我不知道掉在‘哪裏’。”路人問：“為什麼要在‘這裏’找？”醉漢說：“因為‘這裏’有路燈比較亮。”
　　利用統計學時，要注意假定條件是否符閤，不要削足適履，不要因為“這個”方法，比較熟悉、比較容易用，就要用它來找答案，結果找到的答案根本不對。
　　本書取名《大話統計學》是清華大學齣版社責任編輯欒大成先生的建議，“大話統計學”的意思不是說大話的統計學，而是讓讀者可以“大聲說話”的統計學。因為本書的圖畫很多，所以本書也是“大畫統計學”。
　　大話統計學
　　本書特色：
　　（1）本書前後連貫，有前言、總論、結語。結語有：統計問題分類、統計概念復習。
　　（2）各章之間也是先後呼應。例如：從概率到抽樣，從描述到推斷，從檢驗到因果。
　　（3）每章也是連貫的：開頭有引言、觀念圖，結尾有流程圖、思維導圖。
　　（4）書中有許多階層圖、分類圖、關聯圖、步驟圖、流程圖，以及因果錶、比較錶、決策法則錶等，所以本書希望為統計學的學習地圖。
　　（5）“中文統計”軟件是在Excel（2003~2016版本適用）環境下，安裝一個“加載項”，輸入統計資料、就可以得到統計結果。“中文統計”可以公開下載，僅提供給閤法取得本書的讀者使用。
　　（6）中文統計的功能列錶，配閤本書章節設計。輸入原始數據（觀測值），可做描述或推斷統計的計算。如果沒有原始數據，隻有樣本容量、樣本平均數、方差、比例等數據，那麼使用“快速估計”或“快速檢驗”，可以得到推斷結果。
　　（7）為瞭節省篇幅，每章的部分例題、習題，放在互聯網中，以便讀者下載。
　　（8）每章的部分案例討論也放在互聯網中，可提供學生做學期報告。這些案例的數據也可以下載，以方便學生使用。
　　（9）補充教材如：分組資料描述統計、自力（Bootstrap）估計法、非參數統計補充、多因素方差分析、多元迴歸等，也放在互聯網中。
　　（10）因為配閤計算機程序，包括Excel函數和命令，所以，所有的統計公式和計算步驟，都被很清楚地一一列舉齣來。由於強調應用導嚮，所以多數公式沒有證明。
　　有瞭地圖和交通工具（計算機軟件），就可以快速地到達目的地。但是，如果一路直達目的地，就會錯過沿途美妙的風光。所以，初學者還是要先走過一趟（自己計算瞭解過程），再利用交通工具（計算機），檢查結果的正確性。
　　本書內容很多，所以教師可自行選擇教學內容。感謝協助本書編輯及計算機軟件的中國颱灣大學資管所研究生。
　　感謝協助編撰本書及計算機軟件的颱大資管所研究生,使本書能夠順利齣版。
　　由於作者的水平有限，本書中難免有許多錯誤和疏漏之處，懇請各位學者專傢和讀者，提齣批評和建議，以便進一步修訂和改進。
　　陳文賢陳靜枝謹識

《數據的故事：洞悉世界背後的規律》 簡介： 在這個信息爆炸的時代，我們每天都被海量的數據包圍。從新聞報道中的經濟指標，到社交媒體上的用戶偏好，再到醫學研究中的臨床試驗結果，數據無處不在，深刻影響著我們的決策和認知。然而，這些冰冷、龐雜的數字背後，究竟隱藏著怎樣的規律？我們又該如何撥開迷霧，準確地理解和解讀它們？《數據的故事：洞悉世界背後的規律》正是這樣一本緻力於帶領讀者穿越數據迷宮，發掘事物本質的指南。它並非一本枯燥的學術專著，而是以引人入勝的方式，將數據分析的核心思想和實用方法融入到日常生活和工作場景中，讓你看見數據背後的邏輯，賦予你洞察世界的強大能力。 本書的核心在於“講故事”，即如何將原始、復雜的數據轉化為清晰、有意義的敘述。我們相信，任何看似隨機的現象，背後都可能遵循著某種隱藏的規律，而這些規律，正是數據在低語。通過本書，你將學會如何像一位偵探一樣，審視數據中的綫索，發現其中的關聯，最終構建齣令人信服的故事。我們不會深陷於抽象的數學公式，而是著重於直觀的理解和實際的應用。本書將帶領你走進一個充滿發現的旅程，讓你從一個被動接收數據信息的旁觀者，轉變為一個主動分析、解讀和利用數據的主導者。 第一章：數據，無處不在的語言 在第一章，我們將首先破除對數據的神秘感。你將瞭解到，數據並非僅限於報錶和圖錶，它滲透在我們生活的方方麵麵：你今天選擇的通勤路綫，朋友點贊的帖子，甚至是天氣預報的每一個數字，都是數據。我們會探討數據的不同類型，以及它們各自的特點。更重要的是，我們將強調理解數據背後的“為什麼”。為什麼這傢餐廳的評價普遍較高？為什麼某種商品突然銷量大增？這些問題，都可以通過對數據的觀察和分析來找到答案。本章將為你構建一個全新的視角，讓你開始用“數據眼”去審視周遭的世界，為後續的學習打下堅實的基礎。我們會通過一些生活化的例子，比如分析一傢小型咖啡館的顧客流量數據，來展示如何從簡單的記錄中提取有用的信息。你將看到，即使是看似微不足道的數據，也能講述齣關於消費者行為、市場趨勢甚至運營效率的精彩故事。 第二章：數據的顯微鏡：描述性統計的基礎 在對數據的存在有瞭基本認識後，本章將聚焦於如何“看清”數據。我們引入描述性統計的概念，就像為數據裝備瞭一颱精密的顯微鏡。你將學習到如何使用均值、中位數、眾數等基本統計量來概括數據的中心趨勢，理解數據的“平均水平”在哪裏。同時，我們會探討方差、標準差等指標，它們能幫助我們衡量數據的分散程度，即數據有多“不穩定”。理解這些概念，就好比掌握瞭描述一個群體特徵的“畫筆”。例如，在分析一組學生的考試成績時，我們不僅要知道平均分，還要知道成績是普遍集中在某個分數段，還是兩極分化嚴重。 此外，本章還將介紹頻率分布、直方圖、箱綫圖等可視化工具。數據可視化是數據分析中至關重要的一環，它能將復雜的數據轉化為直觀的圖形，讓我們一目瞭然地發現數據的模式和異常。你將學會如何通過繪製直方圖來觀察數據的分布形態，例如正態分布、偏態分布等，從而對數據的內在結構有更深的理解。箱綫圖則能清晰地展示數據的分位數、中位數以及可能的異常值，為快速評估數據特徵提供瞭便捷的途徑。通過生動有趣的案例，比如分析不同城市的人口密度分布，或者不同産品的用戶滿意度評分，你將體會到描述性統計如何幫助我們高效地概括和理解數據集的整體特徵。 第三章：探尋關聯的蛛絲馬跡：相關性分析的魅力 數據並非孤立存在，它們之間往往存在著韆絲萬縷的聯係。本章將深入探討“相關性”，這是理解數據間動態關係的關鍵。我們不僅僅滿足於知道“有什麼”，更要探究“為什麼會這樣”。你將學習到如何計算和解讀相關係數，它能量化兩個變量之間綫性關係的強度和方嚮。例如，我們可能會發現，一個城市的天氣越熱，冰淇淋的銷量就越高，這兩個變量之間就存在著正相關。反之，隨著學習時間的增加，錯誤率可能會下降，這可能是一種負相關關係。 本書將通過具體的例子，比如分析廣告投入與産品銷售額之間的關係，或者學生的學習時長與考試成績之間的關係，來展示相關性分析的實際應用。你將學會如何避免“相關不等於因果”的陷阱，理解在發現相關性之後，還需要進一步的思考和探索來判斷其背後的因果機製。我們會討論一些常見的混淆變量，以及如何嘗試控製它們來更準確地評估兩個變量之間的真實關係。此外，本章還將介紹一些簡單易懂的迴歸模型，例如綫性迴歸，它能幫助我們預測一個變量如何隨另一個變量的變化而變化，從而實現更深入的洞察和預測。 第四章：從樣本到整體的跳躍：推斷性統計的智慧 現實世界中的大部分數據，都是從一個更大的整體中抽取的樣本。我們如何纔能根據有限的樣本信息，對整個群體做齣閤理的推斷？本章將為你揭示推斷性統計的智慧。你將接觸到“抽樣”的概念，理解為什麼我們需要以科學的方式抽取樣本，以及不同的抽樣方法會帶來怎樣的影響。 本書將重點介紹置信區間和假設檢驗這兩個核心工具。置信區間可以幫助我們估計一個未知參數（如總體均值）的可能範圍，並給齣我們對這個估計的“信心程度”。例如，通過對一部分選民的民意調查，我們可以估計齣某位候選人的支持率，並知道這個估計的置信區間是多少。假設檢驗則提供瞭一種科學的方法來判斷我們觀察到的樣本現象是否能夠支持我們提齣的關於總體的一個假設。我們會通過一些經典的案例，比如檢測一種新藥的療效，或者判斷一個新廣告是否比舊廣告更有效，來演示假設檢驗的邏輯和步驟。你將學會如何設定原假設和備用假設，如何計算P值，以及如何根據P值來做齣決策，從而避免草率的結論。 第五章：數據中的決策引擎：概率與風險 在不確定性中做齣最佳選擇，是我們在生活中和工作中經常麵臨的挑戰。本章將深入探討概率論在數據分析中的應用，以及它如何幫助我們量化和管理風險。你將學習到基本的概率計算規則，理解事件發生的可能性。我們會引入條件概率的概念，這對於理解“如果A發生，那麼B發生的概率是多少”至關重要，例如在醫學診斷中，瞭解某個癥狀齣現的概率，以及在有該癥狀的情況下患某種疾病的概率。 本章還將觸及決策樹等工具，它們能夠幫助我們在多個選項中，根據不同事件發生的概率和收益，做齣最有利於風險規避或收益最大化的選擇。通過一些貼近生活的例子，比如分析彩票中奬的概率，或者評估一項投資的潛在風險和迴報，你將深刻體會到概率思維如何幫助我們做齣更理性的決策，以及如何在充滿不確定性的世界中，找到更加穩健的前行之路。 第六章：讓數據說話：可視化與報告 即使是最精妙的分析，如果不能有效地傳達給他人，其價值也會大打摺扣。本章將迴歸到“講故事”的本質，聚焦於如何通過強大的可視化手段和清晰的報告，將數據分析的結果有效地呈現齣來。我們不再僅僅停留在圖錶的製作，而是要理解如何選擇最閤適的圖錶類型來突齣數據的關鍵信息，如何運用色彩、布局等元素來增強圖錶的可讀性和吸引力。 你將學習到如何構建一個引人入勝的數據故事，如何為你的受眾量身定製報告的內容和風格。我們會強調清晰的邏輯結構，從問題的提齣，到分析方法的介紹，再到結論的呈現，每一個環節都力求嚴謹而易懂。本書將通過一些實際的報告案例，比如一份關於用戶流失原因的分析報告，或者一份關於市場營銷活動效果評估的報告，來展示如何將數據分析的成果轉化為 actionable insights（可操作的見解），真正驅動決策和行動。 結語：成為數據的駕馭者 《數據的故事：洞悉世界背後的規律》的最終目標，是讓你從一個被動的數據接收者，轉變為一個主動的數據思考者和駕馭者。我們希望通過本書，你能夠建立起一套屬於自己的數據分析思維框架，在麵對海量信息時，不再感到迷茫和無助，而是能夠從中發現規律，洞察本質，做齣更明智的決策。數據是我們這個時代最寶貴的資産之一，掌握解讀和運用它們的能力，就是掌握瞭理解和改變世界的力量。讓我們一起，開始這段精彩的數據探索之旅，讓數據為我們講述那些隱藏在數字背後的、最真實的故事。

評分☆☆☆☆☆

這是一本讓我耳目一新的書，讀起來完全不像一本“統計學”的專業書籍。作者的文筆非常灑脫，有一種“信手拈來”的從容感，卻又能把復雜的統計概念講得清晰透徹，絲毫不顯生澀。我特彆欣賞它處理數據偏見和抽樣誤差的方式，沒有冗長的理論推導，而是用一個個引人入勝的案例，讓我們深刻體會到數據不準確可能帶來的後果。書中關於“幸存者偏差”的論述，更是讓我對很多所謂的“成功經驗”産生瞭新的思考。我常常會聯想到生活中遇到的各種“大數據”的宣傳，這本書讓我學會瞭如何更審慎地去看待這些信息，去追問數據的來源、樣本的代錶性，以及分析方法是否閤理。它不僅僅是教會我統計學知識，更是在潛移默化中塑造我獨立思考和批判性分析問題的能力。即使是多年不接觸統計學的人，也能從中獲益匪淺，重新認識到數據在現代社會中的重要性，以及如何更理性地去駕馭它。

評分☆☆☆☆☆

作為一名學生，我曾經對統計學這門課感到十分頭疼，考試前的復習總是讓我倍感壓力。然而，偶然間翻閱瞭《大話統計學》，我纔發現原來統計學可以如此有趣且易於理解。作者的敘述方式非常巧妙，他沒有用枯燥的術語堆砌，而是把抽象的概念具象化，通過生活中常見的現象來解釋統計學原理。我最喜歡書中關於“數據誤導”的部分，作者通過幾個經典的案例，揭示瞭數據是如何被麯解和利用的，這讓我對信息有瞭更批判性的認識。在學習過程中，我不再是被動地記憶，而是主動地去思考，去聯係書中的例子和課堂上學到的知識。這種主動學習的過程讓我對統計學産生瞭濃厚的興趣，也極大地提升瞭我的學習效率。以前我覺得統計學是考試的工具，現在我明白瞭，它更是理解世界、分析問題的能力。這本書極大地改變瞭我對統計學的看法，也讓我更有信心去麵對未來的學習和挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是打開瞭新世界的大門！一直以來，我對統計學都抱著一種既敬畏又有點畏懼的心情，總覺得它像是一堆晦澀難懂的公式和圖錶，離我的生活很遠。但《大話統計學》完全顛覆瞭我的認知。作者的寫作風格非常接地氣，就像和一位經驗豐富的朋友聊天一樣，用最通俗易懂的語言，將那些原本枯燥乏味的統計概念掰開瞭揉碎瞭講給我聽。我尤其喜歡書中舉的各種生活化的例子，比如分析超市促銷活動背後的消費者心理，或者解釋為什麼天氣預報總是不那麼準確。這些例子讓我瞬間覺得統計學原來就在我們身邊，無處不在，而且非常有意思。讀這本書的時候，我常常會恍然大悟，原來我之前對很多現象的猜測都是基於直覺，而《大話統計學》則教會瞭我如何用科學的、有理有據的方法去觀察和理解世界。它不僅僅是關於數字的遊戲，更是一種思維方式的啓濛。即使是對統計學完全零基礎的讀者，也能輕鬆跟上作者的思路，並且從中獲得樂趣和啓發。這本書真的太棒瞭，我強烈推薦給所有對統計學感興趣，或者想提升自己分析能力的朋友們！

評分☆☆☆☆☆

我一直是個對事物背後原理充滿好奇心的人，但很多時候，那些所謂的“科學解釋”都顯得過於高深莫測。《大話統計學》就像一位耐心細緻的嚮導，帶領我一步步探索瞭統計學世界的奧秘。它沒有強迫我記住那些復雜的公式，而是通過大量的類比和故事，讓我理解每個統計概念的“為什麼”和“能做什麼”。比如，關於概率的講解，作者用擲硬幣、抽奬等日常事件來解釋，讓我一下子就明白瞭獨立事件和條件概率的區彆。而且，這本書的語言風格非常幽默風趣，常常讓我忍俊不禁。在輕鬆的氛圍中，我竟然學會瞭如何區分相關性和因果性，這對我理解新聞報道中的統計數據非常有幫助。以前看到一些關於“某某因素與健康相關”的報道，我總是半信半疑，現在我明白瞭，相關性不代錶因果，需要更深入的分析纔能得齣可靠結論。這本書讓我意識到，統計學並非遙不可及，而是可以成為我們理解世界、做齣明智判斷的有力工具。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在市場營銷領域摸爬滾打多年的從業者，我一直在尋找能夠幫助我更精準地理解用戶行為、優化營銷策略的工具和方法。《大話統計學》的齣現，恰好填補瞭我的這一需求。它沒有像許多專業書籍那樣上來就堆砌理論，而是從實際工作中遇到的痛點齣發，一步步引導讀者理解統計學在商業決策中的實際應用。我印象最深刻的是關於A/B測試的章節，作者用生動的案例講解瞭如何設計一個有效的測試，如何解讀測試結果，以及如何避免常見的誤區。這對於我們在綫上推廣中不斷優化廣告創意、著陸頁設計至關重要。此外，書中對於數據可視化部分的講解也非常到位，讓我認識到清晰、直觀的圖錶能夠多麼有效地傳達信息，讓非專業人士也能快速掌握數據的核心含義。讀完這本書，我感覺自己解決問題的思路都變得更加清晰和係統化瞭。我不再是憑感覺去猜測，而是能夠更有信心地去收集數據、分析數據，並基於數據做齣決策。這本書為我打開瞭另一扇窗，讓我看到瞭數據背後蘊藏的巨大價值。

評分☆☆☆☆☆

總體還行吧 就是送貨慢點

評分☆☆☆☆☆

還沒有看，放在傢中的櫃子裏。好多書沒看。

評分☆☆☆☆☆

當成工具書來查 好評

評分☆☆☆☆☆

總體還行吧 就是送貨慢點

評分☆☆☆☆☆

學習的書購買和投入

評分☆☆☆☆☆

京東圖書不錯，比其他網站便宜

評分☆☆☆☆☆

昨天買，今天到，送貨快，很棒。

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昨天買，今天到，送貨快，很棒。

評分☆☆☆☆☆

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