揭开数据真相：从小白到数据分析达人 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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☆☆☆☆☆

[美] Edward Zaccaro（爱德华·佐卡罗），Daniel Zaccaro（丹尼尔·佐卡罗）著，李芳译

图书标签:

数据分析
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统计学
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出版社：电子工业出版社

ISBN：9787121299537

版次：1

商品编码：12052254

品牌：Broadview

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-10-01

用纸：轻型纸

页数：220

字数：173000

正文语种：中文

具体描述

产品特色

编辑推荐

适读人群：本书适合所有对数据分析感兴趣的读者。

《揭开数据真相：从小白到数据分析达人》收录了生活中常见的统计图表、各类数据，并告诉我们如何“阅读”这些数据，从中发现被掩盖或忽视的数据真相，了解真正的现实。

掌握书中的这些技巧，相信你会炼成一双火眼金睛，一眼看穿数据背后内涵，做出真实的判断。

内容简介

统计数据之所以强大有力，原因在于它对我们的希望、梦想和信仰无动于衷——数据让我们客观地看待事物。不过，当人们不喜欢数据告诉我们的结果时，常常对其进行操纵……因此懂得解释统计数据，了解各种歪曲、滥用数据的技术对于理解数据真相是非常必要的。

《揭开数据真相：从小白到数据分析达人》教给读者神圣的技术，让读者学会如何质疑“看得见”的数据，并挖出“看不见”的数据真相，还原基本的事实。

《揭开数据真相：从小白到数据分析达人》适合所有对数据分析感兴趣的读者。

作者简介

李芳，翻译了多本著作，其中包括畅销书《深入浅出数据分析》，文笔流畅，内容丰富通俗易懂，深受读者的欢迎。作者是数学老师，也是科普作家，著有多种相关图书。包括Challeng Math, Prmary Grade Challenge Math,Real World Algebra, Becoming a Problem Solving Genius.

精彩书评

大数据和数据分析是近年来炙手可热的概念，通过数据驱动产品开发（产品经理也需要数据来验证产品设计的逻辑），通过数据来做市场营销（增长黑客），通过数据AB测试改进用户体验(有一家专门做AB 测试优化的公司Optimizely，每年也会召开Opticon大会），通过数据来提高内部效率改进流程（比如广告产品，点击率转化），已经在硅谷有很多广泛实践，并达成共识。

但数据会不会欺骗我们，造成偏见？个人认为数据本身是客观的，但每个人看待问题的角度和目的不同，可能人为地造成错觉甚至幻觉。在学校从事研究工作的时候，导师就强调怎么选取样本和数据，如果为了达到某些“好”结果，精心挑选数据，甚至篡改数据，这就违背了科研精神，一旦发现，轻者论文贡献取消，重者可能赶出科研圈。所以如何辨别真理和谬误，利用好科学工具去更好的认知，这就是新的挑战。可能读者会抱怨，没有经过系统科学训练，在茫茫数据和文献中如何分析和判断，是不是要再去读一个数学课程呢？这其实也没有必要，对大多常人来说那些数学公式是浪费时间，主要还是见识一些常见套路，遇到类似的能举一反三，升华出来一些方法论就更棒了。

这本书就从很多实例中总结了数据分析的技巧和“骗人”招数。比如通过内在不完备的样本，精心挑选的平均数，统计图表范围的切割，相关系数因果关系的误解，混淆逻辑，操控是非，达到一些不可告人的目的。这并不是一本教科书，让你去学习深奥枯燥的统计数学，而是用风趣幽默的例子从别的视角来观察世界，启迪智慧。

——董飞，硅谷数据工程师（微信公众号：董老师在硅谷）

世上有三种谎言：小谎，大谎，和统计数字（本杰明·迪斯雷利）

数据让人着迷，真相与规律深藏其中，混沌中蕴含秩序；统计让人迷惑，看似精巧实则冰山一角，图表里一目了然的“事实”背后是作者有意无意掩盖或忽略的惊天“秘密”，堪称一场精巧玲珑的“局”。是数字在说谎？是幕后诡计？还是读者想错？让我们跟随本书精彩浅显的案例，看一幕幕心机大戏是如何上演，又如何“穿帮”的，擦亮双眼，做大数据时代的数字流言终结者。

——新浪微博@爱可可-爱生活

互联网时代带来了数据的爆发，如何分析数据对现代社会的生活和工作变得愈发的重要。数据分析是一门复杂的学科，同时又跟生活密切相关。如何解读公司、机构发布的数据？如何看待朋友圈爆款文章里罗列的数据？如何看待各种体育赛事相关的各种数据？看过这本书之后，或许你会有一个全新的认识。

——邹昕，Facebook数据科学家（微信公众号：再生谈）

前言/序言

　　引言
　　“数学是宇宙与人类交流及吐露真相的方式。”
　　——伽利略
　　“数学比其他任何在人类社会中传承的知识结构更为强大有力。”
　　——笛卡儿
　　“数字是最高级别的知识。它就是知识本身。”
　　——柏拉图
　　统计之所以如此美丽、如此强大有力，原因在于它对我们的希望、梦想和信仰无动于衷——统计让我们客观地看待事物。可惜，统计数据常常被当作裁判，当我们不喜欢统计数据告诉我们的结果时，我们可以与之辩论，对其操纵。下面的实例提醒我们，忽视统计数据传递的信息极为危险。1999年，一家大型制药企业的一种名为万络（Vioxx）的轰动一时的止痛药物进入最后试验阶段。万络能止痛，却不像阿司匹林那样会引发胃肠道并发症，它前途无量，不仅有可能帮助成千上万的人，而且能为制药厂赚取数十亿元的真金白银。
　　引言
　　XI
　　制药公司明白，必须小心对待万络的最终试验——尤其必须要小心选择万络的竞争药物，经过深思熟虑，制药公司决定选择萘普生（Aleve）作为试验竞争药物（因为这种药物对心脏病是否有防护作用还未知）。
　　9个月以后，经过对临床数据进行分析，得出了惊人的结果！服用万络的试验组发作心脏病的次数是服用萘普生的试验组发作心脏病的次数的4倍。统计结果提供的信息非常清楚——万络是心脏病发作的重大原因，这一点可能性很大。
　　可惜，解释统计数据的人往往做不到或不愿意客观地审视统计数据，他们很容易受到才能、意愿和贪婪的影响。因此，研究结论未指出万络导致心脏病发病风险提高400%，而是指出萘普生导致心血管疾病的发病率降低80%。这个解释让人难以置信，因为，前面已经提到，萘普生不像阿司匹林，它对心脏的保护作用尚未可知。实际上，如果萘普生确实能将心脏病发病风险降低80%，那么它的效果将达到阿司匹林的2～3倍！
　　尽管临床实验清楚地表明万络存在危险，万络还是得到美国食品和药品管理局（FDA）的批准，随后被数百万人选用。4年以后，万络从市场上被撤下，然而这时它引发的心脏病以及死亡人数已经令人胆寒。FDA估计万络引发了88000至139000例心脏病——其中30%～40%致命。1在万络/萘普生研究中得到的统计值显示出清晰的信息，但这些信息遭到忽视，造成千上万人死去。
　　揭穿数据谎言
　　XII
　　这些话是伽利略、笛卡儿、柏拉图对数学的力量的真知灼见。统计的力量在我们的社会中已经作用了数百年；使用得当时，这种力量有可能拯救数百万人的性命。可惜，“统计警告”被歪曲、操纵、最小化的例子不胜枚举。这种知识和道德上的失败所造成的结果是——数百万人丧失本来不必丧失的生命。
　　我们对于下列问题的统计警告实在反应太慢：
　　烟草
　　石棉
　　苯
　　万络
　　胃药
　　铅
　　赖式综合症/阿司匹林关系
　　酒精
　　“数学是宇宙与人类交流及吐露真相的方式。”
　　——伽利略
　　“数学比其他任何在人类社会中传承的知识结构更为强大有力。”
　　——笛卡儿
　　“数字是最高级别的知识。它就是知识本身。”
　　——柏拉图
　　引言
　　XIII
　　由于滥用、操纵统计数据造成的惨剧不应该致使我们相信——统计永远会被操纵，永远无用，永远不可信。每一例不恰当使用统计的意外事件总是对应着上百例公正、合理使用统计的实例——这给社会带来极大好处。
　　下列5个实例向我们展示了统计的有利用途：
　　有一个统计模型帮助人们在18个月里防止了100000多例由于医院过错导致的死亡。
　　奥克兰运动家队聘用队员的薪水差不多是业界最低的，却依靠统计成为最佳棒球队之一。
　　事实证明，一个数学公式比一群专业品酒师能更准确地预测出葡萄酒的质量。
　　一个统计模型比一群全国著名的法律专家能更准确地预测出最高法院的投票结果。
　　统计被用于帮助急诊室医生做出更好的判断。
　　统计具有改善我们生活的能力，因此，懂得如何使用统计是我们的基本要求。此外，由于操纵、欺诈和彻头彻尾的谎言常常伴随统计登场，懂得解释统计数据，对各种歪曲、滥用数据的技术有所了解也非常必要。在阅读本书的过程中，有一些例子可能会引读者发笑，有一些则令读者愤慨。我希望，在读完本书后，读者不仅懂得如何质疑自己看见的统计数据，而且能够明白：统计学习并非人们常说的那样枯燥、乏味。
　　揭穿数据谎言
　　XIV
　　别担心，要是别的办法都失败了，我们可以操纵数据，让它看上去能飞。

《数据炼金术：驾驭信息洪流，洞悉商业脉搏》在这个信息爆炸的时代，数据不再是冰冷的数字，而是蕴藏着无穷商业价值的宝藏。然而，如何从海量的数据中提炼出有价值的洞见，洞悉商业的底层逻辑，往往是许多企业和个人面临的巨大挑战。本书《数据炼金术：驾驭信息洪流，洞悉商业脉搏》正是为那些渴望驾驭数据力量，在复杂商业环境中做出明智决策的探索者量身打造。它并非一本枯燥的技术手册，而是一次充满智慧的旅程，带领读者一步步揭示数据背后的商业秘密。第一部分：理解数据的本质与价值（如同侦探解开谜案的开端）在开始任何数据分析之前，首要的是建立对数据的正确认知。本书将从最基础的概念入手，阐释数据究竟是什么？它从何而来？不同的数据类型（定量、定性、结构化、非结构化）各自扮演着怎样的角色？我们将深入探讨数据的生命周期，从数据的采集、存储、清洗、转换到最终的应用，每一个环节都至关重要。数据的“原材料”：学习识别和理解各种数据源，无论是来自网站日志、社交媒体、交易记录，还是物联网设备，都需要我们了解它们的特性和潜在的偏差。我们会模拟实际场景，让读者学会像一个经验丰富的侦探一样，审视数据的来源，判断其可靠性。数据的“质量检验”： “垃圾进，垃圾出”是数据分析的永恒法则。本书将详细讲解数据清洗的重要性，包括如何识别和处理缺失值、异常值、重复值，以及如何进行数据格式的统一和标准化。我们将提供一系列实用的方法和技巧，帮助读者建立起一套严格的数据质量控制体系。数据的“内在规律”：了解数据的分布特征、集中趋势、离散程度等是进行有效分析的前提。我们将介绍描述性统计学的核心概念，如均值、中位数、众数、方差、标准差等，并演示如何在实际案例中运用这些工具来初步了解数据的整体状况。这如同为我们描绘出一幅数据的“全景图”，让我们对整体情况有个大概的把握。第二部分：洞察业务的语言（与商业世界的深度对话）数据分析的终极目标是服务于业务。本书将强调，脱离业务场景的数据分析是空中楼阁。因此，我们将引导读者学会用业务的语言来理解数据，将数据分析的目标与具体的业务问题紧密结合。业务问题的“翻译术”：很多时候，业务部门提出的需求可能模糊不清。本书将教读者如何通过有效的沟通和提问，将模糊的业务需求转化为清晰、可衡量的分析目标。我们会学习如何识别关键绩效指标（KPIs），以及如何根据业务需求设定合理的分析维度。场景驱动的分析设计：不同的业务场景需要不同的分析方法。我们将剖析各种常见的业务场景，如客户流失分析、销售预测、市场细分、营销活动效果评估等，并为每种场景提供相应的分析框架和思路。读者将学会根据具体的业务挑战，设计出最优的数据分析方案。从数据到业务洞见的“桥梁”：数据的价值在于其背后所揭示的洞见。本书将重点阐述如何从数据分析的结果中挖掘出有意义的业务洞察，并将其转化为 actionable insights（可执行的见解）。我们将探讨如何发现隐藏的模式、趋势和关联，从而为业务决策提供坚实的基础。第三部分：掌握分析的“利器”（解锁数据处理的强大能力）为了能够有效地从数据中提取价值，掌握一定的分析工具是必不可少的。本书将以实操为导向，介绍当前主流的数据分析工具和技术，并结合实际案例进行演示。数据库与SQL的“基石”：绝大多数数据都存储在数据库中。我们将详细讲解关系型数据库的基本概念，并重点介绍SQL（Structured Query Language）这一强大的数据查询语言。通过大量的实践练习，读者将能够熟练地进行数据的提取、筛选、排序、连接和聚合，为后续的分析奠定坚实基础。 Excel的“万能搭档”：即使在高级分析工具普及的今天，Excel依然是许多日常数据处理和分析的得力助手。本书将深入介绍Excel的高级功能，如数据透视表、函数公式（VLOOKUP, SUMIFS等）、条件格式、数据验证等，帮助读者更高效地处理和初步分析数据。 Python/R的“数据魔法”：对于更复杂的数据分析任务，Python和R是当仁不让的选择。本书将侧重于介绍这两个语言在数据分析领域的应用，包括数据读取、清洗、转换、统计分析、可视化等常用库（如Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn）的使用。我们将提供清晰的代码示例和讲解，让零基础的读者也能逐步掌握。可视化语言的“解读力”：数据可视化是将复杂数据转化为易于理解图表的关键。本书将介绍各种常用的图表类型（柱状图、折线图、散点图、饼图、箱线图等）及其适用场景，并讲解如何运用可视化工具（如Tableau, Power BI，以及Python/R的可视化库）来清晰、直观地呈现数据洞见，让故事在图表中娓娓道来。第四部分：深化分析的“智慧”（从量变到质变的关键飞跃）掌握了基础工具后，本书将引导读者进入更深层次的数据分析领域，学习更高级的分析方法，以应对更复杂的业务挑战。探索性数据分析（EDA）的“侦探游戏”： EDA是发现数据中隐藏模式和关系的“侦探游戏”。我们将演示如何运用可视化和统计方法，系统地探索数据，识别变量之间的关系，验证假设，并为建模提供思路。统计建模的“预测引擎”：了解数据背后的统计规律，才能做出更精准的预测。本书将介绍常用的统计建模技术，如线性回归、逻辑回归、时间序列分析等，并讲解如何构建、评估和解释这些模型。机器学习的“智能助手”：随着人工智能的发展，机器学习在数据分析中的应用越来越广泛。我们将简要介绍一些核心的机器学习算法，如聚类、分类、降维等，并展示它们如何在实际业务中发挥作用，例如客户细分、欺诈检测等。 A/B测试的“科学验证”：在数字时代，科学地进行决策至关重要。本书将详细讲解A/B测试的设计、执行和结果解读，帮助读者通过实验来评估不同方案的效果，从而做出数据驱动的优化决策。第五部分：报告与沟通的“艺术”（将数据洞见转化为影响力）再好的分析，如果无法有效地传达给他人，其价值将大打折扣。本书的最后一部分将聚焦于数据分析结果的报告和沟通。构建有说服力的“数据故事”：好的数据报告不仅仅是数字的堆砌，更是一个引人入胜的故事。我们将学习如何组织分析结果，构建清晰的逻辑线索，并通过恰当的图表和语言，将数据洞见生动地呈现出来。精准高效的“沟通技巧”：不同的听众有不同的背景和关注点。本书将指导读者如何根据受众调整沟通策略，用简洁明了的方式解释复杂的数据概念，并清晰地阐述分析的意义和建议。数据驱动的文化建设：最终，数据分析的价值体现在推动组织变革和创新。本书将探讨如何通过数据报告和持续的沟通，培养组织内部的数据驱动文化，让数据成为每个人决策的依据。《数据炼金术：驾驭信息洪流，洞悉商业脉搏》并非一本让你成为编程专家的技术指南，也不是一本让你快速成为统计学家的学术论著。它的核心在于培养读者一种“数据思维”，让你能够跳出数据本身，用更宏观、更具战略性的视角去理解数据如何支撑业务增长，如何赋能决策，如何创造价值。它将是你在这个信息时代，成为一个真正能够驾驭数据、洞悉商业脉搏的“数据炼金术士”的忠实伙伴。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我非常欣赏那些能够将复杂理论变得通俗易懂的作者，特别是对于我这样技术背景相对薄弱的读者来说。我希望这本书能够提供一种全新的视角来理解数据分析，它不应该只是一堆枯燥的统计公式和代码，而应该是一种思考问题的方式，一种解决问题的思维模式。我希望这本书能够通过一些引人入胜的故事、有趣的类比，甚至是小小的谜题，来揭示数据分析的精妙之处。我期待它能够培养我的批判性思维，让我能够质疑数据的来源、分析方法的可靠性，以及结论的局限性。更重要的是，我希望它能够让我意识到，数据分析的终点并非是掌握了多少工具或算法，而是能够通过数据，更深刻地理解世界，更有效地做出判断。所以，我渴望找到一本能够“润物细无声”地传递知识，并且能够在我心中播下对数据分析持久热爱的火种的书。

评分☆☆☆☆☆

我一直对商业决策背后的逻辑充满兴趣，也常常思考如何才能做出更明智、更有效的决策。而数据分析，恰恰是支撑这些决策的重要基石。我希望这本书能够帮助我理解，数据分析在商业决策过程中扮演着怎样的角色，以及如何将分析结果有效地传达给决策者。这不仅仅是关于如何进行数据挖掘和建模，更重要的是关于如何将复杂的分析结论提炼成清晰、简洁、有说服力的洞察，并且能够结合业务背景，提出切实可行的建议。我特别希望书中能够包含一些关于如何构建数据驱动的企业文化，以及如何评估数据分析项目的ROI（投资回报率）的内容。我期待这本书能让我明白，数据分析的最终目的，是赋能业务，驱动增长，而不是仅仅为了完成一项技术任务。它应该能够提升我的商业敏感度，让我能够更好地理解业务需求，并将数据分析的能力与商业目标紧密结合起来。

评分☆☆☆☆☆

终于下定决心要好好学习一下数据分析，之前一直觉得这个领域很高大上，对完全没有基础的我来说，门槛似乎很高。市面上关于数据分析的书籍琳琅满目，看得我眼花缭乱，不知道该从何下手。尤其是那些上来就讲一堆专业术语，或者充斥着复杂公式的书，简直让我望而却步。我需要的，是一个能够循序渐进，把概念讲透彻，并且能够结合实际案例，让我真正理解“为什么”而不是仅仅“怎么做”的书。最好还能帮我建立起一个清晰的学习路径，知道下一步该学什么，如何才能逐步提升。我希望这本书能够像一位经验丰富的朋友，耐心地引导我，解答我的困惑，而不是让我感觉自己像个什么都不懂的局外人。同时，我也希望它能点燃我对数据分析的兴趣，让我觉得这个过程是充满乐趣和成就感的，而不是枯燥乏味的。毕竟，如果一开始就对学习产生抵触情绪，那后续的学习也将举步维艰。所以我一直在寻找这样一本能够激发我潜能、让我充满信心开始我的数据分析之旅的书，它需要的是一种“引路人”的角色，而不是一本简单的“工具书”。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够从海量数据中挖掘出隐藏价值的分析师们充满好奇和敬意。总觉得他们拥有某种“魔法”，能够看穿数据背后的故事。但问题在于，这种“魔法”究竟是如何炼成的？是天赋异禀，还是可以通过系统学习获得的？我渴望了解数据分析的底层逻辑，明白不同类型的数据分别代表什么，以及如何通过恰当的方法去解读它们。尤其是一些业务场景下的数据应用，比如市场营销、产品优化、风险控制等等，它们是如何通过数据分析来驱动决策的？我希望这本书能够深入浅出地讲解这些应用，让我看到数据分析在实际工作中的巨大威力。不仅仅是停留在理论层面，而是能够看到一个个鲜活的案例，了解分析师们是如何一步步拆解问题，运用各种工具和技术，最终得出 actionable insights（可操作的见解）。我希望这本书能让我明白，数据分析不仅仅是数字和图表，更是洞察力、逻辑思维和业务理解的结合。如果它能教会我如何将抽象的数据转化为具体的商业价值，那将是无价的。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚刚踏入职场不久的毕业生，我深知掌握一门硬技能的重要性。而数据分析，无疑是当前和未来都极具潜力的领域。但是，面对着Python、SQL、R、Tableau、Power BI这些各种各样的数据分析工具和技术，我常常感到迷茫。它们之间有什么区别？各自的优势和适用场景是什么？我应该从哪个工具开始学习？是先学习编程语言，还是先学习可视化工具？更重要的是，我希望能有一本书，能够告诉我如何将这些工具融会贯通，形成一套自己的分析方法论。我不想成为一个只会使用某个工具的“螺丝钉”，而是希望能够理解它们的工作原理，并且能够根据不同的分析需求，灵活地选择和组合使用这些工具。所以，我特别期待一本能够提供清晰工具选择指南，并教会我如何整合运用不同工具来解决实际问题的书，它应该能够帮我建立起一个完整的技术知识体系，让我不再对繁杂的工具感到畏惧。

评分☆☆☆☆☆

入门书，凑单买的

评分☆☆☆☆☆

主要是买的方便，一天到手。

评分☆☆☆☆☆

书还是不错的，有价值，值得看。

评分☆☆☆☆☆

老公的书。一直很很好！

评分☆☆☆☆☆

送货速度快。收到打开发现边角有些压损，无碍阅读。

评分☆☆☆☆☆

很好通俗易懂深入浅出～适合刚入行的人看～非常有意思

评分☆☆☆☆☆

《深入浅出数据分析》：我们生活在数据的天地里，你的工作就是淋漓尽致地发挥数据的作用。从哪里起步？《深入浅出数据分析》将为你提供帮助：利用Excel或Openomce应用程序组织数据，在R应用程序中进行进一步整理，通过散点图和直方图找出有意义的模式，借助启发式算法作出结论，通过实验和假定测试预见未来，再以清楚直观的图形展示分析结果。

评分☆☆☆☆☆

的确是排行第一的数据分析类图书，内容有创意，关键是不会看了发困