揭開數據真相：從小白到數據分析達人 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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☆☆☆☆☆

[美] Edward Zaccaro（愛德華·佐卡羅），Daniel Zaccaro（丹尼爾·佐卡羅）著，李芳譯

圖書標籤:

數據分析
數據可視化
Python
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統計學
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齣版社：電子工業齣版社

ISBN：9787121299537

版次：1

商品編碼：12052254

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-10-01

用紙：輕型紙

頁數：220

字數：173000

正文語種：中文

具體描述

産品特色

編輯推薦

適讀人群：本書適閤所有對數據分析感興趣的讀者。

《揭開數據真相：從小白到數據分析達人》收錄瞭生活中常見的統計圖錶、各類數據，並告訴我們如何“閱讀”這些數據，從中發現被掩蓋或忽視的數據真相，瞭解真正的現實。

掌握書中的這些技巧，相信你會煉成一雙火眼金睛，一眼看穿數據背後內涵，做齣真實的判斷。

內容簡介

統計數據之所以強大有力，原因在於它對我們的希望、夢想和信仰無動於衷——數據讓我們客觀地看待事物。不過，當人們不喜歡數據告訴我們的結果時，常常對其進行操縱……因此懂得解釋統計數據，瞭解各種歪麯、濫用數據的技術對於理解數據真相是非常必要的。

《揭開數據真相：從小白到數據分析達人》教給讀者神聖的技術，讓讀者學會如何質疑“看得見”的數據，並挖齣“看不見”的數據真相，還原基本的事實。

《揭開數據真相：從小白到數據分析達人》適閤所有對數據分析感興趣的讀者。

作者簡介

李芳，翻譯瞭多本著作，其中包括暢銷書《深入淺齣數據分析》，文筆流暢，內容豐富通俗易懂，深受讀者的歡迎。作者是數學老師，也是科普作傢，著有多種相關圖書。包括Challeng Math, Prmary Grade Challenge Math,Real World Algebra, Becoming a Problem Solving Genius.

精彩書評

大數據和數據分析是近年來炙手可熱的概念，通過數據驅動産品開發（産品經理也需要數據來驗證産品設計的邏輯），通過數據來做市場營銷（增長黑客），通過數據AB測試改進用戶體驗(有一傢專門做AB 測試優化的公司Optimizely，每年也會召開Opticon大會），通過數據來提高內部效率改進流程（比如廣告産品，點擊率轉化），已經在矽榖有很多廣泛實踐，並達成共識。

但數據會不會欺騙我們，造成偏見？個人認為數據本身是客觀的，但每個人看待問題的角度和目的不同，可能人為地造成錯覺甚至幻覺。在學校從事研究工作的時候，導師就強調怎麼選取樣本和數據，如果為瞭達到某些“好”結果，精心挑選數據，甚至篡改數據，這就違背瞭科研精神，一旦發現，輕者論文貢獻取消，重者可能趕齣科研圈。所以如何辨彆真理和謬誤，利用好科學工具去更好的認知，這就是新的挑戰。可能讀者會抱怨，沒有經過係統科學訓練，在茫茫數據和文獻中如何分析和判斷，是不是要再去讀一個數學課程呢？這其實也沒有必要，對大多常人來說那些數學公式是浪費時間，主要還是見識一些常見套路，遇到類似的能舉一反三，升華齣來一些方法論就更棒瞭。

這本書就從很多實例中總結瞭數據分析的技巧和“騙人”招數。比如通過內在不完備的樣本，精心挑選的平均數，統計圖錶範圍的切割，相關係數因果關係的誤解，混淆邏輯，操控是非，達到一些不可告人的目的。這並不是一本教科書，讓你去學習深奧枯燥的統計數學，而是用風趣幽默的例子從彆的視角來觀察世界，啓迪智慧。

——董飛，矽榖數據工程師（微信公眾號：董老師在矽榖）

世上有三種謊言：小謊，大謊，和統計數字（本傑明·迪斯雷利）

數據讓人著迷，真相與規律深藏其中，混沌中蘊含秩序；統計讓人迷惑，看似精巧實則冰山一角，圖錶裏一目瞭然的“事實”背後是作者有意無意掩蓋或忽略的驚天“秘密”，堪稱一場精巧玲瓏的“局”。是數字在說謊？是幕後詭計？還是讀者想錯？讓我們跟隨本書精彩淺顯的案例，看一幕幕心機大戲是如何上演，又如何“穿幫”的，擦亮雙眼，做大數據時代的數字流言終結者。

——新浪微博@愛可可-愛生活

互聯網時代帶來瞭數據的爆發，如何分析數據對現代社會的生活和工作變得愈發的重要。數據分析是一門復雜的學科，同時又跟生活密切相關。如何解讀公司、機構發布的數據？如何看待朋友圈爆款文章裏羅列的數據？如何看待各種體育賽事相關的各種數據？看過這本書之後，或許你會有一個全新的認識。

——鄒昕，Facebook數據科學傢（微信公眾號：再生談）

前言/序言

　　引言
　　“數學是宇宙與人類交流及吐露真相的方式。”
　　——伽利略
　　“數學比其他任何在人類社會中傳承的知識結構更為強大有力。”
　　——笛卡兒
　　“數字是最高級彆的知識。它就是知識本身。”
　　——柏拉圖
　　統計之所以如此美麗、如此強大有力，原因在於它對我們的希望、夢想和信仰無動於衷——統計讓我們客觀地看待事物。可惜，統計數據常常被當作裁判，當我們不喜歡統計數據告訴我們的結果時，我們可以與之辯論，對其操縱。下麵的實例提醒我們，忽視統計數據傳遞的信息極為危險。1999年，一傢大型製藥企業的一種名為萬絡（Vioxx）的轟動一時的止痛藥物進入最後試驗階段。萬絡能止痛，卻不像阿司匹林那樣會引發胃腸道並發癥，它前途無量，不僅有可能幫助成韆上萬的人，而且能為製藥廠賺取數十億元的真金白銀。
　　引言
　　XI
　　製藥公司明白，必須小心對待萬絡的最終試驗——尤其必須要小心選擇萬絡的競爭藥物，經過深思熟慮，製藥公司決定選擇萘普生（Aleve）作為試驗競爭藥物（因為這種藥物對心髒病是否有防護作用還未知）。
　　9個月以後，經過對臨床數據進行分析，得齣瞭驚人的結果！服用萬絡的試驗組發作心髒病的次數是服用萘普生的試驗組發作心髒病的次數的4倍。統計結果提供的信息非常清楚——萬絡是心髒病發作的重大原因，這一點可能性很大。
　　可惜，解釋統計數據的人往往做不到或不願意客觀地審視統計數據，他們很容易受到纔能、意願和貪婪的影響。因此，研究結論未指齣萬絡導緻心髒病發病風險提高400%，而是指齣萘普生導緻心血管疾病的發病率降低80%。這個解釋讓人難以置信，因為，前麵已經提到，萘普生不像阿司匹林，它對心髒的保護作用尚未可知。實際上，如果萘普生確實能將心髒病發病風險降低80%，那麼它的效果將達到阿司匹林的2～3倍！
　　盡管臨床實驗清楚地錶明萬絡存在危險，萬絡還是得到美國食品和藥品管理局（FDA）的批準，隨後被數百萬人選用。4年以後，萬絡從市場上被撤下，然而這時它引發的心髒病以及死亡人數已經令人膽寒。FDA估計萬絡引發瞭88000至139000例心髒病——其中30%～40%緻命。1在萬絡/萘普生研究中得到的統計值顯示齣清晰的信息，但這些信息遭到忽視，造成韆上萬人死去。
　　揭穿數據謊言
　　XII
　　這些話是伽利略、笛卡兒、柏拉圖對數學的力量的真知灼見。統計的力量在我們的社會中已經作用瞭數百年；使用得當時，這種力量有可能拯救數百萬人的性命。可惜，“統計警告”被歪麯、操縱、最小化的例子不勝枚舉。這種知識和道德上的失敗所造成的結果是——數百萬人喪失本來不必喪失的生命。
　　我們對於下列問題的統計警告實在反應太慢：
　　煙草
　　石棉
　　苯
　　萬絡
　　胃藥
　　鉛
　　賴式綜閤癥/阿司匹林關係
　　酒精
　　“數學是宇宙與人類交流及吐露真相的方式。”
　　——伽利略
　　“數學比其他任何在人類社會中傳承的知識結構更為強大有力。”
　　——笛卡兒
　　“數字是最高級彆的知識。它就是知識本身。”
　　——柏拉圖
　　引言
　　XIII
　　由於濫用、操縱統計數據造成的慘劇不應該緻使我們相信——統計永遠會被操縱，永遠無用，永遠不可信。每一例不恰當使用統計的意外事件總是對應著上百例公正、閤理使用統計的實例——這給社會帶來極大好處。
　　下列5個實例嚮我們展示瞭統計的有利用途：
　　有一個統計模型幫助人們在18個月裏防止瞭100000多例由於醫院過錯導緻的死亡。
　　奧剋蘭運動傢隊聘用隊員的薪水差不多是業界最低的，卻依靠統計成為最佳棒球隊之一。
　　事實證明，一個數學公式比一群專業品酒師能更準確地預測齣葡萄酒的質量。
　　一個統計模型比一群全國著名的法律專傢能更準確地預測齣最高法院的投票結果。
　　統計被用於幫助急診室醫生做齣更好的判斷。
　　統計具有改善我們生活的能力，因此，懂得如何使用統計是我們的基本要求。此外，由於操縱、欺詐和徹頭徹尾的謊言常常伴隨統計登場，懂得解釋統計數據，對各種歪麯、濫用數據的技術有所瞭解也非常必要。在閱讀本書的過程中，有一些例子可能會引讀者發笑，有一些則令讀者憤慨。我希望，在讀完本書後，讀者不僅懂得如何質疑自己看見的統計數據，而且能夠明白：統計學習並非人們常說的那樣枯燥、乏味。
　　揭穿數據謊言
　　XIV
　　彆擔心，要是彆的辦法都失敗瞭，我們可以操縱數據，讓它看上去能飛。

《數據煉金術：駕馭信息洪流，洞悉商業脈搏》在這個信息爆炸的時代，數據不再是冰冷的數字，而是蘊藏著無窮商業價值的寶藏。然而，如何從海量的數據中提煉齣有價值的洞見，洞悉商業的底層邏輯，往往是許多企業和個人麵臨的巨大挑戰。本書《數據煉金術：駕馭信息洪流，洞悉商業脈搏》正是為那些渴望駕馭數據力量，在復雜商業環境中做齣明智決策的探索者量身打造。它並非一本枯燥的技術手冊，而是一次充滿智慧的旅程，帶領讀者一步步揭示數據背後的商業秘密。第一部分：理解數據的本質與價值（如同偵探解開謎案的開端）在開始任何數據分析之前，首要的是建立對數據的正確認知。本書將從最基礎的概念入手，闡釋數據究竟是什麼？它從何而來？不同的數據類型（定量、定性、結構化、非結構化）各自扮演著怎樣的角色？我們將深入探討數據的生命周期，從數據的采集、存儲、清洗、轉換到最終的應用，每一個環節都至關重要。數據的“原材料”：學習識彆和理解各種數據源，無論是來自網站日誌、社交媒體、交易記錄，還是物聯網設備，都需要我們瞭解它們的特性和潛在的偏差。我們會模擬實際場景，讓讀者學會像一個經驗豐富的偵探一樣，審視數據的來源，判斷其可靠性。數據的“質量檢驗”： “垃圾進，垃圾齣”是數據分析的永恒法則。本書將詳細講解數據清洗的重要性，包括如何識彆和處理缺失值、異常值、重復值，以及如何進行數據格式的統一和標準化。我們將提供一係列實用的方法和技巧，幫助讀者建立起一套嚴格的數據質量控製體係。數據的“內在規律”：瞭解數據的分布特徵、集中趨勢、離散程度等是進行有效分析的前提。我們將介紹描述性統計學的核心概念，如均值、中位數、眾數、方差、標準差等，並演示如何在實際案例中運用這些工具來初步瞭解數據的整體狀況。這如同為我們描繪齣一幅數據的“全景圖”，讓我們對整體情況有個大概的把握。第二部分：洞察業務的語言（與商業世界的深度對話）數據分析的終極目標是服務於業務。本書將強調，脫離業務場景的數據分析是空中樓閣。因此，我們將引導讀者學會用業務的語言來理解數據，將數據分析的目標與具體的業務問題緊密結閤。業務問題的“翻譯術”：很多時候，業務部門提齣的需求可能模糊不清。本書將教讀者如何通過有效的溝通和提問，將模糊的業務需求轉化為清晰、可衡量的分析目標。我們會學習如何識彆關鍵績效指標（KPIs），以及如何根據業務需求設定閤理的分析維度。場景驅動的分析設計：不同的業務場景需要不同的分析方法。我們將剖析各種常見的業務場景，如客戶流失分析、銷售預測、市場細分、營銷活動效果評估等，並為每種場景提供相應的分析框架和思路。讀者將學會根據具體的業務挑戰，設計齣最優的數據分析方案。從數據到業務洞見的“橋梁”：數據的價值在於其背後所揭示的洞見。本書將重點闡述如何從數據分析的結果中挖掘齣有意義的業務洞察，並將其轉化為 actionable insights（可執行的見解）。我們將探討如何發現隱藏的模式、趨勢和關聯，從而為業務決策提供堅實的基礎。第三部分：掌握分析的“利器”（解鎖數據處理的強大能力）為瞭能夠有效地從數據中提取價值，掌握一定的分析工具是必不可少的。本書將以實操為導嚮，介紹當前主流的數據分析工具和技術，並結閤實際案例進行演示。數據庫與SQL的“基石”：絕大多數數據都存儲在數據庫中。我們將詳細講解關係型數據庫的基本概念，並重點介紹SQL（Structured Query Language）這一強大的數據查詢語言。通過大量的實踐練習，讀者將能夠熟練地進行數據的提取、篩選、排序、連接和聚閤，為後續的分析奠定堅實基礎。 Excel的“萬能搭檔”：即使在高級分析工具普及的今天，Excel依然是許多日常數據處理和分析的得力助手。本書將深入介紹Excel的高級功能，如數據透視錶、函數公式（VLOOKUP, SUMIFS等）、條件格式、數據驗證等，幫助讀者更高效地處理和初步分析數據。 Python/R的“數據魔法”：對於更復雜的數據分析任務，Python和R是當仁不讓的選擇。本書將側重於介紹這兩個語言在數據分析領域的應用，包括數據讀取、清洗、轉換、統計分析、可視化等常用庫（如Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn）的使用。我們將提供清晰的代碼示例和講解，讓零基礎的讀者也能逐步掌握。可視化語言的“解讀力”：數據可視化是將復雜數據轉化為易於理解圖錶的關鍵。本書將介紹各種常用的圖錶類型（柱狀圖、摺綫圖、散點圖、餅圖、箱綫圖等）及其適用場景，並講解如何運用可視化工具（如Tableau, Power BI，以及Python/R的可視化庫）來清晰、直觀地呈現數據洞見，讓故事在圖錶中娓娓道來。第四部分：深化分析的“智慧”（從量變到質變的關鍵飛躍）掌握瞭基礎工具後，本書將引導讀者進入更深層次的數據分析領域，學習更高級的分析方法，以應對更復雜的業務挑戰。探索性數據分析（EDA）的“偵探遊戲”： EDA是發現數據中隱藏模式和關係的“偵探遊戲”。我們將演示如何運用可視化和統計方法，係統地探索數據，識彆變量之間的關係，驗證假設，並為建模提供思路。統計建模的“預測引擎”：瞭解數據背後的統計規律，纔能做齣更精準的預測。本書將介紹常用的統計建模技術，如綫性迴歸、邏輯迴歸、時間序列分析等，並講解如何構建、評估和解釋這些模型。機器學習的“智能助手”：隨著人工智能的發展，機器學習在數據分析中的應用越來越廣泛。我們將簡要介紹一些核心的機器學習算法，如聚類、分類、降維等，並展示它們如何在實際業務中發揮作用，例如客戶細分、欺詐檢測等。 A/B測試的“科學驗證”：在數字時代，科學地進行決策至關重要。本書將詳細講解A/B測試的設計、執行和結果解讀，幫助讀者通過實驗來評估不同方案的效果，從而做齣數據驅動的優化決策。第五部分：報告與溝通的“藝術”（將數據洞見轉化為影響力）再好的分析，如果無法有效地傳達給他人，其價值將大打摺扣。本書的最後一部分將聚焦於數據分析結果的報告和溝通。構建有說服力的“數據故事”：好的數據報告不僅僅是數字的堆砌，更是一個引人入勝的故事。我們將學習如何組織分析結果，構建清晰的邏輯綫索，並通過恰當的圖錶和語言，將數據洞見生動地呈現齣來。精準高效的“溝通技巧”：不同的聽眾有不同的背景和關注點。本書將指導讀者如何根據受眾調整溝通策略，用簡潔明瞭的方式解釋復雜的數據概念，並清晰地闡述分析的意義和建議。數據驅動的文化建設：最終，數據分析的價值體現在推動組織變革和創新。本書將探討如何通過數據報告和持續的溝通，培養組織內部的數據驅動文化，讓數據成為每個人決策的依據。《數據煉金術：駕馭信息洪流，洞悉商業脈搏》並非一本讓你成為編程專傢的技術指南，也不是一本讓你快速成為統計學傢的學術論著。它的核心在於培養讀者一種“數據思維”，讓你能夠跳齣數據本身，用更宏觀、更具戰略性的視角去理解數據如何支撐業務增長，如何賦能決策，如何創造價值。它將是你在這個信息時代，成為一個真正能夠駕馭數據、洞悉商業脈搏的“數據煉金術士”的忠實夥伴。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

終於下定決心要好好學習一下數據分析，之前一直覺得這個領域很高大上，對完全沒有基礎的我來說，門檻似乎很高。市麵上關於數據分析的書籍琳琅滿目，看得我眼花繚亂，不知道該從何下手。尤其是那些上來就講一堆專業術語，或者充斥著復雜公式的書，簡直讓我望而卻步。我需要的，是一個能夠循序漸進，把概念講透徹，並且能夠結閤實際案例，讓我真正理解“為什麼”而不是僅僅“怎麼做”的書。最好還能幫我建立起一個清晰的學習路徑，知道下一步該學什麼，如何纔能逐步提升。我希望這本書能夠像一位經驗豐富的朋友，耐心地引導我，解答我的睏惑，而不是讓我感覺自己像個什麼都不懂的局外人。同時，我也希望它能點燃我對數據分析的興趣，讓我覺得這個過程是充滿樂趣和成就感的，而不是枯燥乏味的。畢竟，如果一開始就對學習産生抵觸情緒，那後續的學習也將舉步維艱。所以我一直在尋找這樣一本能夠激發我潛能、讓我充滿信心開始我的數據分析之旅的書，它需要的是一種“引路人”的角色，而不是一本簡單的“工具書”。

評分☆☆☆☆☆

我一直對那些能夠從海量數據中挖掘齣隱藏價值的分析師們充滿好奇和敬意。總覺得他們擁有某種“魔法”，能夠看穿數據背後的故事。但問題在於，這種“魔法”究竟是如何煉成的？是天賦異稟，還是可以通過係統學習獲得的？我渴望瞭解數據分析的底層邏輯，明白不同類型的數據分彆代錶什麼，以及如何通過恰當的方法去解讀它們。尤其是一些業務場景下的數據應用，比如市場營銷、産品優化、風險控製等等，它們是如何通過數據分析來驅動決策的？我希望這本書能夠深入淺齣地講解這些應用，讓我看到數據分析在實際工作中的巨大威力。不僅僅是停留在理論層麵，而是能夠看到一個個鮮活的案例，瞭解分析師們是如何一步步拆解問題，運用各種工具和技術，最終得齣 actionable insights（可操作的見解）。我希望這本書能讓我明白，數據分析不僅僅是數字和圖錶，更是洞察力、邏輯思維和業務理解的結閤。如果它能教會我如何將抽象的數據轉化為具體的商業價值，那將是無價的。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛剛踏入職場不久的畢業生，我深知掌握一門硬技能的重要性。而數據分析，無疑是當前和未來都極具潛力的領域。但是，麵對著Python、SQL、R、Tableau、Power BI這些各種各樣的數據分析工具和技術，我常常感到迷茫。它們之間有什麼區彆？各自的優勢和適用場景是什麼？我應該從哪個工具開始學習？是先學習編程語言，還是先學習可視化工具？更重要的是，我希望能有一本書，能夠告訴我如何將這些工具融會貫通，形成一套自己的分析方法論。我不想成為一個隻會使用某個工具的“螺絲釘”，而是希望能夠理解它們的工作原理，並且能夠根據不同的分析需求，靈活地選擇和組閤使用這些工具。所以，我特彆期待一本能夠提供清晰工具選擇指南，並教會我如何整閤運用不同工具來解決實際問題的書，它應該能夠幫我建立起一個完整的技術知識體係，讓我不再對繁雜的工具感到畏懼。

評分☆☆☆☆☆

我一直對商業決策背後的邏輯充滿興趣，也常常思考如何纔能做齣更明智、更有效的決策。而數據分析，恰恰是支撐這些決策的重要基石。我希望這本書能夠幫助我理解，數據分析在商業決策過程中扮演著怎樣的角色，以及如何將分析結果有效地傳達給決策者。這不僅僅是關於如何進行數據挖掘和建模，更重要的是關於如何將復雜的分析結論提煉成清晰、簡潔、有說服力的洞察，並且能夠結閤業務背景，提齣切實可行的建議。我特彆希望書中能夠包含一些關於如何構建數據驅動的企業文化，以及如何評估數據分析項目的ROI（投資迴報率）的內容。我期待這本書能讓我明白，數據分析的最終目的，是賦能業務，驅動增長，而不是僅僅為瞭完成一項技術任務。它應該能夠提升我的商業敏感度，讓我能夠更好地理解業務需求，並將數據分析的能力與商業目標緊密結閤起來。

評分☆☆☆☆☆

我非常欣賞那些能夠將復雜理論變得通俗易懂的作者，特彆是對於我這樣技術背景相對薄弱的讀者來說。我希望這本書能夠提供一種全新的視角來理解數據分析，它不應該隻是一堆枯燥的統計公式和代碼，而應該是一種思考問題的方式，一種解決問題的思維模式。我希望這本書能夠通過一些引人入勝的故事、有趣的類比，甚至是小小的謎題，來揭示數據分析的精妙之處。我期待它能夠培養我的批判性思維，讓我能夠質疑數據的來源、分析方法的可靠性，以及結論的局限性。更重要的是，我希望它能夠讓我意識到，數據分析的終點並非是掌握瞭多少工具或算法，而是能夠通過數據，更深刻地理解世界，更有效地做齣判斷。所以，我渴望找到一本能夠“潤物細無聲”地傳遞知識，並且能夠在我心中播下對數據分析持久熱愛的火種的書。

評分☆☆☆☆☆

還不錯，等我看完再來追加評價。

評分☆☆☆☆☆

閤適，活動很好，比平時便宜多瞭

評分☆☆☆☆☆

666666666666666陸666666666666666666666

評分☆☆☆☆☆

必須10個字啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊

評分☆☆☆☆☆

很不錯的一本工具書，深入淺齣易懂，質量也好，物流快，值得購買~

評分☆☆☆☆☆

值得信賴，品質保證