《人人都会数据分析 从生活实例学统计》PDF 谢运恩

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信息简介 

书名:《人人都会数据分析》

副标题:《从生活实例学统计》

作者:谢运恩

类别:人文社科

页数:387

格式:PDF

ISBN:9787121329661

出版社:电子工业出版社

出版日期:2017年11月 

内容简介 

数据分析已经成为数据时代各行各业突破各自行业发展瓶颈的*有效手段,无论是公司职员还是个体商户或大公司管理者,都需要有数据分析的能力。

本书系统地介绍了数据分析的统计理论基础内容,共5章。第1章阐述了数据分析在当今生活中的重要性,以及人们成为各自领域的数据分析师的必要性和学习路径;第2章从数据描述的三个维度展开,详细介绍了如何从集中趋势、离散程度和分布形态对数据进行描述,从而使分析者充分了解自己手头的数据;第3章介绍了推断性数据统计分析的内容,介绍了如何通过样本数据特性推断出总体数据特征;第4章是关于预测分析的,介绍了变量之间的相关分析,以及如何使用容易获取的数据信息预测难以获取的数据信息,用过去的历史数据信息预测未来可能出现的数据信息;第5章介绍了数据结果可视化的内容,包括各种统计图形的功能及使用场景。

本书以数据分析的统计理论基础为主题,大多数知识点都列举了生活中的实用案例,适合高等院校学生、公司职员、个体商户和企业管理者学习参考。《游戏数据分析实战》的特色是以详细案例为主,通过SPSS、Excel等工具逐步展示实施步骤。通过手把手的方式让读者快速掌握游戏数据分析方法。 

作者简介 

谢运恩

微信公众号“SPSS生活统计学”创建者,资深数据分析师,拥有多年的统计教育和数据分析咨询经验,尤其擅长数据分析技术在传统行业的落地实施。

李安富

微信公众号“SPSS生活统计学”创建者,国内知名大学统计学专业教师,资深数据分析师,擅长将枯燥无味的统计公式用诙谐幽默的方式教授给学生。

作品目录

第1章

生活在数据时代

1.1数据分析无处不在

1.1.1常用的国家统计指标

1.1.2制造业的数据分析应用

1.1.3营销领域的数据分析应用

1.1.4医疗行业的数据分析应用

1.2人人都能成为数据分析师

1.2.1数据分析过程

1.2.2数据分析工具

1.2.3数据分析师的成长之路

第2章

耳熟能详的数据你真的了解吗

2.1数据的类型

2.1.1数据的结构属性分类

2.1.2数据的连续性特征分类

2.1.3数据的测量尺度分类

2.2数据描述的三个维度

2.3数据的集中趋势描述

2.3.1算术平均值

生活案例:使用算术平均值了解公司的待遇水平

2.3.2几何平均值

生活案例:使用几何平均数识别生产线上的隐形损耗

2.3.3众数

生活案例:使用众数制订服装企业的生产计划

2.3.4中位数

生活案例:使用中位数识破招聘启事的工资陷阱

2.4数据的离散程度描述

2.4.1极差

生活案例:使用极差描述气温的变化幅度

2.4.2平均偏差

生活案例:使用平均偏差评价生产线的稳定性

2.4.3方差和标准差

生活案例:使用标准差(方差)提高巧克力生产线的工艺水平

2.4.4变异系数

生活案例:使用变异系数客观评定员工绩效

2.4.5四分位极差

2.5数据的分布形态描述

2.5.1概率

生活案例:概率是赌场老板制定游戏规则的法宝

2.5.2概率分布

2.5.3离散型概率分布:二项分布

生活案例:产品抽检的二项分布应用

2.5.4离散型概率分布:多项分布

生活案例:预测足球比赛结果的多项分布应用

2.5.5离散型概率分布:超几何分布

生活案例:超市抽奖活动的超几何分布概率

2.5.6离散型概率分布:泊松分布

生活案例:使用泊松分布进行杂货店的库存管理

生活案例:使用二项分布和泊松分布分析准备的试卷数量是否足够

2.5.7连续型概率分布:指数分布

生活案例:指数分布告诉你,为什么电子产品只保修三年

2.5.8连续型概率分布:均匀分布

生活案例:使用均匀分布分析家具物流的送货时间

2.5.9连续型概率分布:正态分布

生活案例:使用正态分布分析研究生毕业论文的完成时间

生活案例:使用峰度与偏度检验政府精准扶贫效果

2.5.10正态分布作为二项分布近似

生活案例:使用正态分布和二项分布分析足球比赛的猜边概率

2.5.11正态分布作为泊松分布近似

生活案例:使用正态分布和泊松分布分析民营电缆厂的良品率

第3章

数据分析的“内核”:推断分析

3.1见微知著的抽样

3.1.1抽样的意义

3.1.2抽样方法

3.1.3样本推断的理论基础

3.2数据的处理

3.2.1数据处理的不良案例

3.2.2正确的数据存储形式

3.3样本到总体的桥梁:抽样分布

3.3.1抽样分布的定义

3.3.2 Z分布

3.3.3 T分布

3.3.4切比雪夫定理

3.3.5卡方分布

3.3.6 F分布

3.4数据分析的第一板“斧”:参数估计

3.4.1参数估计的类型

3.4.2 Z分布与总体均值的区间估计

生活案例:估算西部儿童看电视时间的置信区间

生活案例:估算大学生每日体育锻炼时间的置信区间

生活案例:购买保险公司产品的消费者年龄置信区间

3.4.3 T分布与总体均值的区间估计

生活案例:酱料厂罐装产品重量的置信区间

3.4.4切比雪夫定理与总体均值的区间估计

生活案例:心脏搭桥手术后,患者住院时间的置信区间

3.4.5卡方分布与总体方差的区间估计

生活案例:使用T分布和Z分布分析食品包装上的营养成分表

3.4.6 F分布与两个总体方差比的区间估计

生活案例:比较不同超市的电子秤精度

3.4.7两个总体均值差的区间估计

生活案例:比较水稻新品种在不同地区的产量

生活案例:比较不同睡眠时间对记忆力的影响

生活案例:研究新药对睡眠质量的影响

生活案例:比较两家航空公司的起飞延误时间

生活案例:蒲公英的降脂作用

3.4.8总体比率的区间估计

生活案例:移动支付的普及程度调查

3.4.9样本容量的确定

生活案例:管理制药厂的供应商

生活案例:出口苹果的重量控制

生活案例:电视节目的收视率调查

3.5数据分析的第二板“斧”:假设检验

3.5.1假设检验的理论基础

3.5.2单样本的假设检验

生活案例:使用单样本Z检验分析笔记本电池的续航能力改进效果

生活案例:使用单样本T检验分析新型麻醉剂的麻醉效果

生活案例:使用卡方检验管理饮料工厂的产品质量

3.5.3两样本的假设检验

生活案例:机场对不同航空公司航班的起飞时间管理

生活案例:新药的临床实验

生活案例:新药的副作用研究

生活案例:自动化生产线的工艺调整

3.5.4多样本的假设检验与方差分析

生活案例:使用单因素方差分析研究新水稻品种的性状

生活案例:使用无交互两因素方差分析研究员工的绩效管理方式

生活案例:使用有交互两因素方差分析研究员工绩效的管理方式

3.6数据分析的第三板“斧”:非参数检验

3.6.1非参数检验

3.6.2卡方检验

生活案例:使用卡方检验分析讲座的到场人数是否存在异常波动

生活案例:使用卡方检验分析不同年龄人群对汽车颜色的喜好

3.6.3Wilcoxon符号秩检验

生活案例:使用Wilcoxon符号秩检验分析职业影评人的打分差异

第4章

数据分析的终极目的:“为我所用”

4.1“相关”是继续分析的前提

4.1.1相关关系

4.1.2相关分析

生活案例:使用相关分析理解“总理指数”

生活案例:使用偏相关分析研究上网时间是否真的影响学习成绩

生活案例:使用距离相关分析研究汽车的性价比

4.2“回归”是相关分析的归宿

4.2.1回归分析综述

4.2.2简单线性回归分析

生活案例:简单线性回归分析用于货运总量预测国内生产总值

生活案例:货运总量预测国内生产总值的置信区间

生活案例:货运总量与国内生产总值回归模型的效果检验

4.2.3多元线性回归分析

生活案例:使用多元线性回归分析优化快递业务员的路线

4.3发现事物随时间变化的规律

4.3.1时间序列分析综述

4.3.2长期趋势分析

生活案例:使用移动平均法预测玩具公司的销售量

生活案例:使用加权移动平均法预测玩具公司的销售量

生活案例:使用指数平滑法预测玩具公司的销售量

生活案例:使用指数平滑法预测玩具公司的销售量

生活案例:使用回归方程法预测创业公司的销售额

4.3.3季节变动趋势分析

生活案例:创业公司销售额的季节变动趋势分析

4.3.4循环变动和不规则变动

生活案例:公司销售量的循环变动分析

4.3.5时间序列分析应用

第5章

给数据披上靓丽“外衣”:数据可视化

5.1数据的可视化

5.1.1数据可视化工具

5.1.2常用的统计图

5.2条形图、直方图和饼图

5.2.1条形图

5.2.2直方图

5.2.3饼图

5.3线图与面积图

5.3.1线图

5.3.2面积图

5.4散点图

5.5高低图与箱线图

5.5.1高低图

5.5.2箱线图

5.6时间序列图

5.7帕累托图

5.8 P-P概率图和Q-Q概率图

5.8.1 P-P概率图

5.8.2 Q-Q概率图

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标签: 人文社科

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