Excel在统计分析中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国铁道出版社

作者:王文中

出品人:

页数:444

译者:

出版时间:2003-1-1

价格:42.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787113049997

丛书系列:

图书标签:

• 饭饭
• Excel
• Excel
• 统计分析
• 数据分析
• 表格处理
• 商业应用
• 数据可视化
• 电子表格
• 科研辅助
• 办公软件
• 数据处理

探索数据驱动的决策：从基础到高阶的量化分析实践指南 书籍简介 本书旨在为希望掌握现代数据分析与量化决策能力的读者提供一条清晰、实用的学习路径。我们深知，在信息爆炸的时代，数据已成为驱动商业、科研乃至日常决策的核心资产。然而，如何有效地从海量数据中提取洞察、构建可靠的模型，并最终转化为可执行的策略，是许多人面临的挑战。本书并非传统意义上的理论教科书，而是一部融合了严谨方法论与前沿实践的工具手册和思维导图。 第一部分：量化思维的基石——数据素养与描述性分析 成功的分析始于正确的问题和高质量的数据。本部分将着重打磨读者的“数据素养”，确保理解数据的本质、局限性以及获取的伦理规范。 1. 数据世界的导航：从概念到实践 数据的类型与结构： 深入解析定性数据、定量数据（离散与连续）的差异，理解观测数据、实验数据以及模拟数据的特性。 数据质量的诊断与清洗： 探讨缺失值处理（插补技术如均值、中位数、回归模型估计）、异常值识别（基于标准差、四分位距的检测）与数据转换的必要性。强调“垃圾进，垃圾出”的原则。 统计抽样的艺术： 解释简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样的原理及其适用场景，确保样本能够代表总体，为后续推断奠定基础。 2. 数据可视化：讲述数据的语言 基础图表的精炼使用： 细致区分直方图（分布形态）、箱线图（集中趋势与离散度）、散点图（变量关系）的适用性。强调避免“欺骗性可视化”。 进阶探索性数据分析（EDA）： 介绍如何使用热力图（Correlation Heatmaps）揭示多变量间的潜在联系，以及如何利用时间序列图来识别趋势、季节性和周期性。 交互式探索工具的引入： 虽然本书不侧重特定软件操作，但会阐述交互式仪表盘在快速验证假设、发现数据“故事”方面的关键作用。 第二部分：推断性统计——从样本到总体 描述性统计告诉我们“是什么”，而推断性统计则帮助我们回答“为什么”以及“未来会怎样”。本部分将系统介绍统计推断的核心工具。 3. 概率分布与统计检验的基础 核心分布的深入理解： 重点解析正态分布（及其在中心极限定理中的核心地位）、泊松分布（事件发生频率）和二项分布（成功次数）。理解如何基于这些分布构建置信区间。 假设检验的逻辑框架： 详细拆解零假设（H0）与备择假设（Ha）的建立、P值的解读、I类错误（假阳性）和II类错误（假阴性）的权衡。 常用检验方法的应用场景： 深入讲解t检验（单样本、独立样本、配对样本）和方差分析（ANOVA）的原理和多重比较的修正方法（如Bonferroni校正），确保推断的严谨性。 4. 非参数方法的必要性与应用 何时选择非参数检验： 当数据不满足正态性或样本量过小时，介绍非参数方法的价值。 关键非参数检验实战： 涵盖Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验以及Spearman等级相关系数的应用与解释。 第三部分：量化建模与预测——揭示隐藏的规律 本部分是本书的核心，聚焦于如何利用数学模型来量化变量间的因果关系或相关强度，并进行可靠的预测。 5. 线性回归的精雕细琢 简单线性回归的理论与实践： 详述最小二乘法的原理，以及如何评估模型的拟合优度（R²）。 多元线性回归的挑战与应对： 重点讨论多重共线性（VIF诊断）、异方差性（White检验与稳健标准误）以及自相关性（Durbin-Watson 检验）的处理策略，确保回归系数的有效性。 模型诊断与选择： 介绍残差分析的重要性，以及逐步回归法、信息准则（AIC/BIC）在模型简化和选择中的作用。 6. 广义线性模型（GLM）的扩展视野 处理非正态响应变量： 介绍逻辑回归（Logistic Regression）在分类问题（如概率预测、风险评估）中的应用，重点解析Logit变换和优势比（Odds Ratio）的解读。 泊松回归与计数数据： 探讨如何使用泊松模型来分析事件发生次数，并处理过度分散（Overdispersion）的问题。 第四部分：时间序列分析与高级主题 现代决策往往需要处理具有时间依赖性的数据。本部分将引入时间序列分析的经典框架，并探讨更复杂的预测技术。 7. 深入分析时间序列数据 时间序列的分解： 学习如何将时间序列分解为趋势项、季节项和随机项，并理解平稳性的概念。 经典时间序列模型： 详述自回归（AR）、移动平均（MA）及其组合模型（ARMA/ARIMA）的构建流程，包括差分操作和ACF/PACF图的应用。 预测的准确性评估： 介绍均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）以及它们在模型比较中的作用。 8. 现代预测工具的引入 非线性与机器学习的交汇： 简要介绍决策树、随机森林等集成方法的优势，尤其是在处理高维稀疏数据时的表现。 模型的可解释性（XAI）： 强调在应用复杂模型时，保留分析洞察的重要性，介绍SHAP值或LIME等工具的基本思想，以弥合预测精度与决策透明度之间的鸿沟。 本书特色与目标读者 本书采用“问题驱动-方法引入-实践校验”的结构，语言力求精确而不晦涩，避免过度依赖特定软件的按钮操作，而是将重点放在分析思想、模型选择背后的逻辑以及结果的批判性解读上。 本书面向所有希望通过数据来提升工作效率和决策质量的专业人士，包括但不限于：金融分析师、市场研究人员、运营管理人员、科研工作者以及对量化分析有强烈兴趣的跨领域学习者。读完本书，您将不仅掌握分析的“工具”，更重要的是，您将培养起一套严谨、系统的量化思维体系。

评分☆☆☆☆☆

不过编排还是很不错的，可操作性十分强。 　　内容中统计学的逻辑思维体现得不算特别多，而工具又是在统计中比较不常用的excel，所以这本书的角色总觉有写尴尬……窃以为可以当成excel的进阶读物来看和学习。 　　书中有例题，有习题，有部分答案，从学习的角度来讲，设...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

当我翻开这本书时，我最期待的是关于假设检验和回归分析的实操指导，这部分内容在本书中占据了相当大的比重，但其处理方式却显得有些过于侧重于软件界面的介绍，而对背后的统计学原理挖掘不足。例如，在讲解T检验时，书中详细列出了“数据分析工具库”加载的每一个点击步骤，以及如何正确填写输入区域和选择假设条件，但对于“零假设”和“备择假设”的逻辑构建，以及P值在实际决策制定中的哲学含义，讨论得相对简略。我感觉自己更像是在跟着一个软件教程操作，而不是在学习一门分析学科。对比我之前看过的专业统计学教材，这本书对统计检验力的概念几乎没有提及，这在处理小样本数据时是一个致命的缺陷。虽然书中展示了如何利用Excel的`T.TEST`函数得出结果，但对于如何判断回归模型的残差是否符合正态分布，除了展示残差图之外，缺乏更深入的、基于Excel内置功能（例如，是否存在可以快速生成夏皮罗-威尔克检验等效结果的组合技巧）的探讨。总而言之，在统计推断的理论深度上，这本书的讲解更偏向于一个技术手册的级别，对进阶学习者的理论要求可能无法完全满足。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计初衷似乎是希望构建一个从基础数据清理到高级建模的完整流程，但我在数据清洗和预处理这部分的体验非常复杂。一方面，作者确实介绍了一些非常实用的技巧，比如利用“分列”功能高效地拆分混合文本字段，以及使用`FIND`/`MID`/`LEN`组合函数来提取特定格式的ID码，这些都是我日常工作中经常需要但总是记不清具体语法的救命稻草。另一方面，对于处理缺失值（NA或空单元格）时的策略选择，介绍得有些草率。书中仅仅提到了用0或平均值填充，但并未详细探讨“均值插补”与“中位数插补”在不同数据分布下的适用性差异，也没有涉及更复杂的插值方法，比如利用趋势线进行线性预测填充。更令我困惑的是，在讲解数据透视表时，作者似乎将“数据透视表”的功能等同于“数据汇总”，对于如何通过创建多个透视表、利用“数据透视向导”进行多重比较汇总的强大能力，一带而过。如果这本书的目标是成为统计分析的综合指南，那么数据准备阶段的严谨性是决定后续分析有效性的基石，这部分内容的讲解深度与我对Excel数据处理能力的认知存在一定的落差。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书中关于“宏与VBA”的章节，对于我这个非程序员出身的用户来说，打开了一扇全新的大门。我一直以为VBA是只有专业IT人员才能触及的领域，但作者却用一种非常平易近人的方式，将复杂的自动化脚本编写过程分解成了可消化的模块。最让我印象深刻的是，书中演示了如何录制一个基础宏来自动执行固定格式的报表刷新和邮件发送流程，并且随后指导读者如何在录制好的代码中，通过手动添加几行代码，实现对特定工作表的动态引用，而不是写死表名。这种由浅入深的引导，让我开始理解，即便是复杂的批量操作，也可以通过几次鼠标点击和少量代码修改来完成。虽然完整的面向对象编程概念并未涉及，但作者成功地在读者的心中种下了“自动化是可能的”这颗种子。这种将高级编程概念“平民化”的努力，极大地提升了这本书的实用价值，因为它直接解决了重复劳动带来的效率瓶颈，这是单纯依靠内置函数难以企及的高度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题是《Excel在统计分析中的应用》，但我的体验完全集中在了它对数据可视化的深入探讨上，这一点远超出了我最初的期待。我原以为这会是一本侧重于函数和公式的枯燥指南，但作者显然花费了大量篇幅来阐述如何利用Excel强大的图表工具将冰冷的数据转化为具有洞察力的视觉叙事。比如，书中对散点图矩阵的构建步骤进行了极其详尽的分解，不仅演示了如何快速生成，更关键的是，它教会了我如何解读不同数据分布在矩阵中所呈现出的潜在关系，比如是否存在聚类效应或异常值。接着，作者还引入了条件格式在仪表板设计中的高级用法，这不仅仅是简单的颜色标记，而是涉及到如何根据预设的KPI阈值动态地改变单元格的背景和字体，形成一个实时的、高度直观的绩效监控面板。我尤其欣赏作者在讲解高级图表类型时，比如帕累托图和组合图（次坐标轴的合理运用），所采用的“场景导入式”教学方法，即先描述一个常见的业务痛点（如“如何快速识别影响销售额的20%关键因素”），然后再给出Excel中的具体实现步骤。这种方式极大地提高了学习的代入感和实用性。对于任何希望跳出基础柱状图和饼图限制，真正用Excel讲好数据故事的人来说，这部分的深度和广度绝对是物超所值的。

评分☆☆☆☆☆

整本书的排版和配图质量是令人赞叹的，这对于一本技术类书籍来说至关重要。我可以感受到编辑团队在确保图文对应上的用心。每一张Excel操作截图都清晰锐利，而且关键的点击区域或需要输入的公式参数都用粗体或高亮色做了明确标注，这在需要频繁对照操作时，大大减少了眼睛的疲劳和定位错误。此外，作者在每章的末尾设置的“实践挑战”环节设计得非常巧妙。它们并非简单的重复练习，而是要求读者综合运用本章所学知识去解决一个具有轻微迷惑性的实际问题，比如要求计算“过去五年中，销售额环比增长率超过10%的季度数”，这迫使我必须将前面学到的时间序列处理、条件判断和计数函数融会贯通。这种主动解决问题的设计哲学，远比被动地复制粘贴书中的示例代码要有效得多。总的来说，这种对细节的打磨和对学习路径的精心设计，使得阅读体验流畅且成果显著，让人有信心可以真正将书中学到的内容迁移到实际的办公场景中去。

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让我学会了方差分析

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