具体描述
《Excel统计分析与电脑实验》由浅入深地介绍了Excel整理数据、分析数据、电脑实验的方法。利用Excel函数，编制近100个统计分析模板，如样本含量与检验功效的估计、Meta分析、诊断试验评价等，这些是Excel“数据分析”工具无法实现的。此外也利用Excel函数，制作了约50个统计学电脑实验，这些实验可帮助理解抽象的统计学概念，有利于统计学教学。Excel统计分析与电脑实验》配套的光盘操作简单，读者只需复制或键入数据，便可随即获得统计分析结果或电脑实验结果。
现代数据处理与可视化：从理论到实践的深度探索 图书名称：现代数据处理与可视化：从理论到实践的深度探索 目标读者： 数据分析初学者、渴望提升数据处理技能的职场人士、对数据可视化有浓厚兴趣的学生及研究人员。 内容简介： 在当今这个信息爆炸的时代，数据已经成为驱动决策和创新的核心资产。然而，原始数据往往是零散、复杂且难以直接理解的。如何有效地从海量数据中提取有价值的洞察，并以清晰、引人入胜的方式将其呈现出来，是现代工作和研究中的一项关键能力。本书《现代数据处理与可视化：从理论到实践的深度探索》正是为此而设计，它旨在提供一个全面、系统且高度实用的学习路径，帮助读者构建坚实的数据素养基础，并掌握行业前沿的数据分析与可视化工具链。 本书摒弃了枯燥的理论堆砌，而是聚焦于“如何做”和“为什么这样做”。我们从数据科学的基础概念出发，循序渐进地引导读者进入数据处理的实战世界。全书内容结构精心设计，旨在实现从数据采集、清洗、转换，到深度分析、模型构建，最终实现高效可视化呈现的完整闭环。 第一部分：数据素养与基础构建 本部分为读者奠定坚实的理论和概念基础。我们首先探讨数据科学的生态系统，明确不同类型数据的特性（结构化、半结构化、非结构化）及其在商业和研究中的应用场景。我们将深入解析统计学在数据分析中的核心作用，特别是描述性统计（均值、中位数、标准差、分布形状）如何帮助我们快速理解数据集的概貌。随后，内容转向数据质量的重要性，探讨偏差、缺失值和异常值对分析结果的潜在影响，并介绍初步的质量检查方法。本部分的目标是确保读者在接触具体工具之前，对数据处理的逻辑和统计原理有一个清晰的认识。 第二部分：数据清洗与转换的艺术 原始数据通常是“脏乱差”的，直接用于分析会得出误导性的结论。因此，数据清洗和转换是整个数据生命周期中最耗时也最关键的环节之一。本书将详细介绍一系列实用的数据预处理技术。在数据清洗方面，我们将覆盖缺失值的高级插补策略（如均值、中位数、回归预测插补），异常值的识别与处理方法（如Z-Score、IQR法则、箱线图检测）。 在数据转换方面，我们重点讲解特征工程的基础。这包括数据的标准化与归一化处理，分类变量的编码技术（独热编码、标签编码），以及如何通过特征交叉和多项式组合来增强模型的表现力。此外，本书还会涉及数据聚合与重塑的技巧，例如如何使用透视表和分组操作，将数据从事务级转化为分析所需的汇总级别。我们将侧重于使用高效的编程语言和库（如Python中的Pandas）来执行这些复杂的数据操作，确保操作的效率和可重复性。 第三部分：探索性数据分析（EDA）的深度挖掘 探索性数据分析（EDA）是连接数据到洞察的桥梁。本部分致力于培养读者提问和验证假设的能力。我们不仅会教授如何生成基础的统计摘要，更会深入探讨如何通过数据可视化来揭示隐藏的模式、关系和异常点。 EDA的重点环节包括：单变量分析（直方图、核密度估计）、双变量分析（散点图、相关性矩阵）、以及多变量关系的探索。我们将指导读者如何选择合适的图表类型来展示不同变量间的关系，例如，如何利用热力图来查看特征之间的相关性强度，以及如何使用分组箱线图来比较不同类别数据的分布差异。EDA的实践练习将贯穿本部分，强调在分析过程中不断迭代和修正初步假设的重要性。 第四部分：高级数据分析与建模基础 掌握了清洗和探索数据后，我们开始进入更深层次的分析阶段。本部分将引入主流的统计分析和机器学习模型的应用基础，重点放在如何将这些模型应用于实际问题。 内容将涵盖：回归分析（线性回归、逻辑回归）在预测和影响因素量化中的应用；聚类分析（K-Means、DBSCAN）在市场细分和群体识别中的作用；以及基础的时间序列分解方法。我们关注的不是复杂的数学推导，而是如何正确地选择模型、评估模型的性能指标（如R-squared、准确率、F1-Score），以及如何解释模型输出的结果，将其转化为可执行的业务建议。本部分将通过实际数据集案例，展示如何应用这些工具来解决如客户流失预测、销售额预测等实际商业问题。 第五部分：数据可视化的叙事力量 “一图胜千言”，但只有恰当的可视化才能真正实现这一目标。本书的最后一部分专注于数据叙事和高级可视化技术，旨在将枯燥的数据转化为有说服力的故事。 我们将详细介绍可视化设计的核心原则，包括避免认知失调、确保数据墨水比最大化等。工具方面，我们将涵盖业界领先的可视化库（如Python的Matplotlib/Seaborn或专业的BI工具接口），展示如何创建静态和交互式图表。内容细化到定制化图表，例如地理空间数据可视化（地图）、流程图、桑基图以及复杂的仪表板构建。重点在于如何根据受众的需求和分析的深度，设计出既美观又信息丰富的视觉报告，真正实现数据的有效沟通。 本书是一本实践驱动的指南，每章都配有详细的代码示例、数据集和操作步骤，确保读者能够同步练习，并将所学知识立即应用于解决实际问题中。通过对本书的学习，读者将不仅掌握数据处理的“工具箱”，更将培养起严谨的数据思维和高效的沟通能力。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有