Excel统计分析与应用

Excel统计分析与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:机械工业
作者:梁烨//柏芳//李嫣怡
出品人:
页数:264
译者:
出版时间:2011-9
价格:38.00元
装帧:
isbn号码:9787111353713
丛书系列:
图书标签:
  • 计算机
  • 工具
  • Excel
  • Excel
  • 统计分析
  • 数据分析
  • 表格处理
  • 商业应用
  • 函数公式
  • 数据可视化
  • 办公软件
  • 表格运算
  • 实战案例
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具体描述

《Excel统计分析与应用》精选62个专业案例,覆盖90%以上的统计模型,以实验教程的形式讲解如何以Excel为工具,解决各种统计分析问题。全书共13章,第1~2章介绍Excel基本操作及其统计分析常用功能;第3~10章通过37个实验介绍如何在Excel中高效完成以下统计分析工作:常用分布统计绘图,基本统计分析,参数估计,检验假设,相关分析,回归分析,方差分析,时间序列分析,非参数检验;第11~13章则通过对3个热点问题的统计分析,提高读者的综合应用能力。

对于每一个实验,都从“原理、目的与要求、内容及数据来源、操作指导、结论”5个方面进行讲解,同时提供全程语音讲解的多媒体教学文件。章后精选19个上机题,在光盘中提供原始数据文件及多媒体教学动画,全面提升读者自己动手解决实际问题的能力。

“即查即用,学以致用,实用够用”是《Excel统计分析与应用》的编写宗旨,《Excel统计分析与应用》既可供大专院校经济管理类各专业的高年级本科生、研究生和MBA学员作为参考书,也可作为企业中的经营预测者与决策者及财会部门、市场营销部门、生产管理部门、经济管理部门或政府的广大工作者的参考书。

《数据驱动的决策艺术:从零开始的统计思维与实践》 在这个信息爆炸的时代,我们每天都被海量数据所包围。无论是在商业运营、市场营销、科研探索,还是个人生活规划,理解和运用数据已经成为一项必备的核心技能。本书并非一本枯燥的数学教科书,而是一本旨在帮助您掌握从数据中提炼有价值洞察,并将其转化为切实可行决策的实用指南。 本书的核心在于“思维”与“实践”的结合。我们相信,真正的统计能力并非源于对复杂公式的死记硬背,而是建立在清晰的逻辑思维和对数据本质的深刻理解之上。因此,本书从统计学的基本理念出发,以通俗易懂的语言,辅以大量贴近实际的案例,引导您逐步建立起一套科学的统计思维框架。我们将带领您探索如何准确地提出问题,如何识别和处理数据中的偏差,以及如何根据数据的特点选择最合适的分析方法。 内容概览: 第一部分:数据思维的基石——理解数据的语言 数据到底是什么? 我们将从最基础的概念入手,介绍不同类型的数据(定性数据、定量数据),以及它们在分析中的不同作用。您将学会如何区分变量,理解数据的测量尺度,为后续的分析打下坚实基础。 描述性统计的魅力: 如何用最简洁的方式概括数据?我们将深入讲解集中趋势(均值、中位数、众数)和离散趋势(方差、标准差、四分位数)的概念,并演示如何通过直方图、箱线图、散点图等可视化工具,快速发现数据的分布特征和潜在规律。这些基础工具是理解任何复杂分析的第一步。 概率的魔力: 概率是连接样本与总体的桥梁。本书将用生动的例子解释概率的基本概念、条件概率以及贝叶斯定理,帮助您理解事件发生的可能性,并为推断性统计做好准备。 抽样的艺术: 在大多数情况下,我们无法直接分析所有数据。因此,抽样成为了必不可少的环节。我们将探讨不同抽样方法(简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等)的原理和适用场景,以及如何通过样本信息来推断总体特征,同时理解抽样误差的存在。 第二部分:洞察的探索——统计推断与模型构建 参数估计与置信区间: 如何根据样本数据来估计总体的未知参数,并给出我们对这个估计值的信心程度?本书将详细介绍点估计和区间估计,解释置信区间的含义,以及如何解释它在实际应用中的意义。 假设检验的逻辑: 它是我们用来验证猜想或理论的有力武器。我们将一步步解析假设检验的基本流程,包括建立原假设和备择假设、选择检验统计量、计算p值,以及如何根据p值做出决策。无论是A/B测试、产品效果评估,还是科学研究的验证,假设检验都扮演着关键角色。 回归分析:量化变量之间的关系: 探索一个变量如何随另一个(或多个)变量的变化而变化,是许多分析的核心。我们将从最简单的线性回归开始,讲解模型拟合、系数解释、R方值的意义,以及如何评估模型的优劣。随后,还会介绍多元回归,帮助您处理多变量的复杂关系。 方差分析(ANOVA):比较多组数据的均值: 当我们需要比较三组或更多组数据的平均水平是否存在显著差异时,ANOVA便派上了用场。本书将清晰地解释ANOVA的原理,以及如何解读其结果,这对于实验设计和效果评估尤为重要。 非参数检验:无需假设数据分布的智慧: 在某些情况下,我们无法满足参数检验对数据分布的要求。本书将介绍一些常用的非参数检验方法,如秩和检验、符号检验等,它们能提供另一种分析数据的视角,尤其适用于小样本或非正态分布的数据。 第三部分:实践的升华——高级技巧与应用场景 时间序列分析入门: 预测未来的趋势是许多领域(如金融、销售、产量预测)的关键需求。我们将介绍时间序列数据的特性,以及如何运用移动平均、指数平滑等方法进行基本预测。 多重比较与校正: 当我们同时进行多项假设检验时,会增加犯第一类错误的概率。本书将探讨多重比较的问题,并介绍Bonferroni校正、Holm-Bonferroni校正等常用的校正方法。 实验设计原则: 如何科学地设计实验,以获得最可靠的分析结果?我们将介绍随机化、重复、区组等实验设计的基本原则,帮助您在数据收集的源头就规避潜在的偏差。 案例研究与实战演练: 理论的学习需要通过实践来巩固。本书将选取不同行业的典型案例,如市场营销效果评估、客户行为分析、产品质量控制等,引导您将所学知识应用到解决实际问题中。 本书的独特价值: 思维导向: 强调“为什么”而不仅仅是“怎么做”,帮助您建立起独立的统计分析逻辑。 案例驱动: 所有概念都通过贴近现实的案例进行阐释,让抽象的统计知识变得生动具体。 循序渐进: 从基础概念到高级技巧,结构清晰,易于学习和掌握。 普适性强: 无论您是商业分析师、市场研究员、产品经理,还是对数据充满好奇的学生,都能从本书中获益。 掌握统计学,就是掌握理解世界、影响世界的语言。本书将是您开启数据驱动决策之旅的最佳伙伴,帮助您自信地驾驭数据,发现隐藏的价值,做出更明智的决策。

作者简介

目录信息

丛书序前言第1章 Excel快速入门 1.1 认识Excel 2010 1.1.1 Excel的启动和退出 1.1.2 Excel的基本概念 1.1.3 Excel的用户界面 1.2 创建工作簿及输入、导入数据 1.2.1 新建工作表 1.2.2 输入数据 1.2.3 导入数据 1.2.4 保存和关闭工作簿 1.3 编辑数据 1.3.1 编辑工作表数据 1.3.2 管理工作表 1.4 公式、函数、图表 1.4.1 公式 1.4.2 函数 1.4.3 图表 1.5 Excel辛的宏 1.5.1 录制宏 1.5.2 运行宏 1.5.3 编辑宏 1.6 Excel中的VBA 1.6.1 VBA的操作界面 1.6.2 VBA的基本语法 1.7 本章小结第2章 数据库统计函数与数据透视表 2.1 数据库 2.1.1 数据库的创建 2.1.2 数据的查询与筛选 2.1.3 数据的分类汇总 2.2 数据库统计函数 2.2.1 计数函数 2.2.2 求和、乘积函数 2.2.3 最值函数 2.3 数据透视表 2.3.1 创建数据透视表 2.3.2 编辑数据透视表 2.4 本章小结第3章 常用统计分布绘图 3.1 一般概率函数绘图 3.2 累积分布的图形绘制 3.3 正态分布的图形绘制 3.4 泊松分布的图形绘制 3.5 指数分布的图形绘制 3.6 卡方分布的图形绘制 3.7 t分布的图形绘制 3.8 F分布的图形绘制 3.9 本章小结 3.10 本章习题第4章 基本统计分析 4.1 刻画集中趋势的描述统计分析 4.2 刻画离散程度的描述统计分析 4.3 刻画分布形态的描述统计量 4.4 本章小结 4.5 本章习题第5章 参数估计 5.1 总体均值的区间估计 5.2 总体比例的区间估计 5.3 总体方差的区间估计 5.4 本章小结 5.5 本章习题第6章 假设检验 6.1 单个正态总体均值检验(总体方差已知) 6.2 单个正态总体均值检验(总体方差未知) 6.3 两个正态总体均值检验 6.4 成对样本均值检验 6.5 比例检验 6.6 单个正态总体方差检验 6.7 两个正态总体方差比检验 6.8 本章小结 6.9 本章习题第7章 相关和回归分析 7.1 相关分析 7.2 一元线性回归分析 7.3 多元线性回归分析 7.4 非线性回归分析 7.5 本章小结 7.6 本章习题第8章 方差分析 8.1 单因素方差分析 8.2 双因素方差分析(无重复实验) 8.3 双因素方差分析(可重复实验) 8.4 本章小结 8.5 本章习题第9章 时间序列分析 9.1 时间序列的趋势外推分析 9.2 时间序列的移动平均分析 9.3 时间序列的指数平滑分析 9.4 时间序列的季节调整分析 9.5 本章小结 9.6 本章习题第10章 非参数检验 10.1 X2检验 10.2 简单符号检验 10.3 Wilcoxon符号秩检验 10.4 Mann.Whimey U检验 10.5 Kruskal.Wallis H检验 10.6 本章小结 10.7 本章习题第11章 上证指数影响因素分析 11.1 背景介绍 11.2 数据来源及变量介绍 11.3 上证指数影响因素的多元回归分析 11.4 结果分析 11.5 本章习题第12章 SAM制造公司销售与成本分析 12.1 背景介绍 12.2 数据来源及变量介绍 12.3 销售额及单位成本的时间序列分析 12.3.1 销售额的时间序列分析 12.3.2 单位劳动成本的时间序列分析 12.4 结果分析 12.5 本章习题第13章 大学生网络购物影响因素调查 13.1 背景介绍 13.2 数据来源 13.3 设计调查问卷 13.4 自动汇总调查问卷数据及频次分析 13.5 结果分析 13.6 本章习题
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读后感

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用户评价

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我必须毫不犹豫地说,《Excel统计分析与应用》这本书是我近年来读过的最实用、最有价值的一本技术类书籍。作为一名数据分析的初学者,我一直渴望能够掌握一套系统的方法论,能够用简单易懂的工具来处理和分析数据。《Excel统计分析与应用》这本书恰恰满足了我的需求。它以 Excel 为载体,将统计学中最核心、最实用的概念进行了清晰的阐释,并且提供了大量可操作的案例。我最喜欢的是书中对于数据探索性分析的讲解,它教会我如何利用 Excel 的各种功能,比如数据透视表、排序、筛选等,来快速地发现数据中的规律和异常,这对于我理解数据、提出假设至关重要。更让我惊喜的是,书中对于推断性统计的讲解,比如假设检验、置信区间,都配有详细的 Excel 操作步骤,让我能够亲手实践,加深理解。我之前觉得这些统计概念很难掌握,但通过这本书,我感觉自己仿佛拥有了一个“私人教练”,随时可以跟着学。此外,书中还涉及到了回归分析、时间序列分析等更高级的内容,通过具体的案例,让我明白了这些方法在实际工作中的应用价值,比如如何预测产品销量,如何评估营销活动的效果,让我对数据分析充满了信心。

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这本书简直是我在工作中的“救星”!我是一名市场分析师,每天都要面对大量的市场调研数据,而我之前主要依赖的是一些基础的 Excel 功能。直到我遇到了《Excel统计分析与应用》这本书,我才发现自己之前的做法有多么局限。《Excel统计分析与应用》这本书就像一座宝库,它系统地介绍了如何利用 Excel 来进行深入的统计分析。作者的讲解方式非常巧妙,他将复杂的统计理论融入到实际的操作步骤中,让我能够一边学习理论,一边亲手操作,感觉非常直观。我特别欣赏书中对不同统计方法的选择和应用场景的讲解,比如什么时候应该用 t 检验,什么时候应该用方差分析,作者都给出了清晰的指导,并且通过生动的案例来佐证。我之前总是对这些统计方法的选择感到困惑,现在有了这本书,我能够更加自信地做出判断。而且,书中还提供了很多 Excel 的高级技巧,比如如何利用数据透视表进行多维度分析,如何使用 Excel 的规划求解器进行优化,这些都极大地提升了我的工作效率,也让我的分析结果更加精确。

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天哪,这本书绝对是我今年遇到的最惊喜的一本书!我原本以为《Excel统计分析与应用》可能就是那种比较枯燥乏味的学术教材,充其量学点基础函数用法,结果完全出乎我的意料。这本书的讲解方式太生动了,作者仿佛坐在我旁边,一点一点地给我演示,从最基础的数据录入、清理,到各种统计方法的选择和应用,都讲解得丝丝入扣。最让我印象深刻的是,书中不仅仅是理论的堆砌,而是结合了大量实际案例,比如市场调研数据的分析、销售业绩的预测、甚至是简单的实验设计。每个案例都非常有代表性,而且作者会一步步带你完成整个分析过程,让你真正理解“为什么”要用这个方法,“怎么”去操作。我之前接触过一些统计学知识,但总觉得理论脱离实践,看了这本书我才恍然大悟,原来Excel这个我们日常办公几乎离不开的工具,竟然蕴藏着如此强大的统计分析能力。书中关于数据可视化部分的讲解也让我眼前一亮,不再是简单的图表制作,而是如何通过图表来清晰、有效地传达数据信息,这对于报告撰写和决策支持太重要了。我迫不及待地想把学到的知识运用到我的工作中去,感觉自己仿佛打开了一个新世界的大门,对Excel的认识也达到了全新的高度。

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我不得不说,《Excel统计分析与应用》这本书真的是我用过的最实用的 Excel 教材之一了。我一直认为 Excel 只是一个表格处理工具,最多用来做一些简单的计算和图表,直到我翻开这本书,才发现自己大错特错了。这本书把 Excel 的统计分析功能挖掘到了极致,而且讲解得非常透彻。作者的思路非常清晰,从最基础的数据准备,到各种统计方法的应用,再到结果的解读,都讲得头头是道。我印象最深刻的是书中对于假设检验的讲解,之前我总觉得这些概念很抽象,但作者通过具体的案例,比如产品抽检、用户满意度调查等,一步步地引导我理解如何设定假设、如何选择合适的检验方法、以及如何解读 P 值,这对我理解和应用统计学原理非常有帮助。而且,书中不仅仅停留在理论层面,更重要的是它提供了大量 Excel 的实际操作指导,比如如何使用 Excel 的数据分析工具库,如何编写 VBA 宏来实现自动化分析,这些技巧对我来说简直是福音。我之前经常因为重复性的数据处理而头疼,现在学到了这些方法,感觉工作效率提升了好几个档次。这本书真的让我对 Excel 的潜力有了全新的认识,也让我对数据分析这项技能有了更深入的了解。

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说实话,我买这本书之前,对 Excel 的统计分析能力并没有抱太大的期望,认为它最多也就是个基础工具。但《Excel统计分析与应用》这本书彻底颠覆了我的认知!它不仅仅是一本Excel操作指南,更是一本关于如何用Excel进行深度数据分析的宝典。书中的内容由浅入深,从数据清洗、整理开始,到描述性统计、推断性统计,再到回归分析、方差分析等高级统计方法,作者都讲解得非常清晰易懂。最让我赞叹的是,作者在讲解每一种统计方法时,都会结合丰富的实际案例,比如如何利用Excel分析市场趋势、如何预测销售额、如何评估广告效果等等。这些案例都非常贴近实际工作,让我能够立刻将学到的知识应用到我的工作中,解决我之前工作中遇到的各种数据难题。我之前经常为如何从海量数据中提取有价值的信息而苦恼,这本书给了我系统的方法和工具,让我能够更加自信地面对数据。尤其是书中关于数据可视化部分的讲解,不仅教我如何制作各种图表,更重要的是教我如何通过图表来有效地传达分析结果,这对于我撰写报告和进行汇报来说,简直是雪中送炭。

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我得承认,《Excel统计分析与应用》这本书彻底改变了我对 Excel 的看法。一直以来,我都把 Excel 当作一个基础的电子表格工具,没想到它竟然隐藏着如此强大的统计分析能力。这本书的讲解非常系统,从数据的前期处理,到各种统计模型的构建和应用,再到结果的解读,都讲解得非常到位。作者选择了非常贴合实际工作场景的案例,比如如何用 Excel 分析用户反馈数据,如何预测股票价格,如何评估营销活动的效果等等,这些案例让我能够快速理解统计学在实际工作中的应用价值。我尤其喜欢书中关于数据可视化部分的讲解,它不仅仅是教我如何制作图表,更重要的是教我如何通过图表来清晰、准确地传达数据信息,这对于我在工作中进行汇报和沟通非常有帮助。我之前常常为如何将复杂的分析结果清晰地呈现出来而头疼,这本书提供了非常实用的方法和技巧。此外,书中还涉及到了很多 Excel 的高级功能,比如数据透视表的高级应用、VBA 宏的编写等,这些都为我今后的数据分析工作打下了坚实的基础。

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这本书简直就是为我量身定做的!我之前是一名对统计分析有浓厚兴趣,但苦于没有系统学习机会的职场人士。《Excel统计统计分析与应用》这本书,以 Excel 这个大家熟知的工具为载体,将复杂的统计学概念变得触手可及。作者的讲解方式非常人性化,没有过多空洞的理论,而是通过大量生动的实际案例,将统计学知识融入其中。我特别喜欢书中对于数据探索性分析的介绍,它教会我如何利用 Excel 的各种功能,如数据透视表、排序、筛选等,来快速地发现数据中的规律和异常。更让我惊喜的是,书中对于一些常用的统计检验方法,比如 t 检验、卡方检验的讲解,都配有详细的 Excel 操作步骤,让我能够亲手实践,加深理解。我之前一直觉得这些统计检验很神秘,看了这本书我才发现,原来在 Excel 中实现起来并没有想象中那么困难。而且,书中还涉及到了回归分析等更高级的内容,通过实际案例,让我明白了这些方法在实际工作中的应用价值,比如如何预测产品销量,如何评估营销活动的效果。这本书让我感觉自己就像拥有了一个随身的统计学老师,随时可以查阅和学习,极大地提升了我处理和分析数据的能力,让我对自己的工作充满了信心。

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这本书简直是我在数据分析领域的一盏明灯!作为一名非科班出身的数据爱好者,我一直对统计分析充满了好奇,但又苦于找不到合适的入门途径。《Excel统计分析与应用》的出现,完美解决了我的困境。它并没有一开始就抛出复杂的统计理论,而是从Excel本身的功能出发,循序渐进地引导读者进入统计分析的世界。我特别喜欢书中对于各种统计方法的分类和解释,非常清晰明了,比如描述性统计、推断性统计、回归分析等等,每个概念都配有通俗易懂的解释和Excel中的具体操作步骤。让我眼前一亮的是,书中对于如何利用Excel的内置函数和插件来完成复杂的统计计算,有非常详尽的指导。我之前总是觉得Excel只能做些简单的计算,看完这本书我才发现,原来它在统计分析方面能做到如此精细和强大。尤其是一些高级技巧,比如如何使用数据透视表进行多维度分析,如何运用Solver工具进行优化问题求解,这些都是我在工作中急需的技能,而这本书都一一涵盖了。更重要的是,书中的案例都来源于真实的工作场景,让我能够立刻将学到的知识应用到实际问题中,解决我工作中遇到的瓶颈,感觉收获满满,效率也大大提升。

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我之前对统计学一直有一种“高高在上”的感觉,觉得它离我的日常工作很遥远,直到我偶然翻阅了《Excel统计分析与应用》这本书。这本书的独特之处在于,它将看似复杂的统计学知识,巧妙地融入到我们日常工作中人人都会使用的 Excel 工具中。作者的讲解方式非常接地气,没有使用太多晦涩难懂的专业术语,而是通过一个个生动形象的案例,把统计学概念解释得清清楚楚。我特别喜欢书中关于数据可视化部分的讲解,它不仅仅是教我如何制作各种图表,更重要的是教我如何通过图表来清晰、准确地传达数据信息。这对于我在工作中进行汇报和沟通非常有帮助。我之前常常为如何将复杂的分析结果清晰地呈现出来而头疼,这本书提供了非常实用的方法和技巧。此外,书中还涉及到了很多 Excel 的高级功能,比如数据透视表的高级应用、VBA 宏的编写等,这些都为我今后的数据分析工作打下了坚实的基础。这本书让我感觉自己仿佛打开了一扇新世界的大门,对 Excel 的运用以及数据分析都有了全新的认识。

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这本书绝对是我近几年读过的最让我惊喜的一本书!我之前一直以为 Excel 只是一个简单的表格工具,顶多做做数据汇总和制作简单的图表。但《Excel统计分析与应用》这本书彻底刷新了我的认知!它把 Excel 的统计分析功能挖掘到了极致,而且讲解得非常透彻。作者的思路非常清晰,从最基础的数据准备,到各种统计方法的应用,再到结果的解读,都讲得头头是道。我印象最深刻的是书中对于假设检验的讲解,之前我总觉得这些概念很抽象,但作者通过具体的案例,比如产品抽检、用户满意度调查等,一步步地引导我理解如何设定假设、如何选择合适的检验方法、以及如何解读 P 值,这对我理解和应用统计学原理非常有帮助。而且,书中不仅仅停留在理论层面,更重要的是它提供了大量 Excel 的实际操作指导,比如如何使用 Excel 的数据分析工具库,如何编写 VBA 宏来实现自动化分析,这些技巧对我来说简直是福音。我之前经常因为重复性的数据处理而头疼,现在学到了这些方法,感觉工作效率提升了好几个档次。这本书真的让我对 Excel 的潜力有了全新的认识,也让我对数据分析这项技能有了更深入的了解。

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不是太好,内容较为晦涩,举例不够简明,且用10版的软件做教程,尚不普及。

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不是太好,内容较为晦涩,举例不够简明,且用10版的软件做教程,尚不普及。

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这种书能少看就少看把

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