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《人人都会数据分析——从生活实例学统计》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。
《人人都会数据分析——从生活实例学统计》书籍信息摘要
《人人都会数据分析——从生活实例学统计》内容简介与阅读建议，作者 谢运恩，计算机类，2017年。获取前建议核对作者、出版社、年份、ISBN、版本和正版渠道。相关主题：数据分析、计算机类。
- 作者：谢运恩
- 分类：计算机类
- 出版年份：2017
- 语言：中文
- 格式：暂无已核验合规下载格式
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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
展开全部（共 177 章节）
- 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
- 3.6.3 Wilcoxon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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