Excel 2010公式、函数、图表与电子表格从新手到高手 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:前沿文化

出品人:

页数:248

译者:

出版时间:2014-8-1

价格:CNY 39.80

装帧:平装

isbn号码:9787030412164

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2010版

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具体描述

深入解析统计分析：从基础到高阶的数理模型构建与应用本书聚焦于当代数据科学领域的核心工具——统计分析方法，旨在为读者提供一套全面、深入且实用的理论框架与操作指南，从而能够高效地从海量数据中提取有价值的洞察。本书内容涵盖从统计学的基本概念、描述性统计到复杂的推断性统计、回归分析以及时间序列建模等多个维度，理论阐述严谨，案例分析贴近实际应用场景。 --- 第一部分：统计学基石与数据准备（The Foundation）本部分旨在为读者打下坚实的数理基础，理解统计学思维模式，并掌握数据处理的必要技能。第一章：统计学的本质与思维框架统计学的角色与范畴：明确统计学在现代科学研究、商业决策和工程实践中的核心地位。总体、样本与抽样原理：详细探讨有限总体与无限总体，引入概率抽样（简单随机抽样、分层抽样、系统抽样）与非概率抽样方法的适用性与局限性。变量的类型与测量尺度：区分定性变量（名义、顺序）和定量变量（区间、比率），理解不同尺度变量对后续分析方法的约束。概率论回顾：重点梳理随机变量、概率分布函数（PDF/PMF）、期望与方差等核心概念，为推断性统计做准备。第二章：描述性统计：数据概览与可视化集中趋势的度量：深入比较均值、中位数和众数的异同，探讨它们在偏态分布数据中的表现差异。离散程度的量化：讲解极差、方差、标准差和变异系数，如何通过这些指标评估数据的波动性。数据分布的形状：偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）的计算与解读，如何利用它们判断数据是否接近正态分布。数据可视化高级技巧：超越基础直方图，探讨箱线图（Box Plot）在识别异常值和比较多组数据分布中的强大功能，以及小提琴图（Violin Plot）在展示密度信息方面的优势。第三章：数据清洗与预处理的高级策略缺失值处理的进阶方法：比较删除法、均值/中位数插补、以及基于模型（如K近邻或回归模型）的插补技术，评估不同方法的偏差与效率。异常值的识别与处理：引入更稳健的异常值检测方法，如基于IQR的规则、Z-Score的局限性、以及利用马氏距离（Mahalanobis Distance）检测多变量异常值。数据转换技术：掌握Box-Cox转换、对数转换等用于使数据分布更接近正态性或提高模型拟合度的数学变换。特征工程基础：如何通过组合或分解现有变量创建新的、更具解释力的特征。 --- 第二部分：推断性统计与假设检验（Inference & Testing）本部分是统计分析的核心，侧重于如何利用样本信息对未知总体做出可靠的判断和推论。第四章：抽样分布与中心极限定理的实践应用大数定律与中心极限定理的严谨阐述：理解为何无论原始总体分布如何，大样本均值的抽样分布趋向于正态分布。标准误的计算与意义：区分标准差与标准误，理解标准误在构建置信区间中的关键作用。统计量的选择： Z统计量、t统计量、卡方统计量和F统计量在不同情境下的适用条件与计算原理。第五章：参数估计：置信区间的构建与解释点估计与区间估计的对比：明确点估计的局限性，强调区间估计的优势。基于不同分布的置信区间：针对总体方差已知（Z分布）和未知（t分布）情况下的均值置信区间构建。比例和方差的置信区间：如何估计总体比例的可靠范围，以及使用卡方分布估计总体方差的置信区间。区间估计的精度控制：如何根据所需的精度要求（误差范围）来确定所需的样本量。第六章：假设检验的完整流程与逻辑假设检验的五大步骤：从建立原假设和备择假设，到选择检验统计量、确定显著性水平（$alpha$）、计算P值，直至做出决策。第一类错误与第二类错误：深入分析$alpha$错误（弃真）和$eta$错误（取伪）的成本与权衡，引入功效（Power）的概念。单样本与双样本均值检验：详细讲解单样本t检验、独立样本t检验、以及配对样本t检验的适用场景与数学模型。非参数检验的替代方案：当数据不满足正态性或样本量过小时，学习使用Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验等非参数方法。第七章：方差分析（ANOVA）：多组间均值的比较单因素方差分析（One-Way ANOVA）：检验三个或更多独立组的均值是否存在显著差异，理解组间变异与组内变异的分解。 F统计量的解读与假设检验。多重比较问题（Post-Hoc Tests）：解释为何在ANOVA发现差异后需要进行事后检验，并详细介绍Tukey HSD、Bonferroni校正等方法的原理和执行。双因素方差分析（Two-Way ANOVA）：引入交互作用（Interaction Effect）的概念，分析两个因素共同作用下的影响。 --- 第三部分：回归分析与建模（Modeling & Prediction）本部分是应用统计学的核心，重点在于建立变量间的数学关系模型，用于预测和解释。第八章：简单线性回归分析：变量关系的量化回归模型的建立与最小二乘法：理解如何通过最小二乘法找到最佳拟合直线，即确定截距和斜率。模型拟合优度的评估：深入解释决定系数（$R^2$）的含义，以及调整后$R^2$在模型比较中的优势。系数的统计显著性检验：利用t检验评估自变量对因变量的预测能力是否显著。回归模型的诊断：检查残差的独立性、同方差性和正态性，识别和处理异方差性（Heteroscedasticity）。第九章：多元线性回归：控制混杂因素多重共线性（Multicollinearity）的识别与处理：使用方差膨胀因子（VIF）诊断并解决自变量之间高度相关的问题。模型的选择与简化：系统介绍逐步回归（Stepwise）、前向选择和后向剔除法，以及赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）在模型比较中的应用。虚拟变量（Dummy Variables）的使用：如何在回归模型中纳入定性变量的影响。交互项的引入：建立包含自变量乘积项的模型，以探究一个变量的影响是否依赖于另一个变量的水平。第十章：广义线性模型（GLMs）：处理非正态因变量模型适用性的突破：认识到标准线性回归的局限性（如因变量是二元或计数数据）。逻辑回归（Logistic Regression）：详细讲解如何使用Logit函数建立概率模型，解释优势比（Odds Ratio）的含义及其置信区间。泊松回归（Poisson Regression）：针对计数数据（如事件发生次数）的建模方法。模型评估与偏差分析：针对GLMs，学习使用Deviance、残差信息准则（QIC）等指标进行模型拟合度评估。 --- 第四部分：高级主题与时间序列分析（Advanced Topics）本部分涉及更复杂的模型，适用于需要处理时间依赖性数据或进行更精细分类的读者。第十一章：卡方检验与独立性分析拟合优度检验：检验观测到的频数分布是否符合某一理论分布。列联表分析与独立性检验：利用卡方检验判断两个分类变量之间是否存在关联性。费舍尔精确检验（Fisher's Exact Test）：在小样本或预期频数过低时的替代方案。第十二章：时间序列分析入门时间序列数据的特性：识别趋势（Trend）、季节性（Seasonality）、周期性（Cyclicity）和随机波动。平稳性检验：引入单位根检验（如Augmented Dickey-Fuller, ADF检验），平稳性是许多经典模型的前提。自相关与偏自相关函数（ACF/PACF）：利用图表识别时间序列的内在结构。 ARIMA模型的构建流程：介绍自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）模型的原理，并指导读者如何定阶（p, d, q）。结语：统计建模的伦理与实践本书最后将讨论统计分析的伦理边界，强调数据透明度、结果的可复现性，以及在实际决策中避免过度拟合和误用统计显著性（P-hacking）的重要性。本书提供的是一套解决问题的工具箱，其价值最终取决于读者严谨的科学态度和批判性的思维。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

对于我这种习惯于通过实战来巩固学习效果的人来说，一个好的学习材料必须包含足够多的、足够真实的实战演练。这本书的结构设计非常巧妙，它不像某些书籍那样只是在每章末尾提供几个简单的练习题，而是将复杂的实战任务贯穿于整个学习流程中。例如，在讲解完基础的数据清洗和函数应用后，紧接着就会出现一个模拟的“库存盘点与损耗分析”项目，要求读者综合运用前几章所学的知识来解决一个实际问题。这种“学一点，用一点，解决一个完整问题”的循环模式，极大地增强了我的学习动力。更重要的是，它在解决问题的过程中，会不断强调“效率优先”的原则，比如如何使用快捷键来替代鼠标操作，如何编写更简洁的数组公式来一次性处理多条件判断，这些“高手”才会用的小技巧，都被作者毫不保留地分享出来，让我的学习路径直接跳过了许多弯路，直奔高效应用而去。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我购买这本书的初衷是希望能解决日常工作中遇到的那些棘手的“疑难杂症”，比如一些复杂的跨表数据比对，或者需要定期自动生成报告的流程问题。这本书并没有让我失望，它在后续章节中深入探讨了电子表格的高级应用场景，特别是关于如何利用“宏”和“VBA”的一些入门级概念的介绍，虽然我还没有完全深入学习这部分，但仅仅是了解了它的基本逻辑和应用潜力，就已经让我对Excel的认知达到了一个新的高度。它让我意识到，电子表格远不止是用来做加减乘除的工具，它完全可以成为一套定制化的轻量级管理系统。书中对数据验证和保护的讲解也极为细致，确保了我以后在团队协作中，能够建立起既灵活又安全的共享工作簿，避免了因为误操作导致重要数据被破坏的风险。总的来说，这本书提供了一个从基础概念到高级实战的完整闭环学习路径，真正做到了物超所值。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对视觉化效果有较高要求的用户，过去总觉得Excel的图表样式陈旧，拿不出手，尤其在需要向管理层汇报时，总觉得少了点“专业感”。这本书在这方面的着墨非常到位，它不仅讲解了如何制作标准图表，更花了大篇幅去探讨了如何进行“美化”和“定制化”设置。我跟着书里介绍的步骤，尝试修改了坐标轴的颜色、调整了数据系列的层次感，甚至学会了如何利用“误差线”和“数据标签”来突出关键信息点。那些原本平淡无奇的表格数据，经过一番“包装”后，立刻焕发出了活力，显得既专业又具有说服力。特别是书中关于“动态图表”的某些技巧，让我眼前一亮，通过简单的下拉列表控制，就能实时切换查看不同时间段的数据对比，这种交互性极强的展示方式，在几次内部会议上都获得了同事们的好评，感觉自己的操作水平已经从“会用”上升到了“精通”的层面，这完全归功于作者对细节的极致把控和分享。

评分☆☆☆☆☆

这本电子表格的“武林秘籍”简直是为我这种对数字感到头疼的“小白”量身定做的，我拿到它的时候，说实话，内心是充满忐忑的，毕竟“Excel”这三个字母对我来说，曾经意味着复杂、枯燥和无尽的函数公式。我原本的工作中，很多数据处理和报告制作都依赖同事，自己只能做些最基础的输入和格式调整，效率低得让人汗颜。然而，这本书的编排逻辑非常亲切自然，它没有一上来就抛出那些令人望而生畏的专业术语，而是像一位耐心十足的老师，从最基本的界面布局、单元格操作开始讲解，那种手把手带着你走的教学方式，让我很快就找到了掌控感。我尤其欣赏它对“公式”的讲解部分，它没有仅仅罗列公式的语法，而是通过大量贴近日常工作场景的案例，比如如何快速计算月度销售额的平均值，如何用条件判断来标记出超标库存，这些实例让我立刻明白了这些符号背后的实际意义。当我第一次成功运用一个VLOOKUP函数，从几千行数据中准确提取出我需要的信息时，那种成就感简直无与伦比，感觉自己好像突然学会了一门新的“魔法”，工作效率得到了质的飞跃，再也不用在下班前为了一份报表而焦头烂额了。

评分☆☆☆☆☆

说实话，市面上介绍电子表格的书籍汗牛充栋，很多都是那种堆砌知识点的“字典式”教材，读起来晦涩难懂，根本无法坚持下去。但这本书的行文风格却是极其鲜活和富有洞察力的，它仿佛能预判到读者在学习过程中会在哪里卡住，然后在那个点上提供多角度的解释和替代方案。我印象特别深刻的是关于“数据透视表”那一章，很多教程总是把透视表讲得高深莫测，仿佛只有数据分析师才能掌握，可这本书里，作者用非常生活化的语言，将复杂的行列字段拖拽过程，比喻成给积木分类摆放，每一步操作的逻辑都清晰可见。更让我惊喜的是，它对于“图表”部分的阐述，完全跳出了传统教科书那种死板的“柱状图、饼图”分类法，而是深入探讨了“如何通过图表讲故事”，什么样的业务问题应该配以什么样的视觉化呈现，这直接提升了我的报告质量，不再是那种只是把数据简单堆砌上去的“应付式”图表了，而是真正能起到分析和决策辅助作用的强有力工具。

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入门的话蛮不错的，很实用，讲解也很清晰20161130

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