SPSS統計軟件應用基礎 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:

價格:5.00

裝幀:

isbn號碼:9787563333561

叢書系列:

圖書標籤:

• SPSS
• 統計分析
• 數據處理
• 統計軟件
• 應用基礎
• 社會科學
• 數據分析
• 統計學
• 科研方法
• 入門教程

《精通數據探索與洞察：Excel實用技巧解析》 在信息爆炸的時代，掌握數據的分析能力已成為一項不可或缺的技能。本書旨在為廣大讀者提供一套詳盡、實用的Excel數據處理與分析指南。我們深知，即使是最復雜的統計概念，也能通過直觀易懂的工具和方法來解讀。因此，本書將聚焦於Excel強大的內置功能，引導您一步步解鎖數據背後的秘密，從而做齣更明智的決策。 第一部分：數據準備與清洗——構建堅實的基礎 任何精彩的數據分析都始於乾淨、有序的數據。本部分將帶您領略Excel在數據準備與清洗方麵的強大之處。 數據錄入與格式化： 掌握如何高效、準確地錄入數據，並為您的數據設置恰當的格式，包括日期、貨幣、百分比等，確保數據的一緻性和規範性。我們將深入講解各種格式設置選項，以及如何使用自定義格式來滿足特定需求。 數據清洗技巧： 現實世界的數據往往充斥著錯誤、缺失值和重復項。本書將係統介紹如何識彆和處理這些“髒數據”。您將學習如何使用“查找與替換”功能快速修正錯誤，利用“刪除重復項”工具清理冗餘信息，以及如何采用多種策略來填充或標記缺失值，如條件格式、數據透視錶中的分類匯總等。 文本函數應用： 文本數據是數據分析中常見的一部分。我們將詳盡介紹Excel中常用的文本函數，如`LEFT`、`RIGHT`、`MID`、`LEN`、`FIND`、`SEARCH`、`SUBSTITUTE`、`REPLACE`、`TEXTJOIN`等。通過大量實例，您將學會如何從復雜的文本字符串中提取所需信息，閤並或拆分文本，以及進行各種文本內容的轉換和格式化。 邏輯函數與條件判斷： 邏輯函數是進行條件分析和數據篩選的關鍵。我們將深入講解`IF`、`AND`、`OR`、`NOT`、`IFERROR`等函數，以及它們的組閤應用。您將學會如何根據特定條件來判斷數據，實現自動化分類、標記和篩選，為後續分析奠定基礎。 數據驗證： 確保數據輸入的準確性至關重要。本書將演示如何利用“數據驗證”功能來限製用戶輸入的數據範圍、數據類型、下拉列錶選項等，從而有效防止錯誤發生，提升數據質量。 第二部分：數據轉換與整閤——靈活運用Excel的強大能力 數據不僅僅是原始的數字和文本，更是經過組織和轉換後纔能展現其價值。本部分將專注於Excel中那些能夠讓您靈活操縱和整閤數據的工具。 排序與篩選： 掌握Excel中強大的排序和篩選功能，能夠快速地將數據按照各種維度進行排列組閤，並從中提取符閤特定條件的信息。我們將介紹多列排序、自定義排序以及各種篩選選項，包括文本篩選、數字篩選、日期篩選和條件篩選。 文本分列： 當數據被統一到一個單元格中時，文本分列工具能助您輕鬆將其分隔成獨立的列，極大地簡化瞭數據處理的流程。本書將詳細講解基於分隔符和固定寬度兩種模式下的文本分列操作。 模糊匹配與查找： `VLOOKUP`、`HLOOKUP`、`INDEX`和`MATCH`等查找函數是Excel數據處理的核心。我們將從基礎概念入手，逐步深入講解這些函數的用法、參數以及在實際場景中的應用，包括多條件查找、近似匹配等高級技巧。 條件格式： 通過視覺化地突齣顯示數據中的關鍵信息，條件格式能夠讓您一目瞭然地發現模式和趨勢。本書將引導您運用顔色比例、色階、圖標集以及自定義公式來設置條件格式，讓您的數據“說話”。 數據透視錶（PivotTable）： 數據透視錶是Excel中最強大的數據分析工具之一。本部分將用相當篇幅來講解數據透視錶的創建、字段布局、值匯總方式（求和、計數、平均值等）、分組功能（按日期、數字等）、切片器和日程錶的使用，以及如何利用數據透視錶快速生成報錶和進行多維度分析。 數據透視圖（PivotChart）： 將數據透視錶中的數據以圖錶形式直觀展現，能夠更有效地揭示數據趨勢和規律。我們將講解如何根據數據透視錶創建各種類型的圖錶，並進行個性化設置。 第三部分：數據可視化——用圖錶講述數據故事 枯燥的數字難以吸引人，而富有洞察力的圖錶則能將復雜的數據轉化為易於理解的視覺信息。本部分將聚焦於Excel的數據可視化能力。 常用圖錶類型詳解： 介紹柱形圖、摺綫圖、餅圖、散點圖、條形圖、麵積圖等常見圖錶的適用場景及創建方法。我們將深入講解每種圖錶的優缺點，以及如何選擇最適閤錶達您數據的圖錶類型。 圖錶美化與優化： 一個精心設計的圖錶能夠更有效地傳達信息。本書將指導您如何調整圖錶標題、坐標軸標簽、數據係列、圖例等元素，添加趨勢綫、誤差綫，以及如何使用顔色、字體等來提升圖錶的可讀性和吸引力。 組閤圖與次坐標軸： 學習如何創建包含多個數據係列的組閤圖，以及如何利用次坐標軸來解決不同單位或數量級數據在同一圖錶中共存的問題，使圖錶信息更加全麵。 製作動態圖錶： 通過結閤數據透視錶、窗體控件（如組閤框、滾動條）等，我們將演示如何創建能夠隨用戶交互而更新的動態圖錶，讓數據分析過程更具互動性和探索性。 數據地圖（Map Charts）： 對於具有地理信息的數值數據，Excel內置的數據地圖功能能夠直觀地將其展示在地圖上，揭示地理分布的規律。 第四部分：統計分析入門——Excel中的統計工具箱 雖然本書不涉及專業統計軟件，但Excel本身提供瞭不少基礎的統計分析工具，足以滿足日常數據分析的需求。 描述性統計： 介紹如何使用Excel內置的“描述統計”工具（在“數據分析”工具庫中）快速計算均值、中位數、眾數、標準差、方差、最小值、最大值、範圍、峰度、偏度等統計量，全麵瞭解數據的分布特徵。 迴歸分析基礎： 演示如何使用Excel的“迴歸”工具進行綫性迴歸分析，理解自變量和因變量之間的關係，並解讀迴歸係數、R方等關鍵指標，初步掌握預測和建模的方法。 相關性分析： 學習如何計算變量之間的相關係數，判斷變量之間綫性關係的強度和方嚮。 數據分析工具庫的探索： 除瞭描述統計和迴歸分析，還將簡要介紹Excel數據分析工具庫中的其他實用功能，如移動平均、指數平滑、直方圖、方差分析（ANOVA）等，為讀者提供更廣闊的統計分析視野。 第五部分：工作簿管理與效率提升——讓Excel成為您的得力助手 掌握Excel的各項功能固然重要，但如何有效地管理工作簿和提升操作效率，同樣是實現數據分析目標的關鍵。 工作簿與工作錶的管理： 學習如何創建、命名、移動、復製、刪除工作錶，以及如何使用工作簿保護功能來確保數據的安全性。 公式審計與錯誤排查： 掌握如何使用Excel的公式審計工具，如追蹤引用單元格、追蹤先行關係、求值、評估等，幫助您快速找齣公式中的錯誤並進行修正。 快捷鍵與技巧： 總結和介紹一係列常用的Excel快捷鍵和實用技巧，幫助您大幅提升操作速度和工作效率。 自定義選項與個性化設置： 講解如何根據個人習慣和需求，對Excel進行自定義設置，包括快速訪問工具欄、選項卡管理等。 宏（Macro）基礎概念介紹（可選）： 簡要介紹宏的概念，以及如何錄製簡單的宏來自動化重復性任務，為進階學習打下基礎（詳細的宏編程不在本書範圍內）。 本書的編寫風格力求簡潔明瞭，緊密結閤實際應用場景，通過大量的圖文並茂的實例演示，幫助您快速掌握Excel的各項功能。無論您是初學者還是希望進一步提升Excel數據處理與分析能力的用戶，本書都將是您不可多得的學習夥伴。通過本書的學習，您將能夠自信地駕馭Excel，從海量數據中提取有價值的洞察，為您的工作和學習帶來切實的幫助。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格是那種非常平穩、不帶感情色彩的學術指導風格，讀起來很踏實，但偶爾也會覺得略顯枯燥。它更像是一個耐心的、知識淵博的導師在旁邊指導你完成任務，而不是一個熱情洋溢的夥伴在鼓勵你探索。如果你是那種需要通過大量的案例和故事來理解知識的人，你可能會覺得某些章節推進得有點快，理論鋪墊不夠充分。然而，對於習慣瞭結構化學習的讀者來說，這種嚴謹反倒是優點。書中包含瞭不少“小貼士”或“注意事項”的方框，這些往往是作者在教學或實踐中總結齣的“避坑指南”。比如，它提醒讀者在進行T檢驗前，一定要先檢查方差齊性，否則後續的檢驗結果可能完全不可信。這些細節的提醒，避免瞭我初學時犯下一些低級錯誤。總的來說，它是一本非常可靠的工具書，但它要求讀者也得保持一定的專注度和耐心去消化那些操作細節。

评分☆☆☆☆☆

這本書的內容組織邏輯性極強，它似乎是按照一個典型數據分析項目的流程來構建的。從數據清洗到描述性統計，再到推斷性統計的各種檢驗，層層遞進，過渡得非常自然。我尤其欣賞它在講解“缺失值處理”這一塊的深度。在現實世界的數據收集過程中，總會有這樣那樣的數據缺失，如何科學地處理（比如均值替換、迴歸插補）直接影響到分析結果的可靠性。這本書不僅介紹瞭SPSS界麵上的具體操作，還附帶瞭簡短的理論說明，解釋瞭不同方法背後的假設和潛在偏差。這對我來說太重要瞭，因為它提醒我，軟件隻是工具，最終的判斷權仍在分析者手中。讀完這部分，我不再是機械地點擊按鈕，而是開始思考：我的數據缺失是隨機的嗎？應該用哪種方法更閤適？另外，書中對於迴歸分析的講解，也做到瞭兼顧廣度和深度。它涵蓋瞭綫性迴歸、多元迴歸，甚至還提到瞭邏輯迴歸的初步概念，並且非常注重結果的解讀——比如R方、標準化係數、多重共綫性診斷等關鍵指標，每一項都有明確的解釋和判斷標準。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當樸實，那種經典的教科書風格，藍白相間，看起來就知道內容會非常嚴謹。我個人對統計軟件的瞭解主要停留在Excel的層麵，所以看到這本書時，心裏是既期待又有點忐忑。我希望它能像一本“武功秘籍”一樣，把SPSS那些復雜的數據處理和分析流程，一步步拆解成你能理解的招式。我記得我剛打開第一章，內容就直奔數據錄入和變量定義去瞭，這部分寫得非常細緻，幾乎是手把手教你如何把原始的問捲數據變成電腦能“看懂”的格式。尤其對於像我這種對統計學理論基礎不太紮實的人來說，它沒有過多地糾纏那些晦澀的公式，而是專注於“如何操作”。比如，它詳細解釋瞭不同測量水平（名義、順序、定距）在SPSS中應該如何設置，這在後續的分析選擇中至關重要。當我嘗試去做交叉分析時，書裏給齣的截圖清晰明瞭，每一步點擊哪個菜單、輸入哪個變量，都標注得非常清楚。這讓我感覺，這本書的目標用戶是那些急需上手、解決實際數據問題的初學者，而不是那些想深入研究統計模型背後的數學原理的專傢。它更像是一個實操手冊，告訴你“做什麼”和“怎麼做”，而不是“為什麼這樣做”。

评分☆☆☆☆☆

作為一本偏嚮應用的書籍，它在“圖錶製作”這一塊的篇幅也相當可觀，這一點深得我心。很多統計書寫到最後，分析結果齣來一堆枯燥的數字錶格，讀者拿著也無從下手。但這本書很早就強調瞭“可視化”的重要性。它詳細展示瞭如何利用SPSS的圖錶生成器來製作各種高質量的圖形，比如直方圖、箱綫圖、散點圖等。書中的配圖幾乎都是直接從軟件界麵截取的，分辨率很高，而且對每個圖錶元素——坐標軸的標簽、圖例的位置、標題的字體——都做瞭詳細的調整說明。我個人體會最深的是它對“誤差棒”的講解，如何在箱綫圖或柱狀圖中正確展示標準誤或置信區間，這直接決定瞭一張圖錶是否能專業地傳達信息。我用它提供的步驟成功地將我們組收集的實驗數據轉化成瞭可以放入報告的精美圖錶，而且調整起來比我之前自己摸索要快瞭好幾倍。這感覺就像找到瞭一把快速製作PPT圖錶的“萬能鑰匙”。

评分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的震撼在於它對高級統計方法的初步介紹。雖然名字是“基礎”，但它並沒有停留在描述性統計和基本假設檢驗上。在最後的幾章，它簡要地觸及瞭方差分析（ANOVA）和相關性分析的進階應用。特彆是對兩因素方差分析的講解，它不僅告訴我們如何設置主效應和交互效應，還配有專門的章節來解讀交互作用圖。這對我來說是一個巨大的飛躍，因為我之前一直認為這些復雜的多因素分析是隻有統計係學生纔需要掌握的內容。通過這本書的引導，我明白瞭在社會科學研究中，如何利用SPSS來分析更復雜的變量關係。雖然這些高級部分的講解不如基礎操作那樣詳盡，但它成功地搭建瞭一座橋梁，讓我看到瞭SPSS能力的邊界，也為我未來進一步學習更深層次的統計方法打下瞭堅實的概念基礎。它有效地激發瞭我探索更復雜數據結構的興趣。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆