Statistik. Datenanalyse mit EXCEL und SPSS.

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出版者:Oldenbourg
作者:Karlheinz Zwerenz
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2001-07-01
价格:0
装帧:Paperback
isbn号码:9783486257649
丛书系列:
图书标签:
  • 经济学术著作
  • 德文书
  • 统计学
  • 数据分析
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  • 应用统计
  • 统计方法
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  • 量化研究
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具体描述

《数据洞察:解构统计学与实战分析》 在信息爆炸的时代,理解和运用数据已成为各行各业的核心竞争力。本书旨在为您揭示统计学的奥秘,并提供一套全面、实用的数据分析方法论,让您能够从繁杂的数据中提炼出有价值的洞见。我们不局限于理论框架,更注重将统计学原理与现代数据分析工具紧密结合,使学习过程既具深度又不失趣味。 第一部分:统计思维的基石 本部分将带您走进统计学的世界,建立起严谨的数据分析思维。我们将从最基础的概念入手,系统阐述: 数据的本质与类型: 深入剖析描述性统计与推断性统计的区别,理解不同类型数据(如定性数据、定量数据、离散数据、连续数据)的特性及其在分析中的应用。我们将解释为何理解数据的类型至关重要,它直接决定了您后续可以选择何种统计方法和工具。 描述性统计的艺术: 学习如何使用图表和数值来概括数据的关键特征。我们将详细介绍集中趋势(均值、中位数、众数)、离散趋势(方差、标准差、四分位数范围)以及分布形态(偏度、峰度)的计算与解读。您将学会如何选择最适合展示数据分布的图表,如直方图、箱线图、散点图等,并理解这些图表背后蕴含的信息。 概率论的引路: 探索概率在统计推断中的核心作用。我们将讲解基本概率概念、随机变量、概率分布(如二项分布、泊松分布、正态分布)及其性质。理解中心极限定理等关键概念,为后续的推断性统计打下坚实基础。 抽样的艺术与挑战: 深入探讨抽样方法的重要性,包括简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等,以及它们各自的优缺点。我们将强调抽样误差的来源和控制,以及如何通过合理的抽样设计来提高研究的代表性和可靠性。 第二部分:推断性统计的实践 在掌握了描述性统计的工具后,本部分将引导您进入更深层次的数据分析,学会如何从样本推断总体。 参数估计与置信区间: 学习如何利用样本数据来估计总体的未知参数,并构建置信区间,以量化估计的不确定性。我们将深入讲解点估计和区间估计的区别,以及如何根据研究目的选择合适的置信水平。 假设检验的核心逻辑: 掌握科学的假设检验流程,理解零假设和备择假设的构建,以及P值、显著性水平等关键概念。我们将详细介绍T检验、Z检验、卡方检验、ANOVA(方差分析)等常用假设检验方法,并指导您在不同场景下选择合适的检验。 相关性与回归分析: 探索变量之间的关系,学会使用相关系数来衡量关系的强度和方向。我们将重点介绍线性回归分析,包括简单线性回归和多元线性回归,讲解模型构建、系数解释、模型评估(R方、残差分析)等关键环节,帮助您预测变量之间的关系并进行预测。 非参数检验的广度: 当数据不满足参数检验的假设条件时,非参数检验成为重要选择。本部分将介绍一些常用的非参数检验方法,如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis检验等,并讲解它们的应用场景。 第三部分:数据分析的进阶与应用 本部分将拓展您的数据分析视野,介绍更高级的技术和实际应用。 时间序列分析入门: 学习如何分析随时间变化的数据。我们将介绍时间序列的平稳性、自相关性、移动平均模型(MA)、自回归模型(AR)、ARIMA模型等基本概念和方法,帮助您识别数据中的趋势、季节性和周期性,并进行预测。 多变量分析的探索: 探索多个变量之间错综复杂的关系。我们将简要介绍主成分分析(PCA)、因子分析等降维技术,以及聚类分析等模式识别方法,让您能够从高维数据中发现潜在结构。 统计软件的实战演练: 本书虽未直接包含特定软件的操作教程,但贯穿全书的统计学原理和分析方法,均可直接应用于您熟悉的数据分析软件。您将学会如何将理论知识转化为实际操作,灵活运用工具解决数据问题。 本书特色: 理论与实践并重: 深入浅出地讲解统计学原理,并辅以丰富的案例,帮助您理解理论知识在实际中的应用。 系统性与全面性: 涵盖从基础概念到进阶技术的统计分析全流程,为您构建完整的知识体系。 逻辑性与严谨性: 强调统计分析的逻辑思维和严谨态度,帮助您培养独立思考和解决问题的能力。 启发性与探索性: 鼓励您主动探索数据,发现规律,并通过统计工具验证您的假设。 无论您是希望提升在商业决策、科学研究、市场分析还是社会科学等领域的专业能力,本书都将是您不可或缺的得力助手。通过掌握书中的统计分析方法,您将能够更清晰地理解数据背后的故事,做出更明智的决策,并在信息时代乘风破浪。

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目录信息

读后感

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用户评价

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我了解到《Statistik. Datenanalyse mit EXCEL und SPSS.》这本书,从书名来看,它似乎是一本非常实用的统计学入门指南,特别适合那些需要将理论知识转化为实际操作的读者。我个人对于统计学本身并没有非常深入的研究,但工作中经常需要处理和分析数据,所以非常渴望找到一本能够系统地介绍如何利用Excel和SPSS进行数据分析的书籍。我希望这本书能够从最基础的统计概念讲起,比如如何描述一组数据的中心趋势(均值、中位数、众数)和离散程度(方差、标准差),然后逐步过渡到更复杂的统计分析方法。我特别希望能看到书中详细地介绍如何使用Excel进行数据整理、图表制作以及一些基础的统计函数应用。同时,SPSS作为一款专业的统计软件,我也希望能在这本书中获得全面的指导,包括如何输入和管理数据、如何进行常用的描述性统计和推断性统计分析,以及如何解读SPSS输出的结果。我期待这本书的例子能够贴近实际工作场景,这样我才能更好地将学到的知识应用到自己的工作中去。

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对于《Statistik. Datenanalyse mit EXCEL und SPSS.》这本书,我最看重的是其在实践层面的指导意义。我并非科班出身的统计学专业人士,但在日常工作中,数据分析已经成为必不可少的一环。我希望这本书能够提供一种“手把手”的教学方式,让我能够迅速掌握在Excel和SPSS中进行数据分析的实用技巧。我非常期待书中能够提供丰富的案例,并且这些案例能够涵盖不同领域的实际问题,比如市场调研、用户行为分析、科学实验数据处理等,这样我才能更好地理解统计学在不同情境下的应用。我希望书中不仅能教我如何操作软件,更重要的是能够让我理解每一步操作的背后逻辑,以及如何根据分析目标选择合适的统计方法。例如,在进行假设检验时,我希望能清楚地知道什么时候应该选择Z检验,什么时候选择t检验,以及如何正确地解释检验结果。此外,我还会关注书中关于数据可视化部分的介绍,一个好的图表能够清晰地传达数据信息,这是我非常看重的一点。

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对于《Statistik. Datenanalyse mit EXCEL und SPSS.》这本书,我首先关注的是它的理论深度和广度。虽然书名强调了工具的应用,但我更希望它能在统计学理论层面提供扎实的支撑。我希望这本书能涵盖描述性统计、推断性统计的核心概念,比如概率分布、假设检验、置信区间等,并且能够以一种引人入胜的方式呈现。我尤其希望看到书中能够深入讲解不同统计方法的适用条件、优缺点以及背后的逻辑原理。仅仅知道如何操作SPSS或Excel进行计算是不够的,我需要理解“为什么”这样做,以及这些结果“意味着”什么。例如,在进行t检验或卡方检验时,除了知道如何输入数据和点击按钮,我更想了解这些检验是如何判断群体差异的,以及P值到底是如何解释的。如果书中能提供一些不同统计模型之间的比较和选择指南,那将是极大的加分项。我也会留意书中是否对一些高级统计技术有所提及,比如多重回归、因子分析等,即使只是初步介绍,也能为我后续深入学习打下基础。我期望这本书能够在我脑海中构建一个清晰的统计学知识体系,而Excel和SPSS则成为我实现这些理论的工具,而不是反过来。

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这本《Statistik. Datenanalyse mit EXCEL und SPSS.》的书名听起来就非常实用,尤其是“Datenanalyse mit EXCEL und SPSS.”这部分,直接点明了这本书的核心在于如何将统计学理论与实际的数据分析工具相结合。我最近正好在学习相关的知识,希望能找到一本既能打好统计学基础,又能让我熟练掌握Excel和SPSS这两款强大工具的书。我特别期待书中能够有清晰的案例分析,能够让我一步步跟着操作,理解统计概念是如何在实际数据中应用的。比如,对于回归分析、方差分析这类我一直觉得有点抽象的概念,如果书中能通过具体的例子,用Excel和SPSS一步步演示计算过程和结果解读,那对我来说将是巨大的帮助。我希望这本书的语言风格是平实易懂的,避免过多晦涩难懂的学术术语,即使是对统计学初学者也能友好的。同时,我也会关注书中的数据处理部分,如何进行数据清洗、筛选、整理,这些都是在实际分析前必不可少但常常被忽略的环节。如果这本书能在这方面有所强调和指导,那就更完美了。我还会留意书中是否提供了配套的练习数据或代码,这对于巩固学习内容至关重要。总的来说,我期望这本书能成为我学习数据分析过程中的得力助手,让我能够自信地运用统计学知识和工具解决实际问题。

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我看到《Statistik. Datenanalyse mit EXCEL und SPSS.》这本书名,第一印象就是它的目标读者群体相当广泛。我目前正处于一个需要提升数据分析能力的关键时期,尤其是在利用现有工具进行有效分析方面。我希望这本书能够成为一个绝佳的起点,它应该能够帮助我构建起扎实的统计学基础,并且能够将理论知识与Excel和SPSS的实际操作无缝衔接。我非常关注书中是否能提供清晰的步骤指导,对于每个统计方法,都能从概念解释、适用条件,到在Excel和SPSS中的具体实现,都有详细的讲解。我希望书中不仅仅是罗列操作步骤,更能深入浅出地解释这些操作背后的统计原理,让我不仅仅是“会用”,更是“懂”。我还会留意书中是否涵盖了数据预处理、数据可视化以及结果解读等方面的内容,因为这些都是数据分析过程中至关重要的环节。如果书中能提供一些实际数据集的演示,让我能够跟着进行练习,那将对我的学习产生巨大的促进作用。总而言之,我希望这本书能够成为我从统计学小白成长为一名合格的数据分析师的垫脚石。

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