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出版者:

作者:Weixel, Suzanne/ Fulton, Jennifer/ Wempen, Faithe/ Skintik, Catherine

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:0.00 元

装帧:

isbn号码:9780132448604

丛书系列:

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Microsoft Office 2007
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具体描述

深入探索数据分析的奥秘：面向现代商业的统计学与应用本书聚焦于如何将严谨的统计学原理与前沿的数据分析技术相结合，以解决当今商业、科学和工程领域中错综复杂的实际问题。在信息爆炸的时代，数据的价值日益凸显，但仅仅拥有数据是远远不够的。真正的力量来源于理解数据、解释数据，并利用数据驱动决策。本书摒弃了传统教材中过于抽象的理论堆砌，而是以一种面向实践、结果导向的方式，引导读者构建起坚实的统计学基础，并熟练掌握一系列现代数据分析工具和方法。第一部分：统计思维的基石——从概率到推断本部分为后续高级分析奠定不可或缺的基础。我们从最基本的概率论入手，清晰阐释随机变量、概率分布（包括离散型和连续型，如二项分布、泊松分布、正态分布等）的核心概念和应用场景。我们强调理解分布的形态和参数的意义，而非仅仅记忆公式。随后，我们深入探讨描述性统计的艺术。如何通过均值、中位数、标准差、四分位数等指标，快速、有效地概括数据集的特征？本书将详细讲解如何利用图形化工具（如直方图、箱线图、散点图）来揭示数据的潜在结构和异常值，培养读者“用眼睛看数据”的能力。核心的第三章和第四章聚焦于统计推断，这是连接样本与总体的桥梁。我们将详细讲解大数定律和中心极限定理的实际意义，并在此基础上，系统性地介绍参数估计（点估计与区间估计）。读者将学会如何构建和解释置信区间，量化估计的不确定性。紧接着，假设检验的完整框架将被引入，从零假设的建立到P值和显著性水平的正确解读，涵盖单样本t检验、双样本t检验（配对与独立）以及方差的检验。我们特别强调对检验结果的业务解释，避免常见的统计误区。第二部分：建模与关联——揭示变量间的关系本部分是本书实践应用的核心，致力于教授读者如何建立数学模型来描述和预测现象。回归分析是这一部分的重头戏。我们从简单线性回归开始，详细剖析最小二乘法的原理，以及如何评估模型的拟合优度（$R^2$、残差分析）。随后，我们迈入多元线性回归的世界。读者将学会如何处理多重共线性、异方差性、自相关性等常见问题，并掌握变量选择的策略（如逐步回归、AIC/BIC准则）。模型诊断的图示化方法将贯穿始终，确保读者建立的模型不仅在数学上有效，在现实中也具有解释力。超越标准线性模型，本书引入了广义线性模型（GLM）。面对非正态分布的响应变量（如计数数据或比例数据），读者将学习如何应用Logistic回归来处理二分类问题（如客户流失预测、产品购买意愿），以及Poisson回归来处理计数数据。我们将深入讲解链接函数和指数族分布的概念，使读者能灵活地选择最适合当前数据结构的建模工具。此外，我们还专门辟出一章来讨论方差分析（ANOVA）。这不仅是实验设计中的关键工具，也是处理多个因子对响应变量影响的有效方法。单因素、双因素ANOVA的原理、F检验的解读以及事后多重比较方法的选择与应用，都将得到详尽的阐述。第三部分：探索性分析与高级主题为了满足现代数据分析对效率和深度的要求，本部分引入了超越经典参数统计的先进技术。非参数统计方法被视为经典参数检验的有力补充，尤其适用于小样本或数据不满足正态性假设的场景。我们将介绍秩和检验（如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验）及其适用性，帮助读者在数据条件不明时做出稳健的决策。时间序列分析在金融、经济和运营管理中扮演着核心角色。本书将介绍时间序列数据的基本特征（趋势、季节性、周期性、随机波动），并指导读者如何对序列进行平稳化处理。经典的时间序列模型，如ARIMA（自回归-积分-移动平均）模型的识别、估计和诊断过程将被系统讲解，使读者能够对未来的值进行有根据的预测。最后，我们将展望数据挖掘与机器学习的交叉领域。虽然本书并非专门的机器学习教材，但我们会介绍一些与统计推断紧密相关的基础算法，例如分类树（CART）和随机森林的基础思想，并讨论如何从统计学的角度评估这些预测模型的性能（如交叉验证、ROC曲线分析）。这将帮助读者理解预测模型与解释模型之间的权衡。本书的特色与适用读者本书的撰写风格力求清晰、严谨而又不失生动。每一个统计概念都配有详尽的实际案例（涵盖市场营销、运营效率、风险评估等多个领域），并展示如何使用行业主流的统计软件（如R或Python的统计库）来复现和拓展分析过程。书中的示例数据全部真实或高度模拟真实世界情境，强调“为什么这么做”而非仅仅“如何操作”。适用读者：对统计学有入门基础，希望系统掌握现代商业分析技术的管理者和分析师。需要将统计学理论应用于工程、经济学、金融或社会科学研究的研究生和博士生。希望深入理解回归模型、假设检验背后数学逻辑的数据科学家或软件工程师。任何希望将数据分析能力提升到能够独立构建和验证复杂统计模型的专业人士。通过本书的学习，读者将不仅掌握分析数据的“工具箱”，更重要的是，将内化一套严谨、批判性的统计思维体系，从而在复杂的数据环境中做出更明智、更有洞察力的决策。