Excel在統計上的應用. pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:旗標

作者:楊士瑩

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:20040323

价格:NT$ 620

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isbn号码:9789574421046

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• Excel
• 统计
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• 统计学
• 办公软件
• 量化分析
• 商业分析
• 数据可视化
• 实战应用

深入数据驱动的决策：统计分析在商业与科研中的实践指南 本书并非《Excel在统计上的应用》，而是聚焦于当代数据分析的核心理论、方法论及其在实际商业决策和前沿科研领域中的深度应用。 本书旨在为那些寻求超越基础电子表格工具，掌握严谨、高效统计思维和高级分析技能的读者提供一份全面的路线图。我们相信，在信息爆炸的时代，数据不再仅仅是记录，而是驱动创新和竞争优势的关键资产。 本书结构与核心内容概述： 本书分为五个相互关联的部分，层层递进，从统计学的基石到复杂的预测模型构建与应用。 第一部分：统计思维与数据准备的基石 本部分强调了统计分析的哲学基础，以及高质量数据在整个分析流程中的决定性作用。我们不侧重于特定软件的操作，而是关注分析师如何“像统计学家一样思考”。 1. 数据素养与分析伦理： 统计学的本质与局限： 探讨描述性统计与推断性统计的边界。深入解析“相关性不等于因果关系”的深层含义，以及如何通过实验设计（如A/B测试的原理）来建立更可靠的因果推断框架。 数据收集与测量误差： 详细分析不同类型的抽样方法（简单随机、分层、系统、整群），并讨论测量工具的信度（Reliability）与效度（Validity）。重点讲解如何识别和量化非抽样误差（如无反应偏差、选择偏差）。 数据清洗与预处理的艺术： 讲解缺失值处理的高级策略（插补法：均值、中位数、回归插补、多重插补MICE），异常值（Outlier）的识别技术（如箱线图、Z-Score、Tukey方法）及其对模型稳健性的影响。数据转换（Log, Box-Cox）在满足模型假设中的作用。 2. 探索性数据分析（EDA）的深度挖掘： 多维视角下的数据可视化： 介绍如何利用散点图矩阵、平行坐标图、热力图（Heatmap）等工具来揭示变量间的复杂关系。强调可视化不仅仅是绘图，更是发现数据结构和假设的有效手段。 分布特征的量化描述： 超越均值和标准差，深入探讨偏度（Skewness）、峰度（Kurtosis）在评估数据正态性及选择合适统计模型时的指示意义。 第二部分：推断统计与假设检验的严谨性 本部分专注于如何从样本数据可靠地推断总体特征，并严格控制决策的风险。 3. 概率分布与抽样理论的强化： 关键分布的深入理解： 细致解析正态分布、二项分布、泊松分布、以及T分布、卡方分布、F分布在不同统计检验中的应用场景和参数解读。 中心极限定理的实际意义： 探讨该定理如何支撑构建置信区间和进行参数估计，以及在大样本和小样本情境下的应用差异。 4. 假设检验的精细化操作： 参数检验与非参数检验的抉择： 明确何时使用t检验、ANOVA、Z检验；当数据不满足正态性或方差齐性假设时，应转向Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等非参数方法的应用场景与结果解释。 多重比较问题（Multiple Comparisons）： 详细介绍Bonferroni校正、Tukey’s HSD以及Dunnett’s检验等方法，以避免在多组比较中错误地增加I类错误（Type I Error）的风险。 功效分析（Power Analysis）： 强调在研究设计阶段进行功效分析的重要性，以确保样本量足以检测出具有实际意义的效应量（Effect Size）。 第三部分：回归分析：建模与预测的核心技术 回归分析是现代数据分析的基石。本部分将覆盖从简单线性模型到复杂非线性模型的构建、诊断和优化。 5. 经典线性回归模型的深入剖析： 最小二乘法的理论与限制： 理解OLS（Ordinary Least Squares）的数学基础，并系统性地讲解四大核心假设（线性、独立性、同方差性、正态性）。 模型诊断与稳健性： 掌握残差分析（残差图、QQ图）以检验模型假设的满足情况。引入诸如Cook's Distance, Leverage, VIF（方差膨胀因子）来识别对模型影响过大的观测点和多重共线性问题。 模型选择的策略： 探讨逐步回归（Stepwise Regression）的优缺点，以及基于信息准则（AIC, BIC）的模型选择方法。 6. 广义线性模型（GLM）的应用扩展： 处理非正态响应变量： 详细介绍逻辑回归（Logistic Regression）在处理二元结果（如客户流失、购买意愿）中的应用，包括Odds Ratio的计算和解释。 泊松回归与计数数据： 针对事件发生次数等计数数据的建模方法，以及如何处理过度离散（Overdispersion）问题。 第四部分：高级建模技术与时间序列分析 本部分面向需要处理更复杂数据结构和进行动态预测的专业人士。 7. 方差分析（ANOVA）的进阶应用： 因子设计与交互作用： 深入讲解双因素及多因素ANOVA，重点分析因子间的交互作用项（Interaction Effect）如何揭示复杂的影响模式。 重复测量设计（Repeated Measures）： 讨论如何处理同一对象在不同时间点测量的相关数据，并介绍混合效应模型（Mixed Effects Models）的初步概念。 8. 时间序列数据的分析与预测： 平稳性与时序分解： 识别时间序列的趋势、季节性和随机波动。掌握ADF检验、KPSS检验等平稳性检验方法。 经典ARIMA模型的构建： 详解自回归（AR）、移动平均（MA）、差分（I）的参数选择（ACF/PACF图的应用），以及SARIMA模型处理季节性数据的流程。 预测模型的评估： 使用MAPE, RMSE等指标科学地评估预测模型的准确性和可靠性。 第五部分：贝叶斯统计与前沿数据分析趋势 本书的最后部分将读者引向更灵活、基于信念更新的统计范式，并展望未来的发展方向。 9. 贝叶斯统计方法的原理与实践： 与频率学派的对比： 阐述先验分布（Prior）、似然函数（Likelihood）和后验分布（Posterior）的核心关系。 MCMC模拟简介： 介绍马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法如何用于估计复杂模型参数，以及如何解读链的收敛性。 10. 数据分析的未来：机器学习模型的统计视角： 统计学习与模型泛化： 从统计学的角度审视正则化方法（Lasso, Ridge回归）如何通过惩罚复杂度来提高模型的泛化能力，而非单纯的“黑箱”预测。 模型可解释性（Explainable AI - XAI）： 强调即使在使用复杂模型时，统计学依然是解释“为什么”做出某个预测的关键工具，介绍SHAP值和Permutation Importance等概念。 本书的价值主张： 本书专注于分析方法背后的逻辑、前提假设和严谨的解释，而非特定软件的功能菜单。它旨在培养读者构建可重复、可验证、具有高度解释性的统计分析框架的能力，使读者能够自信地在高度复杂和不确定的商业环境中，基于数据做出稳健的、具有洞察力的决策。

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这本书的作者展现了一种极高的教学天赋，他成功地将原本枯燥的统计学知识“翻译”成了Excel语言。《Excel在统计上的应用》最让我印象深刻的是它对于“贝叶斯统计概念”的入门级处理。虽然它没有深入到复杂的贝叶斯推理，但作者通过一个关于产品可靠性评估的小例子，巧妙地引入了“先验概率”和“后验概率”的概念，并演示了如何在Excel的表格中进行迭代更新。这种“有限信息下的概率更新”的思路，在风险评估领域至关重要。再者，书中对“假设检验”的讲解，完全摒弃了传统的冗长推导，转而聚焦于如何利用Excel的`T.TEST`或`F.TEST`函数，并根据结果的P值，快速做出“接受”或“拒绝”零假设的决策。这种实用主义的写作风格，让读者能够迅速将理论知识转化为实际操作能力。对于那些需要快速建立数据分析能力，但时间有限的管理者或分析师来说，这本书无疑是节省时间、提高效率的最佳选择。它不仅教会你“如何做”，更重要的是，教会你“如何用统计学的视角思考问题”。

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说实话，我买这本书之前，对Excel的印象还停留在制作漂亮的图表和简单函数上。我以为统计分析就得是SPSS或者R的领域，Excel顶多只能做个皮毛的平均数和标准差。但是，《Excel在统计上的应用》这本书的视角非常独特，它把统计学概念和Excel的“隐藏”功能完美地结合了起来。我特别喜欢它在讲解“时间序列分析”时所采用的“移动平均线”和“季节性分解”的方法，书里没有用晦涩难懂的数学公式去解释，而是直接在时间轴上演示如何利用公式和条件格式来可视化趋势和周期性波动。对于制造业的库存管理或零售业的销售预测来说，这种即时的视觉反馈是无价的。更让我感到惊喜的是，作者对Excel“加载项”的介绍，特别是如何启用并利用其中的“分析工具库”，这简直是一个宝藏。通过几个简单的点击，我就能运行原本需要写复杂VBA代码才能完成的模拟分析。这本书的结构非常流畅，从基础的描述统计，到推断统计，再到更高级的模拟和优化，每一步都稳扎稳打，让人感觉每翻一页都是收获。

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这本《Excel在统计上的应用》的作者，显然对数据分析有着深刻的理解和独到的见解。我原本以为市面上关于Excel的书籍已经够多了，大多不过是罗列公式和基本操作，乏善可陈。然而，这本书却让我眼前一亮。它没有沉溺于那些教科书式的枯燥理论，而是将统计学的精髓巧妙地融入到Excel的实际操作中。我尤其欣赏作者在处理“假设检验”那一章节时的叙述方式，他没有直接抛出复杂的数学公式，而是通过一个生动的商业案例，逐步引导读者理解P值和置信区间的真正含义。这种“以终为始”的讲解方法，极大地降低了统计学的门槛，让像我这样非专业出身的职场人士也能快速上手，并将学到的知识直接应用到日常的工作报表中。书中对于回归分析的讲解也十分细致，如何用散点图配合趋势线进行初步判断，再到如何运用数据分析工具库进行多元回归，每一步都配有清晰的截图和操作步骤，几乎不需要猜测。这不仅仅是一本工具书，更像是一位经验丰富的导师，手把手地教你如何从一堆杂乱无章的数据中，提炼出有价值的商业洞察。对于任何需要依赖数据做决策的人来说，这本书的价值，远超其定价。

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我一直觉得，许多统计学书籍的通病是过度强调“为什么有效”，而忽略了“如何快速实现”。而这本书，完美地平衡了这两点。《Excel在统计上的应用》给我的感觉是，它是一本“实战手册”而非“理论精讲”。书中关于“相关性与因果推断”的章节尤其精彩，作者没有回避统计学中常见的误区，而是通过Excel的散点图矩阵，直观地展示了高相关性不等于因果关系的陷阱。这种批判性思维的培养，对于刚接触统计分析的人来说，比单纯学会公式更重要。此外，书中对“数据可视化”的讲解也超越了基础的柱状图和饼图，它指导读者如何利用条件格式和迷你图（Sparklines）在不离开数据源表格的情况下，实时监控关键绩效指标（KPIs）的统计分布和变动趋势。这种“嵌入式分析”的方法，极大地提高了数据分析的效率和敏捷性。我个人认为，这本书为那些希望在日常工作中快速应用统计工具，又不愿被繁琐软件操作困住的专业人士，提供了一个绝佳的平台。

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我最近正在负责一个大型的市场调研项目，需要处理成千上万份问卷数据，原来的统计软件操作起来既慢又不直观，我急需一个能够快速迭代分析模型的解决方案。朋友推荐了《Excel在统计上的应用》，坦白说，我一开始是抱着怀疑态度的，Excel能搞定复杂的统计分析？结果，这本书彻底颠覆了我的认知。它详尽地展示了如何利用Excel的数据透视表（Pivot Table）进行高效的交叉分类汇总和描述性统计，那种速度和灵活性，比我之前使用的传统统计软件还要迅捷。特别是书中关于“方差分析（ANOVA）”的实践部分，作者提供了一个非常巧妙的“虚拟变量”设置方法，使得在Excel环境中进行多组均值比较变得异常清晰。更让我惊叹的是，这本书对“抽样方法”和“数据清洗”的重视程度。作者花费了不少篇幅讨论如何识别和处理异常值，而不是简单地告诉读者“忽略它们”。这种对数据质量的严谨态度，对于保证统计结论的可靠性至关重要。读完这本书，我感觉自己不仅仅是学会了如何操作Excel，更是对统计思维有了一个全新的认识，学会了如何用更少的资源，跑出更可靠的分析结果。

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