具体描述
本书是统计软件的入门教程，分成两部分，分别讲述SAS系统和S语言。主要内容包括：SAS系统的基础知识、SAS 语言与数据管理、SAS功能模块、基本统计分析、多元统计分析以及S(SPlus和R软件的统称)语言。全书采取循序渐进的讲法，不强调全面介绍软件的功能，而是让读者掌握软件的基本用法。 本书适合作为高等院校统计学专业本科生、研究生的教材，也可供从事统计相关工作的科研技术人员参考。
《数据探索与洞察：Excel与Python实践指南》 在这信息爆炸的时代，从海量数据中提取有价值的洞察，已成为各行各业人士的核心竞争力。本书并非专注于某一特定统计软件的操作手册，而是旨在引领您踏上一段探索数据奥秘的旅程，掌握从基础数据整理到复杂模式识别的实用技能。我们将目光聚焦于两个广泛应用且功能强大的工具——Microsoft Excel和Python语言，通过贴近实际的案例，帮助您构建坚实的数据分析基础。 掌握数据清洗与预处理的关键技术： 在数据分析的第一步，高质量的数据是成功的基石。本书将深入浅出地讲解如何使用Excel的强大功能，如数据验证、条件格式、查找与替换、公式函数（如VLOOKUP, INDEX/MATCH, SUMIFS, COUNTIFS等）来清洗和规范化您的数据集。您将学会识别并处理缺失值、异常值、重复项，以及如何进行数据格式转换和标准化。 同时，我们也将引入Python，特别是Pandas库，来处理更为复杂和大规模的数据清洗任务。您将学习如何使用DataFrame对象高效地读取、筛选、排序、合并、重塑数据。通过Python，您将掌握更灵活的数据操作方法，为后续的深入分析做好准备。 构建坚实的数据可视化基础： “一图胜千言”。有效的数据可视化能够直观地呈现数据规律、趋势和异常，帮助您快速理解数据并与他人有效沟通。本书将引导您充分利用Excel内置的图表功能，制作出清晰、专业的各类统计图表，如柱状图、折线图、饼图、散点图、箱线图等，并学习如何优化图表的可读性。 在Python部分，我们将重点介绍Matplotlib和Seaborn这两个强大的可视化库。您将学习如何创建更具表现力的图表，包括热力图、小提琴图、成对关系图等，并掌握图表的美化技巧，如调整颜色、字体、标签，以及添加注释，让您的数据故事栩栩如生。 掌握常用统计分析方法的应用： 虽然本书不侧重于理论统计学的推导，但会强调统计学思想在实际数据分析中的应用。您将学习如何运用Excel进行描述性统计分析，计算均值、中位数、众数、标准差、方差等，并理解这些指标的含义。 在Python环境下，我们将借助NumPy和SciPy等库，进行更高级的统计计算。您将学习如何进行假设检验（如t检验、卡方检验），理解相关性分析，并初步接触回归分析的思想，学会如何使用Python来进行数据的初步建模和解释。 解决实际问题的案例驱动学习： 本书最大的特色在于其丰富的案例驱动式教学。我们精选了来自市场营销、金融、科学研究、项目管理等多个领域的真实或模拟数据集，涵盖了数据从收集、整理、分析到可视化的全过程。例如，您将学习如何分析销售数据以识别畅销产品和客户群体，如何使用Excel处理财务报表，如何运用Python分析用户行为数据以优化产品体验，甚至如何处理简单的科学实验数据。每个案例都将引导您一步步应用所学知识，解决实际问题，从而加深对统计分析方法的理解和掌握。 从数据探索到洞察挖掘： 本书的目标是帮助您培养独立的数据探索和洞察能力。通过掌握Excel和Python这两个强大的工具，您将能够： 高效地处理和管理您的数据。 从中发现潜在的模式、趋势和异常。 将复杂的分析结果以清晰、有说服力的方式呈现。 为您的决策提供可靠的数据支持。 无论您是初涉数据分析领域，还是希望提升现有技能，亦或是需要在工作中更高效地运用数据，本书都将是您不可或缺的实用指南。它将赋能您，让您不仅能够“看懂”数据，更能“读懂”数据背后的故事，从而在您的学习和工作中取得更大的成功。
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很赞~！
评分base sas必读
评分确实挺好，可惜没好好学
评分base sas必读
评分李老师数双课程的教材，内容不错，课也上得不错。
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