具体描述
不知不觉中，人们进入了一个数据为王的时代。大数据的字眼以一种迅雷不及掩耳之势进入人们的视野，更加强调了数据在这个时代的重要性。不管人们愿意或者不愿意，都在诚惶诚恐地拥抱着这个所谓的大数据时代。大数据的火热也带火了另外一个看上去有点神秘、有点距离感的学科：统计学。
为什么编写本书
笔者作为一个在校园里学了11年统计学的资深学院派，深深地被这门学科打动：它有着数学的美感，充满了哲学的智慧，并且透露出思辨的洞察力。你可以把它看作一种工具，或者一种武器。有了它，你可以事半功倍地直击事物本质的规律。
笔者很想把这门学科分享给有兴趣的人。这就是编写这本书的初衷。
统计学本身就是大数据时代的一门重要学科。随着大数据逐渐走进公众的视野，统计学也必然会迎来更多的关注。这就意味着，越来越多的非统计学专业人士会了解统计学、应用统计学。人们也必然需要更多的统计学读物。
据笔者观察，市场统计学的教材大多像教科书，充斥着枯燥的公式和深奥的理论。当然，也有一些幽默风趣、深入浅出的入门书籍，如查尔斯•韦兰的《赤裸裸的统计学》（Naked Statistics），但也因为是外国作品编译的问题，在语言和写作方式上很难符合东方人的阅读习惯。
这本书讨论大数据，讨论统计学，更讨论二者之间千丝万缕的联系。大数据时代将迎来技术的变革，以及工作方式和思维模式的变革。大数据时代也挑战着传统统计学的思维和研究模式。统计学这门学科是将要面临江河日下的被取代的危机，还是迎来一个破茧而出的春天？本书试着抛砖引玉地给出一部分答案。
大数据时代，对于统计学来说，是最好的时代，也是最坏的时代。统计学，必须与时俱进，勇敢地接受大数据时代的挑战和变革，才会走得更长远。而大数据，没有了统计学思维的辅助、修正和补充，当热潮退去，也只能在这个浮躁的时代中渐渐被人们遗忘。
本书特点
本书从当下热门话题大数据切入，引入与之息息相关的统计学。深入浅出地讲述了在“数据为王”的时代下，统计学作为分析、解读数据的学科，如何为商业、社会、生活等领域提供决策支持。
热门性——业界和学术界热议的词“大数据”对大多数人来说仍是“犹抱琵琶半遮面”。
经典性——久经时间考验的统计学理论仍是实践中数据处理的重要依据。
洞察性——站在统计学哲学的思想高度对时下热门话题进行分析思考。
前瞻性——下一个时代是数据的时代。无论什么行业，未来都是数据生意。
本书和市面上很多书籍相比，有两点最具特色：
本书将统计学和大数据结合在一起，探讨两者的差异和相关性。
本书行文按照【案例】+【知识点】+【分析】的结构，清晰明了。应用的案例也都和人们的生活息息相关，更符合国人阅读习惯，更具代入感和认同感。
本书内容
本书共分为8章，各章内容如下。
第1章 大数据时代下的统计学，讲解了统计学的基本原理、应用领域及数据的获取方法。
第2章 样本魅影，重点介绍了统计学最核心的思想，即用样本信息推论总体，并和大数据的推论思想进行比较，强调二者在实践中结合使用的重要性。
第3章 描述数据，告诉读者面临大量数据的时候，如何迅速提炼出有用信息，以一种直接、感性的方式勾勒出隐藏在冷冰冰的数据背后的内涵。
第4章 正态女神，隆重推出了统计学最经典、最重要、最具代表性的一个分布——正态分布，详细介绍了关于正态分布的理论、应用和相关的知识点。
第5章 统计推断，讲述了统计推断是用样本来估计总体的，是一种具有科学依据的合理猜测，尽管它不可能百分百准确，却对人们认知事物有着不可估量的作用。
第6章 变量间的关系，从大数据思维的其中一个角度切入，即强调事物的相关关系而非因果关系，重点讲述了究竟什么是相关关系，它的统计学内涵、方法及应用。
第7章 统计杂谈，以一种漫谈的方式，深入浅出地讲解了统计学一些热门应用的理论。特别强调了这些理论在实践中的误用，并告诉读者正确的使用方法和解读方法。
第8章 大数据，在水一方，探讨了大数据巨大的商业价值，除此之外还强调如何从大数据中获取洞察力和决策力。
关于作者
本书由杨轶莘主笔编写，其中第6章由王辉撰写。
杨轶莘：瑞典厄勒布鲁大学商学院统计学博士毕业，北京诺贝伦思教育咨询有限公司高级咨询师，旗下商学院CN网站联合创始人和网站知识分享类微信节目《杨博夜话》制作人和主持人。
王辉：北京大学汇丰商学院金融学（数量金融方向）研究生。善于统计综合评价方法的应用、金融计量学、经济计量分析领域的研究。2013—2014年，主持项目《社区养老现状和需求研究》，获第四届全国大学生市场调查分析大赛一等奖和第三届海峡两岸市场调查分析大赛二等奖。2014—2015年，参与朱喜安教授的国家社科基金课题《综合评价方法的优良标准研究》。
作者简介
杨轶莘：瑞典厄勒布鲁大学商学院统计学博士毕业，北京诺贝伦思教育咨询有限公司高级咨询师，旗下商学院CN网站联合创始人和网站知识分享类微信节目《杨博夜话》制作人和主持人。
王辉：北京大学汇丰商学院金融学（数量金融方向）研究生。善于统计综合评价方法的应用、金融计量学、经济计量分析领域的研究。2013—2014年，主持项目《社区养老现状和需求研究》，获第四届全国大学生市场调查分析大赛一等奖和第三届海峡两岸市场调查分析大赛二等奖。2014—2015年，参与朱喜安教授的国家社科基金课题《综合评价方法的优良标准研究》。
目录信息
1.1 统计学——天使还是恶魔 1
【知识点】统计学的定义 1
1.2 概率——上帝的指引 3
【案例1】硬币的指引 3
【案例2】赌徒的错觉 3
【知识点1】随机性 4
【知识点2】概率 4
1.3 小概率事件必然不会发生的事件 6
【案例】挑战者号航天飞机（STS Challenger）失事 6
【知识点】“必然会发生”和“必然不会发生”的事件 6
1.4 你真的了解数据吗 7
【案例】淘宝的客户评价体系 8
【知识点】数据的类型 8
1.5 数据来自哪里 10
【案例】大数据，大偏差——谷歌的流感预测模型真的靠谱吗 10
【知识点1】二手数据 11
【知识点2】相关关系和因果关系 11
第2章 样本魅影 14
2.1 样本——窥一斑而见全豹，观滴水而知沧海 15
【案例1】客户满意度调查 15
【案例2】救护车垄断业务调查 16
【知识点】随机样本，方便样本和自愿回应样本 17
2.2 抽样——尝一勺锅里的靓汤 18
【案例1】红豆和绿豆 18
【案例2】“捉放法”估算鱼苗成活率 19
【案例3】被解雇的市场调研部员工 20
【知识点1】简单随机抽样 21
【知识点2】抽样中存在的错误风险 22
【知识点3】访问员 23
2.3 不回应误差——沉默不是金 24
【案例】不回应的影响有多大 24
【知识点1】不回应（Nonresponse） 24
【知识点2】如何降低不回应率 25
2.4 措辞的艺术——僧推/敲月下门 26
【案例1】娱乐圈话题：锋菲恋 26
【案例2】几字之差对于民众支持率的影响 27
【案例3】双重否定的疑惑 28
【知识点1】响应误差（Response Error） 29
【知识点2】有效性（Validity）和可靠性（Reliability） 29
2.5 大数据时代，当“样本”已成往事 31
【案例】Farecast，美国创业梦 31
【知识点】大数据的4V特征 32
第3章 描述数据 34
3.1 均值——可能会说谎的天平 34
【案例1】中关村创业者平均39岁 34
【案例2】令人啼笑皆非的统计局数据 35
【知识点】均值计算 36
3.2 寻找中位数——排序，数到中间 37
【案例1】腾讯笔试题：大数据量寻找中位数 37
【案例2】淘宝卖家评分体系 38
【知识点1】求取中位数 39
【知识点2】四分位数 40
3.3 标准差、标准误，傻傻分不清楚 42
【案例1】均值-方差证券资产组合理论 42
【案例2】语文成绩调研 42
【知识点1】标准差（Standard Deviation） 43
【知识点2】标准误（Standard Error） 43
3.4 图形替数据说话——“剩女”和相亲市场 46
【案例】“剩女”和潜力巨大的相亲市场 46
【知识点1】饼状图（Pie Chart） 48
【知识点2】条状图（Bar Chart） 49
【知识点3】散点图（Scatter Plot） 50
3.5 数据可视化——“云想衣裳花想容” 51
【案例】谁在开网店 51
【知识点1】什么是数据可视化 54
【知识点2】数据可视化主要应用领域 55
【知识点3】数据可视化的工具 55
第4章 正态女神 57
4.1 期望——量化你的预期 58
【案例1】掷骰子和伯努利试验 58
【案例2】赌场就是概率场 59
【知识点1】概率分布 60
【知识点2】期望（Expectation） 61
【知识点3】方差 62
4.2 大数定律——为什么十赌九输 63
【案例1】澳门风云 63
【案例2】谁会是被骗的大傻瓜 64
【知识点】大数定律 65
4.3 正态分布——大道至简，大美天成 65
【案例1】高尔顿钉板 65
【案例2】女博士嫁人难，谁之过 67
【知识点】正态分布 68
4.4 中心极限定理 70
【案例】肯家和麦家的博弈 70
【知识点】中心极限定理 70
第5章 统计推断 74
5.1 点估计——统计学家比间谍干得漂亮 75
【案例1】二战中的德军坦克数 75
【案例2】首家新鲜咖啡速递服务企业 76
【知识点1】样本统计量和总体参数 77
【知识点2】点估计 77
5.2 置信区间——责善切戒尽言 79
【案例】美国盖洛普公司的民意调查 79
【知识点1】置信水平 79
【知识点2】置信区间 80
5.3 两类错误：有罪被判无罪和无罪被判有罪哪个更严重 81
【案例1】法律中的人文精神 81
【案例2】抗击埃博拉要避免两类错误 82
【知识点1】零假设和备择假设 84
【知识点2】两类错误 84
5.4 假设检验——“凑巧”可以拒绝吗 85
【案例1】奶茶情缘 85
【案例2】咖啡新鲜吗 87
【知识点1】显著性水平 88
【知识点2】p值 88
【知识点3】统计显著 88
【知识点4】统计显著 vs. 实际显著 89
【知识点5】假设检验 vs. 置信区间 89
【知识点6】单侧检验 vs. 双侧检验 90
5.5 p值——打开潘多拉魔盒的钥匙 92
【案例】金榜题名无望、少年得志梦断 92
【知识点1】p值的历史和思想 93
【知识点2】p值误用 94
第6章 变量间的关系 96
6.1 卡方分析——细腻的眼神里岂容得半粒沙 97
【案例1】仙道迟到事件发生率分析 97
【案例2】性别和文化程度是相互独立的吗 98
【知识点1】卡方分布 99
【知识点2】卡方检验 100
6.2 相关性分析——早起的鸟儿有虫吃 102
【案例1】早起的鸟儿有虫吃 102
【案例2】化妆品销售额与广告费的关系分析 103
【知识点1】相关关系 104
【知识点2】相关分析 105
【知识点3】相关表、相关图和相关系数 106
【知识点4】相关系数t统计量 107
6.3 ANOVA——地域，我们没有什么不同 107
【案例】地域歧视问题 107
【知识点1】方差分析 108
【知识点2】方差分析统计模型 109
【知识点3】离差平方和及其分解 110
【知识点4】均方 111
【知识点5】AMOVA F统计量 112
【知识点6】方差分析表 113
6.4 回归分析——对不起，其实我也想长高 117
【案例1】子女身高遗传学的发现 117
【案例2】身高地区差异分析 117
【知识点1】回归分析 119
【知识点2】随机误差项 119
【知识点3】最小二乘法 120
【知识点4】回归分析T检验 121
【知识点5】回归分析F检验 122
【知识点6】拟合优度R2 123
第7章 统计杂谈 124
7.1 为什么对回归情有独钟 124
【回归和电影】 126
【回归和手游】 128
7.2 调查问卷中的分类变量 132
【疼痛】 133
【Rank-Invariant】 134
【Svensson Method】 135
【工作环境和员工满意度】 136
7.3 条件概率和更多的信息 138
【生男生女的问题】 139
【门后的世界：到底是谁错了】 140
7.4 极大似然估计——看起来最像 142
【白狐，iphone 6 plus和房价】 143
7.5 R you happy 145
【名门闺秀SAS】 145
【国民初恋SPSS】 146
【小家碧玉Stata、Minitab、Excel】 147
【清新萝莉R】 148
7.6 贝叶斯 149
【起源】 150
【定义】 150
【自拍杆和蓝牙耳机】 152
7.7 来自星星的统计陷阱 155
【被黑的统计机构】 155
【统计局的无奈】 157
【王老吉状告加多宝】 158
第8章 大数据，在水一方 161
8.1 洛阳纸贵——大数据思维 161
【案例1】罩杯和败家程度 166
【案例2】外滩踩踏悲剧 167
【案例3】大数据和途牛网 169
8.2 大数据驱动运营 171
【案例】DataEye，数据驱动手游运营 175
8.3 商业智能——决策者的锦囊 177
【案例】广告业的商业智能 178
8.4 市场智能——商业智能的衍生智慧 179
8.5 消费智能——当数据成为一种服务 182
· · · · · · (收起)
读后感
作者是个留学工作的女生，用时髦、流行还带小资的故事与生活介绍各类统计知识。 绝大部分还是挺好懂的，只是稍微复杂的部分，F检验的、卡方检验等部分难免出现了几个复杂的公式，有些没懂透。 但整体来说，是看过的基本书中，比较轻松就读完的统计书籍。 趣味度：5星 知识读：4...
评分 评分通俗易懂的讲了统计学的一些概念，重温了大学时代学过的并已原封还给老师的统计学的一些关键概念。 也算重新启蒙了，又初识了统计学之美，她的优美之处在于能够帮助我们从繁杂的现象和无序的数据中总结出规律的学科，抽丝剥茧，化腐朽为神奇。 其实统计学的一些规律都是贴近生...
评分用户评价
说实话，我原本是抱着一种既期待又有点忐忑的心情开始阅读的。我一直在寻找一本能真正把统计学的理论和现代数据环境结合起来的书，而不是那种陈旧的、只停留在教科书层面的作品。这本书给我的感觉是，它试图在理论的严谨性和实践的应用性之间找到一个平衡点。我特别留意了它对假设检验那部分的阐述，作者的处理方式比我之前看过的几本书都要细腻一些，尤其是对P值的误读和滥用问题，似乎用了不少篇幅来强调批判性思维的重要性。这种对“怎么用”和“不能怎么用”的深度探讨，对我来说价值巨大。我喜欢它那种不回避复杂性的态度，没有为了迎合大众而过度简化核心概念。读完这部分内容后，我感觉自己对统计推理的理解又上了一个台阶，少了一些盲目的自信，多了一些审慎的怀疑。
评分这本书最让我欣赏的一点，是它对“不确定性”的坦诚。在很多介绍数据分析的书籍中，人们总是倾向于展示成功的模型和准确的预测，仿佛数据世界里充满了确定性。然而，这本书却花了大量笔墨去探讨模型的局限性、误差的来源以及如何量化这种不确定性。它不是在教你如何“预测未来”，而是在教你如何“理解现在的局限性并做出最优决策”。这种务实且略带悲观的视角，反而让我觉得更加可靠。我尤其喜欢其中关于模型可解释性的讨论，作者并没有简单地推崇复杂的黑箱模型，而是深入分析了在不同业务场景下，模型的可解释性和预测精度之间该如何权衡取舍。这本书更像是一位经验丰富的老前辈在耳边教导你如何在一个充满噪音的环境中，保持清醒和审慎。
评分这本书的结构安排非常巧妙，它似乎并没有严格按照传统统计学教材的章节顺序来编排，而是更倾向于围绕“数据处理的流程”来组织内容。比如，它在讨论模型建立之前，会先花很大篇幅讨论数据清洗和预处理的统计学意义，而不是简单地把它当作一个技术环节带过。这种“以问题为导向”的叙事方式，让整个阅读过程充满了发现的乐趣。我发现作者非常善于运用各种实际的案例来佐证观点，这些案例并非那些老掉牙的“掷骰子”或“身高体重”的例子，而是更贴近我们日常工作场景中遇到的数据挑战。每一次案例的引入，都像是在告诉我，书本上的公式是活的，是可以解决实际问题的。这种紧密的联系感，极大地增强了我的学习动力，让原本枯燥的公式推导也变得有意义起来了。
评分这部书的装帧设计倒是挺吸引人的，封面采用了一种深邃的蓝色调，搭配着一些几何图形的抽象元素，隐约能让人联想到数据的流动和复杂性。拿到手里感觉分量十足，纸张的质感也相当不错，看得出是下了功夫的。不过，光有好看的外表可不够，我更期待的是它能给我带来真正的知识干货。我翻开前几页，发现排版布局比较清晰，字体大小适中，阅读起来还算舒适。作者似乎很注重逻辑的连贯性，开篇的章节都在为后续的内容打基础，这对于一个初学者来说是件好事，至少不会让人一上来就感到云里雾里。我注意到它似乎对一些基础的数学概念有所回顾，这让我稍微放下心来，希望它能真正做到“由浅入深”，而不是直接跳到高深的算法层面。总而言之，初印象是专业且用心的，期待接下来的阅读体验能和这份包装一样扎实。
评分坦白讲，这本书的文字风格非常“硬核”，它毫不留情地挑战了读者对舒适区的依赖。我能感觉到作者是一位非常资深的学者，他对概念的界定极为精准，用词也非常考究。阅读过程中，我不得不频繁地停下来，查阅一些更基础的数学或概率论知识，以确保我完全理解了作者在描述某个推导过程时的每一个前提假设。这对我来说，既是一种压力也是一种馈赠。它迫使我走出“知道就好”的舒适区，真正去挖掘原理的深层逻辑。特别是关于高维数据分析和维度灾难的讨论，作者的论述层次分明，从概念的提出到现有方法的局限性分析，逻辑链条非常清晰。虽然阅读速度慢了很多，但每读懂一个段落，那种“豁然开朗”的感觉，是其他轻松读物无法比拟的。
评分作者的文笔和知识面其实是不错的，但是书中有一些小错误，遂弃之。去Google了一下作者，似乎是一个美女博士，上过《非诚勿扰》？这个世界很神奇。不过，题名和内容严重不符合呀，大数据表现在哪呢？
评分乱七八糟的粗浅知识，和大数据有什么关系呢？只是因为想要写一本书吗？正所谓谋上得中，谋下得无。 好像还是我校友写的。加一星
评分挂羊头卖狗肉
评分乱七八糟的粗浅知识，和大数据有什么关系呢？只是因为想要写一本书吗？正所谓谋上得中，谋下得无。 好像还是我校友写的。加一星
评分乱七八糟的粗浅知识，和大数据有什么关系呢？只是因为想要写一本书吗？正所谓谋上得中，谋下得无。 好像还是我校友写的。加一星
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