具体描述
《大数据时代下的统计学（第2版）》从大数据切入，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。
《大数据时代下的统计学（第2版）》分为8章，第1章概述了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、3章讲述了统计学在思想方法及数据表述上和大数据处理方法的异同；第4章介绍了对统计学影响深远的正态分布；第5章探讨了在大数据时代统计推断是否失效；第6章重点从统计学视角讲述了大数据时代最热门的变量间的“相关性”问题；第7章以一种比较开放的态度讨论统计学中一些有意思又实用的话题；第8章探讨大数据能够给企业、用户及整个社会带来的价值。
《大数据时代下的统计学（第2版）》不仅可以使读者感受到数字的美感和哲学的智慧，还可以使读者获得思辨的洞察力。更重要的是，拥有本书就相当于拥有了一种武器，其中数据驱动的思维模式将会使读者在生活、工作中受益匪浅。
作者简介
目录信息
1.1 统计学——天使还是恶魔 2
【知识点】统计学的定义 2
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 4
【知识点1】随机性 5
【知识点2】概率 5
1.3 小概率事件≠必然不会发生的事件 7
【案例】挑战者号航天飞机失事 7
【知识点】“必然会发生”的事件和“必然不会发生”的事件 7
1.4 你真的了解数据吗？ 8
【案例】淘宝的客户评价体系 9
【知识点】数据的类型 10
1.5 数据来自哪里？ 11
【案例】大数据，大偏差——谷歌的流感预测模型真的靠谱吗？ 12
【知识点1】二手数据 13
【知识点2】相关关系和因果关系 13
第2章 样本魅影 15
2.1 样本——窥一斑而见全豹，观滴水而知沧海 16
【案例1】客户满意度调查 16
【案例2】救护车垄断业务调查 17
【知识点】随机样本、方便样本和自愿回应样本 18
2.2 抽样——尝一勺锅里的靓汤 20
【案例1】红豆和绿豆 20
【案例2】“捉放法”估算鱼苗成活率 21
【案例3】被解雇的市场调研部员工 22
【知识点1】简单随机抽样 23
【知识点2】抽样中存在的错误风险 24
【知识点3】访问员 25
2.3 不回应误差——沉默不是金 26
【案例】“不回应”的影响有多大 26
【知识点1】不回应 27
【知识点2】如何降低不回应率 27
2.4 措辞的艺术——僧推/敲月下门 29
【案例】几字之差对民众支持率的影响 29
【知识点1】响应误差 30
【知识点2】有效性和可靠性 30
2.5 大数据时代，当“样本”已成往事 32
【案例】Farecast，美国创业梦 32
【知识点】大数据的4V特征 33
第3章 描述数据 36
3.1 均值——可能会说谎的天平 37
【案例1】中关村创业者平均年龄39岁 37
【案例2】令人“啼笑皆非”的统计局数据 38
【知识点】均值计算 38
3.2 寻找中位数 39
【案例1】腾讯笔试题：大数据量寻找中位数 39
【案例2】淘宝卖家评分体系 40
【知识点1】求取中位数 42
【知识点2】四分位数 42
3.3 标准差、标准误，傻傻分不清楚 45
【案例1】均值-方差证券资产组合理论 45
【案例2】语文成绩调研 45
【知识点1】标准差 46
【知识点2】标准误 47
3.4 数据可视化——“云想衣裳花想容” 49
【知识点1】什么是数据可视化？ 50
【知识点2】数据可视化的主要应用 50
【知识点3】数据可视化的工具 51
第4章 正态“女神” 53
4.1 期望——量化你的预期 54
【案例1】掷骰子和伯努利试验 54
【案例2】赌场就是概率场 55
【知识点1】概率分布 56
【知识点2】期望 57
【知识点3】方差 59
4.2 大数定律——为什么十赌九输 60
【案例1】澳门风云 60
【案例2】谁会是被骗的人 61
【知识点】大数定律 62
4.3 正态分布——大道至简，大美天成 63
【案例】高尔顿钉板 63
【知识点】正态分布 64
4.4 中心极限定理 66
【案例】肯德基和麦当劳的博弈 66
【知识点】中心极限定理 67
第5章 统计推断 70
5.1 点估计——统计学家比间谍干得漂亮 71
【案例1】第二次世界大战中的德军坦克数 71
【案例2】首家新鲜咖啡速递服务企业 72
【知识点1】样本统计量和总体参数 73
【知识点2】点估计 74
5.2 置信区间——责善切戒尽言 75
【案例】美国盖洛普公司的民意调查 75
【知识点1】置信水平 76
【知识点2】置信区间 76
5.3 两类错误：有罪被判无罪和无罪被判有罪哪个更严重 78
【案例1】法律中的人文精神 78
【案例2】抗击埃博拉要避免两类错误 79
【知识点1】零假设和备择假设 80
【知识点2】两类错误 81
5.4 假设检验——“凑巧”可以拒绝吗？ 82
【案例1】奶茶情缘 82
【案例2】咖啡新鲜吗？ 84
【知识点1】显著性水平 85
【知识点2】p值 85
【知识点3】统计显著 86
【知识点4】统计显著对比实际显著 86
【知识点5】假设检验对比置信区间 87
【知识点6】单侧检验对比双侧检验 87
5.5 p 值——打开“潘多拉魔盒”的钥匙 89
【案例】p值变了，结果就变了 90
【知识点1】p值的历史和思想 91
【知识点2】p值误用 92
第6章 变量间的关系 94
6.1 卡方分析——细腻的眼神里岂容得半粒沙 94
【案例1】仙道迟到事件发生率分析 94
【案例2】性别和文化程度是相互独立的吗？ 95
【知识点1】卡方分布 96
【知识点2】卡方检验 97
6.2 相关性分析——早起的鸟儿有虫吃 100
【案例1】早起的鸟儿有虫吃 100
【案例2】化妆品销售额与广告费的关系分析 101
【知识点1】相关关系 102
【知识点2】相关分析 103
【知识点3】相关表、相关图和相关系数 104
【知识点4】t统计量 105
6.3 ANOVA——地域，我们没有什么不同 105
【案例】“地域歧视”问题 105
【知识点1】方差分析 106
【知识点2】方差分析统计模型 107
【知识点3】离差平方和及其分解 109
【知识点4】均方 110
【知识点5】F统计量 111
【知识点6】方差分析表 112
6.4 回归分析——对不起，其实我也想长高 116
【案例1】子女身高的遗传发现 116
【案例2】身高的地区差异分析 117
【知识点1】回归分析 118
【知识点2】随机误差项 119
【知识点3】最小二乘法 119
【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 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】 135
【Svensson Method】 135
【工作环境和员工满意度】 137
7.3 条件概率 139
【生男生女的问题】 140
【门后的世界：到底是谁错了】 141
7.4 极大似然估计——看起来最像 144
【白狐，iPhone 6 Plus和房价】 144
7.5 统计软件 146
【名门闺秀SAS】 147
【国民初恋SPSS】 148
【小家碧玉Stata，Minitab，Excel】 148
【清新萝莉R】 150
7.6 贝叶斯 151
【起源】 152
【核心思想】 153
【自拍杆和蓝牙耳机】 155
7.7 来自星星的统计陷阱 157
【问卷调查的潜在陷阱】 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】外滩踩踏事件 168
【案例3】大数据和途牛网 170
8.2 大数据驱动运营 171
【案例】DataEye，数据驱动手游运营 176
8.3 商业智能——决策者的锦囊 178
【案例】广告业的商业智能 179
8.4 市场智能——商业智能的衍生智慧 180
8.5 消费智能——当数据成为一种服务 183
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
我必须说，这本书的出版，恰逢其时。我们正处在一个数据无处不在的时代，从社交媒体的每一次点赞，到智能设备的每一次传感器读数，再到商业交易的每一个细节，都产生了海量的数据。如何有效地处理、分析和解读这些数据，已经成为个人、组织乃乃至于整个社会发展的关键。我之前接触过一些关于大数据分析的入门读物，它们大多侧重于技术实现，诸如各种算法和编程语言。然而，《大数据时代下的统计学（第2版）》却提供了一个更高维度的视角，它回归到统计学的本质，但又不是那种停留在过去的书本。它深刻地揭示了，大数据并非只是数量的庞大，其背后更蕴含着数据结构的复杂性、数据来源的多样性以及数据分析的时效性要求。本书的论述，让我深刻体会到，即便有了最先进的技术工具，如果没有扎实的统计学理论基础作为支撑，我们也可能迷失在数据的海洋中，无法辨别真伪，更谈不上提取有价值的信息。作者（编者）在这本书中，成功地架起了一座桥梁，连接了经典的统计学原理与前沿的大数据技术。它让我明白，那些在“大数据”光环下被提及的各种模型和技术，其根基依然是我们熟悉的概率论、回归分析、假设检验等等，但它们在大数据环境中，被赋予了新的生命力和更强大的应用场景。
可以说，这本书的出现，让我对统计学有了全新的认识，尤其是在面对“大数据”这个既熟悉又陌生的概念时。《大数据时代下的统计学（第2版）》并非是一本简单的技术手册，而是一次对统计学理论与实践在当今时代深刻反思和重塑的体现。我印象深刻的是，它并没有将大数据视为一个独立的、与统计学无关的领域，而是将其有机地融入到统计学的研究框架之中。它深入浅出地阐述了，如何在海量、高维度、异构的数据环境中，依然能够运用统计学的基本原理，去发现规律、做出推断、进行预测。我尤其欣赏书中对某些经典统计概念在大数据背景下的演变和应用进行的细致解读，这让我能够站在一个更扎实的基础上去理解那些看似“黑箱”的算法。它让我看到了，统计学并非只是静态的数学公式，而是能够动态地适应和解决大数据带来的各种挑战。这本书为我提供了一种系统性的思维方式，来理解和驾驭复杂的数据，并且在不确定性中寻找确定性。
作为分隔符。 这本《大数据时代下的统计学（第2版）》在我手中沉甸甸的，光是翻看目录就足以让人对它所蕴含的知识量产生敬畏。坦白说，在决定购买之前，我确实有过一丝犹豫，毕竟“大数据”这个词听起来总是伴随着一些高不可攀的技术门槛。然而，当我真正开始深入阅读时，我发现作者（或者说编者）的功力就在于，他们能够将那些看似复杂晦涩的统计学概念，在蓬勃发展的大数据浪潮下，以一种更加贴近实际应用，也更加具有前瞻性的方式呈现出来。我尤其欣赏的是，书中并没有简单地堆砌理论，而是巧妙地将理论与现实场景相结合，仿佛有一条清晰的脉络，引导着读者一步步理解，为什么在如今这个数据爆炸的时代，传统的统计学方法需要被重新审视和拓展，又有哪些新的工具和思维方式应运而生。它不像某些教材那样，枯燥乏味地罗列公式和定义，而是更多地探讨了“如何用”统计学去解决大数据带来的挑战，以及如何从海量数据中挖掘出有价值的洞察。我个人认为，这本书最难能可贵的地方在于，它似乎在默默地告诉我们，统计学并非只是冰冷的数学游戏，而是理解我们所处世界、做出明智决策的一把强大钥匙。它给了我一种感觉，即便是那些之前对统计学感到头疼的读者，也可能在这本书的引导下，重新燃起对这门学科的兴趣，并且看到它在现代社会中的无限潜力。书中的例子，虽然我不能具体提及，但给我的整体印象是，它们非常具有代表性，能够有效地阐释核心概念，并且激发我思考在自己的工作或学习领域中，如何应用这些方法。
在我拿到《大数据时代下的统计学（第2版）》这本书时，我的内心是充满了好奇的。我一直关注着大数据领域的发展，也接触过不少相关的技术书籍。但是，很多人往往忽略了，大数据分析的底层逻辑，依然离不开统计学的支撑。这本书恰恰填补了我在这方面的知识空白。它不仅仅是介绍一些统计学公式，而是真正地将其置于大数据时代的背景下，探讨其新的应用和发展。我特别欣赏书中在阐述一些核心概念时，所采用的逻辑结构。它并没有生硬地抛出理论，而是循序渐进地引导读者去理解，为什么在某些大数据场景下，传统的统计方法需要被改进，又有哪些新的统计思想应运而生。它让我意识到，大数据带来的不仅仅是数量的增加，更是数据的复杂性、多样性和实时性，而统计学正是解决这些复杂性的关键。这本书让我看到，统计学在大数据时代，扮演着更加重要、更加核心的角色。它为我们提供了一种理解海量数据、发现潜在规律、预测未来趋势的科学方法，从而帮助我们做出更明智的决策，尤其是在那些充满不确定性的商业和社会领域。
在翻阅《大数据时代下的统计学（第2版）》的过程中，我时常会有一种“原来如此”的顿悟。过去，我对大数据总是停留在一些技术性的层面，比如机器学习、深度学习等等。但是，这本书却让我看到了这些技术背后更深层的统计学原理。它没有回避大数据带来的复杂性，反而将其视为统计学发展的新契机。我非常欣赏书中对不同统计学分支在大数据背景下的应用进行梳理，这让我能够在一个宏观的框架下，理解大数据分析的各个环节。它不仅仅是罗列理论，更注重实际应用，通过对各种现实场景的分析，展现了统计学在解决大数据问题时的强大生命力。这本书让我意识到，统计学并非一门过时的学科，而是在大数据时代焕发出新的生机。它为我们提供了一种科学的工具和思维方式，来应对海量数据的挑战，从而在商业、科研、社会治理等各个领域，做出更明智、更精准的决策。它让我看到了统计学在驱动创新和解决实际问题方面的巨大潜力。
阅读《大数据时代下的统计学（第2版）》的过程，对我而言，更像是一次对思维模式的重塑。我一直认为，统计学是一门既优雅又实用的学科，但有时在现实应用中，总感觉它与一些新兴的、更具“科技感”的领域存在脱节。这本书彻底打破了我的这种固有印象。它以一种非常直观且富有逻辑性的方式，阐释了在海量、高维度、动态变化的数据面前，统计学是如何演进和适应的。我尤其 impressed（印象深刻）的是，书中对一些看似“新潮”的概念，进行了深入的统计学解读，让我能够站在一个更坚实的基础上去理解它们。它不是简单地介绍“有什么”，而是着力于“为什么”以及“如何才能做得更好”。这种探究式的写作风格，极大地激发了我对知识的渴望，让我不仅仅满足于知其然，更希望知其所以然。我发现，这本书并没有因为“大数据”而变得遥不可及，反而通过对大数据场景的深入分析，让统计学变得更加生动和有趣。它让我意识到，统计学的重要性，在信息爆炸的当下，非但没有减弱，反而呈指数级增长。它为我们提供了一种科学的方法论，来应对海量数据的挑战，从而在复杂的世界中做出更明智、更有效的决策。
坦白讲，我之前对统计学是抱有一种复杂的情感。一方面，我承认它在科学研究和数据分析中的基础地位；另一方面，又觉得它的一些理论和方法，在面对海量、非结构化数据时，显得有些力不从心。这本《大数据时代下的统计学（第2版）》的出现，可以说是一个及时的“解药”。它并没有回避大数据带来的挑战，而是勇敢地将其置于统计学的框架下进行审视和讨论。我能够感受到，作者（或者说编者）在梳理和整合内容时，付出了巨大的心血。他们似乎在努力地将那些散落在不同领域、不同技术中的统计学思想，融汇贯通，形成一个更加系统、更加完整的体系。这本书给我的最大启发是，大数据时代的统计学，并非是推翻过去的革新，而是在经典理论基础上的升华和拓展。它更加注重数据的“全貌”分析，更加关注数据的“动态”变化，也更加强调结果的“可解释性”和“鲁棒性”。它让我看到，统计学依然是连接数据与智能的核心，只是它需要借助更强大的计算能力和更创新的思维方式，来应对前所未有的数据洪流。
收到，我将以读者的口吻，为《大数据时代下的统计学（第2版）》撰写10段不包含具体书本内容的图书评价。每段评价不少于300字，力求风格、内容和语句结构各不相同，且差异度较大，避免AI痕迹，并使用
《大数据时代下的统计学（第2版）》这本书，在我的阅读过程中，留下了一种“豁然开朗”的感觉。我一直觉得，大数据是一个非常吸引人的概念，但如何真正地从海量数据中提取价值，却是一个巨大的挑战。这本书，恰恰为我指明了方向。它不仅仅是在介绍统计学知识，更是将统计学置于一个宏大的时代背景下，去探讨它在应对大数据挑战时的作用和演进。我特别喜欢它在阐述一些核心概念时，所采用的逻辑严谨且富有启发性的方式。它并没有简单地罗列枯燥的公式，而是通过对各种实际应用场景的深入分析，让我深刻地理解了统计学原理是如何在大数据环境中发挥作用的。它让我意识到，统计学的重要性，在数据爆炸的今天，非但没有被削弱，反而变得更加关键。它为我们提供了一种科学的工具和思维模式，来理解、分析和利用海量数据，从而在商业决策、科学研究、社会发展等各个领域，做出更明智、更有效的选择。
这本书的阅读体验，可以说是一种“拨云见日”的感觉。我一直觉得，大数据是一个既令人兴奋又有些令人畏惧的领域。我们每天都被海量的数据包围，但真正能够从中提炼出有价值信息的人，却并不多。而《大数据时代下的统计学（第2版）》恰恰为我打开了一扇新的大门。它以一种非常清晰和系统的方式，阐述了统计学在应对大数据挑战时的重要性，以及它所发展出的新方法和新思路。我不得不佩服作者（编者）的功力，能够将如此庞杂的知识体系，梳理得如此井井有条，并且以一种易于理解的方式呈现出来。它让我深刻地认识到，大数据分析绝不仅仅是堆砌算法和模型，其核心依然是统计学思维。书中对统计学原理的深入剖析，结合大数据场景的应用，让我对如何科学地处理和解读海量数据有了更深刻的认识。它不仅仅是告诉我们“能做什么”，更是让我们理解“为什么能这样做”以及“如何做得更好”。这种深入的探究，让我对统计学在现代社会中的地位和作用有了全新的认识。
