Excel统计分析典型实例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:马禄义

出品人:

页数:362

译者:

出版时间:2009-5

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787030243737

丛书系列:

图书标签:

• Excel
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深入理解数据驱动决策：聚焦业务场景的统计建模与实践 图书简介 本书旨在为读者提供一套全面且实用的数据分析与统计建模框架，重点关注如何将理论知识转化为解决实际业务问题的能力。我们深知，数据分析的价值不在于掌握多少复杂的公式，而在于能否有效洞察业务瓶颈、预测未来趋势，并最终驱动决策优化。因此，本书的结构和内容设计紧密围绕“业务场景驱动”这一核心理念展开。 第一部分：数据清洗与探索性分析——构建可靠分析的基础 在任何高级的统计分析之前，数据的质量是决定成败的关键。本部分将详尽介绍数据生命周期的起点——数据获取、清洗与预处理。 1. 数据源集成与格式规范化： 讨论如何处理来自不同系统（如CRM、ERP、网站日志）的异构数据，包括CSV、JSON、数据库导出等常见格式的导入与整合。重点讲解处理缺失值（插补策略的选择与应用）、异常值检测与修正，以及数据类型的一致性检查。 2. 描述性统计与可视化初探： 掌握利用集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、四分位数）全面描述数据集的特征。引入多种探索性数据分析（EDA）的图形工具，如直方图、箱线图、散点图矩阵，帮助读者在不依赖复杂模型的情况下，初步发现数据中的模式、分布形态和潜在关系。特别关注如何通过可视化来快速定位数据质量问题。 3. 特征工程的艺术： 强调特征工程在提升模型性能中的关键作用。内容涵盖数值型特征的转换（对数、平方根）、分类变量的编码（独热编码、标签编码、目标编码），以及时间序列数据的特征提取（季节性、周期性指标）。 第二部分：推断性统计与假设检验——从样本到总体的科学推断 本部分将系统梳理统计推断的核心方法，确保读者能够科学、严谨地根据样本数据对总体特性做出可靠的结论。 1. 概率分布与抽样理论： 回顾正态分布、泊松分布、二项分布等核心概率分布的特性及其在业务中的应用场景（如服务台等待时间、产品缺陷率）。深入讲解中心极限定理，解释为何许多复杂的现实现象可以用正态分布进行近似描述。 2. 参数估计与置信区间： 讲解点估计与区间估计的区别，并详细阐述如何构建和解释置信区间。这对于理解预测的不确定性至关重要，例如，确定某一营销活动的真实转化率范围。 3. 核心假设检验流程： 详尽介绍Z检验、T检验（单样本、独立样本、配对样本）以及方差分析（ANOVA）的应用场景。重点指导读者如何设定零假设与备择假设，理解P值与显著性水平（$alpha$）的含义，并避免常见的检验错误（如多重比较问题）。我们将通过实际案例（如A/B测试结果解读、不同渠道客户满意度对比）来强化这些概念。 第三部分：回归分析——预测与影响因子量化 回归分析是量化变量间关系和进行预测的基石。本书将超越基础的最小二乘法，深入探讨更贴合复杂业务场景的回归模型。 1. 多元线性回归的深入应用： 详述如何构建和解释多元回归模型，重点讲解多重共线性、异方差性、残差分析的重要性。提供诊断图表的详细解读指南，确保模型的可靠性。 2. 逻辑回归与分类预测： 针对业务中常见的分类问题（如客户流失预测、交易是否欺诈），系统讲解逻辑回归的原理，包括Odds Ratio的解释和模型性能的评估指标（如准确率、召回率、F1分数、ROC曲线与AUC）。 3. 时间序列基础模型（ARIMA族）： 介绍时间序列数据的特性，如自相关性与平稳性。系统讲解自回归（AR）、移动平均（MA）模型的构建，并过渡到ARIMA模型的实战应用，用于短期需求预测或库存规划。 第四部分：高级建模与模型选择策略 现代数据分析要求模型具备更强的解释性和预测能力。本部分侧重于模型选择的科学性与模型解释的有效性。 1. 方差分析（ANOVA）的扩展应用： 讲解双因素及多因素ANOVA在实验设计中的应用，例如评估不同产品组合和不同促销力度对销售额的联合影响。 2. 非参数检验方法： 当数据不满足正态性或样本量较小时，介绍曼-惠特尼U检验、Kruskal-Wallis H检验等非参数方法的应用，确保分析的普适性。 3. 模型选择与正则化： 探讨模型过拟合与欠拟合的权衡。介绍信息准则（AIC/BIC）在模型简化中的作用，以及岭回归（Ridge）和Lasso回归在处理高维数据和特征选择中的强大能力。 第五部分：实验设计与因果推断的统计基础 理解“A导致B”而非仅仅是“A与B相关”是高阶数据分析师的核心能力。 1. 随机对照试验（RCT）设计原则： 详述如何科学地设计A/B测试，包括样本量确定、干预措施的选择、以及避免潜在的混杂因素。 2. 配对与分层抽样在实验中的应用： 介绍如何通过更精细的抽样方法来提高实验的统计功效。 3. 倾向得分匹配（PSM）的初步介绍： 针对无法进行完美随机化的观察性研究，提供一种基础的统计工具，用于在观测数据中模拟随机化过程，以估计干预的净效应。 本书的每一章都包含大量的实际案例分析，这些案例取材于市场营销、运营管理、财务风险控制等多个业务领域，读者将通过动手操作和结果解读，真正掌握如何运用统计思维解决复杂的商业问题，实现从数据到洞察的无缝转化。我们不侧重于介绍某一特定软件的操作步骤，而是聚焦于统计模型的内在逻辑和应用边界，培养读者独立思考和构建分析方案的能力。

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将《Excel分析工具库入门》和《统计学入门》两本书分章节撕下来然后再按对应章节黏在一起的一本书。

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