Statistical Analysis with Excel for Dummies pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Schmuller, Joseph

出品人:

页数:480

译者:

出版时间:2009-6

价格:217.00元

装帧:

isbn号码:9780470454060

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• Statistics
• Data Analysis
• Business
• Reference
• How-to
• Tutorial
• Beginner
• Software
• Education

深入数据世界的导航：《商业统计学基础与应用》 这是一本面向所有希望掌握数据分析核心技能的商业人士、学生和研究人员的实战指南。 在当今数据驱动的世界中，理解和运用统计思维已不再是少数专家的专属，而是每一位决策者必备的核心竞争力。《商业统计学基础与应用》旨在以最清晰、最实用的方式，揭示统计学的基本原理，并展示如何将其有效地应用于复杂的商业场景中，从而做出更明智、更具前瞻性的决策。 本书摒弃了晦涩难懂的数学推导，专注于概念的直观理解和实际操作的有效转化。我们的目标是让读者不仅知道“如何计算”，更重要的是理解“为什么这么算”以及“这个结果对我的业务意味着什么”。 第一部分：构建统计思维的基石（数据准备与描述） 本部分将引导读者从零开始，建立对数据的基本认知框架。我们将深入探讨商业数据采集、清洗和组织的关键环节，确保分析的质量源于可靠的输入。 第一章：数据，商业的原材料 数据的类型与结构： 区分定量数据（连续与离散）和定性数据（名义与顺序），理解它们对后续分析方法的限制和适用性。 抽样的艺术： 探讨随机抽样、分层抽样和系统抽样等常用方法，解释如何通过合理的抽样设计来代表总体，避免系统性偏差。 数据质量的把控： 识别和处理缺失值、异常值（离群点），以及数据不一致性问题。我们将介绍几种主流的数据清洗流程和最佳实践。 第二章：描绘数据的全景图：描述性统计 集中趋势的衡量： 深入解析均值、中位数和众数。何时使用算术平均数，何时中位数能更好地反映典型情况（例如收入分布）。 离散程度的刻画： 掌握方差、标准差和极差的含义。理解数据波动性对风险评估的重要性。 分布形态的洞察： 学习偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）的概念，如何通过这些指标快速判断数据分布的形状，例如是否存在“长尾”现象。 图形化的力量： 详细讲解如何使用直方图、箱线图（Box Plot）、茎叶图和帕累托图（Pareto Chart）来直观展示数据特征，将复杂的数字转化为易于理解的视觉信息。 第二部分：从样本到总体：推断统计学的核心（概率与分布） 本部分是连接描述性分析与高级推断的关键桥梁。我们将聚焦于概率论的基础知识，并重点讲解正态分布这一统计学的“通用语言”。 第三章：概率：不确定性下的理性预测 概率的基本法则： 理解加法原理、乘法原理以及条件概率。在库存管理和供应链中断风险评估中的应用。 事件的独立性与互斥性： 如何判断两个商业事件之间是否存在关联。 贝叶斯思维的引入： 介绍贝叶斯定理的基本概念，及其在市场营销中根据新证据修正旧信念的应用场景。 第四章：自然界与商业中的“正态世界” 正态分布的特性： 深入理解均值和标准差如何完全定义一个正态分布。 Z分数：标准化与比较： 学习如何将任何数据点转换为Z分数，从而在不同量纲的指标间进行公平比较（例如，比较两个不同市场的客户满意度得分）。 二项分布与泊松分布： 针对特定计数型事件（如缺陷率、客户呼叫次数）的应用场景和计算方法。 第五章：抽样分布与中心极限定理的魔力 抽样分布的构建： 理解从总体中抽取多个样本后，样本均值的分布形态。 中心极限定理（CLT）： 为什么CLT是推断统计学的基石？它如何保证我们在面对非正态总体时，依然能对样本均值进行可靠的推断。 标准误（Standard Error）： 正确计算和理解标准误，这是衡量统计估计精度的核心指标。 第三部分：做出有信心的决策（估计与假设检验） 本部分是统计分析的实战核心，教会读者如何基于样本数据对未知总体参数做出可靠的推断，并为商业决策提供量化的信心水平。 第六章：参数估计：区间与点 点估计的局限性： 认识到单一数值估计的风险。 置信区间的构建： 详细讲解如何计算和解释90%、95%或99%的置信区间，例如，我们对平均销售额的估计范围有多大把握。 t分布的应用： 当样本量较小或总体标准差未知时，如何使用t分布进行更准确的区间估计。 样本量确定的艺术： 如何根据期望的精度（误差范围）和信心水平来确定进行市场调研所需的最小样本量。 第七章：假设检验的逻辑框架 零假设与备择假设的设定： 学习如何将具体的商业问题转化为可检验的统计命题。 显著性水平（Alpha）与P值： 深入理解P值的真正含义——在零假设成立的前提下，观察到当前结果或更极端结果的概率。如何正确解读P值以避免常见的误区。 第一类错误（假阳性）与第二类错误（假阴性）： 解释在商业风险管理中（如新产品发布、质量控制）控制这两种错误的重要性。 单样本与双样本检验： 针对均值（Z检验和t检验）和比例的单侧及双侧检验的应用。 第八章：比较多个组别：方差分析（ANOVA） ANOVA的原理： 解释如何通过比较组间变异与组内变异来判断多个处理（如不同营销渠道、不同定价策略）之间是否存在显著差异。 单因素ANOVA的实践： 详细步骤解析与结果解释。 事后检验（Post-hoc Tests）： 当ANOVA显示存在差异后，如何进一步确定是哪两个组别之间存在具体差异（如Tukey HSD）。 第四部分：发现关系与预测未来（相关性、回归与时间序列基础） 本部分转向探索变量之间的关系，并利用这些关系构建模型来预测未来趋势和结果。 第九章：关联的度量：相关分析 相关系数（r）的解释： 衡量线性关系的强度与方向，区分相关性与因果性。 斯皮尔曼与肯德尔等级相关： 在数据非正态或为顺序数据时，如何使用非参数相关方法。 散点图分析： 识别关系中的非线性模式和异常值对相关性的影响。 第十章：建立预测模型：简单线性回归 回归线的建立与拟合优度： 讲解最小二乘法（OLS）的原理，以及$R^2$（决定系数）如何告诉我们模型解释了多少变异性。 回归系数的解释： 如何解读斜率和截距，理解“每单位X变化带来的Y预测变化量”。 回归假设的检验： 检查残差的正态性、独立性、同方差性，确保模型的可靠性。 预测的置信区间与预测区间： 区分对平均响应的估计与对单个未来观测值的预测。 第十一章：多重回归：控制复杂因素 模型的扩展： 引入多个自变量，解释如何通过多重回归模型来隔离和量化每个因素的独立影响（例如，在控制了广告投入和季节因素后，价格对销量的真实影响）。 多重共线性问题： 识别和处理自变量之间高度相关的问题。 虚拟变量（Dummy Variables）： 如何在回归模型中纳入分类变量（如地区、产品线）。 第十二章：探索时间序列的规律（入门） 时间序列数据的特性： 趋势、季节性和随机波动。 平滑技术基础： 介绍移动平均法（Moving Average）在短期趋势预测中的应用。 季节性调整： 如何识别和量化数据中的季节性成分，为更准确的季节性预测打下基础。 结语：将统计能力转化为商业价值 本书最后总结了如何将所学的统计工具整合到日常的商业决策流程中，强调统计报告的清晰沟通、模型结果的可视化展示，以及如何批判性地评估第三方提供的统计分析报告。通过本书的学习，读者将能够自信地运用数据语言与同事和管理层进行高效沟通，真正实现数据驱动的战略优势。

评分☆☆☆☆☆

When calculating MS-ROW and MS-COL, you still need to take into account the number of scores that produced the means. 原文中公式没有相应地乘以列数（或行数），但结果却是对的。。。

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天呐，我最近终于入手了那本《Statistical Analysis with Excel for Dummies》，说实话，我当初买它的时候，心里就跟揣了只兔子似的，忐忑不安。我一直觉得统计学这玩意儿就像是个神秘的黑匣子，各种公式、概念，看得我头昏脑胀，感觉离我这个普通人遥不可及。不过，这本书真的完全颠覆了我的想法！它没有像我之前看过的那些教材那样，上来就是一大堆晦涩难懂的理论，而是用一种非常接地气的方式，手把手教你如何利用我们日常办公中最常使用的Excel来完成各种统计分析。我最喜欢的一点是，它把复杂的概念拆解成了一个个小步骤，而且每个步骤都配有清晰的截图，就像你身边有一个耐心的老师，一步步引导你操作。我之前总是觉得，数据分析什么的，那是专业人士才能玩转的，但这本书让我发现，其实只要掌握了Excel的一些基本功能，再加上这本书里的方法，我也能做出像模像样的分析图表，甚至解读出数据背后的故事。尤其是那些关于数据可视化和趋势分析的部分，真的让我眼前一亮，原来枯燥的数字也能变得这么生动有趣！我感觉自己不再害怕面对一大堆数据了，反而有点跃跃欲试，想把生活中遇到的各种问题都用统计学的方法来解决一下。

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我一直以来对数据分析这个领域都充满好奇，但总觉得门槛很高，尤其是那些高深的统计学理论，让我望而却步。直到我偶然发现了《Statistical Analysis with Excel for Dummies》，我才真正感受到了“原来统计学可以这么简单！”这本书最大的亮点在于它完美地融合了 Excel 这个我们日常工作中再熟悉不过的工具。它不是那种枯燥的理论堆砌，而是直接将统计学知识与 Excel 的实际操作相结合，让你在学习理论的同时，立刻就能动手实践。我尤其赞赏它在讲解过程中，对每一个概念的解释都力求通俗易懂，并且配以大量的图文并茂的实例。无论是基础的描述性统计，还是进阶的回归分析，它都能用非常直观的方式呈现出来，让我能轻松理解其中的逻辑。这本书让我感觉，统计分析不再是遥不可及的科学，而是触手可及的实用技能。我甚至开始主动去思考，生活中遇到的各种现象，是否可以用数据来解释，是否可以通过 Excel 来进行分析，从而做出更明智的决策。这本书的出现，彻底打消了我对统计学的恐惧，让我对这个领域充满了信心。

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我一直觉得统计学是个非常重要的技能，但苦于没有找到合适的入门途径。《Statistical Analysis with Excel for Dummies》这本书就像是我学习统计学道路上的一盏明灯。它没有故弄玄虚，而是用一种非常亲民的方式，教你如何利用 Excel 这个我们每天都在用的工具来完成各种各样的统计分析。我最喜欢的是，它不会直接抛出复杂的公式，而是会先让你理解每个统计概念的意义，然后告诉你如何在 Excel 中找到对应的功能来实现。书中大量的图例和操作演示，让我感觉就像是在跟着一位经验丰富的老师一起学习，每一个步骤都清晰可见，易于模仿。我发现，原来很多看起来很复杂的统计分析，用 Excel 也能做得非常高效。这本书不仅让我学会了如何进行数据分析，更重要的是，它让我看到了数据背后隐藏的规律和价值，让我能够更理性地看待问题，做出更明智的决策。我感觉自己从此告别了盲目猜测，进入了一个用数据说话的新时代。

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说实话，我购买《Statistical Analysis with Excel for Dummies》的时候，内心是有些许疑虑的，毕竟“Dummies”系列的书名，虽然暗示了通俗易懂，但有时候也会让人担心内容是否过于浅显。然而，这本书却完全打消了我的顾虑，甚至给我带来了意想不到的惊喜。它的内容安排非常合理，从最基础的 Excel 数据整理和准备开始，逐步深入到各种统计方法的应用。我特别欣赏它在讲解过程中，始终围绕着“如何用 Excel 来做”这个核心展开，每一个统计概念的引入，都会立刻跟进对应的 Excel 操作步骤和实例展示。这种“理论+实践”的模式，让我在学习过程中几乎没有遇到障碍。而且，书中选取的案例也非常贴近实际生活和工作，让我能够立刻感受到统计分析的实用价值。我发现，很多我之前觉得很难理解的统计学概念，在这本书里都被解释得清晰明了，甚至还能够学会一些 Excel 中隐藏的强大功能，用来处理和分析数据。总的来说，这本书让我对 Excel 的数据分析能力有了全新的认识，也极大地提升了我运用数据解决问题的信心。

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我一直对数据分析充满兴趣，但总觉得统计学是门高深的学问，离我这样的普通人很远。《Statistical Analysis with Excel for Dummies》这本书的出现，彻底改变了我的看法。这本书最大的优点在于它将复杂的统计学知识与我们日常工作中常用的 Excel 软件完美结合。它不是那种枯燥的理论讲解，而是通过大量生动的实例，一步步教你如何在 Excel 中进行各种统计分析。我尤其喜欢它在讲解每个统计概念时，都会配有清晰的截图和操作提示，让我能够非常轻松地跟着操作。这本书让我发现，原来统计学并没有想象中那么难，只要掌握了正确的方法和工具，每个人都能轻松地进行数据分析。它不仅提升了我对数据的敏感度，也让我学会了如何从数据中挖掘有价值的信息，并将其转化为实际行动。我感觉自己不再惧怕面对复杂的数据，而是能够更加自信地运用统计学知识来解决工作和生活中的问题。

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