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JMP 实用指南：数据驱动决策的基石 图书名称： JMP 实用指南：数据驱动决策的基石 (JMP Practical Guide: Foundations for Data-Driven Decisions) 内容简介： 本书旨在为统计学初学者、数据分析师以及希望利用强大统计软件JMP提升工作效率的专业人士提供一份全面而实用的操作指南。不同于专注于特定实验设计或高级统计建模的专业书籍，《JMP 实用指南：数据驱动决策的基石》 的核心目标是帮助读者快速掌握JMP软件的界面、基本功能、数据管理流程，并熟练应用核心的描述性统计、探索性数据分析（EDA）以及基础推断性统计工具，从而建立起坚实的“数据思维”和“软件操作”双重能力。 我们深知，在实际工作场景中，数据的准备、清洗和初步探索往往占据了分析工作的绝大部分时间。因此，本书将数据处理与可视化放在了极其重要的位置。 第一部分：JMP 环境与数据准备的艺术 本部分将彻底解构JMP的工作环境，确保即便是初次接触该软件的用户也能迅速适应。 1. 认识 JMP 界面与工作流程： 详细介绍“数据表 (Data Table)”、 “目录 (Index)” 和 “报表 (Report)” 三大核心窗口的交互方式。重点讲解如何通过菜单导航系统快速定位所需功能，避免在繁杂的选项中迷失方向。 2. 数据输入、导入与结构化： 涵盖从键盘输入、复制粘贴到连接外部数据库（如 Excel, CSV 文件）的多种数据导入方法。深入解析JMP中“角色 (Role)”的设置——区分名义型 (Nominal)、有序型 (Ordinal) 和连续型 (Continuous) 数据，这是后续所有分析准确性的基础。 3. 数据清洗与转换： 这是本书强调的重点。我们将讲解如何使用“函数编辑器 (Formula Editor)”进行变量计算、数据类型转换，以及如何利用“筛选器 (Filter)”和“选择 (Select)”工具来高效地识别和隔离异常值（Outliers）或缺失值（Missing Values）。我们将展示如何使用“值标签 (Value Labels)”和“值顺序 (Value Ordering)”来优化分类变量的处理，使其在图表中展现更清晰的逻辑。 第二部分：探索性数据分析 (EDA) 的力量 在进行严谨的假设检验之前，充分了解数据的分布形态、集中趋势和离散程度至关重要。本部分聚焦于如何利用JMP的强大图形能力进行深度探索。 1. 描述性统计学的快速回顾与 JMP 实现： 讲解均值、中位数、标准差、四分位数等核心度量指标在JMP“描述性统计 (Distribution)”报表中的生成与解读。特别关注如何利用“均值”平台来比较不同组别的集中趋势。 2. 动态可视化：连接图形与数据： 重点介绍“分布”平台下的直方图、箱线图（Box Plot）和点图（Dot Plot）。本书强调JMP的交互性：如何在图表上点击数据点，并立即在原始数据表中高亮显示对应记录，实现从图形到数据的“刷选 (Brushing)”和“链接 (Linking)”能力，从而迅速定位异常观察值。 3. 二元数据分析与散点图矩阵 (Graph Builder)： 教授如何使用“散点图”来考察两个连续变量之间的关系。更进一步，将讲解如何利用“图表生成器 (Graph Builder)”来高效地叠加多个变量的分布，通过颜色、大小和分组变量（Grouping Variables）来揭示隐藏的多维关系。 第三部分：基础推断性统计与决策支持 本部分将引导读者从描述转向推断，学习如何利用小样本数据对总体进行合理预测，这是数据驱动决策的关键一步。 1. T 检验与方差分析 (ANOVA) 基础： 详细介绍单样本 T 检验、独立样本 T 检验以及配对 T 检验在JMP中的操作步骤与结果解读。对于方差分析，我们将侧重于“拟合模型 (Fit Model)”平台中，如何设置主效应和交互项，并重点解析 ANOVA 表中的 P 值、F 统计量以及效应大小（Effect Size）的含义。 2. 非参数方法的选择： 鉴于现实数据常不满足正态性或方差齐性的假设，本书会指导用户何时应转向使用 Wilcoxon、Mann-Whitney U 检验等非参数方法，并在JMP中准确执行这些测试。 3. 回归分析的入门： 介绍简单线性回归和多元线性回归的基础建模。重点在于解释回归系数的含义、拟合优度（R-squared）的评估，以及如何检查回归模型的关键假设（如残差的正态性与独立性）。本书将强调“诊断图 (Diagnostic Plots)”在评估模型稳健性中的作用。 4. 比例数据分析：卡方检验： 讲解如何处理计数数据，使用“列联表 (Contingency Table)”进行卡方拟合优度检验和独立性检验，并讨论费舍尔精确检验（Fisher's Exact Test）的应用场景。 目标读者： 本书是为那些希望系统学习如何使用JMP软件进行日常数据整理、探索性分析和基础统计推断的从业人员和学生设计的。它假定读者对统计学概念有基本的了解，但无需具备深厚的理论背景。通过大量的实例操作和JMP界面截图，读者将能够立即将所学知识应用于自己的数据集，从而加速从原始数据到可执行洞察的转化过程，实现真正的数据驱动决策。 本书特色： 操作驱动： 每一步骤都配有清晰的 JMP 菜单路径和屏幕截图。 情景导向： 案例选择贴近市场调研、质量控制和运营管理中的常见问题。 强调软件特性： 深入挖掘 JMP 独有的交互式报告和动态数据可视化能力。
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