统计数据分析与应用丛书：基于Excel的统计应用（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

陈欢歌，薛微 编

图书标签:

• 统计分析
• Excel
• 数据分析
• 应用统计
• 统计学
• 数据处理
• Excel应用
• 统计建模
• 商业分析
• 数据可视化

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300150833

版次：2

商品编码：10993898

包装：平装

丛书名： 统计数据分析与应用丛书

开本：16开

出版时间：2012-04-01

用纸：胶版纸

页数：243

字数：353000

正文语种：中文

内容简介

　　 《统计数据分析与应用丛书：基于Excel的统计应用（第2版）》以统计应用案例为主线，以计算机技术为实现工具，是一套具有一定理论高度，且具备一定指导性和实战性的统计应用书籍。适合普通经营管理人员、基层科研人员、高层决策者、一般数据处理工作者和高校学生学习使用。数据收集、整理和分析是统计应用的主要内容，而Excel因其具有电子表格管理、数据清单管理、商业统计图表处理以及数据分析与决策功能，受到了广大用户的青睐，并成为政府机构和企事业单位进行数据处理分析的主要工具。
　　 《统计数据分析与应用丛书：基于Excel的统计应用（第2版）》沿用了第一版的写作风格，以需求为导向，以案例为基础，深入浅出地介绍了Excel的统计数据处理功能和分析方法。同时，选择数据处理中极为普遍的问卷调查案例，介绍了利用Excel构建统计应用系统的总体框架、步骤和技术。从Office2007版开始，为方便用户快速找到相应的处理功能，微软公司改变了Office软件的一贯界面，将菜单和工具栏为主调的传统操作风格，改变为由Office按钮、选项卡和快速访问工具栏组成的新型风格，这些变化在《统计数据分析与应用丛书：基于Excel的统计应用（第2版）》中也得以体现。

作者简介

陈欢歌，工学硕士，现任北京培黎职业学院计算机系副教授、系主任。主要从事计算机应用教学与管理工作。曾在计算机公司从事八年软件开发与计算机系统集成工作，主持并参与项目20余个。主要科研领域为网络数据分析与数据挖掘，主要教学领域为软件工程及软件开发与测试。
薛薇，工学硕士、经济学博士，中国人民大学应用统计学科研究中心副主任，中国人民大学统计学院副教授。关注数据挖掘及统计分析方法、统计和数据挖掘软件应用、统计数据库系统研发等方面，涉足网络新媒体传播和互动模式建模、政府和官方微博分析、学科学术热点跟踪等文本挖掘和统计应用领域，以及以数据挖掘为依托的客户关系管理等。主要著作：《SPSS统计分析方法及应用》、《Clementine数据挖掘方法及应用》、《基于信息技术的统计信息系统》。

内页插图

目录

第1章 立统计应用的数据环境
1.1 统计应用的数据环境
1.2 Excel的数据组织和相关概念
1.3 利用Excel建立统计台账
1.4 利用Excel建立统计表
1.5 利用Excel进行统计分析的附加说明

第2章 工统计数据
2.1 统计台账数据的派生
2.2 统计台账数据的排序
2.3 统计台账数据的筛选查询
2.4 统计台账数据的统计
2.5 统计台账数据的个性化输出
2.6 外部统计台账数据的导人
2.7 统计报表接收的自动化管理
2.8 统计报表的汇总
2.9 利用Excel发布统计数据

第3章 述数据特征
3.1 刻画数据的集中趋势
3.2 刻画数据的分布形状
3.3 刻画数据的离散趋势
3.4 利用“数据分析”命令进行数据描述性分析

第4章 分析数据间的相关性
4.1 数据间的相关性
4.2 分析两数值型数据间的相关性
4.3 分析两品质型数据间的相关性
4.4 相关的可靠性检验
4.5 数据的线性回归分析

第5章 数据到推论
5.1 数据与推论
5.2 推论基础
5.3 一个总体均值的推论
5.4 一个总体比例的推论
5.5 两个总体均值的比较

第6章 析数据间的差异性
6.1 数据间的差异性
6.2 单因素方差分析
6.3 双因素方差分析

第7章 数据看未来
7.1 如何从数据看未来
7.2 时间序列的预处理
7.3 时间序列的趋势外推分析
7.4 时间序列的移动平均分析
7.5 时间序列的指数平滑分析
7.6 时间序列的季节调整分析

第8章 计应用集成系统的开发工具
8.1 初步认识ExcelVBA
8.2 对象、属性和事件
8.3 ExcelVBA程序设计基础
8.4 ExcelVBA程序结构
8.5 常用的Excel专用对象
8.6 ExcelVBA宏的安全性

第9章 于Excel的统计应用集成系统
9.1 利用ExcelVBA实现用户窗口设计
9.2 个简单的系统示例
9.3 利用ExcelVBA开发统计应用集成系统的问题

前言/序言

《统计思维：数据驱动的决策之道》 在信息爆炸的时代，数据无处不在，它们如同隐藏的宝藏，等待着有识之士去发掘其中蕴含的深刻洞察。然而，拥抱海量数据并非易事，理解和运用它们更是需要一套系统的思维方式和实用的工具。《统计思维：数据驱动的决策之道》并非一本枯燥的数学理论堆砌，而是致力于为您点亮一盏明灯，指引您如何运用统计学的核心思想，在纷繁复杂的数据世界中拨开迷雾，做出更明智、更具洞察力的决策。 本书是一次关于“如何思考”的探索，而非“如何计算”。它关注的是统计学背后的逻辑，是如何通过观察、归纳、推理和验证来理解现象、预测趋势、评估风险。我们不纠结于复杂的公式推导，而是聚焦于概念的清晰理解和实际应用。通过本书，您将学会如何像一个统计学家一样去思考：如何提出恰当的问题，如何设计有效的调查或实验来收集有价值的数据，如何识别数据中的模式和异常，如何评估不同选项的概率和潜在影响，以及如何将这些分析结果转化为清晰、有说服力的沟通，最终驱动有效的行动。 第一部分：理解数据的本质与力量 我们从最基础的层面出发，探究数据的含义、类型以及它们在我们生活和工作中扮演的角色。您将了解到： 数据是什么？ 深入剖析数据的构成，从定性数据到定量数据，从离散变量到连续变量，理解不同类型数据的特性及其在分析中的适用性。例如，我们将讨论一个公司销售额（定量，连续）与客户满意度评分（定性，有序）在分析中的不同处理方式。 为什么数据如此重要？ 探讨数据驱动决策的理念，以及在商业、科研、公共服务等各个领域，数据分析如何成为提升效率、优化流程、发现机遇的关键。我们将通过案例展示，例如，一家零售商如何通过分析顾客购买行为来优化商品陈列和促销策略，从而显著提升销售业绩。 数据的局限性与陷阱： 认识到数据并非万能，并学习如何识别和规避数据收集、处理和解读过程中可能存在的偏差和误导。我们将讨论“幸存者偏差”如何在投资决策中产生误导，或者“相关性不等于因果性”在日常判断中造成的混淆。 第二部分：构建统计思维的核心框架 本部分将为您搭建起统计思维的骨架，介绍那些支撑统计分析的 foundational concepts。您将掌握： 变量的类型与度量： 细致区分不同类型的变量（如名义变量、顺序变量、区间变量、比例变量），并理解每种类型变量适合采用的统计方法。例如，为什么我们可以对平均身高进行计算，但不能对平均颜色进行计算。 数据的可视化： 学习如何通过图表清晰地呈现数据，发现数据中的趋势、分布和关系。我们将介绍各类经典图表，如直方图、散点图、箱线图、条形图等，并分析不同图表在传达信息时的优劣势。例如，如何通过散点图揭示广告投入与销售额之间的潜在关联，而非简单的线性关系。 描述性统计： 掌握描述数据中心趋势（如均值、中位数、众数）和离散程度（如方差、标准差、四分位距）的基本工具。这些工具能帮助我们快速概括数据集的关键特征。我们将用实际例子说明，在分析一组学生考试成绩时，了解平均分和标准差能够帮助我们判断整体学习状况以及成绩分布的均匀程度。 概率的基本概念： 引入概率论的入门知识，理解随机事件、概率分布等概念，为理解抽样和推断打下基础。我们将讨论如何在不确定性环境中进行决策，例如，一枚硬币出现正面的概率是50%，那么连续抛出三次正面朝上的概率是多少？ 第三部分：从样本到总体：推断性统计的智慧 数据分析的真正威力在于能够从有限的样本信息中推断出关于更大群体的结论。本部分将引导您探索推断性统计的奥秘： 抽样的艺术： 理解抽样的重要性，以及不同抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）如何影响我们推断的可靠性。我们将探讨为何进行科学的抽样比收集所有数据更有效率。 统计推断的基石： 深入理解置信区间和假设检验的核心思想。您将学会如何利用样本数据来估计总体参数的可能范围，以及如何检验关于总体的某个猜想是否成立。例如，如何根据一个小型顾客调研的反馈，来估计整个城市顾客对新产品的满意度范围。 方差分析（ANOVA）的洞察： 了解如何比较三个或三个以上组别的均值是否存在显著差异，这在科学实验和市场调研中尤为常见。我们将举例说明，如何通过ANOVA比较不同广告策略对产品销量的影响。 回归分析：预测与解释： 学习如何建立模型来量化变量之间的关系，预测未知数值，并解释影响因素。从简单的线性回归到多元回归，您将掌握分析变量间线性关系的强大工具。例如，如何建立一个模型来预测房屋价格，考虑面积、地段、房龄等多个因素的影响。 第四部分：探索变量间的复杂关系 真实世界的数据往往不是孤立存在的，变量之间存在着千丝万缕的联系。本部分将带领您深入探索这些复杂关系： 相关性分析： 理解如何量化两个变量之间线性关系的强度和方向。我们将区分正相关、负相关和零相关，并强调相关性不等于因果性。 卡方检验： 学习如何分析两个分类变量之间是否存在关联。这对于市场细分、用户行为分析等场景非常有用。例如，分析不同年龄段的消费者对某种产品的偏好是否存在差异。 时间序列分析基础： 认识到数据随时间变化的特性，并了解如何识别趋势、季节性、周期性等模式，以进行预测。例如，预测未来一个季度的股票价格走势或销售量。 第五部分：统计应用的实战策略 理论知识最终需要落地到实践。本部分将分享在实际应用中需要注意的关键点和最佳实践： 数据质量的重要性： 强调数据清洗、预处理在分析过程中的决定性作用，以及如何识别和处理缺失值、异常值。 选择合适的分析方法： 根据研究问题、数据类型和目标，选择最恰当的统计工具。 结果的解读与沟通： 学习如何清晰、准确地向不同受众传达分析结果，避免误导，并为决策提供有力支持。 常见的误用与反思： 揭示统计学在现实中被误用的常见方式，以及如何保持批判性思维，避免陷入统计陷阱。 《统计思维：数据驱动的决策之道》 是一本适合所有希望提升数据素养、做出更明智决策的读者。无论您是商业决策者、市场分析师、产品经理、科研人员，还是对数据充满好奇的普通大众，本书都将是您开启数据智慧之旅的理想伙伴。它不要求您拥有深厚的数学背景，但鼓励您拥有探索未知的勇气和拥抱数据驱动思维的决心。让我们一起，用统计的视角，洞察世界的真相，开启数据驱动的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对数据充满好奇心的普通读者，我一直觉得统计学是一门非常有趣但又有些高深的学科。我尝试过一些在线课程，但总觉得缺乏系统性和连贯性。这本书的书名“统计数据分析与应用丛书：基于Excel的统计应用”听起来就很吸引人，它既有学术的严谨性，又有实践的应用性。我特别希望这本书能够用通俗易懂的语言来解释统计学中的各种概念，比如均值、方差、标准差、正态分布等等，并且能够用Excel作为载体，通过图表和表格生动地展示这些概念。我希望作者能够避免使用过多的专业术语，或者在出现专业术语时提供清晰的解释。我喜欢那种能够一步步引导读者学习的教学方式，而不是直接抛出复杂的公式。如果这本书能够帮助我建立起对统计学的基本认知，并让我能够运用Excel进行一些初步的数据探索和可视化，那我将会非常满意。

评分☆☆☆☆☆

最近我一直在寻找一本能够系统学习统计分析方法的书籍，尤其希望它能结合实际操作，而不是仅仅停留在理论层面。这本书的副标题“基于Excel的统计应用”立刻引起了我的注意。我对Excel并不陌生，日常工作中也会用到一些基础功能，但对于如何利用Excel进行深入的统计分析，我一直感到力不从心。我看到有人提到这本书的讲解非常细致，从基础的描述性统计，到推断性统计，再到一些常见的回归分析和方差分析，都会一步步地带着读者操作。我特别关心书中是否会讲解如何使用Excel的内置函数和工具，比如数据透视表、图表生成、以及一些统计分析的插件。如果能有详细的截图和操作步骤，那对我来说就太有帮助了。我希望这本书不仅能教会我统计学的原理，更能让我熟练地运用Excel来解决实际问题，比如市场调研数据的分析、销售数据的预测等等。我正在考虑是否要把它作为我近期学习的重点，因为它听起来非常实用，能够填补我在数据分析技能上的空白。

评分☆☆☆☆☆

我是一名市场营销人员，平时工作中经常需要处理大量的用户数据，包括用户画像、消费行为、活动效果等等。虽然我不是统计学专业的，但深知数据分析对于优化营销策略的重要性。我之前尝试过阅读一些统计学的理论书籍，但总觉得过于抽象，难以落地。当我看到这本书的介绍时，我感觉眼前一亮。“基于Excel的统计应用”这个定位非常精准地击中了我的痛点。我希望这本书能够提供一些可以直接套用的分析模板，或者是一些实用的数据处理技巧，让我能够快速地从杂乱的数据中提取有价值的信息。例如，如何用Excel来分析用户留存率、计算转化率、评估广告投放效果等等。我非常期待书中能够提供一些真实的案例分析，并给出详细的操作步骤，让我可以跟着书中的例子进行模仿和练习。如果这本书能帮助我提升数据分析能力，让我能够更科学地制定营销计划，那它就绝对物超所值了。

评分☆☆☆☆☆

我是一名即将步入职场的大学生，专业是经济学。在我的专业学习中，统计学是一个非常重要的基础课程，但很多同学都反映在实际操作中比较吃力，尤其是在数据分析工具的使用方面。我的导师也曾推荐过一些统计分析的教材，但很多都侧重于理论推导，对于实际操作的指导相对较少。当我了解到这本书的主题时，我感觉它可能正好符合我们这类学生的学习需求。我希望这本书能够清晰地讲解如何利用Excel来完成一些基础的统计分析任务，比如数据的录入、清洗、整理，以及描述性统计量的计算和图表的绘制。我也希望它能介绍一些常用的统计模型，并演示如何在Excel中实现这些模型的应用。如果书中能包含一些与经济学相关的案例，那将是锦上添花了。我想通过这本书，不仅能巩固我的统计学理论知识，更能提升我的实践操作能力，为我未来的学习和工作打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计挺简洁大方的，封面上“统计数据分析与应用丛书”这几个字尤其醒目，感觉很有学术范儿。书的整体色调是那种沉稳的蓝色，搭配白色的字体，看上去很专业，也很容易吸引到对统计学感兴趣的读者。我翻开书的扉页，纸张的质感很不错，厚实且不易透墨，这对于经常做笔记的我来说是个加分项。目录页的设计也很清晰，章节划分得井井有条，每一个标题都点明了该部分要讲解的核心内容，让人一眼就能了解这本书的知识体系。从目录来看，这本书涵盖了从基础统计概念到一些进阶的应用，而且特别强调了Excel的应用，这对我这种非专业背景但又需要处理数据的人来说，简直是福音。我还在犹豫是不是要立刻入手，因为我对Excel的熟悉程度有限，不知道这本书的讲解方式是否能够让我这样的初学者也能轻松掌握。不过，看到“第2版”这个字样，说明这本书已经经历过市场的检验和读者的反馈，很可能在内容上已经有了优化和更新，这一点让我更加期待。

评分☆☆☆☆☆

不错，还是蛮好用的，值得推荐

评分☆☆☆☆☆

可以可以可以，值得看看 多学习

评分☆☆☆☆☆

书不错，挺有用的。评论也是为了得京豆

评分☆☆☆☆☆

不错，还是蛮好用的，值得推荐

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好

评分☆☆☆☆☆

内容翔实，实践有方，值得深研。

评分☆☆☆☆☆

发货物流快，包装完好，质量还不错，推荐一下

评分☆☆☆☆☆

写得比较务实，看上去像工具操作书，有些章节认真读后觉得不愧是有实战经验写的。对初级挖掘人员比较有帮助

评分☆☆☆☆☆

比较实用，专业性比较强，讲解比较详细，容易理解，对老师和学生有一定的指导意义。