白話統計 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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馮國雙 著

圖書標籤:

• 統計學
• 白話
• 入門
• 概率論
• 數據分析
• 統計方法
• 通俗易懂
• 實用
• 學習
• 科普

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121335181

版次：1

商品編碼：12310800

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

用紙：膠版紙

頁數：296

字數：444000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：統計學專業人員、對統計學感興趣的人員、工作中需要用到統計學的人員、想學習統計學又不知如何學習的人員。廣大的數據分析師。

《小白學統計》公眾號主理人馮國雙博士作品

馮國雙博士另著有《小白學SAS一書》

行傢張文彤博士帶頭點贊

涉及Excel、SPSS、R、SAS、JMP等常用工具軟件

內容簡介

在《白話統計》中你可以解決很多簡單的網絡搜索所不能解決的問題。在當前網絡發達的時代，幾乎任何概念和知識點都可以從網絡上查到。但是有一點你很難查到，那就是統計分析的思路和觀點。比如，你可以很容易地在網上查到什麼是綫性迴歸，但你卻查不到怎麼“做”綫性迴歸分析，在你遇到實際數據時仍然不知道如何分析。在《白話統計》中你可以獲得這些思路和觀點。盡管這些觀點未必是所有人都認可的，但根據筆者多年的分析經驗，它們在實踐中通常是奏效的。《白話統計》凝結瞭作者十多年來對統計分析的理解，對各種方法的介紹采用全新的理念和思路，不再是介紹方法本身，而是試圖將各種方法之間的聯係闡述清楚；不再是介紹方法如何計算齣結果，而是盡量說明方法背後的思想。當然，本書同時提供瞭如何實現結果的軟件（涉及Excel、SAS、R、JMP、SPSS 等）操作。

作者簡介

馮國雙，北京大學醫學部博士，具有十多年的數據統計分析經驗，知名統計學平颱“小白學統計”的創始者與維護者。已主編多部統計學專著，齣版《小白學SAS》，同時兼任多個與統計有關的學術委員會委員。興趣愛好：在熱愛統計分析之餘，還對古玩奇石、盆景製作和詩詞鑒賞略有心得。

精彩書評

統計並不難，難的是怎樣學起來不頭疼。我一直都想寫一本平易近人的統計入門書，奈何俗務纏身，未能如願。《白話統計》在這方麵做瞭很有意義的嘗試，有觀點的書，值得有觀點的您來讀！
——張文彤 博士

統計是動態的曆史，曆史是靜態的統計。隻有瞭解統計學，你我或許纔能真正窺見“雲計算”和“大數據”時代的精彩……
——陳曉峰 中國移動在綫服務公司

我在審稿中經常為一些統計學問題而煩惱。在試讀瞭本書後，我發現，絕大多數發錶文章中遇到的關於統計學的睏惑都可以從本書中找到答案。
——呂相徵 中華預防醫學雜誌編輯部主任

推薦序

宋代禪宗大師青原行思曾提齣參禪的三重境界：參禪之初，看山是山，看水是水；禪有悟時，看山不是山，看水不是水；禪中徹悟，看山仍是山，看水仍是水。統計學的學習過程何嘗不是這樣：初學統計時，看到一種方法，覺得就是這種方法，如學到t檢驗，覺得t 檢驗就是用於兩組均值比較的方法；經過一段時間的學習，突然發現原來看過的方法並不是所想的那樣，如在綫性迴歸中也看到瞭t 檢驗的身影，這時覺得t 檢驗不再是自己想象中的t 檢驗瞭；再經過一段時間的學習，就會明白方法還是原來的方法，所謂的疑惑隻是自己心動而已，這時就真正理解瞭t 檢驗的含義，而不再把它當作一種固定於特定場閤的檢驗方法。
對於統計學初學者而言，通過課堂老師的講授，不難達到第一種境界；然後通過接觸各種資料，慢慢就會發現各種方法跟課堂上所講可能有所不同，剪不斷，理還亂，逐漸進入第二種境界；此時，如果不能厘清思路，則很容易陷入迷惑和混亂，想達到第三種境界就難上加難瞭。當然，你可以充分利用網絡資源查找各種信息，從而為自己解惑。然而這種資源雖然多，但較為零散，而且可能會看到眾說紛紜的情況，使得你更加淩亂。幸運的是，馮國雙博士的這本《白話統計》以通俗、幽默的語言深入淺齣地介紹瞭統計學中的各種概念和思想，為很多人消除瞭留在心中多年的存疑，可以在這一階段幫助讀者答疑解惑。其中有些內容曾經發布在微信公眾號“小白學統計”中，也因此受到瞭很多網友的好評。
目前，歐美有不少類似白話介紹統計方法之類的書籍，這類書的特點是：不像教材那樣用沉重、拘謹的語言來介紹統計學方法，而是以風趣、淺顯的話語來解釋說明；內容不一定多，但盡量深入。相比之下，國內的這類書籍並不多見，在生物統計學領域尤其缺乏。這就導緻很多非統計學專業人士覺得統計學“麵目可憎”，始終無法真正喜歡上統計學。可喜的是，目前逐漸成長起來的年輕的統計學傢已經意識到這一問題，馮博士的這本《白話統計》正是讓統計學盡量接地氣的一種有益嘗試。
《白話統計》凝結瞭作者十多年來對統計學的理解，采用彆具一格的編寫理念和思路，對各種方法的介紹不再是介紹方法本身，而是試圖將各種方法之間的聯係闡述清楚；不再是介紹方法如何計算齣結果，而是盡量說明方法背後的思想。本書對基本概念和方法的介紹沒有采用教材中非常嚴謹的語言，而是盡可能用白話來解釋說明。例如，在介紹纍積分布和概率密度時，用到瞭《神雕俠侶》中的情節；在介紹假設檢驗思想時，用到瞭“女士品茶”的故事；在介紹中心極限定理時，采用瞭裏約奧運會期間的一則虛擬故事。這不僅使得抽象理論形象化、復雜問題簡單化，也增加瞭本書的趣味性和可讀性，體現瞭作者深厚的理論功底和豐富的實踐經驗。
在此，我把《白話統計》這本著作推薦給各位讀者，無論是初學者、統計學專業人士，還是統計學應用工作者，相信都能從中獲益。

陳 峰
南京醫科大學教授

目錄

第 1 篇 基礎篇
第1 章 為什麼要學統計 2
1．1 統計學有什麼用 3
1．2 生活世事皆統計 4
1．3 如何學統計 4

第 2 章 變異――統計學存在的基礎 6
2．1 隨機與變異 6
2．2 特朗普與羅斯福的勝齣――抽樣調查到底可不可靠 8
2．3 什麼是抽樣誤差 9

第 3 章 郭靖的內力能支撐多久――談概率分布 11
3．1 纍積分布與概率密度的通俗理解 12
3．2 是生存還是死亡？這是一個問題――用Weibull 分布尋找生存規律 16
3．3 2003 年的那場SARS――用Logistic 分布探索疾病流行規律 20
3．4 “普通”的正態分布 23
3．5 幾個常用分布――t 分布、χ2 分布、F 分布 28

第 4 章 關於統計資料類型的思考 35
4．1 計數資料等於分類資料嗎 36
4．2 計數資料可否采用連續資料的方法進行分析 37
4．3 分類資料中的無序和有序是如何確定的 38
4．4 連續資料什麼時候需要轉換為分類資料 39
4．5 連續資料如何分組――尋找cut-off 值的多種方法 41
4．6 什麼是虛擬變量/啞變量 47

第 5 章 如何正確展示你的數據 52
5．1 均數和中位數――你被平均瞭嗎 53
5．2 方差與標準差――變異的度量 54
5．3 自由度――你有多少自由活動的範圍 56
5．4 百分位數――利用百分數度量相對位置 57
5．5 如何比較蘋果和橘子――利用Z 值度量相對位置 59
5．6 某百歲老人調查報告說：少運動纔能活得久――談一下比例和率 61
5．7 在文章中如何正確展示百分比 63

第 6 章 尋找失蹤的運動員――中心極限定理 64
6．1 中心極限定理針對的是樣本統計量而非原始數據 65
6．2 樣本量大於30 就可以認為是正態分布瞭嗎 67

第 7 章 從“女士品茶”中領會假設檢驗的思想 70
7．1 女士品茶的故事 70
7．2 零假設和備擇假設 ． 72
7．3 假設檢驗中的兩類錯誤 73
7．4 P 值的含義 76
7．5 為什麼P 值小於0．05（而不是0．02）纔算有統計學意義 78
7．6 為什麼零假設要設定兩組相等而不是兩組不等 79

第 8 章 參數估計――一葉落而知鞦 81
8．1 點估計 81
8．2 最小二乘估計 82
8．3 最大似然估計 84
8．4 貝葉斯估計 86

第 9 章 置信區間估計――給估計留點餘地 88
9．1 置信區間的理論與實際含義 88
9．2 置信區間與P 值的關係 90
9．3 利用標準誤計算置信區間 91
9．4 利用Bootstrap 法估計置信區間 92

第 2 篇 實用篇
第10 章 常用統計方法大串講 98
10．1 一般綫性模型――方差分析與綫性迴歸的統一 99
10．2 廣義綫性模型――綫性迴歸與Logistic 迴歸的統一 103
10．3 廣義可加模型――脫離“綫性”束縛 107
10．4 多水平模型――打破“獨立”條件 112
10．5 結構方程模型――從單因單果到多因多果 119

第 11 章 正態性與方差齊性 127
11．1 用統計檢驗方法判斷正態性 127
11．2 用描述的方法判斷正態性 130
11．3 方差分析中的方差齊性判斷 133
11．4 理解綫性迴歸中的方差齊性 135

第 12 章 t 檢驗――不僅是兩組比較 138
12．1 從另一個角度來理解t 檢驗 138
12．2 如何正確應用t 檢驗 140
12．3 t 檢驗用於迴歸係數的檢驗 141
12．4 t 檢驗的替代――Wilcoxon 秩和檢驗 142

第 13 章 方差分析與變異分解 145
13．1 方差分析中變異分解的思想 145
13．2 為什麼迴歸分析中也有方差分析 147
13．3 鐵打的方差分析，流水的實驗設計 148
13．4 方差分析後為什麼要進行兩兩比較 152
13．5 多重比較方法的選擇建議 154
13．6 所有的多組都需要做兩兩比較嗎――兼談固定效應和隨機效應 164
13．7 重復測量方差分析詳解 166
13．8 方差分析的替代――Kruskal-Wallis 秩和檢驗 176
13．9 多組秩和檢驗後的兩兩比較方法 178

第 14 章 卡方檢驗――有“卡”未必走遍天下 181
14．1 卡方檢驗用於分類資料組間比較的思想 181
14．2 卡方用於擬閤優度評價――從Hardy-Weinberg 定律談起 184
14．3 似然比χ2、M-H χ2、校正χ2 與Fisher 精確檢驗 186
14．4 等級資料到底可不可以用卡方檢驗 191
14．5 卡方檢驗的兩兩比較 193
14．6 Cochran-Armitage 趨勢檢驗 194
14．7 分類變量的賦值是如何影響分析結果的 196

第 15 章 相關分析與一緻性檢驗 200
15．1 從協方差到綫性相關係數 200
15．2 綫性相關係數及其置信區間 203
15．3 如何比較兩個綫性相關係數有無差異 206
15．4 分類資料的相關係數 207
15．5 基於秩次的相關係數 210
15．6 相關分析中的幾個陷阱 213
15．7 用ICC 和CCC 指標判斷一緻性 215
15．8 用Bland-Altman 圖判斷一緻性 218
15．9 Kappa 檢驗在一緻性分析中的應用 219

第 16 章 綫性迴歸及其分析思路 222
16．1 殘差――識彆迴歸模型好壞的關鍵 223
16．2 迴歸係數的正確理解 226
16．3 迴歸係數檢驗VS 模型檢驗 227
16．4 均值的置信區間VS 個體的預測區間 228
16．5 逐步迴歸篩選變量到底可不可靠――談變量篩選策略 230
16．6 如何評價模型是好還是壞――交叉驗證思路 237
16．7 綫性迴歸的應用條件――你的數據能用綫性迴歸嗎 240
16．8 如何處理非正態――Box-Cox 變換 247
16．9 如何處理非綫性――Box-Tidwell 變換 248
16．10 方差不齊怎麼辦――加權最小二乘法 250
16．11 當共綫性導緻結果異常時怎麼辦――嶺迴歸、Lasso 迴歸 254
16．12 發現異常值應該刪除嗎――談幾種處理異常值的方法 260
16．13 如何處理缺失值――是刪除還是填補 268
16．14 一個非教材的非典型案例――綫性迴歸的綜閤分析 276

前言/序言

前 言
在一本書中如果沒有自己的觀點，而隻是各種已知知識的堆疊，那這本書還有什麼意義呢？
——作者

時光飛逝，從我的第一本書齣版到現在，轉眼已經過去瞭7 年。期間，我的統計分析經驗在不斷積纍，對統計學方法也有瞭更深一步的認識。但有一點始終未變，那就是我對統計學的熱愛以及推廣統計學的理念。從我的第一本書開始，我的理念就是，盡量寫一本讓非統計學專業人員也能看懂的統計書。直到本書的麵世，盡管每本書的風格不一，但我始終遵循這一理念。
推廣和普及統計學並不是一件容易的事情。由於各種原因，不少人在初學統計學時有點抵觸，所以我盡量通過各種方式努力使統計學“平易近人”，寫書便是其中之一。多年前我曾在百度空間創建瞭自己的“衛生統計空間”，閱讀量達到近百萬次，後來由於百度空間關閉而結束。後來我又在微信公眾平颱上創建瞭“小白學統計”公眾號。在本書齣版之際，該公眾號恰好滿兩歲，粉絲也剛好滿2 萬人。不少人在公眾號上留言，建議我將內容整理成冊並齣版。因此，在後期我就一邊寫新的文章，一邊將其整理修訂。雖然本書脫胎於“小白學統計”公眾號，但內容其實和公眾號裏的文章並不相同。
事實上，我幾乎重寫瞭所有內容，因為正式齣版的書籍不能像公眾號裏的文章那樣隨意。所以，盡管你會看到書中的內容有與公眾號相似之處，但本書更為係統和詳細。
關於本書的名字，我曾在公眾號上徵集各位讀者的意見，很多人建議直接用《小白學統計》這一書名。但經過仔細考慮，以及幾位試讀朋友的建議，最終還是命名為《白話統計》。因為本書並沒有像教材一樣係統地介紹各種統計方法，而更像隨筆或補充讀物。如果用武俠小說來類比，則更像梁羽生筆下的《玄功要訣》或金庸小說中的《易筋經》，雖然並不側重教你具體招式，但卻可以讓你在學其他招數的時候事半功倍。

這是一本怎樣的書
第一，你可以把本書看作一本“翻譯”書。我在盡力把統計學中的公式“翻譯”成白話文。比如，你在很多統計學書中看到正態分布的公式，而在本書中，你看到的是正態分布公式的解釋及其實際含義；再如，你在統計學書中看到最大似然估計的公式時可能會有點睏惑，本書則通過例子通俗地解釋最大似然估計的計算思想。
第二，你還可以把本書看作統計學教材的補充內容。本書並不是簡單地介紹各種統計方法，而是盡量把各種方法串聯起來，從思路上理解方法本身。例如，教材中都會介紹如何用t 檢驗進行兩組比較，本書則重在闡述t 檢驗的思想本身，這樣你在任何場閤（如綫性迴歸、相關分析）看到t 檢驗都不會覺得陌生；而且本書還專門用瞭一章的篇幅對常見的各種統計學方法進行瞭串講，從一般綫性模型到廣義可加模型，盡量讓你明白它們之間的關係。
第三，如果你願意，則也可以把本書看作一本打發時間的消遣讀物。本書對所有概念和方法都盡量以通俗的語言而非官方語言來闡釋。例如，在介紹分布時，通過大傢熟知的郭靖如何消耗內力來進行說明，從而避免瞭不少人對“分布”這一概念完全摸不著頭腦的尷尬；在介紹假設檢驗思想時，用瞭“女士品茶”這一淺顯的例子來說明其思路。

從這本書中你能學到的和不能學到的
本書分為兩大部分：基礎篇和實用篇。其中，基礎篇介紹瞭統計學中常見的概念及初學者容易存在的疑惑。例如，很多人都頭疼的分布（第3 章）、初學者不易理解的假設檢驗（第7 章）、比較重要的中心極限定理（第6 章）、參數估計和置信區間（第8 章和第9 章）等。
實用篇則側重介紹各種方法的思路及實現，先對各種常見方法進行瞭串講（第10章），然後分彆介紹瞭t 檢驗（第12 章）、方差分析（第13 章）、卡方檢驗（第14 章）、相關分析（第15 章）、迴歸分析（第16 章）。但是韆萬不要被我列舉的錶麵現象所迷惑，這些方法可能你覺得都“會”，但如果你打開本書，則會發現原來這些內容並不是這麼簡單的。
一本書如果沒有作者自己的觀點，而隻是知識的堆疊，那麼這類書是沒有太大價值的。尤其在當前網絡發達的時代，幾乎任何概念和知識點都可以從網絡上查到。但是有一點你很難查到，那就是統計分析的思路和觀點。比如，你可以很容易地在網上查到什麼是綫性迴歸，但你卻查不到怎麼“做”綫性迴歸分析，在你遇到實際數據時仍然不知道如何分析。在本書中，你可以獲得這些思路和觀點。盡管這些觀點未必是所有人都認可的，但根據我多年的分析經驗，它們在實踐中通常是奏效的。
如果你想從本書中學習如何一步步地進行軟件操作，那你可能會失望。本書沒有教你具體的軟件操作過程，因為軟件實現是最簡單的，而統計分析思路則是更為復雜的。學習統計，最遙遠的距離是，你麵對著電腦中的統計軟件（中文版），菜單上的每個中文都認識，卻始終不知道該點什麼。這很讓人受挫，不是嗎？然而這不是軟件操作的問題，而是統計思路的問題。本書將教你擺脫這一尷尬局麵。

什麼人適閤閱讀本書
如果你對統計學是完全的零基礎，那麼看前半部分內容應該問題不大，但對後半部分的統計方法可能需要花點心思，因為學習後半部分內容還是需要一定的統計學基礎的。所以本書主要適閤以下讀者：
.剛剛接觸統計學，跟著老師聽瞭幾堂課，但是腦子裏依然是一團糨糊的人。
.學過統計學，但是對各種方法之間的關聯並不清楚，想更進一步融會貫通的人。
.在課堂上學過統計學，但遇到實際數據卻不知如何下手，想瞭解數據分析思路的人。
.統計學已經學得不錯瞭，但有點眼高手低，對有些概念並未真正理解的人。
.會一點數據分析，但是在實際數據麵前容易頭腦不清晰，想學習數據分析技巧的人。
.會用簡單的統計軟件（如SPSS），但點開菜單卻不知道裏麵的選項是什麼意思、不知該如何勾選、也不知如何解讀結果的人。
.喜歡本人作品、“小白學統計”公眾號的粉絲。
……

本書所用的軟件
本書中結果的展示主要基於SAS 9.4 和JMP Pro 13。書中凡是涉及計算或結果展示的內容，大都給齣瞭軟件實現的語句或操作過程。考慮到不同讀者有各自的軟件使用習慣，書中分彆給齣瞭SAS 9.4、R 3.4.3、SPSS 20 和JMP Pro 13 的軟件實現過程，部分特殊內容也用到瞭Medcalc 和Stata 12.0。

本書中的配套資源下載
本書中所有例子的數據、SAS 程序和R 程序都可以在知瞭幫網站下載，以節省讀者輸入數據和程序的時間。

緻謝
首先，非常感謝陳峰老師在百忙之中幫忙作序，陳老師是一位儒雅型的生物統計學教授，能夠請到陳老師作序，為本書增色不少。其次，感謝成都道然科技有限責任公司在整體策劃和插圖上的努力，你們看到書中那些生動的漫畫都齣自他們的手筆。
最後還必須感謝“小白學統計”公眾號的粉絲，正是你們的鼓勵，纔讓我義無反顧地將其內容整理成冊並齣版。
本書是作者多年經驗的纍積，而且查閱瞭大量國內外文獻，但仍不敢說百分之百正確。如果書中有任何觀點上的錯誤，那說明本人水平仍有不足，所有錯誤均由本人承擔責任，還請讀者不吝指正，可在“小白學統計”公眾號裏留言。

馮國雙

《數據煉金術：從理解到洞察的非凡旅程》 在這個信息爆炸的時代，數據不再是冰冷的數字，而是蘊藏著無限可能性的寶藏。然而，如何從海量雜亂的數據中提煉齣有價值的洞見，如同煉金術士般化腐朽為神奇？《數據煉金術》為你揭開這個神秘麵紗。本書並非一本枯燥的技術手冊，而是一場引人入勝的數據探索之旅，帶你領略數據背後的故事，掌握解讀世界的新視角。 第一篇：洞見之眼——理解數據的本質 本書的起點，是建立對數據的深刻理解。我們將從最基礎的概念齣發，例如變量的類型（定性與定量，離散與連續），它們各自代錶的意義以及在分析中的作用。我們會探討數據的來源，瞭解數據是如何産生的，以及不同來源的數據可能存在的偏差。想象一下，一個商傢想要瞭解顧客的購買偏好，是直接從交易記錄中提取，還是會結閤社交媒體上的評論？不同的數據來源，會賦予我們不同的觀察維度。 接著，我們將深入數據分布的世界。直方圖、箱綫圖、密度圖……這些看似簡單的圖錶，實則承載著豐富的信息。它們能直觀地展現數據的集中趨勢，比如平均值、中位數，以及數據的離散程度，如方差、標準差。我們將學習如何解讀這些圖錶，理解它們各自的優勢和局限性。比如，當數據中存在極端值時，平均值可能就會被“帶偏”，這時中位數就顯得更加可靠。 此外，我們還會觸及數據的質量問題。髒數據、缺失值、異常值……它們如同提煉過程中遇到的雜質，直接影響著最終的“黃金”純度。本書將提供一係列實用的方法，教會你如何識彆這些問題，並采取有效的策略進行清洗和處理。一個稍有不慎的錯誤，就可能導緻整個分析結果的謬之韆裏，因此，數據質量的把控至關重要。 第二篇：探索之路——揭示數據間的關係 數據並非孤立存在，它們之間往往隱藏著韆絲萬縷的聯係。《數據煉金術》將帶領你踏上探索這些關係的網絡。我們將從最直觀的二維關係開始，例如散點圖，它能清晰地展示兩個變量之間是否存在綫性關係，甚至是麯綫關係。是收入越高，購買奢侈品的頻率越高嗎？散點圖能為我們提供初步的答案。 然後，我們將學習如何量化這些關係——相關性。相關係數，這個數字，能告訴你兩個變量之間關係的強弱和方嚮。但請注意，相關不等於因果！我們將在書中深入探討這個重要的區分，避免陷入“看見A與B相關，就斷定A導緻B”的誤區。例如，冰淇淋的銷量與溺水人數都隨著夏季氣溫升高而增加，但這並不意味著吃冰淇淋會導緻溺水。 為瞭更深入地理解變量間的關係，我們將引入迴歸分析。簡單綫性迴歸，將教會你如何用一個變量來預測另一個變量。進階到多元綫性迴歸，我們將學習如何同時考慮多個因素，構建更精確的預測模型。想象一下，一個房産中介如何估價一套房子？除瞭麵積，它還會考慮地理位置、裝修情況、周邊配套等多個因素。迴歸分析正是構建這種復雜預測模型的基石。 我們還將探索分類變量的分析方法，例如卡方檢驗，它能幫助我們判斷兩個分類變量之間是否存在關聯。例如，不同性彆在某種産品購買意願上是否存在差異？卡方檢驗能為我們提供統計學上的依據。 第三篇：洞察之光——從數據到決策 數據的價值最終體現在其指導決策的能力。《數據煉金術》的第三篇，是將分析成果轉化為 actionable insights 的關鍵。我們將學習如何進行假設檢驗，通過統計學方法來驗證我們對數據的猜想。比如，一個公司推齣一項新的營銷活動，我們如何判斷它是否真的帶來瞭顯著的銷售增長？假設檢驗能幫助我們做齣科學的判斷，而非憑感覺。 我們將深入理解P值和置信區間的含義，它們是統計推斷中不可或缺的工具。P值告訴我們，在零假設為真的情況下，觀察到當前結果的概率有多大；置信區間則提供瞭一個我們認為真實參數可能存在的範圍。掌握瞭這些工具，你就能更自信地解釋統計結果，並進行嚴謹的論證。 此外，本書還會介紹一些常用的統計模型，它們在實際應用中發揮著至關重要的作用。例如，時間序列分析，它能幫助我們理解數據隨時間變化的規律，並進行預測，就像預測股票價格的走勢，或者預測未來一段時間的商品需求。聚類分析，則能幫助我們將相似的數據點分組，就像將顧客分成不同的消費群體，以便進行更精準的市場營銷。 最後，我們將強調數據可視化在傳達洞察中的力量。即使是最復雜的分析結果，通過精心設計的圖錶和儀錶盤，也能變得清晰易懂，直擊要害。一本好的圖錶，勝過韆言萬語，它能快速抓住觀眾的注意力，引導他們理解數據背後的故事。 《數據煉金術》的價值所在 本書並非旨在培養你成為一名統計學傢，而是希望賦予你一種數據思維。它就像為你裝備瞭一雙“數據之眼”，讓你能夠在日常生活中，從周圍的信息中發現規律，做齣更明智的選擇。 打破信息壁壘： 無論是閱讀新聞報道，還是理解市場趨勢，你都能從中分辨齣可靠的信息，辨彆齣可能的誤導。 提升決策質量： 在工作和生活中，你能基於更充分的數據證據，做齣更具戰略性、更少風險的決策。 解鎖職業潛力： 在當今注重數據驅動的職場，掌握數據分析能力將為你打開更廣闊的職業發展道路。 培養批判性思維： 你將不再輕易相信錶麵現象，而是學會深入探究背後的數據支持，培養獨立思考的能力。 《數據煉金術》適閤誰？ 渴望理解世界的新視角： 對數據背後的故事充滿好奇，希望從信息中發現更深層次的聯係。 希望提升工作效率與決策水平的職場人士： 無論是市場營銷、産品開發、運營管理，還是金融分析，數據分析能力都是核心競爭力。 正在學習相關專業，但希望獲得更直觀、更易懂的學習體驗的學生： 本書將幫助你建立紮實的數據理解基礎。 對新興技術和趨勢感到睏惑，希望找到清晰解讀方嚮的普通讀者： 數據是理解一切的基礎，本書將為你提供這把鑰匙。 《數據煉金術》的學習體驗 本書的語言力求通俗易懂，避免使用過多晦澀的專業術語。我們相信，任何復雜的事物，都可以用簡單明瞭的方式來解釋。每個概念的引入，都伴隨著生動的案例和貼近生活的比喻，讓你在輕鬆的閱讀中，自然而然地掌握知識。我們鼓勵讀者動手實踐，書中將提供一些簡單的練習和思考題，幫助你鞏固所學，並將知識轉化為能力。 踏上你的數據煉金之旅 在這個數據為王的時代，掌握數據分析的能力，就如同掌握瞭一門解讀世界、驅動未來的通用語言。《數據煉金術》是你踏上這段非凡旅程的理想起點。它將引領你穿越數據的迷霧，發現隱藏的寶藏，最終，讓你成為一個更加敏銳、更加睿智的洞察者。準備好瞭嗎？讓我們一起，開始這場激動人心的“數據煉金”之旅！

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始對這本書的期望值並不高，以為又是一本“科普”性質的泛泛之談。然而，《白話統計》完全顛覆瞭我的看法。它並沒有迴避統計學的核心內容，而是以一種極其友好的姿態，帶領讀者深入探索。書中關於“迴歸分析”的章節，是我最受啓發的。作者沒有止步於解釋“相關性”和“因果性”的區彆，而是用生活化的例子，比如預測房價與麵積、地段的關係，生動地展示瞭如何建立綫性模型，以及如何解讀模型中的係數。我甚至覺得，這本書的價值遠不止於“白話”，它還傳遞瞭一種嚴謹的科學思維方式。在講解方差、標準差等概念時，作者非常細緻地解釋瞭它們在衡量數據離散程度上的重要性，並強調瞭不同指標適用的場景。讀完這本書，我感覺自己對數據分析的理解上升瞭一個層次，不再僅僅是知道一些術語，而是真正理解瞭這些術語背後的邏輯和應用價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身定做的！作為一名對數據分析領域充滿好奇但又缺乏專業背景的職場新人，我一直在尋找一本能夠“接地氣”地解釋統計學概念的書籍。市麵上很多教材要麼過於理論化，要麼充斥著晦澀的數學公式，看得我雲裏霧裏，提不起興趣。而《白話統計》真的做到瞭“白話”二字，從最基礎的描述性統計，比如均值、中位數、眾數這些概念，到概率論的入門，都用非常生動形象的比喻和貼近日常生活的例子來解釋。我尤其喜歡作者在講解一些稍顯復雜的概念時，會穿插一些有趣的案例，比如用抽奬的概率來解釋“期望值”，用不同商店的商品銷量來對比“統計推斷”的意義。閱讀這本書的過程，就像是與一位經驗豐富、善於溝通的朋友在聊天，他能夠循循善誘，讓你在不知不覺中理解那些曾經讓你望而卻步的統計學原理。它沒有試圖把我變成統計學傢，而是給瞭我一個堅實的起點，讓我能夠自信地去理解和應用統計學知識，不再對數據報告感到恐懼。

評分☆☆☆☆☆

我一直以來都對各種數據分析工具和方法感到好奇，但總覺得統計學是一門高深的學問，難以入門。市麵上的一些書籍，要麼過於理論化，要麼就隻是羅列瞭一些工具的使用方法，卻不深入解釋背後的原理。《白話統計》這本書，正好填補瞭這個空白。它沒有一開始就轟炸你復雜的公式，而是從非常基礎的概念講起，比如如何收集和整理數據，如何用圖錶來直觀地展示數據。在講解“統計顯著性”時，作者用一個簡單的比喻，說明瞭為什麼我們不能僅僅依靠直覺來判斷一個現象是否真實存在。我特彆欣賞書中對於“誤差”的討論，它讓我明白瞭在任何數據分析中，誤差都是不可避免的，而統計學正是幫助我們理解和控製這些誤差的工具。讀完這本書，我感覺自己對數據分析的整體框架有瞭更清晰的認識，也更有動力去學習更深入的統計學知識。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得統計學是一門既神秘又實用的學科，但苦於找不到閤適的入門途徑。市麵上相關的書籍，要麼是學術性太強，讓我難以理解；要麼就是過於淺顯，無法深入。直到我發現瞭《白話統計》，它簡直是一股清流。作者巧妙地將復雜的統計概念拆解開來，用一種非常直觀、易懂的方式呈現。比如，在講解“假設檢驗”的時候，書中沒有直接拋齣公式，而是通過一個假設餐廳食物是否真的美味的例子，一步一步引導讀者理解“零假設”、“備擇假設”以及“P值”的意義。這種“故事化”的講解方式，讓我能夠輕鬆地將抽象的理論與實際情境聯係起來，加深瞭記憶，也激發瞭我進一步探索的興趣。我不再覺得統計學是冰冷的數字遊戲，而是充滿瞭洞察力和解釋力的工具。這本書就像一把鑰匙，為我打開瞭通往數據世界的大門，讓我看到瞭如何用統計學來更好地理解世界，做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

我是一名文科背景的研究生，在進行論文研究時，數據分析一直是我的痛點。之前嘗試過一些統計學書籍，但都因為理解上的睏難而放棄。這次抱著試試看的心態讀瞭《白話統計》，結果讓我喜齣望外。這本書的語言風格非常輕鬆自然，完全沒有讓人感到壓迫感。作者在介紹“抽樣分布”時，用瞭一個描述不同班級學生平均身高的例子，讓我一下子就明白瞭為什麼樣本均值也會有自己的分布規律。更讓我驚喜的是，書中還涉及瞭一些進階的概念，比如“置信區間”和“卡方檢驗”，但同樣是用通俗易懂的方式進行講解，並且給齣瞭明確的應用場景。我感覺這本書就像一位耐心的老師，一步一步地引導我，讓我能夠理解那些曾經讓我頭疼的統計學概念。現在，我更有信心去處理我的研究數據，並對統計分析結果有更深入的理解。

評分☆☆☆☆☆

個人感覺書中穿插的SAS等軟件相關的操作有點割裂，統一放到一章裏麵去敘述效果應該會更好。

評分☆☆☆☆☆

。。。。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

個人感覺書中穿插的SAS等軟件相關的操作有點割裂，統一放到一章裏麵去敘述效果應該會更好。

評分☆☆☆☆☆

很快很好

評分☆☆☆☆☆

小白學sas買這書準沒錯

評分☆☆☆☆☆

希望內容能夠能夠符閤要求

評分☆☆☆☆☆

還可以。。。。。

評分☆☆☆☆☆

一口氣讀瞭四章，整體讀下來通俗易懂，也能夠通過一些比較直觀的例子來解釋復雜的概念。

評分☆☆☆☆☆

東西不錯??????