大数据时代的统计学思维：让你从众多数据中找到真相 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘强 著

图书标签:

• 大数据
• 统计学
• 思维方式
• 数据分析
• 数据挖掘
• 商业分析
• 决策分析
• 数据科学
• 真相
• 方法论

出版社： 中国水利水电出版社

ISBN：9787517062394

版次：1

商品编码：12345656

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-05-01

用纸：胶版纸

页数：220

字数：161000

产品特色

编辑推荐

《大数据时代的统计学思维：让你从众多数据中找到真相》是一本大数据时代下统计学思维和大数据分析的科普书籍，是一本了解大数据时代统计学思维和数据分析基本原理和方法的入门图书，是大数据时代每个人都需要了解的统计学基础理论、数据分析基本原理的入门图书。

《大数据时代的统计学思维：让你从众多数据中找到真相》结合30多个现实生活中的实例，介绍大数据时代下10多种常用的分析方法和基本原理，让你学会在众多数据中找到真相，而不被大量数据所欺骗，理论联系实践，通俗易懂，实用性较强。

比如，学完本书，你可以对以下问题有个清晰的认识：

某新款手机上市时，一机难求，但网上预约数量真的可信吗？

某楼盘开盘时，销售火爆，事实果真如此吗？

超市经常借着各种日期搞活动，价格真的优惠吗？

某培训机构宣扬的师资力量真的有那么雄厚吗？

近年来，飞机事故屡见不鲜，但坐飞机真的越来越危险了吗？

每年都有一个各地平均工资统计，你的工资为什么达不到所在地平均工资？

为防资金贬值，股票、基金， P2P理财方式众多，如何选择一个*佳的投资方案？

购买商业保险可以赔付那么多，保险公司是傻子吗？

内容简介

大数据时代，对数据进行统计、分析和学习变得尤为重要，并被应用在各方各面，如无人驾驶汽车、AlphaGo、机器学习和人工智能等，而统计思维也成为大数据时代的基本思维。不仅这些高科技以统计学为基础理论，大数据时代的每个人都应该懂点统计学，学会读懂并分析数据，学会让数据说话，让数据为自己服务。《大数据时代的统计学思维：让你从众多数据中找到真相》就是大数据时代统计学思维的科普书籍，全书共10章，第1章用几个有趣好玩的例子引导读者进入统计学的世界，并调动读者学习统计学的兴趣。第2~10章结合生活和工作中的例子全面介绍统计学原理和方法，涵盖统计学中的数据收集、数据处理和统计推断等内容，既有抽样调查、概率、相关性分析、回归分析等实用统计方法，也有大数定律和中心极限定理等基本统计学原理。用实例引导理论，通俗易懂，不知不觉中将统计思想和统计学知识传输给读者。

《大数据时代的统计学思维：让你从众多数据中找到真相》在科普统计学方法和原理的同时，又保持了实用性和趣味性，确保读者能有所收获，感受统计学在大数据时代的魅力。

《大数据时代的统计学思维：让你从众多数据中找到真相》是一本统计学和统计思维科普书籍，适合统计学入门读者、对大数据感兴趣的读者以及任何想学习统计方法的读者学习和参考，也适合大数据时代下每一位不想与时代脱节、想从众多数据中获取真相的读者学习。

内页插图

目录

目录：

第1章人人都要会统计

1.1 从啤酒和尿布说起

1.2 统计学还可以这样玩

1.3 学统计，用数据说话

第2章别让数据欺骗了你的双眼

2.1 带你重新认识数据

2.2 教你分辨数据的真假

第3章用一句话概括“大数据”

3.1 统计中最常见的指标

3.2 小心统计指标的陷阱

第4章统计中的抽签——抽样调查

4.1 花式繁多的抽样调查

4.2 想不到的各种抽样调查

第5章从统计中发现可能性——概率

5.1 从统计的角度认识概率

5.2 关于概率的那些事

第6章估量你的预期——期望

6.1 用期望来量化未来

6.2 根据期望做决策=

第7章赌徒不能明白的道理——大数定律

7.1 大数定律和中心极限定理

7.2 大数定律的那些事

第8章冰淇淋和犯罪率——相关性分析

8.1 认识相关性分析

8.2 相关性分析的陷阱

第9章预测子女的身高——回归分

析9.1 认识回归分析

9.2 回归分析的应用实例

第10章样本推断总体——统计推断

10.1 小样本反映大问题

10.2 统计推断的实战案例

大数据时代的统计学思维：让你从众多数据中找到真相 内容简介 在这个信息爆炸的时代，数据如同潮水般汹涌而来，无处不在。我们身处一个前所未有的“大数据时代”，从每一次网络搜索，每一次交易记录，到每一次医疗监测，都在生成海量的数据。然而，数据的洪流并不等同于智慧。仅仅拥有数据，并不能让我们洞察真相，更无法指导决策。如何在这片浩瀚的数据海洋中辨别方向，抓住关键，提炼出有价值的洞见，让数据真正服务于我们的工作与生活？这正是《大数据时代的统计学思维：让你从众多数据中找到真相》一书所要探索的核心问题。 本书并非一本枯燥的数学公式堆砌的学术专著，而是一本面向广大读者，旨在培养统计学思维方式的实用指南。它将带领你穿越数据迷雾，掌握一套行之有效的分析工具和思维框架，让你能够更加敏锐地捕捉数据背后的规律，做出更明智的判断。无论是商业分析师、市场营销人员、产品经理、科学家，还是任何希望在数据驱动的世界中脱颖而出的人，都能从中受益。 为什么我们需要“统计学思维”？ 在传统的认知中，统计学常常与复杂的公式、抽象的概念联系在一起，似乎是少数专业人士的领域。然而，大数据时代彻底改变了这一认知。如今，统计学思维已经成为一种必备的“软技能”。它不仅仅是关于计算平均值或绘制图表，更是一种认识世界、理解现象、评估不确定性的方法论。 数据是原材料，统计学思维是加工厂： 原始数据本身往往杂乱无章，甚至充满噪音。统计学思维就像一个精密的加工厂，通过各种方法对数据进行筛选、清洗、整理，并从中提取出有意义的信息。 量化不确定性，规避盲目乐观： 现实世界充满了不确定性。统计学思维能够帮助我们量化这种不确定性，理解随机性的本质，从而避免对数据的过度自信或草率判断。它教会我们如何区分偶然的波动与真实的模式。 从关联到因果，寻求更深层解释： 许多数据分析停留在“相关性”层面，例如“A发生时，B也倾向于发生”。但统计学思维更进一步，引导我们思考“A是否导致了B”，或者是否存在一个隐藏的因素C同时影响了A和B？这种对因果关系的探究，是做出有效干预和决策的关键。 科学的决策依据，摆脱直觉陷阱： 在信息不全或存在偏见的情况下，我们的直觉很容易误导我们。统计学思维提供了一套科学的框架，让我们能够基于数据证据来检验假设，评估不同方案的有效性，从而做出更客观、更可靠的决策。 洞察趋势，预测未来： 通过对历史数据的分析，统计学方法可以帮助我们识别趋势，理解变量之间的动态关系，并在此基础上进行有根据的预测。这对于商业战略的制定、风险的预警、资源的规划都至关重要。 本书将带你掌握哪些核心技能与思维方式？ 《大数据时代的统计学思维》将以一种循序渐进、由浅入深的方式，带你掌握以下关键内容： 第一部分：认识数据的本质与挑战 大数据的面貌与价值： 深入理解大数据的概念，了解其规模、多样性、速度和真实性（4V/5V），以及它为何能在各个领域带来颠覆性的变革。 数据中的偏见与误导： 数据并非总是客观中立的。本书将揭示数据采集、处理和解读过程中常见的偏见，例如选择性偏差、幸存者偏差、测量偏差等，让你学会识别和规避这些陷阱。 概率论的基础： 建立对概率的基本理解，这是理解统计学所有概念的基石。我们将探讨事件的独立性、条件概率、贝叶斯定理等，让你理解随机性并非全然不可控。 抽样与推断： 如何从庞大的总体中抽取具有代表性的样本？如何利用样本信息来推断总体的特征？本书将介绍各种抽样方法和抽样误差的概念，以及推断统计学的基本原理。 第二部分：掌握核心统计分析工具 描述性统计： 如何用简洁的语言和图形来概括数据的基本特征？我们将学习均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等描述性统计量，以及直方图、箱线图、散点图等可视化工具，让你一眼看懂数据的轮廓。 推断性统计： 如何通过样本来对总体做出判断？本书将深入讲解假设检验的逻辑和方法，例如t检验、卡方检验、方差分析等，让你能够科学地验证你的想法和假设。 回归分析： 探索变量之间的定量关系，预测一个变量如何随另一个或多个变量变化。我们将学习线性回归、多元回归等模型，理解相关系数、决定系数的意义，并学会如何构建和解释回归模型。 分类与聚类： 如何将数据划分到不同的类别，或将相似的数据点归为一类？本书将介绍分类算法（如逻辑回归、决策树）和聚类算法（如K-means）的基本思想，帮助你理解数据结构。 时间序列分析： 识别数据随时间变化的模式，预测未来的趋势。我们将探讨移动平均、指数平滑、ARIMA模型等基本方法。 第三部分：培养统计学思维在实践中的应用 数据驱动的决策： 如何将统计学分析结果转化为 actionable insights？本书将提供一系列案例，展示如何在商业、市场营销、产品开发、用户行为分析等领域应用统计学思维来支持决策。 A/B 测试的科学设计与解读： 在互联网产品和营销活动中，A/B测试是验证不同方案优劣的常用方法。本书将教你如何科学地设计A/B测试，如何解读测试结果，并避免常见的误区。 洞察用户行为： 通过分析用户行为数据，理解用户的偏好、习惯和需求。我们将探讨如何利用统计学工具来构建用户画像、预测用户流失、优化用户体验。 风险评估与管理： 在金融、保险、项目管理等领域，如何量化和管理风险？本书将介绍风险指标、概率模型在风险评估中的应用。 科学研究与实验设计： 对于科研工作者，本书将提供科学的实验设计原则，如何减少实验误差，如何准确地分析实验数据，得出可靠的结论。 数据故事的讲述： 掌握了统计学分析，你还需要能够有效地将数据洞见传达给他人。本书将指导你如何通过清晰的可视化和有逻辑的叙述，将复杂的数据转化为引人入胜的数据故事。 本书的特色与亮点 强调思维方式而非公式记忆： 本书的核心在于培养“统计学思维”——一种观察、分析、质疑、量化不确定性的方法论。它鼓励读者理解统计学概念的逻辑和应用场景，而不是死记硬背公式。 案例驱动，贴近实际： 全书贯穿大量来自不同行业的真实案例，让你看到统计学思维如何在实际问题中发挥作用，学习如何将理论知识应用于解决具体挑战。 语言通俗易懂，避免专业术语障碍： 尽管涉及统计学原理，但本书力求使用平实的语言，辅以生动的比喻和图示，让非统计学专业的读者也能轻松理解。 注重实践与应用： 每章都会引导读者思考如何在自己的工作和生活中运用所学知识，并提供一些实践性的建议。 循序渐进，构建知识体系： 内容从基础概念逐步深入到高级应用，帮助读者构建一个扎实的统计学思维体系。 谁将从本书中受益？ 商业分析师和数据分析师： 提升数据解读能力，做出更具洞察力的商业分析。 市场营销人员： 精准定位目标用户，优化营销策略，评估营销活动效果。 产品经理： 理解用户需求，指导产品迭代，通过数据驱动产品决策。 运营人员： 优化运营流程，提升用户留存，发掘运营增长点。 管理者和决策者： 掌握基于数据进行判断和决策的方法，规避盲目性，提升管理效率。 科研人员和学生： 学习科学的实验设计和数据分析方法，提升研究的严谨性和可信度。 对数据感兴趣的任何个人： 培养一种更理性、更科学的看待世界的方式，在日常生活中做出更明智的选择。 在这个信息泛滥的时代，拥抱统计学思维，就是拥抱真相。它让你不再是被动的信息接收者，而是主动的数据探索者。通过《大数据时代的统计学思维：让你从众多数据中找到真相》，你将学会如何让数据说话，让洞察引领方向，最终在激烈的竞争中，找到属于自己的独特优势。让我们一同开启这场数据探索之旅，解锁大数据时代的无限可能！

评分☆☆☆☆☆

作为一名教育工作者，我一直在思考如何将科学的理念和方法传递给我的学生。这本书为我提供了一个绝佳的范例。作者用非常生动和贴近生活的方式，讲解了统计学思维在日常生活、工作、乃至社会决策中的重要性。书中大量的案例，从天气预报的准确性分析到公共卫生政策的制定，都让我看到统计学思维如何帮助我们做出更理性的判断。我特别喜欢书中关于“概率思维”的讲解，这对于培养学生的风险意识和决策能力至关重要。我之前尝试过一些引入统计学概念的教学方法，但效果并不理想，总觉得过于抽象。这本书为我提供了一个全新的视角，让我能够将抽象的统计学概念与实际生活联系起来，让学生们更容易理解和接受。我迫不及待地想把书中的一些有趣案例和讲解方法融入到我的课堂教学中，让我的学生们也能感受到统计学思维的魅力，并在未来的学习和生活中受益。这本书不仅是一本工具书，更是一本启迪之书。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直打开了我看待世界的新视角！以前总觉得统计学高高在上，离生活很远，是专业人士的工具。但这本书真的把那些复杂的概念讲得无比生动，用大量的案例，从日常生活中的购物习惯到社会现象的分析，都展示了统计学思维是如何在潜移默化中影响我们，又如何能被我们用来做出更明智的决策。我特别喜欢它关于“相关不等于因果”的讲解，这一点在信息爆炸的时代太重要了。我经常在网上看到各种数据图表，以前总是照单全收，看完这本书我才知道，很多时候我们需要多问一句“为什么”，去探究数据背后的真实逻辑。作者的语言非常平实，一点也不枯燥，读起来就像是和一个经验丰富的长辈在聊天，他循循善诱地引导你思考。我之前做过几次市场调研，总是凭感觉和少量访谈来下结论，现在回想起来，如果当时有这本书里的方法，结果肯定会更准确，投入的资源也会更有效。这本书不仅仅是传授知识，更重要的是培养一种思维方式，一种审慎、理性、基于证据的判断能力。感觉自己像是获得了一双“火眼金睛”，能够穿透那些看似迷人的数据表面，直抵事物的本质。

评分☆☆☆☆☆

我一直对金融投资领域比较感兴趣，尤其是那些关于市场预测和风险评估的内容。这本书恰好触及了我的痛点。作者在书中花了很大篇幅去讲如何理解和运用统计模型来分析市场波动，如何识别数据中的陷阱，以及如何根据历史数据来预测未来的趋势。我印象最深刻的是关于“幸存者偏差”的讨论，这让我茅塞顿开，意识到很多关于成功投资的“秘诀”可能只是因为我们没有看到那些失败的案例。书中提供的那些案例分析，比如某个科技公司的股票增长模型，或者某个经济周期的预测，都让我觉得非常实用。我之前尝试过一些简单的量化交易策略，但效果并不理想，现在我明白了，很多时候是因为我缺乏扎实的统计学基础，无法准确地解读市场数据。这本书就像一个宝藏，里面藏着很多能够帮助我做出更理性、更少情绪化投资决策的工具和方法。我迫不及待地想把书中学到的东西应用到我的模拟交易中，看看能不能取得更好的结果。而且，作者的文笔也很老练，将复杂的金融统计概念转化为易于理解的语言，这一点真的很难得。

评分☆☆☆☆☆

这本书完全颠覆了我对“大数据”的认知。我以前总觉得大数据是那些科技巨头的事情，和我们普通人没什么关系，顶多就是知道我们的上网记录会被收集。但读完这本书，我才意识到，大数据无处不在，而且它不仅仅是数据量大，更重要的是如何从中提取有价值的信息。书中有很多关于用户画像、推荐算法、以及精准营销的案例，让我看到了大数据在实际生活中的巨大应用。我特别欣赏作者对于“数据伦理”的探讨，以及如何平衡数据利用和个人隐私之间的关系，这让我觉得这本书不仅有技术含量，更有深度和社会责任感。我曾经在一家电商公司工作，负责过用户行为分析，当时我们就收集了大量的用户数据，但苦于没有足够的方法和工具来深入挖掘。这本书为我提供了一个全新的思路，让我明白如何通过统计学的方法，将这些分散的数据转化为 actionable insights，从而提升用户体验和业务效率。感觉自己像是获得了一张通往数据世界的地图，知道了该往哪里走，该用什么工具。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，科学研究的严谨性是其生命线，而统计学在其中扮演着至关重要的角色。这本书让我对科学研究的方法论有了更深的理解，尤其是在数据分析和结果解释方面。作者通过大量的学术研究案例，展示了统计学如何帮助科学家们验证假说、排除干扰因素、并得出可靠的结论。我特别赞赏书中对“统计显著性”和“实际显著性”的区分，这一点对于避免误读实验结果非常重要。我之前阅读过一些科学论文，有时候会觉得结论有些令人费解，现在我明白了，很多时候是因为我缺乏对其中统计方法的理解。这本书就像一本侦探小说，作者带领我们一起去剖析数据，寻找隐藏的真相。我曾经参与过一些小型科研项目，在数据处理和分析阶段经常遇到瓶颈，这本书为我提供了一套系统化的方法论，让我能够更自信地面对实验数据，并从中提取出有意义的信息。感觉自己像是获得了一套科学研究的“鲁班锁”，让我能够解开那些复杂的数据谜题。

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评分☆☆☆☆☆

写的比较生动，找找感觉还行，但真要学习还得找专业书。

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写的比较生动，找找感觉还行，但真要学习还得找专业书。

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