Data Analysis Using Excel 认证教科书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• Excel
• 数据分析
• 统计学
• 数据可视化
• 商业分析
• 认证
• 教科书
• 数据处理
• 办公软件
• 量化分析

随着大数据的氾滥及电脑计算速度快速地成长，借助套装软体快速分析资料来提升决策速度与品质，几乎是全民运动了。 也因此在许多资讯发达的国家，尤其是美国，造就了大量资料分析家(Data Analyst)的职缺需求。 有鑑于资料分析家(Data Analyst)的人才荒，国际证照认证公司Silicon Stone Education以基础统计为范畴，测试考照者是否具备使用Microsoft Excel软体来进行资料分析的能力。该证照除了提供国际业主猎才的参考之外，取得Silicon Stone Education认证的Data Analysis Using Excel证照，亦等同于取得资料分析师的入场券。

数据科学与统计学入门：理论、实践与前沿探索 本书旨在为广大学习者提供一个全面、深入且与时俱进的数据科学与统计学知识体系。我们着重于构建坚实的理论基础，并结合现代数据分析实践，引导读者从零开始掌握数据驱动决策的关键技能。 --- 第一部分：统计学基石与概率论的严谨构建 本部分致力于打牢读者在统计推断和随机过程方面的理论基础，这些是所有高级数据分析工作的逻辑起点。 第一章：数据与测量的哲学 本章探讨了数据的本质属性——数据的类型（定性、定量、有序、名义）及其对后续分析方法选择的决定性影响。我们将深入讨论测量误差、抽样设计（简单随机抽样、分层抽样、系统抽样）的原理及其对代表性的影响。此外，本章还将介绍描述性统计的艺术，包括如何选择合适的集中趋势度量（均值、中位数、众数）和离散程度度量（方差、标准差、四分位数间距），并阐释视觉化描述（直方图、箱线图、散点图）在数据洞察中的核心地位。我们将超越简单的计算，探讨数据的分布形态及其在现实世界中的物理意义。 第二章：概率论：不确定性下的逻辑 概率论是统计推断的基石。本章从集合论和事件空间的概念出发，系统阐述概率的基本公理。重点内容包括条件概率、事件的独立性判断，以及贝叶斯定理在信息更新中的强大应用。我们将详尽解析离散型随机变量（如二项分布、泊松分布）和连续型随机变量（如均匀分布、指数分布）的概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF）。特别地，本章将用大量篇幅讲解正态分布的性质，解释其为何在自然科学和社会科学中如此普遍，并介绍Z-分数及其在标准化过程中的作用。 第三章：随机变量的联合行为与期望 本章将视角扩展到多个随机变量同时发生的情况。我们将讨论联合概率分布、边缘分布和条件分布的计算与解释。协方差和相关系数的引入，使我们能够量化两个变量之间线性关系的强度与方向。期望（均值）和方差的性质在联合分布下的推导，为理解更复杂的随机模型（如线性组合）奠定了基础。本章还引入了大数定律和中心极限定理——这两个理论工具是推断统计学得以成立的根本保障，并将解释它们如何桥接样本统计量与总体参数之间的鸿沟。 --- 第二部分：推断统计学：从样本到世界的桥梁 本部分侧重于如何利用从总体中抽取的小样本信息，对未知总体参数做出科学、量化的推断。 第四章：参数估计的艺术与科学 本章详细介绍了点估计和区间估计的方法。在点估计方面，我们将比较矩估计法（Method of Moments）和最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的优缺点和应用场景。对于区间估计，我们重点讲解置信区间的构建原理，包括如何根据样本量和总体分布（Z分布、t分布、卡方分布、F分布）来确定合适的临界值。本章还将讨论置信区间的解释，强调其在反映估计精度方面的作用。 第五章：假设检验的规范流程与应用 假设检验是数据分析中用于验证理论或效应是否存在的核心工具。本章将详述假设检验的五大步骤：建立原假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$）、选择显著性水平（$alpha$）、计算检验统计量、确定P值，并作出决策。我们将系统地讲解各种常见检验的适用条件和操作步骤，包括：针对单个均值的t检验、针对两个独立或配对样本的t检验、Z检验，以及方差的卡方检验。此外，本章将深入剖析第一类错误（拒绝真原假设）和第二类错误（接受假原假设）的权衡，以及统计功效（Power）的计算与提升策略。 第六章：方差分析（ANOVA）：多组均值的比较 当需要比较三个或更多组别的均值时，方差分析成为首选工具。本章解释了ANOVA背后的基本思想：将总变异分解为组间变异和组内变异。我们将详细介绍单因素ANOVA的原理、F统计量的计算，以及如何解读ANOVA表。对于显著的结果，本章会介绍事后检验（Post-hoc Tests），如Tukey's HSD，用以确定具体是哪几对均值之间存在显著差异。同时，我们也会涉及双因素ANOVA，探讨因子间的交互作用。 --- 第三部分：回归分析：建模、预测与因果推断的初步 本部分转向构建数学模型以揭示变量间的关系，并利用这些模型进行预测和解释。 第七章：简单线性回归：关系的量化 简单线性回归是理解模型构建思维的起点。本章从最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的几何意义和代数推导入手，讲解如何拟合最佳拟合线 $Y = eta_0 + eta_1 X + epsilon$。核心内容包括回归系数的解释、拟合优度指标（如$R^2$的局限性）以及对残差的诊断——残差分析是检验模型基本假设（线性、独立性、正态性、等方差性）的关键步骤。本章还将介绍基于回归模型的参数假设检验。 第八章：多元线性回归：控制混杂因素 现实世界中的现象很少由单一因素决定。本章将回归模型扩展到包含多个自变量的情景。重点在于理解偏回归系数的含义（在控制其他变量后，特定变量的独立效应）。本章将深入探讨多重共线性（Multicollinearity）的识别、后果及应对措施，如方差膨胀因子（VIF）。此外，我们将学习如何纳入定性变量（虚拟变量/哑变量）以及如何检验模型中的交互作用项，以捕捉变量间的非加性影响。 第九章：回归模型的进阶诊断与修正 一个可靠的模型必须经过严格的诊断。本章专注于超越基本残差图的诊断技术：Cook's Distance（衡量对估计值影响过大的点）、Leverage（衡量异常点的位置）。我们将探讨异方差性（Heteroscedasticity）的检测（如Breusch-Pagan检验）和修正方法（如加权最小二乘法）。最后，本章会介绍模型选择的原则，包括逐步回归法（Stepwise Procedures）的优缺点，以及基于信息准则（AIC, BIC）的模型比较方法。 --- 第四部分：高级主题与现代数据分析趋势 本部分带领读者超越传统统计范畴，接触现代数据科学领域中常用的统计工具和概念。 第十章：非参数统计：当假设不成立时 在数据不满足正态性、方差齐性等严格假设时，非参数方法提供了强有力的替代方案。本章详细介绍基于秩的检验方法，包括Wilcoxon符号秩检验（配对样本）、Mann-Whitney U检验（独立样本）和Kruskal-Wallis H检验（多组均值比较的非参数替代）。本章还将讨论非参数回归和平滑技术的初步概念。 第十一章：时间序列分析导论 时间序列数据具有自相关性这一特殊结构。本章引入时间序列分析的基本概念，包括平稳性（Stationarity）、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）。我们将讲解如何利用这些工具识别序列的特征，并初步介绍AR（自回归）、MA（移动平均）模型的结构，为后续的时间序列建模（如ARIMA）奠定理解基础。 第十二章：统计计算与模拟方法 在无法进行解析求解时，模拟方法成为强大的工具。本章将介绍如何使用计算机模拟来理解统计概念，特别是Bootstrap（自助法）——用于估计统计量的抽样分布和构建置信区间。此外，还将引入蒙特卡洛模拟的基本原理及其在复杂概率问题求解中的应用。 --- 本书的特点： 理论深度与实践广度的平衡： 每章节都清晰地阐述了背后的数学和逻辑原理，并穿插了大量源自实际业务场景的案例分析。 批判性思维的培养： 我们强调对统计假设的质疑和模型局限性的认识，鼓励读者不盲目相信P值或$R^2$。 结构化学习路径： 内容由基础概率论稳步递进至多元建模和高级推断，确保学习者可以循序渐进地构建知识体系。 本书适合对象： 统计学、经济学、金融学、社会学、生物统计学等领域需要扎实统计基础的研究生、高年级本科生，以及希望系统提升数据分析能力的行业专业人士。

01 简介
02 资料整理与统计图表
03 原始资料的整理与归纳
04 群组资料的整理与归纳
05 随机变数与机率分配
06 抽样与乱数产生器的应用
07 母体平均数之估计
08 平均数之假设检定
09 母体比例的统计推论
10 母体变异数的统计推论
11 类别资料分析－卡方检定
12 相关分析与简单线性回归分析
A 机率分配表

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书的价值远超乎我最初的预期。它不仅仅是传授Excel的技能，更是培养了一种数据分析的思维方式。我非常欣赏作者在讲解数据建模和预测方面的深度。书中不仅仅停留在基础的统计模型，而是引入了更具挑战性的概念，并用非常清晰易懂的方式进行解释。例如，在介绍回归分析时，作者不仅详细讲解了如何构建线性回归模型，还深入探讨了模型的假设条件、系数的解读以及如何评估模型的拟合优度。我印象深刻的是，作者还讨论了如何处理多重共线性、异方差等在实际建模中常见的问题，并提供了相应的解决方案。此外，书中还涉及了一些更进阶的预测方法，比如时间序列分析的一些基本概念，这让我看到了Excel在进行趋势预测方面的潜力。作者还鼓励读者去思考数据的背后隐藏的业务逻辑，并尝试从不同的角度来审视数据，这对我来说非常有启发。读这本书，我感觉自己不再仅仅是Excel的操作员，而是能够成为一个真正的数据分析师，能够从数据中挖掘出有价值的洞察，并将其转化为可行的商业建议。这本书为我打开了数据分析的新世界，让我对未来的学习和工作充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在工作中与数据打交道的人，我一直渴望找到一本能够真正提升我Excel数据分析能力的图书。市面上充斥着各种关于Excel的教程，但很多都停留在基础功能的介绍，或者是过于理论化，难以实际应用。这本书则完全不同，它精准地切中了我的痛点。作者在处理更高级的数据分析技术时，比如使用Excel的内置分析工具，比如“规划求解”和“模拟运算”，都做了非常详尽的讲解。我以前一直认为这些功能非常复杂，需要专业的统计学背景才能掌握，但这本书的讲解方式让我大吃一惊。它通过一个个精心设计的案例，将这些强大的工具的应用场景一一呈现，并且非常清晰地解释了每个参数的含义以及如何调整它们来获得想要的结果。我尤其印象深刻的是关于“模拟运算”的部分，作者通过一个投资组合优化的例子，详细展示了如何利用这个功能来评估不同投资策略的风险和收益，这对我日常的决策非常有帮助。书中的代码示例也非常实用，并且附带了详细的解释，让我能够理解代码背后的逻辑，而不是简单地复制粘贴。这本书让我感觉我不再是被动地接受Excel提供的功能，而是能够主动地去驾驭它，用它来解决我工作中遇到的各种复杂问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我的Excel数据分析之旅中最棒的指南！自从我开始阅读它以来，我感觉我对Excel的理解进入了一个全新的层面。一开始，我只是抱着试试看的心态，毕竟我对数据分析的基础知识还不太牢固，担心会遇到太多晦涩难懂的概念。然而，这本书的编排方式完全打消了我的顾虑。它从最基础的Excel操作讲起，比如数据输入、格式化、以及如何有效地组织表格，这些内容看似简单，却为后续更复杂的数据分析打下了坚实的基础。作者的讲解非常细致，常常会提供多种实现同一功能的方法，并解释每种方法的优缺点，这让我能够根据自己的理解习惯来选择最适合自己的方式。我尤其喜欢书中的案例研究，它们都来自真实的商业场景，让我能够立刻将学到的知识应用到实际问题中，而不是仅仅停留在理论层面。比如，在讲解如何使用数据透视表时，作者就通过一个销售数据分析的案例，一步步地展示了如何从海量数据中提取关键信息，识别销售趋势，并发现潜在的客户群体。这个过程清晰易懂，让我豁然开朗。这本书的语言也十分平实，避免了过多的专业术语，即使是像我这样的初学者，也能轻松理解。它不是那种让你读完后感觉“什么都懂了，但又什么都不会用”的书，而是真正赋能你动手实践的书。我感觉自己现在看待Excel的眼光都变了，以前觉得它只是一个简单的表格软件，现在才发现它隐藏着如此强大的数据分析能力。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的评价是，它不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的数据分析导师。它所提供的知识深度和广度都非常令人满意，并且在保持专业性的同时，又兼顾了易读性。我特别喜欢书中关于数据清洗和整理的部分。在实际工作中，我们常常会遇到各种不规范、不完整的数据，如何有效地处理这些“脏数据”是数据分析的第一步，也是至关重要的一步。这本书提供了非常系统的方法论，从识别数据错误，到进行数据转换、合并、去重等操作，都有详细的步骤和实用的技巧。作者还强调了数据准确性和一致性的重要性，并提供了多种方法来验证数据的质量。这让我意识到，一个看似微小的数据错误，可能会对整个分析结果产生巨大的影响。书中的一些高级数据处理技巧，比如使用Power Query进行数据导入和转换，也让我眼前一亮。我以前对Power Query了解不多，但通过这本书的学习，我才发现它原来是如此强大和灵活，能够大大提高我的数据处理效率。它让我能够从不同的数据源导入数据，并进行复杂的转换和清洗，而无需编写大量的公式。总而言之，这本书在数据准备阶段就为我打下了坚实的基础，让我能够更自信地进行后续的数据分析。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，这本书彻底改变了我对Excel数据分析的看法，让我意识到它远不止于制作表格那么简单。这本书最大的亮点在于，它能够将原本可能枯燥乏味的数据分析概念，通过非常生动形象的方式呈现出来。作者并没有一开始就抛出一堆复杂的公式和函数，而是循序渐进地引导读者一步步深入。我特别欣赏它对于数据可视化部分的讲解，这部分内容在很多同类书籍中常常被一带而过，但在这本书里，作者花了相当大的篇幅，详细阐述了各种图表的选择原则、制作技巧，以及如何通过图表来有效地传达数据信息。我曾经在制作报告时，总是为如何清晰地展示数据而头疼，读完这一章后，我才明白，一个好的图表不仅能吸引人的眼球，更能让观者在第一时间抓住数据的核心要义。书中的很多例子都非常具有启发性，比如如何利用散点图来展示两个变量之间的关系，如何通过柱状图来比较不同类别的数值，以及如何使用折线图来追踪时间序列数据的变化趋势。作者还讲解了如何根据不同的目的选择最合适的图表类型，这对我来说是极大的帮助。读这本书，我感觉自己不仅仅是在学习Excel的功能，更是在学习一种用数据“说话”的艺术。它让我摆脱了过去那种“把数据塞进图表”的机械操作，学会了如何让数据“活”起来，变成有意义的故事。