一次搞懂统计与分析：大数据时代的必胜竞争力 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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原文作者： David M. Levine, David F. Stephan

图书标签:

• 统计学
• 数据分析
• 大数据
• 商业分析
• 数据可视化
• Python
• R语言
• 机器学习
• 数据挖掘
• 决策分析

本书是专为害怕统计与分析的读者所写！最新修订版！

　　这本书不用数学公式 ，而是用通俗易懂的语言，介绍统计和分析技术，不论在企业界、科学界，或其他领域，你都需要学会统计与分析！

　　新版本增加了三个了讨论分析的全新章节，让你可以从任何规模的资料库中发现模式——这套方法甚至可以用在大数据上。本书提供最新的例子和问题，让你可以亲手练习。

　　附录有使用Microsoft Excel解题的详细说明，如果你喜欢数学，「公式黑板」单元会解释解题技巧的数学基础。如果你喜欢使用TI-83/84计算机，也有单元会教你如何使用它解题。

　　你将学会：
　　利用最新版本的Microsoft Excel，精通统计和分析的工具（包括Mac和PC）。
　　平均数、中位数、标准差、Z分数、偏态等叙述性统计。
　　使用机率，机率分布，抽样分布和信赖区间。
　　利用Z、T、卡方、变异数分析（ANOVA）和其他技术进行假设检定。
　　执行强大的回归分析和建模，包括多元回归。
　　了解分析，包括它的概念、术语、方法、能力和局限。
　　应用预测分析，预测可能的近期成果。

　　本书提供网站，让你下载练习文件、模板、资料库和范例试算表，包括可以立即为你解决问题的工具！（网址：www.ftpress.com/evenyoucanlearnstatistics3e）

揭秘数据背后的逻辑：从数据素养到决策赋能的实战指南 （图书简介） 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动商业决策和技术创新的核心资产。然而，数据本身并无意义，唯有通过精妙的分析与解读，才能转化为洞察和价值。本书并非一本枯燥的统计学教科书，也不是晦涩难懂的算法大全，它是一本面向所有希望提升数据驱动思维、掌握实用分析工具的职场人士和行业探索者的实战手册。我们将带领读者穿越数据的迷雾，构建一个全面、系统且可操作的数据分析框架。 第一部分：构建数据思维的基石——告别“数据文盲” 在深入技术细节之前，理解数据背后的哲学至关重要。本部分将从宏观视角切入，帮助读者建立起健康、理性的数据观。 1.1 数据素养的重新定义：为什么“懂点统计”已不足够？ 我们探讨数据素养的三个层次：数据获取与治理、数据分析与解释、数据应用与伦理。传统的统计知识主要集中在第二层，而现代商业环境要求我们必须掌握前两层。我们将分析当前主流商业智能（BI）工具和数据平台对基础知识的要求，阐述“描述性统计”与“推断性统计”在日常决策中的应用边界。重点分析数据偏差（Bias）的来源——从数据采集到模型构建的全过程，如何用批判性思维审视看似“客观”的数据报告。 1.2 数据的生命周期管理：从“脏数据”到“黄金数据” 数据的质量直接决定了分析的上限。本章将详细介绍数据治理的关键步骤，包括数据清洗（处理缺失值、异常值、数据类型不一致）、数据转换（标准化、归一化）以及数据集成。我们将通过具体的案例，展示如何识别和量化数据质量对业务指标（如客户流失率、转化率）的负面影响。此外，还将介绍数据脱敏和隐私保护的初步概念，为后续的数据安全与合规打下基础。 1.3 概率思维与风险评估：量化不确定性 商业决策本质上是风险管理。本部分将用贴近生活的例子（如新产品发布成功率、供应链中断风险）来阐释概率论的基本原理。重点介绍贝叶斯定理在信息不断更新背景下的实际应用，例如如何根据新的市场反馈修正对产品市场接受度的初始判断。我们不会停留在公式层面，而是强调如何将概率区间转化为管理层可以理解的“高、中、低风险等级”。 第二部分：深入核心分析技术——从描述到预测的跨越 掌握了数据的基本素养后，我们将进入分析实战阶段，聚焦于当下最常用、效果最显著的分析方法。 2.1 探索性数据分析（EDA）的艺术：发现隐藏的故事 EDA 是数据分析的灵魂。本章将详细介绍一系列强大的可视化技术，不仅仅是简单的柱状图和饼图，而是如何利用箱线图、散点图矩阵、热力图等工具，快速识别变量间的关系、分布形态和潜在的异常点。我们将引入多变量分析的概念，展示如何通过降维手法（如主成分分析的初步介绍）来简化复杂数据集的可视化呈现，使用户能够“一眼看穿”数据结构。 2.2 假设检验：验证你的商业直觉 许多业务决策是基于“我觉得”而非“数据证明”。本章聚焦于如何科学地验证商业假设。我们将系统讲解 t检验、方差分析（ANOVA） 在不同业务场景中的应用，例如：新广告素材是否真的带来了显著提升？不同地区定价策略是否存在差异？我们将强调P值的正确解读及其局限性，并引入效应量（Effect Size）的概念，以确保我们不仅发现“统计显著性”，更能找到“业务重要性”。 2.3 回归分析的精进：建立可解释的预测模型 回归模型是预测和归因的基石。本书将重点讲解多元线性回归在市场营销归因、成本预测中的应用。我们不会止步于R方，而是深入探讨模型诊断——如何检查残差的正态性、多重共线性（VIF）以及异方差性，确保模型的稳定性和可信度。此外，本章还将引入逻辑回归，用于预测二元结果（如客户是否会点击、是否会购买），并探讨如何评估分类模型的性能指标（精度、召回率、F1分数）。 2.4 时间序列分析基础：洞察趋势与季节性 对于销售、库存、流量等随时间变化的数据，我们需要专门的工具。本部分将介绍时间序列分解（趋势、周期、随机波动），并讲解平滑法（如移动平均法）在短期预测中的应用。我们将简要介绍ARIMA模型的概念框架，重点在于如何利用这些工具识别数据的自相关性，从而构建更准确的未来展望。 第三部分：从分析到决策：将洞察转化为行动 数据分析的价值在于指导行动。本部分关注如何有效地沟通分析结果，并将模型应用于实际的业务流程中。 3.1 实验设计与A/B测试的科学性 现代互联网运营和产品迭代的核心是实验。本章将详细阐述A/B测试的完整流程：从实验假设的提出、样本量估算（统计功效分析）、测试期间的监控，到最终结果的解读。我们将重点讨论“多重比较问题”和“冷启动效应”，确保实验结论的可靠性，避免因设计缺陷导致的资源浪费或错误决策。 3.2 可解释性AI（XAI）的初步：理解“为什么” 随着模型复杂度的提升，黑箱模型的决策过程令人担忧。本部分将介绍如何提高模型的透明度。我们将探讨如何使用特征重要性排序来理解哪些因素对预测结果影响最大，并介绍如LIME或SHAP值等工具的直观应用，帮助分析师向业务部门解释模型为何做出某个预测，增强用户对数据驱动决策的信任。 3.3 报告与故事化：数据叙事的艺术 一个完美的分析如果不能被理解，就毫无价值。本章聚焦于数据叙事。我们将教授如何构建一个结构清晰、逻辑严密的分析报告，重点在于“结论先行”，并围绕核心业务问题组织支持性证据。我们将分析如何选择最恰当的图表来支撑关键论点，并指导读者如何针对不同的受众（技术团队、高管层、一线运营）调整沟通的深度和侧重点，实现真正的决策赋能。 本书旨在成为读者在数据分析旅程中，从入门到精通，从理论到实践的坚实桥梁，帮助您在日益复杂的数据环境中，建立起真正的“必胜竞争力”。

作者简介

大卫‧勒凡David M. Levine

　　大卫‧勒凡是纽约市立大学柏鲁克分校（Baruch College-CUNY）统计与电脑资讯系统荣誉教授，他拥有纽约市立大学B.B.A.和MBA学位，以及纽约大学工业工程与作业研究的博士学位。他是全美商业统计教育的领先创新者，是《写给管理者的基础商业统计学》（Statistics for Managers Using Microsoft Excel, Basic Business Statistics: Concepts and Applications, Business Statistics: A First Course）以及《工程与科学的应用统计学：使用Microsoft Excel与Minitab》（Applied Statistics for Engineers and Scientists Using Microsoft Excel and Minitab）等畅销统计教科书的共同作者。

　　莱温曾在Psychometrika, The American Statistician, Communications in Statistics, Multivariate Behavioral Research, Journal of Systems Management, Quality Progress以及The American Anthropologist等期刊发表过许多文章，也曾在American Statistical Association, Decision Sciences Institute以及Making Statistics More Effective in Schools of Business等论坛上发表演说。莱温因教学杰出在纽约市立大学柏鲁克分校多次获奖。

大卫‧史蒂芬David F. Stephan

　　大卫‧史蒂芬是一位独立的教学技术专家，在纽约市立大学柏鲁克分校拥有超过二十年的教学经验，率先使用具有电脑的教室以及跨学科的多媒体工具。他是美国教育部FIPSE专案（原名「改善中学后教育的基金」）的副主任，该专案旨在商业环境中，以互动媒体支援电脑应用的教学。

　　史蒂芬经常参与Making Statistics More Effective in Schools of Business的迷你论坛，也是《商业统计学》（Business Statistics: A First Course and Statistics for Managers Using Microsoft Excel）一书的作者。他也是PHStat的共同开发者，PHStat是一套Microsoft Excel的统计外挂程式。

译者简介

游懿萱

　　辅仁大学翻译学研究所硕士，目前就读台湾师范大学翻译研究所博士班。现任实践大学兼任讲师，并任教于各大英语补习班。曾获第一届林语堂文学翻译奖佳作。着有《会话王：交通通讯》、《会话王：衣着外表》系列、《全民英检初级写作能力测验》、佳音英语翰将系列讲义与测验卷（合着）。译有《自私的巨人》、《达文西机械》、《小口瓶的艺术》、《TOEFL iBT阶段式托福写作》、《究极英单12000 [2], [3], [4]》、《美丽的真相：宝拉教你破解138个「保养＋医学美容」迷思》（合译）、《这辈子我该怎么过：超能灵媒教你从生命彩光中找出天命》、《中年不败：永保魔力的中年生活指南》等书。

李立心

　　台大财金系毕业，现为台大翻译硕士学位学程口译组学生。译有《一击奏效的社群行销术》。

鸣谢
本书使用说明

第一章 统计学的基本概念
第一节　统计学中首要的三个词
第二节　参数与统计量
第三节　统计学的分支
第四节　资料来源
第五节　抽样概念
第六节　样本选择方式

第二章 利用图表呈现资料
第一节　呈现类别变数
第二节　呈现数值变数
第三节　「不佳」的图表

第三章 描述型统计
第一节　趋中量数
第二节　位置量数
第三节　变异量数
第四节　分配图形

第四章 机率
第一节　各种事件
第二节　更多定义
第三节　一些机率规则
第四节　机率测度的方法

第五章 机率分配
第一节　离散变数的机率分配
第二节　二项与卜瓦松机率分配
第三节　连续机率分配与常态分配
第四节　常态机率图

第六章 抽样分配与信赖区间
第一节　基本概念
第二节　抽样误差与信赖区间
第三节　利用t分配估计平均（标准差σ未知）信赖区间
第四节　类别变数的信赖区间估计
第五节　拔靴法估计

第七章 假设检定的基本概念
第一节　虚无与对立假设
第二节　假设检定的问题
第三节　决策风险
第四节　进行假设检定
第五节　假设检定的类型

第八章 假设检定：Z检定与t检定
第一节　两占比差检定
第二节　两自变数群的均差检定
第三节　双尾t检定

第九章 假设检定：卡方检定与单因子变异数分析
第一节　双向交叉分类表之卡方检定
第二节　单因子变异数分析（ANOVA）：检测两组以上变数之均差

第十章 简单直线回归
第一节　基础回归分析
第二节　建立简单直线回归模型
第三节　变异量数
第四节　推论斜率推论
第五节　回归分析常见错误

第十一章 多元回归
第一节　多元回归模型
第二节　多元判定系数
第三节　整体F检定
第四节　多元回归模型的残差分析
第五节　母体统计推估

第十二章 解析学的基本概念
第一节　统计分析的基本单字
第二节　统计分析软体

第十三章 描述型解析
第一节　仪表板
第二节　常见的描述型分析图表

第十四章 预测型解析
第一节　统计分析之预测分析
第二节　分类与回归树
第三节　丛聚分析（Cluster Analysis）
第四节　多维标度法

附录A　Microsoft Excel的操作与配置
S1试算表操作惯用语
S2试算表技术配置

附录B　算数与代数复习
评量测验
符号
测验解答

附录C　统计附表

附录D　试算表技巧
制图技巧
FT：函数技巧

附录E　进阶技巧
进阶操作方式
分析工具箱技巧

附录F　可下载档案文件
F.1 可下载的数据档案
F.2 可下载图表解题档案

相关术语解释
中英对照表

第一节　统计学中首要的三个词
 
你已经知道统计学与分析事物有关。虽然数字在本章开头用来代表事物，但统计学中首要的三个词：母体、样本、变数，能够让你更了解运用统计学所分析的事物。
 
母体
 
观念：你所研究的群体总量。
 
范例：所有具有投票权的美国公民、去年在某间医院中接受治疗的所有病人、在某天当中浏览某个网站的所有人。
 
样本
 
观念：母体中被挑选出来作分析的部分。
 
范例：接受下次选举意向调查的选民、被选出来填写病人满意度问卷的病人、从工厂生产线中挑出的100盒早餐谷片、在某天中浏览某个网页的其中500人。
 
变数
 
观念：将要运用统计学来分析的某项物品或人物特色。
 
范例：性别、某位选民的政党倾向、住在某个地理区人民的家庭收入、图书分类（精装、贸易平装版、大众平装版、教科书）、某个家庭中拥有的手机数量。
 
说明：所有的变数形成了分析的数据。虽然大家常说他们在分析资料，但精确地说，他们分析的其实是变数。
 
你必须将变数独立出来，例如性别，以及这个变数对应某人的值，例如男性。观察样本当中特定对象的所有数值。例如一项调查可能同时包含了性别与年龄两个变数。第一位观察对象很可能是40岁的男性，第二位则是55岁的女性。在绘制表格时，通常会将某个变数的待分析数值放在同一栏。因此，有些人会将变数称为「资料栏」。同样的，有些人会将观察对象称为「资料列」。
 
第二节　参数与统计量
 
在你知道要分析的是什么之后，或是用前述的词汇来说，在你从母体或研究样本中找出变数之后，就能够定义你分析内容中的「参数」与「统计量」。
 
参数
 
观念：母体当中描述一个变数（特征）的数值量测值。
 
范例：所有愿意在下次选举中投票的选民比例，所有对接受的医疗照护感到满意的病人比例，在某天当中某个网站所有访客停留时间的平均值。
 
统计量
 
观念：样本当中描述一个变数（特征）的数值量测值。
 
范例：愿意在下次选举中投票的样本选民比例、对接受的医疗照护感到满意的样本病人比例、在某天某个网站样本访客停留时间的平均值。
 
说明：计算某个样本的统计量是最常见的活动，因为在作决策时，要蒐集母体的资料是不切实际的作法。

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這幾年「大數據」這個詞真的是紅到不行，感覺好像所有的事情都跟它有關，從商業決策到政府政策，甚至連我們平常買東西，都好像被數據分析給包圍著。但說實話，我對統計學的了解真的非常有限，每次看到那些圖表和數字，就覺得有點頭大。《一次搞懂統計與分析：大數據時代的必勝競爭力》這個標題，聽起來就很有吸引力，尤其「一次搞懂」這幾個字，讓我覺得好像有救了！我比較希望這本書能夠幫助我建立一個完整的概念，了解統計學在現代社會，尤其是在大數據的浪潮中，到底扮演著什麼樣的角色，以及我們該如何運用這些分析工具來幫助自己。例如，如果我是一家小型企業的經營者，我該如何利用收集到的顧客資料，來優化我的產品和服務？或者，如果我是一位求職者，了解數據分析的基本概念，又能在面試中展現出什麼樣的優勢？我希望能看到書中有一些實際的應用案例，能讓我知道，統計分析不只是理論，而是能真正解決問題、創造價值的有力工具。

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老實說，我對統計的印象一直停留在國高中數學課本的那些圖表和計算，覺得枯燥乏味，而且離我的生活好遠。但最近聽到身邊的朋友在討論「大數據分析」，好像是未來職場的趨勢，這才讓我開始有點緊張，覺得自己是不是該補點這一塊了。《一次搞懂統計與分析：大數據時代的必勝競爭力》這個書名，聽起來就超親民，而且強調「一次搞懂」，這完全是我這種怕麻煩的人的福音！我特別好奇的是，它會不會用一些我們日常生活中會接觸到的例子來解釋統計學？像是，為什麼Netflix會推薦你喜歡的電影？或是，為什麼某些廣告會精準地出現在你的Facebook動態上？如果能透過這些貼近生活的例子，來理解統計分析的邏輯，那學習起來一定會更有趣，也更容易吸收。畢竟，對於我們這種非專業人士來說，最重要的就是建立起一個基礎的認知，知道大數據是怎麼回事，統計分析又扮演什麼樣的角色，這樣在面對相關資訊時，才不會一頭霧水。

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身為一個平凡上班族，我一直覺得統計學離我有點遙遠，感覺是專屬於科學家或數學家的領域。但隨著科技的進步，「大數據」這個詞就這麼赤裸裸地出現在我們眼前，從新聞報導、公司會議，甚至是我每天滑的手機，都充斥著各種數據。這讓我不禁思考，是不是我該對這些東西多點認識，才不會在這個時代裡被邊緣化？《一次搞懂統計與分析：大數據時代的必勝競爭力》這個書名，聽起來就非常「救星」等級，好像可以把原本讓人頭痛的統計學，變成人人都能理解的工具。我特別期待書中能有那些「Aha moment」，就是那些讓你突然豁然開朗的時刻，原來統計學是這麼回事！而不是一味地教你公式和計算。我希望能透過這本書，了解統計學的核心概念，以及如何運用這些概念來解讀日常生活中的數據，甚至是在工作上，能夠更有邏輯地分析問題，提出更有說服力的見解。如果書裡能有一些跟市場調查、消費者行為分析相關的案例，那對我來說就太有幫助了。

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啊，最近在書店翻到這本《一次搞懂統計與分析：大數據時代的必勝競爭力》，名字聽起來就覺得好實用，而且「大數據時代」這幾個字，根本就是現在大家都在講的熱門話題嘛！其實我平常對統計學的印象就是一堆數字、公式，有點頭暈，但這本書的標題卻說「一次搞懂」，讓人感覺好像真的有辦法輕鬆入門，而不是要花好幾個月去啃那些艱澀的課本。我特別好奇的是，它到底是用什麼樣的方式來解釋這些東西？會不會有很多實際的案例，像是從社群媒體的趨勢分析、或是我們常在新聞上看到的一些數據報告，來讓讀者更有感？畢竟如果只是照本宣科，那跟學校的教科書有什麼兩樣？而且，現在很多工作都離不開數據，從行銷、業務到產品開發，如果能對數據有點基本概念，好像就多了幾分競爭力，不會被時代淘汰。這本書的封面設計也挺不錯的，不會太嚴肅，給人一種親切感，讓我這個對統計有點卻步的人，也願意嘗試翻開它，看看裡頭到底藏了什麼寶藏，能不能真的幫助我「一次搞懂」。

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這陣子真的覺得，身邊好像到處都是「數據」，從網購平台推薦的商品，到手機APP裡的使用者行為分析，感覺不了解這些東西，好像就跟不上世界的腳步了。我之前也嘗試過看一些關於數據分析的介紹，但很多都講得太學術，或是太偏重某個特定領域的工具，對我這種想建立基礎概念的人來說，反而有點不知所措。《一次搞懂統計與分析：大數據時代的必勝競爭力》這個標題，聽起來就很有企圖心，想一次把複雜的東西講清楚，而且是結合「大數據」這個現在最夯的概念，這就很吸引我。我希望能透過這本書，不只學到統計的原理，更重要的是，了解這些原理在大數據環境下是如何應用，以及如何透過分析來做出更聰明的決策。像是，如果我們在經營一個小電商，如何從顧客的購買紀錄來預測未來的銷售趨勢？或是，如果我們想開發一個新的App，又該如何收集和分析使用者回饋？這些都是我比較關心的實務操作，希望這本書能提供一些具體的方向和方法，讓我不再只是「感覺」，而是有實際的數據佐證。