圖解統計與大數據（2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 統計學
• 大數據
• 數據分析
• 圖解
• 入門
• 可視化
• 概率論
• 機器學習
• 商業分析
• 數據挖掘

認識傳統統計與大數據的關係：Small Data vs. Big Data
　　認識敘述統計、推論統計的意義及應用
　　認識傳統統計、工程統計、大數據分析三者的關係

　　本書介紹在各個範疇會用到的統計，其中內容包涵傳統統計、基礎機率、工程統計、生物統計，以及2010年開始熱門的大數據分析。為瞭讓大傢理解這些內容，本書使用深入淺齣的說明，來認識各個範疇的統計意義，並瞭解統計如物理一樣，是用數學語言敘述的應用科學。

　　由於統計涵蓋相當大的領域，本書針對的對象為「小學到高中的學生及一般人的敘述統計」、「高中到大學的推論統計」、「社會人士所需要理解的大數據與統計」三大區塊。
 

作者簡介

吳作樂

　　學曆
　　國立颱灣大學數學係學士
　　美國哥倫比亞大學數理統計博士

　　經曆
　　公共電視董事
　　長榮大學資訊管理係教授   
　　數位內容創作學程主任
　　國傢太空中心主任    
　　國際宇宙航行學院 (International Academy of Astronautics) 院士
　　宏遠育成科技股份有限公司總經理
　　工研院電通所副所長
　　美國Bell core公司信號處理部研發經理(District Manager)
　　美國貝爾實驗室(Bell Labs) 衛星通訊部門研究員

吳秉翰

　　學曆
　　輔仁大學應用數學學士
 

前言
第一章　統計綱要
1-1 傳統統計與大數據分析有何不同　
1-2 傳統統計是什麼
　
第二章　傳統統計
一、敘述統計
2-1 常用的圖錶(1)—長條圖　
2-2 常用的圖錶(2)—直方圖　
2-3 常用的圖錶(3)—摺綫圖　
2-4 常用的圖錶(4)—圓餅圖、雷射圖　
2-5 常用的圖錶(5)—泡泡圖、區域圖　
2-6 平均經常是無用的統計量　
2-7 認識不一樣的平均數：加權平均數　
2-8 濫用平均的實例(1)—隻看PISA的平均值：part 1　
2-9 濫用平均的實例(2)—隻看PISA的平均值：part 2　
2-10 標準差是什麼　
2-11 常態分布　
2-12 偏態、眾數、中位數　
2-13 濫用平均的實例(3)—M型社會　
2-14 濫用平均的實例(4)—颱灣的平均所得　
2-15 濫用平均的實例(5)—不要再看平均所得，要看中位數所得　
2-16 濫用平均的實例(6)—不要再看平均所得，要看圖錶　
2-17 衡量資料分散程度的數值　
2-18 升學用到的統計：百分位數與偏差值　
2-19 濫用平均的實例(7)—85%的人有屋、幸福指數　
2-20 難以察覺的圖錶錯誤—非洲比你想像的大很多　
二、推論統計的基礎機率
2-21 機率的意義
2-22 機率的分類　
2-23 隨機取樣的方法(1)　
2-24 隨機取樣的方法(2)　
2-25 獨立事件的機率　
2-26 條件機率　
2-27 利用樹狀圖計算機率　
2-28 貝氏定理　
2-29 排列與組閤(1)　
2-30 排列與組閤(2)　
2-31 核電真的安全嗎？保險費怎麼來？　
2-32 樂透1：各奬項的機率為多少　
2-33 樂透2：多久會開齣一次頭奬　
2-34 撲剋牌遊戲中，梭哈的牌麵大小　
三、推論統計
1. 基本工具與常用的概率分布
2-35 認識二項分布、蔔瓦鬆分布　
2-36 大數法則　
2-37 中央極限定理　
2-38 中央極限定理的曆史　
2-39 標準化　
2-40 常態分布的曆史與標準常態分布　
2-41 t分布與自由度　
2-42 t分布曆史與t分布錶　
2-43 卡方分布與F分布　
2. 估計
2-44 估計(1)　
2-45 估計(2)　
2-46 比例的區間估計(1)—民調的區間估計　
2-47 比例的區間估計(2)—所需樣本數量　
2-48 區間估計的應用：民調　
3. 假設檢定
2-49 假設—虛無假設與對立假設　
2-50 檢定的概念　
2-51 已知母體標準差，母體平均數的z檢定　
2-52 p值法　
2-53 未知母體標準差，母體平均數的t檢定　
2-54 母體比例的檢定　
2-55 已知母體標準差，兩母體平均數的z檢定　
2-56 未知母體標準差，假設兩母體標準差相同，兩母體平均數的t檢定　
2-57 未知母體標準差，假設兩母體標準差不同，兩母體平均數的t檢定　
2-58 兩母體比例的檢定　
2-59 相依樣本的檢定　
2-60 兩母體變異數的F檢定　
2-61 ANOVA檢定(1)　
2-62 ANOVA檢定(2)　
2-63 卡方檢定(1)—適閤度檢定　
2-64 卡方檢定(2)—列聯錶分析　
4. 迴歸分析
2-65 迴歸綫的由來　
2-66 圖案與迴歸綫的關係　
2-67 迴歸綫怎麼計算　
2-68 迴歸綫的可信度　
2-69 復迴歸分析(1)　
2-70 復迴歸分析(2)　
2-71 復迴歸分析(3)　
四、生物統計
2-72 健保費與二項分布的關係　
2-73 統計野生動物的數量—捉放法　
2-74 醫療統計：判斷何種物質引起疾病、藥物是否有用　

第三章　工程與商業的統計應用
一、工程統計
3-1 資料探勘(1)—資料探勘的介紹　
3-2 資料探勘(2)—數據中的異常值　
3-3 資料探勘(3)—分群討論　
3-4 資料探勘的應用(1)　
3-5 資料探勘的應用(2)　
3-6 時間序列　
3-7 機器學習　
二、大數據的統計方法
3-8 什麼是大數據　
3-9 大數據的問題　
3-10 統計學界的統計分析與商業界的大數據分析之差異　
3-11 統計學界的統計分析與工程界的統計分析之差異　
3-12 大數據分析的起點　
3-13 資訊視覺化　
3-14 視覺分析的意義　
3-15 建議大數據該用的統計方法　
3-16 卡門濾波　
3-17 資訊科學傢的定位、大數據結論　
3-18 大數據與機器學習 (1)—概要　
3-19 大數據與機器學習 (2)—濛地卡羅法　
3-20 大數據與機器學習(3)—濛地卡羅法的實際應用　

第四章　統計的應用、其他
4-1 物價指數　
4-2 失業率　
4-3 怎樣的房價是閤理　
4-4 如何看貧富差距？官員與學者的爭論：馬有多少牙齒？　
4-5 嘆！不曾有正確民調與認知(1)—民調有哪些問題　
4-6 嘆！不曾有正確民調與認知(2)—民調該注意的重點　
4-7 嘆！不曾有正確民調與認知(3)—該怎麼發展　
附錄一　參考連結　
附錄二　常用的統計符號　
附錄三　如何使用z錶　
附錄四　如何使用t錶　
附錄五　如何使用F錶　
附錄六　如何使用χ2錶

前言

　　近年來，鼓吹大數據（Big Data）蔚為風潮，相關的書籍也很暢銷。有趣的是：幾乎所有鼓吹大數據的書都刻意避開統計，而使用預測分析（Predictive Analytics）這樣的名詞，來包含傳統統計方法及工程統計的工具，使用資料科學傢（Data scientist）來避開具有統計專業的統計學者。但是，無論如何重新包裝，網路時代所謂「大數據分析」就是傳統統計與工程統計的工具結閤起來的商業用統計分析。

　　本書是一本介紹在各個範疇會用到的統計，其中內容包含傳統統計、基礎機率、工程統計、生物統計，以及2010年開始熱門的大數據分析。為瞭讓大傢理解這些內容，本書使用深入淺齣的說明，來認識各個範疇的統計意義。

　　由於統計涵蓋相當大的領域，本書針對的對象不似一般的書籍，隻針對某一類人，而是針對「小學到高中的學生及一般人的敘述統計」、「高中到大學的推論統計」、「社會人士所需要理解的大數據與統計」三大區塊。有興趣的人可以針對自己所需的部分進行閱讀與認識。

　　本書在各個範疇都會以曆史及實際生活應用來做解釋，內容包括：

　　1. 認識敘述統計各圖錶的意義及應用，包含近代的資訊視覺化工具。

　　2. 介紹推論統計的各種統計分析。

　　3. 認識傳統統計、工程統計、大數據分析三者的關係。

　　4. 說明統計不是純數學的一部分，而是如同物理學一樣，是一門用數學語言敘述的應用科學。

　　作者認為學習應該從有趣的內容下手，有瞭興趣纔有動力去學習，否則會淪為類似工作一般，因為工作是因必要而學習，過瞭此階段就忘記，並且學的時候也相當痛苦，不斷的背公式套題目。所以學習東西，不在於它可以多有用，而在於它可以多有趣。如同學習音樂不會是從五綫譜開始學習，而是從聽音樂、唱歌，感覺開心，有興趣再去精深；同理美術課不會從調色開始，從調齣各種顔色為基礎再來學習畫畫，一定是先隨便畫，讓自己覺得開心有趣，再學習如何調齣更多顔色來讓畫作更有層次。同理數學也不該從背公式開始，但大多數人最後的印象都是如此。遑論統計對大多數人的概念，就是不斷地套更復雜難明的公式。所以我們加入許多視覺化的工具來幫助理解統計。

　　本書特色是從社會、經濟、醫療、政治各領域的應用來認識統計重要性，也使用各種圖錶說明與操作，打破統計是既枯燥無味，又難學又難懂的情況。

　　在本書齣版之際，特彆感謝義美食品高誌明總經理全力支持本書的齣版。本書雖經多次修訂，缺點與錯誤在所難免，歡迎各界批評指正，得以不斷改善。
 

1-1 傳統統計與大數據分析有何不同
 
（一）傳統統計分析
 
傳統統計的曆史源自17世紀，一直到20世紀，統計的研究是希望從樣本推論到母體，所以都是以小樣本數為主，其原因是有效樣本的不易取得且太過昂貴，並且數據受太多因素互相乾擾而不準確，所以早期的統計研究分為兩個階段。
 
第一階段：資料分析（Data Analysis）：研究如何收集、整理、歸納，描述資料中的數據和分散程度。第一階段的統計又被稱做探索性資料分析（Exploratory Data Analysis, EDA）。資料分析傾嚮於直接利用數據做判斷。
 
第二階段：推論統計（Inferential Statistics）：由第一階段的資料分析推理數學模型，由隨機且有效的樣本推論到全體情形，來幫助決策。第二階段的統計又被稱做數理統計，傾嚮於利用第一階段的結果，並排除不必要的極端值後，再作分析。
 
以前統計因為樣本取得不易，必須用少數有效樣本推理、決策。也因此做許多機率模型並驗證，最後有瞭目前的統計。
 
（二）大數據分析
 
到瞭21世紀的電腦時代，因為能獲得大量資料，不像以前的資料量比較少，工程界已經有能力可以處理大量資料的分析，直接用電腦做齣各種視覺化（Visualization），再來加以分析。但是由於可以獲得大量資料，也導緻瞭樣本不完全是隨機樣本，所以大數據的分析不能僅限於傳統統計的分析方法（隨機抽樣），必須用到工程統計多年發展的工具。一直到2010年網路的普及程度提高，商業界也意識到利用大量外部資料來分析商業行為是勢在必行，所以商業界推齣大數據分析（Big data）的統計方法，但其實目前大數據分析就是工程界上早已使用大量數據的統計分析。
 
處理大量資料的分析，又稱資料科學（Data Science），現狀是使用者不用完全懂統計的原理，隻要會操作電腦來進行視覺化及分析，期望從中找到有用的資訊。當然這樣的方法在統計觀點是較不嚴謹的，但仍有助於分析。也正因為大數據的不嚴謹性，普遍地不被大多數統計學傢認同是有效的統計方法。但在作者觀點，數據視覺化的提升可被認定是在敘述統計範疇內，並且使用的方法是工程統計的方法（Predictive Analytics），所以大數據分析可被歸類在統計之中，當然如果要很完整且有效的被利用，則需要數理統計的證明。

评分☆☆☆☆☆

我是一名金融行業的從業者，日常工作中經常需要分析各種金融數據，但總覺得自己在統計學方麵功底不夠紮實，很多時候對報告的解讀還不夠深入。《圖解統計與大數據（2版）》這本書，真的就像它的名字一樣，用“圖解”的方式，將復雜的統計和大數據概念講得非常清楚。我尤其喜歡書中關於“時間序列分析”的講解。在金融領域，時間序列數據非常常見，但如何有效地進行分析和預測，一直是個難點。這本書用非常直觀的圖示，展示瞭“趨勢”、“季節性”、“周期性”等成分，並且介紹瞭如何進行分解和預測。這對我來說，簡直是如獲至寶。另外，書中在講解“風險管理”相關的統計方法時，也給我帶來瞭很多啓發。比如，它介紹瞭如何利用“VaR（風險價值）”來量化投資組閤的風險，並且用圖示的方式解釋瞭其計算原理。這讓我對風險的理解更加具體和量化。雖然書中沒有涉及太多高深的金融量化模型，但它所涵蓋的基礎統計知識和分析方法，對於我來說，已經足夠有幫助瞭。它讓我能夠更自信地解讀各種金融報告，並且能更準確地評估數據背後的意義。這本書的語言風格也非常專業且易懂，既有學術的嚴謹性，又不失實踐的應用性。

评分☆☆☆☆☆

作為一名在校學生，最近對統計學和大數據分析産生瞭濃厚的興趣，但苦於找不到一本既有深度又不失趣味的學習資料。《圖解統計與大數據（2版）》的齣現，簡直像及時雨。這本書最大的亮點在於它的“圖解”方式，它將枯燥的統計概念，通過大量的圖錶、流程圖以及形象的比喻，變得生動易懂。我之前在學習“概率論”的時候，總是被那些公式繞暈，但這本書用瞭很多非常直觀的插畫，比如用拋硬幣、擲骰子來解釋“概率”、“期望值”，讓我一下子就抓住瞭核心。在講解“迴歸分析”的時候，書中沒有直接拋齣一堆數學模型，而是通過一個簡單的“學習時間與考試成績”的例子，一步步引導我理解“自變量”、“因變量”、“迴歸係數”的含義，並且如何通過散點圖和迴歸綫來預測。這種由簡入繁的學習方式，讓我受益匪淺。我特彆喜歡書中關於“大數據”部分的介紹，它不僅闡述瞭大數據是什麼，更重要的是它展現瞭大數據在各行各業的應用，比如在醫療、金融、交通等領域，大數據是如何發揮巨大作用的。這些案例讓我對大數據産生瞭更深的認識，也激發瞭我學習的動力。這本書的語言風格也很貼近學生，沒有過多的專業術語，即使有，也會用最通俗易懂的方式解釋清楚。我正在將書中講解的統計方法運用到我的課程論文中，感覺思路清晰瞭很多，而且能夠更好地支持我的論點。

评分☆☆☆☆☆

這本書我早就想入手瞭，拖到現在纔拿到手，真的有點相見恨晚的感覺。我平時工作偶爾會接觸到一些數據分析的東西，但總感覺自己像是霧裏看花，很多概念似懂非懂。市麵上關於統計和大數據類的書不少，但很多要麼過於理論化，要麼講得太淺，很難找到一本真正能打通我任督二脈的。這次看到《圖解統計與大數據（2版）》的封麵和簡介，就覺得眼前一亮，那種“圖解”的說法，讓我這個視覺型學習者覺得很有希望。拿到書後，迫不及待翻開，首先映入眼簾的是那些清晰、直觀的圖錶，它們不像教科書裏那樣枯燥乏味，而是生動地展示瞭數據背後的故事。舉個例子，關於“均值、中位數、眾數”的講解，書中用瞭一個非常貼切的生活場景來比喻，讓我瞬間就理解瞭它們之間的差異和適用情況，而不是死記硬背公式。再比如，在講到“迴歸分析”的時候，它沒有直接拋齣一堆復雜的公式，而是通過一個簡單的“房屋價格與麵積”的例子，一步步引導讀者理解自變量、因變量，以及如何通過圖綫來預測，這種循序漸進的方式，對於我這種非科班齣身的人來說，簡直是福音。我尤其喜歡書中對“大數據”概念的闡釋，它並沒有把大數據描繪成一個遙不可及的神秘領域，而是通過一些實際的商業案例，比如電商平颱的個性化推薦、社交媒體的數據分析等等，讓我看到瞭大數據在日常生活和工作中的實際應用，頓時覺得它沒那麼嚇人瞭。這本書的語言風格也很親切，沒有太多生澀的專業術語，即使有，也都會用通俗易懂的方式解釋清楚，感覺作者就像一位耐心十足的老師，在手把手地教你。我已經開始嘗試用書中的方法來分析我工作中遇到的數據瞭，雖然還在摸索階段，但感覺已經比以前有方嚮多瞭。

评分☆☆☆☆☆

我是一名市場調研人員，平時工作經常需要處理和分析大量的調查數據。之前也讀過幾本關於統計分析的書，但很多都過於理論化，或者提供的案例不夠貼近實際工作。《圖解統計與大數據（2版）》這本書，在我看來，正好填補瞭這方麵的空白。這本書的“圖解”真的非常到位，它不是簡單地把文字內容配上幾張圖，而是將復雜的統計概念，通過精心設計的圖示，變得一目瞭然。我尤其欣賞書中關於“抽樣調查”的部分，它詳細講解瞭不同抽樣方法的優缺點，以及在實際調研中如何選擇最閤適的方法。比如，書中用瞭一個非常生動的例子，來解釋“配額抽樣”和“方便抽樣”的區彆，讓我一下子就理解瞭它們在實際應用中的側重點。而且，這本書不僅僅局限於基礎統計，還深入講解瞭“數據挖掘”和“大數據分析”的相關內容。比如，書中對“聚類分析”的講解，就非常貼閤我日常工作中對用戶進行細分的需求。它通過一個非常形象的例子，讓我理解瞭如何將具有相似特徵的用戶群體進行劃分，從而更好地製定市場策略。讓我驚喜的是，書中還提到瞭“時間序列分析”在市場趨勢預測方麵的應用，這對我非常有啓發。這本書的語言風格也非常平實，沒有讓人望而卻步的專業術語，即使有，也會用非常生活化的語言進行解釋。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我一開始對這本書的期望值並沒有那麼高，畢竟現在市麵上“圖解”類的書籍，很多時候隻是為瞭吸引眼球，內容深度卻不夠。但《圖解統計與大數據（2版）》完全打破瞭我的刻闆印象。這本書的“圖解”是真的有料，而且非常實用。它並不是簡單地把文字內容配上幾張圖片，而是將復雜的統計概念和大數據技術，通過精心設計的圖示，轉化成易於理解的視覺語言。我特彆欣賞書中對於“推論統計”部分的講解。在過去，提到“假設檢驗”或者“置信區間”，我總覺得頭大，感覺離我太遙遠。但這本書通過非常生動的圖示，比如用抽奬的例子來解釋“概率”和“抽樣誤差”，用一個簡單的醫學實驗來演示“p值”的意義，讓我一下子就抓住瞭核心。它並沒有迴避其中的數學原理，但會用最直觀的方式去呈現，讓你理解“為什麼會這樣”，而不是僅僅知道“結果是什麼”。而且，在講到“聚類分析”和“分類算法”的時候，書中用瞭很多實際的客戶細分案例，比如不同類型的消費者，他們的購買習慣是如何通過算法分析齣來的。這些例子非常貼近商業實戰，讓我立刻能聯想到自己所在行業可能麵臨的問題，並且看到瞭解決方案的可能性。最讓我驚喜的是，它還提到瞭“機器學習”的一些基礎概念，並且用非常形象的圖示解釋瞭“監督學習”和“無監督學習”的區彆，甚至還簡單介紹瞭一下“決策樹”和“神經網絡”的直觀理解方式。雖然這些內容點到為止，但對於我建立一個宏觀的認知框架非常有幫助。這本書讓我覺得，統計和大數據不再是隻有專業人士纔能掌握的工具，而是每個人都可以去理解和運用的能力。

评分☆☆☆☆☆

我一直對機器學習和人工智能很感興趣，但感覺入門門檻有點高，特彆是統計學基礎這塊，一直是個短闆。這次看到瞭《圖解統計與大數據（2版）》，覺得這本書的“圖解”方式很適閤我這種需要視覺化學習的人。拿到書後，我驚喜地發現，這本書的內容非常紮實，而且講解得特彆透徹。它從最基礎的概率統計講起，比如“概率分布”和“期望值”，作者用瞭大量生動的圖示來輔助理解，讓我一下子就明白瞭這些概念的本質。在講解“迴歸模型”的時候，它並不是直接拋齣公式，而是通過一個實際的例子，一步步構建模型，並且解釋瞭模型中各個參數的意義。我最喜歡的是書中對“統計推斷”部分的闡述，比如“假設檢驗”和“置信區間”。作者用非常形象的比喻，將這些抽象的概念變得具體化，讓我能夠理解其背後的邏輯，而不是死記硬背。在“大數據”的部分，這本書也給瞭我很多啓發。它不僅介紹瞭大數據的基本概念，還闡述瞭大數據在各個領域的應用，比如在推薦係統、風險控製等方麵，讓我對大數據有瞭更深入的認識。書中還簡單介紹瞭“機器學習”的一些基礎算法，比如“決策樹”和“支持嚮量機”，並用圖示的方式解釋瞭它們的原理。這讓我感覺，之前覺得遙不可及的機器學習，其實離我並沒有那麼遠。

评分☆☆☆☆☆

買這本書純粹是衝著“2版”這個字去的，想著新版總會有更新的內容，而且可能修復瞭前版的不足。拿到書後，我的第一感覺就是它比我預想的還要“厚實”，不僅是頁數多，內容的深度和廣度都超齣瞭我的預期。我本身在數據可視化方麵有一些工作需求，所以特彆關注這部分的內容。這本書在數據可視化的章節，不僅僅是教你如何使用工具，更重要的是闡述瞭“為什麼”要這樣做。比如，它會講解不同類型的圖錶（柱狀圖、摺綫圖、散點圖、餅圖等）各自適閤錶達什麼信息，什麼時候使用，什麼時候避免使用。更讓我眼前一亮的是，它還提到瞭“信息設計的原則”，比如如何通過顔色、布局、比例等來有效地傳達信息，同時避免誤導讀者。這部分內容對於我來說，簡直是如獲至寶，讓我意識到之前隻是在“畫圖”，而沒有真正做到“溝通”。此外，書中在講到“異常值檢測”的時候，用瞭一個非常形象的比喻，讓我一下子就理解瞭異常值的重要性，以及如何通過圖錶（比如箱綫圖）來發現它們。這本書的邏輯性非常強，從基礎的統計概念，到數據處理，再到各種分析方法，以及最後的應用場景，都安排得井井有條，讓整個學習過程非常順暢。我尤其喜歡它在介紹一些進階的統計模型時，總是會先給齣一個整體的框架，然後再逐個拆解，而不是直接跳到復雜的數學推導。這種“由淺入深，由錶及裏”的講解方式，讓我能夠更好地消化和吸收。

评分☆☆☆☆☆

我是在一個偶然的機會瞭解到這本書的，當時正在尋找一些關於統計學基礎知識的書籍，希望能幫助我更好地理解一些商業分析報告。市麵上這類書籍很多，但我總覺得要麼過於學術化，要麼內容陳舊。《圖解統計與大數據（2版）》的封麵設計就很有吸引力，而且“圖解”二字也正是我所需要的，因為我更傾嚮於通過視覺化的方式來學習。拿到書後，我迫不及待地翻閱，發現這本書的內容安排得非常閤理。它從最基礎的統計概念講起，比如“描述性統計”中的“平均數”、“中位數”、“眾數”等，並且用非常生動形象的圖示來解釋它們之間的區彆和應用場景。我尤其喜歡書中關於“數據分布”的講解，它用瞭一個非常貼切的比喻，讓我一下子就理解瞭“正態分布”、“偏態分布”等概念，而不是死記硬背那些復雜的數學公式。然後，書中逐步深入到“推論統計”，介紹瞭“假設檢驗”、“置信區間”等概念。即使是這些相對比較抽象的統計學概念，作者也通過大量的圖錶和實際案例，將其解釋得非常通俗易懂。我特彆欣賞書中關於“方差”、“標準差”的講解，它用瞭很多生活化的例子，讓我能直觀地理解這些概念代錶的“離散程度”的意義。這本書的語言風格也非常親切，就像在和一位經驗豐富的老師交流，沒有讓人感到壓力的專業術語堆砌。我已經開始嘗試用書中的方法來分析我工作中遇到的一些數據瞭，感覺效率和準確性都有瞭很大的提升。

评分☆☆☆☆☆

我是一名産品經理，日常工作中需要大量依賴數據來指導産品決策。之前也看過一些關於數據分析的書，但總感覺不夠係統，或者和實際工作脫節。這次看到《圖解統計與大數據（2版）》，覺得裏麵的“大數據”這個詞很吸引我，想看看它在這方麵能給我帶來什麼啓發。拿到書後，我立刻被它豐富的圖例所吸引。這本書真的做到瞭“圖解”，而且不是那種為瞭圖解而圖解，而是真正地把復雜的概念，通過圖示講得非常清晰。比如，在講“抽樣方法”的時候，它用瞭很多生活中的例子，比如從一大袋糖果裏取齣一些來檢測質量，讓我很容易理解“簡單隨機抽樣”、“分層抽樣”等概念的區彆和適用場景。更重要的是，書中不僅講瞭“是什麼”，還講瞭“怎麼用”。它詳細介紹瞭在實際工作中，如何利用這些統計方法來分析用戶行為、評估産品效果。比如，在講“A/B測試”的時候，書中給齣瞭非常詳細的步驟和注意事項，甚至還涉及到如何計算樣本量和解讀結果，這對於我來說，簡直是太實用瞭。我之前在做A/B測試時，很多時候是憑感覺，現在有瞭這本書的指導，感覺更有信心和科學依據瞭。此外，書中對“數據挖掘”的介紹也讓我耳目一新，它不是那種高高在上的理論，而是通過一些實際的商業案例，比如電商平颱的“關聯規則挖掘”，來展示如何發現隱藏在數據中的商機。這本書讓我感覺，大數據分析並不是一個遙不可及的神話，而是可以通過係統學習和實踐來掌握的技能。

评分☆☆☆☆☆

作為一個對數據科學充滿好奇的普通上班族，我一直想瞭解統計學和大數據到底是怎麼一迴事，但又擔心會接觸到過於晦澀難懂的內容。《圖解統計與大數據（2版）》這本書，完全打消瞭我的顧慮。它的“圖解”方式非常吸引人，而且內容由淺入深，非常適閤我這樣的初學者。我最喜歡的是書中對“數據可視化”的講解。它不隻是教你如何使用工具，更重要的是告訴你“為什麼”要可視化，以及“如何”有效地可視化。書中用瞭很多實際的案例，展示瞭不同類型圖錶（如柱狀圖、摺綫圖、散點圖、熱力圖等）的優點和適用場景，讓我能夠更好地理解數據背後的信息。我尤其欣賞書中關於“探索性數據分析（EDA）”的講解。它提供瞭一套係統性的方法，教我如何通過各種圖錶和統計指標，去瞭解數據的基本特徵，發現潛在的模式和異常值。這讓我感覺，分析數據不再是盲目嘗試，而是有章可循。書中還對“機器學習”的一些基礎概念進行瞭介紹，雖然點到為止，但對於我建立一個宏觀的認知框架非常有幫助。它讓我知道，原來那些聽起來很厲害的AI技術，很多都是建立在統計學的基礎之上的。這本書的語言風格非常平易近人，沒有過多的專業術語，即使有，也會用非常通俗易懂的比喻來解釋，讓我感覺學習過程非常輕鬆愉快。