具体描述
◆ 基础统计学理论系统化的介绍。
◆ 统计图表之制作。
◆ 统计资料总结统计数字之求取。
◆ 透过Excel函数公式求取各种机率分配的机率及切点。
◆ 利用乱数产生器生成各种分配资料。
◆ 二维资料相关性探讨与回归分析预测模型建置。
◆ 各种参数假设检定的执行。
◆ 类别资料处理与分析。
书附光碟内容
CD／本书Data档和动态操作档
本书特色
易学习，易上手；高普及，高效能
精辟结合统计理论／实务操作
精析Excel 2016资料分析步骤解说
精到独家动态操作示范
海量资料超效处理，轻松转化有效资讯
著者信息
图书目录
1-1 何谓统计？
1-2 统计重要及常用名词
1-3 课程架构
1-4 常用的统计套装软体
1-5 启动资料分析工具箱
CHAPTER 02 资料整理与统计图表
2-1 资料型态
2-2 统计表格
2-3 统计图
CHAPTER 03 原始资料的整理与归纳
3-1 集中趋势
3-2 离散情形
CHAPTER 04 群组资料的整理与归纳
4-1 集中趋势
4-2 离散情形
CHAPTER 05 随机变数与机率分配
5-1 二项分配
5-2 常态分配
5-3 t分配
5-4 卡方分配
5-5 F分配
CHAPTER 06 抽样与乱数产生器的应用
6-1 抽样方法
6-2 EXCEL的抽样功能－乱数产生器的应用
CHAPTER 07 母体平均数之估计
7-1 简介
7-2 区间估计
CHAPTER 08 平均数之假设检定
8-1 名词解释
8-2 假设检定的流程
8-3 检定型态与临界值区域的选取
8-4 单一母体平均数之假设检定
8-5 两母体平均数差之假设检定
CHAPTER 09 母体比例的统计推论
9-1 单一母体比例的推论
9-2 两个母体比例的统计推论
9-3 样本数的选取
CHAPTER 10 母体变异数的统计推论
10-1 单一母体变异数的统计推论
10-2 两母体变异数的统计推论
CHAPTER 11 类别资料分析－卡方检定
11-1 适合度检定
11-2 独立性检定
11-3 齐一性检定
CHAPTER 12 相关分析与简单线性回归分析
12-1 散佈图
12-2 相关系数
12-3 简单线性回归分析
APPENDIX A 机率分配表
表A 二项分配累积机率值
表B 标准常态累加机率值
表C t分配右尾切点（cut-off points）
表D χ2分配右尾切点（cut-off points）
表E F分配右尾切点（cut-off points）
图书序言
长期以来科学家们就理解，当电脑相关技术愈来愈进步后，处理大数据的各种技术一定要与时俱进，因此在该领域耕耘的学者不计其数。只是真正蔚为风潮要算，在2013年5月30日麦尔荀伯格（Viktor Mayer-Schonberger）、库基耶（Kenneth Cukier）两位作者出版的「大数据 」（Big Data:A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think）这本书公开发行之后，大数据才快速的引起大家的注意，而大数据这三个字目前已经变成大家琅琅上口的显学了！除了各国政府大力支持外，民间企业亦争相投入许多的经费跟人力，我们的世界为了从大量资料当中挖掘更多的智慧与价值，从资料的收集存取与分析，加上云端运算以及互联网串成的智慧制造，从智能交易到机器人，从金融科技FINTECH到工业4.0及人工智慧AI快速的演变，可以强烈感受到这是一个颠覆传统并被翻转的时代。我们需要更多π型人才来创造美好又有效率的新时代，本文所谓π型人才可以解释成是融合统计、资讯和专业（Domain）领域知识的人才，因为这样的人才几乎不存在，因此有人戏称π型人才为大数据独角兽（Big Data Unicorn），也就是说，π型人才只是个传说。正因π型人才如毛麟凤爪般难寻，本书将只先聚焦在π型底下的两支柱- 统计知识的传递与套装资讯软体结合的使用说明及介绍。
科技进步使得资料的取得相对容易许多，不过资料若未经处理就只是一堆数字，对决策没有太多助益。但资料若能做有效的处理，它就会被转成有用的资讯，进而协助管理者做决策。统计相关理论是实务应用分析中很重要的依据，但只会学理而不会操作统计套装软体，就无法快速及有效的从资料中将学理转化成为解决问题的答案。所以在资料量及电脑计算速度快速成长的环境底下，如何借助统计套装软体快速分析资料来提昇决策速度与品质，几乎是全民共同面临的课题。
本书适用的读者群是以希望直接透过电脑套装软体来执行统计分析的对象为主。目前来说，虽然坊间统计套装软体琳瑯满目，但都所费不赀。另外，虽然R 与Microsoft Excel同是不须付费的软体，但因为採用R程式进行统计分析时需要採用大量的程式语法，相较之下Microsoft Excel就亲和许多，而且Microsoft Excel几乎是目前所有各产业公司电脑中皆有的基本配备，基于现阶段软体普及性及取得的容易性，还有不需再额外付费考量底下，本书採用Microsoft Excel做为资料分析的工具。本书首先介绍基础统计学的相关理论，再举生活实例说明Microsoft Excel 2016的操作步骤，应对使用本书读者的学习效益有所提升。本书和一般统计学课本的主要差异在于以视窗方式更详尽的呈现了软体的使用步骤，同时于书后亦附赠有范例动态展示操作电子档，提供读者另类的学习方式。因此本书除可供一般统计学课程教科书的使用之外，亦适用一般自学或统计套装软体相关应用课程的学习。
本书万分感谢过去我多位杰出优秀学生尽心的协助，尤其是爱华在范例动态展示操作电子档的测试，有他们不眠不休的帮忙，本书才得以如期付梓。
虽然校对多次，仍不免有疏漏之处，尚祈先进不吝赐教。
林志娟、张庆晖 敬上
图书试读
用户评价
我之前一直觉得统计学是那种听起来很厉害，但离我日常生活很遥远的东西。大学时上的统计课，老师讲的那些公式和定理，我基本上都是死记硬背，完全理解不了它们到底能用来做什么。每次看到那些密密麻麻的数学符号，脑袋就开始发胀。我是一个Excel的重度使用者，工作生活中大小事情都离不开它，但一直觉得Excel的统计功能只是冰山一角，用起来也总是摸不着头脑。直到我偶然发现了这本《应用统计学：EXCEL 2016轻松玩转资料分析》，才真正让我对统计学有了改观，也让我看到了Excel在数据分析方面隐藏的巨大能量。 这本书的第一个优点，就是它把原本可能让人望而却步的统计学理论，用Excel这个大家熟悉且易于上手的工具，变得非常“接地气”。书中在介绍“描述性统计”的时候，并没有直接丢给我一堆公式，而是告诉我，在Excel里，你可以用SUM、AVERAGE、MEDIAN、MODE这些函数来计算平均数、中位数、众数，用STDEV.S、VAR.S来计算样本标准差和方差。更重要的是，它不仅仅教我怎么计算，还通过具体的案例，让我明白这些指标分别代表什么，什么时候用平均数更合适，什么时候中位数更能反映数据的真实情况。这种“动手实践，理解原理”的学习方式，让我对统计学有了全新的认识。 在讲解“概率论”的时候，我尤其喜欢书中利用Excel的函数来模拟各种随机事件。比如，书中通过BINOM.DIST函数模拟抛硬币的实验，让我直观地看到了随着抛掷次数的增加，正面朝上的比例是如何趋近于理论值的。又比如，利用NORM.DIST函数来展示正态分布的曲线，并解释了均值和标准差对曲线形状的影响。这种“可视化”的学习方式，让我彻底摆脱了对概率论的抽象认知，而是将它与现实中的随机现象紧密联系起来，感觉统计学真的能够解释生活中的很多不确定性。 让我觉得最实用、最有价值的部分，是书中对“假设检验”的讲解。以前我总是对p值、显著性水平这些概念感到困惑，不知道它们到底意味着什么。这本书则用Excel的t.test、chisq.test等函数，一步步地带领我完成了各种假设检验。它不仅教我如何输入数据、选择检验类型，更重要的是，它详细解释了如何解读检验结果，如何判断p值的大小，以及如何根据p值来做出决策。书中还强调了不同类型假设检验的适用场景，以及在解释结果时需要注意的潜在误区，这让我觉得我不仅仅是在模仿操作，而是在真正理解和掌握统计推断的逻辑。 对于“回归分析”，我一直抱有一种敬畏的态度，总觉得它很高深。但这本书通过Excel的“回归”工具，将它变得异常清晰。我跟着书中的步骤，一步步地完成了简单线性回归和多元线性回归的分析。书中对回归系数、R平方、以及调整R平方的解释，都非常到位，让我明白了一个模型的拟合优度和预测能力是如何评估的。更让我兴奋的是，书中还讲解了如何利用回归模型进行预测，并给出了预测的区间，这让我看到了统计学在商业预测、趋势分析中的巨大潜力。 我非常赞赏书中对“数据可视化”的重视。书中提供了大量关于如何利用Excel创建各种图表的技巧，从最基础的柱状图、折线图，到更复杂的散点图、箱线图、甚至数据透视表生成的图表，都进行了详细的讲解。更重要的是，书中不仅仅是教你如何制作图表，更是在教你如何选择最适合表达你分析结果的图表类型，以及如何通过图表的细节设计来提高信息的传达效率。这让我感觉，我的数据分析成果能够以更直观、更令人信服的方式呈现出来。 书中在讲解“抽样调查”和“方差分析”等进阶主题时，也做到了深入浅出。我之前一直以为这些高级统计方法离我很遥远，但通过这本书，我发现利用Excel也能轻松实现。方差分析让我明白了如何比较多个组别之间的差异，而抽样调查则让我了解了如何从总体中抽取有代表性的样本，并进行推断。这些内容让我觉得，我的数据分析能力又上了一个台阶。 最让我觉得欣慰的是，这本书不仅仅是教授Excel的操作技巧，更是培养了我一种“用数据说话”的思维模式。它通过大量的真实案例，展示了统计学如何在商业决策、科学研究、日常生活中发挥作用。我学会了如何从数据中发现问题，如何利用统计工具来验证假设，以及如何通过数据来支持我的观点。这种分析问题的角度，让我觉得自己在工作和生活中都变得更加游刃有余。 我非常喜欢这本书的语言风格，它通俗易懂，避免了晦涩难懂的专业术语，非常适合像我这样没有统计学背景的读者。大量的图表和实例，使得学习过程更加生动有趣，不再枯燥乏味。而且，书中循序渐进的讲解方式，让我能够一步一步地构建起自己的统计知识体系，而不会感到 overwhelming。 总而言之，《应用统计学：EXCEL 2016轻松玩转资料分析》这本书，是我学习统计学和Excel数据分析的绝佳入门读物。它让我摆脱了对统计学的恐惧，让我看到了数据分析的魅力和价值。我强烈推荐这本书给所有希望提升自己数据分析能力，或者对利用Excel进行数据分析感兴趣的朋友。
评分话说我一直对统计学有一种“爱恨交加”的情感。一方面，我深知数据在当今社会的重要性，而统计学又是理解和运用数据的核心学科；另一方面，每次看到那些复杂的公式和理论，我的大脑就像是被施了定身咒一样，完全无法消化。工作上，我经常需要处理大量的 Excel 表格，但对于 Excel 里那些统计相关的功能，我总是停留在最基础的水平，用得非常“皮毛”。偶然看到这本书《应用统计学：EXCEL 2016轻松玩转资料分析》，我抱着试试看的心态入手，结果，简直是打开了新世界的大门！ 这本书最让我惊喜的是，它把统计学理论和 Excel 实操完美地结合在了一起。在讲解“描述性统计”的时候，它没有直接丢给我一堆公式，而是通过 Excel 的 SUM、AVERAGE、MEDIAN、STDEV 等函数，一步步教我如何计算出数据的平均数、中位数、众数、标准差等等。更牛的是，它还通过大量的图表，例如直方图、箱线图，让我直观地理解这些指标的含义，以及它们如何反映数据的分布特征。我终于明白，原来这些看似简单的数字，能够蕴含如此丰富的信息。 在“概率论”这部分，书中利用 Excel 的函数，比如 BINOM.DIST（二项分布）和 NORM.DIST（正态分布），生动地模拟了各种随机事件的发生过程。这让我彻底摆脱了过去对概率论的抽象理解，而是通过“动手玩”的方式，直观地看到了不同参数对概率分布曲线的影响。例如，模拟抛掷硬币多次出现正面的概率，或者理解人们的身高为何服从正态分布。Excel 的可视化功能，让这些原本枯燥的理论变得生动有趣。 让我觉得这本书最有价值的部分，在于它对“假设检验”的讲解。我以前一直对 p 值、置信区间这些概念感到困惑，不明白它们到底是怎么算出来的，以及在实际应用中该如何解读。这本书通过 Excel 的 T.TEST、CHISQ.TEST 等函数，非常清晰地带领我完成了单样本 t 检验、配对样本 t 检验、独立样本 t 检验以及卡方检验。更重要的是，它详细地解释了 p 值的含义、置信区间的意义，以及如何根据这些信息来做出统计推断。这让我真正掌握了利用统计学来验证假设、得出可靠结论的方法。 对于“回归分析”这个曾经让我头疼的topic，这本书也做得相当出色。通过 Excel 的“回归”分析工具，我能够轻松地构建简单线性回归和多元线性回归模型。书中对回归系数、R 方值、以及模型的显著性都进行了非常详细的解释，让我能够明白模型的拟合优度和预测能力是如何评估的。让我惊喜的是，书中还讲解了如何利用回归模型进行预测，并给出了预测的置信区间。这让我看到了统计学在商业预测、趋势分析等方面的巨大应用潜力。 我非常赞赏书中对“数据可视化”的重视。作者深知，数据分析的最终目的是为了更有效地沟通，而图表是实现这一目的的最佳工具。书中提供了大量关于如何利用 Excel 创建各种图表的技巧，从基础的柱状图、折线图，到更复杂的散点图、箱线图，再到数据透视表生成的图表，都进行了详尽的讲解。更重要的是，书中提供了很多关于如何选择最合适的图表类型，如何设计图表来清晰地传达信息，以及如何避免图表误导的实用建议。这对于我日常的报告制作非常有帮助。 书中在讲解“方差分析”和“时间序列分析”等进阶内容时，也做到了深入浅出。我过去一直认为这些内容过于复杂，但通过书中详细的操作步骤和案例，我发现用 Excel 也能轻松实现。例如，方差分析让我明白了如何科学地比较多个组别之间的差异，而时间序列分析则教会了我如何分析数据随时间的变化趋势，并进行短期预测。 最让我觉得这本书“物超所值”的一点，是它不仅仅教会我 Excel 的操作技巧，更重要的是，它培养了我一种“用数据说话”的思维模式。书中大量的案例，都取材于现实生活中的各种场景，例如市场调研、产品分析、用户行为分析等等。它教会我如何将统计学的理论与 Excel 的实践相结合，如何从数据中发现问题、验证假设，以及如何利用数据来支持我的决策。这种分析问题的角度，让我觉得自己在工作和生活中都变得更加自信和有条理。 这本书的语言风格非常亲切，通俗易懂，避免了晦涩难懂的专业术语，即使是初学者也能够轻松理解。大量的插图和操作截图，使得学习过程更加直观和有趣，不再枯燥乏味。而且，书中循序渐进的讲解方式，让我能够一步一步地构建起自己的统计知识体系，而不会感到 overwhelm。 总而言之，《应用统计学：EXCEL 2016轻松玩转资料分析》这本书，对我来说，是一次成功的“统计学启蒙”。它不仅让我学会了如何运用 Excel 进行数据分析，更重要的是，它培养了我一种用数据思考、用数据解决问题的能力。我非常强烈地推荐这本书给所有希望提升自己数据分析能力，或者对利用 Excel 进行数据分析感兴趣的朋友。
评分我一直觉得自己对数据有一种“天生的排斥感”，每次看到那些密密麻麻的表格和数字，就感觉大脑一片空白，更别提什么统计分析了。大学时统计学课程，对我来说简直就是一场噩梦，那些公式和理论，我都是死记硬背，却始终无法真正理解它们的意义和用途。工作后，虽然每天都在和 Excel 打交道，但对于 Excel 里那些统计相关的功能，我总是用得非常“皮毛”，感觉就像是拥有了一把宝剑，却不知道如何挥舞。直到我翻开了这本《应用统计学：EXCEL 2016轻松玩转资料分析》，我才真正感受到，原来统计学可以如此有趣，Excel 也可以如此强大。 这本书最大的亮点，就是它把统计学理论和 Excel 实操完美地结合在了一起。在讲解“描述性统计”的时候，书中并没有直接给我一堆抽象的概念，而是通过 Excel 的各种函数，如 AVERAGE、MEDIAN、STDEV 等，一步步教我如何计算出数据的平均数、中位数、标准差等等。更棒的是，它还通过大量的图表，例如直方图、箱线图，让我直观地理解这些指标的含义，以及它们如何反映数据的分布特征。这种“用 Excel 玩转统计”的方式，让我对统计学有了前所未有的直观感受。 在“概率论”这部分，书中利用 Excel 的函数，如 BINOM.DIST（二项分布）和 NORM.DIST（正态分布），生动地模拟了各种随机事件的发生过程。这让我彻底摆脱了过去对概率论的抽象理解，而是通过“动手玩”的方式，直观地看到了不同参数对概率分布曲线的影响。例如，模拟抛掷硬币多次出现正面的概率，或者理解人们的身高为何服从正态分布。Excel 的可视化功能，将这些抽象的概率模型变得触手可及。 让我觉得这本书最有价值的部分，在于它对“假设检验”的深入讲解。我过去一直对 p 值、置信区间这些概念感到困惑，不明白它们到底是怎么算出来的，以及在实际应用中该如何解读。这本书通过 Excel 的 T.TEST、CHISQ.TEST 等函数，非常清晰地带领我完成了单样本 t 检验、配对样本 t 检验、独立样本 t 检验以及卡方检验。更重要的是，它详细地解释了 p 值的含义、置信区间的意义，以及如何根据这些信息来做出统计推断。这让我真正掌握了利用统计学来验证假设、得出可靠结论的方法。 对于“回归分析”这个曾经让我头疼的 topic，这本书也做得相当出色。通过 Excel 的“回归”分析工具，我能够轻松地构建简单线性回归和多元线性回归模型。书中对回归系数、R 方值、以及模型的显著性都进行了非常详细的解释，让我能够明白模型的拟合优度和预测能力是如何评估的。让我惊喜的是，书中还讲解了如何利用回归模型进行预测，并给出了预测的置信区间。这让我看到了统计学在商业预测、趋势分析等方面的巨大应用潜力。 我非常赞赏书中对“数据可视化”的重视。作者深知，数据分析的最终目的是为了更有效地沟通，而图表是实现这一目的的最佳工具。书中提供了大量关于如何利用 Excel 创建各种图表的技巧，从基础的柱状图、折线图，到更复杂的散点图、箱线图，再到数据透视表生成的图表，都进行了详尽的讲解。更重要的是，书中提供了很多关于如何选择最合适的图表类型，如何设计图表来清晰地传达信息，以及如何避免图表误导的实用建议。这对于我日常的报告制作非常有帮助。 书中在讲解“方差分析”和“时间序列分析”等进阶内容时，也做到了深入浅出。我过去一直认为这些内容过于复杂，但通过书中详细的操作步骤和案例，我发现用 Excel 也能轻松实现。例如，方差分析让我明白了如何科学地比较多个组别之间的差异，而时间序列分析则教会了我如何分析数据随时间的变化趋势，并进行短期预测。 最让我觉得这本书“物超所值”的一点，是它不仅仅教会我 Excel 的操作技巧，更重要的是，它培养了我一种“用数据说话”的思维模式。书中大量的案例，都取材于现实生活中的各种场景，例如市场调研、产品分析、用户行为分析等等。它教会我如何将统计学的理论与 Excel 的实践相结合，如何从数据中发现问题、验证假设，以及如何利用数据来支持我的决策。这种分析问题的角度，让我觉得自己在工作和生活中都变得更加自信和有条理。 这本书的语言风格非常亲切，通俗易懂，避免了晦涩难懂的专业术语，即使是初学者也能够轻松理解。大量的插图和操作截图，使得学习过程更加直观和有趣，不再枯燥乏味。而且，书中循序渐进的讲解方式，让我能够一步一步地构建起自己的统计知识体系，而不会感到 overwhelm。 总而言之，《应用统计学：EXCEL 2016轻松玩转资料分析》这本书，对我来说，是一次成功的“统计学启蒙”。它不仅让我学会了如何运用 Excel 进行数据分析，更重要的是，它培养了我一种用数据思考、用数据解决问题的能力。我非常强烈地推荐这本书给所有希望提升自己数据分析能力，或者对利用 Excel 进行数据分析感兴趣的朋友。
评分在我眼中，这本书《应用统计学：EXCEL 2016轻松玩转资料分析》简直就是一本“统计学通俗读物+Excel实战宝典”的完美结合体。过去我对统计学的印象，就是那些冰冷的公式、复杂的证明，以及在课堂上昏昏欲睡的听讲。我总觉得统计学离我的实际工作和生活太远了，即使知道它很重要，但就是提不起兴趣去深入了解。直到我遇见了这本书，它彻底改变了我对统计学的看法，也让我看到了Excel作为数据分析工具的强大之处。 书中在讲解“描述性统计”时，并没有直接给我一堆术语，而是先从我们最熟悉的数据入手，例如班级同学的身高体重、公司员工的销售业绩等等。然后，它教我如何利用Excel的函数，如AVERAGE、MEDIAN、STDEV等，计算出这些数据的平均值、中位数、标准差等关键指标。更重要的是，它通过大量的图表，比如直方图、箱线图，让我能够直观地看到这些指标在描述数据分布时的作用，以及如何通过图表来发现数据的异常值和潜在的模式。这种“从具象到抽象”的教学方式，让我第一次真正理解了这些统计指标的实际意义。 我对书中关于“概率分布”的讲解尤为赞赏。它并没有局限于理论公式，而是通过Excel的函数，如BINOM.DIST、NORM.DIST等，生动地模拟了各种概率分布的生成过程。看到抛硬币多次出现正面的概率分布，或者人们身高服从正态分布的曲线，我才真正体会到，原来概率论并不是遥不可及的理论，而是能够解释现实生活中各种随机现象的有力工具。Excel的可视化功能，更是将这些抽象的概率模型变得触手可及。 让我觉得这本书最“实用”的部分，莫过于对“假设检验”的深入讲解。我一直以来都对p值、置信区间这些概念感到困惑，不知道它们到底是如何得出的，以及如何正确地解读。这本书则通过Excel的t.test、chisq.test等函数，一步一步地带领我完成了各种假设检验，从单样本t检验到独立样本t检验，再到卡方检验。更关键的是，它非常注重对检验结果的解读，详细解释了p值的含义、显著性水平的选择，以及如何在实际应用中做出决策。这让我真正掌握了运用统计学来验证假设、得出可靠结论的方法。 在“回归分析”这一块，这本书更是让我眼前一亮。我过去一直认为回归分析是一个非常高深的领域，但通过Excel的“回归”工具，我发现它并没有那么难以理解。书中详细讲解了如何构建简单线性回归和多元线性回归模型，如何解读回归系数、R平方值，以及如何评估模型的拟合优度。让我兴奋的是，书中还讲解了如何利用回归模型进行预测，以及如何解释预测的置信区间。这让我看到了统计学在商业预测、趋势分析等方面的巨大潜力。 我非常喜欢书中对“数据可视化”的详尽讲解。作者深知，数据分析的最终目的在于有效的沟通，而图表是实现这一目的的强大工具。书中提供了大量的Excel图表制作技巧，从基础的柱状图、折线图，到更复杂的散点图矩阵、箱线图，都进行了详细的介绍。更重要的是，书中强调了如何选择最适合表达分析结果的图表类型，以及如何通过图表的细节设计来提升信息传达的效率和准确性。 这本书在讲解“方差分析”和“抽样调查”等进阶内容时，也做得非常出色。我过去一直认为这些内容是统计学领域的“高阶课程”，但通过书中循序渐进的讲解和Excel的实际操作，我发现它们并没有想象中那么难以掌握。方差分析让我明白了如何科学地比较多个组别之间的差异，而抽样调查则教会了我如何从总体中抽取具有代表性的样本，并进行科学的推断。 最让我觉得这本书与众不同的地方，在于它培养了我一种“用数据驱动决策”的思维模式。书中大量的案例，都取材于现实生活中的各种场景，例如市场调研、产品分析、用户行为分析等等。它教会我如何将统计学的理论与Excel的实践相结合，如何从数据中发现问题、验证假设，以及如何利用数据来支持我的决策。这种分析问题的角度，让我觉得自己在工作和生活中都变得更加自信和有条理。 这本书的语言风格非常亲切，通俗易懂，没有太多生涩的专业术语，即使是初学者也能够轻松理解。大量的插图和操作截图，使得学习过程更加直观和有趣，不再枯燥乏味。而且，书中循序渐进的讲解方式，让我能够一步一步地构建起自己的统计知识体系，而不会感到 overwhelmed。 总而言之，《应用统计学：EXCEL 2016轻松玩转资料分析》这本书，对我来说，是一次成功的“统计学启蒙”。它不仅让我学会了如何运用Excel进行数据分析，更重要的是，它培养了我一种用数据思考、用数据解决问题的能力。我非常强烈地推荐这本书给所有希望提升自己数据分析能力，或者对统计学感到好奇的朋友。
评分我一直觉得，统计学就像是一门“深奥的学问”，充满了各种公式和理论，每次看到统计学的书籍，我都有点望而却步。我平时主要使用 Excel 处理工作中的数据，但对于 Excel 里那些统计相关的功能，我总是用得非常“皮毛”，感觉就像是拥有了一把宝剑，却不知道如何挥舞。直到我偶然发现了这本《应用统计学：EXCEL 2016轻松玩转资料分析》，它彻底改变了我对统计学的看法，也让我看到了 Excel 在数据分析方面的巨大潜力。 这本书最大的亮点，就是它把统计学理论和 Excel 实操完美地结合在了一起。在讲解“描述性统计”的时候，书中并没有直接给我一堆抽象的概念，而是通过 Excel 的各种函数，如 AVERAGE、MEDIAN、STDEV 等，一步步教我如何计算出数据的平均数、中位数、标准差等等。更棒的是，它还通过大量的图表，例如直方图、箱线图，让我直观地理解这些指标的含义，以及它们如何反映数据的分布特征。这种“用 Excel 玩转统计”的方式，让我对统计学有了前所未有的直观感受。 在“概率论”这部分，书中利用 Excel 的函数，如 BINOM.DIST（二项分布）和 NORM.DIST（正态分布），生动地模拟了各种随机事件的发生过程。这让我彻底摆脱了过去对概率论的抽象理解，而是通过“动手玩”的方式，直观地看到了不同参数对概率分布曲线的影响。例如，模拟抛掷硬币多次出现正面的概率，或者理解人们的身高为何服从正态分布。Excel 的可视化功能，将这些抽象的概率模型变得触手可及。 让我觉得这本书最有价值的部分，在于它对“假设检验”的深入讲解。我过去一直对 p 值、置信区间这些概念感到困惑，不明白它们到底是怎么算出来的，以及在实际应用中该如何解读。这本书通过 Excel 的 T.TEST、CHISQ.TEST 等函数，非常清晰地带领我完成了单样本 t 检验、配对样本 t 检验、独立样本 t 检验以及卡方检验。更重要的是，它详细地解释了 p 值的含义、置信区间的意义，以及如何根据这些信息来做出统计推断。这让我真正掌握了利用统计学来验证假设、得出可靠结论的方法。 对于“回归分析”这个曾经让我头疼的 topic，这本书也做得相当出色。通过 Excel 的“回归”分析工具，我能够轻松地构建简单线性回归和多元线性回归模型。书中对回归系数、R 方值、以及模型的显著性都进行了非常详细的解释，让我能够明白模型的拟合优度和预测能力是如何评估的。让我惊喜的是，书中还讲解了如何利用回归模型进行预测，并给出了预测的置信区间。这让我看到了统计学在商业预测、趋势分析等方面的巨大应用潜力。 我非常赞赏书中对“数据可视化”的重视。作者深知，数据分析的最终目的是为了更有效地沟通，而图表是实现这一目的的最佳工具。书中提供了大量关于如何利用 Excel 创建各种图表的技巧，从基础的柱状图、折线图，到更复杂的散点图、箱线图，再到数据透视表生成的图表，都进行了详尽的讲解。更重要的是，书中提供了很多关于如何选择最合适的图表类型，如何设计图表来清晰地传达信息，以及如何避免图表误导的实用建议。这对于我日常的报告制作非常有帮助。 书中在讲解“方差分析”和“时间序列分析”等进阶内容时，也做到了深入浅出。我过去一直认为这些内容过于复杂，但通过书中详细的操作步骤和案例，我发现用 Excel 也能轻松实现。例如，方差分析让我明白了如何科学地比较多个组别之间的差异，而时间序列分析则教会了我如何分析数据随时间的变化趋势，并进行短期预测。 最让我觉得这本书“物超所值”的一点，是它不仅仅教会我 Excel 的操作技巧，更重要的是，它培养了我一种“用数据说话”的思维模式。书中大量的案例，都取材于现实生活中的各种场景，例如市场调研、产品分析、用户行为分析等等。它教会我如何将统计学的理论与 Excel 的实践相结合，如何从数据中发现问题、验证假设，以及如何利用数据来支持我的决策。这种分析问题的角度，让我觉得自己在工作和生活中都变得更加自信和有条理。 这本书的语言风格非常亲切，通俗易懂，避免了晦涩难懂的专业术语，即使是初学者也能够轻松理解。大量的插图和操作截图，使得学习过程更加直观和有趣，不再枯燥乏味。而且，书中循序渐进的讲解方式，让我能够一步一步地构建起自己的统计知识体系，而不会感到 overwhelm。 总而言之，《应用统计学：EXCEL 2016轻松玩转资料分析》这本书，对我来说，是一次成功的“统计学启蒙”。它不仅让我学会了如何运用 Excel 进行数据分析，更重要的是，它培养了我一种用数据思考、用数据解决问题的能力。我非常强烈地推荐这本书给所有希望提升自己数据分析能力，或者对利用 Excel 进行数据分析感兴趣的朋友。
评分这本《应用统计学：EXCEL 2016轻松玩转资料分析》简直是我统计学学习路上的神助攻！老实说，我大学时上统计课，常常觉得教授讲的那些公式和理论，跟实际应用之间好像隔着一层雾。书本上的例子也常常是高度理想化的，看得我云里雾里，做练习题的时候更是抓瞎。尤其是那些手算的过程，简直让人怀疑人生。我一直觉得，统计学应该是很有用的工具，能帮我们理解数据、做出更明智的决策，但光靠理论真的很难建立起这种感觉。直到我偶然发现了这本Excel版本的应用统计学。 我当初会买这本书，其实是抱着一种“死马当活马医”的心态。我本身不是理工科背景，对数字和公式一直有点畏惧，尤其是统计学，感觉它就像是数学的“进阶版”，充满了各种让我头痛的符号和计算。我在网上找了很多关于Excel在数据分析中的应用教程，但很多都偏向于Excel本身的技巧，缺少系统性的统计学理论支撑。也有一些统计学教材，但它们又太过于学术化，让我觉得离实际工作和生活有点遥远。我渴望找到一本能够将理论与实践完美结合的书，既能让我理解统计学的基本原理，又能教会我如何用最普遍、最便捷的工具（Excel）来实现这些分析。 我印象特别深刻的是书中关于“描述性统计”那一章。以前我对平均数、中位数、众数这些概念虽然耳熟能详，但总觉得它们只是几个简单的数字，代表性到底有多强，什么时候用哪个更合适，我一直没有一个清晰的概念。这本书通过Excel的实际操作，一步一步地展示了如何计算这些指标，更重要的是，它通过大量的图表和实际案例，让我直观地看到了这些指标在数据中所扮演的角色。例如，当数据有异常值时，平均数是如何被扭曲的，而中位数又能提供一个更稳健的估计。书中还详细讲解了如何利用Excel的“数据分析”工具箱，一键生成各种图表，如直方图、箱线图等，让我能够以非常直观的方式理解数据的分布形态、离散程度以及潜在的偏态。 让我惊喜的是，这本书并没有把Excel仅仅当作一个计算器。它真正地将Excel融入到统计学理论的学习中，让我在实践中理解理论。例如，在讲解“概率分布”时，书中并没有停留在枯燥的概率公式推导，而是通过Excel的函数，如BINOM.DIST、NORM.DIST等，模拟了二项分布和正态分布的生成过程，并展示了不同参数下概率分布曲线的变化。这让我第一次真正体会到，原来概率分布是可以“玩”出来的，而且通过Excel的可视化，我能够更直观地感受到随机事件发生的可能性和规律性。书中的一些案例，比如模拟股票价格波动、分析客户购买行为等，都让我觉得统计学离我的生活并不遥远。 我一直觉得，很多统计学教材在讲解“假设检验”时，往往会跳过很多中间步骤，直接给出p值和结论，让我感到困惑。究竟是什么让p值小于0.05就意味着“拒绝原假设”？书中对于“统计显著性”的解释，结合Excel的实际计算过程，让我茅塞顿开。它详细讲解了如何构建原假设和备择假设，如何利用Excel的T.TEST、CHISQ.TEST等函数进行单样本t检验、配对样本t检验、卡方检验等，并且一步步地展示了如何解读检验结果，包括如何理解p值、置信区间等概念。书中还强调了不同检验方法适用的场景，以及在解释结果时需要注意的陷阱，这让我感觉自己真的掌握了分析数据、得出可靠结论的方法。 这本书在讲解“回归分析”的部分，更是让我觉得豁然开朗。以前听到回归分析，总觉得很复杂，充满了各种回归系数、R平方等术语。这本书通过Excel的“回归”功能，将整个过程变得非常透明。它引导读者如何输入数据，如何选择自变量和因变量，然后一步步解读Excel输出的回归分析报告。我印象最深的是，书中详细解释了R平方的意义，以及如何判断模型的拟合优度。更重要的是，它还讲解了如何利用回归模型进行预测，以及预测的置信区间。这让我看到了数据分析在实际预测和决策中的巨大潜力，比如预测销售额、分析广告投入与回报的关系等。 让我觉得这本书非常有价值的一点是，它不仅仅是教你“如何用Excel做统计”，更是引导你“如何用统计思维去分析问题”。书中很多案例，比如市场调研数据的分析、生产效率的改进、用户满意度的评估等，都非常有代表性，能够让我们联想到自己工作和生活中遇到的实际问题。它教会我如何从杂乱的数据中提炼出有价值的信息，如何利用统计工具来验证自己的想法，或者发现新的规律。这些分析的思路和方法，即使脱离了Excel，也同样适用，这让我觉得这笔投资非常值得。 我特别喜欢书中对于“数据可视化”的强调。统计学讲究的是“以图释数”，但很多人即使学会了计算，也无法有效地将结果呈现出来。这本书提供了大量的Excel图表制作技巧，从基础的柱状图、折线图，到更复杂的散点图矩阵、组合图等，都进行了详细的讲解。更重要的是，它不仅仅是教你制作图表，更是在教你如何选择最适合展示你分析结果的图表类型，如何通过图表来突出数据的关键信息，避免误导。书中关于图表美化和信息传达的建议，也让我受益匪浅，让我的报告和演示变得更加专业和有说服力。 另外，这本书在讲解一些进阶的统计方法时，比如“方差分析”和“时间序列分析”，也做得非常细致。方差分析让我明白了如何比较多个组别之间的差异，而时间序列分析则教会了我如何理解数据随时间的变化趋势，以及如何进行预测。在Excel中实现这些分析，虽然比基础的统计方法要复杂一些，但书中循序渐进的讲解，配合清晰的截图，让我能够一步一步跟着操作，最终掌握这些工具。这让我感觉，原来那些曾经让我望而却步的统计方法，通过Excel也能变得触手可及。 总的来说，《应用统计学：EXCEL 2016轻松玩转资料分析》这本书，对我这样的非统计专业背景的读者来说，无疑是一份非常宝贵的礼物。它成功地将枯燥的统计理论与实用的Excel操作相结合，让我能够在动手实践中理解和掌握统计学的核心概念和分析方法。书中的案例贴近实际，讲解清晰易懂，图文并茂，让我不再畏惧统计学，反而对它产生了浓厚的兴趣。我真心推荐给所有希望提升数据分析能力，或者想在工作中更好地利用Excel进行数据分析的读者。
评分这本《应用统计学：EXCEL 2016轻松玩转资料分析》绝对是我近期买过最满意的一本书籍之一！作为一名在职场摸爬滚打多年的上班族，深知数据的重要性，但每次面对一堆杂乱无章的数据时，常常感到无从下手。统计学知识对我来说，就像是那些曾经在课堂上听过的“天书”，虽然知道它很有用，但真的要自己去运用，就感觉脑袋里一片空白。之前也尝试过一些Excel的教程，但要么太偏重操作技巧，缺乏理论指导；要么理论讲得头头是道，但如何落地到Excel的实际操作，又变得含糊不清。这本书的出现，就像是为我打开了一扇新的大门，让我看到了数据分析原来可以如此“触手可及”和“生动有趣”。 让我感到非常惊喜的是，这本书的作者并没有把Excel仅仅当作一个表格处理工具，而是把它升华成了一个强大的统计分析平台。在讲解“描述性统计”的时候，书中并没有仅仅罗列公式，而是通过Excel的函数和图表功能，一步步地引导读者如何计算均值、中位数、众数、标准差、方差等关键指标，并且详细解释了这些指标的含义以及它们如何反映数据的特征。我印象特别深刻的是，书中通过对比不同类型数据的计算结果，直观地展现了这些指标在描述数据分布时的作用，例如，当数据存在极端值时，平均数会受到较大影响，而中位数则能提供一个更稳健的估计。这种“用Excel玩转统计”的方式，让我第一次真正体会到统计学在数据探索中的直观性和实用性。 这本书在讲解“概率分布”的部分，更是让我感觉统计学不再是抽象的概念。书中利用Excel的函数，如BINOM.DIST（二项分布）、NORM.DIST（正态分布）等，生动地模拟了各种概率分布的生成过程，并展示了不同参数对分布形态的影响。我以前对这些概率分布的理解，仅仅停留在理论层面，很难将其与实际生活中的随机现象联系起来。但通过书中大量的Excel操作和可视化图表，我能够清晰地看到，例如硬币抛掷的次数、产品合格率等，都可以用二项分布来描述，而很多自然现象，如身高、考试分数等，则可以用正态分布来近似。这种“亲手实践”的学习方式，极大地加深了我对概率统计原理的理解。 让我觉得这本书非常难能可贵的是，它在讲解“假设检验”的时候，并没有让读者感到畏惧。书中清晰地阐述了假设检验的基本逻辑，包括如何设定原假设和备择假设，如何选择合适的检验方法（如t检验、卡方检验等），以及如何利用Excel的内置函数来计算p值和置信区间。更重要的是，书中非常注重对检验结果的解读，并强调了统计显著性与实际显著性之间的区别。我以前总觉得p值小于0.05就是一个“魔术数字”，但书中通过具体的案例分析，让我明白了p值的真正含义，以及在解释检验结果时需要注意的各种细节，这让我对统计推断有了更深刻的认识。 在“回归分析”的部分，这本书同样做得非常出色。我之前一直觉得回归分析是统计学中比较高级的技巧，但书中通过Excel的“回归”功能，将整个分析过程变得非常直观。它详细讲解了如何构建简单线性回归模型和多元线性回归模型，如何解读回归系数、R平方值等，以及如何利用回归模型进行预测。我尤其欣赏书中对模型诊断的讲解，例如如何检查残差的独立性、正态性等，这让我明白了一个好的回归模型不仅仅是拟合数据，更需要满足一定的统计假设。这种对细节的关注，让我觉得这本书不仅是教我“做什么”，更是教我“为什么这么做”和“如何做得更好”。 我特别喜欢书中关于“数据可视化”的章节。作者深知“一图胜千言”的道理，因此投入了大量的篇幅讲解如何利用Excel创建各种类型的图表，如柱状图、折线图、散点图、箱线图等，并且提供了很多关于图表设计和信息传达的实用建议。书中强调了选择合适的图表类型来突出数据的关键信息，以及如何通过图表的颜色、标签、标题等元素来提升图表的可读性和美观度。这对于我来说非常重要，因为在日常工作中，我经常需要向领导或同事汇报数据分析结果，一个清晰、美观的图表能够极大地提升沟通效率和说服力。 另外，这本书在讲解一些“统计学进阶”的内容时，比如“方差分析”和“抽样调查”，也做到了深入浅出。方差分析让我明白了如何比较多个独立样本的均值是否存在显著差异，这在很多场景下都非常有用，例如比较不同教学方法对学生成绩的影响，或者评估不同广告方案对销售额的提升效果。而抽样调查的部分，则教会了我如何从总体中抽取有代表性的样本，并如何根据样本数据来推断总体的特征，这对于进行市场调研、民意测验等工作非常有指导意义。 这本书最让我受益匪浅的一点，是它培养了我一种“用数据说话”的思维方式。书中大量的案例分析，涵盖了商业、金融、市场营销、教育等多个领域，让我看到了统计学在解决实际问题中的强大力量。它教会我如何运用统计工具来验证假设、发现规律、预测趋势，从而做出更科学、更明智的决策。这种思维方式的转变，远比掌握几个Excel函数要宝贵得多。 我不得不说，这本书的排版和语言风格也相当符合我的阅读习惯。语言通俗易懂，没有过多晦涩难懂的专业术语，即使是初学者也能轻松上手。大量的插图和截图，使得学习过程更加直观和轻松。而且，书中在讲解每一个知识点时，都力求做到逻辑清晰，循序渐进，让我能够一步一步地构建自己的统计知识体系。 总而言之，《应用统计学：EXCEL 2016轻松玩转资料分析》这本书，不仅是一本讲解Excel统计功能的工具书，更是一本培养数据分析思维的启蒙书。它让我从对统计学的恐惧，转变为对它的热爱，让我看到了数据分析的魅力和价值。我强烈推荐这本书给所有希望提升自己数据分析能力，或者对统计学感到困惑的朋友们。
评分作为一名非统计科班出身，但工作中又不得不与数据打交道的人，我一直在寻找一本能够真正帮我“玩转”数据分析的书。很多市面上的统计学教材，动辄就是复杂的数学公式和理论推导，看得我云里雾里，完全抓不住重点。而一些Excel教程，虽然操作技巧很丰富，但却缺乏系统的统计学理论支撑，学完之后，总觉得少了点什么，无法真正做到“知其然，更知其所以然”。直到我偶然间翻阅了这本《应用统计学：EXCEL 2016轻松玩转资料分析》，我才真正找到了我一直在寻找的“答案”。 这本书的独特之处在于，它将Excel这个我们最熟悉的办公软件，变成了一个强大的统计分析工具。在讲解“描述性统计”时，书中并没有停留在枯燥的公式讲解，而是通过Excel的各种函数，如AVERAGE、MEDIAN、STDEV等，一步步地带领我完成数据的计算和理解。我尤其喜欢书中对于不同统计指标的解释，比如平均数、中位数、众数等，它们分别在什么情况下最能代表数据的中心趋势，以及如何通过Excel的可视化图表，如直方图和箱线图，直观地展现数据的分布形态。这种“手把手”的教学方式，让我对统计学有了前所未有的直观感受。 在“概率论”的部分，书中利用Excel的函数，如BINOM.DIST和NORM.DIST，模拟了各种随机过程，例如重复试验的成功概率、测量误差的正态分布等。这让我摆脱了过去对概率论的抽象理解，而是通过Excel的计算和可视化，真正“玩”转了概率。看到不同参数下概率分布曲线的变化，我能够更加深刻地理解随机变量的特性，以及概率在预测和决策中的作用。 让我印象最深刻的是书中关于“假设检验”的讲解。我过去对假设检验的理解非常模糊，总觉得p值小于0.05就是一个神秘的阈值。但这本书通过Excel的T.TEST、CHISQ.TEST等函数，详细地展示了如何一步步地进行各种假设检验，包括单样本t检验、配对样本t检验、独立样本t检验以及卡方检验。更重要的是，书中非常注重对检验结果的解读，它解释了p值的含义、置信区间的意义，以及如何根据这些信息来做出统计推断。这种清晰的逻辑和实操指导，让我真正掌握了运用统计学来验证假设的方法。 对于“回归分析”这个曾经让我望而却步的主题，这本书也做得非常出色。通过Excel的“回归”分析工具，我能够轻松地构建简单线性回归和多元线性回归模型。书中详细讲解了如何解读回归结果，包括回归系数、R平方值、以及模型的显著性。让我惊喜的是，书中还讲解了如何利用回归模型进行预测，以及如何评估预测的准确性。这让我看到了统计学在预测未来趋势、分析变量之间关系方面的巨大应用价值。 我非常赞赏书中对“数据可视化”的重视。书中不仅讲解了如何利用Excel创建各种基础图表，如柱状图、折线图、散点图，还深入讲解了如何制作更复杂的图表，如箱线图、数据透视表图表等。更重要的是，书中提供了很多关于如何选择合适的图表类型、如何设计图表来清晰地传达信息、以及如何避免图表误导的实用建议。这对于我来说非常有帮助，能够让我的数据分析报告更加专业和有说服力。 这本书在讲解“方差分析”和“时间序列分析”等进阶内容时，也做到了深入浅出。我之前一直认为这些内容过于复杂，但通过书中详细的操作步骤和案例，我发现用Excel也能轻松实现。例如，方差分析让我明白了如何比较多个组别之间的差异，而时间序列分析则让我学会了如何分析数据随时间的变化趋势，并进行短期预测。 我最喜欢这本书的一点是，它不仅仅是教授Excel的操作技巧，更是培养了我一种“用数据说话”的分析思维。书中大量的案例，都取材于实际工作和生活场景，例如市场调研、销售预测、用户行为分析等，让我能够将学到的统计知识应用到实际问题中。它教会我如何从海量数据中提炼有价值的信息，如何用统计工具来支持我的判断，以及如何做出更明智的决策。 这本书的语言风格非常亲切，通俗易懂，没有太多生涩的专业术语，即使是初学者也能够轻松理解。大量的插图和代码示例，让学习过程更加生动有趣，不再枯燥乏味。而且，书中循序渐进的讲解方式，让我能够一步一步地构建起自己的统计知识体系。 总而言之，《应用统计学：EXCEL 2016轻松玩转资料分析》这本书，是我在数据分析领域的一次“Eureka”时刻。它让我摆脱了对统计学的恐惧，让我看到了Excel在数据分析中的强大潜力，也让我获得了受益终身的分析思维。我强烈推荐这本书给所有希望提升数据分析能力，或者对利用Excel进行数据分析感兴趣的朋友。
评分我一直觉得，统计学就像是一门“武林绝学”，听起来很高深，但自己真正去学的时候，却常常被各种复杂的公式和理论给难倒。在我的印象里，统计学课本总是充满了各种奇怪的符号，和遥不可及的案例。我是一个Excel的重度用户，工作中离不开它，但对于Excel里那些统计相关的功能，我总是用得非常“皮毛”，不知道如何真正发挥它的威力。直到我发现了这本《应用统计学：EXCEL 2016轻松玩转资料分析》，我才真正领略到了统计学和Excel结合的强大魅力。 这本书最大的亮点，是将枯燥的统计学理论，通过Excel这个大家都熟悉的工具，变得非常“平易近人”。在讲解“描述性统计”的时候，书中并没有直接给我一堆定义，而是通过Excel的函数，比如AVERAGE、MEDIAN、STDEV等，一步步教我如何计算出数据的平均数、中位数、标准差等等。更重要的是，它还通过大量的图表，例如直方图、箱线图，让我能够直观地理解这些统计指标的含义，以及它们如何反映数据的分布特征。这种“用Excel玩转统计”的方式，让我对统计学有了前所未有的直观感受。 在“概率论”这一章节，书中利用Excel的函数，如BINOM.DIST（二项分布）和NORM.DIST（正态分布），生动地模拟了各种随机事件的发生过程。这让我彻底摆脱了过去对概率论的抽象理解，而是通过“动手玩”的方式，直观地看到了不同参数对概率分布曲线的影响。例如，模拟抛掷硬币多次出现正面的概率，或者理解人们的身高为何服从正态分布。Excel的可视化功能，将这些抽象的概率模型变得触手可及。 让我觉得这本书最有价值的部分，在于它对“假设检验”的深入讲解。我过去一直对 p 值、置信区间这些概念感到困惑，不明白它们到底是怎么算出来的，以及在实际应用中该如何解读。这本书通过Excel的 T.TEST、CHISQ.TEST 等函数，非常清晰地带领我完成了单样本 t 检验、配对样本 t 检验、独立样本 t 检验以及卡方检验。更重要的是，它详细地解释了 p 值的含义、置信区间的意义，以及如何根据这些信息来做出统计推断。这让我真正掌握了利用统计学来验证假设、得出可靠结论的方法。 对于“回归分析”这个曾经让我头疼的 topic，这本书也做得相当出色。通过 Excel 的“回归”分析工具，我能够轻松地构建简单线性回归和多元线性回归模型。书中对回归系数、R 方值、以及模型的显著性都进行了非常详细的解释，让我能够明白模型的拟合优度和预测能力是如何评估的。让我惊喜的是，书中还讲解了如何利用回归模型进行预测，并给出了预测的置信区间。这让我看到了统计学在商业预测、趋势分析等方面的巨大应用潜力。 我非常赞赏书中对“数据可视化”的重视。作者深知，数据分析的最终目的是为了更有效地沟通，而图表是实现这一目的的最佳工具。书中提供了大量关于如何利用 Excel 创建各种图表的技巧，从基础的柱状图、折线图，到更复杂的散点图、箱线图，再到数据透视表生成的图表，都进行了详尽的讲解。更重要的是，书中提供了很多关于如何选择最合适的图表类型，如何设计图表来清晰地传达信息，以及如何避免图表误导的实用建议。这对于我日常的报告制作非常有帮助。 书中在讲解“方差分析”和“时间序列分析”等进阶内容时，也做到了深入浅出。我过去一直认为这些内容过于复杂，但通过书中详细的操作步骤和案例，我发现用 Excel 也能轻松实现。例如，方差分析让我明白了如何科学地比较多个组别之间的差异，而时间序列分析则教会了我如何分析数据随时间的变化趋势，并进行短期预测。 最让我觉得这本书“物超所值”的一点，是它不仅仅教会我 Excel 的操作技巧，更重要的是，它培养了我一种“用数据说话”的思维模式。书中大量的案例，都取材于现实生活中的各种场景，例如市场调研、产品分析、用户行为分析等等。它教会我如何将统计学的理论与 Excel 的实践相结合，如何从数据中发现问题、验证假设，以及如何利用数据来支持我的决策。这种分析问题的角度，让我觉得自己在工作和生活中都变得更加自信和有条理。 这本书的语言风格非常亲切，通俗易懂，避免了晦涩难懂的专业术语，即使是初学者也能够轻松理解。大量的插图和操作截图，使得学习过程更加直观和有趣，不再枯燥乏味。而且，书中循序渐进的讲解方式，让我能够一步一步地构建起自己的统计知识体系，而不会感到 overwhelm。 总而言之，《应用统计学：EXCEL 2016轻松玩转资料分析》这本书，对我来说，是一次成功的“统计学启蒙”。它不仅让我学会了如何运用 Excel 进行数据分析，更重要的是，它培养了我一种用数据思考、用数据解决问题的能力。我非常强烈地推荐这本书给所有希望提升自己数据分析能力，或者对利用 Excel 进行数据分析感兴趣的朋友。
评分我一直觉得自己对数据有一种“天生的排斥感”，每次看到那些密密麻麻的表格和数字，就感觉大脑一片空白，更别提什么统计分析了。大学时统计学课程，对我来说简直就是一场噩梦，那些公式和理论，我都是死记硬背，却始终无法真正理解它们的意义和用途。工作后，虽然每天都在和 Excel 打交道，但对于 Excel 里那些统计相关的功能，我总是用得非常“皮毛”，感觉就像是拥有了一把宝剑，却不知道如何挥舞。直到我翻开了这本《应用统计学：EXCEL 2016轻松玩转资料分析》，我才真正感受到，原来统计学可以如此有趣，Excel 也可以如此强大。 这本书最让我印象深刻的是，它把统计学理论和 Excel 实操完美地融合在了一起。在讲解“描述性统计”的时候，书中并没有直接给我一堆抽象的概念，而是通过 Excel 的各种函数，如 AVERAGE、MEDIAN、STDEV 等，一步步教我如何计算出数据的平均数、中位数、标准差等等。更棒的是，它还通过大量的图表，例如直方图、箱线图，让我直观地理解这些指标的含义，以及它们如何反映数据的分布特征。这种“用 Excel 玩转统计”的方式，让我对统计学有了前所未有的直观感受。 在“概率论”这部分，书中利用 Excel 的函数，如 BINOM.DIST（二项分布）和 NORM.DIST（正态分布），生动地模拟了各种随机事件的发生过程。这让我彻底摆脱了过去对概率论的抽象理解，而是通过“动手玩”的方式，直观地看到了不同参数对概率分布曲线的影响。例如，模拟抛掷硬币多次出现正面的概率，或者理解人们的身高为何服从正态分布。Excel 的可视化功能，将这些抽象的概率模型变得触手可及。 让我觉得这本书最有价值的部分，在于它对“假设检验”的深入讲解。我过去一直对 p 值、置信区间这些概念感到困惑，不明白它们到底是怎么算出来的，以及在实际应用中该如何解读。这本书通过 Excel 的 T.TEST、CHISQ.TEST 等函数，非常清晰地带领我完成了单样本 t 检验、配对样本 t 检验、独立样本 t 检验以及卡方检验。更重要的是，它详细地解释了 p 值的含义、置信区间的意义，以及如何根据这些信息来做出统计推断。这让我真正掌握了利用统计学来验证假设、得出可靠结论的方法。 对于“回归分析”这个曾经让我头疼的 topic，这本书也做得相当出色。通过 Excel 的“回归”分析工具，我能够轻松地构建简单线性回归和多元线性回归模型。书中对回归系数、R 方值、以及模型的显著性都进行了非常详细的解释，让我能够明白模型的拟合优度和预测能力是如何评估的。让我惊喜的是，书中还讲解了如何利用回归模型进行预测，并给出了预测的置信区间。这让我看到了统计学在商业预测、趋势分析等方面的巨大应用潜力。 我非常赞赏书中对“数据可视化”的重视。作者深知，数据分析的最终目的是为了更有效地沟通，而图表是实现这一目的的最佳工具。书中提供了大量关于如何利用 Excel 创建各种图表的技巧，从基础的柱状图、折le图，到更复杂的散点图、箱线图，再到数据透视表生成的图表，都进行了详尽的讲解。更重要的是，书中提供了很多关于如何选择最合适的图表类型，如何设计图表来清晰地传达信息，以及如何避免图表误导的实用建议。这对于我日常的报告制作非常有帮助。 书中在讲解“方差分析”和“时间序列分析”等进阶内容时，也做到了深入浅出。我过去一直认为这些内容过于复杂，但通过书中详细的操作步骤和案例，我发现用 Excel 也能轻松实现。例如，方差分析让我明白了如何科学地比较多个组别之间的差异，而时间序列分析则教会了我如何分析数据随时间的变化趋势，并进行短期预测。 最让我觉得这本书“物超所值”的一点，是它不仅仅教会我 Excel 的操作技巧，更重要的是，它培养了我一种“用数据说话”的思维模式。书中大量的案例，都取材于现实生活中的各种场景，例如市场调研、产品分析、用户行为分析等等。它教会我如何将统计学的理论与 Excel 的实践相结合，如何从数据中发现问题、验证假设，以及如何利用数据来支持我的决策。这种分析问题的角度，让我觉得自己在工作和生活中都变得更加自信和有条理。 这本书的语言风格非常亲切，通俗易懂，避免了晦涩难懂的专业术语，即使是初学者也能够轻松理解。大量的插图和操作截图，使得学习过程更加直观和有趣，不再枯燥乏味。而且，书中循序渐进的讲解方式，让我能够一步一步地构建起自己的统计知识体系，而不会感到 overwhelm。 总而言之，《应用统计学：EXCEL 2016轻松玩转资料分析》这本书，对我来说，是一次成功的“统计学启蒙”。它不仅让我学会了如何运用 Excel 进行数据分析，更重要的是，它培养了我一种用数据思考、用数据解决问题的能力。我非常强烈地推荐这本书给所有希望提升自己数据分析能力，或者对利用 Excel 进行数据分析感兴趣的朋友。
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