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世界正步入大数据时代，几乎所有事物都可被量化。然而数据只是最原始的形式，只有通过整理、分析才有意义。统计学就是破译数据内在联系的工具。

　　统计学是一门关于数据的科学，是关于数据收集和数据分析的方法论科学。统计学因此也成为经济类和工商管理类专业的核心基础课程。具备了统计学的知识，我们就可以在数据的海洋中遨游，并发现数字背后的真相和规律。

　　本书具有下列特点：

　　(1)本书强化应用和动手操作。本书致力于将统计学的应用作为出发点和归宿，开辟独立的篇章和大量篇幅进行Excel常用操作详解，将统计的理论和应用衔接起来。本书对高级筛选、排序、分类汇总、数据透视表、直方图、柱形图、条形图、饼图、折线图、面积图等常用统计图表的制作和应用进行了详细阐述；对描述统计中集中趋势和离散程度的各类指标用Excel公式来实现；对推断统计中的参数估计、假设检验、线性回归分析也用Excel来实现，并将实现的详细步骤写入书中，力图培养学生的学习兴趣、提高学生的动手能力。

　　(2)本书深入浅出、通俗易懂，主要强化基础知识，避免复杂的数学公式推导。本书採用逻辑叙述和分析的方法，通过易懂的语言配以卡通图片、图表，解释公式背后的统计思想，避免枯燥的数学公式推导。

　　(3)本书较系统、较全面。内容从基础概念、数据处理、描述统计到推断与分析综合，涵盖了统计学的重要章节和内容，并为每章配备了一定的练习思考题目。
 

深入浅出：数据驱动决策的实践指南 本书聚焦于如何利用统计学原理和现代数据分析工具，将原始数据转化为有洞察力的商业智能和科学发现。 【内容概要】 本书旨在为读者提供一个全面且实用的统计学学习路径，重点关注如何将理论知识高效地应用于实际问题解决中。我们避开了纯粹的数学推导，转而强调概念的直观理解和工具的应用技巧。全书结构严谨，从基础的数据描述与可视化开始，逐步深入到推断统计学的核心，并最终探讨高级的模型构建与验证方法。 第一部分：统计学基础与数据准备——构建坚实的分析基石 本部分是整个分析过程的起点。我们首先界定了统计学的核心概念，解释了描述性统计与推断性统计之间的区别与联系。 数据类型与测量尺度： 详细阐述了定性数据（如分类变量）和定量数据（如连续变量）的不同属性，以及它们对后续分析方法选择的影响。重点讲解了名义、顺序、间隔和比率这四种基本测量尺度在实际数据收集中的体现。 数据清洗与预处理： 强调“垃圾进，垃圾出”的原则。本章深入探讨了如何识别和处理缺失值（如均值插补、删除法），如何检测和处理异常值（使用箱线图、Z分数法），以及数据转换的必要性（如对数转换、标准化/归一化），以满足不同统计模型的假设要求。 探索性数据分析（EDA）与可视化： 掌握有效沟通数据故事的关键。我们详细介绍了直方图、茎叶图、散点图矩阵、箱线图等核心图形工具的构建与解读。重点阐述了如何通过可视化快速发现数据的分布特征、潜在的趋势、相关性和异常点，为后续的假设检验和模型建立奠定基础。 第二部分：概率论与抽样分布——理解随机性 统计推断的理论基础在于概率。本部分将概率理论与实际数据获取过程相结合。 核心概率概念： 讲解了事件、条件概率、独立性、贝叶斯定理等基本概念。通过具体的商业案例，如产品召回率、市场响应概率，使抽象的概率计算变得直观。 随机变量与分布： 详细介绍了离散型（如二项分布、泊松分布）和连续型（如均匀分布、指数分布）随机变量的特性。 正态分布的统治地位： 深入剖析了正态分布（高斯分布）的特性，解释了其在自然界和商业现象中的普遍性。重点讲解了标准正态分布（Z分布）的实际应用。 中心极限定理（CLT）的应用： 这是统计推断的灵魂。本书用大量的图示解释了CLT如何确保即使原始总体分布未知，样本均值的分布也会趋向于正态，从而为构建置信区间和进行假设检验提供了理论支撑。 抽样方法： 讨论了简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等常见抽样方法的优缺点及其在市场调研、质量控制中的适用场景。 第三部分：统计推断——从样本到总体 本部分是本书的核心，教授读者如何基于有限的样本数据对总体参数做出可靠的判断。 参数估计： 区分点估计和区间估计。重点讲解了置信区间的构建与解释。我们不仅展示如何计算90%、95%或99%的置信区间，更强调了置信水平的实际含义——即估计过程的可靠性，而非单个区间的概率。 假设检验的逻辑框架： 详细梳理了假设检验的五个基本步骤：提出零假设($H_0$)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（或临界值）、并做出决策。 单样本检验： 涵盖了针对总体均值（Z检验和t检验）和总体比例的检验方法，并明确指出何时应该使用t分布而非Z分布。 两样本与多样本比较： 深入讲解了独立样本t检验和配对样本t检验，以及方差分析（ANOVA）——如何系统地比较三个或更多组的均值是否存在显著差异。本书特别强调了ANOVA中多重比较问题的处理（如Tukey HSD方法）。 第四部分：关系建模与回归分析——探寻变量间的联系 本部分着重于分析变量间的量化关系，这是数据分析中最为强大的工具集之一。 相关性分析： 介绍皮尔逊相关系数（衡量线性关系强度）和斯皮尔曼等级相关系数（适用于非线性或有序数据）。强调“相关不等于因果”这一核心原则。 简单线性回归： 详细讲解最小二乘法（OLS）的原理，如何拟合最佳拟合线，以及如何解释回归系数（斜率和截距）的实际含义。重点在于模型拟合优度（$R^2$）的解读以及残差分析的重要性。 多元线性回归： 扩展到涉及多个自变量的情况。深入探讨了多重共线性、变量选择（逐步回归、向前选择法）、以及如何使用虚拟变量（哑变量）来纳入分类信息到回归模型中。 回归模型诊断： 强调模型假设的检验，包括残差的正态性、方差齐性（同方差性）和独立性。通过诊断图（残差图）来发现模型缺陷，并提供修正策略。 第五部分：非参数统计与进阶主题 针对不满足正态性、方差齐性等强假设的数据集，本书提供了稳健的替代方案。 非参数检验： 介绍当数据不符合正态分布或样本量过小时使用的非参数方法，如曼-惠特尼U检验（替代独立样本t检验）、Wilcoxon符号秩检验（替代配对样本t检验）和Kruskal-Wallis H检验（替代单因素ANOVA）。 卡方检验： 重点讲解卡方检验在分析分类变量之间的关联性时（拟合优度检验和独立性检验）的应用，广泛用于市场细分和质量控制领域。 时间序列基础： 初步介绍时间序列数据的特点，如趋势、季节性和周期性，并简要探讨了自相关性的概念。 本书的特色： 本书将统计理论与实际操作紧密结合，注重概念的逻辑构建和工具的实战应用。通过大量的案例分析和步骤分解，帮助读者从“知道公式”转变为“能够解决问题”，最终实现数据驱动的精准决策。它不仅是统计学学习的参考书，更是业务分析师和研究人员的实用工具箱。

1 绪论1
1.1 统计的含义1
1.2 统计研究的特点3
1.3 统计学的分支3
1.4 统计数据类型5
1.5 统计学的基本概念7
1. 6 统计学的发展历程11
习题13

2 数据整理与显示16
2.1 统计数据的审核16
2.2 统计数据的分组17
2.3 频数分配22
2.4 频数表的图示法24
2.5 其他常用的统计图25
习题30

3 数据的概括性度量33
3.1 总规模度量———总量指标34
3.2 比较度量———相对指标35
3.3 集中趋势的度量———平均指标39
3.4 离散程度的测度———变异指标53
3.5 偏态和峰度的测度59
习题62

4 抽样推断与分佈65
4.1 抽样推断的概述66
4.2 抽样方法67
4.3 抽样分佈71
4.4 抽样误差77
习题79

5 参数估计81
5.1 参数估计的基本问题81
5.2 总体均值的区间估计87
5.3 总体方差的区间估计90
5.4 两个总体方差比的区间估计91
5.5 样本容量的确定92
习题94

6 假设检验97
6.1 假设检验的基本原理97
6.2 假设检验的流程105
6.3 总体均值的假设检验106
6.4 总体方差的假设检验109
6. 5 两个总体方差比的假设检验111
习题113

7 相关与回归分析115
7.1 变量名称及其关系116
7.2 相关关系的描述与度量117
7.3 一元线性回归120
7.4 多元回归方程129
习题136

8 时间序列分析139
8.1 时间序列分类及编制原则139
8.2 时间序列的水准分析141
8.3 时间序列的速度分析145
8.4 时间序列的趋势分析147
8.5 时间序列的季节变动分析154
习题159

9 Excel 2010 操作161
模组一 数据的预处理161
模组二 统计图173
模组三 直方图202
模组四 概括性的数字211
模组五 参数估计228
模组六 假设检验241
模组七 相关与回归分析254
模组八 时间序列260

评分☆☆☆☆☆

這本《應用統計學：EXCEL分析》讓我覺得，統計學不再是遙不可及的學問，而是可以融入日常工作的實用技能。我一直對數據分析抱有濃厚興趣，但總覺得自己缺乏系統性的學習。這本書的出現，正好彌補了我的這個缺憾。它不僅講解了統計學的核心概念，更重要的是，它將這些概念與Excel 的強大功能緊密結合。我最期待的部分是書中關於「抽樣分布」和「中央極限定理」的講解，這兩個概念是推論統計的基礎，但過去我一直對它們的理解有些模糊。我相信透過書中豐富的圖例和Excel 的實操演示，我能夠更深入地理解這些原理，並將它們應用於後續的數據分析中。在台灣的商業環境中，許多決策都依賴於數據，能夠準確地從樣本推斷總體，是至關重要的。我認為這本書的價值在於，它不僅傳授知識，更培養解決問題的能力。

评分☆☆☆☆☆

最近在書店偶然翻到這本《應用統計學：EXCEL分析》，一拿到手就覺得很有親切感，書名直白又務實，一看就知道這本書是要來解決實際問題的，而不是紙上談兵。身為一個常常需要處理各種數據報表的上班族，尤其在台灣的職場環境，Excel 幾乎是每個行業都必備的工具，而統計學的概念又是理解和分析這些數據的關鍵。很多時候，我們不是缺乏數據，而是不知道如何從這些數據中提煉出有意義的資訊，或是不知道如何用專業、有說服力的方式呈現。這本書光看書名，就讓我眼睛一亮，感覺它可能就是我一直在找的那本能將理論和實務完美結合的工具書。我對它的期待很高，希望它能像它的書名一樣，提供一套紮實的統計學應用方法，並且能夠運用Excel 這個大家最熟悉的工具來進行，這樣學習起來一定事半功倍，也能更快地將學到的知識應用到工作上，解決我平常遇到的數據困擾。我個人非常注重學習的效率，如果能透過Excel 這樣的工具，將複雜的統計模型變得更易於理解和操作，那將是非常棒的一件事情，也更能提升我在職場上的競爭力。

评分☆☆☆☆☆

我認為《應用統計學：EXCEL分析》這本書最大的價值，在於它將理論與實務做了非常緊密的結合。有時候讀統計學的書，會覺得內容太過抽象，很多公式和定義背後到底能做些什麼，總是有種模糊的概念。但這本書的出現，徹底改變了我對統計學的看法。它並沒有一味地灌輸艱澀的理論，而是從「應用」的角度出發，告訴我們這些統計學的概念在實際生活中到底有什麼用處。而且，它選擇了Excel 這個廣泛被使用的工具，這對很多台灣的上班族來說，就像是拿到了一把金鑰匙，可以直接打開通往數據分析的大門。我曾經嘗試過一些統計軟體，但學習曲線都比較陡峭，而且對於非專業人士來說，往往望而卻步。而Excel 則不同，大多數人都有一定程度的接觸，學習起來更加容易上手。書中對各種統計方法的講解，都會搭配著Excel 的操作步驟，讓你可以邊讀邊做，親手驗證書中的內容。我特別想知道書中對於「假設檢定」和「迴歸分析」的介紹，這兩個概念在商業決策中扮演著非常重要的角色，如果能透過Excel 輕鬆學會，那將會大大提升我解決問題的能力。

评分☆☆☆☆☆

這本《應用統計學：EXCEL分析》的內容，對於我這樣一個希望提升職場競爭力的台灣上班族來說，簡直是量身打造。我一直覺得自己在數據分析方面還有很大的進步空間，尤其是在處理公司裡龐雜的銷售數據、客戶資料時，常常會感到力不從心。Excel 雖然用得很熟練，但很多時候只是在做表面的整理和計算，對於更深層次的分析，就顯得有些力不從心了。這本書的出現，讓我看到了希望。它不僅講解了統計學的核心概念，更重要的是，它示範了如何將這些概念轉化為Excel 裡具體的分析步驟。我特別想知道書中關於「時間序列分析」的介紹，因為我們公司常常需要預測未來的銷售趨勢，如果能透過Excel 做出準確的預測模型，那將會對公司的營運策略產生重大的影響。此外，書中對於「統計圖表」的詳細講解，也讓我非常感興趣，我相信一份好的圖表能夠更有效地傳達數據背後的訊息，讓決策者更容易理解和做出判斷，這在台灣的會議文化中尤為重要。

评分☆☆☆☆☆

我對《應用統計學：EXCEL分析》這本書的整體印象非常深刻，它打破了我對統計學一向認為的「高深莫測」的刻板印象。書中的內容編排相當有條理，從最基礎的數據整理、描述性統計，一路講到比較進階的推論性統計。最讓我欣賞的是，它在每一個環節都緊緊圍繞著Excel 這個工具，讓讀者能夠立即將學到的知識應用到實際操作中。我過去在學校學習統計學時，常常會覺得這些理論離實際工作很遠，不知道學了之後能派上什麼用場。但是這本書卻透過大量的實際案例，展示了統計學在市場分析、品質管理、風險評估等不同領域的應用。尤其是在台灣，隨著數據驅動決策的觀念越來越普及，能夠熟練運用統計學和Excel 進行數據分析，絕對是職場上的一項重要技能。我非常期待書中關於「抽樣方法」和「信賴區間」的講解，這兩部分對於理解樣本資料如何代表整體群體至關重要，相信透過Excel 的輔助，能夠讓這些概念更加清晰易懂，也更能應用到我日常工作中需要做的小型市場調查和使用者回饋分析。

评分☆☆☆☆☆

對於《應用統計學：EXCEL分析》這本書，我最直接的感受就是「實用」兩個字。我不是統計學科班出身，過去對於統計學的認知，僅停留在一些基礎的概念，例如平均數、中位數、標準差等等，但要我實際運用這些概念去解決問題，就顯得有些吃力了。這本書最大的優點，就是它將統計學的理論巧妙地融入Excel 的操作中，讓學習過程變得更加具體和可視化。例如，書中在講解「變異數分析」時，一定會搭配著Excel 裡的相應功能，教你如何一步步操作，得出分析結果。這對我來說，簡直是福音。過去我總是覺得統計軟體很難學，但是透過Excel 這個我熟悉的工具，學習統計學的門檻就大大降低了。我特別希望書中能提供一些關於「實驗設計」的實際應用案例，因為在產品開發或市場推廣的過程中，如何設計出有效的實驗來驗證假設，是至關重要的。我相信透過這本書的引導，我能夠將統計學的知識更有效地應用到我的工作中，為公司帶來更大的價值。

评分☆☆☆☆☆

《應用統計學：EXCEL分析》這本書，光是書名就充滿了吸引力。我一直覺得統計學是門學問，但要將它應用到實際工作，尤其是透過Excel 這樣普遍的工具，卻常常感到無從下手。這本書的出現，解決了我長久以來的困惑。它沒有過度強調理論的複雜性，而是著重於如何利用Excel 實現各種統計分析。我個人對書中關於「相關分析」和「散佈圖」的講解非常感興趣，因為在分析產品特性、使用者行為之間是否存在關聯時，這兩者是非常有效的工具。我希望透過這本書，能夠更深入地理解如何 interpret 相關係數，以及如何運用散佈圖來發現數據中的潛在模式。在台灣的市場行銷領域，精準的數據分析是成功的關鍵，我相信這本書能幫助我更好地掌握這一技能，並將學到的知識應用到實際的市場活動規劃和成效評估中。

评分☆☆☆☆☆

讀完《應用統計學：EXCEL分析》的目錄，我就被它紮實的內容和務實的編排所吸引。我平常在工作中，經常需要處理各種報表和數據，但對於背後統計學的原理總是有點一知半解。這本書從「應用」的角度出發，加上Excel 這個大家最熟悉的工具，感覺就像是一把開啟數據分析之門的金鑰匙。我特別期待書中關於「卡方檢定」和「t檢定」的內容，這兩個檢定在比較不同組別的差異時非常常用，如果能透過Excel 輕鬆學會，那將會大大提升我在進行市場比較、客戶分群等工作時的效率。另外，書中對於「迴歸模型」的介紹，也讓我非常感興趣，我希望能了解如何利用Excel 建立簡單的迴歸模型，來預測銷售額或是其他關鍵指標。在台灣這個重視效率和結果的職場環境，能夠快速有效地從數據中找到洞見，絕對是加分的技能。

评分☆☆☆☆☆

翻開《應用統計學：EXCEL分析》的第一頁，就被它清晰的排版和親切的語氣給吸引住了。我一直覺得統計學聽起來很學術，好像離我們的生活很遙遠，但這本書卻用非常貼近生活化的例子來引導讀者進入統計的世界。例如，書中透過分析市場調查的數據、探討產品銷售的趨勢，甚至是如何解讀民意調查的結果，這些都是我們在日常生活中經常接觸到的資訊。更重要的是，它強調如何運用Excel 來處理這些看似複雜的統計問題。我過去對於Excel 的了解僅止於基本的試算表操作，對於它的函數和圖表功能，也常常是一知其然，不知其所以然。這本書正好補足了我在這方面的知識缺口。它詳細地介紹了Excel 中各種統計相關的功能，像是資料分析工具、樞紐分析表、各種圖表的應用等等，並且搭配著實際的案例，一步一步地教你如何操作，讓人感覺學習起來一點壓力都沒有。我特別期待書中能深入探討如何利用Excel 進行資料的視覺化呈現，因為在台灣的商業環境中，一份能夠讓老闆和同事一眼看懂的圖表，往往比長篇大論的報告來得更有說服力。

评分☆☆☆☆☆

我認為《應用統計學：EXCEL分析》這本書的特色，在於它非常貼近台灣的產業環境和讀者的需求。我周遭很多朋友都在不同的行業工作，大家普遍遇到的問題都是，雖然有大量的數據，但不知道如何從中挖掘出有價值的資訊，或者不知道如何用專業、有說服力的方式呈現數據分析結果。這本書正好解決了這個痛點。它不僅講解了統計學的基本原理，更重要的是，它提供了豐富的Excel 操作技巧，讓讀者能夠直接將學到的知識應用到實際工作中。我尤其對書中關於「多變量分析」的講解非常感興趣，因為在現代商業環境中，很多問題都不是單一變數可以解釋的，需要考慮多個因素之間的關係。如果能透過Excel 掌握多變量分析的方法，那將會大大提升我分析複雜問題的能力。此外，書中對於「資料清洗」和「預處理」的詳細介紹，也讓我非常期待，因為在我看來，數據的品質直接影響到分析的結果，良好的數據預處理是成功分析的基石。