應用統計學：EXCEL分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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世界正步入大數據時代，幾乎所有事物都可被量化。然而數據隻是最原始的形式，隻有通過整理、分析纔有意義。統計學就是破譯數據內在聯係的工具。

　　統計學是一門關於數據的科學，是關於數據收集和數據分析的方法論科學。統計學因此也成為經濟類和工商管理類專業的核心基礎課程。具備瞭統計學的知識，我們就可以在數據的海洋中遨遊，並發現數字背後的真相和規律。

　　本書具有下列特點：

　　(1)本書強化應用和動手操作。本書緻力於將統計學的應用作為齣發點和歸宿，開闢獨立的篇章和大量篇幅進行Excel常用操作詳解，將統計的理論和應用銜接起來。本書對高級篩選、排序、分類匯總、數據透視錶、直方圖、柱形圖、條形圖、餅圖、摺綫圖、麵積圖等常用統計圖錶的製作和應用進行瞭詳細闡述；對描述統計中集中趨勢和離散程度的各類指標用Excel公式來實現；對推斷統計中的參數估計、假設檢驗、綫性迴歸分析也用Excel來實現，並將實現的詳細步驟寫入書中，力圖培養學生的學習興趣、提高學生的動手能力。

　　(2)本書深入淺齣、通俗易懂，主要強化基礎知識，避免復雜的數學公式推導。本書採用邏輯敘述和分析的方法，通過易懂的語言配以卡通圖片、圖錶，解釋公式背後的統計思想，避免枯燥的數學公式推導。

　　(3)本書較係統、較全麵。內容從基礎概念、數據處理、描述統計到推斷與分析綜閤，涵蓋瞭統計學的重要章節和內容，並為每章配備瞭一定的練習思考題目。
 

深入淺齣：數據驅動決策的實踐指南 本書聚焦於如何利用統計學原理和現代數據分析工具，將原始數據轉化為有洞察力的商業智能和科學發現。 【內容概要】 本書旨在為讀者提供一個全麵且實用的統計學學習路徑，重點關注如何將理論知識高效地應用於實際問題解決中。我們避開瞭純粹的數學推導，轉而強調概念的直觀理解和工具的應用技巧。全書結構嚴謹，從基礎的數據描述與可視化開始，逐步深入到推斷統計學的核心，並最終探討高級的模型構建與驗證方法。 第一部分：統計學基礎與數據準備——構建堅實的分析基石 本部分是整個分析過程的起點。我們首先界定瞭統計學的核心概念，解釋瞭描述性統計與推斷性統計之間的區彆與聯係。 數據類型與測量尺度： 詳細闡述瞭定性數據（如分類變量）和定量數據（如連續變量）的不同屬性，以及它們對後續分析方法選擇的影響。重點講解瞭名義、順序、間隔和比率這四種基本測量尺度在實際數據收集中的體現。 數據清洗與預處理： 強調“垃圾進，垃圾齣”的原則。本章深入探討瞭如何識彆和處理缺失值（如均值插補、刪除法），如何檢測和處理異常值（使用箱綫圖、Z分數法），以及數據轉換的必要性（如對數轉換、標準化/歸一化），以滿足不同統計模型的假設要求。 探索性數據分析（EDA）與可視化： 掌握有效溝通數據故事的關鍵。我們詳細介紹瞭直方圖、莖葉圖、散點圖矩陣、箱綫圖等核心圖形工具的構建與解讀。重點闡述瞭如何通過可視化快速發現數據的分布特徵、潛在的趨勢、相關性和異常點，為後續的假設檢驗和模型建立奠定基礎。 第二部分：概率論與抽樣分布——理解隨機性 統計推斷的理論基礎在於概率。本部分將概率理論與實際數據獲取過程相結閤。 核心概率概念： 講解瞭事件、條件概率、獨立性、貝葉斯定理等基本概念。通過具體的商業案例，如産品召迴率、市場響應概率，使抽象的概率計算變得直觀。 隨機變量與分布： 詳細介紹瞭離散型（如二項分布、泊鬆分布）和連續型（如均勻分布、指數分布）隨機變量的特性。 正態分布的統治地位： 深入剖析瞭正態分布（高斯分布）的特性，解釋瞭其在自然界和商業現象中的普遍性。重點講解瞭標準正態分布（Z分布）的實際應用。 中心極限定理（CLT）的應用： 這是統計推斷的靈魂。本書用大量的圖示解釋瞭CLT如何確保即使原始總體分布未知，樣本均值的分布也會趨嚮於正態，從而為構建置信區間和進行假設檢驗提供瞭理論支撐。 抽樣方法： 討論瞭簡單隨機抽樣、分層抽樣、係統抽樣等常見抽樣方法的優缺點及其在市場調研、質量控製中的適用場景。 第三部分：統計推斷——從樣本到總體 本部分是本書的核心，教授讀者如何基於有限的樣本數據對總體參數做齣可靠的判斷。 參數估計： 區分點估計和區間估計。重點講解瞭置信區間的構建與解釋。我們不僅展示如何計算90%、95%或99%的置信區間，更強調瞭置信水平的實際含義——即估計過程的可靠性，而非單個區間的概率。 假設檢驗的邏輯框架： 詳細梳理瞭假設檢驗的五個基本步驟：提齣零假設($H_0$)和備擇假設($H_a$)、選擇顯著性水平($alpha$)、計算檢驗統計量、確定P值（或臨界值）、並做齣決策。 單樣本檢驗： 涵蓋瞭針對總體均值（Z檢驗和t檢驗）和總體比例的檢驗方法，並明確指齣何時應該使用t分布而非Z分布。 兩樣本與多樣本比較： 深入講解瞭獨立樣本t檢驗和配對樣本t檢驗，以及方差分析（ANOVA）——如何係統地比較三個或更多組的均值是否存在顯著差異。本書特彆強調瞭ANOVA中多重比較問題的處理（如Tukey HSD方法）。 第四部分：關係建模與迴歸分析——探尋變量間的聯係 本部分著重於分析變量間的量化關係，這是數據分析中最為強大的工具集之一。 相關性分析： 介紹皮爾遜相關係數（衡量綫性關係強度）和斯皮爾曼等級相關係數（適用於非綫性或有序數據）。強調“相關不等於因果”這一核心原則。 簡單綫性迴歸： 詳細講解最小二乘法（OLS）的原理，如何擬閤最佳擬閤綫，以及如何解釋迴歸係數（斜率和截距）的實際含義。重點在於模型擬閤優度（$R^2$）的解讀以及殘差分析的重要性。 多元綫性迴歸： 擴展到涉及多個自變量的情況。深入探討瞭多重共綫性、變量選擇（逐步迴歸、嚮前選擇法）、以及如何使用虛擬變量（啞變量）來納入分類信息到迴歸模型中。 迴歸模型診斷： 強調模型假設的檢驗，包括殘差的正態性、方差齊性（同方差性）和獨立性。通過診斷圖（殘差圖）來發現模型缺陷，並提供修正策略。 第五部分：非參數統計與進階主題 針對不滿足正態性、方差齊性等強假設的數據集，本書提供瞭穩健的替代方案。 非參數檢驗： 介紹當數據不符閤正態分布或樣本量過小時使用的非參數方法，如曼-惠特尼U檢驗（替代獨立樣本t檢驗）、Wilcoxon符號秩檢驗（替代配對樣本t檢驗）和Kruskal-Wallis H檢驗（替代單因素ANOVA）。 卡方檢驗： 重點講解卡方檢驗在分析分類變量之間的關聯性時（擬閤優度檢驗和獨立性檢驗）的應用，廣泛用於市場細分和質量控製領域。 時間序列基礎： 初步介紹時間序列數據的特點，如趨勢、季節性和周期性，並簡要探討瞭自相關性的概念。 本書的特色： 本書將統計理論與實際操作緊密結閤，注重概念的邏輯構建和工具的實戰應用。通過大量的案例分析和步驟分解，幫助讀者從“知道公式”轉變為“能夠解決問題”，最終實現數據驅動的精準決策。它不僅是統計學學習的參考書，更是業務分析師和研究人員的實用工具箱。

1 緒論1
1.1 統計的含義1
1.2 統計研究的特點3
1.3 統計學的分支3
1.4 統計數據類型5
1.5 統計學的基本概念7
1. 6 統計學的發展曆程11
習題13

2 數據整理與顯示16
2.1 統計數據的審核16
2.2 統計數據的分組17
2.3 頻數分配22
2.4 頻數錶的圖示法24
2.5 其他常用的統計圖25
習題30

3 數據的概括性度量33
3.1 總規模度量———總量指標34
3.2 比較度量———相對指標35
3.3 集中趨勢的度量———平均指標39
3.4 離散程度的測度———變異指標53
3.5 偏態和峰度的測度59
習題62

4 抽樣推斷與分佈65
4.1 抽樣推斷的概述66
4.2 抽樣方法67
4.3 抽樣分佈71
4.4 抽樣誤差77
習題79

5 參數估計81
5.1 參數估計的基本問題81
5.2 總體均值的區間估計87
5.3 總體方差的區間估計90
5.4 兩個總體方差比的區間估計91
5.5 樣本容量的確定92
習題94

6 假設檢驗97
6.1 假設檢驗的基本原理97
6.2 假設檢驗的流程105
6.3 總體均值的假設檢驗106
6.4 總體方差的假設檢驗109
6. 5 兩個總體方差比的假設檢驗111
習題113

7 相關與迴歸分析115
7.1 變量名稱及其關係116
7.2 相關關係的描述與度量117
7.3 一元綫性迴歸120
7.4 多元迴歸方程129
習題136

8 時間序列分析139
8.1 時間序列分類及編製原則139
8.2 時間序列的水準分析141
8.3 時間序列的速度分析145
8.4 時間序列的趨勢分析147
8.5 時間序列的季節變動分析154
習題159

9 Excel 2010 操作161
模組一 數據的預處理161
模組二 統計圖173
模組三 直方圖202
模組四 概括性的數字211
模組五 參數估計228
模組六 假設檢驗241
模組七 相關與迴歸分析254
模組八 時間序列260

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我認為《應用統計學：EXCEL分析》這本書的特色，在於它非常貼近颱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，大傢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齣有價值的資訊，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。這本書正好解決瞭這個痛點。它不僅講解瞭統計學的基本原理，更重要的是，它提供瞭豐富的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。

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錶的上班族，尤其在颱灣的職場環境，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齣有意義的資訊，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閤的工具書。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 這個大傢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睏擾。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☆☆☆☆☆

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錶和數據，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」的角度齣發，加上Excel 這個大傢最熟悉的工具，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，我希望能瞭解如何利用Excel 建立簡單的迴歸模型，來預測銷售額或是其他關鍵指標。在颱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☆☆☆☆☆

《應用統計學：EXCEL分析》這本書，光是書名就充滿瞭吸引力。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。這本書的齣現，解決瞭我長久以來的睏惑。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。在颱灣的市場行銷領域，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☆☆☆☆☆

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瞭非常緊密的結閤。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。但這本書的齣現，徹底改變瞭我對統計學的看法。它並沒有一味地灌輸艱澀的理論，而是從「應用」的角度齣發，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，它選擇瞭Excel 這個廣泛被使用的工具，這對很多颱灣的上班族來說，就像是拿到瞭一把金鑰匙，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，但學習麯線都比較陡峭，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》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，但總覺得自己缺乏係統性的學習。這本書的齣現，正好彌補瞭我的這個缺憾。它不僅講解瞭統計學的核心概念，更重要的是，它將這些概念與Excel 的強大功能緊密結閤。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。在颱灣的商業環境中，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☆☆☆☆☆

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瞭。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 的瞭解僅止於基本的試算錶操作，對於它的函數和圖錶功能，也常常是一知其然，不知其所以然。這本書正好補足瞭我在這方麵的知識缺口。它詳細地介紹瞭Excel 中各種統計相關的功能，像是資料分析工具、樞紐分析錶、各種圖錶的應用等等，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，因為在颱灣的商業環境中，一份能夠讓老闆和同事一眼看懂的圖錶，往往比長篇大論的報告來得更有說服力。

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颱灣上班族來說，簡直是量身打造。我一直覺得自己在數據分析方麵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，但很多時候隻是在做錶麵的整理和計算，對於更深層次的分析，就顯得有些力不從心瞭。這本書的齣現，讓我看到瞭希望。它不僅講解瞭統計學的核心概念，更重要的是，它示範瞭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 做齣準確的預測模型，那將會對公司的營運策略產生重大的影響。此外，書中對於「統計圖錶」的詳細講解，也讓我非常感興趣，我相信一份好的圖錶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齣判斷，這在颱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，它打破瞭我對統計學一嚮認為的「高深莫測」的刻闆印象。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，不知道學瞭之後能派上什麼用場。但是這本書卻透過大量的實際案例，展示瞭統計學在市場分析、品質管理、風險評估等不同領域的應用。尤其是在颱灣，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錶整體群體至關重要，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迴饋分析。

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。我不是統計學科班齣身，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，就顯得有些吃力瞭。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，得齣分析結果。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瞭。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，如何設計齣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。