資料分析&統計推論 大數據時代的關鍵統計學思維

資料分析&統計推論 大數據時代的關鍵統計學思維 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

佐佐木隆宏
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具體描述

  ~在大數據時代,懂得「如何運用資料」纔是關鍵~

  統計與數學其他領域的學習方法不同。
  數學的答案永遠隻有一個,隻要按圖索驥就能得到答案(有時候也會有例外)。
  所以就算不懂箇中道理,隻要在考試前背一背公式,大概就能度過難關。
  不過,統計學裡有很多複雜的公式,公式又大多很長,容易令人望而生畏。

  那麼,到底該怎麼學習統計呢?
  想要學會「資料分析」和「統計推論」,
  要掌握這2個重點!

  ①瞭解公式的意義
  ②實際運用並確實消化

  本書將從基礎中的基礎開始教學,
  並針對這2個重點列舉許多貼近生活的例子,
  進行詳盡的解說,最適閤統計學入門!

  接下來為大傢介紹具體的學習步驟。

  Step1 一開始先「似懂非懂地」迅速讀完一遍
  →不要執著於細節,先快速讀過一遍。
  先讀過一遍,掌握統計課程的輪廓。

  Step2 接著「邊計算」邊閱讀
  →掌握輪廓之後,開始一邊解題,一邊閱讀內容。
  在解題的過程中會發現自己瞭解瞭哪些部分,以及哪些部分不夠清楚。知道自己哪些部分不夠清楚後,就迴頭閱讀相關的說明。

  Step3 最後「邊說明」邊閱讀
  →讀完整章內容→計算練習→闔上書本→用自己的話說明內容!
  當然也可以對著某個人說明,但對著自己說明也很有效果。如果能說得很清楚,代錶這一章的內容讀懂瞭,如果沒辦法說得很清楚,就代錶還不可瞭解這一章的內容,此時可迴頭閱讀內文。重覆這個步驟,就能完整吸收本書的內容。

  在現代社會,隨時都能輕易取得大量的資訊,
  但如果不懂得「資料分析」和「統計推論」,這些資訊也無用武之處。
  想要在社會上擁有足以和他人競爭的實力,
  就一定要學好「資料分析」和「統計推論」!

本書特色

  ◎鎖定最實用的「資料分析」&「統計推論」兩大領域,直搗核心!
  ◎前補教名師.茨城基督教大學副教授規劃課程,親授3階段「統計學學習法」!
  ◎教學內容深入淺齣且充滿趣味、範例貼近日常,讓統計學不再是天書!
深度解析:全球金融市場的波動與應對策略 書籍簡介 這本專著深入剖析瞭當代全球金融市場的複雜性、潛在風險與應對策略。在當前地緣政治不確定性、技術變革加速以及宏觀經濟結構調整的背景下,理解市場的內在驅動因素和外部衝擊的傳導機製,已成為投資決策者、政策製定者乃至普通投資者必須掌握的核心能力。本書旨在提供一個宏觀與微觀相結閤、理論與實踐並重的分析框架,幫助讀者建立一套係統性的金融市場認知體係。 第一部分:全球經濟格局與金融風險的演變 本部分首先描繪瞭當前全球經濟的宏觀圖景。我們探討瞭自上世紀末以來,全球化進程如何重塑瞭資本流動、產業鏈佈局以及資產定價邏輯。重點分析瞭幾個關鍵的結構性變化:發達經濟體的長期低增長與高負債問題、新興市場崛起帶來的區域性增長極的轉移,以及數位經濟對傳統產業的顛覆性影響。 接著,我們詳細闡述瞭當前金融體係麵臨的主要風險。這包括主權債務風險的纍計與暴露、影子銀行體係的隱藏脆弱性,以及氣候變遷對實體經濟和金融資產組閤帶來的長期風險敞口。本書運用歷史案例和量化模型,解析瞭2008年全球金融危機後的監管改革(如《巴塞爾協議III》)對銀行業穩定性的影響,同時也指齣瞭這些改革可能帶來的新的套利空間和係統性風險傳播路徑。我們特別關注瞭跨資產類別的風險傳染機製,例如,當一種資產類別(如新興市場的房地產)齣現問題時,如何迅速蔓延至全球信貸市場和衍生品市場。 第二部分:資產定價的行為金融學視角與量化分析 傳統的有效市場假說在解釋當前的市場異象時顯得力不從心。本書引入瞭行為金融學的核心概念,如損失厭惡、羊群效應、預期理論的偏差,來解釋資產價格的非理性波動和泡沫的形成與破滅。我們並非全盤否定效率市場,而是強調在信息不對稱和情緒驅動下,市場價格與內在價值之間的偏離是係統性現象,而非隨機噪音。 在量化分析方麵,本書深入探討瞭不同資產類別的定價模型。對於股票市場,我們不僅分析瞭基於現金流摺現(DCF)的基礎模型,還著重於引入瞭高頻交易、做市商策略對股價微觀結構的影響。對於固定收益市場,我們詳細解析瞭利率麯線的動態模型,例如Heath-Jarrow-Morton (HJM) 模型和 LIBOR 轉嚮 SOFR 等基準利率後帶來的閤約重估挑戰。 特別值得一提的是,本書引入瞭對波動率的深度研究。波動率不僅是風險的度量,也是資產價格的領先或滯後指標。我們探討瞭隨機波動率模型(Stochastic Volatility Models),並將其應用於期權定價和風險管理中,特別是在高波動時期,如何校準波動率模型以避免尾部風險的低估。 第三部分:全球資本流動的動態與貨幣政策的邊界 理解國際資本流動的驅動力是把握全球市場脈搏的關鍵。本書將貨幣的「潮汐效應」與國傢間的利率、增長預期和政治穩定性聯繫起來進行分析。我們迴顧瞭美聯儲貨幣政策正常化對全球金融環境的溢齣效應,特別是對新興市場的資本外流和匯率貶值的壓力。 我們專門設置章節探討瞭「特裏芬難題」在當前國際貨幣體係中的變體。美元作為全球儲備貨幣的地位,如何使得美國的貨幣政策決策對全世界產生不成比例的影響。同時,我們也探討瞭數位貨幣(如央行數位貨幣 CBDC)的發展,可能會在多大程度上改變未來的跨境支付和國際儲備結構。 在分析貨幣政策時,本書強調瞭其「邊界條件」。在零利率下限(ZLB)和高通脹交替齣現的背景下,傳統的短期利率工具效力減弱,非常規貨幣政策(如量化寬鬆與量化緊縮)的實施效果和副作用需要被重新審視。我們利用歷史數據評估瞭這些工具對資產價格泡沫、財富分配不均的潛在影響。 第四部分:金融科技與市場結構的重塑 金融科技(FinTech)的浪潮正在深刻地改變金融服務的提供方式和市場的運作效率。本書關注瞭區塊鏈技術在證券結算、供應鏈金融中的潛力,以及對傳統中介機構的挑戰。我們探討瞭去中心化金融(DeFi)的崛起,分析瞭其在提高交易透明度和降低成本方麵的優勢,同時也嚴肅評估瞭其監管真空、智能閤約風險和潛在的係統性風險傳導路徑。 此外,機器學習在資產管理中的應用是本書的另一個重點。我們分析瞭深度學習在因子模型構建、情緒指標提取和預測性市場分析中的前沿應用。本書旨在說明,雖然演算法強大,但它們依然受限於訓練數據的質量和對「黑天鵝」事件的預測盲區。因此,人類的專業判斷與演算法的優勢互補,是未來資產管理的核心競爭力。 結論:麵嚮不確定性的投資與監管哲學 本書最後總結瞭在全球金融體係日益互聯互通和充滿不確定性的時代,投資者和監管者應採取的審慎態度。我們強調瞭建立「壓力測試」思維的重要性,即不斷模擬極端情景以評估投資組閤的韌性。對於政策製定者而言,監管的目標必須從單純的穩定性轉嚮增強市場的適應性和抗衝擊能力,並在金融創新與風險控製之間找到動態平衡。 這本專著為那些尋求超越錶麵新聞報導、理解全球金融脈動深層機理的專業人士和學者,提供瞭一套嚴謹、深入且高度實用的分析工具和理論框架。

著者信息

作者簡介

佐佐木隆宏


  茨城基督教大學副教授。歷經代代木講座數學科講師(衛星通訊課程、教員研修課程、代講座電視網負責人)、駿颱補習班數學科講師、多間大學約聘講師這些職務之後擔任現職。取得東京理科大學大學院理學研究科科學教育專攻博士後課程學分後期滿離校。目前是教學教育學會會員、日本數學教育學會會員、日本保育者養成教育學會會員。主修數學教育學(教材開發理論、統計教育)。

  著有《佐々木隆宏の數學I「データ分析」が麵白いほどわかる本》、《流れるようにわかる統計學》(KADOKAWA齣版)、《體係數學Ⅰ・A》、《體係數學Ⅱ・B》(教學社齣版)等書。

譯者簡介

許鬱文


  輔仁大學影像傳播學係畢業。對日文有興趣,於東吳日語教育研究所取得碩士學位。曾擔任日商多媒體編輯、雜誌日文採訪記者,現職為專職譯者。

  歡迎大傢透過臉書認識我。

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圖書目錄

前言
本書特色與使用方法

第1章
代錶值與圖錶的基本知識


主題1    資料的種類與圖錶
主題2  代錶值(平均值、中位數、眾數)
主題3  次數分配錶與直方圖
主題4  相對次數、纍積相對次數與直方圖
主題5  四分位數
主題6  盒鬚圖
主題7  變異數的原理
主題8  變異數與標準差

第2章
兩種資料之間的關係


主題9  散布圖與相關係數
主題10  標準差乘積與共變異數
主題11    相關係數
主題12  兩種資料之間的關係①
主題13  兩種資料之間的關係②

第3章
機率分布與統計推論的準備


主題14    估計與檢定
主題15    檢定的邏輯
主題16  場閤的數量(排列與組閤)
主題17    機率的基本知識與反覆試行的機率
主題18    隨機變數與機率分布
主題19    隨機變數的期望值(平均值)、變異數、標準差
主題20    樣本調查的邏輯

第4章
機率分布


主題21    二項式分布
主題22    機率密度函數與常態分布
主題23    常態分布與標準常態分布
主題24    利用常態分布錶判讀機率
主題25    標準化的邏輯
主題26    常態分布的標準化
主題27    樣本平均值的分布

第5章
統計推論


主題28    估計
主題29    檢定①
主題30    檢定②

 

圖書序言

  • ISBN:9789863704911
  • 叢書係列:圖解雜學係列
  • 規格:平裝 / 143頁 / 13 x 18.8 x 1 cm / 普通級 / 雙色印刷 / 初版
  • 齣版地:颱灣

圖書試讀

前言

  .自我介紹

  大傢好,我是本書的作者佐佐木隆宏。

  我目前在培育師資的大學負責算數教育課程。在成為大學老師之前,我在大型補習班擔任數學講師,在當時曾負責通訊課程以及撰寫大學入學考試專用參考書,也曾經擔任教師研修課程的講師,這些工作都讓我留下瞭快樂的迴憶。在經歷這些工作的過程中,身為教師研修課程講師的我,常常聽到學校老師的不安與煩惱,也因此對培育師資產生瞭興趣,所以便展開研究,撰寫論文,成為大學老師。

  成為大學老師之後,我纔發現統計教育有多麼重要,也發現許多學生都沒瞭解統計的重要性與魅力。以後的統計課程不是隻有「資料分析」,還得學習「統計推論」,這些都是在日本新的高中必修科目「資訊」中的必備知識。於是我寫瞭這本書,介紹重要的統計概念與知識。不過,學習統計的方法與學習數學其他領域的方法不太一樣,所以我很常聽到別人跟我說,再怎麼努力學習統計,也隻是一知半解。那麼,到底該怎麼學呢?在此我想稍微提一下這個部分。

  .統計與數學其他領域的學習方法不同

  數學的答案永遠隻有一個,隻要按圖索驥就能得到答案(有時候也會有例外)。所以就算不懂箇中道理,隻要在考試前背一背公式,大概就能度過難關。不過,日本高中的統計課程有很多複雜的公式,公式又通常很長,所以常讓人望而生畏。

  那到底該怎麼學習統計呢?第一步是要瞭解公式的意義,其次是實際使用看看,纍積「恍然大悟」的經驗。這個道理其實也能在數學的其他領域應用,但在統計領域特別重要。請大傢先記住這點,接下來要為大傢介紹具體的學習步驟。

  .一開始先「似懂非懂地」迅速讀完一遍

  統計是收集資料,瞭解母體樣本的「特徵或傾嚮」的工具。換言之,處理的是不確定的母體樣本,最終會得到「有這類特徵」或是「大緻上是這樣」的結果。所以一開始不需要太執著於細節,隻需要快速讀過一遍就好。有研究指齣,先掌握學習內容的輪廓有助於提升學習成果,所以建議先快速讀一遍。

  .接著「邊計算」邊閱讀

  接著是一邊驗證本書說明的計算,一邊閱讀本書的內容,讓自己知道瞭解瞭什麼,不瞭解什麼,或是哪些部分不夠清楚,此時的重點是不要死背。本書會介紹很多公式或術語,但是都不需要背誦。總之,理解書中的內容纔是重點。一旦陷入背誦的死鬍同,就會因為公式又多又複雜而無力深入瞭解內容,也會覺得統計很枯燥乏味。

  .最後「邊說明」邊閱讀

  最後是精讀每個主題,再試著為自己說明這些主題的內容。如果能為自己說明這些主題,代錶你已經吸收瞭這個主題的內容。這種方式也能幫助你進一步瞭解並記住內容。

  依照上述的步驟學習的話,在段考或是大考之前,也能瞬間記住公式。瞭解內容再背誦,也比較不會忘記內容。

  .透過本書學習的優點

  閱讀本書除瞭可以瞭解高中的統計課程,還能學到許多其他的知識,快速瞭解機率以及資訊這些科目的內容。

  此外,齣瞭社會之後,有許多工作都會用到統計。我們的生活充斥著許多統計的資訊,此時大傢可根據本書的內容進一步學習進階的統計課程。

  .最後

  在撰寫本書的時候,我一直提醒自己要深入淺齣並趣味地介紹日本高中程度的統計課程內容。至於這個目標是否達成,就交由各位讀者判斷瞭。

  最後,在此感謝KANKI齣版的荒上和人、Alterna Pro的北林潤也、駿颱補習班的齋藤大成老師、東京經營短期大學的佐佐木鬱子老師,以及其他協助本書齣版的人。

2021年8月  佐佐木隆宏

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