Excel函數與分析工具-應用解析x實務範例x統計分析(適用Excel 2019~2013) (電子書) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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楊世瑩

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洞悉數據奧秘，駕馭數字力量：一部專注於現代商業與學術研究的數據分析實戰指南 本書籍旨在為廣大讀者提供一套全麵、深入且極具實戰價值的數據分析思維框架與應用技巧。它擺脫瞭傳統教科書的理論束縛，聚焦於當代商業決策、學術研究和日常工作場景中，如何高效地利用數據來發現趨勢、驗證假設、優化流程，並最終推動創新與增長。全書內容緊密圍繞「從數據到洞察」的核心流程展開，涵蓋瞭從基礎的數據處理、描述性統計，到進階的多變量分析與預測建模的全過程。 第一部分：數據基礎與清洗——構建可靠分析的基石 在任何成功的數據分析專案中，數據的質量決定瞭最終結果的可靠性。本部分將深入探討數據的獲取、結構化、清洗與轉換。讀者將學習如何識別和處理常見的數據問題，如缺失值、異常值（Outliers）、數據不一緻性以及格式錯誤。我們將詳細講解數據標準化（Normalization）和標準化（Standardization）的原理與適用場景，確保數據在進入分析模型前具備最高的純淨度和適用性。內容著重於實用技巧，例如如何利用強大的數據操作工具，批量處理和重塑複雜的非結構化數據集，使其符閤分析模型的要求。對於時間序列數據的特殊處理、多源數據的閤併與對齊，本書均提供瞭詳盡的步驟指導與案例解析，為後續的深度分析打下堅實的基礎。 第二部分：描述性統計與數據可視化——繪製數據的全景圖 數據分析的第一步是理解數據的「麵貌」。本章節聚焦於描述性統計量的精確計算與解讀，包括集中趨勢（平均數、中位數、眾數）、離散程度（標準差、方差、四分位距）以及分佈形態（偏度、峰度）。我們不僅會解釋這些指標的數學含義，更會強調它們在業務場景中的實際指導意義，例如，如何通過分析客戶交易金額的標準差來評估市場風險的集中度。 緊接著，本書將大量篇幅投入於數據可視化的藝術與科學。可視化不僅是報告的點綴，更是探索數據、溝通發現的關鍵工具。讀者將掌握如何依據數據類型（連續、分類、時間序列）和分析目的（比較、分佈、組成、關係），選擇最恰當的圖錶類型，包括但不限於直方圖、箱形圖、散點圖矩陣、熱力圖和地理空間圖。書中將介紹如何通過設計視覺變量（顏色、大小、形狀）來強化信息傳遞的效率和準確性，避免誤導性的圖錶呈現。 第三部分：推論統計與假設檢驗——從樣本到總體 推論統計是數據分析從描述走嚮預測的橋樑。本部分係統介紹瞭概率分佈（如正態分佈、二項分佈、泊鬆分佈）在現實世界中的應用，以及如何運用這些分佈來量化不確定性。 核心內容圍繞著嚴謹的假設檢驗流程展開。讀者將學習如何設定零假設（$H_0$）和對立假設（$H_a$），理解P值、顯著性水平（$alpha$）與檢驗功效（Power）的實際意義。我們將詳細剖析常用的統計檢定方法： 差異檢定： 詳解單樣本、獨立樣本和配對樣本的t檢定，以及方差分析（ANOVA）在多組間差異比較中的應用，包括單因子、雙因子ANOVA及事後檢定（Post-hoc Tests）。 相關性與獨立性檢定： 掌握皮爾遜相關係數、斯皮爾曼秩相關係數的計算與解讀，以及卡方檢定（Chi-Square Test）在分析分類變量間關聯性上的實戰技巧。 本書強調在不同業務情境下，如何正確選擇和解釋檢驗結果，從而做齣基於證據的決策。 第四部分：迴歸分析與預測建模——量化變量間的影響 迴歸分析是數據分析領域中最為核心和強大的工具之一。本部分將引導讀者掌握從簡單線性迴歸到複雜多元迴歸的全套技術。 線性迴歸深度解析： 詳細解釋最小平方法（OLS）的原理，重點探討迴歸模型的診斷性檢驗，包括對殘差的分析、多重共線性（Multicollinearity）的診斷與處理（如使用VIF值），以及異方差性（Heteroscedasticity）的修正方法。 廣義線性模型（GLM）： 擴展至處理非正態分佈的因變量，如使用邏輯迴歸（Logistic Regression）進行分類預測（如客戶流失預測、信用風險評級），以及泊鬆迴歸處理計數數據（如網站點擊率、事件發生次數）。 模型選擇與評估： 傳授如何運用調整$R^2$、AIC/BIC準則、以及交叉驗證（Cross-Validation）技術來比較和選擇最佳預測模型，並深入探討過度擬閤（Overfitting）與欠擬閤（Underfitting）的識別與控製。 第五部分：進階分析主題與實務應用 最後一部分將內容拓展至更專業化和前沿的分析領域，以適應更複雜的商業問題： 1. 時間序列分析基礎： 介紹時間序列數據的自相關性（ACF/PACF）概念，以及如何應用移動平均法（MA）、指數平滑法（Exponential Smoothing）進行短期趨勢預測。 2. 非參數統計： 針對不滿足正態分佈假設或數據為順序數據的情況，介紹如Mann-Whitney U檢定、Kruskal-Wallis H檢定等穩健替代方案。 3. 實驗設計與A/B測試： 專門針對市場營銷、產品優化領域，詳細講解如何設計嚴謹的對照組實驗（A/B Testing），如何確定所需的樣本量，以及如何分析測試結果，確保提升效果的統計顯著性。 4. 數據挖掘概念簡介： 涵蓋聚類分析（Clustering，如K-Means）在客戶分群中的應用，以及關聯規則挖掘（Association Rule Mining）在購物籃分析中的實務案例。 全書特色： 本書最大的特色在於其強烈的「實務導嚮」。每一個理論概念的講解後，都緊隨著清晰的、分步驟的「操作流程」與「案例分析」。我們通過模擬真實的商業數據集，手把手帶領讀者將複雜的統計模型轉化為可執行的分析步驟，從而真正掌握將數據轉化為可行動洞察的能力。這是一本獻給所有希望提升決策質量、精進數據分析技能的專業人士、研究人員和高階學生的實用寶典。