統計學與Excel資料分析之實習應用〈第七版〉[培養大數據分析力一定要會的統計分析與資料處理工具] (電子書) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王文中

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深入淺出，實戰為本：掌握資料科學的基石與應用 在當今資訊爆炸的時代，無論是學術研究、商業決策還是日常工作，資料已成為驅動進步的核心資產。然而，僅僅擁有大量的數據遠遠不夠，如何有效地「解讀」這些數據，從中提煉出有意義的洞見，並將這些洞見轉化為實際的行動方案，才是現代專業人士必須具備的核心競爭力。 本書《資料探勘與決策建模：從理論到實務的完整路徑圖》，正是為了解決這個核心挑戰而精心編撰的。它並非僅僅停留在介紹抽象的統計公式或複雜的編程語法，而是著重於建立一套從問題定義、資料準備、模型建立，到結果驗證與報告呈現的完整、可複刻的實戰流程。 我們深知，許多入門級的資料分析書籍往往過於偏重單一工具（如特定的軟體操作），或僅限於羅列艱澀的數學原理。本書則採取截然不同的路徑，旨在為讀者構建一座堅實的「知識橋樑」，連接理論的深度與應用的廣度。 --- 第一部：奠定思維基石——理解資料的本質與分析的倫理 在觸碰任何工具之前，有效的分析必須建立在正確的思維框架之上。本部分將引領讀者建立資料科學家的基礎認知結構。 第一章：資料科學的生態與專業素養 資料的生命週期管理： 從資料的採集、清洗、儲存到最終的歸檔，理解每一個環節的關鍵控制點。 問題界定與假設建立： 學習如何將模糊的商業/研究問題轉化為可操作、可量化的分析目標。區分描述性、預測性與規範性分析的範疇。 分析倫理與隱私保護： 探討在處理敏感數據時，負責任的分析師必須遵守的法律規範與道德準則，特別是在個資法與資料去識別化方面的實務操作。 第二章：資料的結構、類型與品質評估 基礎資料類型深度解析： 詳細區分定性資料、定量資料（離散與連續），以及時間序列資料的特殊性。 資料的品質檢測標準： 導入五維度品質模型（準確性、完整性、一致性、及時性、有效性），並提供實用的缺失值與異常值（Outlier）的初步識別方法。 抽樣方法的策略選擇： 探討簡單隨機抽樣、系統抽樣、分層抽樣等方法在不同研究設計中的適用性與偏差潛在風險。 --- 第二部：核心分析工具箱——從描述到推論的無縫銜接 本部分著重於介紹分析中最核心的量化技術，強調如何選擇「正確的工具」來回答「特定的問題」，而非僅是學習工具本身。 第三章：資料描述與視覺化的藝術 集中趨勢與分散程度的精確度量： 超越單純的平均數與中位數，探討眾數、變異數、標準差、四分位距在描述資料分佈特性上的互補作用。 分佈形態的洞察： 偏度（Skewness）與峰度（Kurtosis）的解讀，以及如何利用這些指標來判斷後續模型選擇的適當性。 高效能圖表設計原則： 不只是製作圖表，而是「設計」能有效傳達資訊的視覺語言。重點探討直方圖、盒形圖、散佈圖矩陣在多變量分析中的應用。 第四章：推論統計學的嚴謹性與應用 機率分佈的實務連結： 從二項分佈到常態分佈的連續性校正，理解中央極限定理在實務推論中的決定性作用。 信賴區間的精準建構： 如何為不同樣本大小與母體標準差未知的情況下，準確計算並解釋信賴區間。 假設檢定流程的標準化操作： 詳細拆解零假設、對立假設的設定、檢定統計量的計算、P值的判讀，以及第一類與第二類錯誤的權衡。著重於T檢定（單樣本、獨立樣本、配對樣本）與變異數分析（ANOVA）的應用場景劃分。 --- 第三部：預測建模與機器學習的初探 本部分旨在將讀者從單純的資料描述提升到能夠建立初步預測模型的高度，理解模型背後的數學邏輯與實務限制。 第五章：線性迴歸模型的深度解析 簡單線性迴歸的建立與診斷： 深入探討最小平方法（OLS）的原理，以及迴歸係數的統計意義解釋。 迴歸假設的驗證與修正： 嚴格檢核殘差獨立性、同質變異性、常態性，並介紹多重共線性的診斷（如VIF值）及處理策略。 多元迴歸的變數篩選： 介紹逐步迴歸法、向後剔除法等常用方法，並探討交互作用項的引入與解釋。 第六章：非參數方法與分類模型簡介 當資料不服從常態分佈時： 介紹如Mann-Whitney U檢定、Kruskal-Wallis檢定等非參數方法的實戰替代方案。 邏輯迴歸基礎： 建立二元分類模型的入門，理解Logit轉換與勝算比（Odds Ratio）的解讀，適用於機率預測場景。 模型效能評估指標： 區分迴歸模型的擬合優度（$R^2$修正後）與分類模型的混淆矩陣（Confusion Matrix），深入探討準確率、精確率、召回率（Recall）與F1-Score的權衡藝術。 --- 第四部：資料分析專案的整合與報告 最終的價值體現在溝通與實施上。本部分指導讀者如何將分析結果轉化為有影響力的商業語言。 第七章：時間序列資料的基礎處理 時間序列的平穩性探討： 介紹移動平均法與指數平滑法的基本概念。 趨勢、季節性與隨機性分解： 如何將時間序列拆解，以便進行初步的趨勢預測。 第八章：從分析到決策的報告撰寫 敘事性資料分析報告結構： 遵循「背景-方法-發現-建議」的邏輯框架。 受眾導向的溝通策略： 區分對技術人員和高階管理層的報告重點與視覺化呈現方式。 建立分析儀表板的原則： 介紹關鍵績效指標（KPIs）的選擇標準，以及如何設計一個既美觀又具備即時決策支持能力的儀表板雛形。 --- 本書特色總結： 1. 流程導向： 嚴謹遵循「定義問題 $ ightarrow$ 資料準備 $ ightarrow$ 模型選擇 $ ightarrow$ 驗證與解釋」的分析實戰步驟。 2. 工具中立（但強調應用）： 雖然本書側重於統計學理的紮實基礎，但所有案例皆經過精心設計，旨在幫助讀者在實際的資料環境中，靈活運用現有的主流分析工具，做出明智的工具選擇。 3. 強調解讀： 遠勝於盲目套用公式，本書的核心價值在於訓練讀者準確理解P值、R平方、殘差圖等背後的「真實含義」，避免常見的統計誤判。 無論您是希望從事學術研究、進入金融風控領域，還是想在市場營銷、營運管理崗位上提升資料決策能力，《資料探勘與決策建模：從理論到實務的完整路徑圖》都將是您案頭上不可或缺的實戰指南。它將帶領您跨越統計學的理論門檻，直達數據變現的應用前沿。