人人都會(huì)數(shù)據(jù)分析：從生活實(shí)例學(xué)統(tǒng)計(jì)

第1 章 生活在數(shù)據(jù)時(shí)代 1

1．1 數(shù)據(jù)分析無處不在 2

1．1．1 常用的國家統(tǒng)計(jì)指標(biāo) 2

1．1．2 制造業(yè)的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用 ．9

1．1．3 營銷領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用 13

1．1．4 醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用 15

1．2 人人都能成為數(shù)據(jù)分析師 16

1．2．1 數(shù)據(jù)分析過程 17

1．2．2 數(shù)據(jù)分析工具 21

1．2．3 數(shù)據(jù)分析師的成長(zhǎng)之路 26

第2 章 耳熟能詳?shù)臄?shù)據(jù)你真的了解嗎 29

2．1 數(shù)據(jù)的類型 30

2．1．1 數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)屬性分類 30

2．1．2 數(shù)據(jù)的連續(xù)性特征分類 ． 31

2．1．3 數(shù)據(jù)的測(cè)量尺度分類 ． 33

2．2 數(shù)據(jù)描述的三個(gè)維度 35

2．3 數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)描述 36

2．3．1 算術(shù)平均值 ． 37

2．3．2 幾何平均值 ． 39

2．3．3 眾數(shù) ． 40

2．3．4 中位數(shù) ． 41

2．4 數(shù)據(jù)的離散程度描述 42

2．4．1 極差 ． 42

2．4．2 平均偏差 ． 43

2．4．3 方差和標(biāo)準(zhǔn)差 ． 44

2．4．4 變異系數(shù) ． 48

2．4．5 四分位極差 ． 49

2．5 數(shù)據(jù)的分布形態(tài)描述 50

2．5．1 概率 ． 50

2．5．2 概率分布 ． 53

2．5．3 離散型概率分布：二項(xiàng)分布 ． 54

2．5．4 離散型概率分布：多項(xiàng)分布 ． 56

2．5．5 離散型概率分布：超幾何分布 ． 57

2．5．6 離散型概率分布：泊松分布 ． 59

2．5．7 連續(xù)型概率分布：指數(shù)分布 ． 62

2．5．8 連續(xù)型概率分布：均勻分布 ． 65

2．5．9 連續(xù)型概率分布：正態(tài)分布 ． 66

2．5．10 正態(tài)分布作為二項(xiàng)分布近似 ． 73

2．5．11 正態(tài)分布作為泊松分布近似 ． 76

第3 章 數(shù)據(jù)分析的“內(nèi)核”：推斷分析 ． 79

3．1 見微知著的抽樣 80

3．1．1 抽樣的意義 ． 80

3．1．2 抽樣方法 ． 81

3．1．3 樣本推斷的理論基礎(chǔ) ． 84

3．2 數(shù)據(jù)的處理 86

3．2．1 數(shù)據(jù)處理的不良案例 ． 86

3．2．2 正確的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)形式 ． 87

3．3 樣本到總體的橋梁：抽樣分布 88

3．3．1 抽樣分布的定義 ． 88

3．3．2 ??分布 90

3．3．3 ??分布 95

3．3．4 切比雪夫定理 ． 98

3．3．5 卡方（??2）分布 99

3．3．6 ??分布 100

3．4 數(shù)據(jù)分析的第一板“斧”：參數(shù)估計(jì)． 102

3．4．1 參數(shù)估計(jì)的類型 ． 102

3．4．2 ??分布與總體均值的區(qū)間估計(jì) ． 104

3．4．3 ??分布與總體均值的區(qū)間估計(jì) 110

3．4．4 切比雪夫定理與總體均值的區(qū)間估計(jì) 113

3．4．5 卡方（??2）分布與總體方差的區(qū)間估計(jì) 115

3．4．6 ??分布與兩個(gè)總體方差比的區(qū)間估計(jì) ．119

3．4．7 兩個(gè)總體均值差的區(qū)間估計(jì) ． 121

3．4．8 總體比率的區(qū)間估計(jì) ． 133

3．4．9 樣本容量的確定 ． 135

3．5 數(shù)據(jù)分析的第二板“斧”：假設(shè)檢驗(yàn)． 142

3．5．1 假設(shè)檢驗(yàn)的理論基礎(chǔ) ． 142

3．5．2 單樣本的假設(shè)檢驗(yàn) ． 150

3．5．3 兩樣本的假設(shè)檢驗(yàn) ． 159

3．5．4 多樣本的假設(shè)檢驗(yàn)與方差分析 ． 166

3．6 數(shù)據(jù)分析的第三板“斧”：非參數(shù)檢驗(yàn) ． 184

3．6．1 非參數(shù)檢驗(yàn) ． 185

3．6．2 卡方檢驗(yàn) ． 187

3．6．3 ????????????????符號(hào)秩檢驗(yàn) 191

第4 章 數(shù)據(jù)分析的終極目的：“為我所用” ． 195

4．1 “相關(guān)”是繼續(xù)分析的前提 196

4．1．1 相關(guān)關(guān)系 ． 196

4．1．2 相關(guān)分析 ． 198

4．2 “回歸”是相關(guān)分析的歸宿 209

4．2．1 回歸分析綜述 ． 209

4．2．2 簡(jiǎn)單線性回歸分析 211

4．2．3 多元線性回歸分析 ． 226

4．3 發(fā)現(xiàn)事物隨時(shí)間變化的規(guī)律 235

4．3．1 時(shí)間序列分析綜述 ． 235

4．3．2 長(zhǎng)期趨勢(shì)分析 ． 238

4．3．3 季節(jié)變動(dòng)趨勢(shì)分析 ． 248

4．3．4 循環(huán)變動(dòng)和不規(guī)則變動(dòng) ． 252

4．3．5 時(shí)間序列分析應(yīng)用 ． 254

第5 章 給數(shù)據(jù)披上靚麗“外衣”：數(shù)據(jù)可視化 259

5．1 數(shù)據(jù)的可視化 260

5．1．1 數(shù)據(jù)可視化工具 ． 260

5．1．2 常用的統(tǒng)計(jì)圖 ． 261

5．2 條形圖、直方圖和餅圖 262

5．2．1 條形圖 ． 262

5．2．2 直方圖 ． 264

5．2．3 餅圖 ． 266

5．3 線圖與面積圖 267

5．3．1 線圖 ． 267

5．3．2 面積圖 ． 267

5．4 散點(diǎn)圖 268

5．5 高低圖與箱線圖 270

5．5．1 高低圖 ． 270

5．5．2 箱線圖 ． 271

5．6 時(shí)間序列圖 272

5．7 帕累托圖 274

5．8 P-P 概率圖和Q-Q 概率圖 275

5．8．1 P-P 概率圖 275

5．8．2 Q-Q 概率圖 ． 276