數(shù)據(jù)分析基礎——Excel實現(xiàn)(新編21世紀高等職業(yè)教育精品教材·公共基礎課系列)
定 價:32 元
叢書名:新編21世紀高等職業(yè)教育精品教材·公共基礎課系列
- 作者:賈俊平
- 出版時間:2022/5/1
- ISBN:9787300304632
- 出 版 社:中國人民大學出版社
- 中圖法分類:TP391.13
- 頁碼:172
- 紙張:
- 版次:1
- 開本:16
本書是為高等職業(yè)教育編寫的公共基礎課教材,全書內(nèi)容共7章,第1章數(shù)據(jù)分析的基本問題,包括數(shù)據(jù)分析簡介、數(shù)據(jù)及其分類以及數(shù)據(jù)的來源等。第2章介紹數(shù)據(jù)處理的有關內(nèi)容,包括數(shù)據(jù)的預處理、類別數(shù)據(jù)頻數(shù)分布表的制作、數(shù)值數(shù)據(jù)的類別化等。第3章介紹數(shù)據(jù)可視化分析方法,包括類別數(shù)據(jù)可視化、分布特征可視化、樣本相似性可視化、時間序列可視化等。第4章介紹數(shù)據(jù)的描述性分析方法,包括數(shù)據(jù)水平的描述、數(shù)據(jù)差異的描述、數(shù)據(jù)分布形狀的描述等。第5章介紹推斷分析方法,包括推斷的理論基礎、參數(shù)估計和假設檢驗等。第6章介紹相關與回歸分析方法,包括相關分析和一元線性回歸建模方法。第7章介紹時間序列分析方法,包括增長率分析、平滑法預測和趨勢預測等。
賈俊平,中國人民大學統(tǒng)計學院副教授,從事統(tǒng)計教學30多年,著有《統(tǒng)計學—基于R》《統(tǒng)計學—Python實現(xiàn)》《統(tǒng)計學—基于Excel》《統(tǒng)計學—基于SPSS》《統(tǒng)計學基礎》、《數(shù)據(jù)可視化分析—基于R語言》等多部教材和著作。編寫的《統(tǒng)計學》(第7版)和《統(tǒng)計學基礎》(第5版)分別榮獲首屆全國教材建設獎(高等教育類和職業(yè)教育和繼續(xù)教育類)優(yōu)秀教材獎。
第1章 數(shù)據(jù)分析概述
1.1 什么是數(shù)據(jù)分析
1.1.1 數(shù)據(jù)分析方法
1.1.2 數(shù)據(jù)分析工具
1.2 數(shù)據(jù)及其分類
1.2.1 什么是數(shù)據(jù)
1.2.2 數(shù)據(jù)的分類
1.3 數(shù)據(jù)的來源
1.3.1 間接來源和直接來源
1.3.2 抽取隨機樣本
1.3.3 生成隨機數(shù)
第2章 數(shù)據(jù)處理
2.1 數(shù)據(jù)的預處理
2.1.1 數(shù)據(jù)審核與錄入
2.1.2 數(shù)據(jù)排序和篩選
2.2 生成頻數(shù)分布表
2.2.1 簡單頻數(shù)表
2.2.2 二維列聯(lián)表
2.2.3 頻數(shù)表的簡單分析
2.3 數(shù)值數(shù)據(jù)類別化
2.3.1 數(shù)據(jù)分組
2.3.2 用Excel生成頻數(shù)分布表
第3章 數(shù)據(jù)可視化分析
3.1 類別數(shù)據(jù)可視化
3.1.1 條形圖
3.1.2 瀑布圖和漏斗圖
3.1.3 餅圖和環(huán)形圖
3.1.4 樹狀圖和旭日圖
3.2 數(shù)值數(shù)據(jù)可視化
3.2.1 分布特征可視化
3.2.2 變量間關系可視化
3.2.3 樣本相似性可視化
3.3 時間序列可視化
3.3.1 折線圖
3.3.2 面積圖
3.4 合理使用統(tǒng)計圖表
第4章 數(shù)據(jù)的描述分析
4.1 數(shù)據(jù)水平的描述
4.1.1 平均數(shù)
4.1.2 分位數(shù)
4.1.3 眾數(shù)
4.2 數(shù)據(jù)差異的描述
4.2.1 極差和四分位差
4.2.2 方差和標準差
4.2.3 離散系數(shù)
4.2.4 標準分數(shù)
4.3 分布形狀的描述
4.3.1 偏度系數(shù)
4.3.2 峰度系數(shù)
4.4 Excel【數(shù)據(jù)分析】工具的應用
第5章 推斷分析基本方法
5.1 推斷的理論基礎
5.1.1 隨機變量和概率分布
5.1.2 統(tǒng)計量的抽樣分布
5.2 參數(shù)估計
5.2.1 估計方法和原理
5.2.2 總體均值的區(qū)間估計
5.2.3 總體比例的區(qū)間估計
5.3 假設檢驗
5.3.1 假設檢驗的步驟
5.3.2 總體均值的檢驗
5.3.3 總體比例的檢驗
第6章 相關與回歸分析
6.1 變量間關系的分析
6.1.1 變量間的關系
6.1.2 相關關系的描述
6.1.3 相關關系的度量
6.2 一元線性回歸建模
6.2.1 回歸模型與回歸方程
6.2.2 參數(shù)的最小平方估計
6.3 模型評估和檢驗
6.3.1 模型評估
6.3.2 顯著性檢驗
6.4 回歸預測和殘差分析
6.4.1 回歸預測
6.4.2 殘差分析
第7章 時間序列分析
7.1 增長率的計算與分析
7.1.1 增長率與平均增長率
7.1.2 年化增長率
7.2 時間序列的成分和預測方法
7.2.1 時間序列的成分
7.2.2 預測方法的選擇與評估
7.3 平滑法預測
7.3.1 移動平均預測
7.3.2 簡單指數(shù)平滑預測
7.4 趨勢預測
7.4.1 線性趨勢預測
7.4.2 非線性趨勢預測
參考書目
附錄 Excel中的統(tǒng)計函數(shù)