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书       名 :
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文献来源:
出版时间 :
对比Excel,轻松学习Python统计分析
0.00     定价 ¥ 89.00
图书来源: 浙江图书馆(由JD配书)
此书还可采购23本,持证读者免费借回家
  • 配送范围:
    浙江省内
  • ISBN:
    9787121447549
  • 作      者:
    张俊红
  • 出 版 社 :
    电子工业出版社
  • 出版日期:
    2023-01-01
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编辑推荐

“入职数据分析师系列”丛书

畅销4年,深受读者好评

总销量超过20万册

《对比Excel,轻松学习Python数据分析》

连续三年稳居各大网店畅销榜前列

出版有繁体版、韩语版

荣获中国工信出版集团2020年优秀出版物二等奖

荣获电子工业出版社2020年优秀畅销书奖

荣获博文视点公司2019年震撼力图书奖


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作者简介

张俊红,某互联网公司资深数据分析师,畅销书《对比Excel,轻松学习Python数据分析》作者。对比学习法倡导者,入职数据分析师系列丛书作者。喜欢分享,致力于做一个数据科学路上的终身学习者、实践者、分享者。公众号“俊红的数据分析之路”运营人。

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内容介绍
本书是“对比 Excel”的第 4 本书,全书依旧突出对比学习的特点,通过对比 Excel 的方式来讲解如何利用 Python 学习统计学知识,即统计分析。本书是“对比 Excel”之前 3 本书的延续,同时也是数据分析师技能树的扩展。本书的主线是围绕统计学的理论知识展开的,层层递进,依次为描述性分析、概率和概率分布、抽样推断与参数估计、假设检验、方差分析、卡方分析、回归模型、相关性分析、时间序列。每个理论知识又由核心的 3 个部分组成:该理论知识在数据分析中的应用、理论知识讲解、Excel 和Python 工具的实现,让大家学完本书以后既学到了理论知识,也知道如何将理论知识在数据分析中应用,还知道如何用 Excel 和 Python 去实现。
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目录

第1 章 认识统计学 / 1

1.1 统计学是什么 . 1

1.2 统计学和数据分析有什么关系  1

1.3 Python 统计学和统计学有什么区别 . 2

 

第2 章 描述性分析 / 3

2.1 描述性分析在数据分析中的应用场景  3

2.2 数据类型 . 3

2.3 数据整理与展示 . 3

2.3.1 分类型数据的整理与展示 . 4

2.3.2 数值型数据的整理与展示 . 7

2.4 概括性分析 . 17

2.4.1 集中趋势指标 . 18

2.4.2 离散程度指标 . 23

2.4.3 分布情况指标 . 25

2.5 其他容易混淆的概念  28

2.5.1 平均值与期望 . 28

2.5.2 比例和比率 . 30

2.5.3 百分比和百分点 . 31

 

第3 章 概率和概率分布 / 33

3.1 概率和概率分布在数据分析中的应用场景  33

3.2 常见概念 . 33

3.2.1 什么是随机事件 . 33

3.2.2 什么是随机变量 . 34

3.2.3 什么是概率 . 34

3.3 离散型随机变量概率分布  36

3.3.1 概率分布表与概率分布图 . 36

3.3.2 累积分布函数与百分点函数 . 37

3.3.3 期望与方差 . 37

3.3.4 常见离散型概率分布 . 38

3.4 连续型随机变量概率分布  46

3.4.1 概率密度与累积分布 . 46

3.4.2 期望与方差 . 50

3.4.3 常见连续型概率分布 . 50

 

第4 章 抽样推断与参数估计 / 65

4.1 抽样推断与参数估计在数据分析中的应用场景  65

4.2 抽样的基本概念 . 65

4.2.1 总体和样本 . 65

4.2.2 常用统计量 . 66

4.3 常用的抽样方式 . 66

4.3.1 简单随机抽样 . 67

4.3.2 分层抽样 . 67

4.4 为什么样本可以代表总体  68

4.4.1 中心极限定理 . 68

4.4.2 大数定理 . 70

4.5 参数估计的基本方法  71

4.5.1 点估计 . 71

4.5.2 区间估计 . 72

4.6 区间估计的类型 . 72

4.6.1 一个总体参数的区间估计 . 72

4.6.2 两个总体参数的区间估计 . 80

 

第5 章 假设检验 / 88

5.1 假设检验在数据分析中的应用场景  88

5.2 假设检验基本思想 88

5.3 假设检验中常见的两种错误  90

5.4 显著性水平和功效 90

5.5 假设检验的基本步骤  91

5.6 一个总体参数的检验  94

5.6.1 总体均值的检验 . 94

5.6.2 总体比例的检验 . 98

5.6.3 总体方差的检验 . 99

5.7 两个总体参数的检验  101

5.7.1 两个总体均值之差的检验 . 101

5.7.2 两个总体比例之差的检验 . 106

5.7.3 两个总体方差比的检验 . 107

5.8 假设检验中最小样本量的确定  109

5.9 A/B 测试的完整流程 . 111

 

第6 章 方差分析 / 113

6.1 方差分析在数据分析中的应用场景 . 113

6.2 方差分析的3 个假设 . 113

6.3 正态性检验方法  113

6.3.1 直方图检验  113

6.3.2 Q-Q 图检验  114

6.3.3 KS 检验  114

6.3.4 AD 检验 . 115

6.3.5 W 检验 . 116

6.3.6 非正态数据转换  116

6.4 方差齐性检验方法. 118

6.4.1 方差比检验  118

6.4.2 Hartley 检验 . 118

6.4.3 Bartlett 检验 . 119

6.4.4 Levene 检验 . 119

6.5 方差分析的基本步骤  120

6.6 方差分析的多重比较  125

6.6.1 LSD 多重比较法 . 125

6.6.2 Sidak 多重比较法 . 127

6.6.3 Bonferroni 多重比较法 . 128

6.7 多因素方差分析 . 129

6.7.1 无交互作用的多因素方差分析 . 129

6.7.2 有交互作用的多因素方差分析 . 134

 

第7 章 卡方分析 / 140

7.1 卡方分析在数据分析中的应用场景  140

7.2 理论讲解 . 140

7.3 Excel 与Python 实现  142

 

第8 章 回归模型 / 144

8.1 回归模型在数据分析中的应用场景  144

8.2 一元线性回归 . 144

8.2.1 一元线性回归方程形式 . 144

8.2.2 最小二乘参数估计法 . 145

8.2.3 拟合程度判断 . 147

8.2.4 显著性检验 . 147

8.2.5 Excel 与Python 实现  149

8.3 多元线性回归 . 151

8.3.1 多元线性回归方程形式 . 151

8.3.2 最小二乘参数估计法 . 151

8.3.3 拟合程度判断 . 151

8.3.4 显著性检验 . 152

8.3.5 多重共线性 . 153

8.3.6 Excel 与Python 实现  153

8.4 协方差分析 . 155

8.4.1 理论讲解 . 155

8.4.2 Excel 与Python 实现  157

 

第9 章 相关性分析 / 159

9.1 相关性分析在数据分析中的应用场景  159

9.2 相关系数的种类 . 159

9.2.1 皮尔逊相关系数 . 159

9.2.2 斯皮尔曼相关系数 . 162

9.2.3 肯德尔相关系数 . 162

9.2.4 Excel 与Python 实现  163

9.3 相关与因果 . 164

 

第10 章 时间序列 / 165

10.1 时间序列在数据分析中的应用场景 165

10.2 平稳时间序列预测 . 165

10.2.1 简单平均法 . 166

10.2.2 移动平均法 . 167

10.2.3 指数平滑法 . 169

10.3 时间序列预测模型 . 172

10.3.1 AR 模型  172

10.3.2 MA 模型  174

10.3.3 ARMA 模型  175

10.3.4 ARIMA 模型 . 176

10.4 时间序列分解预测 . 177

10.5 趋势时间序列预测 . 187

10.5.1 线性趋势预测 . 187

10.5.2 指数趋势预测 . 189

10.5.3 对数趋势预测 . 191

 

 


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