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Zh都会(x)数据分析Q从生活实例学统?nbsp; PDF 下蝲
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数据分析已经成ؓ(f)数据时代各行各业H破各自行业发展瓉?有效手段Q无论是公司职员q是个体商户或大公司理者，都需要有数据分析的能力?/p> 本书pȝCl了(jin)数据分析的统计理论基内容Q共5章。第1章阐qC(jin)数据分析在当今生zM的重要性，以及(qing)Z成ؓ(f)各自领域的数据分析师的必要性和学习(fn)路径Q第2章从数据描述的三个维度展开Q详l介l了(jin)如何从集中趋ѝ离散程度和分布形态对数据q行描述Q从而分析者充分了(jin)解自己手头的数据Q第3章介l了(jin)推断性数据统计分析的内容Q介l了(jin)如何通过h数据Ҏ(gu)推断出M数据特征Q第4章是关于预测分析的，介绍?jin)变量之间的相关分析Q以?qing)如何用容易获取的数据信息预测难以获取的数据信息，用过ȝ历史数据信息预测未来可能出现的数据信息；W?/span>5章介l了(jin)数据l果可视化的内容Q包括各U统计图形的功能?qing)用场景?/span> 本书以数据分析的l计理论基础Z题，大多数知识点都列举了(jin)生活中的实用案例Q适合高等院校学生、公司职员、个体商户和企业理者学?fn)参考。?b style="margin: 0px; padding: 0px;">游戏数据分析实战?span style="margin: 0px; padding: 0px; font-family: 宋体;">的特色是以详l案例ؓ(f)主，通过SPSS、Excel{工具逐步展示实施步骤。通过手把手的方式让读者快速掌握游戏数据分析方法?nbsp;
资料目录Q?/strong>
W??/span> 生活在数据时?/span> 1.1 数据分析无处不在 1.1.1 常用的国家统计指?/span> 1.1.2 刉业的数据分析应?/span> 1.1.3 营销领域的数据分析应?/span> 1.1.4 ȝ行业的数据分析应?/span> 1.2 Zh都能成ؓ(f)数据分析?/span> 1.2.1 数据分析q程 1.2.2 数据分析工具 1.2.3 数据分析师的成长之\ W??/span> 耳熟能详的数据你真的?jin)解?/span> 2.1 数据的类?/span> 2.1.1 数据的结构属性分c?/span> 2.1.2 数据的连l性特征分c?/span> 2.1.3 数据的测量尺度分c?/span> 2.2 数据描述的三个维?/span> 2.3 数据的集中趋势描q?/span> 2.3.1 术q_?/span> 生活案例Q用算术^均g(jin)解公司的待遇水^ 2.3.2 几何q_?/span> 生活案例Q用几何^均数识别生U上的隐形损?/span> 2.3.3 众数 生活案例Q用众数制订服装企业的生计划 2.3.4 中位?/span> 生活案例Q用中位数识破招聘启事的工资陷?/span> 2.4 数据的离散程度描q?/span> 2.4.1 极差 生活案例Q用极差描q气温的变化q度 2.4.2 q_偏差 生活案例Q用^均偏差评L(fng)产线的稳定?/span> 2.4.3 方差和标准差 生活案例Q用标准差Q方差）(j)提高巧克力生产线的工艺水q?/span> 2.4.4 变异pL 生活案例Q用变异系数客观评定员工W?/span> 2.4.5 四分位极?/span> 2.5 数据的分布Ş态描q?/span> 2.5.1 概率 生活案例Q概率是赌场老板制定游戏规则的法?/span> 2.5.2 概率分布 2.5.3 L型概率分布：(x)二项分布 生活案例Q品抽(g)的二分布应?/span> 2.5.4 L型概率分布：(x)多项分布 生活案例Q预球比赛结果的多项分布应用 2.5.5 L型概率分布：(x)几何分?/span> 生活案例Q超?jng)抽奖活动的几何分布概?/span> 2.5.6 L型概率分布：(x)泊松分布 生活案例Q用泊村ֈ布进行杂货店的库存管?/span> 生活案例Q用二分布和泊松分布分析准备的试h量是否?/span> 2.5.7 q箋型概率分布：(x)指数分布 生活案例Q指数分布告诉你Qؓ(f)什么电(sh)子品只保修三年 2.5.8 q箋型概率分布：(x)均匀分布 生活案例Q用均匀分布分析家具物流的送货旉 2.5.9 q箋型概率分布：(x)正态分?/span> 生活案例Q用正态分布分析研I生毕业论文的完成时?/span> 生活案例Q用峰度与偏度(g)验政府精准扶贫效?/span> 2.5.10 正态分布作Z分布近?/span> 生活案例Q用正态分布和二项分布分析球比赛的猜Ҏ(gu)?/span> 2.5.11 正态分布作为泊村ֈ布近?/span> 生活案例Q用正态分布和泊松分布分析民营늼厂的良品?/span> W??/span> 数据分析?ldquo;内核”Q推断分?/span> 3.1 见微知著的抽?/span> 3.1.1 抽样的意?/span> 3.1.2 抽样Ҏ(gu) 3.1.3 h推断的理论基 3.2 数据的处?/span> 3.2.1 数据处理的不良案?/span> 3.2.2 正确的数据存储Ş?/span> 3.3 h到M的桥梁：(x)抽样分布 3.3.1 抽样分布的定?/span> 3.3.2 Z分布 3.3.3 T分布 3.3.4 切比雪夫定理 3.3.5 卡方分布 3.3.6 F分布 3.4 数据分析的第一?ldquo;?rdquo;Q参C?/span> 3.4.1 参数估计的类?/span> 3.4.2 Z分布与M均值的区间估计 生活案例Q估西部儿童看?sh)视旉的置信区?/span> 生活案例Q估大学生每日体育ȝ旉的置信区?/span> 生活案例Q购C险公品的消费者年龄置信区?/span> 3.4.3 T分布与M均值的区间估计 生活案例Q酱料厂|装产品重量的置信区?/span> 3.4.4 切比雪夫定理与M均值的区间估计 生活案例Q心(j)脏搭桥手术后Q?zhn)者住院时间的|信区间 3.4.5 卡方分布与M方差的区间估?/span> 生活案例Q用T分布和Z分布分析食品包装上的营养成分?/span> 3.4.6 F分布与两个M方差比的区间估计 生活案例Q比较不同超?jng)的电(sh)子U精?/span> 3.4.7 两个M均值差的区间估?/span> 生活案例Q比较水EL品种在不同地区的产量 生活案例Q比较不同睡眠时间对记忆力的影响 生活案例Q研I新药对睡眠质量的媄(jing)?/span> 生活案例Q比较两家航I公司的起飞延误旉 生活案例Q蒲公英的降脂作?/span> 3.4.8 M比率的区间估?/span> 生活案例Q移动支付的普及(qing)E度调查 3.4.9 h定w的确?/span> 生活案例Q管理制药厂的供应商 生活案例Q出口苹果的重量控制 生活案例Q电(sh)视节目的收视率调?/span> 3.5 数据分析的第二板“?rdquo;Q假设检?/span> 3.5.1 假设(g)验的理论基础 3.5.2 单样本的假设(g)?/span> 生活案例Q用单hZ(g)验分析笔记本甉|的箋航能力改q效?/span> 生活案例Q用单hT(g)验分析新型麻醉剂的麻醉效?/span> 生活案例Q用卡Ҏ(gu)验管理饮料工厂的产品质量 3.5.3 两样本的假设(g)?/span> 生活案例Q机场对不同航空公司航班的v飞时间管?/span> 生活案例Q新药的临床实验 生活案例Q新药的副作用研I?/span> 生活案例Q自动化生U的工艺调整 3.5.4 多样本的假设(g)验与方差分析 生活案例Q用单因素方差分析研究新水EdU的性状 生活案例Q用无交互两因素方差分析研I员工的l效理方式 生活案例Q用有交互两因素方差分析研I员工W效的理方式 3.6 数据分析的第三板“?rdquo;Q非参数(g)?/span> 3.6.1 非参数检?/span> 3.6.2 卡方(g)?/span> 生活案例Q用卡Ҏ(gu)验分析讲座的到场人数是否存在异常波动 生活案例Q用卡Ҏ(gu)验分析不同年龄h对汽R颜色的喜?/span> 3.6.3 WilcoxonW号U检?/span> 生活案例Q用WilcoxonW号U检验分析职业媄(jing)评h的打分差?/span> W??/span> 数据分析的终极目的：(x)“为我所?rdquo; 4.1 “相关”是l分析的前提 4.1.1 相关关系 4.1.2 相关分析 生活案例Q用相兛_析理?ldquo;ȝ指数” 生活案例Q用偏相关分析研究上网旉是否真的影响学习(fn)成W 生活案例Q用距ȝ兛_析研I汽车的性h(hun)?/span> 4.2 “回归”是相兛_析的归宿 4.2.1 回归分析lD 4.2.2 单线性回归分?/span> 生活案例Q简单线性回归分析用于货q总量预测国内生d?/span> 生活案例Q货q总量预测国内生d的|信区间 生活案例Q货q总量与国内生产d回归模型的效果(g)?/span> 4.2.3 多元U性回归分?/span> 生活案例Q用多元线性回归分析优化快递业务员的\U?/span> 4.3 发现事物随时间变化的规律 4.3.1 旉序列分析lD 4.3.2 长期势分析 生活案例Q用移动^均法预测玩具公司的销售量 生活案例Q用加权移动^均法预测玩具公司的销售量 生活案例Q用指数^滑法预测玩具公司的销售量 生活案例Q用指数^滑法预测玩具公司的销售量 生活案例Q用回归方E法预测创业公司的销售额 4.3.3 季节变动势分析 生活案例Q创业公叔R售额的季节变动趋势分?/span> 4.3.4 循环变动和不规则变动 生活案例Q公叔R售量的@环变动分?/span> 4.3.5 旉序列分析应用 W??/span> l数据披上靓?ldquo;外”Q数据可视化 5.1 数据的可视化 5.1.1 数据可视化工?/span> 5.1.2 常用的统计图 5.2 条Ş图、直方图和饼?/span> 5.2.1 条Ş?/span> 5.2.2 直方?/span> 5.2.3 饼图 5.3 U图与面U图 5.3.1 U图 5.3.2 面积?/span> 5.4 散点?/span> 5.5 高低图与q?/span> 5.5.1 高低?/span> 5.5.2 q?/span> 5.6 旉序列?/span> 5.7 帕篏托图 5.8 P-P概率囑֒Q-Q概率?/span> 5.8.1 P-P概率?/span> 5.8.2 Q-Q概率?/span> |
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苏公|安?32061202001004?/p>
