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編輯推薦: |
入门级:本书是统计学入门级读物,只要读者会加、减、乘、除就能轻松掌握这门瞬间洞察因果的关键技能。
思维级:本书涉及日常生活,以及零售业、电商业、餐饮业、金融业、服务业和博彩业等多个行业,有平易近人、随处可见的典型案例,也有难得一见、使用高新技术的案例;有规模宏大、涉及多方资源的案例,也有见微知著、仅需少量数据的案例;有成功的案例,也有失败的案例。通过多行业、多层次、多角度的分析,读者可了解到统计学是如何在各个行业中发挥作用的,看懂各行各业数据背后的真相,进而用统计学的思维,做出好决策。
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內容簡介: |
《别怕,统计学其实很简单》是一本优秀的统计学入门读物,首先介绍了统计学理论知识,激发读者对统计分析的兴趣,帮助读者完成理论准备。之后通过近30个商业案例深入地介绍了每种分析方法背后的原理、优缺点、适用范围等,使读者不仅知其然,更知其所以然。
本书注重实际应用,帮助读者在短时间内了解统计学的知识体系,体会到统计学在各行各业中是如何发挥强大作用的;使读者具备一定的统计分析能力,并将这些知识应用到实际工作中。
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關於作者: |
徐苑琳,四川大学亚洲基础设施建设与发展研究院副研究员,成都行政学院副教授,师从牛津大学圣艾德蒙学院院士AngHu,长期从事经济与科技发展研究,近年来在人民日报、科学管理研究、价格理论与实践等核心刊物上发表论文数十篇。
李倩星,毕业于西南大学数学系,曾任美团用户服务体验平台高级数据运营,从应用角度关注统计学这门科学。对统计分析、数据挖掘有独到理解。
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目錄:
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第1章 为什么要懂点统计学
1.1这些统计问题,你会做吗2
1.2统计学可以帮到你6
1.3到底什么是统计学10
第2章 描述统计基础
2.1基本概念14
2.2数据预处理17
2.3绘制统计图表21
第3章 推断统计基础
3.1常见的几种概率分布28
3.2相关分析与回归分析基础34
第4章 描述性统计分析
4.1描述性统计分析基础40
4.2频数分布分析:用统计图解决伦敦霍乱40
4.3关注数据代表性:统计学家改良轰炸机44
4.4异常值分析:1号店提升营销精准率48
4.5对比分析:折线图指导购房者寻找合算房价52
4.6描述性统计分析概述:泰坦尼克号生还数据55
第5章 相关分析与回归分析
5.1相关分析与回归分析概述60
5.2矩阵分解:价值百万美元的Netflix推荐系统61
5.3一元线性回归:引发金融危机的风险价值模型64
5.4评分系统:星巴克选址借力大数据68
5.5相关与回归概述:航空乘客数量预测71
第6章 关联分析与聚类分析
6.1关联分析与聚类分析概述78
6.2购物篮分析:啤酒与尿布的经典案例79
6.3序列模式挖掘:Web访问模式帮助电商优化网站83
6.4快速聚类:通过分类降低客户退货率87
6.5层次聚类:为鸢尾花分类91
6.6关联与聚类综述:加州极客的聚类分析把妹法95
第7章 决策树与模式识别
7.1C4.5算法:电信客户流失预测100
7.2自组织神经网络:**路径和旅行商问题105
7.3贝叶斯决策:神奇的谷歌智能翻译110
7.4支持向量机:应用广泛的手写识别与语音识别114
7.5判别分析:电信行业构建客户流失模型119
7.6模式识别综述:日趋成熟的信用评分模型124
第8章 更多的数据挖掘算法
8.1核密度估计法:警务大数据预测犯罪130
8.2Flu Trends:“谷歌流感趋势”帮助控制疫情134
8.3Apriori算法:透视美国国会投票模式137
8.4SVD简化数据:IBM软件自动生成新菜谱142
8.5文本分析:垃圾邮件过滤系统146
8.6AdaBoost元算法:侦测欺诈交易150
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