新書推薦：
《
小原流花道技法教程
》
售價：NT$
500.0
《
少女映像室 唯美人像摄影从入门到实战
》
售價：NT$
505.0
《
詹姆斯·伍德系列：不负责任的自我：论笑与小说（“美国图书评论奖”入围作品 当代重要文学批评家詹姆斯·伍德对“文学中的笑与喜剧”的精湛研究）
》
售價：NT$
398.0
《
武当内家散手
》
售價：NT$
230.0
《
诛吕：“诸吕之乱”的真相与吕太后时期的权力结构
》
售價：NT$
454.0
《
炙野（全2册）
》
售價：NT$
356.0
《
女人的胜利
》
售價：NT$
254.0
《
数据有道：数据分析+图论与网络+微课+Python编程（鸢尾花数学大系：从加减乘除到机器学习）
》
售價：NT$
1214.0
|
| 編輯推薦： |
|
利用数据、发现商品搭配、改善商品布局，促进销售增长
|
| 內容簡介： |
|
本书结合大量日常生活中的实际案例，生动形象地阐述了基本的统计学方法和原理，分析了统计学应用过程中的一些常见误区和陷阱。全书共 10 章，每一章都和日常生活紧密结合，每个案例都从统计学的角度出发，一层一层地深入分析，让读者体会到其中的统计学知识，并且熟悉其应用场景，从而能够活学活用。本书特别适合对数据分析感兴趣及想了解统计学的读者。
|
| 關於作者： |
|
徐苑琳，成都行政学院，副教授，2005年毕业于中央财经大学，获硕士学位；2005年7月至今就职于成都行政学院。主业教师与科研，同时担任多个刊物专栏编辑，接受企事业单位的多个咨询与与调研。如：跳出成都谋成都，川渝毗邻地区旅游项目整合营销等。通过数据整理和统计分析、结合经济与营销常识，以形象化的图表向客户展示我们的研究发现，为企事业单位的发展提供助力。
|
| 目錄：
|
第1章 大数据时代，要懂点统计学 1
1.1 真实的数据也会说谎 2
1.2 那些不会统计学的倒霉蛋 4
◎ 1.2.1 重新解读小马过河 4
◎ 1.2.2 名校毕业生的收入有这么高吗 5
◎ 1.2.3 男女比例会有不同吗 7
1.3 数据虽好，但分析更重要 9
◎ 1.3.1 不可忽视的数据清理工作 9
◎ 1.3.2 分析数据也要考虑具体情境 10
◎ 1.3.3 合适的图表数据的可视化 11
1.4 统计学，就是在玩数据 14
1.5 大数据时代下，统计学该怎么玩 15
第2章 不讲道理的统计陷阱 19
2.1 用来忽悠人的平均数 20
◎2.1.1 老板给的平均工资靠谱吗 20
◎2.1.2 广告营销中的平均数 22
◎2.1.3 这些比平均数更值得看 24
2.2 让你产生错觉的百分比 27
◎2.2.1 商品的折扣等于实惠吗 27
◎2.2.2 测测你的概率思维 29
◎2.2.3 相对数和百分比 31
2.3 有失偏颇的样本 33
◎2.3.1 出人意料的总统特朗普 33
◎2.3.2 不爱运动者的借口 35
◎2.3.3 什么样本才合理 36
2.4 分不清的相关和因果 38
◎2.4.1 冰激凌和犯罪有关系吗 39
◎2.4.2 汽车竟然对香草味过敏 40
◎2.4.3 相关和因果有何不同 42
2.5 不公平的比较 43
◎2.5.1 飞机变成了危险的交通工具 43
◎2.5.2 参军竟然更加安全 44
◎2.5.3 如何客观公正地比较 45
第3章 参差不齐的统计数据 49
3.1 数据与二手数据 50
◎3.1.1 数据到底是什么 50
◎3.1.2 我们周围有哪些二手数据 52
3.2 你是教练，会选择谁参赛 53
◎3.2.1 教练的烦恼，选择谁更合适 54
◎3.2.2 运动水平，应该怎么来衡量 54
◎3.2.3 成绩稳定性，又该如何来衡量 56
3.3 智商测验真的靠谱吗 60
◎3.3.1 智商测验里的偏差 60
◎3.3.2 误差，在所难免 62
3.4 更加公平的评分机制 63
◎3.4.1 掐头去尾的评分机制 63
◎3.4.2 加权的评分机制 66
第4章 充满随机的概率世界 69
4.1 哪种赌博赢的概率更大 70
◎4.1.1 哪种规则对庄家更有利 70
◎4.1.2 简单的概率计算 71
◎4.1.3 用概率来解决这个问题 73
4.2 傻傻分不清的加法和乘法 75
◎4.2.1 抛硬币中的概率学问 75
◎4.2.2 抽奖10次就一定能够中奖吗 77
◎4.2.3 概率不能够简单相加 78
4.3 用概率帮你相亲 80
◎4.3.1 如何选到最满意的TA 80
◎4.3.2 用概率做出选择 81
4.4 玩游戏也能玩出概率 86
◎4.4.1 抛阶砖的游戏 86
◎4.4.2 为什么抛阶砖难中奖 87
◎4.4.3 把问题转化为几何概率 89
4.5 黑天鹅事件与小概率 91
◎4.5.1 什么是黑天鹅事件 91
◎4.5.2 黑天鹅给我们的启示 93
第5章 估计未来的数学期望 95
5.1 两个赌徒如何分赌金 96
◎5.1.1 赌徒给数学家下了战书 96
◎5.1.2 数学家用期望解决了问题 96
◎5.1.3 数学期望到底是什么 99
5.2 做一个精明的求职者 101
◎5.2.1 面试机会多了，应该怎么办 101
◎5.2.2 利用期望来作出最合理的安排 102
5.3 找到最佳的理财方式 106
◎5.3.1 哪一种理财方式收益最大 106
◎5.3.2 用期望来作理财决策 108
5.4 支付宝集五福，你分到了多少 110
◎5.4.1 支付宝的两次集五福活动 110
◎5.4.2 估算集五福的期望收益 113
5.5 最强大脑也做错的题目 114
◎5.5.1 有趣的美女搭讪问题 114
◎5.5.2 最强大脑玛丽莲的做法 115
◎5.5.3 这个游戏到底公平吗 117
第6章 令人信服的统计规律 121
6.1 彩票倍投法为何不靠谱 122
◎6.1.1 彩票倍投的基本策略 122
◎6.1.2 用期望来分析倍投是否可靠 123
6.2 赌场为什么总能赚钱 126
◎6.2.1 不可忽视的赌场规则 126
◎6.2.2 大数法则，帮助赌场赚钱 127
6.3 所谓的股票专家 130
◎6.3.1 股票专家的常用套路 130
◎6.3.2 数据够大，你也可以成为股票专家 131
6.4 下一次，硬币哪一面朝上呢 133
◎6.4.1 下一次一定是正面朝上吗 133
◎6.4.2 概率和频率的暧昧关系 134
6.5 做老板要懂的统计规律 136
◎6.5.1 工厂老板应该开几台机器 136
◎6.5.2 有没有更好的方案呢 138
第7章 一叶知秋样本数据 143
7.1 捉放法来测鱼塘的产量 144
◎7.1.1 捉放法估算鱼的总数 144
◎7.1.2 捉放法的统计学原理 145
7.2 二战中德军到底有多少坦克 147
◎7.2.1 如何估计德军坦克总数 147
◎7.2.2 这个案例的启示 149
7.3 另类计算法 150
◎7.3.1 一般的方法 150
◎7.3.2 蒙特卡洛方法 152
◎7.3.3 计算圆周率的大小 153
7.4 随机化应答技术 155
◎7.4.1 遇到尴尬的问题，你会如何调查 155
◎7.4.2 随机化应答技术，化解尴尬 156
第8章 分辨真假的统计实验 161
8.1 大爷卖的枣儿甜吗 162
◎8.1.1 你猜大爷的枣儿甜不甜 162
◎8.1.2 用假设检验的方法分析 163
8.2 巧用铜钱鼓舞士气 166
◎8.2.1 狄青用计鼓舞士气 166
◎8.2.2 用假设检验的方法分析 167
8.3 经典案例：女士品茶 169
◎8.3.1 女士真有这种鉴别能力吗 170
◎8.3.2 费歇尔教授的实验 171
第9章 有趣的统计悖论 175
9.1 难倒一片的蒙提霍尔悖论 176
◎9.1.1 何为蒙提霍尔悖论 176
◎9.1.2 正确的解决思路 177
◎9.1.3 有趣的争议 179
9.2 出乎意料的生日悖论 180
◎9.2.1 生日同一天的概率有多大 180
◎9.2.2 为何会出现生日悖论 183
9.3 违反直觉的选举悖论 184
◎9.3.1 什么是选举悖论 184
◎9.3.2 分析选举悖论 184
第10章 挖掘数据的统计分析 189
10.1 最佳搭档：啤酒和尿布 190
◎10.1.1 啤酒和尿布的化学反应 190
◎10.1.2 挖掘数据，发现不一般的关系 191
◎10.1.3 留给今天的启示 192
10.2 住高压电线附近有害吗 193
◎10.2.1 学术界的两种不同观点 194
◎10.2.2 数据分析要小心 195
|
| 內容試閱：
|
统计学，在许多人看来是一门非常枯燥的学科。因为统计学的工作，就是和数据打交道，需要对数据进行分析，其中还要用到数学知识。可想而知，有多少人仅仅看到那些数字和概念，就不愿意继续接触统计学了；又有多少人仅仅碰到了统计学中一些复杂的数学计算以及几个看起来体态庞大的数学公式，就不敢进一步了解统计学了。但不论你是因为觉得统计学枯燥乏味，还是因为觉得统计学复杂难懂而不愿意学习统计学，这样的想法必然会令你落后于大数据时代的思想潮流。
大数据时代已经来到，人们对于数据越来越重视，对于数据的分析越来越普遍，这时候统计学的作用也越来越明显了。统计学不仅仅是一门学科，更相当于一种应用工具，具有极高的实用价值。在学术领域中，其他各个学科的研究都离不开统计学的基本方法，如物理学、生物学这样的理工科，经济学、管理学这样的工商类，历史学、政治学这样纯粹的文史类学科。在商业领域，人们利用统计学中的方法来收集数据、处理数据、分析数据，从中发现问题，挖掘数据背后的规律，预测未来的趋势，从而为商业决策提供参考。
最早，就有尿布和啤酒搭档售卖的经典案例，正是因为超市的管理者通过分析商品的销售数据，发现了这两件商品之间的关系，将它们摆放到一起进行销售，巧妙地提高了这两件商品的整体销量。如今，通过统计学的方法来分析数据，挖掘数据背后的关系，已经应用到了各个领域当中。例如，电商平台通过分析后台的购物数据，可以在用户购物的时候提供精准的商品推荐；金融行业的咨询师利用往年的数据，预测未来的金融曲线走向；产品售后人员收集用户的反馈信息，通过分析发现产品还存在哪些问题
但当大家都认识到了统计学的重要性，也有对统计学的求知欲望时，仍觉得统计学内容枯燥、计算复杂难懂，又怎么办呢？事实上，有这样困扰的人绝不在少数，许多人正是因为这个困扰，而与统计的世界擦肩而过。虽然市场上的统计学书籍越来越多，这其中就有许多的统计入门书籍，这些统计学书籍，要么是在讲统计分析的各种工具和相关技术，要么就是长篇大论在讲统计学的理论。前者并不适合只想要了解统计学的普通读者，后者又夹杂了一些让读者头痛的复杂理论和计算。要是有一本统计学入门书籍，只阐述一些和生活相关的统计知识，没有那些晦涩难懂的概率和复杂的计算就太好了。这就是本书所致力追求的目标，要让读者通过一个更加轻松简单的途径来学习统计学。本书通过一个个和生活息息相关的统计学故事或案例，让读者轻松地走进统计学的大门，改变读者对统计学枯燥难懂的刻板印象，让读者从统计学的角度来看待生活，并且将统计学的方法应用到实际生活当中，充分体验到统计学和大数据的无穷乐趣。
作 者
|
|
購物車/收銀台(0) | 在線留言板
| 付款方式
| 聯絡我們
| 運費計算
| 幫助中心 |
加入書簽
HOME
新書上架
