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第1章 生活在数据时代1

1.1 数据分析无处不在2

1.1.1 常用的国家统计指标2

1.1.2 制造业的数据分析应用9

1.1.3 营销领域的数据分析应用13

1.1.4 医疗行业的数据分析应用15

1.2 人人都能成为数据分析师16

1.2.1 数据分析过程17

1.2.2 数据分析工具21

1.2.3 数据分析师的成长之路26

第2章 耳熟能详的数据你真的了解吗29

2.1 数据的类型30

2.1.1 数据的结构属性分类30

2.1.2 数据的连续性特征分类31

2.1.3 数据的测量尺度分类33

2.2 数据描述的三个维度35

2.3 数据的集中趋势描述36

2.3.1 算术平均值37

2.3.2 几何平均值39

2.3.3 众数40

2.3.4 中位数41

2.4 数据的离散程度描述42

2.4.1 极差42

2.4.2 平均偏差43

2.4.3 方差和标准差44

2.4.4 变异系数48

2.4.5 四分位极差49

2.5 数据的分布形态描述50

2.5.1 概率50

2.5.2 概率分布53

2.5.3 离散型概率分布：二项分布54

2.5.4 离散型概率分布：多项分布56

2.5.5 离散型概率分布：超几何分布57

2.5.6 离散型概率分布：泊松分布59

2.5.7 连续型概率分布：指数分布62

2.5.8 连续型概率分布：均匀分布65

2.5.9 连续型概率分布：正态分布66

2.5.10 正态分布作为二项分布近似73

2.5.11 正态分布作为泊松分布近似76

第3章 数据分析的“内核”：推断分析79

3.1 见微知著的抽样80

3.1.1 抽样的意义80

3.1.2 抽样方法81

3.1.3 样本推断的理论基础84

3.2 数据的处理86

3.2.1 数据处理的不良案例86

3.2.2 正确的数据存储形式87

3.3 样本到总体的桥梁：抽样分布88

3.3.1 抽样分布的定义88

3.3.2 Z分布90

3.3.3 T分布95

3.3.4 切比雪夫定理98

3.3.5 卡方（x2）分布99

3.3.6 F分布100

3.4 数据分析的第一板“斧”：参数估计102

3.4.1 参数估计的类型102

3.4.2 Z分布与总体均值的区间估计104

3.4.3 T分布与总体均值的区间估计110

3.4.4 切比雪夫定理与总体均值的区间估计113

3.4.5 卡方（x2）分布与总体方差的区间估计115

3.4.6 F分布与两个总体方差比的区间估计119

3.4.7 两个总体均值差的区间估计121

3.4.8 总体比率的区间估计133

3.4.9 样本容量的确定135

3.5 数据分析的第二板“斧”：假设检验142

3.5.1 假设检验的理论基础142

3.5.2 单样本的假设检验150

3.5.3 两样本的假设检验159

3.5.4 多样本的假设检验与方差分析166

3.6 数据分析的第三板“斧”：非参数检验184

3.6.1 非参数检验185

3.6.2 卡方检验187

3.6.3 Wilcoxon符号秩检验191

第4章 数据分析的终极目的：“为我所用”195

4.1 “相关”是继续分析的前提196

4.1.1 相关关系196

4.1.2 相关分析198

4.2 “回归”是相关分析的归宿209

4.2.1 回归分析综述209

4.2.2 简单线性回归分析211

4.2.3 多元线性回归分析226

4.3 发现事物随时间变化的规律235

4.3.1 时间序列分析综述235

4.3.2 长期趋势分析238

4.3.3 季节变动趋势分析248

4.3.4 循环变动和不规则变动252

4.3.5 时间序列分析应用254

第5章 给数据披上靓丽“外衣”：数据可视化259

5.1 数据的可视化260

5.1.1 数据可视化工具260

5.1.2 常用的统计图261

5.2 条形图、直方图和饼图262

5.2.1 条形图262

5.2.2 直方图264

5.2.3 饼图266

5.3 线图与面积图267

5.3.1 线图267

5.3.2 面积图267

5.4 散点图268

5.5 高低图与箱线图270

5.5.1 高低图270

5.5.2 箱线图271

5.6 时间序列图272

5.7 帕累托图274

5.8 P-P概率图和Q-Q概率图275

5.8.1 P-P概率图275

5.8.2 Q-Q概率图276