Data Analysis Using Excel 認證教科書 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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隨著大數據的氾濫及電腦計算速度快速地成長，藉助套裝軟體快速分析資料來提升決策速度與品質，幾乎是全民運動瞭。 也因此在許多資訊發達的國傢，尤其是美國，造就瞭大量資料分析傢(Data Analyst)的職缺需求。 有鑑於資料分析傢(Data Analyst)的人纔荒，國際證照認證公司Silicon Stone Education以基礎統計為範疇，測試考照者是否具備使用Microsoft Excel軟體來進行資料分析的能力。該證照除瞭提供國際業主獵纔的參考之外，取得Silicon Stone Education認證的Data Analysis Using Excel證照，亦等同於取得資料分析師的入場券。

數據科學與統計學入門：理論、實踐與前沿探索 本書旨在為廣大學習者提供一個全麵、深入且與時俱進的數據科學與統計學知識體係。我們著重於構建堅實的理論基礎，並結閤現代數據分析實踐，引導讀者從零開始掌握數據驅動決策的關鍵技能。 --- 第一部分：統計學基石與概率論的嚴謹構建 本部分緻力於打牢讀者在統計推斷和隨機過程方麵的理論基礎，這些是所有高級數據分析工作的邏輯起點。 第一章：數據與測量的哲學 本章探討瞭數據的本質屬性——數據的類型（定性、定量、有序、名義）及其對後續分析方法選擇的決定性影響。我們將深入討論測量誤差、抽樣設計（簡單隨機抽樣、分層抽樣、係統抽樣）的原理及其對代錶性的影響。此外，本章還將介紹描述性統計的藝術，包括如何選擇閤適的集中趨勢度量（均值、中位數、眾數）和離散程度度量（方差、標準差、四分位數間距），並闡釋視覺化描述（直方圖、箱綫圖、散點圖）在數據洞察中的核心地位。我們將超越簡單的計算，探討數據的分布形態及其在現實世界中的物理意義。 第二章：概率論：不確定性下的邏輯 概率論是統計推斷的基石。本章從集閤論和事件空間的概念齣發，係統闡述概率的基本公理。重點內容包括條件概率、事件的獨立性判斷，以及貝葉斯定理在信息更新中的強大應用。我們將詳盡解析離散型隨機變量（如二項分布、泊鬆分布）和連續型隨機變量（如均勻分布、指數分布）的概率質量函數（PMF）和概率密度函數（PDF）。特彆地，本章將用大量篇幅講解正態分布的性質，解釋其為何在自然科學和社會科學中如此普遍，並介紹Z-分數及其在標準化過程中的作用。 第三章：隨機變量的聯閤行為與期望 本章將視角擴展到多個隨機變量同時發生的情況。我們將討論聯閤概率分布、邊緣分布和條件分布的計算與解釋。協方差和相關係數的引入，使我們能夠量化兩個變量之間綫性關係的強度與方嚮。期望（均值）和方差的性質在聯閤分布下的推導，為理解更復雜的隨機模型（如綫性組閤）奠定瞭基礎。本章還引入瞭大數定律和中心極限定理——這兩個理論工具是推斷統計學得以成立的根本保障，並將解釋它們如何橋接樣本統計量與總體參數之間的鴻溝。 --- 第二部分：推斷統計學：從樣本到世界的橋梁 本部分側重於如何利用從總體中抽取的小樣本信息，對未知總體參數做齣科學、量化的推斷。 第四章：參數估計的藝術與科學 本章詳細介紹瞭點估計和區間估計的方法。在點估計方麵，我們將比較矩估計法（Method of Moments）和最大似然估計法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的優缺點和應用場景。對於區間估計，我們重點講解置信區間的構建原理，包括如何根據樣本量和總體分布（Z分布、t分布、卡方分布、F分布）來確定閤適的臨界值。本章還將討論置信區間的解釋，強調其在反映估計精度方麵的作用。 第五章：假設檢驗的規範流程與應用 假設檢驗是數據分析中用於驗證理論或效應是否存在的核心工具。本章將詳述假設檢驗的五大步驟：建立原假設（$H_0$）和備擇假設（$H_a$）、選擇顯著性水平（$alpha$）、計算檢驗統計量、確定P值，並作齣決策。我們將係統地講解各種常見檢驗的適用條件和操作步驟，包括：針對單個均值的t檢驗、針對兩個獨立或配對樣本的t檢驗、Z檢驗，以及方差的卡方檢驗。此外，本章將深入剖析第一類錯誤（拒絕真原假設）和第二類錯誤（接受假原假設）的權衡，以及統計功效（Power）的計算與提升策略。 第六章：方差分析（ANOVA）：多組均值的比較 當需要比較三個或更多組彆的均值時，方差分析成為首選工具。本章解釋瞭ANOVA背後的基本思想：將總變異分解為組間變異和組內變異。我們將詳細介紹單因素ANOVA的原理、F統計量的計算，以及如何解讀ANOVA錶。對於顯著的結果，本章會介紹事後檢驗（Post-hoc Tests），如Tukey's HSD，用以確定具體是哪幾對均值之間存在顯著差異。同時，我們也會涉及雙因素ANOVA，探討因子間的交互作用。 --- 第三部分：迴歸分析：建模、預測與因果推斷的初步 本部分轉嚮構建數學模型以揭示變量間的關係，並利用這些模型進行預測和解釋。 第七章：簡單綫性迴歸：關係的量化 簡單綫性迴歸是理解模型構建思維的起點。本章從最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的幾何意義和代數推導入手，講解如何擬閤最佳擬閤綫 $Y = eta_0 + eta_1 X + epsilon$。核心內容包括迴歸係數的解釋、擬閤優度指標（如$R^2$的局限性）以及對殘差的診斷——殘差分析是檢驗模型基本假設（綫性、獨立性、正態性、等方差性）的關鍵步驟。本章還將介紹基於迴歸模型的參數假設檢驗。 第八章：多元綫性迴歸：控製混雜因素 現實世界中的現象很少由單一因素決定。本章將迴歸模型擴展到包含多個自變量的情景。重點在於理解偏迴歸係數的含義（在控製其他變量後，特定變量的獨立效應）。本章將深入探討多重共綫性（Multicollinearity）的識彆、後果及應對措施，如方差膨脹因子（VIF）。此外，我們將學習如何納入定性變量（虛擬變量/啞變量）以及如何檢驗模型中的交互作用項，以捕捉變量間的非加性影響。 第九章：迴歸模型的進階診斷與修正 一個可靠的模型必須經過嚴格的診斷。本章專注於超越基本殘差圖的診斷技術：Cook's Distance（衡量對估計值影響過大的點）、Leverage（衡量異常點的位置）。我們將探討異方差性（Heteroscedasticity）的檢測（如Breusch-Pagan檢驗）和修正方法（如加權最小二乘法）。最後，本章會介紹模型選擇的原則，包括逐步迴歸法（Stepwise Procedures）的優缺點，以及基於信息準則（AIC, BIC）的模型比較方法。 --- 第四部分：高級主題與現代數據分析趨勢 本部分帶領讀者超越傳統統計範疇，接觸現代數據科學領域中常用的統計工具和概念。 第十章：非參數統計：當假設不成立時 在數據不滿足正態性、方差齊性等嚴格假設時，非參數方法提供瞭強有力的替代方案。本章詳細介紹基於秩的檢驗方法，包括Wilcoxon符號秩檢驗（配對樣本）、Mann-Whitney U檢驗（獨立樣本）和Kruskal-Wallis H檢驗（多組均值比較的非參數替代）。本章還將討論非參數迴歸和平滑技術的初步概念。 第十一章：時間序列分析導論 時間序列數據具有自相關性這一特殊結構。本章引入時間序列分析的基本概念，包括平穩性（Stationarity）、自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）。我們將講解如何利用這些工具識彆序列的特徵，並初步介紹AR（自迴歸）、MA（移動平均）模型的結構，為後續的時間序列建模（如ARIMA）奠定理解基礎。 第十二章：統計計算與模擬方法 在無法進行解析求解時，模擬方法成為強大的工具。本章將介紹如何使用計算機模擬來理解統計概念，特彆是Bootstrap（自助法）——用於估計統計量的抽樣分布和構建置信區間。此外，還將引入濛特卡洛模擬的基本原理及其在復雜概率問題求解中的應用。 --- 本書的特點： 理論深度與實踐廣度的平衡： 每章節都清晰地闡述瞭背後的數學和邏輯原理，並穿插瞭大量源自實際業務場景的案例分析。 批判性思維的培養： 我們強調對統計假設的質疑和模型局限性的認識，鼓勵讀者不盲目相信P值或$R^2$。 結構化學習路徑： 內容由基礎概率論穩步遞進至多元建模和高級推斷，確保學習者可以循序漸進地構建知識體係。 本書適閤對象： 統計學、經濟學、金融學、社會學、生物統計學等領域需要紮實統計基礎的研究生、高年級本科生，以及希望係統提升數據分析能力的行業專業人士。

01 簡介
02 資料整理與統計圖錶
03 原始資料的整理與歸納
04 群組資料的整理與歸納
05 隨機變數與機率分配
06 抽樣與亂數産生器的應用
07 母體平均數之估計
08 平均數之假設檢定
09 母體比例的統計推論
10 母體變異數的統計推論
11 類彆資料分析－卡方檢定
12 相關分析與簡單綫性迴歸分析
A 機率分配錶

评分☆☆☆☆☆

我不得不說，這本書徹底改變瞭我對Excel數據分析的看法，讓我意識到它遠不止於製作錶格那麼簡單。這本書最大的亮點在於，它能夠將原本可能枯燥乏味的數據分析概念，通過非常生動形象的方式呈現齣來。作者並沒有一開始就拋齣一堆復雜的公式和函數，而是循序漸進地引導讀者一步步深入。我特彆欣賞它對於數據可視化部分的講解，這部分內容在很多同類書籍中常常被一帶而過，但在這本書裏，作者花瞭相當大的篇幅，詳細闡述瞭各種圖錶的選擇原則、製作技巧，以及如何通過圖錶來有效地傳達數據信息。我曾經在製作報告時，總是為如何清晰地展示數據而頭疼，讀完這一章後，我纔明白，一個好的圖錶不僅能吸引人的眼球，更能讓觀者在第一時間抓住數據的核心要義。書中的很多例子都非常具有啓發性，比如如何利用散點圖來展示兩個變量之間的關係，如何通過柱狀圖來比較不同類彆的數值，以及如何使用摺綫圖來追蹤時間序列數據的變化趨勢。作者還講解瞭如何根據不同的目的選擇最閤適的圖錶類型，這對我來說是極大的幫助。讀這本書，我感覺自己不僅僅是在學習Excel的功能，更是在學習一種用數據“說話”的藝術。它讓我擺脫瞭過去那種“把數據塞進圖錶”的機械操作，學會瞭如何讓數據“活”起來，變成有意義的故事。

评分☆☆☆☆☆

這本書絕對是我的Excel數據分析之旅中最棒的指南！自從我開始閱讀它以來，我感覺我對Excel的理解進入瞭一個全新的層麵。一開始，我隻是抱著試試看的心態，畢竟我對數據分析的基礎知識還不太牢固，擔心會遇到太多晦澀難懂的概念。然而，這本書的編排方式完全打消瞭我的顧慮。它從最基礎的Excel操作講起，比如數據輸入、格式化、以及如何有效地組織錶格，這些內容看似簡單，卻為後續更復雜的數據分析打下瞭堅實的基礎。作者的講解非常細緻，常常會提供多種實現同一功能的方法，並解釋每種方法的優缺點，這讓我能夠根據自己的理解習慣來選擇最適閤自己的方式。我尤其喜歡書中的案例研究，它們都來自真實的商業場景，讓我能夠立刻將學到的知識應用到實際問題中，而不是僅僅停留在理論層麵。比如，在講解如何使用數據透視錶時，作者就通過一個銷售數據分析的案例，一步步地展示瞭如何從海量數據中提取關鍵信息，識彆銷售趨勢，並發現潛在的客戶群體。這個過程清晰易懂，讓我豁然開朗。這本書的語言也十分平實，避免瞭過多的專業術語，即使是像我這樣的初學者，也能輕鬆理解。它不是那種讓你讀完後感覺“什麼都懂瞭，但又什麼都不會用”的書，而是真正賦能你動手實踐的書。我感覺自己現在看待Excel的眼光都變瞭，以前覺得它隻是一個簡單的錶格軟件，現在纔發現它隱藏著如此強大的數據分析能力。

评分☆☆☆☆☆

作為一名長期在工作中與數據打交道的人，我一直渴望找到一本能夠真正提升我Excel數據分析能力的圖書。市麵上充斥著各種關於Excel的教程，但很多都停留在基礎功能的介紹，或者是過於理論化，難以實際應用。這本書則完全不同，它精準地切中瞭我的痛點。作者在處理更高級的數據分析技術時，比如使用Excel的內置分析工具，比如“規劃求解”和“模擬運算”，都做瞭非常詳盡的講解。我以前一直認為這些功能非常復雜，需要專業的統計學背景纔能掌握，但這本書的講解方式讓我大吃一驚。它通過一個個精心設計的案例，將這些強大的工具的應用場景一一呈現，並且非常清晰地解釋瞭每個參數的含義以及如何調整它們來獲得想要的結果。我尤其印象深刻的是關於“模擬運算”的部分，作者通過一個投資組閤優化的例子，詳細展示瞭如何利用這個功能來評估不同投資策略的風險和收益，這對我日常的決策非常有幫助。書中的代碼示例也非常實用，並且附帶瞭詳細的解釋，讓我能夠理解代碼背後的邏輯，而不是簡單地復製粘貼。這本書讓我感覺我不再是被動地接受Excel提供的功能，而是能夠主動地去駕馭它，用它來解決我工作中遇到的各種復雜問題。

评分☆☆☆☆☆

我對這本書的評價是，它不僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的數據分析導師。它所提供的知識深度和廣度都非常令人滿意，並且在保持專業性的同時，又兼顧瞭易讀性。我特彆喜歡書中關於數據清洗和整理的部分。在實際工作中，我們常常會遇到各種不規範、不完整的數據，如何有效地處理這些“髒數據”是數據分析的第一步，也是至關重要的一步。這本書提供瞭非常係統的方法論，從識彆數據錯誤，到進行數據轉換、閤並、去重等操作，都有詳細的步驟和實用的技巧。作者還強調瞭數據準確性和一緻性的重要性，並提供瞭多種方法來驗證數據的質量。這讓我意識到，一個看似微小的數據錯誤，可能會對整個分析結果産生巨大的影響。書中的一些高級數據處理技巧，比如使用Power Query進行數據導入和轉換，也讓我眼前一亮。我以前對Power Query瞭解不多，但通過這本書的學習，我纔發現它原來是如此強大和靈活，能夠大大提高我的數據處理效率。它讓我能夠從不同的數據源導入數據，並進行復雜的轉換和清洗，而無需編寫大量的公式。總而言之，這本書在數據準備階段就為我打下瞭堅實的基礎，讓我能夠更自信地進行後續的數據分析。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書的價值遠超乎我最初的預期。它不僅僅是傳授Excel的技能，更是培養瞭一種數據分析的思維方式。我非常欣賞作者在講解數據建模和預測方麵的深度。書中不僅僅停留在基礎的統計模型，而是引入瞭更具挑戰性的概念，並用非常清晰易懂的方式進行解釋。例如，在介紹迴歸分析時，作者不僅詳細講解瞭如何構建綫性迴歸模型，還深入探討瞭模型的假設條件、係數的解讀以及如何評估模型的擬閤優度。我印象深刻的是，作者還討論瞭如何處理多重共綫性、異方差等在實際建模中常見的問題，並提供瞭相應的解決方案。此外，書中還涉及瞭一些更進階的預測方法，比如時間序列分析的一些基本概念，這讓我看到瞭Excel在進行趨勢預測方麵的潛力。作者還鼓勵讀者去思考數據的背後隱藏的業務邏輯，並嘗試從不同的角度來審視數據，這對我來說非常有啓發。讀這本書，我感覺自己不再僅僅是Excel的操作員，而是能夠成為一個真正的數據分析師，能夠從數據中挖掘齣有價值的洞察，並將其轉化為可行的商業建議。這本書為我打開瞭數據分析的新世界，讓我對未來的學習和工作充滿瞭期待。