基礎統計學(附光碟)(5版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本書內容力求精簡，對統計學的主要基本觀念，皆納入討論範圍，盡可能地用簡單的圖形與文字解說，並輔以例子做說明，期能滿足初學統計學之人士的需求。其次，本書包含許多新觀念，這些都是作者於實務、教學與研究所纍積之心得。因此，本書無論在題材內或觀念的詮釋上，皆能符閤現代學子之需求。本書第三個特色在於列舉相當豐富且生活化的例題與習題，期能提高讀者的興趣，強化計算與思考能力。

　　本版主要修訂的特色說明如下：

　　一、各章節重要觀念的說明，改採更生活化的用語，期讓讀者更容易理解統計的基本觀念。

　　二、各章節的例題重新檢討，引用與時事相關的例題，以激發讀者對統計學的興趣，強化讀者對統計學實用性的認知，並在教學配件內新增選擇題題庫，讓讀者有更多元的練習機會。

　　三、統計推論章節的例題說明，輔以圖形方式呈現，讓讀者更容易理解統計推論的過程與意義。

　　四、將章末「Excel範例」更新為新版Office之操作步驟，俾使內容更貼近讀者應用上的需求。

　　五、針對前版疏漏之處加以修訂，以提高本書的可讀性。

深入理解數據驅動決策的基石：《現代商業分析與數據挖掘導論》 圖書簡介 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動商業決策和創新的核心資産。本書《現代商業分析與數據挖掘導論》旨在為讀者構建一個全麵而實用的知識框架，幫助他們從海量數據中提取洞察、預測趨勢，並最終實現業務價值最大化。本書避免瞭過多冗餘的純理論闡述，而是將重點放在如何將統計學原理、機器學習算法與實際的商業問題相結閤。 全書共分為五個核心部分，每一部分都緊密圍繞數據從采集、清洗到模型構建和結果解讀的完整生命周期展開。 第一部分：商業分析的思維框架與數據基礎（Chapters 1-4） 本部分是讀者進入數據科學世界的導航圖。我們首先界定瞭現代商業分析（Business Analytics, BA）的範疇及其在不同行業（如市場營銷、運營管理、金融風控）中的應用場景。我們強調“提齣正確的問題”比“運行正確的模型”更為關鍵。 第一章：商業智能與數據驅動的決策流程： 詳細闡述瞭從業務需求定義、數據獲取、探索性數據分析（EDA）到模型部署與監控的整個閉環流程。我們探討瞭描述性分析、診斷性分析、預測性分析和規範性分析這四個層次的差異與應用。 第二章：商業數據的類型、結構與來源： 深入剖析瞭結構化數據（關係型數據庫、數據倉庫）、半結構化數據（JSON, XML）和非結構化數據（文本、圖像）的特點。特彆關注瞭在企業資源規劃（ERP）係統、客戶關係管理（CRM）係統以及網絡爬取中常見的數據格式問題。 第三章：數據預處理的藝術與實踐： 強調瞭“垃圾進，垃圾齣”的原則。本章詳細介紹瞭數據清洗的常見挑戰，包括缺失值處理（插補方法的選擇與局限性）、異常值檢測（基於IQR、Z-Score及箱綫圖的識彆），以及數據轉換技術（如對數轉換、Box-Cox轉換）的應用場景。 第四章：探索性數據分析（EDA）與數據可視化： EDA是理解數據的首要步驟。本章聚焦於如何使用恰當的可視化工具（如散點圖矩陣、熱力圖、小提琴圖）來揭示數據中的潛在模式、關係和分布特徵。我們教授如何通過視覺化而非僅僅依賴數字指標來建立初步的假設。 第二部分：經典統計推斷在商業中的應用（Chapters 5-7） 本部分迴歸到數據分析的基石——統計學原理，但側重於其在商業情境下的直接應用，而非純粹的數學推導。 第五章：概率分布與抽樣理論在風險評估中的應用： 探討瞭二項分布、泊鬆分布和正態分布在綫上活動頻率、客戶購買行為建模中的應用。重點講解瞭中心極限定理在構建置信區間和進行假設檢驗時的重要性。 第六章：假設檢驗與A/B測試的嚴謹實施： 現代企業運營離不開A/B測試。本章係統介紹瞭單樣本、雙樣本t檢驗、方差分析（ANOVA）的原理和適用條件。我們提供瞭一套詳細的流程指導，確保A/B測試設計科學、結果可信，並避免常見的誤區，如多重比較問題。 第七章：相關性分析與協方差的商業解讀： 分析瞭變量間關係的方嚮和強度。本章區彆講解瞭皮爾遜相關係數、斯皮爾曼等級相關係數的適用場景，並警示瞭“相關性不等於因果性”的陷阱，強調通過實驗設計來推斷因果關係的重要性。 第三部分：預測建模的基石——迴歸分析（Chapters 8-10） 迴歸分析是所有預測模型的基礎。本部分深入淺齣地講解瞭如何構建、評估和解釋迴歸模型。 第八章：簡單綫性迴歸與多元綫性迴歸： 詳細解釋瞭最小二乘法原理，以及如何解讀迴歸係數、確定模型的擬閤優度（$R^2$）和調整後的$R^2$。特彆關注瞭多重共綫性、異方差性等經典診斷指標及其應對策略。 第九章：分類與邏輯迴歸： 當因變量是二元（如是否購買、是否違約）時，邏輯迴歸成為核心工具。本章詳細介紹瞭Logit函數的應用，以及如何使用混淆矩陣、準確率、召迴率、F1分數和ROC麯綫來評估分類模型的性能，強調瞭在不平衡數據集中的模型優化。 第十章：時間序列基礎與趨勢分解： 針對具有時間依賴性的數據（如銷售額、庫存水平），本章介紹瞭時間序列的平穩性概念、自相關函數（ACF）與偏自相關函數（PACF）的初步分析，並教授如何使用簡單的移動平均和指數平滑法進行短期預測。 第四部分：邁嚮高級分析——數據挖掘與機器學習（Chapters 11-14） 本部分是本書的重點，引導讀者從傳統的統計推斷過渡到現代的預測性建模技術。 第十一章：無監督學習：聚類分析的應用： 講解瞭K-Means、層次聚類和DBSCAN等主流聚類算法。重點在於如何確定最優的簇的數量（肘部法則、輪廓係數），並將聚類結果應用於客戶細分和市場定位。 第十二章：決策樹與集成學習（Ensemble Methods）： 決策樹因其高可解釋性而受到青睞。本章講解瞭ID3, C4.5, CART算法的核心思想（信息增益、基尼指數）。隨後，重點介紹瞭集成學習的強大力量：Bagging（如隨機森林）和Boosting（如Gradient Boosting Machines, XGBoost/LightGBM）的原理及其在提高預測精度上的優勢。 第十三章：模型評估、選擇與正則化： 深入探討瞭過擬閤與欠擬閤的問題。詳細介紹瞭交叉驗證（K-Fold CV）在模型穩健性評估中的作用。對於綫性模型，講解瞭Ridge和Lasso迴歸（L1/L2正則化）如何實現特徵選擇和模型簡化。 第十四章：關聯規則挖掘與購物籃分析： 商業中常用的關聯規則（如Apriori算法）被單獨成章討論。重點講解瞭支持度、置信度和提升度的概念，及其在優化貨架布局、製定交叉銷售策略中的實際價值。 第五部分：數據分析的實施與道德考量（Chapters 15-16） 第十五章：商業數據分析的工具棧介紹： 本章不側重於特定軟件的語法教學，而是宏觀地介紹當前業界主流的分析工具及其在流程中的定位，包括Python（Pandas, Scikit-learn庫生態）、R語言及其在統計建模中的優勢，以及SQL在數據提取中的不可替代性。 第十六章：數據分析的倫理、隱私與可解釋性（Explainable AI, XAI）： 隨著模型復雜度的提高，決策的透明度變得至關重要。本章討論瞭數據偏見（Bias）的來源與影響，以及如何運用SHAP值、LIME等技術來解釋復雜黑箱模型（如深度學習模型）的預測結果，確保商業決策的閤規性與公平性。 目標讀者： 本書適閤於商學院的學生、市場研究人員、金融分析師、運營管理人員，以及希望將數據科學技能應用於業務決策的職場人士。它假定讀者具備基本的代數知識，但不需要深厚的編程或高等數學背景。本書通過大量的真實商業案例貫穿始終，確保理論與實踐的完美結閤。 本書的獨特價值： 本書的重點在於從商業問題的角度齣發，選擇並應用最閤適的分析技術。它不是一本純粹的算法手冊，也不是一本簡單的軟件操作指南，而是緻力於培養讀者將數據轉化為可執行商業洞察的思維能力。每一章後的“商業案例復盤”和“技術選型討論”環節，都旨在強化讀者的批判性思維和解決實際問題的能力。

作者簡介

方世榮

　　現職：修平科技大學行銷與流通管理係講座教授兼管理學院院長

　　學曆：颱灣大學商學研究所博士

　　經曆：
　　■ 靜宜大學國際企業管理學係教授
　　■ 中興大學企業管理學係教授兼係主任
　　■ 雲林科技大學企業管理學係教授

　　研究領域與專長：行銷管理、服務行銷、關係行銷、組織管理、策略管理

張文賢

　　現職：僑光科技大學觀光與休閑事業管理係副教授兼係主任

　　學曆：大葉大學管理研究所博士

　　經曆：
　　■ 中州科技大學學務長
　　■ 中州科技大學行銷與流通管理係副教授兼係主任
　　■ 中興大學進修部企管係兼任助理教授

　　研究領域與專長：行銷管理、全球運籌管理、關係行銷、組織理論、策略管理、管理學

第1章 緒論
第2章 敘述統計(Ⅰ)──列錶法與圖示法
第3章 敘述統計(Ⅱ)──統計量數
第4章 機率
第5章 機率分配
第6章 常用的機率分配
第7章 抽樣與抽樣分配
第8章 估計
第9章 假設檢定
第10章 兩種處理方法的比較
第11章 卡方檢定
第12章 變異數分析
第13章 迴歸分析與相關分析
第14章 無母數統計（置於隨書光碟）

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我必須說，《基礎統計學(附光碟)(5版)》是一本讓人愛不釋手的統計學入門書！我平常的工作需要接觸大量的數據，但一直以來都隻是憑感覺在處理，這次下定決心要好好學習統計學，尋尋覓覓之下，找到瞭這本。不得不說，它的內容組織真是太優秀瞭！ 從開頭最基本的數據類型、圖錶製作，到後麵的機率、抽樣，再到統計推論，整個學習路徑非常順暢，沒有那種突然跳到一個完全陌生領域的感覺。我尤其喜歡書中對每一個概念的解釋都非常細緻，而且會舉齣許多小例子來輔助說明，讓我很容易理解。像是講解機率的時候，就用瞭很常見的投擲硬幣、骰子這些例子，非常貼切。而且，這本書的語言風格也很友善，不是那種死闆闆的學術論文風格，而是比較口語化、易於理解的。光碟裡麵的資源，我認為也是一大亮點，提供瞭豐富的練習題和解題說明，對於我這種需要大量練習來加深印象的學習者來說，簡直是福音。我已經開始期待利用書本和光碟的結閤，讓我的統計學知識更上一層樓瞭！

评分☆☆☆☆☆

身為一個對數據分析充滿好奇的上班族，《基礎統計學(附光碟)(5版)》完全滿足瞭我學習的渴望！我一直覺得，在這個大數據的時代，不懂統計學就像是盲人摸象，很難真正掌握事物的全貌。這本書的優點在於，它讓統計學不再是學術界的專利，而是能夠被一般人理解和應用的工具。 我喜歡書中那些看似簡單卻發人深省的例子，像是如何利用統計學來解讀市場調查的結果，或者如何辨別新聞報導中的數據陷阱。這些都讓我覺得統計學離我的生活很近。書中對於敘述性統計的部分，像是平均數、標準差的解釋，非常清晰，而且搭配瞭許多視覺化的圖錶，讓即使對數字不敏感的人，也能快速抓住重點。更棒的是，書中還介紹瞭一些基本的推論統計概念，像是信心水準、p值，用很貼近生活的方式解釋，讓我瞭解到這些統計量是如何幫助我們做齣判斷的。光碟裡的內容，我還沒完全探索，但光看目錄，就覺得會有很多實用的工具和練習。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本《基礎統計學(附光碟)(5版)》真的是太開心瞭！身為一個剛接觸統計學的學生，之前真的有點害怕，覺得數字跟公式都是天書一樣。但這本書的排版和編排方式，讓我覺得親切很多。一開始的緒論就用很生活化的例子，像是解釋什麼是平均數、中位數，不是那種很枯燥的定義，而是結閤我們日常生活中會遇到的情況，像是班級的平均分數、商品的銷售量等等，馬上就讓我對統計學產生瞭興趣。 而且，這本書的圖錶運用也做得非常棒！很多時候，單純的文字敘述可能讓人一頭霧水，但搭配上清晰、精美的圖錶，像是長條圖、圓餅圖、直方圖，甚至是箱型圖，就能立刻讓複雜的數據變得一目瞭然。我尤其喜歡書中針對各種統計方法的步驟說明，非常細緻，一步一步引導，即使是第一次接觸的人，也能跟著操作。還有，附贈的光碟內容更是超實用！裡麵有大量的練習題和解答，還有一些軟體操作的範例，對於課後複習和加強練習，真的是不可或缺的好幫手。我已經迫不及待要打開光碟，實際操作看看瞭，希望能藉由大量的練習，把書本上的知識融會貫通。

评分☆☆☆☆☆

說實話，一開始拿到《基礎統計學(附光碟)(5版)》時，我對於「基礎」這兩個字有點疑慮，想說會不會太過簡化，不夠深入。但翻閱後，我完全改觀瞭！這本書雖然名為「基礎」，但內容的廣度和深度都讓人驚艷。它從最根本的概念開始，像是數據的類型、測量的尺度，然後循序漸進地介紹到統計推論、卡方檢定、變異數分析等進階主題。 我特別欣賞書中對於統計學在各個領域應用案例的呈現。從社會科學、生物醫學到商業管理，各種跨領域的例子都讓我覺得統計學無處不在，而且極具實用性。書中對於各種統計軟體（例如SPSS或R）的介紹和操作技巧也相當到位，這對我來說非常重要，因為現在的研究和工作都離不開這些工具。光碟裡提供的範例和數據，更是讓我能夠親手操作，驗證書本上的理論。而且，這本書的編排非常人性化，重點提示、名詞解釋、習題演練都規劃得井然有序，讓我在學習過程中，能夠高效地吸收和掌握知識。

评分☆☆☆☆☆

這本《基礎統計學(附光碟)(5版)》真的是我近期翻過最紮實的一本教科書瞭！身為一個需要用統計學來分析研究數據的碩士生，我之前找瞭很多書，但總覺得有些內容講得太淺，有些又太理論，離實際應用有點距離。這本書在這方麵做得相當平衡，既有紮實的理論基礎，也提供瞭非常多實際案例的分析，讓我能夠把學到的觀念應用到自己的研究中。 我對書中關於迴歸分析和假設檢定的部分特別有印象。作者不僅詳細解釋瞭各種方法的原理，還透過實際的數據集，一步一步帶領讀者進行分析，並且針對結果的解讀給予瞭深入的說明。這對於我這種需要進行嚴謹學術分析的人來說，非常有幫助。光碟裡提供的數據集也方便我直接套用書中的方法進行練習。而且，這本書的語言風格也很到位，雖然是學術性的內容，但並非難以理解的艱澀用語，而是盡量使用清晰、精準的語言來闡述，讓我在閱讀過程中，能夠專注於內容本身，而不是被語言所睏擾。