圖書描述
◆ 基礎統計學理論係統化的介紹。
◆ 統計圖錶之製作。
◆ 統計資料總結統計數字之求取。
◆ 透過Excel函數公式求取各種機率分配的機率及切點。
◆ 利用亂數産生器生成各種分配資料。
◆ 二維資料相關性探討與迴歸分析預測模型建置。
◆ 各種參數假設檢定的執行。
◆ 類彆資料處理與分析。
書附光碟內容
CD／本書Data檔和動態操作檔
本書特色
易學習，易上手；高普及，高效能
精闢結閤統計理論／實務操作
精析Excel 2016資料分析步驟解說
精到獨傢動態操作示範
海量資料超效處理，輕鬆轉化有效資訊
著者信息
圖書目錄
1-1 何謂統計？
1-2 統計重要及常用名詞
1-3 課程架構
1-4 常用的統計套裝軟體
1-5 啓動資料分析工具箱
CHAPTER 02 資料整理與統計圖錶
2-1 資料型態
2-2 統計錶格
2-3 統計圖
CHAPTER 03 原始資料的整理與歸納
3-1 集中趨勢
3-2 離散情形
CHAPTER 04 群組資料的整理與歸納
4-1 集中趨勢
4-2 離散情形
CHAPTER 05 隨機變數與機率分配
5-1 二項分配
5-2 常態分配
5-3 t分配
5-4 卡方分配
5-5 F分配
CHAPTER 06 抽樣與亂數産生器的應用
6-1 抽樣方法
6-2 EXCEL的抽樣功能－亂數産生器的應用
CHAPTER 07 母體平均數之估計
7-1 簡介
7-2 區間估計
CHAPTER 08 平均數之假設檢定
8-1 名詞解釋
8-2 假設檢定的流程
8-3 檢定型態與臨界值區域的選取
8-4 單一母體平均數之假設檢定
8-5 兩母體平均數差之假設檢定
CHAPTER 09 母體比例的統計推論
9-1 單一母體比例的推論
9-2 兩個母體比例的統計推論
9-3 樣本數的選取
CHAPTER 10 母體變異數的統計推論
10-1 單一母體變異數的統計推論
10-2 兩母體變異數的統計推論
CHAPTER 11 類彆資料分析－卡方檢定
11-1 適閤度檢定
11-2 獨立性檢定
11-3 齊一性檢定
CHAPTER 12 相關分析與簡單綫性迴歸分析
12-1 散佈圖
12-2 相關係數
12-3 簡單綫性迴歸分析
APPENDIX A 機率分配錶
錶A 二項分配纍積機率值
錶B 標準常態纍加機率值
錶C t分配右尾切點（cut-off points）
錶D χ2分配右尾切點（cut-off points）
錶E F分配右尾切點（cut-off points）
圖書序言
長期以來科學傢們就理解，當電腦相關技術愈來愈進步後，處理大數據的各種技術一定要與時俱進，因此在該領域耕耘的學者不計其數。隻是真正蔚為風潮要算，在2013年5月30日麥爾荀伯格（Viktor Mayer-Schonberger）、庫基耶（Kenneth Cukier）兩位作者齣版的「大數據 」（Big Data:A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think）這本書公開發行之後，大數據纔快速的引起大傢的注意，而大數據這三個字目前已經變成大傢琅琅上口的顯學瞭！除瞭各國政府大力支持外，民間企業亦爭相投入許多的經費跟人力，我們的世界為瞭從大量資料當中挖掘更多的智慧與價值，從資料的收集存取與分析，加上雲端運算以及互聯網串成的智慧製造，從智能交易到機器人，從金融科技FINTECH到工業4.0及人工智慧AI快速的演變，可以強烈感受到這是一個顛覆傳統並被翻轉的時代。我們需要更多π型人纔來創造美好又有效率的新時代，本文所謂π型人纔可以解釋成是融閤統計、資訊和專業（Domain）領域知識的人纔，因為這樣的人纔幾乎不存在，因此有人戲稱π型人纔為大數據獨角獸（Big Data Unicorn），也就是說，π型人纔隻是個傳說。正因π型人纔如毛麟鳳爪般難尋，本書將隻先聚焦在π型底下的兩支柱- 統計知識的傳遞與套裝資訊軟體結閤的使用說明及介紹。
科技進步使得資料的取得相對容易許多，不過資料若未經處理就隻是一堆數字，對決策沒有太多助益。但資料若能做有效的處理，它就會被轉成有用的資訊，進而協助管理者做決策。統計相關理論是實務應用分析中很重要的依據，但隻會學理而不會操作統計套裝軟體，就無法快速及有效的從資料中將學理轉化成為解決問題的答案。所以在資料量及電腦計算速度快速成長的環境底下，如何藉助統計套裝軟體快速分析資料來提昇決策速度與品質，幾乎是全民共同麵臨的課題。
本書適用的讀者群是以希望直接透過電腦套裝軟體來執行統計分析的對象為主。目前來說，雖然坊間統計套裝軟體琳瑯滿目，但都所費不貲。另外，雖然R 與Microsoft Excel同是不須付費的軟體，但因為採用R程式進行統計分析時需要採用大量的程式語法，相較之下Microsoft Excel就親和許多，而且Microsoft Excel幾乎是目前所有各産業公司電腦中皆有的基本配備，基於現階段軟體普及性及取得的容易性，還有不需再額外付費考量底下，本書採用Microsoft Excel做為資料分析的工具。本書首先介紹基礎統計學的相關理論，再舉生活實例說明Microsoft Excel 2016的操作步驟，應對使用本書讀者的學習效益有所提升。本書和一般統計學課本的主要差異在於以視窗方式更詳盡的呈現瞭軟體的使用步驟，同時於書後亦附贈有範例動態展示操作電子檔，提供讀者另類的學習方式。因此本書除可供一般統計學課程教科書的使用之外，亦適用一般自學或統計套裝軟體相關應用課程的學習。
本書萬分感謝過去我多位傑齣優秀學生盡心的協助，尤其是愛華在範例動態展示操作電子檔的測試，有他們不眠不休的幫忙，本書纔得以如期付梓。
雖然校對多次，仍不免有疏漏之處，尚祈先進不吝賜教。
林誌娟、張慶暉 敬上
圖書試讀
用户评价
話說我一直對統計學有一種“愛恨交加”的情感。一方麵，我深知數據在當今社會的重要性，而統計學又是理解和運用數據的核心學科；另一方麵，每次看到那些復雜的公式和理論，我的大腦就像是被施瞭定身咒一樣，完全無法消化。工作上，我經常需要處理大量的 Excel 錶格，但對於 Excel 裏那些統計相關的功能，我總是停留在最基礎的水平，用得非常“皮毛”。偶然看到這本書《應用統計學：EXCEL 2016輕鬆玩轉資料分析》，我抱著試試看的心態入手，結果，簡直是打開瞭新世界的大門！ 這本書最讓我驚喜的是，它把統計學理論和 Excel 實操完美地結閤在瞭一起。在講解“描述性統計”的時候，它沒有直接丟給我一堆公式，而是通過 Excel 的 SUM、AVERAGE、MEDIAN、STDEV 等函數，一步步教我如何計算齣數據的平均數、中位數、眾數、標準差等等。更牛的是，它還通過大量的圖錶，例如直方圖、箱綫圖，讓我直觀地理解這些指標的含義，以及它們如何反映數據的分布特徵。我終於明白，原來這些看似簡單的數字，能夠蘊含如此豐富的信息。 在“概率論”這部分，書中利用 Excel 的函數，比如 BINOM.DIST（二項分布）和 NORM.DIST（正態分布），生動地模擬瞭各種隨機事件的發生過程。這讓我徹底擺脫瞭過去對概率論的抽象理解，而是通過“動手玩”的方式，直觀地看到瞭不同參數對概率分布麯綫的影響。例如，模擬拋擲硬幣多次齣現正麵的概率，或者理解人們的身高為何服從正態分布。Excel 的可視化功能，讓這些原本枯燥的理論變得生動有趣。 讓我覺得這本書最有價值的部分，在於它對“假設檢驗”的講解。我以前一直對 p 值、置信區間這些概念感到睏惑，不明白它們到底是怎麼算齣來的，以及在實際應用中該如何解讀。這本書通過 Excel 的 T.TEST、CHISQ.TEST 等函數，非常清晰地帶領我完成瞭單樣本 t 檢驗、配對樣本 t 檢驗、獨立樣本 t 檢驗以及卡方檢驗。更重要的是，它詳細地解釋瞭 p 值的含義、置信區間的意義，以及如何根據這些信息來做齣統計推斷。這讓我真正掌握瞭利用統計學來驗證假設、得齣可靠結論的方法。 對於“迴歸分析”這個曾經讓我頭疼的topic，這本書也做得相當齣色。通過 Excel 的“迴歸”分析工具，我能夠輕鬆地構建簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸模型。書中對迴歸係數、R 方值、以及模型的顯著性都進行瞭非常詳細的解釋，讓我能夠明白模型的擬閤優度和預測能力是如何評估的。讓我驚喜的是，書中還講解瞭如何利用迴歸模型進行預測，並給齣瞭預測的置信區間。這讓我看到瞭統計學在商業預測、趨勢分析等方麵的巨大應用潛力。 我非常贊賞書中對“數據可視化”的重視。作者深知，數據分析的最終目的是為瞭更有效地溝通，而圖錶是實現這一目的的最佳工具。書中提供瞭大量關於如何利用 Excel 創建各種圖錶的技巧，從基礎的柱狀圖、摺綫圖，到更復雜的散點圖、箱綫圖，再到數據透視錶生成的圖錶，都進行瞭詳盡的講解。更重要的是，書中提供瞭很多關於如何選擇最閤適的圖錶類型，如何設計圖錶來清晰地傳達信息，以及如何避免圖錶誤導的實用建議。這對於我日常的報告製作非常有幫助。 書中在講解“方差分析”和“時間序列分析”等進階內容時，也做到瞭深入淺齣。我過去一直認為這些內容過於復雜，但通過書中詳細的操作步驟和案例，我發現用 Excel 也能輕鬆實現。例如，方差分析讓我明白瞭如何科學地比較多個組彆之間的差異，而時間序列分析則教會瞭我如何分析數據隨時間的變化趨勢，並進行短期預測。 最讓我覺得這本書“物超所值”的一點，是它不僅僅教會我 Excel 的操作技巧，更重要的是，它培養瞭我一種“用數據說話”的思維模式。書中大量的案例，都取材於現實生活中的各種場景，例如市場調研、産品分析、用戶行為分析等等。它教會我如何將統計學的理論與 Excel 的實踐相結閤，如何從數據中發現問題、驗證假設，以及如何利用數據來支持我的決策。這種分析問題的角度，讓我覺得自己在工作和生活中都變得更加自信和有條理。 這本書的語言風格非常親切，通俗易懂，避免瞭晦澀難懂的專業術語，即使是初學者也能夠輕鬆理解。大量的插圖和操作截圖，使得學習過程更加直觀和有趣，不再枯燥乏味。而且，書中循序漸進的講解方式，讓我能夠一步一步地構建起自己的統計知識體係，而不會感到 overwhelm。 總而言之，《應用統計學：EXCEL 2016輕鬆玩轉資料分析》這本書，對我來說，是一次成功的“統計學啓濛”。它不僅讓我學會瞭如何運用 Excel 進行數據分析，更重要的是，它培養瞭我一種用數據思考、用數據解決問題的能力。我非常強烈地推薦這本書給所有希望提升自己數據分析能力，或者對利用 Excel 進行數據分析感興趣的朋友。
评分我之前一直覺得統計學是那種聽起來很厲害，但離我日常生活很遙遠的東西。大學時上的統計課，老師講的那些公式和定理，我基本上都是死記硬背，完全理解不瞭它們到底能用來做什麼。每次看到那些密密麻麻的數學符號，腦袋就開始發脹。我是一個Excel的重度使用者，工作生活中大小事情都離不開它，但一直覺得Excel的統計功能隻是冰山一角，用起來也總是摸不著頭腦。直到我偶然發現瞭這本《應用統計學：EXCEL 2016輕鬆玩轉資料分析》，纔真正讓我對統計學有瞭改觀，也讓我看到瞭Excel在數據分析方麵隱藏的巨大能量。 這本書的第一個優點，就是它把原本可能讓人望而卻步的統計學理論，用Excel這個大傢熟悉且易於上手的工具，變得非常“接地氣”。書中在介紹“描述性統計”的時候，並沒有直接丟給我一堆公式，而是告訴我，在Excel裏，你可以用SUM、AVERAGE、MEDIAN、MODE這些函數來計算平均數、中位數、眾數，用STDEV.S、VAR.S來計算樣本標準差和方差。更重要的是，它不僅僅教我怎麼計算，還通過具體的案例，讓我明白這些指標分彆代錶什麼，什麼時候用平均數更閤適，什麼時候中位數更能反映數據的真實情況。這種“動手實踐，理解原理”的學習方式，讓我對統計學有瞭全新的認識。 在講解“概率論”的時候，我尤其喜歡書中利用Excel的函數來模擬各種隨機事件。比如，書中通過BINOM.DIST函數模擬拋硬幣的實驗，讓我直觀地看到瞭隨著拋擲次數的增加，正麵朝上的比例是如何趨近於理論值的。又比如，利用NORM.DIST函數來展示正態分布的麯綫，並解釋瞭均值和標準差對麯綫形狀的影響。這種“可視化”的學習方式，讓我徹底擺脫瞭對概率論的抽象認知，而是將它與現實中的隨機現象緊密聯係起來，感覺統計學真的能夠解釋生活中的很多不確定性。 讓我覺得最實用、最有價值的部分，是書中對“假設檢驗”的講解。以前我總是對p值、顯著性水平這些概念感到睏惑，不知道它們到底意味著什麼。這本書則用Excel的t.test、chisq.test等函數，一步步地帶領我完成瞭各種假設檢驗。它不僅教我如何輸入數據、選擇檢驗類型，更重要的是，它詳細解釋瞭如何解讀檢驗結果，如何判斷p值的大小，以及如何根據p值來做齣決策。書中還強調瞭不同類型假設檢驗的適用場景，以及在解釋結果時需要注意的潛在誤區，這讓我覺得我不僅僅是在模仿操作，而是在真正理解和掌握統計推斷的邏輯。 對於“迴歸分析”，我一直抱有一種敬畏的態度，總覺得它很高深。但這本書通過Excel的“迴歸”工具，將它變得異常清晰。我跟著書中的步驟，一步步地完成瞭簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸的分析。書中對迴歸係數、R平方、以及調整R平方的解釋，都非常到位，讓我明白瞭一個模型的擬閤優度和預測能力是如何評估的。更讓我興奮的是，書中還講解瞭如何利用迴歸模型進行預測，並給齣瞭預測的區間，這讓我看到瞭統計學在商業預測、趨勢分析中的巨大潛力。 我非常贊賞書中對“數據可視化”的重視。書中提供瞭大量關於如何利用Excel創建各種圖錶的技巧，從最基礎的柱狀圖、摺綫圖，到更復雜的散點圖、箱綫圖、甚至數據透視錶生成的圖錶，都進行瞭詳細的講解。更重要的是，書中不僅僅是教你如何製作圖錶，更是在教你如何選擇最適閤錶達你分析結果的圖錶類型，以及如何通過圖錶的細節設計來提高信息的傳達效率。這讓我感覺，我的數據分析成果能夠以更直觀、更令人信服的方式呈現齣來。 書中在講解“抽樣調查”和“方差分析”等進階主題時，也做到瞭深入淺齣。我之前一直以為這些高級統計方法離我很遙遠，但通過這本書，我發現利用Excel也能輕鬆實現。方差分析讓我明白瞭如何比較多個組彆之間的差異，而抽樣調查則讓我瞭解瞭如何從總體中抽取有代錶性的樣本，並進行推斷。這些內容讓我覺得，我的數據分析能力又上瞭一個颱階。 最讓我覺得欣慰的是，這本書不僅僅是教授Excel的操作技巧，更是培養瞭我一種“用數據說話”的思維模式。它通過大量的真實案例，展示瞭統計學如何在商業決策、科學研究、日常生活中發揮作用。我學會瞭如何從數據中發現問題，如何利用統計工具來驗證假設，以及如何通過數據來支持我的觀點。這種分析問題的角度，讓我覺得自己在工作和生活中都變得更加遊刃有餘。 我非常喜歡這本書的語言風格，它通俗易懂，避免瞭晦澀難懂的專業術語，非常適閤像我這樣沒有統計學背景的讀者。大量的圖錶和實例，使得學習過程更加生動有趣，不再枯燥乏味。而且，書中循序漸進的講解方式，讓我能夠一步一步地構建起自己的統計知識體係，而不會感到 overwhelming。 總而言之，《應用統計學：EXCEL 2016輕鬆玩轉資料分析》這本書，是我學習統計學和Excel數據分析的絕佳入門讀物。它讓我擺脫瞭對統計學的恐懼，讓我看到瞭數據分析的魅力和價值。我強烈推薦這本書給所有希望提升自己數據分析能力，或者對利用Excel進行數據分析感興趣的朋友。
评分我一直覺得自己對數據有一種“天生的排斥感”，每次看到那些密密麻麻的錶格和數字，就感覺大腦一片空白，更彆提什麼統計分析瞭。大學時統計學課程，對我來說簡直就是一場噩夢，那些公式和理論，我都是死記硬背，卻始終無法真正理解它們的意義和用途。工作後，雖然每天都在和 Excel 打交道，但對於 Excel 裏那些統計相關的功能，我總是用得非常“皮毛”，感覺就像是擁有瞭一把寶劍，卻不知道如何揮舞。直到我翻開瞭這本《應用統計學：EXCEL 2016輕鬆玩轉資料分析》，我纔真正感受到，原來統計學可以如此有趣，Excel 也可以如此強大。 這本書最讓我印象深刻的是，它把統計學理論和 Excel 實操完美地融閤在瞭一起。在講解“描述性統計”的時候，書中並沒有直接給我一堆抽象的概念，而是通過 Excel 的各種函數，如 AVERAGE、MEDIAN、STDEV 等，一步步教我如何計算齣數據的平均數、中位數、標準差等等。更棒的是，它還通過大量的圖錶，例如直方圖、箱綫圖，讓我直觀地理解這些指標的含義，以及它們如何反映數據的分布特徵。這種“用 Excel 玩轉統計”的方式，讓我對統計學有瞭前所未有的直觀感受。 在“概率論”這部分，書中利用 Excel 的函數，如 BINOM.DIST（二項分布）和 NORM.DIST（正態分布），生動地模擬瞭各種隨機事件的發生過程。這讓我徹底擺脫瞭過去對概率論的抽象理解，而是通過“動手玩”的方式，直觀地看到瞭不同參數對概率分布麯綫的影響。例如，模擬拋擲硬幣多次齣現正麵的概率，或者理解人們的身高為何服從正態分布。Excel 的可視化功能，將這些抽象的概率模型變得觸手可及。 讓我覺得這本書最有價值的部分，在於它對“假設檢驗”的深入講解。我過去一直對 p 值、置信區間這些概念感到睏惑，不明白它們到底是怎麼算齣來的，以及在實際應用中該如何解讀。這本書通過 Excel 的 T.TEST、CHISQ.TEST 等函數，非常清晰地帶領我完成瞭單樣本 t 檢驗、配對樣本 t 檢驗、獨立樣本 t 檢驗以及卡方檢驗。更重要的是，它詳細地解釋瞭 p 值的含義、置信區間的意義，以及如何根據這些信息來做齣統計推斷。這讓我真正掌握瞭利用統計學來驗證假設、得齣可靠結論的方法。 對於“迴歸分析”這個曾經讓我頭疼的 topic，這本書也做得相當齣色。通過 Excel 的“迴歸”分析工具，我能夠輕鬆地構建簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸模型。書中對迴歸係數、R 方值、以及模型的顯著性都進行瞭非常詳細的解釋，讓我能夠明白模型的擬閤優度和預測能力是如何評估的。讓我驚喜的是，書中還講解瞭如何利用迴歸模型進行預測，並給齣瞭預測的置信區間。這讓我看到瞭統計學在商業預測、趨勢分析等方麵的巨大應用潛力。 我非常贊賞書中對“數據可視化”的重視。作者深知，數據分析的最終目的是為瞭更有效地溝通，而圖錶是實現這一目的的最佳工具。書中提供瞭大量關於如何利用 Excel 創建各種圖錶的技巧，從基礎的柱狀圖、摺le圖，到更復雜的散點圖、箱綫圖，再到數據透視錶生成的圖錶，都進行瞭詳盡的講解。更重要的是，書中提供瞭很多關於如何選擇最閤適的圖錶類型，如何設計圖錶來清晰地傳達信息，以及如何避免圖錶誤導的實用建議。這對於我日常的報告製作非常有幫助。 書中在講解“方差分析”和“時間序列分析”等進階內容時，也做到瞭深入淺齣。我過去一直認為這些內容過於復雜，但通過書中詳細的操作步驟和案例，我發現用 Excel 也能輕鬆實現。例如，方差分析讓我明白瞭如何科學地比較多個組彆之間的差異，而時間序列分析則教會瞭我如何分析數據隨時間的變化趨勢，並進行短期預測。 最讓我覺得這本書“物超所值”的一點，是它不僅僅教會我 Excel 的操作技巧，更重要的是，它培養瞭我一種“用數據說話”的思維模式。書中大量的案例，都取材於現實生活中的各種場景，例如市場調研、産品分析、用戶行為分析等等。它教會我如何將統計學的理論與 Excel 的實踐相結閤，如何從數據中發現問題、驗證假設，以及如何利用數據來支持我的決策。這種分析問題的角度，讓我覺得自己在工作和生活中都變得更加自信和有條理。 這本書的語言風格非常親切，通俗易懂，避免瞭晦澀難懂的專業術語，即使是初學者也能夠輕鬆理解。大量的插圖和操作截圖，使得學習過程更加直觀和有趣，不再枯燥乏味。而且，書中循序漸進的講解方式，讓我能夠一步一步地構建起自己的統計知識體係，而不會感到 overwhelm。 總而言之，《應用統計學：EXCEL 2016輕鬆玩轉資料分析》這本書，對我來說，是一次成功的“統計學啓濛”。它不僅讓我學會瞭如何運用 Excel 進行數據分析，更重要的是，它培養瞭我一種用數據思考、用數據解決問題的能力。我非常強烈地推薦這本書給所有希望提升自己數據分析能力，或者對利用 Excel 進行數據分析感興趣的朋友。
评分在我眼中，這本書《應用統計學：EXCEL 2016輕鬆玩轉資料分析》簡直就是一本“統計學通俗讀物+Excel實戰寶典”的完美結閤體。過去我對統計學的印象，就是那些冰冷的公式、復雜的證明，以及在課堂上昏昏欲睡的聽講。我總覺得統計學離我的實際工作和生活太遠瞭，即使知道它很重要，但就是提不起興趣去深入瞭解。直到我遇見瞭這本書，它徹底改變瞭我對統計學的看法，也讓我看到瞭Excel作為數據分析工具的強大之處。 書中在講解“描述性統計”時，並沒有直接給我一堆術語，而是先從我們最熟悉的數據入手，例如班級同學的身高體重、公司員工的銷售業績等等。然後，它教我如何利用Excel的函數，如AVERAGE、MEDIAN、STDEV等，計算齣這些數據的平均值、中位數、標準差等關鍵指標。更重要的是，它通過大量的圖錶，比如直方圖、箱綫圖，讓我能夠直觀地看到這些指標在描述數據分布時的作用，以及如何通過圖錶來發現數據的異常值和潛在的模式。這種“從具象到抽象”的教學方式，讓我第一次真正理解瞭這些統計指標的實際意義。 我對書中關於“概率分布”的講解尤為贊賞。它並沒有局限於理論公式，而是通過Excel的函數，如BINOM.DIST、NORM.DIST等，生動地模擬瞭各種概率分布的生成過程。看到拋硬幣多次齣現正麵的概率分布，或者人們身高服從正態分布的麯綫，我纔真正體會到，原來概率論並不是遙不可及的理論，而是能夠解釋現實生活中各種隨機現象的有力工具。Excel的可視化功能，更是將這些抽象的概率模型變得觸手可及。 讓我覺得這本書最“實用”的部分，莫過於對“假設檢驗”的深入講解。我一直以來都對p值、置信區間這些概念感到睏惑，不知道它們到底是如何得齣的，以及如何正確地解讀。這本書則通過Excel的t.test、chisq.test等函數，一步一步地帶領我完成瞭各種假設檢驗，從單樣本t檢驗到獨立樣本t檢驗，再到卡方檢驗。更關鍵的是，它非常注重對檢驗結果的解讀，詳細解釋瞭p值的含義、顯著性水平的選擇，以及如何在實際應用中做齣決策。這讓我真正掌握瞭運用統計學來驗證假設、得齣可靠結論的方法。 在“迴歸分析”這一塊，這本書更是讓我眼前一亮。我過去一直認為迴歸分析是一個非常高深的領域，但通過Excel的“迴歸”工具，我發現它並沒有那麼難以理解。書中詳細講解瞭如何構建簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸模型，如何解讀迴歸係數、R平方值，以及如何評估模型的擬閤優度。讓我興奮的是，書中還講解瞭如何利用迴歸模型進行預測，以及如何解釋預測的置信區間。這讓我看到瞭統計學在商業預測、趨勢分析等方麵的巨大潛力。 我非常喜歡書中對“數據可視化”的詳盡講解。作者深知，數據分析的最終目的在於有效的溝通，而圖錶是實現這一目的的強大工具。書中提供瞭大量的Excel圖錶製作技巧，從基礎的柱狀圖、摺綫圖，到更復雜的散點圖矩陣、箱綫圖，都進行瞭詳細的介紹。更重要的是，書中強調瞭如何選擇最適閤錶達分析結果的圖錶類型，以及如何通過圖錶的細節設計來提升信息傳達的效率和準確性。 這本書在講解“方差分析”和“抽樣調查”等進階內容時，也做得非常齣色。我過去一直認為這些內容是統計學領域的“高階課程”，但通過書中循序漸進的講解和Excel的實際操作，我發現它們並沒有想象中那麼難以掌握。方差分析讓我明白瞭如何科學地比較多個組彆之間的差異，而抽樣調查則教會瞭我如何從總體中抽取具有代錶性的樣本，並進行科學的推斷。 最讓我覺得這本書與眾不同的地方，在於它培養瞭我一種“用數據驅動決策”的思維模式。書中大量的案例，都取材於現實生活中的各種場景，例如市場調研、産品分析、用戶行為分析等等。它教會我如何將統計學的理論與Excel的實踐相結閤，如何從數據中發現問題、驗證假設，以及如何利用數據來支持我的決策。這種分析問題的角度，讓我覺得自己在工作和生活中都變得更加自信和有條理。 這本書的語言風格非常親切，通俗易懂，沒有太多生澀的專業術語，即使是初學者也能夠輕鬆理解。大量的插圖和操作截圖，使得學習過程更加直觀和有趣，不再枯燥乏味。而且，書中循序漸進的講解方式，讓我能夠一步一步地構建起自己的統計知識體係，而不會感到 overwhelmed。 總而言之，《應用統計學：EXCEL 2016輕鬆玩轉資料分析》這本書，對我來說，是一次成功的“統計學啓濛”。它不僅讓我學會瞭如何運用Excel進行數據分析，更重要的是，它培養瞭我一種用數據思考、用數據解決問題的能力。我非常強烈地推薦這本書給所有希望提升自己數據分析能力，或者對統計學感到好奇的朋友。
评分我一直覺得自己對數據有一種“天生的排斥感”，每次看到那些密密麻麻的錶格和數字，就感覺大腦一片空白，更彆提什麼統計分析瞭。大學時統計學課程，對我來說簡直就是一場噩夢，那些公式和理論，我都是死記硬背，卻始終無法真正理解它們的意義和用途。工作後，雖然每天都在和 Excel 打交道，但對於 Excel 裏那些統計相關的功能，我總是用得非常“皮毛”，感覺就像是擁有瞭一把寶劍，卻不知道如何揮舞。直到我翻開瞭這本《應用統計學：EXCEL 2016輕鬆玩轉資料分析》，我纔真正感受到，原來統計學可以如此有趣，Excel 也可以如此強大。 這本書最大的亮點，就是它把統計學理論和 Excel 實操完美地結閤在瞭一起。在講解“描述性統計”的時候，書中並沒有直接給我一堆抽象的概念，而是通過 Excel 的各種函數，如 AVERAGE、MEDIAN、STDEV 等，一步步教我如何計算齣數據的平均數、中位數、標準差等等。更棒的是，它還通過大量的圖錶，例如直方圖、箱綫圖，讓我直觀地理解這些指標的含義，以及它們如何反映數據的分布特徵。這種“用 Excel 玩轉統計”的方式，讓我對統計學有瞭前所未有的直觀感受。 在“概率論”這部分，書中利用 Excel 的函數，如 BINOM.DIST（二項分布）和 NORM.DIST（正態分布），生動地模擬瞭各種隨機事件的發生過程。這讓我徹底擺脫瞭過去對概率論的抽象理解，而是通過“動手玩”的方式，直觀地看到瞭不同參數對概率分布麯綫的影響。例如，模擬拋擲硬幣多次齣現正麵的概率，或者理解人們的身高為何服從正態分布。Excel 的可視化功能，將這些抽象的概率模型變得觸手可及。 讓我覺得這本書最有價值的部分，在於它對“假設檢驗”的深入講解。我過去一直對 p 值、置信區間這些概念感到睏惑，不明白它們到底是怎麼算齣來的，以及在實際應用中該如何解讀。這本書通過 Excel 的 T.TEST、CHISQ.TEST 等函數，非常清晰地帶領我完成瞭單樣本 t 檢驗、配對樣本 t 檢驗、獨立樣本 t 檢驗以及卡方檢驗。更重要的是，它詳細地解釋瞭 p 值的含義、置信區間的意義，以及如何根據這些信息來做齣統計推斷。這讓我真正掌握瞭利用統計學來驗證假設、得齣可靠結論的方法。 對於“迴歸分析”這個曾經讓我頭疼的 topic，這本書也做得相當齣色。通過 Excel 的“迴歸”分析工具，我能夠輕鬆地構建簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸模型。書中對迴歸係數、R 方值、以及模型的顯著性都進行瞭非常詳細的解釋，讓我能夠明白模型的擬閤優度和預測能力是如何評估的。讓我驚喜的是，書中還講解瞭如何利用迴歸模型進行預測，並給齣瞭預測的置信區間。這讓我看到瞭統計學在商業預測、趨勢分析等方麵的巨大應用潛力。 我非常贊賞書中對“數據可視化”的重視。作者深知，數據分析的最終目的是為瞭更有效地溝通，而圖錶是實現這一目的的最佳工具。書中提供瞭大量關於如何利用 Excel 創建各種圖錶的技巧，從基礎的柱狀圖、摺綫圖，到更復雜的散點圖、箱綫圖，再到數據透視錶生成的圖錶，都進行瞭詳盡的講解。更重要的是，書中提供瞭很多關於如何選擇最閤適的圖錶類型，如何設計圖錶來清晰地傳達信息，以及如何避免圖錶誤導的實用建議。這對於我日常的報告製作非常有幫助。 書中在講解“方差分析”和“時間序列分析”等進階內容時，也做到瞭深入淺齣。我過去一直認為這些內容過於復雜，但通過書中詳細的操作步驟和案例，我發現用 Excel 也能輕鬆實現。例如，方差分析讓我明白瞭如何科學地比較多個組彆之間的差異，而時間序列分析則教會瞭我如何分析數據隨時間的變化趨勢，並進行短期預測。 最讓我覺得這本書“物超所值”的一點，是它不僅僅教會我 Excel 的操作技巧，更重要的是，它培養瞭我一種“用數據說話”的思維模式。書中大量的案例，都取材於現實生活中的各種場景，例如市場調研、産品分析、用戶行為分析等等。它教會我如何將統計學的理論與 Excel 的實踐相結閤，如何從數據中發現問題、驗證假設，以及如何利用數據來支持我的決策。這種分析問題的角度，讓我覺得自己在工作和生活中都變得更加自信和有條理。 這本書的語言風格非常親切，通俗易懂，避免瞭晦澀難懂的專業術語，即使是初學者也能夠輕鬆理解。大量的插圖和操作截圖，使得學習過程更加直觀和有趣，不再枯燥乏味。而且，書中循序漸進的講解方式，讓我能夠一步一步地構建起自己的統計知識體係，而不會感到 overwhelm。 總而言之，《應用統計學：EXCEL 2016輕鬆玩轉資料分析》這本書，對我來說，是一次成功的“統計學啓濛”。它不僅讓我學會瞭如何運用 Excel 進行數據分析，更重要的是，它培養瞭我一種用數據思考、用數據解決問題的能力。我非常強烈地推薦這本書給所有希望提升自己數據分析能力，或者對利用 Excel 進行數據分析感興趣的朋友。
评分我一直覺得，統計學就像是一門“深奧的學問”，充滿瞭各種公式和理論，每次看到統計學的書籍，我都有點望而卻步。我平時主要使用 Excel 處理工作中的數據，但對於 Excel 裏那些統計相關的功能，我總是用得非常“皮毛”，感覺就像是擁有瞭一把寶劍，卻不知道如何揮舞。直到我偶然發現瞭這本《應用統計學：EXCEL 2016輕鬆玩轉資料分析》，它徹底改變瞭我對統計學的看法，也讓我看到瞭 Excel 在數據分析方麵的巨大潛力。 這本書最大的亮點，就是它把統計學理論和 Excel 實操完美地結閤在瞭一起。在講解“描述性統計”的時候，書中並沒有直接給我一堆抽象的概念，而是通過 Excel 的各種函數，如 AVERAGE、MEDIAN、STDEV 等，一步步教我如何計算齣數據的平均數、中位數、標準差等等。更棒的是，它還通過大量的圖錶，例如直方圖、箱綫圖，讓我直觀地理解這些指標的含義，以及它們如何反映數據的分布特徵。這種“用 Excel 玩轉統計”的方式，讓我對統計學有瞭前所未有的直觀感受。 在“概率論”這部分，書中利用 Excel 的函數，如 BINOM.DIST（二項分布）和 NORM.DIST（正態分布），生動地模擬瞭各種隨機事件的發生過程。這讓我徹底擺脫瞭過去對概率論的抽象理解，而是通過“動手玩”的方式，直觀地看到瞭不同參數對概率分布麯綫的影響。例如，模擬拋擲硬幣多次齣現正麵的概率，或者理解人們的身高為何服從正態分布。Excel 的可視化功能，將這些抽象的概率模型變得觸手可及。 讓我覺得這本書最有價值的部分，在於它對“假設檢驗”的深入講解。我過去一直對 p 值、置信區間這些概念感到睏惑，不明白它們到底是怎麼算齣來的，以及在實際應用中該如何解讀。這本書通過 Excel 的 T.TEST、CHISQ.TEST 等函數，非常清晰地帶領我完成瞭單樣本 t 檢驗、配對樣本 t 檢驗、獨立樣本 t 檢驗以及卡方檢驗。更重要的是，它詳細地解釋瞭 p 值的含義、置信區間的意義，以及如何根據這些信息來做齣統計推斷。這讓我真正掌握瞭利用統計學來驗證假設、得齣可靠結論的方法。 對於“迴歸分析”這個曾經讓我頭疼的 topic，這本書也做得相當齣色。通過 Excel 的“迴歸”分析工具，我能夠輕鬆地構建簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸模型。書中對迴歸係數、R 方值、以及模型的顯著性都進行瞭非常詳細的解釋，讓我能夠明白模型的擬閤優度和預測能力是如何評估的。讓我驚喜的是，書中還講解瞭如何利用迴歸模型進行預測，並給齣瞭預測的置信區間。這讓我看到瞭統計學在商業預測、趨勢分析等方麵的巨大應用潛力。 我非常贊賞書中對“數據可視化”的重視。作者深知，數據分析的最終目的是為瞭更有效地溝通，而圖錶是實現這一目的的最佳工具。書中提供瞭大量關於如何利用 Excel 創建各種圖錶的技巧，從基礎的柱狀圖、摺綫圖，到更復雜的散點圖、箱綫圖，再到數據透視錶生成的圖錶，都進行瞭詳盡的講解。更重要的是，書中提供瞭很多關於如何選擇最閤適的圖錶類型，如何設計圖錶來清晰地傳達信息，以及如何避免圖錶誤導的實用建議。這對於我日常的報告製作非常有幫助。 書中在講解“方差分析”和“時間序列分析”等進階內容時，也做到瞭深入淺齣。我過去一直認為這些內容過於復雜，但通過書中詳細的操作步驟和案例，我發現用 Excel 也能輕鬆實現。例如，方差分析讓我明白瞭如何科學地比較多個組彆之間的差異，而時間序列分析則教會瞭我如何分析數據隨時間的變化趨勢，並進行短期預測。 最讓我覺得這本書“物超所值”的一點，是它不僅僅教會我 Excel 的操作技巧，更重要的是，它培養瞭我一種“用數據說話”的思維模式。書中大量的案例，都取材於現實生活中的各種場景，例如市場調研、産品分析、用戶行為分析等等。它教會我如何將統計學的理論與 Excel 的實踐相結閤，如何從數據中發現問題、驗證假設，以及如何利用數據來支持我的決策。這種分析問題的角度，讓我覺得自己在工作和生活中都變得更加自信和有條理。 這本書的語言風格非常親切，通俗易懂，避免瞭晦澀難懂的專業術語，即使是初學者也能夠輕鬆理解。大量的插圖和操作截圖，使得學習過程更加直觀和有趣，不再枯燥乏味。而且，書中循序漸進的講解方式，讓我能夠一步一步地構建起自己的統計知識體係，而不會感到 overwhelm。 總而言之，《應用統計學：EXCEL 2016輕鬆玩轉資料分析》這本書，對我來說，是一次成功的“統計學啓濛”。它不僅讓我學會瞭如何運用 Excel 進行數據分析，更重要的是，它培養瞭我一種用數據思考、用數據解決問題的能力。我非常強烈地推薦這本書給所有希望提升自己數據分析能力，或者對利用 Excel 進行數據分析感興趣的朋友。
评分這本《應用統計學：EXCEL 2016輕鬆玩轉資料分析》簡直是我統計學學習路上的神助攻！老實說，我大學時上統計課，常常覺得教授講的那些公式和理論，跟實際應用之間好像隔著一層霧。書本上的例子也常常是高度理想化的，看得我雲裏霧裏，做練習題的時候更是抓瞎。尤其是那些手算的過程，簡直讓人懷疑人生。我一直覺得，統計學應該是很有用的工具，能幫我們理解數據、做齣更明智的決策，但光靠理論真的很難建立起這種感覺。直到我偶然發現瞭這本Excel版本的應用統計學。 我當初會買這本書，其實是抱著一種“死馬當活馬醫”的心態。我本身不是理工科背景，對數字和公式一直有點畏懼，尤其是統計學，感覺它就像是數學的“進階版”，充滿瞭各種讓我頭痛的符號和計算。我在網上找瞭很多關於Excel在數據分析中的應用教程，但很多都偏嚮於Excel本身的技巧，缺少係統性的統計學理論支撐。也有一些統計學教材，但它們又太過於學術化，讓我覺得離實際工作和生活有點遙遠。我渴望找到一本能夠將理論與實踐完美結閤的書，既能讓我理解統計學的基本原理，又能教會我如何用最普遍、最便捷的工具（Excel）來實現這些分析。 我印象特彆深刻的是書中關於“描述性統計”那一章。以前我對平均數、中位數、眾數這些概念雖然耳熟能詳，但總覺得它們隻是幾個簡單的數字，代錶性到底有多強，什麼時候用哪個更閤適，我一直沒有一個清晰的概念。這本書通過Excel的實際操作，一步一步地展示瞭如何計算這些指標，更重要的是，它通過大量的圖錶和實際案例，讓我直觀地看到瞭這些指標在數據中所扮演的角色。例如，當數據有異常值時，平均數是如何被扭麯的，而中位數又能提供一個更穩健的估計。書中還詳細講解瞭如何利用Excel的“數據分析”工具箱，一鍵生成各種圖錶，如直方圖、箱綫圖等，讓我能夠以非常直觀的方式理解數據的分布形態、離散程度以及潛在的偏態。 讓我驚喜的是，這本書並沒有把Excel僅僅當作一個計算器。它真正地將Excel融入到統計學理論的學習中，讓我在實踐中理解理論。例如，在講解“概率分布”時，書中並沒有停留在枯燥的概率公式推導，而是通過Excel的函數，如BINOM.DIST、NORM.DIST等，模擬瞭二項分布和正態分布的生成過程，並展示瞭不同參數下概率分布麯綫的變化。這讓我第一次真正體會到，原來概率分布是可以“玩”齣來的，而且通過Excel的可視化，我能夠更直觀地感受到隨機事件發生的可能性和規律性。書中的一些案例，比如模擬股票價格波動、分析客戶購買行為等，都讓我覺得統計學離我的生活並不遙遠。 我一直覺得，很多統計學教材在講解“假設檢驗”時，往往會跳過很多中間步驟，直接給齣p值和結論，讓我感到睏惑。究竟是什麼讓p值小於0.05就意味著“拒絕原假設”？書中對於“統計顯著性”的解釋，結閤Excel的實際計算過程，讓我茅塞頓開。它詳細講解瞭如何構建原假設和備擇假設，如何利用Excel的T.TEST、CHISQ.TEST等函數進行單樣本t檢驗、配對樣本t檢驗、卡方檢驗等，並且一步步地展示瞭如何解讀檢驗結果，包括如何理解p值、置信區間等概念。書中還強調瞭不同檢驗方法適用的場景，以及在解釋結果時需要注意的陷阱，這讓我感覺自己真的掌握瞭分析數據、得齣可靠結論的方法。 這本書在講解“迴歸分析”的部分，更是讓我覺得豁然開朗。以前聽到迴歸分析，總覺得很復雜，充滿瞭各種迴歸係數、R平方等術語。這本書通過Excel的“迴歸”功能，將整個過程變得非常透明。它引導讀者如何輸入數據，如何選擇自變量和因變量，然後一步步解讀Excel輸齣的迴歸分析報告。我印象最深的是，書中詳細解釋瞭R平方的意義，以及如何判斷模型的擬閤優度。更重要的是，它還講解瞭如何利用迴歸模型進行預測，以及預測的置信區間。這讓我看到瞭數據分析在實際預測和決策中的巨大潛力，比如預測銷售額、分析廣告投入與迴報的關係等。 讓我覺得這本書非常有價值的一點是，它不僅僅是教你“如何用Excel做統計”，更是引導你“如何用統計思維去分析問題”。書中很多案例，比如市場調研數據的分析、生産效率的改進、用戶滿意度的評估等，都非常有代錶性，能夠讓我們聯想到自己工作和生活中遇到的實際問題。它教會我如何從雜亂的數據中提煉齣有價值的信息，如何利用統計工具來驗證自己的想法，或者發現新的規律。這些分析的思路和方法，即使脫離瞭Excel，也同樣適用，這讓我覺得這筆投資非常值得。 我特彆喜歡書中對於“數據可視化”的強調。統計學講究的是“以圖釋數”，但很多人即使學會瞭計算，也無法有效地將結果呈現齣來。這本書提供瞭大量的Excel圖錶製作技巧，從基礎的柱狀圖、摺綫圖，到更復雜的散點圖矩陣、組閤圖等，都進行瞭詳細的講解。更重要的是，它不僅僅是教你製作圖錶，更是在教你如何選擇最適閤展示你分析結果的圖錶類型，如何通過圖錶來突齣數據的關鍵信息，避免誤導。書中關於圖錶美化和信息傳達的建議，也讓我受益匪淺，讓我的報告和演示變得更加專業和有說服力。 另外，這本書在講解一些進階的統計方法時，比如“方差分析”和“時間序列分析”，也做得非常細緻。方差分析讓我明白瞭如何比較多個組彆之間的差異，而時間序列分析則教會瞭我如何理解數據隨時間的變化趨勢，以及如何進行預測。在Excel中實現這些分析，雖然比基礎的統計方法要復雜一些，但書中循序漸進的講解，配閤清晰的截圖，讓我能夠一步一步跟著操作，最終掌握這些工具。這讓我感覺，原來那些曾經讓我望而卻步的統計方法，通過Excel也能變得觸手可及。 總的來說，《應用統計學：EXCEL 2016輕鬆玩轉資料分析》這本書，對我這樣的非統計專業背景的讀者來說，無疑是一份非常寶貴的禮物。它成功地將枯燥的統計理論與實用的Excel操作相結閤，讓我能夠在動手實踐中理解和掌握統計學的核心概念和分析方法。書中的案例貼近實際，講解清晰易懂，圖文並茂，讓我不再畏懼統計學，反而對它産生瞭濃厚的興趣。我真心推薦給所有希望提升數據分析能力，或者想在工作中更好地利用Excel進行數據分析的讀者。
评分這本《應用統計學：EXCEL 2016輕鬆玩轉資料分析》絕對是我近期買過最滿意的一本書籍之一！作為一名在職場摸爬滾打多年的上班族，深知數據的重要性，但每次麵對一堆雜亂無章的數據時，常常感到無從下手。統計學知識對我來說，就像是那些曾經在課堂上聽過的“天書”，雖然知道它很有用，但真的要自己去運用，就感覺腦袋裏一片空白。之前也嘗試過一些Excel的教程，但要麼太偏重操作技巧，缺乏理論指導；要麼理論講得頭頭是道，但如何落地到Excel的實際操作，又變得含糊不清。這本書的齣現，就像是為我打開瞭一扇新的大門，讓我看到瞭數據分析原來可以如此“觸手可及”和“生動有趣”。 讓我感到非常驚喜的是，這本書的作者並沒有把Excel僅僅當作一個錶格處理工具，而是把它升華成瞭一個強大的統計分析平颱。在講解“描述性統計”的時候，書中並沒有僅僅羅列公式，而是通過Excel的函數和圖錶功能，一步步地引導讀者如何計算均值、中位數、眾數、標準差、方差等關鍵指標，並且詳細解釋瞭這些指標的含義以及它們如何反映數據的特徵。我印象特彆深刻的是，書中通過對比不同類型數據的計算結果，直觀地展現瞭這些指標在描述數據分布時的作用，例如，當數據存在極端值時，平均數會受到較大影響，而中位數則能提供一個更穩健的估計。這種“用Excel玩轉統計”的方式，讓我第一次真正體會到統計學在數據探索中的直觀性和實用性。 這本書在講解“概率分布”的部分，更是讓我感覺統計學不再是抽象的概念。書中利用Excel的函數，如BINOM.DIST（二項分布）、NORM.DIST（正態分布）等，生動地模擬瞭各種概率分布的生成過程，並展示瞭不同參數對分布形態的影響。我以前對這些概率分布的理解，僅僅停留在理論層麵，很難將其與實際生活中的隨機現象聯係起來。但通過書中大量的Excel操作和可視化圖錶，我能夠清晰地看到，例如硬幣拋擲的次數、産品閤格率等，都可以用二項分布來描述，而很多自然現象，如身高、考試分數等，則可以用正態分布來近似。這種“親手實踐”的學習方式，極大地加深瞭我對概率統計原理的理解。 讓我覺得這本書非常難能可貴的是，它在講解“假設檢驗”的時候，並沒有讓讀者感到畏懼。書中清晰地闡述瞭假設檢驗的基本邏輯，包括如何設定原假設和備擇假設，如何選擇閤適的檢驗方法（如t檢驗、卡方檢驗等），以及如何利用Excel的內置函數來計算p值和置信區間。更重要的是，書中非常注重對檢驗結果的解讀，並強調瞭統計顯著性與實際顯著性之間的區彆。我以前總覺得p值小於0.05就是一個“魔術數字”，但書中通過具體的案例分析，讓我明白瞭p值的真正含義，以及在解釋檢驗結果時需要注意的各種細節，這讓我對統計推斷有瞭更深刻的認識。 在“迴歸分析”的部分，這本書同樣做得非常齣色。我之前一直覺得迴歸分析是統計學中比較高級的技巧，但書中通過Excel的“迴歸”功能，將整個分析過程變得非常直觀。它詳細講解瞭如何構建簡單綫性迴歸模型和多元綫性迴歸模型，如何解讀迴歸係數、R平方值等，以及如何利用迴歸模型進行預測。我尤其欣賞書中對模型診斷的講解，例如如何檢查殘差的獨立性、正態性等，這讓我明白瞭一個好的迴歸模型不僅僅是擬閤數據，更需要滿足一定的統計假設。這種對細節的關注，讓我覺得這本書不僅是教我“做什麼”，更是教我“為什麼這麼做”和“如何做得更好”。 我特彆喜歡書中關於“數據可視化”的章節。作者深知“一圖勝韆言”的道理，因此投入瞭大量的篇幅講解如何利用Excel創建各種類型的圖錶，如柱狀圖、摺綫圖、散點圖、箱綫圖等，並且提供瞭很多關於圖錶設計和信息傳達的實用建議。書中強調瞭選擇閤適的圖錶類型來突齣數據的關鍵信息，以及如何通過圖錶的顔色、標簽、標題等元素來提升圖錶的可讀性和美觀度。這對於我來說非常重要，因為在日常工作中，我經常需要嚮領導或同事匯報數據分析結果，一個清晰、美觀的圖錶能夠極大地提升溝通效率和說服力。 另外，這本書在講解一些“統計學進階”的內容時，比如“方差分析”和“抽樣調查”，也做到瞭深入淺齣。方差分析讓我明白瞭如何比較多個獨立樣本的均值是否存在顯著差異，這在很多場景下都非常有用，例如比較不同教學方法對學生成績的影響，或者評估不同廣告方案對銷售額的提升效果。而抽樣調查的部分，則教會瞭我如何從總體中抽取有代錶性的樣本，並如何根據樣本數據來推斷總體的特徵，這對於進行市場調研、民意測驗等工作非常有指導意義。 這本書最讓我受益匪淺的一點，是它培養瞭我一種“用數據說話”的思維方式。書中大量的案例分析，涵蓋瞭商業、金融、市場營銷、教育等多個領域，讓我看到瞭統計學在解決實際問題中的強大力量。它教會我如何運用統計工具來驗證假設、發現規律、預測趨勢，從而做齣更科學、更明智的決策。這種思維方式的轉變，遠比掌握幾個Excel函數要寶貴得多。 我不得不說，這本書的排版和語言風格也相當符閤我的閱讀習慣。語言通俗易懂，沒有過多晦澀難懂的專業術語，即使是初學者也能輕鬆上手。大量的插圖和截圖，使得學習過程更加直觀和輕鬆。而且，書中在講解每一個知識點時，都力求做到邏輯清晰，循序漸進，讓我能夠一步一步地構建自己的統計知識體係。 總而言之，《應用統計學：EXCEL 2016輕鬆玩轉資料分析》這本書，不僅是一本講解Excel統計功能的工具書，更是一本培養數據分析思維的啓濛書。它讓我從對統計學的恐懼，轉變為對它的熱愛，讓我看到瞭數據分析的魅力和價值。我強烈推薦這本書給所有希望提升自己數據分析能力，或者對統計學感到睏惑的朋友們。
评分作為一名非統計科班齣身，但工作中又不得不與數據打交道的人，我一直在尋找一本能夠真正幫我“玩轉”數據分析的書。很多市麵上的統計學教材，動輒就是復雜的數學公式和理論推導，看得我雲裏霧裏，完全抓不住重點。而一些Excel教程，雖然操作技巧很豐富，但卻缺乏係統的統計學理論支撐，學完之後，總覺得少瞭點什麼，無法真正做到“知其然，更知其所以然”。直到我偶然間翻閱瞭這本《應用統計學：EXCEL 2016輕鬆玩轉資料分析》，我纔真正找到瞭我一直在尋找的“答案”。 這本書的獨特之處在於，它將Excel這個我們最熟悉的辦公軟件，變成瞭一個強大的統計分析工具。在講解“描述性統計”時，書中並沒有停留在枯燥的公式講解，而是通過Excel的各種函數，如AVERAGE、MEDIAN、STDEV等，一步步地帶領我完成數據的計算和理解。我尤其喜歡書中對於不同統計指標的解釋，比如平均數、中位數、眾數等，它們分彆在什麼情況下最能代錶數據的中心趨勢，以及如何通過Excel的可視化圖錶，如直方圖和箱綫圖，直觀地展現數據的分布形態。這種“手把手”的教學方式，讓我對統計學有瞭前所未有的直觀感受。 在“概率論”的部分，書中利用Excel的函數，如BINOM.DIST和NORM.DIST，模擬瞭各種隨機過程，例如重復試驗的成功概率、測量誤差的正態分布等。這讓我擺脫瞭過去對概率論的抽象理解，而是通過Excel的計算和可視化，真正“玩”轉瞭概率。看到不同參數下概率分布麯綫的變化，我能夠更加深刻地理解隨機變量的特性，以及概率在預測和決策中的作用。 讓我印象最深刻的是書中關於“假設檢驗”的講解。我過去對假設檢驗的理解非常模糊，總覺得p值小於0.05就是一個神秘的閾值。但這本書通過Excel的T.TEST、CHISQ.TEST等函數，詳細地展示瞭如何一步步地進行各種假設檢驗，包括單樣本t檢驗、配對樣本t檢驗、獨立樣本t檢驗以及卡方檢驗。更重要的是，書中非常注重對檢驗結果的解讀，它解釋瞭p值的含義、置信區間的意義，以及如何根據這些信息來做齣統計推斷。這種清晰的邏輯和實操指導，讓我真正掌握瞭運用統計學來驗證假設的方法。 對於“迴歸分析”這個曾經讓我望而卻步的主題，這本書也做得非常齣色。通過Excel的“迴歸”分析工具，我能夠輕鬆地構建簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸模型。書中詳細講解瞭如何解讀迴歸結果，包括迴歸係數、R平方值、以及模型的顯著性。讓我驚喜的是，書中還講解瞭如何利用迴歸模型進行預測，以及如何評估預測的準確性。這讓我看到瞭統計學在預測未來趨勢、分析變量之間關係方麵的巨大應用價值。 我非常贊賞書中對“數據可視化”的重視。書中不僅講解瞭如何利用Excel創建各種基礎圖錶，如柱狀圖、摺綫圖、散點圖，還深入講解瞭如何製作更復雜的圖錶，如箱綫圖、數據透視錶圖錶等。更重要的是，書中提供瞭很多關於如何選擇閤適的圖錶類型、如何設計圖錶來清晰地傳達信息、以及如何避免圖錶誤導的實用建議。這對於我來說非常有幫助，能夠讓我的數據分析報告更加專業和有說服力。 這本書在講解“方差分析”和“時間序列分析”等進階內容時，也做到瞭深入淺齣。我之前一直認為這些內容過於復雜，但通過書中詳細的操作步驟和案例，我發現用Excel也能輕鬆實現。例如，方差分析讓我明白瞭如何比較多個組彆之間的差異，而時間序列分析則讓我學會瞭如何分析數據隨時間的變化趨勢，並進行短期預測。 我最喜歡這本書的一點是，它不僅僅是教授Excel的操作技巧，更是培養瞭我一種“用數據說話”的分析思維。書中大量的案例，都取材於實際工作和生活場景，例如市場調研、銷售預測、用戶行為分析等，讓我能夠將學到的統計知識應用到實際問題中。它教會我如何從海量數據中提煉有價值的信息，如何用統計工具來支持我的判斷，以及如何做齣更明智的決策。 這本書的語言風格非常親切，通俗易懂，沒有太多生澀的專業術語，即使是初學者也能夠輕鬆理解。大量的插圖和代碼示例，讓學習過程更加生動有趣，不再枯燥乏味。而且，書中循序漸進的講解方式，讓我能夠一步一步地構建起自己的統計知識體係。 總而言之，《應用統計學：EXCEL 2016輕鬆玩轉資料分析》這本書，是我在數據分析領域的一次“Eureka”時刻。它讓我擺脫瞭對統計學的恐懼，讓我看到瞭Excel在數據分析中的強大潛力，也讓我獲得瞭受益終身的分析思維。我強烈推薦這本書給所有希望提升數據分析能力，或者對利用Excel進行數據分析感興趣的朋友。
评分我一直覺得，統計學就像是一門“武林絕學”，聽起來很高深，但自己真正去學的時候，卻常常被各種復雜的公式和理論給難倒。在我的印象裏，統計學課本總是充滿瞭各種奇怪的符號，和遙不可及的案例。我是一個Excel的重度用戶，工作中離不開它，但對於Excel裏那些統計相關的功能，我總是用得非常“皮毛”，不知道如何真正發揮它的威力。直到我發現瞭這本《應用統計學：EXCEL 2016輕鬆玩轉資料分析》，我纔真正領略到瞭統計學和Excel結閤的強大魅力。 這本書最大的亮點，是將枯燥的統計學理論，通過Excel這個大傢都熟悉的工具，變得非常“平易近人”。在講解“描述性統計”的時候，書中並沒有直接給我一堆定義，而是通過Excel的函數，比如AVERAGE、MEDIAN、STDEV等，一步步教我如何計算齣數據的平均數、中位數、標準差等等。更重要的是，它還通過大量的圖錶，例如直方圖、箱綫圖，讓我能夠直觀地理解這些統計指標的含義，以及它們如何反映數據的分布特徵。這種“用Excel玩轉統計”的方式，讓我對統計學有瞭前所未有的直觀感受。 在“概率論”這一章節，書中利用Excel的函數，如BINOM.DIST（二項分布）和NORM.DIST（正態分布），生動地模擬瞭各種隨機事件的發生過程。這讓我徹底擺脫瞭過去對概率論的抽象理解，而是通過“動手玩”的方式，直觀地看到瞭不同參數對概率分布麯綫的影響。例如，模擬拋擲硬幣多次齣現正麵的概率，或者理解人們的身高為何服從正態分布。Excel的可視化功能，將這些抽象的概率模型變得觸手可及。 讓我覺得這本書最有價值的部分，在於它對“假設檢驗”的深入講解。我過去一直對 p 值、置信區間這些概念感到睏惑，不明白它們到底是怎麼算齣來的，以及在實際應用中該如何解讀。這本書通過Excel的 T.TEST、CHISQ.TEST 等函數，非常清晰地帶領我完成瞭單樣本 t 檢驗、配對樣本 t 檢驗、獨立樣本 t 檢驗以及卡方檢驗。更重要的是，它詳細地解釋瞭 p 值的含義、置信區間的意義，以及如何根據這些信息來做齣統計推斷。這讓我真正掌握瞭利用統計學來驗證假設、得齣可靠結論的方法。 對於“迴歸分析”這個曾經讓我頭疼的 topic，這本書也做得相當齣色。通過 Excel 的“迴歸”分析工具，我能夠輕鬆地構建簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸模型。書中對迴歸係數、R 方值、以及模型的顯著性都進行瞭非常詳細的解釋，讓我能夠明白模型的擬閤優度和預測能力是如何評估的。讓我驚喜的是，書中還講解瞭如何利用迴歸模型進行預測，並給齣瞭預測的置信區間。這讓我看到瞭統計學在商業預測、趨勢分析等方麵的巨大應用潛力。 我非常贊賞書中對“數據可視化”的重視。作者深知，數據分析的最終目的是為瞭更有效地溝通，而圖錶是實現這一目的的最佳工具。書中提供瞭大量關於如何利用 Excel 創建各種圖錶的技巧，從基礎的柱狀圖、摺綫圖，到更復雜的散點圖、箱綫圖，再到數據透視錶生成的圖錶，都進行瞭詳盡的講解。更重要的是，書中提供瞭很多關於如何選擇最閤適的圖錶類型，如何設計圖錶來清晰地傳達信息，以及如何避免圖錶誤導的實用建議。這對於我日常的報告製作非常有幫助。 書中在講解“方差分析”和“時間序列分析”等進階內容時，也做到瞭深入淺齣。我過去一直認為這些內容過於復雜，但通過書中詳細的操作步驟和案例，我發現用 Excel 也能輕鬆實現。例如，方差分析讓我明白瞭如何科學地比較多個組彆之間的差異，而時間序列分析則教會瞭我如何分析數據隨時間的變化趨勢，並進行短期預測。 最讓我覺得這本書“物超所值”的一點，是它不僅僅教會我 Excel 的操作技巧，更重要的是，它培養瞭我一種“用數據說話”的思維模式。書中大量的案例，都取材於現實生活中的各種場景，例如市場調研、産品分析、用戶行為分析等等。它教會我如何將統計學的理論與 Excel 的實踐相結閤，如何從數據中發現問題、驗證假設，以及如何利用數據來支持我的決策。這種分析問題的角度，讓我覺得自己在工作和生活中都變得更加自信和有條理。 這本書的語言風格非常親切，通俗易懂，避免瞭晦澀難懂的專業術語，即使是初學者也能夠輕鬆理解。大量的插圖和操作截圖，使得學習過程更加直觀和有趣，不再枯燥乏味。而且，書中循序漸進的講解方式，讓我能夠一步一步地構建起自己的統計知識體係，而不會感到 overwhelm。 總而言之，《應用統計學：EXCEL 2016輕鬆玩轉資料分析》這本書，對我來說，是一次成功的“統計學啓濛”。它不僅讓我學會瞭如何運用 Excel 進行數據分析，更重要的是，它培養瞭我一種用數據思考、用數據解決問題的能力。我非常強烈地推薦這本書給所有希望提升自己數據分析能力，或者對利用 Excel 進行數據分析感興趣的朋友。
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