EXCEL和基礎統計分析：學統計輕鬆上手，掌握資料分析，前進大數據時代 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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◆人人都有的EXCEL＋超詳細步驟教學＝高CP值學會統計分析。
　　◆專業理論深入淺齣，搭配實例整閤說明，從報錶製作到讀懂，一次到位。
　　◆完整的步驟操作圖，解析報錶眉角，讓你盯著螢幕不再霧煞煞。
　　◆本書專攻基礎統計技巧，讓你掌握資料分析力，在大數據時代脫穎而齣。

　　◎大學教授傾囊相授統計分析手法，帶領你掌握資料分析能力，前進大數據時代。

　　大數據(Big data)時代下，統計學愈來愈夯，資料分析全方位應用在各種工作場閤。無論身處何種産業，新手晉升顧問級，就從掌握統計分析力開始。市麵上統計軟體眼花撩亂，該先從哪裏開始？

　　答案就在這本書裏！

　　直接使用個人電腦必備的EXCEL，學統計輕鬆上手門檻低。搭配本書完整的步驟講解，從製作到讀懂，一次到位。麵對龐大資料不再手忙腳亂，快速抓齣重點，展現分析整閤能力，讓人颳目相看。

　　本書針對「基礎統計技巧」教學，使用於分析資料，包含：統計圖錶製作、統計量計算、機率分配、信賴區間、假設檢定、變異數分析、共變數與相關分析、迴歸分析等，實例講解EXCEL中各種統計分析技巧的操作步驟，解析各類型的報錶結果。

　　學好統計分析so easy，跟隨本書運用EXCEL進行資料處理與分析管理，著重理解而非死背公式，簡便又有效。極適閤大專院校統計課程、相關研究人員或自學之用。
 

深入探索數據科學前沿：從理論基石到實戰應用 本書旨在為緻力於在數據驅動的世界中取得成功的專業人士、研究人員和高級學習者提供一個全麵而深入的知識框架。它聚焦於統計學和數據科學領域中更高級、更專業化的主題，而不涉及基礎的軟件操作或入門級的概念。本書強調從理論深度理解驅動現代數據分析技術的底層數學原理，並側重於復雜模型在實際業務場景中的構建、評估和優化。 --- 第一部分：高階統計模型與推斷理論 本部分將讀者從基礎的描述性統計和簡單的綫性迴歸模型中引嚮更具挑戰性的推斷性統計和復雜建模範式。 第一章：廣義綫性模型（GLMs）與非正態數據處理 本章深入探討瞭標準綫性模型的局限性，並詳細介紹瞭廣義綫性模型（Generalized Linear Models, GLMs）的理論基礎，包括指數族分布、鏈接函數和隨機效應的引入。我們將重點分析泊鬆迴歸（Poisson Regression）在計數數據分析中的應用，以及Logistic迴歸（Logistic Regression）在處理二元或多分類結果時的精細調校。此外，還會覆蓋擬閤優度檢驗的進階方法，如偏差（Deviance）分析和赤池信息準則（AIC）的深度解讀，確保讀者能夠準確選擇和驗證最適閤非正態分布數據的模型結構。 第二章：時間序列分析的現代方法 本章不再局限於簡單的自迴歸（AR）或移動平均（MA）模型，而是著眼於高階時間序列的復雜結構。我們將詳細解析ARIMA模型的季節性擴展（SARIMA）和嚮量自迴歸（VAR）模型，用於處理多個相互影響的時間序列。此外，本章會引入狀態空間模型（State Space Models）和卡爾曼濾波（Kalman Filtering）技術，這些技術在金融工程、實時信號處理和需要平滑估計潛在狀態的動態係統中至關重要。討論將涵蓋異方差性（Heteroscedasticity）在時間序列中的處理，例如ARCH和GARCH模型的構建與參數估計。 第三章：非參數統計與穩健方法 在數據分布形態未知或存在大量異常值時，傳統參數方法的效力會顯著下降。本章緻力於介紹非參數統計方法，例如基於秩的檢驗（如秩和檢驗）和核密度估計（Kernel Density Estimation, KDE）。重點將放在穩健迴歸（Robust Regression）技術上，包括M-估計量和LTS（Least Trimmed Squares）方法，它們如何有效地抵抗異常值的影響，確保推斷結果的可靠性。同時，本章也會探討置換檢驗（Permutation Tests）和自助法（Bootstrapping）在高階推斷中的具體實施和理論依據。 第二部分：機器學習與統計學習的交匯點 本部分將統計推斷的嚴謹性與機器學習的預測能力相結閤，探索現代數據科學的核心算法。 第四章：高維數據分析與正則化方法 隨著數據維度（特徵數量）的增加，經典的最小二乘法麵臨嚴重的多重共綫性問題。本章將聚焦於維度災難，並深入講解正則化技術——Ridge迴歸、Lasso迴歸和彈性網絡（Elastic Net）的數學原理。我們將詳細分析它們如何通過引入懲罰項來實現特徵選擇和參數收縮，以及Lasso迴歸的稀疏解是如何實現特徵自動篩選的。此外，還將探討主成分分析（PCA）的高級變體，如核PCA，用於處理非綫性降維問題。 第五章：樹模型與集成學習的理論深度 本章剖析瞭決策樹（Decision Trees）背後的信息論基礎，包括Gini不純度和信息增益的計算機製。核心內容將圍繞集成學習展開：首先是Bagging（如隨機森林）如何通過減少方差來提高預測穩定性；其次是Boosting（如AdaBoost、梯度提升機GBM）如何通過迭代地修正殘差來最小化損失函數。我們將詳細解析XGBoost和LightGBM等現代梯度提升框架的優化策略，包括近似分位數計算和直方圖分桶技術。 第六章：支持嚮量機（SVM）與核方法 本章將深入探討支持嚮量機（SVM）如何在高維空間中尋找最優超平麵，重點在於最大化間隔（Margin Maximization）的優化問題。我們將詳細講解拉格朗日對偶性（Lagrange Duality）在SVM推導中的作用，以及核技巧（Kernel Trick）如何使計算在原始低維空間中進行，同時有效地處理高維特徵空間中的非綫性分類問題。常見的核函數，如多項式核和徑嚮基函數（RBF）核的參數選擇和性能影響將進行深入對比分析。 第三部分：貝葉斯方法與模型評估進階 本部分聚焦於概率建模的另一種主流範式——貝葉斯統計，並探討瞭模型性能評估中更為精細的指標和方法。 第七章：貝葉斯統計推斷與MCMC方法 本書詳細闡述瞭貝葉斯統計學的核心——貝葉斯定理在參數估計中的應用。我們將對比頻率派方法和貝葉斯方法在先驗信息處理上的哲學差異。推斷過程的難點在於後驗分布的求解，本章將專注於馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法，特彆是Metropolis-Hastings算法和Gibbs采樣的具體工作流程。讀者將學習如何診斷MCMC鏈的收斂性（如利用Gelman-Rubin診斷），並進行敏感性分析。 第八章：高級模型診斷與因果推斷基礎 本章關注模型驗證的嚴謹性。除瞭標準的交叉驗證，我們引入瞭更嚴格的診斷技術，如留一法交叉驗證、廣義加性模型（GAMs）的可解釋性分析。重點將放在評估模型外推能力和模型選擇的穩健性上。在因果推斷領域，本章介紹瞭潛在結果框架（Potential Outcomes Framework）和傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的統計學基礎，用於在觀測數據中盡可能地模擬隨機對照試驗（RCTs）的條件，以估計處理效應（Treatment Effects）。 --- 本書的讀者將通過嚴謹的數學推導和前沿算法的實戰案例（不涉及Excel操作），掌握從復雜數據中提取深層洞察所需的統計思維和技術工具，為邁嚮高級數據科學傢或量化研究員的職業生涯奠定堅實的理論和實踐基礎。

作者簡介

王春和

　　學曆：國立交通大學工業工程與管理學係博士
　　現職：國防大學動力及係統工程學係教授
　　研究領域與專長：統計數據分析、可靠度分析、工程實驗設計、作業研究

唐麗英

　　學曆：美國肯塔基大學統計博士
　　現職：國立交通大學工業工程與管理學係教授
　　研究領域與專長：統計分析、統計品質管製、迴歸分析、多變量分析、實驗設計
 

前 言
本書特色

第一章 Excel 統計分析方法 001
1.1 Excel 資料之輸入 003
1.2 Excel 統計分析方法之介紹 022
1.3 Excel 統計圖形繪製功能之介紹 024

第二章 繪圖功能 027
2.1 Excel 繪圖功能介紹 029
2.2 直條圖 029
2.3 直方圖 032
2.4 柏拉圖 036
2.5 XY 散佈圖 040
2.6 雷達圖 042

第三章 機率分配 047
3.1 離散型機率分配 049
3.2 連續型機率分配 074

第四章 敘述統計量及信賴區間 097
4.1 敘述統計學 099
4.2 常用統計量 099
4.3 等級與百分比 115
4.4 母體平均數的信賴區間 119
4.5 母體變異數的信賴區間 130

第五章 母體變異數檢定 141
5.1 一組樣本變異數之卡方檢定及範例 143
5.2 兩組獨立樣本變異數之F 檢定及範例 146

第六章 母體平均數的檢定 155
6.1 一組樣本之z 檢定及範例 157
6.2 一組樣本之t 檢定及範例 164
6.3 兩組獨立樣本之z 檢定及範例 176
6.4 兩組相依樣本之z 檢定及範例 185
6.5 兩組樣本z 檢定之流程圖 189
6.6 兩組獨立樣本之t 檢定及範例 190
6.7 兩組相依樣本之t 檢定及範例 203
6.8 兩組樣本t 檢定之流程圖 209

第七章 變異數分析 211
7.1 變異數分析簡介 213
7.2 單因子變異數分析 213
7.3 完全隨機集區設計 224
7.4 雙因子變異數分析 228

第八章 共變數與相關分析 239
8.1 共變數簡介 241
8.2 共變數操作範例 241
8.3 相關分析簡介 247
8.4 相關分析操作範例 248

第九章 簡單迴歸分析 259
9.1 迴歸分析簡介 261
9.2 簡單迴歸分析的操作範例 264
9.3 麯綫適配簡介與操作範例 273

第十章 復迴歸分析 283
10.1 復迴歸分析簡介 285
10.2 復迴歸分析的操作範例 285

第十一章 卡方檢定 303
11.1 獨立性檢定 305
11.2 齊一性檢定 310
11.3 適配度檢定 316

 

前言

　　統計分析方法是資料分析研究者或決策者一項重要的工具，過去由於統計運算公式復雜且資料量龐大，導緻統計分析方法應用不易。然而，隨著電腦係統的快速發展，不論是在學術界或産業界，一套有效好用的統計軟體已成為分析資料不可或缺的工具。

　　目前市麵上有許多種統計套裝軟體，例如：SAS、SPSS、JUMP、STATISTICA與MINITAB 等，然而這些軟體對大多數的使用者而言，往往價格太貴或取得睏難，導緻使用不便。隨著網際網路的發展，電腦係統搭配微軟的Office 套裝軟體已經深入

　　各傢庭、校園與職場中，其中Excel 除擁有強大計算能力的試算錶功能外，並有建構完善之統計分析功能。由於Office 套裝軟體已經普及至每個人的電腦中，因此，利用Excel 來進行資料管理與統計分析的工作，非常簡便有效，非常適閤大專院校統計課程或自學之用。本書以統計學之理論為架構，結閤Excel 提供的統計分析功能，利用範例以逐步操作的方式來詳細說明Excel 中各種統計分析功能，並清楚地解析報錶所呈現的統計分析結果，使讀者能在最短時間內學會應用Excel 的統計分析功能，並能正確地解讀所分析的報錶結果。

　　本書共分為十一章，各章所舉的例題資料檔，請至五南文化事業網站：http://www.wunan.com.tw 輸入書號1H2C，即可找到資料。
 
後記

　　若您發現本書中有錯誤或疏漏之處，懇請與我們聯係，我們將感激不盡。我們的e-mail 聯絡方式為：
　　litong@cc.nctu.edu.tw（唐麗英）或chwang@ndu.edu.tw（王春和）
 

评分☆☆☆☆☆

講真，我是一名剛入行不久的數據分析助理，平時的工作就是處理一些基礎的數據報錶。一開始，我拿到《Excel和基礎統計分析：學統計輕鬆上手，掌握資料分析，前進大數據時代》這本書的時候，說實話，有點猶豫，心想Excel而已，我天天用，基礎統計分析？聽起來就好枯燥。但事實證明，我錯得離譜！這本書帶來的驚喜，遠遠超齣瞭我的想象。作者並沒有停留在Excel錶麵的函數運用，而是深入挖掘瞭Excel強大的統計分析潛力。他細緻地介紹瞭如何利用Excel進行假設檢驗，比如t檢驗和卡方檢驗。雖然我之前在學校裏接觸過這些概念，但總覺得理論大於實踐，很難真正應用到工作場景中。這本書通過生動的案例，比如如何檢驗兩組用戶的購買行為是否存在顯著差異，或者某個活動的效果是否真的優於對照組，讓我瞬間領悟瞭這些統計方法的實際意義。他講解卡方檢驗的時候，舉瞭個例子，如何分析不同地區的用戶對某個新功能的接受程度，這跟我部門最近正在做的一個項目非常契閤。我學會瞭怎麼在Excel裏搭建卡方檢驗的列聯錶，怎麼計算期望頻數，以及如何解讀卡方值和P值。這個P值，我終於搞懂瞭它到底意味著什麼，它不是隨便一個數字，而是決定我們是否能夠拒絕零假設的關鍵。而且，作者還特彆強調瞭數據可視化的重要性，他不僅僅是教你怎麼做圖，更重要的是教你怎麼選擇閤適的圖錶來清晰地傳達你的分析結果。比如，如何用散點圖來展示變量之間的相關性，如何用分組柱狀圖來比較不同類彆的數據。這本書讓我感覺，Excel不僅僅是一個錶格工具，更是一個強大的數據探索和分析平颱。它讓我從一個隻知道CRUD（增刪改查）的數據處理者，逐漸蛻變成一個能從數據中發現洞察、提供建議的分析助理，感覺自己的職業生涯瞬間開闊瞭許多。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我買這本書的時候，其實是有點抱著試試看的心態。我是一名文科背景的學生，畢業後進入一傢市場研究公司，日常接觸大量問捲調查數據，但我真的對統計學和數學公式非常頭疼。以前寫報告，很多時候都是憑感覺和文字描述，數據隻是輔助，總感覺少瞭點說服力。《Excel和基礎統計分析：學統計輕鬆上手，掌握資料分析，前進大數據時代》這本書，可以說是打開瞭新世界的大門。作者的講解方式真的非常接地氣，他沒有用很多生澀的學術語言，而是把復雜的統計概念，一點點拆解，用Excel裏的具體操作演示齣來。我印象最深刻的是他講解“相關性分析”的部分，之前我隻知道“相關不等於因果”，但到底怎麼衡量相關性，怎麼看相關係數的數值，以及它的意義，我一直都很模糊。書裏通過分析消費者購買行為和廣告投入的關係，非常清晰地演示瞭如何計算Pearson相關係數，以及如何解讀它的正負和大小，它告訴我，並不是越大的相關係數就一定越好，還需要結閤實際業務場景去判斷。而且，他還講到瞭如何用Excel製作散點圖來可視化這種相關性，一個簡單的圖，就能直觀地展示數據之間的趨勢，比乾巴巴的數字更有力量。另外，他還介紹瞭“信度分析”和“效度分析”在問捲數據處理中的應用，這對我做市場調研太有幫助瞭！我學會瞭如何用Cronbach’s Alpha係數來衡量問捲的內部一緻性，以及如何通過因子分析等方法來初步評估問捲的結構效度。這些方法，以前我隻在學術論文裏見過，現在竟然可以在Excel裏實現，而且操作步驟清晰易懂。這本書讓我覺得，即使沒有深厚的數學功底，也能掌握基礎的統計分析技能，並且能把這些技能應用到實際工作中，讓我的報告不再是文字的堆砌，而是有數據支撐、有邏輯分析的深度洞察，這對我這個文科生來說，簡直是太寶貴的財富瞭。

评分☆☆☆☆☆

我一直對“大數據”這個概念感到有些距離感，總覺得那是屬於科技公司或者專業數據分析師的遊戲。《Excel和基礎統計分析：學統計輕鬆上手，掌握資料分析，前進大數據時代》這本書，徹底打破瞭我的這種認知。作者的講解非常到位，他沒有上來就堆砌復雜的公式，而是從最基礎、最常見的Excel工具開始，逐步引導讀者進入統計分析的殿堂。我特彆喜歡書中關於“數據可視化”的章節。以前我做PPT的時候，總是用最簡單的柱狀圖或者摺綫圖，有時候感覺信息傳達得不夠清晰，或者不夠有吸引力。這本書教瞭我如何選擇更閤適的圖錶類型來展示不同類型的數據，比如，如何用餅圖展示不同品類的銷售占比，如何用散點圖展示兩個變量之間的關係，甚至是如何利用Excel的條件格式功能，讓數據錶格本身就能夠“說話”。作者還強調瞭“故事性”在數據分析中的重要性，他教我們如何通過數據的變化趨勢，以及圖錶的呈現，來講述一個關於業務增長、客戶行為或者市場趨勢的故事。這對我來說，是非常寶貴的經驗。我之前做的一些分析報告，往往隻是羅列一堆數字和圖錶，顯得很生硬。現在，我學會瞭如何將這些數據串聯起來，用清晰、有邏輯的方式呈現齣來，讓聽眾能夠更容易地理解我的分析結論，並且能夠引發他們的思考。這本書真的讓我明白瞭，數據分析並不是高不可攀的技能，隻要掌握瞭基礎的方法和工具，並且願意去學習，每個人都可以在這個數據驅動的時代，找到自己的位置，並且能夠用數據來為自己的工作賦能。

评分☆☆☆☆☆

這本書，可以說是徹底改變瞭我對待“大數據”這件事的態度。我一直覺得，大數據是個很高大上的詞，是那種需要專業人纔纔能觸及的領域，跟我這種在一個傳統行業做著基礎工作的普通職員，一點邊都沾不上。直到我看到瞭《Excel和基礎統計分析：學統計輕鬆上手，掌握資料分析，前進大數據時代》這本書。作者在書的開頭就打破瞭我這個刻闆印象，他告訴我們，其實在大數據時代，掌握基礎的統計分析能力，並且能夠熟練運用Excel這個我們日常最常用的工具，就已經足夠應對很多場景瞭。我最喜歡的部分是關於“數據預處理”和“異常值檢測”的講解。以前我拿到數據，都是直接拿來用，完全沒考慮過數據質量問題，導緻分析結果經常齣現一些匪夷所思的錯誤。這本書讓我意識到，在進行任何統計分析之前，數據清洗是多麼重要的一步。作者詳細地演示瞭如何用Excel的函數和篩選功能，來找齣重復數據、缺失值，以及那些明顯不閤理的異常值。比如，他講到如何用箱形圖來識彆潛在的異常值，我以前對箱形圖隻知道它能展示數據的分布，現在纔知道它還能這麼實用！而且，他還教我們如何根據具體情況，選擇閤適的處理異常值的方法，是刪除還是替換，都需要權衡。這讓我明白瞭，數據分析的第一步，不是去套用什麼高深的公式，而是要保證你手裏數據的質量。此外，書裏還講到瞭如何用Excel進行一些簡單的趨勢預測，比如基於曆史銷售數據，預測未來的銷售額。雖然不是什麼復雜的機器學習模型，但作者通過一個簡單的移動平均法或者指數平滑法，就讓我理解瞭預測的基本邏輯。這本書讓我覺得，“大數據時代”並沒有那麼遙不可及，隻要我們願意學習，並且掌握好基礎的工具和方法，我們每個人都能在這個時代裏找到屬於自己的位置，並且能夠利用數據來提升工作效率和做齣更明智的決策。

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直就是我工作上的“神助攻”！老實說，我本來對統計分析這個東西，就一直抱有一種敬畏又有點頭疼的態度。總覺得它離我太遠，又是學不好的東西。但自從我開始看《Excel和基礎統計分析：學統計輕鬆上手，掌握資料分析，前進大數據時代》，我的想法徹底改變瞭。作者的講解方式真的太有智慧瞭，他不像很多教材那樣，一開始就把你淹沒在各種統計術語和公式裏，而是先從我們最熟悉的Excel這個平颱入手。他詳細地講解瞭Excel裏一些隱藏的、或者說大傢可能不太常用的但超級有用的統計功能，比如如何利用Excel內置的“數據分析工具庫”來做一些初步的統計檢驗，像是描述性統計（計算平均值、中位數、標準差等等），這些基本的東西，對理解數據分布至關重要。我特彆喜歡他講解方差和標準差的部分，之前我總覺得它們差不多，看完書之後纔明白，方差衡量的是數據的離散程度，而標準差是方差的平方根，它更能直觀地反映數據相對於平均值的波動範圍。他還講到如何利用Excel做迴歸分析，雖然書裏沒有深入到復雜的模型，但至少讓我理解瞭綫性迴歸的基本原理，知道怎麼判斷兩個變量之間是否存在綫性關係，以及這個關係有多密切。我之前做的一些報告，總是感覺數據擺在那裏，但缺乏說服力，看完這本書，我學會瞭怎麼用圖錶和統計指標來支撐我的觀點，讓我的分析報告更有數據依據，也更具說服力。而且，作者在講解每個統計概念的時候，都會結閤Excel的操作步驟，一步一步教你，即使你之前對統計一竅不通，也能跟著做。這讓我覺得，統計分析其實沒那麼可怕，隻要掌握瞭工具和方法，人人都可以成為數據分析的小能手。

评分☆☆☆☆☆

我是一名小企業主，經營著一傢綫上零售店。每天都在跟各種商品數據、客戶數據、銷售數據打交道，但說實話，很多時候都是憑感覺在做決策，感覺效率不高，也錯失瞭不少機會。《Excel和基礎統計分析：學統計輕鬆上手，掌握資料分析，前進大數據時代》這本書，就像是為我量身定做的“商業智能教練”。作者在書中，把統計分析的很多概念，都巧妙地轉化成瞭我能夠直接運用到生意中的方法。我最喜歡的部分是關於“客戶細分”和“購買行為分析”的講解。以前我總覺得要把客戶分個三六九等很難，但看完這本書，我學會瞭如何利用Excel對客戶數據進行聚類分析，比如根據他們的購買頻率、購買金額、購買的産品類彆等維度，將客戶分成不同的群體。然後，我就可以針對不同群體，製定更精準的營銷策略。比如，對於高價值客戶，我可以推齣VIP專屬活動；對於潛在流失客戶，我可以發送關懷短信或者優惠券。書中演示的“關聯規則分析”，也讓我大開眼界。我學會瞭如何用Excel找到哪些商品經常被一起購買，比如買瞭A商品的人，也很可能買B商品。這樣，我就可以在店鋪中設置“搭配購買”的推薦，或者在打包發貨時，將這些商品放在一起，從而提高客單價。作者還講到瞭如何用Excel來分析廣告投放的效果，比如計算不同廣告渠道的ROI（投資迴報率），從而優化廣告預算的分配。這本書讓我覺得，我不再是一個隻會埋頭苦乾的店主，而是一個能夠用數據驅動決策的“數據分析型”店主。它讓我的生意變得更聰明，也更有競爭力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名自由職業者，主要業務是為各種小型企業提供市場谘詢服務。過去，我主要依靠經驗和直覺來為客戶提供建議，但隨著市場競爭越來越激烈，我意識到，光憑感覺已經不夠瞭，數據纔是最有力的支撐。在朋友的推薦下，我入手瞭《Excel和基礎統計分析：學統計輕鬆上手，掌握資料分析，前進大數據時代》這本書。這本書真的是讓我眼前一亮。作者在講解統計概念的時候，非常注重將理論與實踐相結閤，並且選擇瞭Excel這個大多數人都熟悉的工具作為載體，這使得整個學習過程非常順暢。我尤其欣賞他對“抽樣方法”和“樣本代錶性”的講解。在市場調研中，抽樣是必不可少的一環，但如何科學地抽樣，如何保證樣本能夠代錶整體，一直是我比較睏惑的問題。書裏詳細介紹瞭簡單隨機抽樣、分層抽樣等幾種常見的抽樣方法，並且演示瞭如何在Excel中通過隨機數生成器來實現簡單隨機抽樣。他還強調瞭樣本量的重要性，以及如何根據一定的置信度和誤差範圍來計算所需的最小樣本量。這讓我能夠更有信心地為客戶設計調研方案，並且能夠嚮他們解釋為什麼我們選擇這樣的樣本和樣本量。此外，作者還對“假設檢驗”進行瞭深入淺齣的講解，特彆是如何利用Excel來進行單樣本t檢驗、配對樣本t檢驗以及獨立樣本t檢驗。這對我分析客戶在不同營銷活動中的效果，或者比較兩個不同時期客戶的滿意度，提供瞭非常有價值的工具。我學會瞭如何根據實際問題，選擇閤適的t檢驗方法，如何構建零假設和備選假設，以及如何解讀P值來做齣統計決策。這本書真的讓我從一個“經驗派”的谘詢師，嚮一個“數據驅動”的分析師轉變，讓我能夠更科學、更精準地為客戶提供有價值的洞察。

评分☆☆☆☆☆

這本書，說實話，我一開始覺得可能對我來說有點“大材小用”瞭。我是一名在金融行業工作的分析師，平時接觸的都是相對復雜的量化模型和高精尖的分析工具。我對Excel的運用，基本上就是處理一些錶格數據，做一些基礎的報錶。但當我翻開《Excel和基礎統計分析：學統計輕鬆上手，掌握資料分析，前進大數據時代》這本書，我纔發現，原來Excel在統計分析領域，還有這麼多我未曾挖掘的潛力。作者的講解方式，雖然基礎，但卻非常嚴謹和係統。他沒有迴避一些統計學中看似基礎但卻至關重要的概念，比如“概率分布”和“隨機變量”。雖然我在工作中使用過一些概率統計的理論，但對於不同概率分布（如正態分布、泊鬆分布、二項分布）的特性以及它們的應用場景，瞭解得並不夠深入。這本書通過Excel的函數，例如NORM.DIST、POISSON.DIST、BINOM.DIST等，詳細演示瞭如何計算不同概率分布下的概率值，以及如何利用這些函數來模擬一些隨機事件。這對我理解一些金融産品的定價模型，或者進行風險評估，有瞭更清晰的思路。此外，作者關於“抽樣分布”的講解，也讓我受益匪淺。我以前隻知道大數定律和中心極限定理，但具體到如何在實際操作中理解和應用它們，總感覺有點飄忽。書裏通過Excel的模擬實驗，讓我能夠直觀地看到，當樣本量增大時，樣本均值的分布是如何趨近於正態分布的，以及樣本均值的標準差（即標準誤差）是如何減小的。這讓我對統計推斷的可靠性有瞭更深的認識。這本書讓我反思，即使在金融這個高科技領域，紮實的基礎知識和對常用工具的深入理解，依然是不可或缺的。它提醒我，不要忽略Excel這個看似簡單的工具，它完全可以作為我們進行初步數據探索和統計建模的有力助手。

评分☆☆☆☆☆

作為一名教育工作者，我一直深知統計分析在教育研究中的重要性。但是，傳統的統計學課程往往比較枯燥，且與實際教學操作脫節，很難讓學生真正理解並掌握。直到我翻開瞭《Excel和基礎統計分析：學統計輕鬆上手，掌握資料分析，前進大數據時代》這本書，我纔找到瞭理想中的教學輔助材料。作者以其獨特的視角，將Excel這個功能強大的工具與基礎統計分析緊密結閤，為教育領域的統計學習者提供瞭一條清晰的學習路徑。我非常贊賞作者在講解“描述性統計”時，不僅僅局限於計算平均值、中位數、標準差等基本指標，而是進一步引導讀者思考這些指標背後的含義，以及它們如何反映教學效果、學生學習情況等。例如，他通過分析某次考試成績數據，演示如何計算班級的平均分、分數分布的離散程度（方差和標準差），以及如何利用Excel的“數據分析工具庫”中的“描述性統計”功能，一鍵生成包含這些指標的報告。這讓我在課堂上能夠更直觀地嚮學生展示如何用數據來評估一個教學班的整體學習狀況。更令我驚喜的是，書中對“頻率分布”和“柱狀圖/直方圖”的講解。我以前總覺得直方圖隻是用來展示數據的形狀，現在纔知道，通過觀察直方圖的形狀，可以判斷學生成績是否呈正態分布，或者是否存在明顯的偏態，這對於我們調整教學策略非常有指導意義。作者還詳細地演示瞭如何在Excel中創建直方圖，以及如何調整其箱寬來更好地呈現數據特徵。這本書讓我能夠將抽象的統計概念，轉化為具體的Excel操作，讓學生在動手實踐中，加深對統計知識的理解，培養他們的數據分析思維，為他們將來應對更復雜的教育研究問題打下堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

厚！這本《Excel和基礎統計分析：學統計輕鬆上手，掌握資料分析，前進大數據時代》，拿到手的時候，真的就感覺跟捧著一本寶藏一樣。我本來就是個小公司的職員，每天都在跟各種數據打交道，但說實話，以前很多時候都是憑感覺在做，數據擺在麵前，有時候真的不知道該怎麼下手，能用的無非就是SUM、AVERAGE這些最基礎的函數。看到這書名，就覺得“救星來瞭！”。翻開第一頁，作者的語氣就挺親切的，不是那種高高在上的學者腔調，而是像你隔壁的那個很懂Excel又很會分析的朋友，一點一點地教你。他沒有上來就扔一堆復雜的公式，而是從Excel的基本操作講起，比如數據整理、篩選、排序，這些看似簡單，但其實是所有分析的基礎。我印象最深的是講到數據透視錶的部分，以前我總覺得它很神奇，但又摸不著頭腦，看瞭這本書，纔恍然大悟，原來它這麼強大！用數據透視錶，我能快速地從幾百上韆條銷售記錄裏，一眼看齣哪些産品賣得最好，哪些區域的業績最差，甚至是不同時間段的銷售趨勢。而且，作者還舉瞭很多貼近我們日常工作的例子，不是那種實驗室裏的純理論數據，而是我們生活中真的會遇到的問題，比如如何分析客戶滿意度，如何評估一個營銷活動的效果。他講到如何用Excel製作圖錶，以前我隻會做個簡單的柱狀圖或摺綫圖，現在我知道瞭，根據不同的數據類型和想要錶達的重點，選擇閤適的圖錶類型，比如箱形圖、散點圖，能更直觀地呈現信息。這本書真的讓我在Excel這個工具上，有瞭質的飛躍，感覺自己好像從一個隻能搬磚的小工，升級成瞭一個能指揮韆軍萬馬的將軍，數據在我眼裏，不再是冰冷無情的數字，而是能說話、能告訴我很多故事的朋友。