面对小数据和大数据，数据分析师应该如何收集数据信息？传统的业务框架如何与统计学相关联？测量学扮演着什么角色？建模过程有哪些预分析技术和修正技术？建模工作完成后，如何解析？如何归因？如何预测？等等，这些数据分析能力构成了本书的分析框架。本书分为8章，小数据与大数据分析模式的动态切换贯穿全书，展示了数据分析案例的模块化分析

本书是一本统计学基础教材，全书共9章，包括描述统计、推断统计、实际中常用的一些统计方法。写法上立足于统计应用，通俗易懂，避免统计公式的推导。书中例题的解答全部使用Excel（2019版）软件，并给出了每种方法的详细操作步骤。本书可作为普通高等院校非统计学专业的本科生、中等职业教育或继续教育的本科生和大专生的教材，对统计

本书主要介绍使用R中的ggplot2包及其拓展包、ggraph包、circlize包和plot3D包等绘制专业图表的方法。本书先介绍了R语言编程基础知识，以及使用dplyr、tidyr、reshape2等包的数据操作方法；再对比了base、lattice和ggplot2包的图形语法。本书首次系统性地介绍了使用ggplo

本书结合大量日常生活中的实际案例，生动形象地阐述了基本的统计学方法和原理，分析了统计学应用过程中的一些常见误区和陷阱。全书共10章，每一章都和日常生活紧密结合，每个案例都从统计学的角度出发，一层一层地深入分析，让读者体会到其中的统计学知识，并且熟悉其应用场景，从而能够活学活用。本书特别适合对数据分析感兴趣及想了解统计学

统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学。作为数据分析的一种有效工具，统计方法已广泛应用于社会科学和自然科学的各个领域，是各学科领域研究者和实际工作者的必备知识。本书是一本统计通识课程教材，并以数据分析为导向介绍一些基本的统计方法。第4版根据第3版修订而成，所有例题均使用Excel2019版本实现，并给出了详细的操作步

本书的读者对象为参加初级统计学或研究方法课程的学生，也可以是参加中级统计学和研究生计量方法课程的学生。初级统计学或研究方法课程所讲授的内容有：描述性统计、t检验、主体间单因素方差分析、主体内单因素方差分析、主体间双因素方差分析、卡方检验、相关系数和回归分析。在中级统计学和研究生课程中讲授的内容有：主体间双因素方差分析（

本书为北京大学人口所开办十年之久的“社会科学研究方法暑期班”课程教材之一，本教材紧密联系中国国情，以案例教学为特色，受到来自全国高校的研究生和青年教师的广泛欢迎,在全国高校影响日增。本课程受到北大研究生院和联合国人口基金会的资助。 目前国内出版的有关"结构方程"教材的书很少，特别是针对目前社会科学学

本书内容基于SASEG平台，采用项目管理的过程流方式，介绍数据分析及量化投资策略。书中提供了作者编写的autoexec命令文件，可以让SAS在运行时就自带实用的宏语句，读者不需要编写复杂的语句，只要按照书中的指导步骤，就可以轻松地完成数据分析，对投资策略效果进行检验，并且可以将所有的数据表格结果输出到Word文件中。

全书共10章，除介绍统计学的基本概念、发展历史，统计数据的收集、整理和显示，以及统计分析的基本方法外，集中介绍了Excel在统计中的应用，使学生在学会统计的基本方法后，能够用Excel快速准确地得到数据的处理结果。

本书从大数据切入，引入与之息息相关的统计学，深入浅出地讲述了在“数据为王”的时代下，统计学作为分析、解读数据的学科，如何为商业、社会、生活等领域提供决策支持。全书分为8章，第1章概述了大数据时代下的统计学，讲解了统计学的基本原理、应用领域及数据的获取方法。第2、3章讲述了统计学在思想方法及数据表述上和大数据处理方法的异