隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，一門集數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)為一體的數(shù)據(jù)科學(xué)在世界范圍內(nèi)迅速興起。數(shù)據(jù)科學(xué)也成為一門橫跨自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的學(xué)問。未來社會(huì)，各行各業(yè)，都免不了和數(shù)據(jù)打交道，需要借助于數(shù)據(jù)分析，需要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析。本書從數(shù)據(jù)處理的角度來講解統(tǒng)計(jì)分析，內(nèi)容包括數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)——數(shù)據(jù)與軟件、探索性分析、可視化技術(shù)、統(tǒng)計(jì)推斷、統(tǒng)計(jì)模型，大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)——預(yù)測分析法、決策分析法、綜合評價(jià)法，大數(shù)據(jù)分析方法——統(tǒng)計(jì)方法，大數(shù)據(jù)分析入門——綜合應(yīng)用。每種方法均輔以詳細(xì)的Python語言實(shí)現(xiàn)，便于提高實(shí)際操作能力。并配套開發(fā)了學(xué)習(xí)網(wǎng)站，學(xué)習(xí)者可以在任何終端（包括手機(jī)）上做數(shù)據(jù)分析。
王斌會(huì)，暨南大學(xué)教授，中國統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)會(huì)員，廣東省統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)常務(wù)理事，暨南大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)博士生導(dǎo)師。著有多部統(tǒng)計(jì)學(xué)教材或?qū)Ｖ?
目 錄
第1章 數(shù)據(jù)的收集與整理 1
1.1 數(shù)據(jù)的類型 1
1.1.1 按度量尺度分 1
1.1.2 按時(shí)間狀況分 1
1.2 數(shù)據(jù)的收集 2
1.2.1 橫向數(shù)據(jù)的收集 2
1.2.2 縱向數(shù)據(jù)的收集 6
1.3 數(shù)據(jù)的管理 7
1.3.1 表格管理數(shù)據(jù) 7
1.3.2 數(shù)據(jù)庫管理數(shù)據(jù) 8
數(shù)據(jù)及練習(xí) 8
第2章 數(shù)據(jù)分析軟件介紹 10
2.1 數(shù)據(jù)分析軟件簡介 10
2.2 Python語言介紹 11
2.2.1 Python簡介 11
2.2.2 Python的功能 12
2.2.3 Python編程環(huán)境 14
2.3 Python數(shù)據(jù)分析平臺(tái) 17
2.3.1 Jupyter數(shù)據(jù)分析平臺(tái) 18
2.3.2 Python在線分析平臺(tái) 23
2.4 Python編程入門 27
2.4.1 Python的工作目錄 27
2.4.2 Python分析包（庫） 27
2.4.3 Python中的數(shù)據(jù)管理 29
數(shù)據(jù)及練習(xí) 29
第3章 Python編程分析基礎(chǔ) 30
3.1 Python數(shù)據(jù)類型 30
3.1.1 Python對象 30
3.1.2 數(shù)據(jù)的基本類型 31
3.1.3 標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)類型 33
3.2 數(shù)值分析庫numpy 34
3.2.1 一維數(shù)組（向量） 34
3.2.2 二維數(shù)組（矩陣） 35
3.2.3 數(shù)組的操作 35
3.3 數(shù)據(jù)分析庫pandas 36
3.3.1 序列（Series） 36
3.3.2 數(shù)據(jù)框（DataFrame） 37
3.3.3 數(shù)據(jù)框的讀寫 39
3.3.4 數(shù)據(jù)框的操作 41
3.4 Python編程運(yùn)算 45
3.4.1 基本運(yùn)算 45
3.4.2 控制語句 46
3.4.3 函數(shù)定義 47
3.4.4 面向?qū)ο?49
數(shù)據(jù)及練習(xí) 50
第4章 數(shù)據(jù)的探索性分析 52
4.1 數(shù)據(jù)的描述分析 52
4.1.1 基本描述統(tǒng)計(jì)量 52
4.1.2 計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)匯總分析 53
4.1.3 計(jì)量數(shù)據(jù)匯總分析 53
4.2 基本繪圖命令 57
4.2.1 常用的繪圖函數(shù) 57
4.2.2 基于pandas的繪圖 66
4.3 數(shù)據(jù)的分類分析 70
4.3.1 一維頻數(shù)分析 70
4.3.2 二維集聚分析 73
4.3.3 多維透視分析 77
數(shù)據(jù)及練習(xí) 79
第5章 數(shù)據(jù)的可視化分析 80
5.1 特殊統(tǒng)計(jì)圖的繪制 80
5.1.1 數(shù)學(xué)函數(shù)圖 80
5.1.2 氣泡圖 82
5.1.3 三維曲面圖 82
5.1.4 三維散點(diǎn)圖 83
5.2 seaborn統(tǒng)計(jì)繪圖 83
5.2.1 基本概念 84
5.2.2 常用統(tǒng)計(jì)圖 84
5.3 ggplot繪圖系統(tǒng) 88
5.3.1 qplot快速制圖 89
5.3.2 ggplot基本繪圖 90
數(shù)據(jù)及練習(xí) 95
第6章 數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析 97
6.1 隨機(jī)變量及其分布 97
6.1.1 均勻分布 97
6.1.2 正態(tài)分布 98
6.2 數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ) 102
6.2.1 統(tǒng)計(jì)量的概念 102
6.2.2 統(tǒng)計(jì)量的分布 103
6.3 基本統(tǒng)計(jì)推斷方法 106
6.3.1 參數(shù)的估計(jì)方法 107
6.3.2 參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn) 109
數(shù)據(jù)及練習(xí) 111
第7章 數(shù)據(jù)的模型分析 113
7.1 簡單線性相關(guān)模型 113
7.1.1 線性相關(guān)的概念 113
7.1.2 相關(guān)系數(shù)的計(jì)算 114
7.1.3 相關(guān)系數(shù)的檢驗(yàn) 115
7.2 簡單線性回歸模型 116
7.2.1 簡單線性模型估計(jì) 116
7.2.2 簡單線性模型檢驗(yàn) 118
7.2.3 簡單線性模型預(yù)測 119
7.3 分組線性相關(guān)與回歸 120
7.3.1 分組線性相關(guān)分析 120
7.3.2 分組線性回歸模型 121
數(shù)據(jù)及練習(xí) 122
第8章 數(shù)據(jù)的預(yù)測分析 124
8.1 動(dòng)態(tài)數(shù)列的基本分析 124
8.1.1 動(dòng)態(tài)數(shù)列的介紹 124
8.1.2 動(dòng)態(tài)數(shù)列的分析 126
8.2 動(dòng)態(tài)數(shù)列預(yù)測分析 130
8.2.1 趨勢預(yù)測構(gòu)建 130
8.2.2 平滑預(yù)測法 134
8.3 股票數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析 138
8.3.1 股票價(jià)格分析 139
8.3.2 股票收益率分析 143
數(shù)據(jù)及練習(xí) 147
第9章 數(shù)據(jù)的決策分析 149
9.1 確定性分析 149
9.1.1 單目標(biāo)求解 149
9.1.2 多目標(biāo)求解 150
9.2 不確定性分析 151
9.2.1 分析方法 151
9.2.2 分析原則 152
9.3 風(fēng)險(xiǎn)分析 154
9.3.1 期望值法 154
9.3.2 后悔期望值法 155
數(shù)據(jù)及練習(xí) 155
第10章 數(shù)據(jù)的案例分析 157
10.1 在線數(shù)據(jù)獲取與分析 157
10.1.1 在線財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)獲取 157
10.1.2 在線股票數(shù)據(jù)分析 159
10.1.3 新股發(fā)行數(shù)據(jù)分析 161
10.2 證券交易數(shù)據(jù)的分析 163
10.2.1 歷史行情數(shù)據(jù)分析 163
10.2.2 實(shí)時(shí)行情數(shù)據(jù)分析 165
10.2.3 大單交易數(shù)據(jù)分析 167
10.2.4 公司盈利能力分析 168
10.2.5 公司現(xiàn)金流量分析 169
10.3 宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的實(shí)證分析 170
10.3.1 存款利率變動(dòng)分析 170
10.3.2 國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP分析 172
10.3.3 工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)分析 174
10.4 電影票房數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析 175
10.4.1 實(shí)時(shí)票房數(shù)據(jù)分析 175
10.4.2 每日票房數(shù)據(jù)分析 176
10.4.3 影院日度票房分析 177
數(shù)據(jù)及練習(xí) 178
附錄A 本書的學(xué)習(xí)博客 179
附錄B 書中的例子數(shù)據(jù) 181
附錄C 書中的自定義函數(shù) 182
參考文獻(xiàn) 183
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