不知不觉中，人们进入了一个数据为王的时代。大数据的字眼以一种迅雷不及掩耳之势进入人们的视野，更加强调了数据在这个时代的重要性。不管人们愿意或者不愿意，都在诚惶诚恐地拥抱着这个所谓的大数据时代。大数据的火热也带火了另外一个看上去有点神秘、有点距离感的学科：统计学。 为什么编写本书 笔者作为一个在校园里学了11年统计学的资深学院派，深深地被这门学科打动：它有着数学的美感，充满了哲学的智慧，并且透露出思辨的洞察力。你可以把它看作一种工具，或者一种武器。有了它，你可以事半功倍地直击事物本质的规律。 笔者很想把这门学科分享给有兴趣的人。这就是编写这本书的初衷。 统计学本身就是大数据时代的一门重要学科。随着大数据逐渐走进公众的视野，统计学也必然会迎来更多的关注。这就意味着，越来越多的非统计学专业人士会了解统计学、应用统计学。人们也必然需要更多的统计学读物。 据笔者观察，市场统计学的教材大多像教科书，充斥着枯燥的公式和深奥的理论。当然，也有一些幽默风趣、深入浅出的入门书籍，如查尔斯•韦兰的《赤裸裸的统计学》（Naked Statistics），但也因为是外国作品编译的问题，在语言和写作方式上很难符合东方人的阅读习惯。 这本书讨论大数据，讨论统计学，更讨论二者之间千丝万缕的联系。大数据时代将迎来技术的变革，以及工作方式和思维模式的变革。大数据时代也挑战着传统统计学的思维和研究模式。统计学这门学科是将要面临江河日下的被取代的危机，还是迎来一个破茧而出的春天？本书试着抛砖引玉地给出一部分答案。 大数据时代，对于统计学来说，是最好的时代，也是最坏的时代。统计学，必须与时俱进，勇敢地接受大数据时代的挑战和变革，才会走得更长远。而大数据，没有了统计学思维的辅助、修正和补充，当热潮退去，也只能在这个浮躁的时代中渐渐被人们遗忘。 本书特点 本书从当下热门话题大数据切入，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。 热门性——业界和学术界热议的词“大数据”对大多数人来说仍是“犹抱琵琶半遮面”。 经典性——久经时间考验的统计学理论仍是实践中数据处理的重要依据。 洞察性——站在统计学哲学的思想高度对时下热门话题进行分析思考。 前瞻性——下一个时代是数据的时代。无论什么行业，未来都是数据生意。 本书和市面上很多书籍相比，有两点最具特色： 本书将统计学和大数据结合在一起，探讨两者的差异和相关性。 本书行文按照【案例】+【知识点】+【分析】的结构，清晰明了。应用的案例也都和人们的生活息息相关，更符合国人阅读习惯，更具代入感和认同感。 本书内容 本书共分为8章，各章内容如下。 第1章 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章 样本魅影，重点介绍了统计学最核心的思想，即用样本信息推论总体，并和大数据的推论思想进行比较，强调二者在实践中结合使用的重要性。 第3章 描述数据，告诉读者面临大量数据的时候，如何迅速提炼出有用信息，以一种直接、感性的方式勾勒出隐藏在冷冰冰的数据背后的内涵。 第4章 正态女神，隆重推出了统计学最经典、最重要、最具代表性的一个分布——正态分布，详细介绍了关于正态分布的理论、应用和相关的知识点。 第5章 统计推断，讲述了统计推断是用样本来估计总体的，是一种具有科学依据的合理猜测，尽管它不可能百分百准确，却对人们认知事物有着不可估量的作用。 第6章 变量间的关系，从大数据思维的其中一个角度切入，即强调事物的相关关系而非因果关系，重点讲述了究竟什么是相关关系，它的统计学内涵、方法及应用。 第7章 统计杂谈，以一种漫谈的方式，深入浅出地讲解了统计学一些热门应用的理论。特别强调了这些理论在实践中的误用，并告诉读者正确的使用方法和解读方法。 第8章 大数据，在水一方，探讨了大数据巨大的商业价值，除此之外还强调如何从大数据中获取洞察力和决策力。 关于作者 本书由杨轶莘主笔编写，其中第6章由王辉撰写。 杨轶莘：瑞典厄勒布鲁大学商学院统计学博士毕业，北京诺贝伦思教育咨询有限公司高级咨询师，旗下商学院CN网站联合创始人和网站知识分享类微信节目《杨博夜话》制作人和主持人。 王辉：北京大学汇丰商学院金融学（数量金融方向）研究生。善于统计综合评价方法的应用、金融计量学、经济计量分析领域的研究。2013—2014年，主持项目《社区养老现状和需求研究》，获第四届全国大学生市场调查分析大赛一等奖和第三届海峡两岸市场调查分析大赛二等奖。2014—2015年，参与朱喜安教授的国家社科基金课题《综合评价方法的优良标准研究》。

《IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》以IBM SPSS Statistics 20.0和IBM SPSS Modeler 14.1为工具，提供了医疗、金融、保险、汽车、快速消费品、市场研究、互联网等多个行业的数据分析／挖掘案例，基于实战需求，详细讲解整个案例的完整分析过程，并将模型和软件的介绍融于案例讲解之中，使读者在阅读时能突破方法和工具的局限，真正聚集于对数据分析精髓的领悟。《IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》所附光盘包括案例数据和分析程序／流文件，读者可完整重现全部的分析内容。

The bestselling text Statistics for People Who (Think They) Hate Statistics teaches an often intimidating and difficult subject in a way that is informative, personable, and clear. Researchers and students who find themselves uncomfortable with the analysis portion of their work will appreciate this book’s unhurried pace and thorough, friendly presentation. Salkind takes students through various statistical procedures, beginning with correlations and graphical representation of data and ending with inferential techniques and analysis of variance. In addition, there is coverage of SPSS (and data sets for hands-on experience), and a review of more advanced statistical techniques, such as reliability, validity, introductory non-parametric statistics, and more. Pedagogical features include sidebars offering additional technical information about the topic and set-off points that reinforce major themes. Finally, questions to chapter exercises and a complete glossary are located at the back of the book.

Time Series Analysis and Its Applications presents a balanced and comprehensive treatment of both time and frequency domain methods with accompanying theory. Numerous examples using non-trivial data illustrate solutions to problems such as evaluating pain perception experiments using magnetic resonance imaging or monitoring a nuclear test ban treaty. The book is designed to be useful as a text for graduate level students in the physical, biological and social sciences and as a graduate level text in statistics. Some parts may also serve as an undergraduate introductory course. Theory and methodology are separated to allow presentations on different levels. Material from the earlier 1988 Prentice-Hall text Applied Statistical Time Series Analysis has been updated by adding modern developments involving categorical time sries analysis and the spectral envelope, multivariate spectral methods, long memory series, nonlinear models, longitudinal data analysis, resampling techniques, ARCH models, stochastic volatility, wavelets and Monte Carlo Markov chain integration methods. These add to a classical coverage of time series regression, univariate and multivariate ARIMA models, spectral analysis and state-space models. The book is complemented by ofering accessibility, via the World Wide Web, to the data and an exploratory time series analysis program ASTSA for Windows that can be downloaded as Freeware. Robert H. Shumway is Professor of Statistics at the University of California, Davis. He is a Fellow of the American Statistical Association and a member of the Inernational Statistical Institute. He won the 1986 American Statistical Association Award for Outstanding Statistical Application and the 1992 Communicable Diseases Center Statistics Award; both awards were for joint papers on time series applications. He is the author of a previous 1988 Prentice-Hall text on applied time series analysis and is currenlty a Departmental Editor for the Journal of Forecasting. David S. Stoffer is Professor of Statistics at the University of Pittsburgh. He has made seminal contributions to the analysis of categorical time series and won the 1989 American Statistical Association Award for Outstanding Statistical Application in a joint paper analyzing categorical time series arising in infant sleep-state cycling. He is currently an Associate Editor of the Journal of Forecasting and has served as an Associate Editor for the Journal fo the American Statistical Association.

统计学：从数据到结论，ISBN：9787503749964，作者：

This is the first text in a generation to re-examine the purpose of the mathematical statistics course. The book's approach interweaves traditional topics with data analysis and reflects the use of the computer with close ties to the practice of statistics. The author stresses analysis of data, examines real problems with real data, and motivates the theory. The book's descriptive statistics, graphical displays, and realistic applications stand in strong contrast to traditional texts that are set in abstract settings.

This third edition of a classic textbook presents a comprehensive introduction to Bayesian data analysis. Written for students and researchers alike, the text is written in an easily accessible manner with chapters that contain many exercises as well as detailed worked examples taken from various disciplines. This third edition provides two new chapters on Bayesian nonparametrics and covers computation systems BUGS and R. It also offers enhanced computing advice. The book's website includes solutions to the problems, data sets, software advice, and other ancillary material.

分位数回归的思想起源于1760年，然而，这一回归方法计算的复杂性知道最近依然是一大挑战。虽然如今快速的计算机功能和统计软件的广发应用使得拟合分位数回归模型变得容易，但至今我们仍未提供任何关于分位数回归是什么的介绍。本书中，作者提出了分位数和分位数函数的概念，阐述了分位数回归模型，讨论了它们的估计和推断方法，并通过具体例子演示了对分位数回归估计值的解释。同时，他们也提供了应用分位数回归分析美国1991年和2001年收入不平等的完整例子，以此确定这一方法的思想和步骤。本书填补了该领域的空白并有助于社会科学研究者更加熟悉分位数回归。

An essential guide to the trouble spots and oddities of R. In spite of the quirks exposed here, R is the best computing environment for most data analysis tasks. R is free, open-source, and has thousands of contributed packages. It is used in such diverse fields as ecology, finance, genomics and music. If you are using spreadsheets to understand data, switch to R. You will have safer -- and ultimately, more convenient -- computations.

What is a p-value Anyway? offers a fun introduction to the fundamental principles of statistics, presenting the essential concepts in thirty-four brief, enjoyable stories. Drawing on his experience as a medical researcher, Vickers blends insightful explanations and humor, with minimal math, to help readers understand and interpret the statistics they read every day. What is a p-value Anyway? is the perfect complement to any introductory statistics textbook and will succeed in demonstrating the everyday importance of statistics to your class.

R is rapidly becoming the standard for developing statistical software, and R in a Nutshell provides a quick and practical way to learn this increasingly popular open source language and environment. You'll not only learn how to program in R, but also how to find the right user-contributed R packages for statistical modeling, visualization, and bioinformatics.

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统计作为数据分析的一种通用语言，为使用者提供了一套获取数据、分析数据并从数据中得出结论的原则和方法。本书内容包括描述统计、推断统计、多元统计和非参数统计等主要方法。写法上完全立足于统计应用，力求通俗易懂，每种方法都从实际问题入手进行讨论，尽可能避免统计公式的推导。书中例题的解答结合使用了Excel和SPSS两个软件，并给出每种方法的详细操作步骤，使读者能轻松完成统计计算。本书可作为高等院校经济管理类专业本科生统计学课程的教材使用，也可作为研究生和MBA的教材或参考书，对广大实际工作者也极具参考价值。

本书结合作者多年的教学实践经验和国外优秀统计学教材的成果编写而成。内容包括描述统计方法、推断统计方法以及工商管理中常用的一些统计方法。在写法上与计算机紧密结合，大部分统计方法都给出了Excel的计算过程和结果，并在书后配有教学和学习辅助光盘，方便教师授课和学生自学。 本书可作为高等院校经济、管理类各专业本科生统计学课程的教材，也可作为MBA的教材或参考书，对广大实际工作者也极具参考价值。

初级统计学，ISBN：9787302073482，作者：（美）马里奥·F·特里奥拉（Mario F.Triola）著；刘新立译；刘新立译