分层线性模型是1990年代在国际统计学界迅速推广并得到广泛应用的新的统计分析技术，本书是这一分析方法的代表作。本书提供的技术细节适合大多数社会科学和行为科学研究人员的需要，包括足够多的实际操作建议和研究示范，并与HLM软件结合，是多层分析者的手册和用户指南。

您一直等待的修订版就在这里！由于充满丰富的研究示例，并对分层线性模型(HLM)理论与应用有透彻的解释，其第1版就广受欢迎，现在这本书的第2版又重新组织为四大部分，并且加入了全新的4章内容。前两个部分，即第一部分“原理”和第二部分“基本应用”，紧密对应着上一版中的9章，但是已经大量扩展了内容，技术解释更为清晰，比如： 对HLM模型中的基本估计和推断程序提供了一个直观的介绍性总结。 在第6章中新加了一节多元增长模型。 第7章增加了对研究综合或元分析应用的讨论。 对数据分析中层-1自变量定位方法的建议以及可信值区间与稳健标准误方面的新材料。 虽然第1版主要是讨论层-1结果变量为连续分布的情况，然而现在的第 2版的第三部分中又包括了一系列其他类型结果变量的分析，比如： 　　新的第10章介绍分层模型在结果变量为二分类变量、计数变量、序次变量以及多项分类变量条件...(展开全部)

《数据分析方法五种》(作者尤恩·苏尔李)由五种讨论数据分析方法的小册子组成，分别是《分析复杂调查数据》、《缺失数据》、《社会网络分析》、《因子分析：统计方法与应用问题》以及《基于行动者的模型》。《数据分析方法五种》主要介绍社会学研究方法之一，即数据分析方法。该书涵盖的是社会科学中技术性非常强的内容，前四种小册子从基平设计的分析入手，介绍了分析复杂调查数据的传统方法，阐述了如何处理社会科学研究中的缺失数据。同时对跨学科的社会网络分析法进行了说明，并详细介绍了因子分析法。最后，从基于模型的角度，以举例的形式详细解释了基于行动者的模型的基本原理，讨论了相关软件的使用，填补了该领域的空白。

《MBA精品系列:商务数据分析与应用》从商学院学生的角度出发，通过深入剖析实际案例，向读者展示了统计学在数据分析这一领域的应用。 作者收集了电信、房地产、教育培训、金融等行业的案例，案例内容涉及客户管理、产品定价、消费者偏好、渠道营销、组织行为等领域。首先简要介绍案例背景资料，并引出有待解决的问题，根据问题设计因变量、自变量及初始模型，在分析的过程中逐渐完善统计模型，解释模型的意义，一步一步抽丝剥茧地向读者展示了数据分析的原理、思想及方法。分析过程通过sas软件实现（同时提供r程序演示），作者给出了软件输出结果的解读。值得一提的是，每章还给出了完整的分析报告，为读者日后实际工作提供了示范蓝本。

本书主要讲解了使用Excel进行数据分析的思路、方法与案例，以帮助读者系统地建立数据分析思维，快速地提高数据处理能力。 本书共分为20章，第1章介绍了数据分析的目的与误区；第2章介绍了数据分析的过程与分析的元素；第3～8章分别介绍了数据采集与规范化、数据分析常用函数、数据可视化与图表变形技术、9种常用数据分析方法与实战案例，以及利用工具进行高级技术分析的内容；第9～14章分别从商务、财务、HR、生产、质量、经营等6个广泛应用数据分析的领域的实战案例，介绍了各域常用数据分析方法；第15～17章分别讲解了构建数据模型、用控件定制分析模型以及PowerBI的使用方法；第18章讲解了多种数据分析报告的撰写要点。 本书内容全，系统性强，贴近一线，案例真实，非常适合各类数据分析从业者阅读

真实世界的数据都是多模态的，真正的通用人工智能（AGI）必将超越单一模态的局限。本书作者基于其多年在工业界的大数据技术经验，系统而全面地探讨了多模态数据技术，从基础概念到关键技术，再到典型应用，全方位讲解多模态数据分析的核心技术与前沿实践。首先详尽地介绍了多模态数据分析相关知识，涉及文本、图片、音频、视频等多模态数据；然后结合实例代码，系统介绍了统计分析、机器学习、深度学习、知识图谱、大模型等多种方法、模型，包括GPT与DeepSeek等大模型的多模态实践分析；最后结合直播视频、医疗领域等案例阐述了多模态数据分析的多种算法模型的综合应用。 本书体系化强、案例丰富，以"理论框架—技术路径—实战案例”层层递进的方式提供了完整的知识链路，主体基于Python语言的大量实例代码，可以帮助读者学以致用。 本书既可作为数据分析师、数据科学家、数据工程师、算法工程师等数据相关从业者的学习用书，也可作为高校数学、统计、计算机等相关专业的教材使用。

真实世界的数据都是多模态的，真正的通用人工智能（AGI）必将超越单一模态的局限。本书作者基于其多年在工业界的大数据技术经验，系统而全面地探讨了多模态数据技术，从基础概念到关键技术，再到典型应用，全方位讲解多模态数据分析的核心技术与前沿实践。首先详尽地介绍了多模态数据分析相关知识，涉及文本、图片、音频、视频等多模态数据；然后结合实例代码，系统介绍了统计分析、机器学习、深度学习、知识图谱、大模型等多种方法、模型，包括GPT与DeepSeek等大模型的多模态实践分析；最后结合直播视频、医疗领域等案例阐述了多模态数据分析的多种算法模型的综合应用。 本书体系化强、案例丰富，以"理论框架—技术路径—实战案例”层层递进的方式提供了完整的知识链路，主体基于Python语言的大量实例代码，可以帮助读者学以致用。 本书既可作为数据分析师、数据科学家、数据工程师、算法工程师等数据相关从业者的学习用书，也可作为高校数学、统计、计算机等相关专业的教材使用。

本书对聚合层次数据的年龄、时期、队列（APC）效应建模中存在的问题及策略进行了介绍。这些策略包括约束估计、年龄/时期/队列特征的使用、可估函数、方差分解，以及新近出现的s -约束法。书中分别从几何与代数视角阐释了识别问题，并探讨了约束回归；之后介绍了一些重要的分析策略，它们并不直接依赖之前用于识别APC模型的约束条件；最后展示的一个具体实证案例表明，多种方法的结合使用可以为具体的APC效应提供更有说服力的证据。

本书以任务为导向，全面地介绍数据分析的流程和Python数据分析库的应用，详细讲解利用Python解决企业实际问题的方法。全书共9章，1章介绍了数据分析的基本概念等相关知识；2～6章介绍了Python数据分析的常用库及其应用，涵盖NumPy数值计算、Matplotlib数据可视化、pandas统计分析、使用pandas进行数据预处理、使用scikit-learn构建模型，较为全面地阐述了Python数据分析方法；第7～9章结合之前所学的数据分析技术，进行企业综合案例数据分析。除1章外，本书各章都包含了实训与课后习题，通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内容。本书可作为高校大数据技术类专业的教材，也可以作为大数据技术爱好者的自学用书。

本书以任务为导向，全面地介绍数据分析的流程和Python数据分析库的应用，详细讲解利用Python解决企业实际问题的方法。全书共9章，1章介绍了数据分析的基本概念等相关知识；2～6章介绍了Python数据分析的常用库及其应用，涵盖NumPy数值计算、Matplotlib数据可视化、pandas统计分析、使用pandas进行数据预处理、使用scikit-learn构建模型，较为全面地阐述了Python数据分析方法；第7～9章结合之前所学的数据分析技术，进行企业综合案例数据分析。除1章外，本书各章都包含了实训与课后习题，通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内容。本书可作为高校大数据技术类专业的教材，也可以作为大数据技术爱好者的自学用书。