《分类数据分析》内容简介：由于分类数据分析技术的发展以及分类数据在现实应用中的独特价值，许多统计系或生物统计系都开设了有关分类数据分析的课程。《分类数据分析》可以用作该类课程的教科书。《分类数据分析》的第1-7章涵盖了该类课程的核心内容。其中，第1-3章介绍分类结果变量的分布以及传统的二维列联表分析方法。第4-7章介绍关于二分和多项分布结果变量的Logistic回归以及相应的Logit模型。第8章和第9章的内容则是用于分析列联表数据的对数线性模型。随着时间的推移，对数线性模型的重要性似乎有所降低，所以本版在一定程度上缩减了对该模型的讨论，并相应增加了有关logistic回归的内容。 在过去10年间，这一领域的新发展主要集中于对重复测量和其他形式的群组分类数据的分析方法。第10-13章讲述这些方法，其中包括边际模型和具有随机效应的广义线性混合模型。第1...(展开全部)

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丹尼尔 A.鲍威斯和谢宇教授合著的《分类数据分析的统计方法》一书对分类数据分析的方法和模型，以及在社会科学研究中的应用作了全面的介绍。本书的一个明确目标是整合变换方法和潜在变量方法，它们是两类不同但又相互补充的处理分类数据分析的传统方法。这也是第一次在一单册书中严密地介绍针对离散因变量、交叉分类和跟踪数据的模型和方法。目前还没有看到有类似的著作。 本书的第二版增加了应用于分类数据的多水平模型。许多章节的内容经过了进一步的修订，并扩充了新的应用和实例。第二版中显著的特点是详细讨论了针对分层或多水平模型的经典贝叶斯估计技术，拓展了离散时间生存分析模型和Cox回归模型的内容，以及针对背离模型假设的评估和调适方法。辅助网址列举了使用各种统计软件包重复书中每一个例子的程序，实践证明是教师、学生和研究者学习的重要资源。 本书介绍了基本的方法和模型，它们构成了当代...(展开全部)

本书对分类数据分析的方法和模型，及其在社会科学研究中的应用做了全面介绍。它的一个目标是整合变换方法和潜在变量方法，这是两类不同但又相互补充的处理分类数据分析的传统方法。这也是di一次在一本单册书中详细地介绍针对离散因变量、交叉分类和跟踪数据的模型与方法对于广大的社会科学研究者来说，意义重大，既可以使得他们能顺利使用合适的定类数据的统计方法，又可以让他们对统计后的结果作进一步的科学检验，使得研究能够更加深入下去。

丹尼尔 A.鲍威斯和谢宇教授合著的《分类数据分析的统计方法》一书对分类数据分析的方法和模型，以及在社会科学研究中的应用作了全面的介绍。本书的一个明确目标是整合变换方法和潜在变量方法，它们是两类不同但又相互补充的处理分类数据分析的传统方法。这也是第一次在一单册书中严密地介绍针对离散因变量、交叉分类和跟踪数据的模型和方法。目前还没有看到有类似的著作。 本书的第二版增加了应用于分类数据的多水平模型。许多章节的内容经过了进一步的修订，并扩充了新的应用和实例。第二版中显著的特点是详细讨论了针对分层或多水平模型的经典贝叶斯估计技术，拓展了离散时间生存分析模型和Cox回归模型的内容，以及针对背离模型假设的评估和调适方法。辅助网址列举了使用各种统计软件包重复书中每一个例子的程序，实践证明是教师、学生和研究者学习的重要资源。 本书介绍了基本的方法和模型，它们构成了当代...(展开全部)

《数据分析概论》研究对象是社会科学的研究数据。数据分析可以赋予事实意义，好的数据分析能为所研究的社会现象提供合理的描述和解释。 本书旨在为定量研究数据分析的每一步提供统计学基础。作者讨论了数据搜集的意义、一元统计、对相关性的测量、显著性检验、简单和多元回归，并给出了大量的数学公式，使得读者能更好地理解这些内容。

Python作为一种程序设计语言，凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言。Python语言的数据分析功能也逐渐为大众所认可。 本书就是一本介绍如何用Python进行数据分析的学习指南。全书共12章，从Python程序库入门、NumPy数组和Pandas入门开始，陆续介绍了数据的检索、数据加工与存储、数据可视化等内容。同时，本书还介绍了信号处理与时间序列、应用数据库、分析文本数据与社交媒体、预测性分析与机器学习、Python生态系统的外部环境和云计算、性能优化及分析、并发性等内容。在本书的最后，还采用3个附录的形式为读者补充了一些重要概念、常用函数以及在线资源等重要内容。

ChatGPT能够辅助用户完成从数据收集、预处理、分析到报告撰写的全过程，大大降低了数据分析的门槛。 本书共分为 12 章，内容包括ChatGPT 的注册与登录、提示词的设计、GPTs、数据的收集与预处理、特征工程、各类数据分析方法（包括对比分析、分组分析、回归分析、分类分析和聚类分析等）、数据可视化，以及如何利用 ChatGPT 撰写数据分析报告等。每章都提供了丰富的示例和实用技巧，旨在帮助读者掌握利用ChatGPT 进行数据分析的方法，提高数据处理和分析的效率。 《ChatGPT数据分析（视频案例版）》适合数据分析师、市场研究人员、高校师生、科研人员以及任何对数据分析感兴趣的读者。通过阅读本书，读者不仅能学习到如何使用 ChatGPT 进行数据分析，还能深刻理解数据分析的核心概念和应用场景，从而在实践中更加游刃有余。

本书系统介绍了使用Python进行数据分析需要掌握的各项知识，涵盖了Python基础知识、网络爬虫技术、正则表达式、BeautifulSoup和JSON、词语切分、自然语言处理、使用NumPy与Pandas处理数据、数据可视化技术、MySQL、机器学习、朴素贝叶斯模型、支持向量机、随机森林、深度学习以及量化投资。本书通过结合数据分析技术的理论知识与Python的实战应用，帮助读者更好地运用Python解决数据分析中的实际问题。 本书适合作为高等院校工商管理类研究生、本科生的数据分析课程教材，还适合作为金融行业人员的参考资料。

本书围绕精益创业展开讨论，融合了精益创业法、客户开发、商业模式画布和敏捷持续集成的精华。本书汇聚了100多位创始人、投资人、内部创业者和创新者的成功创业经验，呈现了30多个极具价值的案例分析，可以为各阶段的创业者提供行为准则。