本书研究的是统计思维在社会科学家、生物学家和物理学家群体中发展起来的历史。这些科学家的目的是，通过研究众多个体的集体行为，在大尺度现象上进行定量分析，将社会学与生物学领域纳入精确科学的范畴。 本书的主题，包括从政府官僚的数据管理，到数学科学等不同的内容。本书的主人公们，在不同的领域工作时，认识到他们共同的问题，以及可以共用的分析工具，而这些问题和分析工具，都超出了学科的界限。直到19世纪末，统计学才开始作为一门独特的数学学科出现。

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现实工作中，人们常常需要用数据说话。可是，数据自己不会说话，需要人对它进行分析和挖掘才能找到有价值的信息。概率统计是数据分析的通用语言，是大数据时代预测未来的根基。如果你有编程背景，就能以概率和统计学为工具，将数据转化为有用的信息和知识，让数据说话。本书介绍了如何借助计算而非数学方法，使用Python语言对数据进行统计分析。 通过书中有趣的案例，你可以学到探索性数据分析的整个过程，从数据收集和生成统计量，到发现模式和检验假设。你还将探索概率分布、概率法则、可视化技术，以及其他许多工具和概念。 这一版内容较第1版有很多改动，并且新增了回归、时间序列分析、生存分析和分析方法章节，以丰富你的知识。

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本书从统计学思维开始，由浅入深，全面系统地讲解了SPSS实战应用。本书涉及面广，从软件基本操作到高级统计分析技术，涉及SPSS目前绝大部分的应用范畴。本书涵盖SPSS概述、数据管理、统计描述分析、基本统计分析的报表制作、t检验、方差分析、Logistic回归、中介效应与调节效应分析以及大量的专项统计方法。本书以案例式教学为特色，书中提供了大量的应用案例，供读者实战演练。本书不仅适合有一定统计基础的人员阅读，也适合SPSS初学者。通信、金融、制造、医药、教育科研、市场调研、连锁零售和电子商务等行业的数据分析人员，可将本书作为一本易学易练的案头参考书。信息技术、心理学、经济管理等专业的大中专院校的学生和教师，可将本书作为一本教材使用。

代码跑出来的概率统计问题； 程序员的概率统计开心辞典； 开放数据集，全代码攻略。 现实工作中，人们常被要求用数据说话。可是，数据自己是不能说话的，只有对它进行可靠分析和深入挖掘才能找到有价值的信息。概率统计是数据分析的通用语言，是大数据时代预测未来的根基。 站在时代浪尖上的程序员只有具备统计思维才能掌握数据分析的必杀技。本书正是一本概率统计方面的入门图书，但视角极为独特，折射出大数据浪潮的别样风景。作者将基本的概率统计知识融入Python编程，告诉你如何借助编写程序，用计算而非数学的方式实现统计分析。一个趣味实例贯穿全书，生动地讲解了数据分析的全过程：从采集数据和生成统计量，到识别模式和检验假设。一册在手，让你轻松掌握分布、概率论、可视化以及其他工具和概念。  编写测试代码深入理解概率论和统计学  运行实验检验统计行为特征，如生成服从各种分布的样...(展开全部)

通过学习本书，你将能够：编写测试代码深入理解概率论和统计学；运行实验检验统计行为特征，如生成服从各种分布的样本；通过模拟理解数学上艰涩的概念；学习贝叶斯估计等实用内容；用Python从大部分数据源导入数据，不依赖由统计工具清洗的格式化数据；用统计推理解读现实世界中的数据。“这是一本介绍Python数据分析的内容最为全面的书。数据分析师也可通过此书了解现代编程语言提供的工具，并提升技能。这还是一本优秀的现代统计学教程。”——Skipper Seabold，StatsModels作者

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本书基于经典统计学的知识体系，结合数据科学的应用经验，使用历史经典故事、网络热点事件、行业真实案例等素材进行介绍，聚焦于科学思维的训练，并对应到具体的理论和技术点，能够帮助读者轻松掌握各种分析方法的背景和思想，并能快速地将相关知识应用到实际的工作中去。本书深入浅出，所举例子通俗有趣，有助于读者理解人工智能时代的思维模式，应对这迅速变化的世界。

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