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统计学基础前沿信息_《统计学》教材(2024年11月实时热点)

内容来源：好望角图库所属栏目：教程更新日期：2024-11-30

统计学基础

数据分析学习路线：别想得太简单！嘿，大家好！今天我想跟正在学习数据分析或者准备入门的小伙伴们聊聊。在做任何事情之前，一定要有个清晰的计划，别太天真了！数据分析可不是随便看看书就能搞定的，需要你付出努力和汗水。统计学基础（1-2周）首先，统计学是基础中的基础。推荐两本书：《极简统计学》和《深入浅出统计学》。视频方面，小破站的可汗统计学是个不错的选择。基本描述性统计和各种图表都要掌握。我个人建议用Python编程语言把统计学重新写一遍，这样记忆更深刻。 Excel技能（1-2周，重点） Excel是数据分析中最常用的工具之一。推荐的视频有王佩丰的Excel基础和刘伟的Excel基础大全。书本方面，《我最想要的Excel数据分析书》是个不错的选择。掌握Excel的基础操作是必须的。 SQL语言（1-2周，重点） SQL是数据分析师的必备技能。推荐的书是《SQL必知必会》，练习的话可以做SQL50题。SQL语言其实很简单，先掌握查询语句，基本的数据查询就搞定了。 BI可视化工具（2-3周）除了Excel，你还需要掌握一个数据分析工具，比如Tableau。推荐的视频教程是Tableau的教程，跟着练习就行。BI工具主要用于将数据分析产品化。 Python/R语言（补充） Python和R语言是面试中的加分项。推荐的书有《Python数据科学手册》、《利用Python进行数据分析》和《R语言实战》。这些书能帮你更好地掌握这两种语言。机器学习（补充）机器学习是数据分析的高级阶段。推荐的书是吴恩达的机器学习课程，Python的sklearn模块也是不错的选择。可以先学一些基础的算法，比如线性回归、贝叶斯、决策树、逻辑回归、SVM、协同过滤、随机森林等。数据分析思路（长期）最后，数据分析的核心是思路。推荐的书有《深入浅出数据分析》、《精益数据分析和《数据科学实战》。基本步骤包括：提出问题、理解数据、数据清洗、构建模型、数据分析和数据可视化。总结总的来说，数据分析重在实践。能实实在在跑出数据，能分析才是落到实处。光学理论工具意义不大。如果你不甘心现在的状态，那就狠下心来努力吧！没有基础也要学，人总要不断提升自己！加油！𐟒ꀀ

应届生学IT？这些专业你适合吗？𐟤” 大家都知道，IT互联网行业的就业前景那叫一个光明✌️。可是，很多应届生在选择专业时都会犯愁：到底该选哪个呢？今天咱们就来聊聊这个话题𐟤“ 软件开发专业这个专业特别适合那些逻辑思维强、问题解决能力也强的同学。如果你喜欢写代码、调试程序，那软件开发绝对是你的菜！大数据与人工智能专业如果你数学和统计学基础好，喜欢从海量数据中挖掘出隐藏的规律，那大数据与人工智能专业绝对适合你。这个领域需要你有强大的逻辑思维和数据分析能力。 UI设计专业创意和艺术思维是关键！如果你对色彩、排版、界面设计有独特的审美，那UI设计绝对是你的不二选择。这个行业需要你有独特的创意和艺术感。影视剪辑专业喜欢看电影、电视剧？那你一定对影视剪辑感兴趣。这个专业需要你有一定的审美和剪辑技巧，能把电影片段、音乐、特效完美地结合起来。新媒体专业如果你喜欢追剧、看新闻、玩社交媒体，那你一定对新媒体感兴趣。这个专业需要你有很强的文字表达能力，能把信息有效地传递给读者。总的来说，每个专业都有自己的特色和要求。选专业的时候，一定要根据自己的性格和兴趣来选，这样才能学得更好、走得更远𐟑。祝大家都能找到适合自己的专业，未来可期！

从零开始学概率统计：这本书带你玩转R语言如果你对概率统计感兴趣，或者想通过R语言进行数据分析，那么《Probability, Statistics, and Data: A Fresh Approach Using R》绝对是一本值得一读的好书！这本书用R语言来讲解各种复杂的概率统计知识，让初学者也能轻松掌握。特别适合那些从零开始学习概率统计并希望将其应用于数据分析的朋友们。这本书的亮点在于它不仅注重理论，还结合了大量的实际数据和案例分析。比如，书中用企鹅鳍长与体重的关系来演示数据可视化的技巧，教你如何用ggplot2等工具讲数据故事𐟓ˆ。适合人群初学者：无论你是完全没有基础，还是有点统计学基础但想重新开始，这本书都能帮你打好基础。 R语言爱好者：如果你想用R语言进行数据分析，这本书会教你如何操控数据、模拟随机变量以及进行数据可视化。数据科学入门者：无论你是想进入数据科学领域，还是对数据分析感兴趣，这本书都能带你从基础走向高级应用。通过这本书，你将不仅学会概率、统计和随机变量等概念，还能掌握如何在R语言中进行数据操控、模拟随机变量以及数据可视化等技能。无论你是为研究生考试准备，还是想在实际工作中提升数据分析能力，这本书都能帮助你从基础走向高级应用！ 𐟓𘥅𓦠‡签： #数据科学 #datascience #data #stat #统计学 #r语言 #概率论 #可视化 #统计学入门 #数据分析求职 #数据学习 #大数据 #自我提升 #bigdata #analyst #dataanalyst #data找工 #数据工程师 #data面试 #北美工作 #美国留学生 #24ng #25ng #转码 #美国大厂 #data面试北美求职美国求职 #r语言笔记 #数据分析师 #美国全职 #美国实习

「黎朔超话」[送花花]「黎朔」刚看见黎朔还写过书，写过就算了，居然是考的精算师。 2018年监管报告，国内也大概只有一千名有从业精算师。2024年粗估五千人左右。精算师对数学要求很高，不是随便什么专业抱着书学习就能学会的，比注会考起来还要难很多倍。事务所给精算师的补贴一年有十几万，可见这个证书的困难性。精算师不仅需要具备扎实的数学和统计学基础，还需要具备丰富的商业洞察力和分析能力。他们要对不同的风险进行评估和量化，为企业制定风险管理方案。不论是保险、金融、科技还是咨询行业。这里对应附加遗产黎朔的事务所有咨询条线就很合理了。作者对这个角色的工作设立都这么缜密……可惜偏高端不算大众，可能很多人不太注意根据常青藤大学的专业设立，合理推测黎朔是哥伦比亚数学系的，对于他后续考精算师和注会都是合理的。黎朔三十四岁，常青藤毕业，去非洲支教，考了注册会计师精算师办了事务所…… 用学霸概括抖肤浅了[笑cry]是数字天才的一生，做什么都轻而易举。补一个注会的，作者今年修文新加的，当然了还有照片万转出圈，真男神万人迷𐟘š

浙财“中英金融”专业：3+1模式详解 𐟎“ 金融学专业（中外合作办学）采用“3+1”模式，前三年在国内学习，之后一年可选择前往英国班戈大学继续深造。学生在国内完成三年学业并达到中英双方规定的学分要求后，符合条件的可获得我校金融学专业本科学历证书和经济学学士学位，同时还可获得英国班戈大学的银行与金融理学荣誉学士学位。 𐟓š 本专业的核心课程包括：政治经济学微观经济学宏观经济学金融学统计学基础会计财政学金融市场与金融机构国际经济投资学公司金融计量经济学导论比较银行体系银行产业组织市场营销导论商务管理导论量化方法 𐟌 通过引进英国优质教育资源和先进的教学管理模式，本专业旨在培养具有国际视野和交往能力的高级金融人才。学生将具备较宽厚的经济学、管理学背景，能够熟练运用中英双语，熟谙金融国际惯例及实务，知晓国际市场金融知识，了解国内外金融机构的运作管理程序，服务于各类中外机构和企业。 𐟔 下期将深入探讨本专业的利弊与发展方向，敬请期待。

𐟧찟’𛠦Ž⧴⧔Ÿ物信息与计算生物学的奥秘 𐟔 深入探索哈佛大学的生物信息学与计算机生物学课程，这是一门由顶尖学者联手打造的跨学科课程哦！ 𐟒ᠨﾧ苤𘭯𜌤𝠥𐆩↧•奈𐧔Ÿ物信息学的魅力，包括基因组学、转录组学等前沿领域。你将学会如何运用计算机算法和统计方法来分析海量生物学数据，揭示生物系统的复杂规律。 𐟒𛠨€Œ在计算机生物学模块，你将掌握如何用计算机科学和数学原理来模拟和预测生物系统的行为。是不是超级期待呢？ 𐟓š 除此之外，课程还涵盖了生物信息学导论、计算机科学基础和统计学基础等核心内容。让你在生物学和计算机科学领域都有坚实的基础。 𐟚€ 更棒的是，还有高级选修课程等你来挑战，如基因组学、蛋白质组学等，让你的知识体系更加丰富，研究和应用能力更上一层楼！ 𐟌Ÿ 总的来说，这门课程将培养你独立思考、创新实践和解决复杂问题的能力。快来加入吧，开启你的生物信息与计算生物学之旅！

普通大专生如何自学数据分析技能？想要从零开始学习数据分析技能？作为普通大专生，你需要掌握一些基础知识和工具，以下是一些实用的建议： 𐟓š 学习数学和统计学基础：数据分析师需要具备一定的数学和统计学知识，如概率论、线性代数、微积分、假设检验和回归分析等。这些知识将为你后续的学习打下坚实的基础。 𐟒𛠦ŽŒ握计算机科学基础：编程语言、数据结构和算法是数据分析师的必备技能。通过学习Python、R、SQL等语言，你将能够更高效地处理和分析数据。 𐟛 ️ 掌握数据分析工具：熟悉并掌握一些常用的数据分析工具，如Tableau、Power BI等，将有助于你更好地可视化数据并提取有价值的信息。 𐟓– 参加在线课程：利用Coursera、Udemy、DataCamp等在线平台，你可以找到丰富的数据分析课程，从基础到进阶，逐步提升自己的技能。 𐟏† 实践练习：理论学习之余，不要忘记通过实践来提升自己的能力。参加数据分析竞赛、完成实际项目，都是锻炼自己数据分析能力的绝佳方式。 𐟌Ÿ 总结：学习数据分析需要你有一定的基础知识和技能，但只要你对数据分析充满热情，并愿意投入时间和努力，这个领域将为你提供无限的可能性和机会。

「ChatGPT超话」数据分析看起来是一个热门且有前途的领域，但我想提醒你，学习数据分析并不适合每个人。首先，这个领域需要具备扎实的数学和统计学基础，如果你对这些内容没有兴趣或者不擅长，可能会感到无比艰难。其次，数据分析工作往往涉及大量重复性的数据处理和清洗，这可能会让你觉得枯燥乏味。再者，数据分析不仅需要技术技能，还需要对行业有深刻的理解和业务敏感性，这对于没有相关背景的人来说，是一个巨大的挑战。此外，市场上数据分析师的竞争越来越激烈，技术和工具不断更新，如果你不能持续学习和适应，可能会被淘汰。总之，选择一个与你的兴趣和能力相匹配的职业路径，可能会让你的人生更加充实和快乐。

数据分析师转行必备技能与经验分享最近和朋友聊天，发现很多人都想转行做数据分析师。其实，数据分析师确实有很多优势，需求量大，工资也不错，一线城市的年薪能到20万以上。而且相比开发人员和算法工程师，数据分析师的代码要求相对较低。今天，我这个刚从培训机构出来的新人（快两周了！）就来分享一下成为数据分析师需要哪些技能，以及像我这样0基础、非科班出身的人如何转行做数据分析师。必备技能𐟔犧𛟨�Ÿ娯† 虽然数据分析的工作看起来简单，但也需要一定的统计学基础。比如基础的集中趋势、方差等，更进阶的如假设检验、显著性检验等，都需要我们有所了解。 SQL增删改查现在公司的数据大多存在数据库中，使用SQL连接数据库获取数据是一项基本技能。SQL最常用的其实也就10个语法，熟悉起来就能很快上手。建议先从网上看看教程，然后再进行实操，不要一味的啃书！ Python 想要对业务数据进行深入分析，Python是必不可少的工具。它可以对数据进行处理和可视化，还能提高工作效率。建议边学习边实践，在看书或者看视频的同时，也能进行代码操作，这样上手会更快。一般数据分析常用的模块是numpy+pandas+matplotlib，初入行可以先从这几个模块开始学习，然后再慢慢进阶。分析思维数据分析师的工作不仅仅是使用工具，更重要的是对业务数据进行分析。比如电商业务的各项指标、不同业务场景的分析方式等，思维方式需要慢慢积累。转行建议𐟒ኤ𚆨磨ጤ𘚯𜚦ƒ𓨦转行的小伙伴们一定要对这个行业了解清楚，知道这个岗位具体是干嘛的，充分判断自己是否喜欢这个行业再做打算。学习方式：可以通过自学或者报班来学习。自制力强且有学习能力的可以自学，只是找项目可能会稍微吃点亏；基础不好或者学习习惯不行的可以报个培训班，可以给自己省去很多弯路，企业内推也会让你更好地找到合适的工作。小贴士⚠️ 不要盲目跟随：一定要看自己的兴趣以及合不合适，随大流不一定会有好结果！保持计划与恒心：只要有计划，有恒心，你也能做到！希望这些经验能帮到想转行做数据分析师的朋友们！

SPSS统计分析全攻略：从零到精通 SPSS是目前应用最广泛的统计分析软件之一，掌握并熟练使用它对于许多高校学生来说是必修技能。然而，一般的统计学教材通常不介绍SPSS软件操作，而专门的SPSS书籍则更侧重于软件本身，对其背后的统计学原理以及如何使用SPSS进行实证研究应用和撰写论文的指导并不多。本书旨在弥补这一市场空白，适合从零开始接触SPSS并希望用SPSS撰写实证研究类论文的读者。本书共21章，分为三个主要部分：专业知识基础、常用数据分析方法和常用实证研究分析方法。第1章到第3章介绍SPSS入门知识、统计学基础和实证研究基础。第4章到第6章介绍数据加工处理、统计分析报表制作和统计图形绘制。第7章到第15章详细讲解描述统计分析、均值比较、T检验、单因素方差分析、非参数检验、多因素方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、主成分分析和对应分析，以及调查问卷的信度分析和效度分析，还有中介效应和调节效应。第16章到第21章介绍生存分析、聚类分析、决策树分析、多维标度分析、ROC曲线分析、RFM分析等高级统计分析方法。本书的特点是面向统计学和SPSS零基础的读者，循序渐进地讲解统计学原理和SPSS操作，帮助读者从入门到精通。本书还充分考虑了读者撰写实证研究论文和开展实践应用研究的实际需求，除了讲解各种分析方法外，还介绍了统计学知识精要回顾、实证研究与调查问卷设计等内容。本书通俗易懂，尽量避免复杂的数学推导，而是用具体化的案例讲解统计学原理，帮助读者真正理解并掌握。本书配套有教学PPT和全套视频资料，以辅助教学。通过本书的学习，读者可以灵活运用各种统计分析方法和SPSS操作，撰写实证研究类论文。

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