本书讲解了通过Excel软件实现大数据统计分析的过程。全书通过数据统计理论的简述和实例操作的讲解，使读者在掌握统计学原理的基础上运用Excel进行统计分析。全书的主要内容包括：表格数据的编辑和整理、日常办公数据的统计和分析、工作数据的计算、按各项条件求值、数据查找和匹配、提升图表数据可视化、数据透视分析、数据分组和频数统计。最后还提供一个综合型实例来巩固所学知识。

本书侧重于应用，详细介绍R语言多个常用包的使用方法，以及多个统计方法与统计机器学习模型的实现，并介绍多个领域统计方法的应用。

本教材以Excel2010作为数据处理软件，设计了九个常见的实验内容：统计数据的来源、Excel2010在统计学中的应用基础、统计数据的整理与显示、统计数据分布特征的描述、动态数列分析、统计指数分析、相关分析与回归分析、参数估计、假设检验。每个实验内容都有具体的实验任务和练习题，有针对性地分类别进行统计应用实验的操作讲解，使学生更容易掌握。本教材围绕常见问题设计了九个具体的实验内容，通过学习使学生能够借助Excel进行数据处理，完成数据整理、显示和统计指标计算等，并能对统计分析结果作出简要的总结

本书的目的在于为教育实践者在考试数据分析中应该使用哪种方法以及如何使用该方法提出具体化和合理化的建议。研究结果有助于提高多组被试测量结果比较的可靠性和有效性，避免在应用传统方法时对参数指数的错误选择所带来的影响，发挥BenjaminiHochberg法和校准法在这方面的潜在优势。

"教材编写遵循OBE人才培养理念，以社会需求为导向，以学生能力培养为核心，内容包括统计软件实训基础、基本统计分析、推断统计分析、多元统计分析、综合练习、综合案例分析等六部分，各项实训按照实训目的、实训原理、实训问题、实训过程、实训结果五个方面介绍软件使用方法，培养学生发现问题、分析问题的基本能力以及数据处理和数据分析的专业能力。 本书可作为高等院校经济统计学、工商管理、金融学、国际经济与贸易、市场营销、会计学等经济管理类专业学生的专业教材，也可作为其他专业和社会各类人员学习数据处理与数据分析的

本书以SPSS22.0版本为平台，通过大量的实例，详细介绍了SPSS的基本操作、分析方法，以及在各个不同学科领域的具体应用。具体内容包括SPSS22.0概述、SPSS统计分析前的准备、SPSS基本统计分析、均值比较和T检验、方差分析、非参数检验、相关分析、回归分析、多元统计分析、在时间序列预测中的应用、在问卷缺失值和信度处理以及多重响应分析中的应用、统计图形、在上市公司财务数据分析中的应用、在环境保护中的应用、在农业统计分析中的应用、在研究城市综合经济实力中的应用、在高校本科生就业调查研究中的应

本书是基于统计学基础软件SPSS视角的统计学基础实验教材,对统计学的基本理论进行实例性的应用讲解。全书共由20个实验组成:实验一、实验二主要是对SPSS数据文件进行创建和基本整理;实验三至实验六主要是经典数理统计学的区间估计和假设检验等基本理论;实验七、实验八主要针对非参数统计的检验等基本理论;实验九至实验十五主要是以线性模型的基本理论为基础的基本方法;实验十六至实验十九主要是定性数据的分析方法;实验二十主要是要求学生自己动手设计的一个综合练习,可以作为期末的综合测评。本书编写主要以问题为先导,

本书对统计的分析方法及应用展开研究，在介绍多元统计分析的有关概念、背景的基础上，突出统计思想，着重讲解常用方法。本书汲取了国内外教材中流行的直观、灵活的教学方法以及通过图表和应用案例进行教学的长处，为人们掌握并有效运用统计分析方法，提高认识水平，增强解决问题能力，进行科学决策等提供了切实有效的方法和手段。

《循序渐进学习商业分析：使用SAS与R语言》详细阐述了与SAS和R语言商业分析相关的解决方案，主要内容包括了解SAS和R、使用SAS和R进行数据处理、使用SAS和R发现有关数据的基本信息、可视化、概率、样本和抽样分布、分析的置信区间和正确性等。此外，本书还提供了丰富的示例及代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。

本书精选68个专业范例，覆盖90%以上的统计模型，以实验教程的形式讲解如何以EViews为工具进行各种数据分析。全书共分12章，第1章主要介绍EViews10软件的各种功能操作；第2~11章通过41个实验教程介绍一些常用的数据分析、各种方程和模型的估计，具体包括描述统计分析与参数假设检验、简单线性回归分析、其他回归估计方法、离散及受限因变量模型、传统时间序列分析、ARMA模型及其应用、动态计量经济模型、自回归条件异方差模型、多方程模型以及面板数据模型；第12章为EViews编程基础介绍，同时给出