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【赠书】CDA数据分析师系列丛书，写给专业数据分析师
资料狂人
25014 158
2015-02-07
人大经济论坛联合CDA协会推出年前赠书活动：时间截止至2月13日零点，特等奖“CDA数据分析师系列丛书”一套(两名)，还有丛书三选一(六名)！！
特等奖：ahterry,xtlt丛书三选一:小黑鸭,purityly,臥龍諸葛亮,crystal8832,离歌レ笑,sageboy33
(CDA：cda.pinggu.org)

CDA数据分析师系列丛书，写给专业数据分析师
人大经济论坛 编

从零进阶！数据分析的统计基础
作者： 曹正凤

胸有成竹！数据分析的SAS EG进阶
作者： 常国珍

如虎添翼！数据处理的SAS EG实现
作者：徐筱刚

编辑推荐
　　CDA数据分析师系列丛书按照数据分析师规范化学习体系而定，对于一名初学者，应该先掌握必要的概率、统计理论基础，包括描述性分析，推断性分析，参数估计，假设检验，方差分析，回归分析等内容，这在本书《从零进阶！数据分析的统计基础》中进行了专业详细的讲解。其次，数据分析需要按照标准流程进行，即数据的获取、储存、整理、清洗、归约等系列数据处理技术，这在《如虎添翼！数据处理的SAS EG实现》中利用SAS EG和编程技术进行了操作过程的详解。最后，经过处理的数据需要根据业务问题，利用相关方法进行建模分析，得出结果，结果检验，绘制图表并解读数据，这在《胸有成竹！数据分析的SAS EG进阶》中进行了详细的讲解和操作分析。
　　CDA数据分析师丛书整体风格是“理论>技术>应用”的一个学习过程，最终目的在于商业业务应用、职场数据分析，为欲从事于数据分析领域的各界人士提供了一个规范化数据分析师的学习体系。

内容简介
　　《从零进阶！数据分析的统计基础》共 6 章，分别讲解了数据分析的步骤和方法、描述性统计分析、抽样估计、假设检验、方差分析、 相关与回归分析，使用简单的语言介绍了这些数据分析基本方法的核心思想和涉及的统计学、概率论等方面 的理论内容，并使用图示的方法详细介绍了使用 Excel 2013 进行简单的描述性统计分析和使用 SPSS 进行相 关的数据分析的过程与结果分析。
　　《从零进阶！数据分析的统计基础》适合需要提升自身数据分析理论和实践能力的职场新人；在市场营销、金融、财务、人力资源管理 中需要数据分析的人士；从事咨询、研究、分析等的专业人士。也可以作为数据分析师职业培训的教材，普通高等院校非统计专业数据分析的选修教材。

      《胸有成竹！数据分析的SAS EG进阶》共5章，涉及使用SAS EG做数据分析的主要分析方法。其中，第1章为数据分析方法概述，第2章至第4章为横截面数据分析方法。第5章为时间序列分析方法。每章都根据所涉及的知识点的不同，选取了实用的案例，并为读者准备了相应的思考和练习题。
　　《胸有成竹！数据分析的SAS EG进阶》是一本面向商业数据分析初学者的教材，从具体的商业数据分析案例入手，使读者掌握数据分析的目的、理念、思路与分析步骤。本书力图淡化技术，对于方法的介绍也尽量避免涉及过多的数学内容，和高等数学相关的内容只在线形回归和主成分分析这两节中涉及到，而且都辅以图形作形象的展现。因此本书的读者只需要具有高中水平的数学基础即可。

      《如虎添翼！数据处理的SAS EG实现》作为SAS EG模块的首本中文教材，并非单纯的逐个讲解菜单的操作，而是将数据分析的基本思路、流程融入到软件的操作之中。每章通过设置商业背景，配以SAS理论的讲解形式更贴近读者的实际工作，使读者真正理解数据分析、数据处理的精髓。本书除讲解软件操作，还同时介绍了对应菜单操作的SAS程序语言实现过程，读者可以根据自己的需要逐步学习，进而走进用SAS程序处理数据的大门。
　　《如虎添翼！数据处理的SAS EG实现》适合那些想了解数据预处理，或者被数据的预处理占去大部分时间而想提高效率，或者囿于菜单操作的局限性而希望通过程序实现的数据分析人员。

作者简介：
      曹正凤，软件工程专业硕士，统计学专业博士，具有多年的JAVA程序设计和统计教学经验，人大经济论坛CDA讲师，研究方向为数据挖掘领域的前沿算法研究，包括随机森林算法、神经网络等内容，发表多篇论文，且发表的EI核心收录论文受到多次检索。目前致力于大数据分析前沿领域研究，主持人大经济论坛基于hadoop架构的论坛主题推荐系统项目，参与《大数据背景下基于中国烟草消费需求的供给结构分析研究》、《基于数据整合的空气质量测度方法研究》等大数据项目，并和中国人民大学院大数据中心、厦门大学大数据中心、台湾辅仁大学大数据中心有密切的联系。

      常国珍，北京大学光华管理学院会计学在读博士生，北京大学人口研究所社会学硕士，河北联合大学土木工程专业学士。德勤管理咨询公司兼职咨询顾问，SAS资深培训讲师。曾以数据挖掘工程师身份就职于亚信科技（中国）有限公司市场部。具有八年的数据挖掘实战经验，主要从事电信和银行业数据挖掘工作。项目涉及客户精准营销、信用评估、欺诈侦测和流失预警等，尤其熟悉银行个人客户精准营销的建模工作。

      徐筱刚，统计学硕士。拥有近十年的丰富的数据分析、数据挖掘实战经验，曾就职于咨询公司、金融机构等多家著名企业，目前在一家金融机构担任资深数据分析顾问，具有零售、电信、金融等多个数据挖掘的项目经验和行业背景。

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资料狂人
2015-2-7 12:15:24
从零进阶：
第1 章 数据分析概述
本章主要介绍数据分析的概念、分析步骤和分析方法，介绍如何在Excel 2013 中安装数据分析工
具，这是在后续课程中进行数据分析的基础。

第2 章 描述性统计分析
本章主要介绍数据分析中最基本的分析方法——描述性统计分析，主要包括数据的集中趋势、离
中趋势和数据分布的测度指标分析方法，直方图、茎叶图、箱线图等统计图的含义和画法，介绍如何
在Excel 2013 中实现数据的描述性统计分析。

第3 章 抽样估计
本章主要介绍推断统计的基础——抽样估计，主要包括抽样估计的基础知识、三种在数据分析中
经常用到的分布及中心极限定理等内容，详细介绍抽样误差、抽样估计方法和抽样组织形式等抽样估
计的重要内容，本章介绍的内容为数据分析师在进行数据分析时所需要的最基础的知识。

第4 章 假设检验
本章主要介绍数据分析中必须用到的一种统计分析方法——假设检验，它是抽样推断的主要内容
之一，本章的主要内容包括假设检验的基本思想、步骤和假设检验中经常用到的检验统计量，并介绍
SPSS 中常用的几种T 检验方法。

第5 章 方差分析
本章主要介绍数据分析中比较多个总体的均值是否相等的检验方法——方差分析，主要包括方差
分析的相关概念、单因素方差分析的原理、统计量构造过程等内容，并介绍如何在SPSS 中实现单因
素方差分析及对结果的分析。

第6 章 相关与回归分析
本章主要介绍相关和回归分析，两者均是应用极其广泛的数据分析方法。主要内容包括变量间的
关系、相关分析的概念和步骤、一元线性回归分析的相关概念和相关假定、一元线性回归方程及求法、
一元线性回归分析和检验的内容，并介绍如何使用SPSS 实现相关分析和回归分析。

试读：https://bbs.pinggu.org/thread-3571055-1-1.html
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资料狂人
2015-2-7 12:15:25
如虎添翼：
全书共分为九章：
第1 章介绍了SAS EG 软件，并介绍了三种常见的数据分析流程；

第2 章介绍了如何通过多种方式使SAS EG 可以轻松地访问多种形式的外部数据；

第3 章介绍了探索性数据分析的基本思路，以及数据清理的相关理论，并分别演示了如何对类别
数据、数据数据进行清理；

第4 章、第5 章介绍了如何对数据观测进行筛选和排序、抽样，以及数据的分组和汇总，如何对
数据进行转置，使用函数等；

第6 章介绍了如何在整体上对数据集进行操作，包括如何对数据集进行横向连接和纵向连接，数
据集之间的比较创建格式等；

第7 章讲解了数据的可视化及图表、报告的编制方法；

第8 章、第9 章介绍了如何在SAS EG 中运用提示、程序等来提高数据处理效率。

各部分相互独立，读者可以根据自己的需要选择性阅读。

试读：https://bbs.pinggu.org/thread-3571055-1-1.html

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资料狂人
2015-2-7 12:15:26
胸有成竹：
本书包括5 章，涉及使用SAS EG 做数据分析的主要分析方法。其中，第1 章为数据分析方法概述，第2 章至第4 章为横截面数据分析方法。第5 章为时间序列分析方法。每章都根据所涉及的知识点的不同，选取了实用的案例，并为读者准备了相应的思考和练习题。详细的章节内容如下：

第1 章 数据分析方法概述
数据分析的目的是使工作更有效率、资源分配更合理、对事物的发展脉络更为清晰或是提高对未来预测的准确性。阅读本章可以使读者在具体接触数据分析之前，了解整个数据分析的脉络，明确将要学习的内容。

第2 章 描述数据特征
数据统计指标描述是数据分析的重点，对数据的直觉也是通过对数据的探索建立起来的。数据可视化则是将统计指标转换成图形和图表。通过本章的学习，读者可以掌握完成一份市场分析报告的基本技能。

第3 章 描述性数据分析方法
该部分是上一章的自然延伸，是大数据背景之下描述类数据分析方法的主要手段。分别针对变量过多和观测样本过多这两个问题，进行变量和观测这两个维度的信息压缩。通过本章的学习，可以完成客户画像、因素分析等较高质量的分析报告。

第4 章 预测性数据分析方法
传统意义上的数据分析建模特指预测性数据分析。在完整本章的学习之后，对于横截面数据分析方法就算结束了。通过本章的学习，可以构造精细的精准营销、流失预警和信用评级等分类模型。

第5 章 时间序列
本章主要介绍两种单变量时间序列分析方法。分别是趋势分解法和基于动态差分方程的ARIMA法。对于非统计学背景的读者，只要学会分析软件提供的图表就可以掌握该分析方法，满足一般的商业指标预测需要。

试读：https://bbs.pinggu.org/thread-3571055-1-1.html

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资料狂人
2015-2-7 12:18:13
       在大数据横行的这个时代，微博、微信、朋友圈充斥了太多的“大数据改变xxx”的字样，我们意淫着大数据带来的一切神奇，低头却看着那堆杂乱的Excel表格叹息。相信有很多的坛友都会与我有同样的感觉，大数据不是人人的解药，中小型公司更多需要的是解决“小数据”的人才。太有感于当下数据分析菜鸟们的浮躁，仿佛一夜之间大师的指点即能得到成仙。
       本套丛书给我的感觉是务实，这不是大数据崇拜者们的宝典，但的确是当下很多困惑于“数据分析师”这个岗位的人所实用的书籍。对于很多人来说，数学和语文是他们滚出学校后的鸡肋，食之无味，弃之可惜，殊不知，那些改变世界的算法和产品，或是流传于世的经典书籍，无不源于那些多数人不屑的基础学科。
工具在于更好的服务于生产，数据分析师们正在破壳，更多的中小型公司将为之代言。CDA数据分析师教材所作出的尝试以及观点影响，将带领更多的LD们，重视数据文化，重视Data Technology。
       有两种人深刻地改变着这个世界，并且时而会发生斗殴，一种是程序猿，另一种叫作产品狗，我相信，数据分析狮们的介入，将带领着这两种动物一起，更好的服务于上帝。

                                                                                                               ——一枚产品狗Terry
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791935570
2015-2-7 12:19:36
顶狂人，狂人是个勤快的大师
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