说的太笼统了,

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统计学，计量经济学？

金融时间序列分析
本书主要介绍了在计量经济学和统计学文献中出现的金融计量方法方面的最新进展，强调实例和数据分析。特别是包含当前的研究热点，如风险值、高频数据分析和马尔可夫链蒙特卡罗方法等。主要内容包括：金融时间序列数据的基本特征，神经网络，非线性方法，使用跳跃扩散方程进行衍生产品的定价，采用极值理论计算风险值，带时变相关系数的多元波动率模型，贝叶斯推断。.
本书可作为金融等专业高年级本科生或研究生的时间序列分析教材，也可供相关专业研究人员参考。
本书综介介绍金融计量模型及其住金融时间序列数据建模和预测中的应用，可帮助读者了解金融数据的基本特征，掌握金融计量模型的应用，并获得分析金融时间序列的经验。..
对计量经济学和统计学文献叫，金融计量方法方面的最新进展进行概述址本书的突出特点。这些进展包括，气晌的0f究热点，如风险值，高频数据分析和马尔可夫链蒙特卡罗方法等。特别是一些在学术杂志上尚未发表的最新成果，如使用跳跃扩敞方程进行衍生产品的定价，基于非齐次二维泊松过程的极值理论计算风险值，以及带时变相关系数的多元波动半模型。此外，本书还介绍了用mcmc方法进行金融叶，的贝叶斯推断。
强调实例和数据分析址本书的另一个突出特点。全书采用实际金融数据说明所讨论模型和方法的应用。建立线性时问序列模型用sca；估计波动率模型刚rats(时问序列的回归分析)；实现神经网络和绘制附图刚s-plus。用fortran程序进行简单的期权定价、估计极们模型，计算风险值和进行贝叶斯分析。...

分类数据分析的统计方法(第2版)(社会学教材教参方法系列)
《分类数据分析的统计方法(第2版)》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。它的一个明确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。这也是第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。目前还没有看到类似的著作。
《分类数据分析的统计方法(第2版)》的第2版增加了应用于分类数据的多层模型。许多章节的内容经过了进一步的修订，并扩充了新的应用实例。第2版显著的特点是详细讨论了针对分层或多层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。辅助网站的内容包含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。
《分类数据分析的统计方法(第2版)》介绍了基本的方法和模型.它们构成了当代社会统计学的核心。这些模型跨度非同寻常，它们被广泛应用于社会学、人口学、心理测量学、计量经济学、政治学、生物统计学及其他领域。《分类数据分析的统计方法(第2版)》作为学生学习高级社会统计课程的教材和应用研究者的参考书是非常有用的。

应用多元统计分析
本书的主要特点：
　　第一，系统性。多元统计分析的边界目前尚未有明确的界定，本书力求将相关的内容体现出来。在传统的推断统计原理、回归分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、典型相关分析等的基础上，将结合分析、路径分析、结构方程、多维标度法等内容也引入进来，力求内容的完整性。
第二，应用性。针对财经类、管理类专业学生的特点，本书不过多渲染数学原 理，着重介绍方法的适用条件、基本思想、基本操作流程，并借助于计算机软件的帮助，实现方法的运作，并能够对分析结果进行说明。同时，本书尽可能多地选择鲜活的案例，力求将方法的应用落到实处。其中有些案例就来自作者从事实际课题研究的成果。
第三，可操作性。方法工具的学习贵在应用。多元统计分析作为一门重要的工具，只有在应用中才能焕发生命力。本书将结合sPss，SAS，EVIEws等相关软件，对相关案例做出详细说明，并给出相应的处理程序及输出结果，以促使读者能够进入应用的领域。
本书配有制作精美的教学课件，选用本书作为教材的老师可以填写书中最后一页的《教师反馈及课件申请表》申请。  
  
内容简介
   
  多元统计分析作为分析多维数据问题的有效工具，应用十分广泛。本书通过实际案例并结合软件通俗地介绍多元统计分析的原理，内容包括多元描述统计、多元统计推断、回归分析、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、多维标度法、对应分析、典型相关分析、路径分析、结构方程模型等。本书特别强调多元统计分析方法在实际案例中的应用，案例涉及国民经济、区域经济、交通运输、市场调研、企业管理、企业竞争力等多个领域。本书可作为财经类、管理类、社会科学类等有关专业的多元统计教材，也可作为实务工作者的参考书。
　　本书主要由两大部分组成：第一部分包括前四章，简要介绍多元统计分析的基础理论，包括多元描述统计、多元统计推断原理，这是多元统计分析的基础。第二部分从第五章至第十六章，依次介绍近年来广泛运用的、卓有成效的各种多元统计分析方法及其应用实例，包括回归分析、方差分析、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、多维标度法、对应分析、典型相关分析、路径分析、结构方程模型等。 本书可作为经济、管理、社会科学等有关专业的研究生教材或参考书，同时也可作为管理咨询、市场研究、数据分析等领域的实际工作者实用的参考书。

5楼实在太给力了..谢谢你们的建议
我说的数据分析就是统计分析在经济方面的应用...