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不知從什麼時候起，數據分析成為了當今IT界的新起之秀，在我國互聯網飛速發展的浪潮下，無論是公司職員還是個體商戶或大公司管理者，都需要學習掌握數據分析的能力，它已經成為數據時代各行各業突破各自行業發展瓶頸的最有效手段。

那麼什麼是數據分析呢？

數據分析其實不僅僅是數據科學特有的一門學問，從曆史上來說，現代統計學的起源是南丁格爾用大量的統計數據和方法制作出了後世有名的“南丁格爾玫瑰圖”，從而奠定了現代護理學的基礎，拯救了許多士兵的生命。

從此以後，世界上許多國家都開始緻力于大量收集各種居民數據，這種數據的統稱想必大家都很熟悉，就是每十年都會進行一次的“人口普查”。

人口普查可以看作是現在“大數據”的原型，但其實統計學家200年前就開始做這樣的事情了。所以“大數據”并不是2010年中以後的事情，這是許多不了解統計學的人的偏見。

但網絡時代到來，出現了有大量的觀測量，同時又有大量的變量的時候，統計學者們就比較傷腦筋了，解決問題的方法，比如我們熟知的“采樣”，其實就是最初為了解決龐大的數據量而采用的方法。

大數據的反義詞其實就是統計學，統計學用整體數據的一小部分來代表整體數據，通過這一小部分的性狀推測整體數據的性狀，而大數據就是直接分析整體數據了。

分布式計算

從統計學到大數據，受益于計算機及網絡硬件技術的進步。

網絡時代，所有人都好像成為了一個整體，在千百年的人類發展中，人與人之間的交互逐漸收斂為三個核心的要素：社交、信息以及商業，如何掌握這些數據為自己帶來便利，這往往就是現代人所關心的問題之一。

第一章闡述了數據分析在當今生活中的重要性，以及人們成為各自領域的數據分析師的必要性和學習路徑；

第二章從數據描述的三個維度展開，詳細介紹了如何從集中趨勢、離散程度和分布形态對數據進行描述，從而使分析者充分了解自己手頭的數據；

第三章介紹了推斷性數據統計分析的内容，介紹了如何通過樣本數據特性推斷出總體數據特征；

第四章是關于預測分析内容，介紹了變量之間的相關分析，以及如何使用容易獲取的數據信息預測難以獲取的數據信息，用過去的曆史數據信息預測未來可能出現的數據信息；

第五章介紹了數據結果可視化的内容，包括各種統計圖形的功能及使用場景。

本書以數據分析的統計理論基礎為主題，大多數知識點都列舉了生活中的實用案例，适合高等院校學生、公司職員、個體商戶和企業管理者學習參考。

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