本书共20章，内容包括SPSS概述、初识SPSS28、SPSS数据结构、数据管理、数据分类、数据清洗和加工、数据计算、数据分析图表、数据分布的特征分析、参数检验、非参数检验、均值分析、单因素方差分析、多因素方差分析、相关性分析、列联表相关性分析、回归分析、聚类分析、判别分析和电力中断数据分析实例等知识。通过丰富的实例，

《Python统计分析基础及实践》以Python3为基础，详细介绍了Python在统计分析中的基础知识和实践应用，全书大致由数据整理、概率和统计推断三部分组成。其中在第1章对统计分析对象数据的基本用语和数据的分类进行了介绍。第2~3章介绍了汇总平均值和数据方差的计算方法，进而介绍了数据可视化的方法。第4~9章介绍概率相

本次修订整体上仍遵循以前两版的体例结构，第1章介绍Excel基础知识，包括Excel基本操作、工作表的操作、公式与函数的操作、分类汇总与数据透视表操作、图形与图表操作等内容；第2～9章介绍Excel在统计中的具体应用，包括统计数据的采集与整理、统计数据描述、概率分布与抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、时

大数据时代，对数据进行统计、分析和学习变得尤为重要，并被应用在各方各面，如无人驾驶汽车、AlphaGo、机器学习和人工智能等，而统计思维也成为大数据时代的基本思维。不仅这些高科技以统计学为基础理论，大数据时代的每个人都应该懂点统计学，学会读懂并分析数据，学会让数据说话，让数据为自己服务。《大数据时代的统计学思维：让你从