《SAS数据分析》详细阐述了与SAS数据分析相关的基本解决方案，主要包括SAS编程入门，数据操控和转换，合并、索引、加密和压缩技术，统计、报表、转换过程和函数，高级编程技术：SAS宏，函数、选项和自动变量，ProcSQL高级编程技术，深入理解ProcSQL，数据可视化，报表机制和数据传输系统等内容。此外，本书还提供了相应的示例、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用书和参考手册。

本书的特色在于结合实际案例来展现R在数据科学领域的灵活性，不仅能让读者学习统计知识，也能提升代码编写能力。全书共15章，第1章详细介绍了R和RStudio的安装方法；第2章至第3章介绍了导入数据的方法，以及R的基本工作原理；第4章介绍了R中重要的数据管理方法；第5章讲解数据可视化的知识；第6章至第15章，每一章对应了一个统计知识点，包括描述性统计、简单线性回归、多元线性回归、虚拟变量回归、Logistic回归、多层次和纵向分析、因子分析等。为方便读者学习，本书提供了astatur包，这个工具包涵

本书是在第5版11.8节及之后内容的基础上，基于软件SPSS26，根据读者的反馈意见修订而成的。全书内容以统计分析应用为主，简要介绍各种统计分析方法的基本思想和基本概念；详细叙述操作方法，每种分析方法均设置了对应的例题，涉及各个领域。每个例题均从数据解释、数据文件结构、方法选择、操作步骤，以及对输出结果的分析解释方面给予了说明。本书保留第5版的统计分析方法，对基本操作的内容等进行了压缩、修正及简化。对于SPSS26中的界面改动部分及新增按钮部分，本书进行了相应图形及文字方面的解释、修改和补充。在

本书是在上一版前11章（11.7节以前内容）的基础上，基于软件SPSS26，根据读者的反馈意见修订而成的。本书内容以统计分析应用为主，简要介绍各种统计分析方法的基本思想和基本概念；详细叙述操作方法，对于每种统计分析方法均设置了对应的例题，涉及多个领域。每道例题均从数据解释、数据文件结构、方法选择、操作步骤，以及对输出结果的分析解释方面给予了说明。本书保留前5版的统计分析方法，对基本操作内容等进行了压缩、修正及简化。对于SPSS26界面中的改动部分及新增按钮部分，本书进行了相应图形及文字方面的解释

本书以SPSS28.0为平台，由浅入深地全面讲解SPSS软件的相关知识，通过图文并茂的方式讲解各项操作，讲解深入浅出，实例引导，内容翔实。全书分为三部分共11章，详细介绍SPSS在社会科学调查、心理学、教育学、农业领域、经济领域、医学、市场营销、管理科学、房地产、生物学、环境保护、物流等领域的应用，涉及了数据编辑与整理、基本统计分析、参数估计与假设检验、非参数检验、方差分析、相关分析、回归分析、聚类分析、判别分析、因子分析、对应分析、信度分析、生存分析、时间序列分析等综合应用案例。本书涉及面广，

本书以SPSS28.0为平台，由浅入深地全面讲解SPSS软件的相关知识，通过图文并茂的方式讲解各项操作，讲解深入浅出，实例引导，内容翔实，清晰、直观、易学易用。全书分为三部分共17章，详细介绍SPSS的界面、数据文件的编辑、数据文件的整理、基本统计分析、参数估计与假设检验、非参数检验、方差分析、相关分析、回归分析、聚类分析、判别分析、因子分析、对应分析、信度分析、生存分析、时间序列分析、SPSS的综合应用案例等内容。本书涉及面广，涵盖了一般用户需要使用的各种功能，全书按逻辑顺序编排，自始至终结合

本书是“对比Excel”的第4本书，全书依旧突出对比学习的特点，通过对比Excel的方式来讲解如何利用Python学习统计学知识，即统计分析。本书是“对比Excel”之前3本书的延续，同时也是数据分析师技能树的扩展。本书的主线是围绕统计学的理论知识展开的，层层递进，依次为描述性分析、概率和概率分布、抽样推断与参数估计、假设检验、方差分析、卡方分析、回归模型、相关性分析、时间序列。每个理论知识又由核心的3个部分组成：该理论知识在数据分析中的应用、理论知识讲解、Excel和Python工具的实现，让

在大数据、人工智能时代，统计学理论与方法广泛应用于工作与生活的方方面面。本书将实用的统计理论与流行的MINITAB软件操作相结合来解决实际中遇到的各种复杂问题。例如，某个区域种植了不同作物，根据遥感卫星收集的该区域作物的各种观测数据，我们可以分析该区域的作物种类并给出判别结论。又如，某生产过程有多项关键指标需要监控，我们可以建立这些指标的控制图，并给出包含多项指标的过程能力指数以改进过程管理能力。这是本书第一部分多元统计分析讨论的问题。在实际工作中，产品不但要具有高技术性能，还要具有高可靠性。即

本书在前四版畅销书的基础上,根据SPSS26.0软件升级的市场应用需求进行第5次升级修订,书中结合具体的SPSS统计分析实例,图文并茂地介绍了最新版本SPSS26.0的各种统计分析方法,包括基本统计分析、参数与非参数检验、方差分析、相关分析、回归分析、多重响应分析、聚类分析、判别分析、因子分析、主成分分析、对应分析、时间序列模型、信度分析、生存分析和缺失值分析的原理和使用方法。本书注重内容的实用性,在详细介绍SPSS常用的操作功能基础上,通过一些综合应用案例(在医学、经济管理、自然科学和社会科学

本书是北京市高等教育精品教材。全书以统计分析的应用需求为主线，以通俗易懂的语言对SPSS中主要统计分析方法的核心思想进行系统的介绍，并对其在SPSS中的操作实现步骤进行详尽说明，同时配合应用案例分析，使读者能够较快领会方法的要点，掌握方法的操作实现，明确方法的适用特点。本书克服了SPSS手册类教材只注重操作说明而忽略原理讲解的不足，同时弥补了统计专业教材只注重原理论述而缺乏实现工具的缺憾，是一本特色鲜明、具有广泛使用价值的精品教材。书中相关章节的示例数据文件及全书电子课件可登录华信教育资源网(w