分析入门

非统计或数学专业人士也能轻松上手聚类分析！只需三分钟，了解聚类的目的、分类、步骤，助您解决问题，思路清晰，操作简便。

通过学习本教程，掌握使用 Python 语言进行数据分析的技能。

本书面向SPSS初学者，帮助读者快速掌握SPSS软件的基本操作和常用统计分析方法。内容简洁易懂，避免复杂的专业术语和公式推导，通过丰富的案例和详细的操作步骤，引导读者逐步掌握SPSS数据分析技能。

介绍了如何使用SQL查找作者表中还未出过书的作者，并将这些信息存储到名为TempAuthors的新表中。通过SELECT…INTO…语句，详细讲解了如何通过左外连接查询，从作者表中筛选出在图书表中无对应记录的作者信息。

matlab数模分析中的基础入门教程，探讨了matlab在计算分析中的应用。

R 语言的入门资料里，这篇算是比较全面又不啰嗦的那种，挺适合刚接触数据的朋友。语言风格不算太枯燥，干货多，还搭配了不少常用函数的，基本功一网打尽。尤其是你刚学 R，不知道从哪儿下手的时候，翻翻它，脑子就清爽点了。

Excel中的数据分析技能是工作中不可或缺的一部分，无论是日常办公还是专业分析，熟练掌握基础操作、快捷键和练手作业对提升工作效率至关重要。本指南将详细介绍Excel的基础操作，包括单元格操作、公式与函数应用、格式化技巧、排序与筛选功能、数据验证规则、图表创建等，同时提供常用快捷键和实用练习，帮助初学者快速入门并精通Excel数据分析。

SAS统计分析入门指南 这是一本适合初学者的SAS统计分析指南。本书内容清晰易懂，帮助你快速掌握SAS软件的基本操作和统计分析方法。 统计软件只是工具，更重要的是分析者的思路和方法。本书将引导你运用SAS软件进行数据分析，并将理论与实践相结合，让你在学习过程中不断提升统计分析能力。

这份SPSS指南涵盖了统计分析的基础知识，助力您开启数据分析之旅。

贝叶斯的思路，在多实际问题里都挺好用的。《An Introduction to Bayesian Analysis》这本书讲得比较系统，从先验分布怎么选、模型怎么挑，到怎么用 MCMC 跑出结果，基本都有。尤其是你要用到像R或者SAS这些统计工具，它还会结合代码，实操起来更顺手。 讲先验分布那部分我觉得蛮值得看的，不只是告诉你能选啥，而是带你理解背后的逻辑。比如怎么在没啥数据的情况下，根据背景知识定先验，挺有启发。 模型选择那块也挺实用的，了贝叶斯因子这种方法，能帮你快速判断哪个模型靠谱。不用像以前那样光靠经验拍脑袋选模型。 书里还带了一些实际例子，像多元、时间序列、回归这些，在生统和社科领域