应用统计学课件(书摘)
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应用统计学(第三版)马立平等
第三，统计学的研究对象是不确定的现象，即随机性的变量。
第四，统计的基本方法是归纳推断。
第三节
统计数据与统计规律
一、数据的计量尺度
（一）定类尺度
定类尺度是最粗略、计量层次最低的计 量尺度。它的主要特征是采 用文字、数 字代码和其他符号对事物进行简单的分 类或分组。建立在对 事物进行分类分组 的基础上的计量尺度称为定类尺度。 只能区分事物是同类或非同类，必须符 合穷尽和互斥的要求。
统计学的另一个重要起源是概率论。真 正意义上的概率论是从 １７世纪开始的。拉普拉斯是古典概率论的集大成者。
第一节
统计学的产生与发展
二、统计学的发展
凯特勒（Ａ．Ｑｕｅｔｅｌｅｔ）是统计学发展史上承前启后的重要人物。把概率论全面引进“政治算 术”、“国势学” 以及其他社会问题的研究。
１９世纪后半期，统计学在生物遗传学、农业田间试验等领域取得了 创新性的成果。
（二）设计问句时应注意的几个问题
三、问卷设计中的询问技术
避免提笼统、抽象的 问题
避免用不确切的词语， 如“普通”“经常”
以及一些形容词等
避免使用含糊不清的 句子
避免引导性的提问
避免引导性的提问
避免提出令被调查者 感到难堪的属于个人
忌讳或敏感的问题
避免提出复合问题
第三节
问卷的设计
（一）答案选项设计的基本方法
第四，统计的基本方法是归纳推断。
第三节
统计数据与统计规律
一、数据的计量尺度
（一）定类尺度
定类尺度是最粗略、计量层次最低的计 量尺度。它的主要特征是采 用文字、数 字代码和其他符号对事物进行简单的分 类或分组。建立在对 事物进行分类分组 的基础上的计量尺度称为定类尺度。 只能区分事物是同类或非同类，必须符 合穷尽和互斥的要求。
统计学的另一个重要起源是概率论。真 正意义上的概率论是从 １７世纪开始的。拉普拉斯是古典概率论的集大成者。
第一节
统计学的产生与发展
二、统计学的发展
凯特勒（Ａ．Ｑｕｅｔｅｌｅｔ）是统计学发展史上承前启后的重要人物。把概率论全面引进“政治算 术”、“国势学” 以及其他社会问题的研究。
１９世纪后半期，统计学在生物遗传学、农业田间试验等领域取得了 创新性的成果。
（二）设计问句时应注意的几个问题
三、问卷设计中的询问技术
避免提笼统、抽象的 问题
避免用不确切的词语， 如“普通”“经常”
以及一些形容词等
避免使用含糊不清的 句子
避免引导性的提问
避免引导性的提问
避免提出令被调查者 感到难堪的属于个人
忌讳或敏感的问题
避免提出复合问题
第三节
问卷的设计
（一）答案选项设计的基本方法
应用统计学PPT课件
2020/5/22
22
描述统计：研究如何取得反映客观现象的数据，并通过图 表形式对所搜集的数据进行加工处理和显示，进而通过综 合、概括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征。
推断统计：研究如何根据样本数据去推断总体数量特征的 方法，它是在对样本数据进行表书的基础上，对统计总体 的未知数量特征做出以概率形式表述的推断。
统计调查体系改革的目标模式是：建立以必要的周期 性普查为基础，经常性的抽样调查为主体，重点调查、 科学推算等为补充的多种方式综合运用的统计调查体 系。
2020/5/22
33
一、整理程序 二、统计分组 三、频数分布 四、统计图表
2020/5/22
数
字
不
会
说
谎
，
但
说
谎
的
人
格会
罗 夫 纳
想 出 办 法
TV program, webs
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books
Practice statistical skills by exercises and computer software.
Excel Spss Sas
2020/5/22
2020/5/22
21
一名统计学家遇到一位数学家,统计学家调侃数学家， 说道：“你们不是说若Ｘ＝Ｙ且Ｙ＝Ｚ，则Ｘ＝Ｚ吗， 那么想必你若是喜欢一个女孩, 那个女孩喜欢的男生你 也会喜欢了?”
应用统计学课件教材
7月10日
7月15日 7月11日 7月11日 7月11日 7月11日
553亿美元(上半年)
-67.39万亿(6月) 4.63万亿(上半年) 67.41万亿元(上半年) 24543亿美元
42.5%
-18.5% 37.2% 19% 15.1%
2009年大学生就业率74%毕业生初职工资明显下降 来源：人民网 2009年12月22日12:
二、统计学的思想方法和路线
1.统计学的定义
统计学（statistics）是应用数学的一个分支， 主要通过利用概率论建立数学模型，收集 所观察系统的数据，进行量化的分析、总 结，并进而进行推断和预测，为相关决策 提供依据和参考。它被广泛的应用在各门 学科之上，从物理和社会科学到人文科学， 甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。
3. 工具的广泛运用
• SAS
----强大专业的统计软件 • SPSS
----广泛使用的统计软件 • MINITAB ----小巧的统计软件 • EXCEL ----简单、非常简单
应用统计学
CH0 绪论
一、关于统计学想说的三句话：
1.统计就在我们的生活工作中
分类
数据
公布日
公布值
幅度变化
CPI
PPI 房价 GDP 投资 消费 PMI
7月15日
7月15日 7月12日 7月15日 7月15日 7月15日 7月1日
应用统计学PPT课件
30.07.2020
15
数据计量
定距尺度是对现象类别或次序之间间距的测度。定距尺度不 但可以用数表示现象各类别的不同和顺序大小的差异，而且 可以用确切的数值反映现象之间在量方面的差异。定距尺度 使用的计量单位一般为实物单位（自然或物理）或者价值单 位。定距尺度的主要数学特征是“+”或“–”。统计中的总 量指标就是运用定距尺度计量的。
数据计量：定类、定序，定距、定比。 定类尺度是按照客观现象的某种属性对其进行分
类。例如，人口按性别分为男女，用“1” 表示男 性，用“0” 表示女性。定类尺度的主要数学特征 是“=”或“≠”。 定序尺度是对客观现象各类之间的等级差或顺序 差的一种测度。例如，学生成绩可以分为优、良、 中、及格和不及格等五类。定序尺度的主要数学 特征是“<”或“>”。
Moore ，W. H. Freeman Company出版社，2004
30.07.2020
8
4 课程成绩评定
期末书面考试成绩（70%） 平时各项表现成绩（30%）
课堂参与（10%） 作业完成（20%）
30.07.2020
9
5 课程主要内容
第一章 绪论 第二章 统计调查 第三章 统计整理 第四章 综合指标 第五章 变异与均衡指标 第六章 时间数列
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应用统计学(ppt 23页)
随机变量：定义在样本空间上的一个实变函数。
例5 设袋中装有依次标有-1，0，0，1的4个球，从袋中任取一个球， 用X表示取得的球上标记的数值。
例6 从一批次品率为p的产品中有放回的抽取产品进行检验，直至抽 得次品为止。用X表示抽取的次数。
例7 从一批次品率为p的产品中有放回的抽取n件产品进行检验，用X 表示抽得次品的次数。
F (x) P{X x} P( X xi ) pi
为X的分布函数。
xi x
xi x
例5中X的分布律：
X
-1
Pi
0.25
X的分布函数F(x)为
0
F(x)
0.25 0.75
1
x 1 1 x 0 0 x1 x 1
0
1
0.5
0.25
F(x)
1 0.75 0.25
-1
0
1
x
(2) 常见离散分布变量
随机事件是定义在样本空间Ω上的一个子集合A Ω 。 样本空间Ω为必然事件，空集为不可能事件 。
例1 掷筛子，样本空间Ω = {1，2，3，4，5，6}
随机事件A1= {掷得的点数大于4}={5，6} 随机事件A2= {掷得的点数为偶数}={2，4，6}
例2 随机抽查由甲、乙送检的产品的合格情况， 样本空间Ω = {(甲,合格), (甲,不合格), (乙,合格), (乙,不合格)} 随机事件A1= {抽得不合格品}={(甲,不合格), (乙,不合格)}
《应用统计学绪论》PPT课件
13616
1283 16523
15957
273
47657 5286 7096 4710
12763 23123
851
25133 24501 3796 6595 2S1E9RV3ICE 2824 462 379
11193 10933 8565 9720 1617 1124
eletr wholesal 3587 6259
realesta 12694
2584 21120
6453 218439
19815 35041 10026 78695 35515
7768
service 15996
2871 22546
8344 222748
25161 27029
4042 84406 38919
8077
govern 15395
4728 14505
Structural Equation Model
课程重点
强调方法的应用而非理论推导 强调方法的内涵与几何解释 强调SPSS软件的应用和结果的解释
牢记： –从数据中获取信息没有确定的方法 –具体问题具体分析
三、多元数据的描述
数据的计量尺度(measurement scale)：告诉我们
从数据中可获得哪些信息。
m a nu fd ur
CA CO 50000 CT DE FL GA HI 25000
应用统计学电子课件
统计学学科体系如图1.1.3所示。
理论统计学
（二）
统计学学科体系
理论统计学
指统计学的数 学原理，它根植 于纯数学的一个 领域—概率论。
应用统计学
将统计学的基本原理应用于各个领域就 形成各种各样的应用统计学。它包括一 整套统计分析方法，有的是适用于各个 领域的一般性的统计方法，如数据收集 与整理、参数估计、假设检验、方差分 析、相关与回归等。有的则是某一专业 领域中特有的分析方法，例如经济统计 学中的指数分析法、统计决策及产品质 量统计管理等。
平 均 指 标
（一）统计指标
5.指标与标志的区别联系 （1）区别： A. 标志是反映总体单位特征；指标反映总体特征。 B. 指标都能用数量表示，标志只有数量标志能用数量 表示； C. 标志是一个理论概念，实际应用中只有指标。
（2）联系：
A.
B. C.
标志与指标可以相互转化， 随研究目的的转化而改 变； 指标值一般是标志值汇总来的； 标志的名称常常就是指标名称。
统计研究的方法
统计描述法和统计推断法 统计描述法是综合描述的方法，是通过对所 收集的数据进行加工处理，计算综合性的统计指 标，描述所研究现象总体数量特征和数量关系的 方法。根据所描述问题的特点，可以具体使用综 合指标法和数学模型法。 统计推断法是在对已知事物进行描述的基础 上，对未知事物进行推断的方法。根据推断的内 容不同可分为抽样估计法以及假设检验法等。
《应用统计学》课件第七讲
月劳动生产率(元/人) 950 932 940 986 1230
12月
83.77 815 1028
(三)平均数动态数列
平均数动态数列是指将一系列同类平均指标按时间先
后顺序加以排列而成的数列，反映社会经济现象一般
水平的发展变化趋势。
表6-6 某工业企业各月工人的平均产值
月份
产值(万元) 工人人数 人均平均产值(元/人)
A D 1880 9.4元 200
计算结果表明，该厂工人月平均工资为68元，与各 个工人的月工资比较，平均差9.4元。
§3 标志变异指标
（三）标准差 标准差是离差平方的平均数的平方根，称均方差。 (一)标准差的计算 1．简单平均式。 采用下列公式：
(x x)2 n
§3 标志变异指标
现以表5—16资料计算标准差。
日产零件数x
xx
20
-8
23
-5
24
-4
25
-3
27
-1
29
1
30
2
32
4
40
12
280
--
x x2
64 25 16 9 1 1 4 16 144 284
§3 标志变异指标
表5—16第1列为10个工人的日产零件水平，总和为280 件，故 x 280 28 件。
10
《应用统计学绪论》课件
时间序列分析是一种针对时间序列数据的统计分析方法。通过对时间序列数据进行趋势分析、季节性 分析、平稳性检验等，可以揭示数据随时间变化的规律和趋势，为预测未来数据提供依据。
06
ຫໍສະໝຸດ Baidu统计软件介绍
Excel在统计学中的应用
描述性统计
Excel提供了丰富的函数和工具， 可以方便地进行数据的描述性统 计，如求和、平均数、中位数、 方差等。
区间估计 通过样本数据得到总体参数的可 能取值范围，给出置信区间。
估计方法 点估计、区间估计、贝叶斯估计 等。
点估计 通过样本数据得到总体参数的单 一数值估计。
假设检验
01
02
03
04
假设检验
根据样本数据对总体参数 或分布进行假设，然后通 过统计方法检验假设是否 成立的统计方法。
基本步骤
提出假设、构造检验统计 量、确定临界值、做出决 策。
图表制作
Excel的图表功能可以帮助用户直 观地展示数据，如柱状图、折线 图、饼图等，方便进行数据的可 视化分析。
数据分析工具
Excel内置了多种数据分析工具， 如直方图、数据透视表、移动平 均等，可以用于数据探索和挖掘 。
SPSS在统计学中的应用
数据输入与整理
SPSS提供了完善的数据输入和整理功能，支持多种数据格式，方 便用户进行数据清洗和整理。
03
06
ຫໍສະໝຸດ Baidu统计软件介绍
Excel在统计学中的应用
描述性统计
Excel提供了丰富的函数和工具， 可以方便地进行数据的描述性统 计，如求和、平均数、中位数、 方差等。
区间估计 通过样本数据得到总体参数的可 能取值范围，给出置信区间。
估计方法 点估计、区间估计、贝叶斯估计 等。
点估计 通过样本数据得到总体参数的单 一数值估计。
假设检验
01
02
03
04
假设检验
根据样本数据对总体参数 或分布进行假设，然后通 过统计方法检验假设是否 成立的统计方法。
基本步骤
提出假设、构造检验统计 量、确定临界值、做出决 策。
图表制作
Excel的图表功能可以帮助用户直 观地展示数据，如柱状图、折线 图、饼图等，方便进行数据的可 视化分析。
数据分析工具
Excel内置了多种数据分析工具， 如直方图、数据透视表、移动平 均等，可以用于数据探索和挖掘 。
SPSS在统计学中的应用
数据输入与整理
SPSS提供了完善的数据输入和整理功能，支持多种数据格式，方 便用户进行数据清洗和整理。
03
应用统计学--整理版
数量标志 ——用数字表示
重点
统计学的基本范畴二
3、变异与变量
（1）变异的含义：标志之间的差异。 （2）变量的含义：可变的数量标志。 （3）变量的种类：连续变量──相邻两数之间可以无限取值。
离散变量——取整数形式。 （4）变量值（标志值）——变量的取值
4、统计指标
（1）统计指标的含义：反映总体综合数量特征范畴及其具体数值。 （2）统计指标的特点：可量性、综合性 （3）统计指标的种类：数量指标—反映总体规模水平或工作总量的指标。
重点
第二节 统计学的基本概念
1、统计总体与总体单位
（1）总体的涵义：总体是客观存在的、具有某种共同பைடு நூலகம்质 的许多个别事物构成的整体。
（2）总体的种类：有限总体、无限总体 （3）总体单位的涵义：总体单位是构成总体的基本单位。
2、单位标志
（1）单位标志的含义：反映总体单位特征或属性的名称。 （2）单位标志的种类：品质标志——用文字表示；
质量指标—反映总体相对水平或工作质量的指标。 注：数量指标用绝对数表示；质量指标用相对数或平均数表示
统计学的基本范畴三
（4）指标与标志的区别
A、指标反映总体特征，标志反映总体单位特征； B、指标是可量的，标志未必都是可量的； C、指标具有综合性，标志一般不具有综合性。
第1章单项选择题
1、指出下列品质标志（ ）
重点
统计学的基本范畴二
3、变异与变量
（1）变异的含义：标志之间的差异。 （2）变量的含义：可变的数量标志。 （3）变量的种类：连续变量──相邻两数之间可以无限取值。
离散变量——取整数形式。 （4）变量值（标志值）——变量的取值
4、统计指标
（1）统计指标的含义：反映总体综合数量特征范畴及其具体数值。 （2）统计指标的特点：可量性、综合性 （3）统计指标的种类：数量指标—反映总体规模水平或工作总量的指标。
重点
第二节 统计学的基本概念
1、统计总体与总体单位
（1）总体的涵义：总体是客观存在的、具有某种共同பைடு நூலகம்质 的许多个别事物构成的整体。
（2）总体的种类：有限总体、无限总体 （3）总体单位的涵义：总体单位是构成总体的基本单位。
2、单位标志
（1）单位标志的含义：反映总体单位特征或属性的名称。 （2）单位标志的种类：品质标志——用文字表示；
质量指标—反映总体相对水平或工作质量的指标。 注：数量指标用绝对数表示；质量指标用相对数或平均数表示
统计学的基本范畴三
（4）指标与标志的区别
A、指标反映总体特征，标志反映总体单位特征； B、指标是可量的，标志未必都是可量的； C、指标具有综合性，标志一般不具有综合性。
第1章单项选择题
1、指出下列品质标志（ ）
《应用统计学》课件
相关性、回归分析和假设 检验
分析数据之间的相关性、进行回 归分析和假设检验来得出结论。
推断统计学
1
基本概念和原理
理解推断统计学的基本概念和原理，如
参数估计和置信区间
2
抽样和总体参数估计。
使用样本数据进行总体参数估计，并构
建置信区间来推断总体特征。
3
假设检验和错误控制
进行假设检验来验证研究假设，并控制
数据类型和数据收集方法
讨论统计分析中常见的数据类型和数据收集的 方法与技巧。
Baidu Nhomakorabea述统计学
基本概念和原理
介绍描述统计学的基本概念和原 理，如频数分布和概率分布。
量度尺度和数据分布
探索描述统计学中的量度尺度和 数据分布，如正态分布和偏态分 布。
中心位置、离散程度和变 异性
研究数据的中心位置、离散程度 和变异性的测量方法和应用。
常见问题解决方法
解决统计软件中常见问题的技巧和方法，如运 行错误和数据不一致。
总结
课程总结和回顾
小结和建议
总结课程的重点内容和学习成果， 回顾学生们所学到的知识。
提供对学生们的小结和进一步学 习的建议，以便巩固知识和提升 技能。
课程反馈和意见收集
邀请学生们提供对课程的反馈和 意见，以便不断改进教学和内容。
《应用统计学》PPT课件
《应用统计学》第2章 ：统计表和统计图 PPT课件
直方图可大体上看出一组数据的分布状况，但没有给出 具体的数值 茎叶图既能给出数据的分布状况，又能给出每一个原始 数值，保留了原始数据的信息
26
未分组数据—茎叶图（茎叶图的制作）
树茎 树叶 数据个数
10 788
11 022347778889
3
13
12 0012222333344466777889
13 0133445799
29
6.散点图、时间序列图和曲线图
Microsoft Office中的曲线图属于平滑线散点图 。 散点图：在回归分析中，经常需要用样本数据的散 点图来分析两个变量之间大致的曲线关系，如正 相关关系，即一个变量的增长引起另一个变量的 增长；负相关关系，即一个变量的增长引起另一 个变量的减少。 时间序列图：研究数值变量随时间变化的趋势。X轴 代表时间，Y轴代表数值。时间序列图可用折线图 来实现。 曲线图：当变量是连续型数据时，通常使用曲线图 来描述数据的分布情况，如连续型随机变量的密 度函数和分布函数曲线。
茎叶图类似横置 的直方图
某车间工人日加工零件数的茎叶图
24
10
27
4.频数多边形
频数多边形是直方图的另一种表现形式，是由直 方图的顶端中点(各组的组中值)连线而成，其中两 边都要连接到横轴上的某点，以便通过覆盖的面 积反映总频数。当希望在一个图上比较两种频数 分布的特征时，就需要使用频数多边形。
26
未分组数据—茎叶图（茎叶图的制作）
树茎 树叶 数据个数
10 788
11 022347778889
3
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12 0012222333344466777889
13 0133445799
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6.散点图、时间序列图和曲线图
Microsoft Office中的曲线图属于平滑线散点图 。 散点图：在回归分析中，经常需要用样本数据的散 点图来分析两个变量之间大致的曲线关系，如正 相关关系，即一个变量的增长引起另一个变量的 增长；负相关关系，即一个变量的增长引起另一 个变量的减少。 时间序列图：研究数值变量随时间变化的趋势。X轴 代表时间，Y轴代表数值。时间序列图可用折线图 来实现。 曲线图：当变量是连续型数据时，通常使用曲线图 来描述数据的分布情况，如连续型随机变量的密 度函数和分布函数曲线。
茎叶图类似横置 的直方图
某车间工人日加工零件数的茎叶图
24
10
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4.频数多边形
频数多边形是直方图的另一种表现形式，是由直 方图的顶端中点(各组的组中值)连线而成，其中两 边都要连接到横轴上的某点，以便通过覆盖的面 积反映总频数。当希望在一个图上比较两种频数 分布的特征时，就需要使用频数多边形。
相关主题
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CH02 更杂：不是精确性，而是混杂性 • 大数据的简单算法比小数据的复杂算法更 有效 • 故事：无所不包的谷歌翻译系统（p53） • 观点：数据多比少好，更多数据比算法系 统更智能还要重要。
CH02 更杂：不是精确性，而是混杂性 • 纷繁的数据越多越好 • 故事：麻省理工与通货紧缩预测软件（p57）
CH01 更多：不是随机样本，而是全体数据 • 小数据时代的随机采样，最少的数据获得 最多的信息 • 故事：大数据与乔布斯的癌症治疗（p36） • 观点：随机采样取得了巨大的成功，成为 现代社会、现代测量领域的主心骨。但这 只是一条捷径，是在不可收集和分析全部 数据的情况下的选择，它本身存在许多固 有的缺陷。
CH03 更好：不是因果关系，而是相关关系 • 大数据，改变人类探索世界的方法
• 观点：就是因为不受限于传统的思维模式和特定领域里
隐含的固 因为不受限于传统的思维模式和特定领域里隐 含的固有偏见，大数据才能为我们提供如此多新的深刻洞 见。 • 观点：大数据时代将要释放出的巨大价值使得我们选择大 数据的理念和方法不再是一种权 大数据时代将要释放出 的巨大价值使得我们选择大数据的理念和方法不再是一种 权衡，而是通往未来的必然改变。
CH04 数据化：一切皆可 “量化” • 数据化，不是数字化 • 量化一切，数据化的核心 • 观点：数字化带来了数据化，但是数 数字 化带来了数据化，但是数字化无法取代数 据化。
CH04 数据化：一切皆可 “量化” • 当文字变成数据 • 当方位变成数据 • 当沟通变成数据
CH04 数据化：一切皆可 “量化” • 世间万物的数据化 • 观点：一旦世界被数据化，就只有你想不 到，而没有信息做不到的事情了。莫里通 过艰辛的人工分析才揭示了隐藏在数据中 的价值，而今天，拥有了数据分析的工具 （统计学和算法）以及必需的设备（信息 处理器和存储器），我们就可以在更多领 域、更快、更大规模地进行数据处理了。 在大数据时代，惊喜无处不在！
引言 一场生活、工作与思维的大变革
• 大数据，大挑战 • 三个转变： • 第一个转变就是，在大数据时代，我们可 以分析更多的数据，有时候甚至可以处理 和 第一个转变就是，在大数据时代，我们 可以分析更多的数据，有时候甚至可以处 理和某个特别现象相关的所有数据，而不 再依赖于随机采样。这部分内容将在第1章 阐述。
CH03 更好：不是因果关系，而是相关关系 • 改变，从操作方式开始 改变 • 故事：纽约大型沙井盖爆炸预测
• 观点：【大数据洞察】我们需要改变我们的操作方式，使 用我们能收集到的所有数据，而不仅仅是使用样本。我 • 们不能再把精确性当成重心，我们需要接受混乱和错Biblioteka Baidu的 存在。另外，我们应该侧重于分析相关关系，而不再寻求 每个预测背后的原因。
第二部分 大数据时代的商业变革
CH05 价值：“取之不尽，用之不 竭”的数据创新
CH05 价值：“取之不尽，用之不竭”的数 据创新
• 数据就像一个神奇的钻石矿，当它的首要 价值被发掘后仍能不断给予。它的真实价 值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能 看到冰山的一角，而绝大部分都隐藏在表 面之下。
CH05 价值：“取之不尽，用之不竭”的数 据创新
引言 一场生活、工作与思维的大变革
• 大数据，变革思维
• 文摘：【大数据洞察】事实上，一旦思维 转变过来，数据就能被巧妙地用来激发新 产品和新型服务。 • 文摘：大数据是人们获得新的认知、创造 新的价值的源泉；大数据还是改变市场、 组织机构，以及政府与公民关系的方法。
引言 一场生活、工作与思维的大变革
CH03 更好：不是因果关系，而是相关关系 • 关联物，预测的关键
• 故事：沃尔玛，请把蛋挞与飓风用品摆在一起 (p73)
• 观点：【大数据洞察】相关关系的核心是量化两个数据值 之间的数理关系。相关关系强是指当一个数据值增加时， 另一个数据值很有可能也会随之增加。我们已经看到过这 种很强的相关关系，比如谷歌流感趋势：在一个特定的地 理位置，越多的人通过谷歌搜索特定的词条，该地区就有 更多的人患了流感。相反，相关关系弱就意味着当一个数 据值增加时，另一个数据值几乎不会发生变化。例如，我 们可以寻找关于个人的鞋码和幸福的相关关系，但会发现 它们几乎扯不上什么关系。
• 观点：【大数据洞察】如今，我们已经生活在信 息时代。我们掌握的数据库越来越全面，它不再 只包括我们手头现象的一点点可怜的数据，而是 包括了与这些现象相关的大量甚至全部数据。我 们不再需要那么担心某个数据点对整套分析的不 利影响。我们要做的就是要接受这些纷繁的数据 并从中受益，而不是以高昂的代价消除所有的不 确定性。
• 故事： UPS与汽车修理预测(p79)
• 观点：当收集、存储和分析数据的成本比较高的时候，应 该适当地丢弃一些数据。
CH03 更好：不是因果关系，而是相关关系 • “是什么”，而不是 “为什么”
• 观点：【大数据先锋】幸福的非线性关系 • 多年来，经济学家和政治家一直错误地认为收入水平和幸 福感是成正比的。我们从数据图表上可以看到，虽然统计 工具呈现的是一种线性关系，但事实上，它们之间存在一 种更复杂的动态关系：对于收入水平在1万美元以下的人 来说，一旦收入增加，幸福感会随之提升；但对于收入水 平在1万美元以上的人来说，幸福感并不会随着收入水平 提高而提升。如果能发现这层关系，我们看到的就应该是 一条曲线，而不是统计工具分析出来的直线。
• 大数据，开启重大的时代转型
• 故事：天文学，信息爆炸的起源（p10) • 小知识：KB->MB->GB->TB->PB->EB-> ZB->YB->BB->
引言 一场生活、工作与思维的大变革
• 预测，大数据的核心
• 观点：在不久的将来，世界许多现在单纯 依靠人类判断力的领域都会被计算机系统 所改变甚至取代。
大数据时代
--生活、工作与思维的大变革
分类：网络趋势/大数据时代 书名：大数据时代（Big Data:A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think） 作者：[英] 维克托· 迈尔-舍恩伯格 （Viktor Mayer-Schönberger）著 盛扬燕 周涛 译
第一部分 大数据时代的思维变革
CH03 更好：不是因果关系，而是 相关关系
CH03 更好：不是因果关系，而是相关关系 • 林登与亚马逊推荐系统
• 观点：知道人们为什么对这些信息感兴趣可能是 有用的，但这个问题目前并不是很重要。但是， 知道 知道“是什么 是什么”可以创造点击率，这 种洞察力足以重塑很多行业，不仅仅只是电子商 可以创造点击率，这种洞察力足以重塑很多行业， 不仅仅只是电子商务。
CH03 更好：不是因果关系，而是相关关系 • 关联物，预测的关键
• 故事：美国折扣零售商塔吉特与怀孕预测(p77)
• 观点：通过给我们找到一个现象的良好的关联物，相关关 系可以帮助我们捕捉现在和预测未 通过给我们找到一个 现象的良好的关联物，相关关系可以帮助我们捕捉现在和 预测未来。
CH03 更好：不是因果关系，而是相关关系 • 关联物，预测的关键
第二部分 大数据时代的商业变革
第二部分 大数据时代的商业变革
CH04 数据化：一切皆可 “量化”
CH04 数据化：一切皆可 “量化” • 莫里的导航图，大数据的最早实践之一
CH04 数据化：一切皆可 “量化” • 数据，从最不可能的地方提取出来 • 故事：日本先进工业技术研究所的坐姿研 究与汽车防盗系统
• 故事： Hadoop与VISA的13分钟（p63） • 观点：【大数据洞察】大数据要求我们有所改变， 我们必须能够接受混乱和不确定性。精确性似乎 一直是我们生活的支撑，就像我们常说的“钉是 钉，铆是铆”。但认为每个问题只有一个答案的 想法是站不住脚的，不管我们承不承认。一旦我 们承认了这个事实甚至拥护这个事实的话，我们 离真相就又近了一步。
第一部分 大数据时代的思维变革
CH02 更杂：不是精确性，而是混 杂性
CH02 更杂：不是精确性，而是混杂性 • 允许不精确 • 故事：微软与语料库数据添加（p50） • 观点：【大数据洞察】“大数据”通常用 概率说话，而不是板着“确凿无疑”的面 孔。整个社会要习惯这种思维需要很长的 时间，其中也会出现一些问题。但现在， 有必要指出的是，当我们试图扩大数据规 模的时候，要学会拥抱混乱。
CH03 更好：不是因果关系，而是相关关系 • 关联物，预测的关键
• 故事：沃尔玛，请把蛋挞与飓风用品摆在一起 (p73)
• 观点：【大数据洞察】相关关系的核心是量化两个数据值 之间的数理关系。相关关系强是指当一个数据值增加时， 另一个数据值很有可能也会随之增加。我们已经看到过这 种很强的相关关系，比如谷歌流感趋势：在一个特定的地 理位置，越多的人通过谷歌搜索特定的词条，该地区就有 更多的人患了流感。相反，相关关系弱就意味着当一个数 据值增加时，另一个数据值几乎不会发生变化。例如，我 们可以寻找关于个人的鞋码和幸福的相关关系，但会发现 它们几乎扯不上什么关系。
引言 一场生活、工作与思维的大变革
• 大数据，大挑战 • 三个转变： • 第二个改变就是，研究数据如此之多，以 至于我们不再热衷于追求精确度。 第二个 改变就是，研究数据如此之多，以至于我 们不再热衷于追求精确度。这部分内容将 在第2章阐述。
引言 一场生活、工作与思维的大变革
• 大数据，大挑战 • 三个转变： • 第三个转变因前两个转变而促成，即我们 不再热衷于寻找因果关系。 第三个转变因 前两个转变而促成，即我们不再热衷于寻 找因果关系。这部分内容将在第3章阐述。
第一部分 大数据时代的思维变革
第一部分 大数据时代的思维变革 CH01 更多：不是随机样本，而 是全体数据
CH01 更多：不是随机样本，而是全体数据 • 小数据时代的随机采样，最少的数据获得 最多的信息 • 故事：穿孔卡片与美国人口普查（p32） • 观点：统计学家们证明：采样分析的精确 性随着采样随机性的增加而大幅提高，但 与样本数量 采样分析的精确性随着采样随 机性的增加而大幅提高，但与样本数量的 增加关系不大。
• 【大数据先锋】
• IBM，电动汽车动力与电力供应系统优化预测
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Hitwise，通过流量判断消费者喜好 亚马逊，让数据的价值再大一点 移动运营商与数据再利用 谷歌街景与GPS采集 微软与谷歌的拼写检查 谷歌，从大的“噪音”数据中受益
第二部分 大数据时代的商业变革
CH06 角色定位：数据、技术与思 维的三足鼎立
引言 一场生活、工作与思维的大变革
引言 一场生活、工作与思维的大变革
• 大数据，变革公共卫生
• 故事：谷歌搜索与流感预测（p2) • 文摘：以一种前所未有的方式，通过对海 量数据进行分析，获得有巨大价值的产品 和服务，或深刻的洞见
引言 一场生活、工作与思维的大变革
• 大数据，变革商业
• 故事：Farecast与飞机票价预测系统（p4) • 文摘：【大数据的力量】到2012年为止， 预测准确度高达75%，平均每张机票可节 省50美元
CH01 更多：不是随机样本，而是全体数据 • 全数据模式，样本 全数据模式，样本=总体 • 故事：Xoom与跨境汇款异常交易报警(p39)
• 观点：【大数据洞察】我们总是习惯把统计抽样 看做文明得以建立的牢固基石，就如同几何学定 理和万有引力定律一样。但是统计抽样其实只是 为了在技术受限的特定时期，解决当时存在的一 些特定问题而产生的，其历史尚不足一百年。如 今，技术环境已经有了很大的改善。在大数据时 代进行抽样分析就像是在汽车时代骑马一样。
CH02 更杂：不是精确性，而是混杂性 • 混杂性，不是竭力避免，而是标准途径
• 观点：要想获 要想获得大规模数据带来的好处， 混乱应该是一种标准途径，而不应该是竭力避免 的。 • 观点：传统的关系数据库是为数据稀缺的时代设 计的，所以能够也需要仔细策划。
CH02 更杂：不是精确性，而是混杂性 • 新的数据库设计的诞生