大家还记得那本狂销20多万册，横扫各大畅销榜单的“对比Excel”系列图书吗？
文末赠书，文末赠书，文末赠书
是的，它又出姊妹篇啦！
统计是大数据的三大基础学科之一，换句话讲统计学是数据分析的理论支撑！一切用数据说话，避免之前的“一拍脑袋决定，二拍胸脯保证，三拍屁股走人”的主观误判。
但对于刚入门的数据分析师来说，晦涩难懂的公式，庞杂的知识点，深奥的统计理论，不禁让人头脑发胀。这种时候，尤其是对新手来说，学什么？怎么学？却变得尤为重要。
这本适合新手的统计学小书，从“面试常考”的角度帮你划定了统计学重点！
入行新手学什么？业务常用/面试常考
如果大家平常有关注数据分析师的招聘要求，会注意到，大部分招聘信息都会要求熟悉统计学，很多面试官也会问统计学相关的知识。
本书综合了很多一线数据分析师的反馈和经验，从“业务中常用”和“面试中常考”两个维度对统计学理论进行了提炼和划为。
相关知识依次为描述性分析、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。
用什么学？实现统计学的趁手工具
Python 统计学是用 Python 这个工具去实现统计学的相关内容。
统计学本身的内容和用什么工具是没有关系的，比如，假设检验，用Python或者Excel都可以实现，不管用什么工具，都不会影响假设检验本身的内容和流程。
只不过，现在互联网时代，需要处理的数据量级比较大，用 Excel处理起来会比较费劲，所以我们需要借助类似Python 的编程工具。
如何学统计学？
相比Excel、Python 这些数据分析工具，统计学算是数据分析师需要学的第一门比较偏理论的学科内容。
而市面上关于统计学的图书要么是晦涩难懂的教材，要么是不够深入，偏大众科普的图书，和数据分析工作均不直接相关。
对于入行的数据分析师来说急需一本通俗易懂讲解，能结合实际讲解统计理论的小书。
贴合实际：综合一线数据分析师的反馈和经验
语言通俗：通俗易懂地讲解统计理论
严谨使用：将理论运用到实际的数据分析工作中
轻松好学：利用excel和python来实现
张俊红老师这本《对比Excel，轻松学Python统计分析》恰逢其时。
为了避免内容的重复，本书中并未涉及关于Python基础的内容，如果你之前没有学过 Python，建议先学习笔者的另一本书《对比 Excel，轻松学习 Python 数据分析》。
如果主要是为了学习统计学知识或者平常主要是利用Excel进行分析的，那么也可以直接学习本书！
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。
让大家学完本书以后既学到了理论知识，也知道如何将理论知识在数据分析工作中应用，还知道如何用Excel和Python 去实现。
学习本书的主要目的是为了解决实际工作中的问题，所以关于理论知识部分，重点是要理解，而关于工具实现部分，和学习大多数工具一样，只有多练习，才能熟练掌握。
已经从事数据分析工作的读者，想要学习统计学相关知识提高自身专业能力；
应届毕业生及想要转行成为数据分析师的读者，需要为面试做准备；
产品及运营人员，希望对统计学知识有所了解，方便和数据分析师进行沟通。
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