"数据都是有灵魂的，我将用我的一生去追寻它。"这是贯穿我二十年数据工作的信仰。2025年2月13日，我与周瑶老师历时三年打磨的《数据分析思维通识课：带你看透数据真相》终于面世——这不是一本传统的数据工具书，而是一把破除认知迷雾的"数据金钥匙"。

数据时代的基本生存法则

你是否曾困惑：为何官方发布的平均收入与体感差异巨大？为何明明遵循数据决策却屡屡陷入行业红海？这背后，恰是数据分析思维的缺失——我们从未真正学会与数据对话。

从求学时专业选择的焦虑，到职场晋升的评估体系；从购房决策的区域分析，到行业趋势的预判推演...人生每个重大决策背后，都涌动着数据的暗流。数据显示，运用系统数据思维的人群，职业晋升速度比依赖直觉决策者快42%，资产配置失误率低57%。然而面对铺天盖地的"人均存款50万""行业增长率18%"等数据，为何我们总感觉与真实世界割裂？答案很简单：数据从不说谎，但缺乏分析思维的人永远读不懂真相。通过本书，带你看透数据背后的真相。

数据分析思维，被忽略的教育盲区

我们熟记标准差公式，却不知如何用它评估学区房溢价；我们精通回归分析，但面对职业选择时仍在凭感觉赌博。我们学习了那么多公式和知识，却无法将课堂统计知识转化为实际生活和工作当中的工具。这正是本书的突破点：通过平均值、期望值、标准差、散点图等22个基础知识+实际生活当中的案例，带您重建从数据认知到决策落地的完整思维链。文章里没有复杂难懂的推演，都是耳熟能详的概念和身边生活的例子，深入浅出地从基本概念降到人工智能应用，让你更容易的了解如何利用数据分析指导你的工作和生活。

大模型+数据实现新时代的认知跃迁

我们过去既生活在“信息爆炸”的时代，同时又生活在自己的“信息茧房”当中，这是因为我们无法把浩如烟海的数据快速加工成对我们有用的认知。当ChatGPT O1和DeepSeek R1发布让AI数据分析触手可及的时候，一切发生了变化，我们可以从纷繁复杂的数据和信息当中让大模型帮你快速“萃取”有用知识，扩大我们的认知，书里面有关于大模型数据分析的基本知识和分析方法：大模型使用基本方法如何用ChatGPT/DeepSeek大模型确定要分析的问题用ChatGPT/DeepSeek大模型交互式辅助分析数据用ChatGPT/DeepSeek大模型综合汇总结论及延展

学界与业界的双重认证

新书来袭，已成功俘获多位学界和业界大咖的心！北京大学王腾蛟教授 盛赞："用简明易懂的语言阐释复杂算法原理，让一个个生动的数据智能案例跃然纸上。"去哪儿网技术副总裁孙斌 称之为“无论新手还是专业人士，都能在此书中获得宝贵的思维启迪”，参与孵化智谱大模型的智源人工智能研究院创始副院长刘江 也对本书青睐有加：“像本书这样如此通俗又不失广度和深度，而且结合日常工作和生活大量例子的非常少见。”创办Qcon和InfoQ的极客邦科技创始人&CEO霍太稳，更是激情推荐：“特别适合学生、职场人群和管理者作为数据分析通识入门的必读书。”这本书献给每一位与数据共生的人

无论你是用于：大学生规划职业发展路径产品经理破解用户增长困局财务人员优化企业预算模型CEO进行企业战略分析和决策家庭决策者权衡教育投资

本书将拓宽你的认知边界，带你从一个全新的角度重新审视这个世界！

本书目录

第０章 数据思维

0.1 ｜数据洞察万物规律

0.2 ｜数据背后的规律是算法

0.3 ｜对数据最重要的是分析和表达

第１章 了解数据背后的真相

1.1 ｜ 平均值：不要被平均值骗了，它不能代表整体水平

1.2 ｜ 大数定律与小数陷阱：生活是随机的还是有定数的

1.3 ｜ 数据的期望值：为什么你坐的飞机总是晚点

1.4 ｜ 随机对照试验：章鱼保罗真的是“预言帝”吗

1.5 ｜指数和 KPI：智商是怎么计算出来的

1.6 ｜ 因果陷阱：星座真的可以判定你的性格吗

第２章 从数据中快速发现规律

2.1 ｜ 直方图与幂律分布：为什么全世界 1% 的人掌握着 50% 的财富

2.2 ｜ 数据分布：房子应该买贵的还是买便宜的

2.3 ｜ 散点图和相关性：如何从大量事实中快速发现规律

2.4 ｜标准差：“靠不靠谱”其实看标准差

2.5 ｜数据抽样：大数据来了还需要抽样吗

2.6 ｜ 卡方检验和P 值：不吃晚餐可不可以减肥

2.7 ｜ 精确率与置信区间：两种预测，究竟应该相信哪一个

第３章 深入浅出大数据算法

3.1 ｜ 趋势分析与回归：怎样才能培育出天才的下一代

3.2 ｜ 初识聚类算法：物以类聚，让复杂事物简单化

3.3 ｜初识分类算法：分而治之，不断进化

3.4 ｜ 关联规则：为什么啤酒和尿布要放在一起卖

3.5 ｜ 蒙特卡洛算法与拉斯维加斯算法：有限时间内如何获得最优解

3.6 ｜ 马尔可夫链：你的未来只取决于你当下

3.7 ｜ 协同过滤：你看到的短视频都是集体智慧的结晶

3.8 ｜ 人工智能算法初探：阿尔法狗是怎样的一只“狗”

第４章 有效地用数据说话

4.1 ｜ 确定问题：与利益无关的问题都不值得做数据分析

4.2 ｜采集数据：用好一手数据和二手数据

4.3 ｜ 写好故事线：你能利用数字推翻众人的 理解吗

4.4 ｜ 实践你的理论：数据驱动最终就是用结果说话

4.5 ｜数据分析：15 种数据思维图（上）

4.6 ｜数据分析：15 种数据思维图（下）

第５章 如何利用大模型进行数据分析

5.1 ｜大模型的威力

5.2 ｜使用大模型做数据分析

5.3 ｜ 利用大模型生成专业的数据分析报告

5.4 ｜数据分析工具展望

欢迎大家当做休闲娱乐书购买，提高自己的数据分析思维认知！

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