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256千字 字数
2018-08-01 发行日期
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主编推荐语

精选网络爆文，深度剖析，教授爆款写作技巧及推广技巧。

内容简介

本书精心挑选、深度剖析网络爆文，发掘写作规律，手把手教读者如何写作爆款文案。本书并不只是简单的爆文写作指导手册，而是独创性地从社会心理学角度，深刻解析多篇病毒性文案，发掘其广泛传播的内在原理，既分享了病毒性内容的写作方法和病毒原理，也分享了病毒性内容的推广技巧。本书以实战案例为主、以原理阐述为辅，既接地气，又有洞穿力。本书中所列举的案例，不仅有营销大号的“100万+”“1000万+”案例，也有无名小号一战成名的逆袭案例。

目录

  • 封面
  • 书名页
  • 内容简介
  • 版权页
  • 作者简介
  • 前　言
  • 目录
  • 第1篇　描述统计
  • 第1章　引　言
  • 1.1　定量分析与定性分析
  • 1.1.1　定量分析
  • 1.1.2　定性分析
  • 1.1.3　定量分析与定性分析之比较
  • 1.2　定量分析的步骤
  • 1.3　描述统计与推断统计
  • 1.4　变　　量
  • 1.5　Excel在定量分析中的作用
  • 1.5.1　Excel的简单历史
  • 1.5.2　Excel与定量分析
  • 1.6　本章小结
  • 第2章　描述统计：数据整理及表示
  • 2.1　数据的类型
  • 2.2　定性数据：单变量
  • 2.2.1　频度表
  • 2.2.2　柱形图（直方图）
  • 2.2.3　饼图
  • 2.2.4　柏拉图
  • 2.2.5　折线图和散点图
  • 2.3　定性数据：双变量
  • 2.3.1　交叉表
  • 2.3.2　多重柱形图（簇状柱形图）
  • 2.3.3　堆积柱形图
  • 2.4　定量数据：间断变量
  • 2.4.1　频度表
  • 2.4.2　柱形图
  • 2.4.3　饼图
  • 2.5　定量数据：连续变量
  • 2.5.1　频度表
  • 2.5.2　柱形图
  • 2.5.3　折线图
  • 2.6　本章小结
  • 第3章　描述统计：数据的统计度量
  • 3.1　数据集中趋势的度量
  • 3.1.1　均值
  • 3.1.2　中位数
  • 3.1.3　众数
  • 3.1.4　平均数、中位数、众数之比较
  • 3.2　数据分散度的度量
  • 3.2.1　极差
  • 3.2.2　平均绝对偏差
  • 3.2.3　方差
  • 3.2.4　标准差
  • 3.2.5　相对分散度——变异系数
  • 3.2.6　异众比率
  • 3.3　百分位数
  • 3.4　数据分布形态的度量：偏态与峰态
  • 3.4.1　偏态及偏态系数
  • 3.4.2　峰态及峰态系数
  • 3.5　标准差的应用
  • 3.5.1　标准化值
  • 3.5.2　数据分布与标准差关系的经验法则
  • 3.6　时间序列数据
  • 3.7　Excel【描述统计】工具的应用
  • 3.8　数据透视表
  • 3.8.1　创建数据透视表
  • 3.8.2　数据透视表中计算方法的改变
  • 3.8.3　数据透视表中群组的建立及取消
  • 3.8.4　数据透视图
  • 3.8.5　【筛选器】：切片器与日程表
  • 3.8.6　下查功能
  • 3.8.7　将数据透视表做成不同形式的表格
  • 3.9　本章小结
  • 第4章　概率基础
  • 4.1　基本概念
  • 4.2　概率的设定法则
  • 4.2.1　随机试验的种类
  • 4.2.2　客观概率法则
  • 4.2.3　主观判断概率法则（the subjective approach）
  • 4.3　概率的运算法则
  • 4.3.1　补集事件法则
  • 4.3.2　加法法则
  • 4.3.3　乘法法则
  • 4.4　本章小结
  • 第5章　离散型随机变量：二项分布及泊松分布
  • 5.1　离散型随机变量
  • 5.1.1　离散型与连续型随机变量
  • 5.1.2　离散型随机变量的概率分布
  • 5.1.3　离散型变量概率分布特点
  • 5.1.4　离散型随机变量的期望值及方差
  • 5.2　二项分布
  • 5.2.1　二项分布的定义及条件
  • 5.2.2　二项分布的均值与方差
  • 5.2.3　二项分布的Excel计算
  • 5.3　泊松分布
  • 5.3.1　泊松分布的概念
  • 5.3.2　泊松分布的应用及其Excel计算
  • 5.3.3　二项分布与泊松分布的关系
  • 5.4　本章小结
  • 第6章　连续随机变量：正态分布
  • 6.1　连续随机变量及其概率分布
  • 6.1.1　连续随机变量
  • 6.1.2　连续随机变量的概率分布
  • 6.2　正态分布
  • 6.2.1　正态分布的概念
  • 6.2.2　正态分布曲线的Excel 作法
  • 6.2.3　标准正态分布及正态分布的标准化
  • 6.2.4　标准正态分布概率表
  • 6.2.5　正态分布的Excel计算和应用
  • 6.3　指数分布
  • 6.4　本章小结
  • 第2篇　推断统计
  • 第7章　抽样及抽样分布
  • 7.1　抽样方法
  • 7.1.1　简单随机抽样
  • 7.1.2　系统抽样法
  • 7.1.3　分层抽样法
  • 7.1.4　分群抽样法
  • 7.2　抽样分布
  • 7.2.1　平均值的抽样分布：正态分布总体
  • 7.2.2　平均值的抽样分布：非正态分布总体
  • 7.2.3　抽样分布：有限总体且抽样无替代
  • 7.3　抽样分布：应用
  • 7.4　本章小结
  • 第8章　估　　计
  • 8.1　基本概念
  • 8.2　学生t-分布
  • 8.2.1　学生t-分布的概念
  • 8.2.2　Excel中有关t-分布公式的应用
  • 8.3　总体平均值置信区间的估计
  • 8.3.1　总体平均值置信区间的估计（1）：总体为正态分布，总体标准差δ未知
  • 8.3.2　总体平均值置信区间的估计（2）：总体为正态分布，总体标准差δ已知
  • 8.3.3　总体平均值置信区间的估计（3）：总体分布未知
  • 8.4　总体比例值p的置信区间估计
  • 8.5　两总体均值差的置信区间
  • 8.5.1　两总体均值差的置信区间估计（1）：成对样本
  • 8.5.2　两总体均值差的置信区间估计（2）：独立样本
  • 8.6　两总体比例差的置信区间估计
  • 8.7　样本大小的选取
  • 8.7.1　样本大小的选取（1）：总体均值
  • 8.7.2　样本大小的选取（2）：总体均值差
  • 8.7.3　样本大小的选取（3）：总体比例值p
  • 8.7.4　样本大小的选取（4）：总体比例值p差
  • 8.8　本章小结
  • 第9章　假设检验（1）：单样本
  • 9.1　基本概念
  • 9.2　假设检验（1）：总体均值检验——总体标准差已知（Z检验）
  • 9.2.1　平均值双边检验：δ已知
  • 9.2.2　平均值单边检验：δ已知
  • 9.3　P值
  • 9.3.1　P值的概念
  • 9.3.2　P值的计算
  • 9.4　假设检验（2）：均值检验——总体标准差未知（t-检验）
  • 9.4.1　均值检验：右侧单边，总体δ未知
  • 9.4.2　均值检验：左侧单边，总体δ未知
  • 9.4.3　均值检验：双边，总体δ未知
  • 9.5　假设检验：样本比率与总体比率
  • 9.6　本章小结
  • 第10章　假设检验（2）：二总体比较
  • 10.1　成对双样本平均值的比较
  • 10.2　独立双样本平均值的比较（1）：二总体方差相等
  • 10.3　独立双样本平均值的比较（2）：二总体方差未知且不等
  • 10.4　独立双样本平均值的比较（3）：Z检验
  • 10.5　二总体比率的比较
  • 10.6　二样本方差的比较
  • 10.7　本章小结
  • 第11章　方差分析
  • 11.1　基本概念
  • 11.1.1　完全随机化设计
  • 11.1.2　区集随机化设计
  • 11.2　单因子方差分析
  • 11.3　随机区集实验
  • 11.4　双因子方差分析
  • 11.5　本 章 小 结
  • 第12章　卡方检验
  • 12.1　卡方分布及检验的基本概念
  • 12.1.1　卡方分布的概念
  • 12.1.2　卡方检验的一般步骤
  • 12.1.3　适合卡方检验的条件
  • 12.2　适合度检验
  • 12.2.1　适合度检验的一般步骤
  • 12.2.2　适合度检验：二项分布
  • 12.2.3　适合度检验：泊松分布
  • 12.2.4　适合度检验：正态分布
  • 12.3　同质性检验
  • 12.4　独立性检验
  • 12.5　总体方差的区间估计与假设检验
  • 12.5.1　总体方差的区间估计
  • 12.5.2　总体方差的假设检验
  • 12.6　本章小结
  • 第3篇　回归与预测
  • 第13章　回归及相关分析
  • 13.1　简单线性回归与最小二乘法准则
  • 13.2　回归方程置信区间估计
  • 13.2.1　估计标准误差
  • 13.2.2　估计值y的置信区间估计
  • 13.3　相关分析
  • 13.3.1　相关系数
  • 13.3.2　决定系数
  • 13.3.3　相关系数与决定系数的比较
  • 13.4　有关回归方程的假设检验及置信区间
  • 13.4.1　相关系数的检验
  • 13.4.2　斜率的检验
  • 13.4.3　斜率的置信区间估计
  • 13.5　方差分析：检验线性关系是否存在
  • 13.6　增灵：一个有关回归分析的例子
  • 13.7　本章小结
  • 第14章　多元回归及相关分析
  • 14.1　多元回归方程
  • 14.2　多元回归的置信区间
  • 14.2.1　对y平均值置信区间的估计
  • 14.2.2　对单个y置信区间的估计
  • 14.3　多元回归的相关分析
  • 14.4　多元回归方程的显著性检验
  • 14.4.1　回归方程显著性检验
  • 14.4.2　偏回归系数显著性检验
  • 14.4.3　偏回归系数的置信区间估计
  • 14.5　本章小结
  • 第15章　预测与时间序列数据
  • 15.1　预测及其种类
  • 15.1.1　预测的种类
  • 15.1.2　预测的方法
  • 15.1.3　预测的步骤
  • 15.2　预测的准确性
  • 15.2.1　平均绝对误差
  • 15.2.2　平均绝对百分比误差
  • 15.2.3　均方误差
  • 15.2.4　均方根误差
  • 15.3　时间序列数据
  • 15.4　基于时间序列数据的预测
  • 15.4.1　移动平均
  • 15.4.2　指数平滑法
  • 15.4.3　趋势
  • 15.4.4　季节指数
  • 15.5　本章小结
  • 第4篇　建模、优化与风险分析
  • 第16章　Excel模型
  • 16.1　构建Excel模型的基本步骤
  • 16.1.1　模型的设计
  • 16.1.2　建模
  • 16.1.3　模型检测
  • 16.1.4　什么是好模型
  • 16.2　基准情形分析
  • 16.3　假设分析：模拟运算表
  • 16.3.1　单元格命名
  • 16.3.2　模拟运算表——单变量
  • 16.3.3　模拟运算表——双变量
  • 16.3.4　假设分析：方案管理器
  • 16.4　平衡点分析：单变量求解
  • 16.5　本章小结
  • 第17章　最优方案：线性规划
  • 17.1　最优方案：概念及一般步骤
  • 17.1.1　优化模型的要素
  • 17.1.2　最优化步骤
  • 17.2　线性规划
  • 17.2.1　优化问题的种类
  • 17.2.2　线性关系的特点
  • 17.2.3　单纯形法
  • 17.2.4　线性规划的不同问题种类
  • 17.3　分配模型
  • 17.4　覆盖模型
  • 17.4.1　采购问题
  • 17.4.2　排班问题
  • 17.5　配料模型
  • 17.6　网络模型
  • 17.6.1　简单运输计划
  • 17.6.2　转运问题
  • 17.6.3　转运问题：有损耗
  • 17.7　二进制模型
  • 17.7.1　工作分配问题（Assigment ）
  • 17.7.2　项目取舍问题
  • 17.7.3　设施地点选择问题
  • 17.8　本章小结
  • 第18章　寻找最优方案：非线性模型及演化模型
  • 18.1　非线性模型
  • 18.2　演化模型
  • 18.2.1　产量计划
  • 18.2.2　成员分组
  • 18.2.3　最短旅行路线
  • 18.3　本章小结
  • 第19章　风险分析及模拟
  • 19.1　决策风险
  • 19.2　风险分析的步骤
  • 19.3　模拟：概念
  • 19.4　Excel随机数函数及随机数的产生
  • 19.4.1　RAND（）及RANDBETWEEN（a，b）基本用法
  • 19.4.2　随机数发生器
  • 19.5　模拟：销售量预测
  • 19.6　模拟：订货量
  • 19.7　本章小结
  • 封底
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。