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从提供的文件信息来看，这本书的标题为《Multivariate Data Analysis》，作者是Joseph F. Hair Jr., William C. Black, Barry J. Babin和Rolph E. Anderson，第七版。这本书显然是一本关于多元数据分析的学术或教科书。从描述中可以得知，这本书的版本是高清版，非影印版。 在内容上，此书涉及了多元数据分析的各种方法，这些方法在统计学、机器学习、数据挖掘、经济学、管理科学等多个领域中都非常重要。多元数据分析与处理在处理具有多个变量的数据集时尤为关键，这些变量可能彼此相关，也可能影响其他变量。掌握这些方法对于理解复杂数据集和作出基于数据的决策至关重要。 在书中，多元数据分析的方法被细分为以下几个方面进行讨论： 1. 多元数据分析概览：这部分会介绍多元数据分析的基本概念，多元数据的特点，以及多元分析中的主要统计方法。它是理解后续章节内容的基础。 2. 数据的检查：在进行数据分析之前，需要对数据进行仔细检查，以确保数据的质量，包括数据的完整性和准确性。这一部分可能会介绍识别和处理缺失值、异常值、数据的预处理和清洗等内容。 3. 探索性因子分析：探索性因子分析(Exploratory Factor Analysis, EFA)是用于数据降维的一种技术，它可以揭示多个变量之间的潜在结构。它通常用于心理测量、市场研究等领域。 4. 多重回归分析：多重回归分析是分析一个因变量与多个自变量之间关系的统计技术。在多个行业和研究领域中，多重回归用于预测和控制变量间的关系。 5. 多重判别分析：多重判别分析（Multiple Discriminant Analysis, MDA）用于处理一个因变量有多个类别的情况。它在市场细分、股票选择等领域中有广泛的应用。 6. 逻辑回归：逻辑回归是分析因变量为二元（如是/否、成功/失败）情况下的回归分析方法。尽管名字里包含“回归”，但逻辑回归实际上是一种分类技术。 7. 联合分析：联合分析（Conjoint Analysis）是市场研究中常用的技术，用于评估消费者对于产品或服务不同属性的偏好。 这些方法是数据分析和处理中不可或缺的一部分，对于任何希望深入理解和应用数据分析技术的专业人士来说，此书可以作为很好的参考材料。此外，该书的版权归Pearson Education Limited所有，未经出版社或拥有版权的个人的书面许可，任何人不得复制、存储或以任何形式传播此书的部分或全部内容。 从出版信息来看，这本书的国际标准书号（ISBN）为***，出版社是Pearson Education Limited，位于英国的Edinburgh Gate, Harlow, Essex CM20 2JE。这本书可能在全球有相关联的公司销售，并在英国的图书馆中有一个目录记录。 通过上述知识点的梳理，我们可以了解到《Multivariate Data Analysis》第七版是一本权威且详尽介绍多元数据分析的书籍，适合需要深入学习相关知识的专业人士阅读。