以下9本著作由张甜、杨维忠团队及高校学者联合打造，覆盖Stata、SPSS、Python三大主流工具，按「学习阶段-应用场景」分层设计，可针对性匹配不同读者的需求。
一、Stata系列：计量研究与论文写作的「刚需工具」
1. 《Stata统计学与案例应用精解》（2025）
核心定位：跨学科实证研究的「一站式指南」。
本书突破单一学科限制，构建统计学+计量经济学双教学体系，适配经济学、管理学、社会学、医学等多专业需求。亮点在于：
论文写作闭环：专设实证论文写作模块，同步覆盖稳健性检验、异质性分析、政策效应检验等前沿方法，直接解决「如何用Stata完成论文」的痛点；
数据与案例扎实：基于44份权威经济社会统计数据+14份调查研究数据，开发58个统计分析案例（经济金融/医学药学/企业管理等）+10个数据加工案例，案例设计紧扣现实研究场景；
资源生态完善：配套教学PPT、全量数据/Stata代码、作者最新视频课程，新增AI工具应用章节，适配数字化转型需求。
2. 《Stata统计分析从入门到精通》（2022）
核心定位：计量经济学基础薄弱者的「弯道超车工具」。
针对「想做研究但学不懂复杂计量理论」的读者，本书提出「操作优先」理念——无需深究计量公式的数学推导（如无需理解模型底层逻辑），通过Stata命令直接实现实证研究。类比「会开车无需懂发动机」，重点拆解软件操作技巧，降低研究门槛。
3. 《Stata统计分析商用建模与综合案例精解》（2021）
核心定位：商业场景中Stata的「高阶应用手册」。
跳出学术研究框架，聚焦商业领域实际问题，系统讲解Stata在数据挖掘、统计建模中的综合应用，适合企业分析师、市场研究人员等需将统计方法落地商业场景的从业者。
二、SPSS系列：从零基础到实证研究的「阶梯式学习体系」
1. 《SPSS统计分析入门与应用精解（视频教学版）》（2022）
核心定位：高校教材级「操作指南」。
山东大学陈强教授作序推荐，以「细节控」为特色：对SPSS窗口选项设置、运行结果解读等基础操作展开全面解析，语言通俗但专业，多所高校将其列为统计软件入门教材。
2. 《SPSS统计学与案例应用精解》（2025）
核心定位：零基础读者的「友好型入门书」。
专为统计小白设计，前半部分专设统计学基础章节（如描述统计、概率分布等），后半部分基于37份权威数据+20份调查数据，开发29个数据加工案例+49个统计分析案例，案例数据真实可复现，降低「从理论到实践」的跨越难度。
3. 《SPSS统计学基础与实证研究应用精解》（2023）
核心定位：实证论文写作的「SPSS专项指南」。
覆盖「统计分析+论文写作」双主线：前半部分系统讲解SPSS操作，后半部分聚焦实证研究全流程（问卷设计、T检验/ANOVA/相关性/回归分析/中介/调节效应等），帮助读者从「会用SPSS」升级为「能用SPSS发论文」。
4. 《SPSS统计分析商用建模与综合案例精解》（2021）
核心定位：商业分析中的「SPSS进阶手册」。
区别于学术场景，本书侧重SPSS在数据挖掘、机器学习及统计分析的综合应用，适合需用SPSS解决商业预测、用户画像等实际问题的企业人员。
三、Python系列：数据科学与机器学习的「低门槛入门选择」
1. 《Python数据科学应用从入门到精通》
核心定位：零基础者的「全能启蒙书」。
打破「学Python必须先学编程」的误区，通过大量概念科普降低学习门槛。内容覆盖Python基础、数据清洗、特征工程、数据可视化、数据挖掘与建模五大模块（相当于「5本书合1」），无需编程或数学基础即可上手，是「从0到1」入门的优选。
2. 《Python机器学习原理与算法实现》
核心定位：机器学习实战的「代码友好型指南」。
针对「数学基础薄弱但想做机器学习」的读者，本书弱化复杂数学推导，以「算法通俗解释+代码逐行注释」为核心：每类算法（如分类、聚类）均提供清晰原理说明，关键代码行标注功能与调整逻辑，配套免费源代码、数据文件及视频讲解，支持「学完即用」。