具体描述
《数据之魅：基于开源工具的数据分析》结合作者多年来从事数据分析工作的丰富经验，阐述了数据分析所涉及的概念和方法。本书四部分19章，主题包括如何通过图表来观察数据，如何通过各种建模方法来分析数据，然后着重阐述如何进行数据挖掘，最后强调数据分析在商业和金融等领域的实际应用。本书包含大量的模拟过程及结果展示，并通过实例来阐述如何使用开源工具来进行数据分析。通过本书的阅读，读者可以清楚地了解这些方法的实际用法及用途。
本书结构合理，通俗易懂，适合数据分析爱好者和从业者阅读，也适合以科学计算为工具的科研人员参考。同时，本书还适用于计算机科学、数学、工程技术和其他相关专业本科或研究生的数据分析课程，是一本不错的参考书。
作者简介
Philipp K. Janer，凭借着自己多年来担任物理学家和软件工程师的经验，为数据分析和数学建模提供咨询服务。他是Gnuplot in Action： Understanding Data with Graphs（Manning出版）的作者，也在O’Reilly Network、IBM developerWorks和IEEE Software发表过大量文章。他拥有华盛顿大学理论物理学博士学位。
目录信息
数据分析
本书内容
关于讲习班
关于数学
需要具备的知识
本书不涉及的内容
第Ⅰ部分图表：观察数据
第 2 章单一变量：形状和分布
数据点和抖动图
直方图和核密度估计
直方图
核密度估计
(选学)如何选择最优带宽
累积分布函数
(选学)概率图分布和QQ 图
分布的对比
秩序图和上升图
仅用于适当时机：汇总统计量和箱形图
汇总统计量
Box-and-Whisker 图
(讲习班)NumPy
NumPy 实践
NumPy 详解
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第3 章两个变量：建立关系
散点图
克服噪声：平滑
样条
LOESS
示例
残差
其他观点及提醒
对数图
倾斜
线性回归以及诸如此类的方法
描述重要信息
图形分析与图形演示
(讲习班)matplotlib
交互式使用matplotlib
案例学习：matplotlib 与
LOESS
控制属性
matplotlib 对象模型及结构
零碎知识
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第4 章以时间为变量：
时序分析
示例
任务
需求和现实
平滑处理
移动平均法
指数平滑法
不要忽视显而易见的东西
相关函数
示例
实现上的问题
(选学)过滤器和卷积
(讲习班)scipysignal
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第5 章多变量：图形的多变量分析
假色图
概览：多值图
散点图矩阵
协作图
变种
组成问题
组成的改变
多维组成：树形图和马赛克图
新颖的曲线类型标识符
平行坐标图
交互式探索
查询和缩放
连接和涂层
大游览与投影寻踪工具
(讲习班)多变量图形工具R
实验工具Python 的Chaco 库
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第6 章插曲：数据分析会话
数据分析会话
(讲习班)gnuplot 软件
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第Ⅱ部分分析：数据建模
第 7 章推算和粗略计算
推算的原理
估计大小
建立关联
使用数字
10 的幂
小扰动
对数
更多示例
我所知道的一些常见事(物)
的相关数字
这些数字是否足够好？
准备工作：可行性和成本
完成之后：引用和
呈现数字
(选学)进一步探索摄动理论和
误差传播
误差传播
(讲习班)Gnu 科学库(GSL)
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第8 章缩放参数模型
模型
建模
模型的运用和误用
参数的缩放
缩放参数
示例：维度参数
示例：优化问题
示例：成本模型
(选学)缩放参数与
量纲分析
其他理论
平均场近似
背景知识和其他示例
常见的时间演变方案
无限增长和衰减现象
约束增长：逻辑斯谛方程
振荡
案例学习：多少台服务器才是
最好的？
为什么要建模？
(讲习班)Sage
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第9 章关于概率模型的讨论
91 二项分布和伯努利试验
精确的结果
利用伯努利试验建立平均场
模型
92 高斯分布和中心极限定理
中心极限定理
中心项与尾项
为什么高斯分布如此实用？
(选学)高斯积分
幂律分布和非常规统计学
幂律分布的用法
(选学)期望值为无限时的
分布
接下来的研究
其他分布
几何分布
泊松分布
对数正态分布
特殊用途的分布
(选学)案例学习--随时间变化的单一访问者数量
(讲习班)幂律分布
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第10 章你真正需要了解的经典统计学知识起源
统计学的定义
从统计学角度解释
示例：公式测验
VS 图解法
控制实验VS 观察研究
实验设计
前景
(选学)贝叶斯统计--
另一种观点
用频率论来解释概率
用贝叶斯方法来理解概率
贝叶斯数据分析： 一个实际有
效的例子
贝叶斯推理：总结与讨论
(讲习班)R 语言
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第11 章插叙：数学大搜捕--
大脚怪和最小二
乘等
111 如何平均均值
辛普森(Simpson)悖论
标准差
如何计算
(选学)应该选择哪一个
(选学)标准误差
最小二乘
统计参数估计
函数逼近
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第Ⅲ部分计算：数据挖掘
第 12 章模拟
热身问题
蒙特卡洛模拟
组合问题
获得结果分布
优点和缺点
重新采样方法
拔靴法
拔靴法适用于哪些情况？
拔靴变量
(讲习班)SimPy 离散事件模拟
SimPy 简介
最简单的排队过程
(选学)排队理论
运行SimPy 模拟
小结
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第13 章找出簇
簇由什么组成？
一种不同的观点
距离计算和相似度计算
常见的距离和相似度
计算方法
聚类方法
中心探索法
树形构造器
邻居生长器
前期处理和后期处理
规模的规范化
类的属性和评估
其他想法
具体案例：超市购物篮的
分析
提醒
(讲习班)Pycluster 和C 聚类库
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第14 章一木见林：
找出重要属性
主成分分析法
动机
(选学)理论
解释
计算
实用观点
双标图
可视化技术
多元尺度法
网络图
柯霍南图
(讲习班)用R 进行PCA
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线性代数
第15 章插曲：当数据不成
比例地增长时
一个真实的故事
一些建议
map/reduce 如何
(讲习班)生成排列
扩展阅读
第Ⅳ部分应用：数据的使用
第 16 章报表、商务智能和
仪表板
商务智能
报表
企业指标和仪表板
关于指标计划的建议
数据的质量问题
数据的可用性
数据的一致性
(讲习班)Berkeley DB 和SQLite
Berkeley DB
SQLite
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第17 章金融计算与建模
货币的时间价值
一次性支付：未来值和
现值
多笔付款：复利
复利的计算技巧
概览：现金流分析和
净现值
计划成本和机会成本中的
不确定性
用账户的期望值来考虑
不确定性
机会成本
成本概念及贬值
直接成本和间接成本
固定成本和可变成本
资本开支与运营成本
是否应该加以关注？
这些就是全部吗？
(讲习班)报纸经销商问题
(选学)精确解
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报纸经销商问题
第18 章预测分析
预测分析的主题
一些分类术语
分类算法
基于实例的分类和最近邻
分类算法
贝叶斯分类器
回归
支持向量机
决策树和基于规则的
分类器
其他分类算法
流程
集成方法：Bagging 和
Boosting
估计预测误差
类不平衡问题
私家秘诀
统计学习的本质
(讲习班)自己编写的两个
分类器
扩展阅读
第19 章结语：事实并非
现实
附录A 科学计算与数据分析的
编程环境
附录B 应用：微积分
附录C 使用数据
索引
· · · · · · (收起)
读后感
书的理论性较强 至少对我我这种不是学统计和学数学出身的人来讲 很多分析和图例没有给出实际的操作过程。 不是很推荐。 感觉作者很专业，讲的也很系统，但是觉得并不是一个入门级的书 要我写多少字才可以啊？
评分我统计学没学扎实的还有点搞不懂里面的说的那些理论，上网搜索英文的的更是很难搞懂了，加上里面的里面例子有没有提供数据来源，没有告诉图形是怎么做出来的，所以书的内容和标题有点南辕北辙啊。 但是作者提供了一种系统的思路的做数据分析，这可以提供一些思路去学习更细节的...
评分书的理论性较强 至少对我我这种不是学统计和学数学出身的人来讲 很多分析和图例没有给出实际的操作过程。 不是很推荐。 感觉作者很专业，讲的也很系统，但是觉得并不是一个入门级的书 要我写多少字才可以啊？
评分对于有一些数据分析经验的人来说，这本书读起来饶有风趣。 作者主要通过实例展示通过分析数据我们可以了解什么信息，如何解释分析结果，以及在这过程之中会有什么陷阱，重点关注的是分析数据时的思想方法，但是对于实际操作的具体方法以及其深层的理论基础则只是简单带...
评分我统计学没学扎实的还有点搞不懂里面的说的那些理论，上网搜索英文的的更是很难搞懂了，加上里面的里面例子有没有提供数据来源，没有告诉图形是怎么做出来的，所以书的内容和标题有点南辕北辙啊。 但是作者提供了一种系统的思路的做数据分析，这可以提供一些思路去学习更细节的...
用户评价
内容很详细。python利器
评分开始我的数据分析之旅。。。虽然好多还不懂，慢慢学习。
评分说明不是太流畅
评分: TP274/7242-1
评分说明不是太流畅
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