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数据之魅

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(美)Philipp K. Janert
清华大学出版社
黄权
2012-7
524
89.00元
平装
9787302290988

图书标签: 数据分析  数据挖掘  可视化  计算机  数据  机器学习  概率论与统计学  数学   


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发表于2024-11-22

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图书描述

《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。

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著者简介

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。


图书目录


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用户评价

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。。。总会想到“概率论与数理统计”。。但求今年不挂科。

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翻译生硬,而且大部分都是泛泛之谈,看到名字很惊艳但是内容相当浅薄。基本上就是讲了个大概的提纲让你自己去了解。有些内容讲的不如博客

评分

这本书的主要内容是“数据分析”,而且讲解明显不够透彻,有泛泛之嫌,总评B+,难度A,推荐指数B(SABC分级)

评分

翻译略锉, 这本书提供的一些思路和工具还是很有启发

评分

并不如书名那般强力。用于开开眼界,对于非专业学生来说,知道处理什么问题时需要去用什么工具,以及可能的常见错误。翻译较生硬。

读后感

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这本书的主要内容是“数据分析”,而且讲解明显不够透彻,有泛泛之嫌,总评B+,难度A,推荐指数B(SABC分级) 内容尚且如此,翻译啥的就不重要了,不过倒不是翻译的特别烂,应该说不会有明显倒胃口的情况  

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...  

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1. 30页起Rank-Order Plots, Pareto Chart。由于引入了dependent variable,个人认为这种解决方案已经不属于单变量数据的可视化,应当放在第三章(双变量数据)中加以叙述。 2. 34页,关于标准差的定义公式有2个,其中第一个是正确的,而第二个则是错误的。  

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Don’t let “data” get in the way of ethical decisions. The most important things in life can’t be measured. It is a fallacy to believe that, just because something can’t be measured, it doesn’t matter or doesn’t even exist. And a pretty tragic fallacy...  

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