大数据分析的道与术 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:电子工业出版社

作者:毕然

出品人:

页数:342

译者:

出版时间:2016-4

价格:45

装帧:平装

isbn号码:9787121283512

丛书系列:

图书标签:

数据分析
大数据
哲学
职场
算法、数据结构
机器学习
深入浅出
统计
大数据分析
道与术
数据科学
机器学习
商业应用
算法原理
决策支持
数据挖掘
可视化
实战指南

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小美书屋

book.quotespace.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

本书从一个互联网公司数据分析师的成长经历，为您娓娓道来，数据分析中的奇闻趣事、心得总结、方法技巧与哲学感悟……这是一本注重讲解数据分析思想的书。相信读者先学习数据统计的思想，再去学习数据统计知识，会有庖丁解牛之感。与市面上大部分教科书不同，是『大数据』一线从业者的亲身体验和经历，独一无二的实用分享。读完本书，你会了解在互联网企业如何分析数据，如何运用大数据的技术做企业的战略决策，提升业务效率等。对于大数据分析中团队和管理，这一很少有书涉及的内容，本书也有全新的讲解。

作者简介

毕然——百度资深数据技术专家。

目录信息

第一篇道 1
第1章大数据分析之道 2
1．1 做好数据分析的关键 3
1．2 业务调研 10
1．3 创新思考 14
1．4 逻辑推理 25
1．5 可行建议 48
1．6 补充阅读：数据分析报告的撰写要点 51
第二篇术 63
第2章统计是怎么发明的？ 64
2．1 重启思维模式 65
2．2 统计的意义及指标 71
2．3 统计图形是如何设计的？ 102
第3章我们能相信统计吗？ 115
3．1 统计可信吗？ 116
3．2 基于概率的信任 120
3．3 如何实现基于概率的信任？ 126
3．4 应用理念：细致与置信的权衡之道 140
3．5 评估：正确的认识世界 144
3．6 设计统计方案中的方法论 156
第4章统计分析方法 159
4．1 拆指标-1 分布分析 161
4．2 拆指标-2 趋势分析 165
4．3 拆指标-3 因素分析 177
4．4 拆数据-1 个案分析 186
4．5 拆数据-2 异常分析 188
4．6 拆数据-3 分组分析 193
4．7 附加阅读：消费者偏好和企业差异化战略 197
4．8 不同分析方法的结合与创新 209
4．9 与领域相关的分析方法 213
第5章数据分析的高级工具：OLAP与机器学习 220
5．1 OLAP技术 221
5．2 无监督学习模型 225
5．3 监督学习模型 234
第三篇释 287
第6章大数据时代 288
6．1 大数据的价值 289
6．2 企业如何向数据技术转型？ 301
6．3 数据技术的职业发展 315
第7章数据技术团队组建和发展 331
7．1 自我修炼与领导团队 332
7．2 数据技术团队的组织结构 334
7．3 数据技术团队发展中的优劣势 336
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

哈哈，我的一小领导看了点，然后今天就在微信群里指点工作了。我看他发的东西，恰好我在图书馆，呵呵，就找来看了。好吧，佩服作者。完全能把不懂的人忽悠住，让人看完后觉得自己懂了。当然对我们这些懂的人，呵呵，觉的作者什么也没写，就是把概念重组了下。比如趋势分布。哥...

评分☆☆☆☆☆

很多朋友读书不喜欢看序言。还有一些朋友看书喜欢先看最后。我觉得，如果一本书有序、有前言，看书还是要先看序、看前言。作者自己写的前言，多半总结了自己写这本书最重要的心得体会，能够让读者先了解作者写书的思路。而如果是其他人写的序言，则写序之人，多半已经认真读过...

评分☆☆☆☆☆

个人: 1. 做过三年的通用后端编程 2. 做过两年的大数据处理 3. 机器学习方面入门水平, 实际中刚有过应用的 case 这本书解了我很多的疑惑, 让我对整个行业都有了更深一些的理解. 觉得: 1. 看完这本书, 不会那么容易被数据分析和报表忽悠 2. 书中几乎没有什么废话 3. Remind 之前...

评分☆☆☆☆☆