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
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...
用户评价
作者旁征博引读起来不枯燥，干货也不少，推荐想入门数据分析的初学者阅读
评分百度走到今天这步田地，通过曾经拿过百度百万美金大奖的这位仁兄的书就能看出端倪了。道可道，非常道。道不是道，上不了台面的道，low道。请注意，读者不是小学生，很没用必要在简单问题浪费笔墨。请注意提升你的观点。看完感觉干货少，没有任何惊喜。这是一本讲数据分析的书，最令人不能接受的是，作者你作为拿过百万美金大奖的人，就不能踏实点么，非得跟大数据、机器学习扯上关系，关键是书中的这两部分内容毫无半点儿专业性可以，形成自己的观点后再写文章好么？能注意一点节操么？也请刷分的同志注意，不要太直接。差评，不建议购买。
评分前半部分概率与统计，后半部分大数据。关于职业发展部分蛮有意思。
评分谈的都是实实在在的一线经验和深层次的思考，推荐给大家！ 有些例子很有趣，有些例子有哲理，有些例子实用，有些例子值得深思。
评分比我想象更好的书。确实比较好读。快的话一两天就可以通读完。前面写从整体思维写数据分析的概念、流程、必备的知识点，通过形象例子深化理解。每章后的关键术语也能帮我起到复习和总结的作用。通过这本书，有了全盘观念，也有了具体概念，思维能够落地，同时也有作者许多真切的在工作上的感受和对择业和工作的建议。术部分相对复杂。需要一定的数学功底，建议因实际情况选读。文中讲到的一些统计 分析方法、大数据分析方法和概念对进行数据分析处理方法都有帮助。
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