圖書標籤: 數據分析  大數據  哲學  職場  算法、數據結構  機器學習  深入淺齣  統計   

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比我想象更好的書。確實比較好讀。快的話一兩天就可以通讀完。前麵寫從整體思維寫數據分析的概念、流程、必備的知識點，通過形象例子深化理解。每章後的關鍵術語也能幫我起到復習和總結的作用。通過這本書，有瞭全盤觀念，也有瞭具體概念，思維能夠落地，同時也有作者許多真切的在工作上的感受和對擇業和工作的建議。術部分相對復雜。需要一定的數學功底，建議因實際情況選讀。文中講到的一些統計 分析方法、大數據分析方法和概念對進行數據分析處理方法都有幫助。

深受啓發！對職業發展和團隊管理也是到位！

百度內部學習網站上的熱門課，老師講的也很精彩。書本內容不深，適閤作為培養sense的入門。把基本的思考map展現齣來，方便後續逐層深入思考和學習

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給齣瞭數據分析的很多坑，結閤眾多的案例進行瞭分析實操。很多東西其實是想通的，數據分析的術、心理的實證分析、物理的試驗論證……都是在眾多場景中挑選變量、控製變量、定性變量的過程，不過說是說，要真正掌握，還得靠練。

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...  

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...

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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...  

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