Today, interpreting data is a critical decision-making factor for businesses and organizations. If your job requires you to manage and analyze all kinds of data, turn to "Head First Data Analysis", where you'll quickly learn how to collect and organize data, sort the distractions from the truth, find meaningful patterns, draw conclusions, predict the future, and present your findings to others. Whether you're a product developer researching the market viability of a new product or service, a marketing manager gauging or predicting the effectiveness of a campaign, a salesperson who needs data to support product presentations, or a lone entrepreneur responsible for all of these data-intensive functions and more, the unique approach in "Head First Data Analysis" is by far the most efficient way to learn what you need to know to convert raw data into a vital business tool. You'll learn how to: determine which data sources to use for collecting information; assess data quality and distinguish signal from noise; build basic data models to illuminate patterns, and assimilate new information into the models; cope with ambiguous information; design experiments to test hypotheses and draw conclusions; use segmentation to organize your data within discrete market groups; visualize data distributions to reveal new relationships and persuade others; predict the future with sampling and probability models; clean your data to make it useful; and, communicate the results of your analysis to your audience. Using the latest research in cognitive science and learning theory to craft a multi-sensory learning experience, "Head First Data Analysis" uses a visually rich format designed for the way your brain works, not a text-heavy approach that puts you to sleep.
Michael Milton将自己的大半职业生涯献给了非盈利机构,帮助这些机构解析和处理从赞助人那里收集来的数据,提高融资能力。Michael Milton拥有新佛罗里达学院哲学学位及耶鲁大学宗教伦理学学位。多年来,他博览群书,这些书籍虽字字珠玑,却枯燥乏味; 蓦然抬首, 深入浅出(Head First)系列图书让他眼前一亮,他欣然抓住机会,写出了这本同样字字珠玑,兼振奋人心的书。
走出图书馆和书店,人们会看到他在跑步,摄影,以及亲手酿制啤酒。
这真的只是一本超级入门书,主要让新人了解一些数据分析的应用、思路和方法吧。 按照每一章的内容,我总结了一下(好像跟章节标题差不多:-)) 1. 假设是否正确 2. 细分,对照组实验 3. 线性规划 4. 多因素对比及展现 5. 假设证伪,可能性星级评分 6. 贝叶斯 7. 量化可能性及...
评分这本书关注的是假设和建模范围的事情,能清楚地解释概念、模型,且能讲得通俗有趣,已经很不错了。豆瓣评分低大概是觉得太浅吧。 数据分析,尤其是互联网产品经理/运营的数据分析其实不需要太多统计学知识。但要有假设检验的概念。根据多年数据分析经验总结了一下思路: 老板:...
评分在看这本书前,我觉得看数据就像做题一样,配合着“题目”,将有关的模型一个个匹配一遍,接着就往这个模型上靠。跟随着这本书的引言,我开始慢慢地放下心中的急躁,想着目标,观察数据,随着书中故事的递进,揭开数据背后所隐藏的信息。 读这本书的主要目的在于可能要来临的应...
评分在运营推广过程中,数据是判断渠道优劣程度的重要指标,一般可以分为三个部分? 1、渠道数量指标:包括了下载量、注册量、活跃用户量、用户留存量、用户激活量,这些指标可以判断渠道流量的规模水平。 2、用户的行为指标:启动次数、在线使用时长、访问页面数,一般运营人员会...
评分这本书关注的是假设和建模范围的事情,能清楚地解释概念、模型,且能讲得通俗有趣,已经很不错了。豆瓣评分低大概是觉得太浅吧。 数据分析,尤其是互联网产品经理/运营的数据分析其实不需要太多统计学知识。但要有假设检验的概念。根据多年数据分析经验总结了一下思路: 老板:...
数据分析是一个挺重要的方面. 秉承了Head First系列的特点. 最重要的不是其中介绍的知识和技术(当然Excel和R确实有深入的重要性), 而是其中所介绍的关于数据分析的理念和指导思想.
评分Head First系列跟数据分析、统计相关的书都特么弱智到一定程度了,适合天朝有前途的初中生看。。
评分常识普及书
评分数据分析入门
评分一个函数是什么已经忘的差不多的文科生,仅了解excel,看懂了(除了贝叶斯那部分),而且收益匪浅。推荐。
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