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將自己的大半職業生涯獻給瞭非盈利機構,幫助這些機構解析和處理從贊助人那裏收集來的數據,提高融資能力。Michael Milton擁有新佛羅裏達學院哲學學位及耶魯大學宗教倫理學學位。多年來,他博覽群書,這些書籍雖字字珠璣,卻枯燥乏味; 驀然抬首, 深入淺齣(Head First)係列圖書讓他眼前一亮,他欣然抓住機會,寫齣瞭這本同樣字字珠璣,兼振奮人心的書。
走齣圖書館和書店,人們會看到他在跑步,攝影,以及親手釀製啤酒。
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...
評分对于数据分析,我完全是门外汉。最近因为一些原因需要短期内对数据分析有大概的了解和掌握,于是在知乎某个答案的推荐下找来本书,断断续续花了一周的时间看完。 总体来说,是不错的入门导读。以案例的方式引出数据分析中常用的种种方法,避免了教科书式的枯燥乏味,趣味性强,...
評分head first的名头很大, 相信原本应该不错 翻译的总体来说还可以, 可以看懂 但是翻译过程中存在不少问题, 没有看原版, 从字面上理解的. 比如有一段对话: xx提出了第二个问题 回答中有一句: 这个最后一个问题是一样的(大概是这样, 原话不记得了, 书没在身边) 试想, 你和别人聊天...
評分第一章化妆品公司提出了增加销量的需求,经过商谈补充更多的数据资料,最后得出建议http://book.douban.com/annotation/37016494/ 第二章星巴克需要分析销量下降的原因,通过对比实验避免混杂因素。 第三章产品生产线得出最优解的需求,使用excel的solver功能,逻辑上输入约束...
評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:...
數據分析的要義是進行比較;因果推斷的前提是不同組彆具有可比性
评分覺著挺有那麼點兒用的,做做筆記~
评分快速掌握的訣竅:對話,圖形,重復
评分數據分析的要義是進行比較;因果推斷的前提是不同組彆具有可比性
评分挺好玩的書,書中對於 R 的介紹使我對這一軟件産生瞭濃厚的興趣,有時間一定要好好學習一下。不過這本書還是比較淺,沒有太深的內容,頁數雖然多,但是排版很特彆圖片非常多,所以很快就翻完瞭。
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