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。
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.
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...
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:...
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,...
評分因为数学功底不深的原因把,通过这本书重温了一些数学概念,比如方差、标准差、相关系数、均方根误差。 也学到了几个分析数据的方法,主要是散点图建立两个变量之间的关系,回归线进行预测、误差分析等 学会了R的一些用法。 因为平时工作接触到数据库比较多,看到数据库那一...
評分看到很多书评说书写的浅,只是简单介绍了一些基本统计的方法。我却不这么认为。 虽然和国内的统计学教程比起来,这本书没有那么多公式和理论的完整介绍和推导,但其中对于统计的基本原理以及统计问题的来源场景介绍的非常通透,可以说是国内著作所没有的。 我看的是英文版,...
常識普及書
评分Head First係列跟數據分析、統計相關的書都特麼弱智到一定程度瞭,適閤天朝有前途的初中生看。。
评分可以啊,推薦的讀物也不錯
评分入門理想書籍
评分電子檔
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