具体描述
《深入浅出数据分析》以类似“章回小说”的活泼形式，生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的技术：数据分析基本步骤、实验方法、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧；正文以后，意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要务、R工具及ToolPak工具，在充分展现目标知识以外，为读者搭建了走向深入研究的桥梁。
本书构思跌宕起伏，行文妙趣横生，无论是职场老手，还是业界新人，无论是字斟句酌，还是信手翻阅，相信都能跟着文字在职场中走上几回，去体味数据分析领域的乐趣与挑战。
作者简介
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。
目录信息
2 实验：检验你的理论 37
3 最优化：寻找最大值 75
4 数据图形化：图形让你更精明 111
5 假设检验：假设并非如此 139
6 贝叶斯统计：穿越第一关 169
7 主观概率：信念数字化 191
8 启发法：凭人类的天性作分析 225
9 直方图：数字的形状 251
10 回归：预测 279
11 误差：合理误差 315
12 相关数据库：你能关联吗？ 359
13 整理数据：井然有序 385
附录一 尾声：正文未及的十大要诀 417
附录二 安装R：启动R！ 427
附录三 安装Excel分析工具：ToolPak 431
· · · · · · (收起)
读后感
四百多页的书，今天终于看完了。我给四星，好书但被中国翻译糟蹋了，另外作者尽可能通过图例逐步分解，通俗易懂又潮的网络语言和每章一个案例的方式尽可能简单化分享数据和各类理论方法，问题，经验等等，但是数学基础较弱的人看还是有些难度；比如贝叶斯统计就较难看懂。不过...
评分对于数据分析，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，...
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This is my first time reading the book of Orielly’s Head First series. This series is noted for its quite brain-friendly style which based on brain and cognitive science. The authors use many colloquial expressions, funny pics and dialogues in order to mak...
用户评价
讲解蛮详细
评分没有深入，当然可以浅出。但是这本书确实适合一个快速入门。但是这种入门的程度只限于让你知道数据分析是做什么的，然后了解一些最基本的概念。
评分讲解蛮详细
评分有不少硬伤
评分我衡量一本技能指导入门书的标准就是读者有没有可能从这本书获得宏观概念、解决问题的思维方法和简单的操作手段。如果想把数据分析当成是专业的人来看，这本书对具体方法和概念的介绍既粗浅又稀松，效率很低；但像我这样一个完全不了解数据分析的人看完这本书，只是知道了有哪些工具可以用来做数据分析……或许专业的分析方法（思维+工具）还是要在实战中培养吧。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有