深入浅出数据分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:[美] Michael Milton

出品人:

页数:445

译者:李芳

出版时间:2009

价格:88.00元

装帧:

isbn号码:9787121116933

丛书系列:O'Reilly深入浅出系列

图书标签:

• 数据分析
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探索数据背后的奥秘：一本关于理解与应用的实践指南 本书并非一本详述统计理论或算法模型的学术著作，而是旨在为读者提供一个全新的视角，让你能够跳出数据本身，去理解它们所承载的意义，并将其转化为 actionable insights。我们相信，真正的价值在于洞察，而洞察源自对数据背后逻辑的深刻把握，以及对实际应用场景的清晰认知。 这本书的独特之处在于，它将“为什么”与“如何做”紧密结合，致力于帮助你构建一套属于自己的数据思维体系。 你将学会如何像一个侦探一样，从海量数据中抽丝剥茧，发现那些被隐藏的规律和趋势。这不是机械地学习操作步骤，而是理解每一步背后的逻辑，以及为什么这样操作能够带来更准确、更有价值的结论。 你将深入学习如何从问题的本质出发，定义清晰的数据分析目标。 很多时候，我们拿到数据后无从下手，正是因为我们不清楚自己到底想解决什么问题。本书将引导你学会提炼业务需求，将其转化为可量化、可衡量的分析指标，让你知道“往哪里看”、“朝哪个方向努力”。 随后，你将掌握如何选择恰当的数据源，并对其进行有效的清洗与预处理。 数据并非总是整洁有序，杂乱、缺失、异常值是常态。我们将分享一系列实用的技巧，帮助你识别数据质量问题，并学习如何系统性地处理这些棘手的情况，确保分析的基石稳固可靠。这部分内容将侧重于“数据质量对分析结果的影响”，让你明白，再精妙的分析方法，也无法弥补糟糕的数据质量。 本书的核心在于，教你如何用不同的思维方式去“观察”和“解读”数据。 我们不会仅仅罗列图表类型，而是会深入探讨不同可视化方式背后的沟通意图。你将学会如何选择最能表达你观点、最能引起受众共鸣的图表，以及如何通过视觉化的手段，将复杂的数据关系以直观易懂的方式呈现出来。这包括理解不同图表在展示趋势、对比、分布、构成等方面的优势与局限。 你还将学习到一系列“非典型”的数据思考方式。 例如，我们不会简单地告诉你如何计算平均值，而是会探讨“平均值陷阱”，以及在什么情况下，中位数、众数或百分位数更能反映真实情况。你将学会如何识别和规避数据分析中的常见误区，培养批判性思维，不被表面的数字所迷惑。 本书还会带你探索如何从多维度、多角度审视数据。 很多时候，单一维度的分析是片面的。我们将引导你学习如何交叉分析、分群对比，从而挖掘出更深层次的关联和洞察。例如，在分析用户行为时，你将学会如何根据用户的生命周期、购买偏好等进行细分，从而获得更具针对性的结论。 此外，本书将重点关注“故事性”的数据呈现。 数据分析的最终目的是为了驱动决策，而决策者往往不是技术专家。你将学会如何将分析结果整合成一个引人入胜的故事，用清晰的逻辑、有力的证据，来说服他人，推动变革。这包括如何构建一个逻辑严谨的叙事框架，如何用恰当的语言解释复杂的技术概念，以及如何通过数据来展现价值和影响。 书中还会涉及一些常用的分析框架和思维模型，但我们将重点放在这些模型如何帮助你“思考”而不是“操作”。 你将理解这些模型是如何帮助你组织分析思路，如何从宏观层面把握问题，以及如何指导你更高效地利用数据。 我们鼓励读者积极主动地参与到数据的探索过程中。 书中的案例和练习旨在激发你的思考，让你在实践中不断巩固所学。我们相信，数据分析能力的提升，是一个持续学习、反复实践的过程。 这本书并非一套“即插即用”的工具书，它更像是一个“思维启蒙者”。 它将帮助你建立起扎实的数据理解能力，让你在面对任何数据问题时，都能自信地找到切入点，并运用恰当的思维方式去解决。它将成为你在这个数据驱动时代，不可或缺的一位“数据向导”。 无论你是希望更好地理解业务数据，还是渴望在工作中展现出更强的分析能力，抑或是对数据驱动的决策过程充满好奇，本书都将为你打开一扇通往数据深层价值的大门。 你将学会如何让数据“说话”，如何让数据“为你服务”，最终在信息爆炸的时代，成为那个能够洞察本质、做出明智决策的人。

评分☆☆☆☆☆

找了很久数据分析方面的书，在知乎里看到有人推荐，所以来了，准备拜读。点进去之后是这本书《Head First PHP & MySQL(中文版) 》，大家注意。实际的链接应该是http://www.amazon.cn/%E6%B7%B1%E5%85%A5%E6%B5%85%E5%87%BA%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90-%E8%BF%88%E5%8...  

评分☆☆☆☆☆

读起来的感觉是字大行稀，到处都是图片，说起来，这也是headfirst系列的卖点。 这本书，相当容易理解，哗哗哗的，几百页就过去了。如此厚的一本书，最多1，2个小时就能看完。对于之前全都是自己瞎摸瞎撞的搞数据分析的我来说，颇有醍醐灌顶之感。 问题是，真的太浅了，浅到了...  

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☆☆☆☆☆

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...  

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☆☆☆☆☆

终于读完了这本《深入浅出数据分析》，虽然书中并没有详细介绍如何使用TensorFlow进行深度学习模型训练，但我仍然觉得受益匪浅。作者在讲解基础统计学概念时，用了很多贴近实际生活的例子，比如通过分析超市的购物数据来解释均值、中位数、方差等，让我这个对统计学一直有点畏惧的读者，能够轻松理解这些看似枯燥的理论。而且，书中对数据可视化工具的介绍也相当到位，即使没有直接提及TensorFlow的图表库，但作者对于如何选择合适的图表来清晰地展示数据洞察，以及如何利用图表来讲述一个数据故事的讲解，都给了我很大的启发。在实际工作中，我经常需要将分析结果呈现给非技术背景的同事，学会用图表来说话，比单纯罗列数字要有效得多。这本书让我开始思考，在利用更复杂的工具（比如TensorFlow）进行分析时，前期的基础知识和清晰的表达方式同样至关重要，它为我后续深入学习更高级的技术打下了坚实的基础。我还会反复翻阅书中关于数据清洗和预处理的章节，这些细节往往是影响最终分析结果的关键，而且书中强调的“Garbage in, garbage out”的原则，让我时刻警惕在数据输入前进行细致的检查。

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《深入浅出数据分析》这本书，虽然没有深入探讨Python语言在数据科学领域的各种库的深度应用，例如像Pandas、NumPy那样精细的函数调用，但我却从中领悟到了数据分析的“哲学”。作者在阐述数据分析的价值时，多次强调“数据本身不说话，是分析师赋予它生命”，这句话对我触动很大。书中通过几个案例，生动地展示了如何从看似杂乱无章的数据中，挖掘出隐藏的商业洞察，比如通过分析用户行为数据，发现潜在的营销机会，或者识别出可能导致客户流失的危险信号。这些案例让我明白，再强大的工具，如果缺乏对业务的理解和对数据的敏感度，也只是摆设。即使我将来可能需要利用TensorFlow等工具来处理海量数据，构建高级模型，这本书所传达的，那种从数据中提炼价值、用数据驱动决策的理念，将是我最宝贵的财富。书中关于“数据偏见”的讨论，也让我开始审视自己在分析过程中可能存在的认知盲区，提醒我要时刻保持客观和批判性思维。它让我看到，技术只是手段，最终目的是解决问题，创造价值。

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这本书对数据解读和结果呈现的讲解，给我留下了深刻的印象，尽管书中没有详细介绍如何利用TensorFlow的可视化工具来生成复杂的深度学习模型训练过程中的动态图表，但其关于如何清晰、有效地将分析结果传达给不同受众的指导，却非常实用。作者强调，优秀的数据分析师不仅要会分析，更要会“讲故事”。他举例说明，如何根据听众的背景（技术人员、产品经理、市场营销等），调整解读数据的方式和侧重点，使用恰当的语言和图表，让对方能够快速理解分析的结论和建议。我过去经常犯的错误是，过于沉浸在技术的细节中，而忽略了最终沟通的效果。这本书让我意识到，一个再精确的分析，如果不能被决策者理解和采纳，那么其价值将大打折扣。因此，即使我未来学习TensorFlow，也会更加注重分析结果的呈现方式，努力做到既有深度，又能被大众理解。书中关于“解释性”和“可信度”的讨论，也让我明白了，在数据分析中，清晰的逻辑和透明的过程是赢得信任的关键。

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这本书带给我的最大惊喜，在于它对逻辑思维和问题分解能力的培养。虽然《深入浅出数据分析》中没有专门的章节讲解如何构建复杂的神经网络架构，但作者在介绍如何从一个实际业务问题出发，逐步剥离出需要分析的关键点，并最终形成一个可执行的数据分析方案时，其逻辑的严谨性和方法的系统性，让我佩服不已。书里通过一个电商平台的退货率分析案例，一步步引导读者思考“为什么会发生退货？”，“哪些因素影响退货？”，“我们能做什么来降低退货率？”。这种层层递进的提问方式，以及如何根据回答设计相应的分析指标和数据采集计划，对于我在面对新的、未知的分析任务时，提供了非常宝贵的思维框架。我过去总是习惯性地想直接套用现有的分析模型，但这本书让我意识到，理解业务需求、梳理分析逻辑，才是解决问题的根本。即便未来我可能需要学习TensorFlow来构建复杂的预测模型，掌握这种从宏观到微观的逻辑分析能力，将帮助我更有效地定义模型的目标，设计合理的特征工程，而不是盲目地堆砌算法。书中对于如何定义分析目标和衡量成功的标准，也让我受益匪浅，这在避免走弯路和确保分析的有效性方面，至关重要。

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《深入浅出数据分析》这本书，在我看来，是一本关于“数据思维”的入门读物，它虽然没有篇幅去讲解诸如TensorFlow这样的深度学习框架的具体操作和模型搭建，但它所构建的“数据思维”体系，对于任何想要在数据领域有所建树的人来说，都是不可或缺的基石。作者通过大量的案例，反复强调了“理解业务场景”的重要性。他解释了为什么在开始任何分析之前，都必须深入理解业务背景、目标和痛点。这种“业务驱动”的分析思路，让我明白了，技术工具的选择和应用，都应该围绕着解决实际业务问题来展开。即使我之后会投入大量时间学习TensorFlow，我也会记住，脱离了业务场景的算法，很容易变成“空中楼阁”。这本书让我开始从一个更宏观的视角看待数据分析，它不仅仅是关于技术，更是关于如何运用数据来做出更明智的决策，从而创造更大的商业价值。它让我意识到，成为一名优秀的数据分析师，需要的是一种综合的能力，包括技术、业务理解、逻辑思维和沟通能力。

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花了三周看完，简直不能再入门了，路漫漫其修远兮啊

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入门 但真不是很喜欢这类风格 浪费纸张

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用了几个小时读完一遍，内容很浅，比较适合没有基础的人作为科普读物，如果要应用到实际中的话还是太浅了。不过其中关于R语言的介绍部分可以关注一下

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入门 但真不是很喜欢这类风格 浪费纸张

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刚看此书发现学校学习的不过只是招式罢了，看完此书发现，也不过是多了几招