深入浅出数据分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025
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。
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《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。
具体描述
读后感
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《深入浅出数据分析》是美国O’REILLY出版社的“深入浅出”系列之一，以类似“章回小说”的活泼形式，穿插插图，对话，问答，作业，生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的统计学入门技术： 首先是数据分析的四个基本步骤 1、确定问题（找到关键的人，问对关键的问题，...
评分本来想找点深度一点的书，不过当时到了书店后看了两眼发现书的写法很有意思就买下了。 很多人抱怨书的内容不够深入，这点我不反对。不过在我看来，数据分析与其说是理论或技术，倒不如说是一门手艺，仅仅是拿着几个范例数据按照固定的套路算算，看再多的模型，也是...
评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，...
用户评价
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
评分我工作实质就是将业务的每条日志放到数据库里的一条记录：用java解析json放在一个对象传递给spark集群最后放到很多不同类型的数据库里。讲解了数据分析过程中，你为什么需要学会编程，学会使用数据库，学会使用正则表达式。机器学习或者深度学习还是属于数据分析，仅仅是数据集变大的结果。
评分算是入门书吧，比较好的地方是讲了很多跟R有关的用法。对我很有用啊！
评分花了三周看完，简直不能再入门了，路漫漫其修远兮啊
评分我工作实质就是将业务的每条日志放到数据库里的一条记录：用java解析json放在一个对象传递给spark集群最后放到很多不同类型的数据库里。讲解了数据分析过程中，你为什么需要学会编程，学会使用数据库，学会使用正则表达式。机器学习或者深度学习还是属于数据分析，仅仅是数据集变大的结果。
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