圖書標籤: 數據分析  數據挖掘  深入淺齣數據分析  計算機  數據  數學  統計學  數據庫   

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好書

沒有深入，當然可以淺齣。但是這本書確實適閤一個快速入門。但是這種入門的程度隻限於讓你知道數據分析是做什麼的，然後瞭解一些最基本的概念。

用瞭幾個小時讀完一遍，內容很淺，比較適閤沒有基礎的人作為科普讀物，如果要應用到實際中的話還是太淺瞭。不過其中關於R語言的介紹部分可以關注一下

有不少硬傷

好書

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...  

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...  

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：...  

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...  

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...