深入浅出数据分析.pdf

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书籍描述

编辑推荐
《深入浅出数据分析》构思跌宕起伏,行文妙趣横生,无论读者是职场老手,还是业界新人;无论是字斟句酌,还是信手翻阅,都能跟着文字在职场中走上几回,体味数据分析领域的乐趣与挑战。

名人推荐
“是时候写一本通俗易懂、内容全面的数据分析知识指南了,好让学习概念变得既简单又有趣。概念对理论有用,对实践更有用。”
——Anthony Rose,Support Analytics公司总裁
“《深入浅出数据分析》告诉我们如何发现和解密数据在日常生活中的作用,以及系统化的数据分析对制订决策多么有用。”
——Eric Heilman.乔治敦预备学校统计学教师
“被堆积如山的数据压得喘不过气了?在办公工具里添上数据分析技术吧;抢占技术先机,将原始数据转化为真正的知识。”
——Bill Mietelski.软件工程师

作者简介
作者:(美国)米尔顿(Michael Milton) 译者:李芳

米尔顿(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
序言I
1数据分析引言:分解数据1
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A尾声:正文未及的十大要诀417
附录B安装R:启动R!427
附录C安装Excel分析工具:ToolPak431

文摘
版权页:

深入浅出数据分析

插图:

深入浅出数据分析

吉姆:我们应该把这些数字忘掉,尽量多争取。数字不会让我们知道别人认为我们配得多少工资。老板心里有一个数字范围,我们要想办法争取上限值。
乔:我同意大部分数字都对我们没用,不会让我们知道别人认为我们配得多少工资。我也不知道该怎么摸清这一点。数字会让我们知道平均值,要求平均水平准没错。
吉姆:平均水平?你准是在开玩笑,干嘛想着中等?目标定高点!
弗兰克:我想应该更细致地分析分析,我们的信息很充分,谁知道这些数据会告诉我们什么呢?
乔:我们必须保险点,要随大流。中等水平很保险,只要求出加薪列的平均值,然后要求加这么多就行了。
吉姆:真是缩头乌龟!
弗兰克:看,数据表明职员是否提出过加薪、加薪年份、职员性别。这些数据对我们很有用,我们只要把数据调整成合适的格式就行。
吉姆:好吧,高手,说来听听。
弗兰克:没问题。首先,我们得想办法把这些数字整理成更有意义的……

内容简介
《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;正文之后,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。

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