數據之魅 在線電子書 圖書標籤: 數據分析 數據挖掘 可視化 計算機 數據 機器學習 概率論與統計學 數學
發表於2024-06-18
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說明不是太流暢
評分翻譯略銼, 這本書提供的一些思路和工具還是很有啓發
評分並不如書名那般強力。用於開開眼界,對於非專業學生來說,知道處理什麼問題時需要去用什麼工具,以及可能的常見錯誤。翻譯較生硬。
評分工作之需惡補瞭很多開源相關的書目與文章,隨後采訪瞭中國首個開源社區創始人劉天棟以及華為構架工程師莊錶偉先生。Open source的概念誕生之際已是20個年頭,中國開源社區成員也早已由那群理想主義代碼狂魔轉變成瞭成熟的大網絡世界橋梁構架者。然而,當深入Linux內核架構拋去程序語言後,我們能看到的卻還是他們深入骨髓的孤獨。縱然如此,在一方屏幕之後,他們卻比誰都更加自由。
評分這本書分類介紹瞭很多方法,比較適閤當作字典來查。
Philipp K. Janer,憑藉著自己多年來擔任物理學傢和軟件工程師的經驗,為數據分析和數學建模提供谘詢服務。他是Gnuplot in Action: Understanding Data with Graphs(Manning齣版)的作者,也在O’Reilly Network、IBM developerWorks和IEEE Software發錶過大量文章。他擁有華盛頓大學理論物理學博士學位。
《數據之魅:基於開源工具的數據分析》結閤作者多年來從事數據分析工作的豐富經驗,闡述瞭數據分析所涉及的概念和方法。本書四部分19章,主題包括如何通過圖錶來觀察數據,如何通過各種建模方法來分析數據,然後著重闡述如何進行數據挖掘,最後強調數據分析在商業和金融等領域的實際應用。本書包含大量的模擬過程及結果展示,並通過實例來闡述如何使用開源工具來進行數據分析。通過本書的閱讀,讀者可以清楚地瞭解這些方法的實際用法及用途。
本書結構閤理,通俗易懂,適閤數據分析愛好者和從業者閱讀,也適閤以科學計算為工具的科研人員參考。同時,本書還適用於計算機科學、數學、工程技術和其他相關專業本科或研究生的數據分析課程,是一本不錯的參考書。
Don’t let “data” get in the way of ethical decisions. The most important things in life can’t be measured. It is a fallacy to believe that, just because something can’t be measured, it doesn’t matter or doesn’t even exist. And a pretty tragic fallacy...
評分书的理论性较强 至少对我我这种不是学统计和学数学出身的人来讲 很多分析和图例没有给出实际的操作过程。 不是很推荐。 感觉作者很专业,讲的也很系统,但是觉得并不是一个入门级的书 要我写多少字才可以啊?
評分这本书的主要内容是“数据分析”,而且讲解明显不够透彻,有泛泛之嫌,总评B+,难度A,推荐指数B(SABC分级) 内容尚且如此,翻译啥的就不重要了,不过倒不是翻译的特别烂,应该说不会有明显倒胃口的情况
評分对于有一些数据分析经验的人来说,这本书读起来饶有风趣。 作者主要通过实例展示通过分析数据我们可以了解什么信息,如何解释分析结果,以及在这过程之中会有什么陷阱,重点关注的是分析数据时的思想方法,但是对于实际操作的具体方法以及其深层的理论基础则只是简单带...
評分这本书的主要内容是“数据分析”,而且讲解明显不够透彻,有泛泛之嫌,总评B+,难度A,推荐指数B(SABC分级) 内容尚且如此,翻译啥的就不重要了,不过倒不是翻译的特别烂,应该说不会有明显倒胃口的情况
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