数据分析实战 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025
作者简介：
酒卷隆治
浦和出身。环境学博士毕业。就职于株式会社DRECOM数据分析部门。擅长人类行动日志的分析。现主要从事社交游戏和在线服务的日志分析工作。
里洋平
种子岛出身。就职于株式会社DRECOM数据分析部门。擅长使用R语言进行数据分析，现主要从事数据分析环境的搭建和数据分析工作。合著有《数据科学养成读本》（技术评论社）、《R包使用手册》（东京图书）。
译者简介：
肖峰
日本东京工业大学计算机工学博士。曾在日本乐天株式会社乐天技术研究所从事研究工作。2013年回国后加入新浪，现任新浪个性化推荐团队算法负责人。拥有丰富的数据分析与建模能力。
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- 计算机
- 网站分析
本书由实战经验丰富的两位数据分析师执笔，首先介绍了商业领域里通用的数据分析框架，然后根据该框架，结合8个真实的案例，详细解说了通过数据分析解决各种商业问题的流程，让读者在解决问题的过程中学习各种数据分析方法，包括柱状图、交叉列表统计、A/B测试、多元回归分析、逻辑回归分析、主成分分析、聚类、决策树分析、机器学习等。特别是书中使用的数据都是未经清洗的原始数据，能够让读者了解真实的数据分析流程，避免纸上谈兵。
具体描述
读后感
2018年第一天读完的一本书。优点：分析思路清晰，深入浅出。缺点：R语言的代码的占据内容过多。后面几章涉及到统计学和机器学习的内容，需要有背景知识才能懂。 发现问题部分总结的很多，一再强调现象和问题的区别，也是平时容易踩到坑。 数据分析解决的两类问题总结的也比较到...
评分2018年第一天读完的一本书。优点：分析思路清晰，深入浅出。缺点：R语言的代码的占据内容过多。后面几章涉及到统计学和机器学习的内容，需要有背景知识才能懂。 发现问题部分总结的很多，一再强调现象和问题的区别，也是平时容易踩到坑。 数据分析解决的两类问题总结的也比较到...
评分2018年第一天读完的一本书。优点：分析思路清晰，深入浅出。缺点：R语言的代码的占据内容过多。后面几章涉及到统计学和机器学习的内容，需要有背景知识才能懂。 发现问题部分总结的很多，一再强调现象和问题的区别，也是平时容易踩到坑。 数据分析解决的两类问题总结的也比较到...
评分2018年第一天读完的一本书。优点：分析思路清晰，深入浅出。缺点：R语言的代码的占据内容过多。后面几章涉及到统计学和机器学习的内容，需要有背景知识才能懂。 发现问题部分总结的很多，一再强调现象和问题的区别，也是平时容易踩到坑。 数据分析解决的两类问题总结的也比较到...
评分2018年第一天读完的一本书。优点：分析思路清晰，深入浅出。缺点：R语言的代码的占据内容过多。后面几章涉及到统计学和机器学习的内容，需要有背景知识才能懂。 发现问题部分总结的很多，一再强调现象和问题的区别，也是平时容易踩到坑。 数据分析解决的两类问题总结的也比较到...
用户评价
每一章都有详尽的R代码，但是思维建立过程不是很流畅，跟起来有点难，算法也只是提及皮毛并未深入讲述原理。所以导致看完也只能知道某个特定场景可以尝试特定的算法应用，举一反三有点难。
评分数据分析思路：现状与预期，发现问题，数据收集和处理，解决对策。 对整个数据分析有新的认识，但是要深入，专业知识又不足，特别是后面的案例分析，涉及到统计学就一脸懵逼，也不会用r语言，任重道远。
评分现在讲数据分析的书大体有四类：一种是纯机器/统计学习的，每（几）种方法就换一个生僻领域（海藻分类、森林覆盖率），对商业分析者很不友好；一种是看上去是数据分析，其实是编程指南；第三种是非常好的框架书，框架头头是道，但是没有数据，也没有实战；第四种是和这本类似的，重在「分析」而不是「算法」上，用完整的案例讲真的会遇到的问题，应该如何拆解，如何解决，能看到商业分析对数据质量更包容，处理方法也更灵活。各有千秋，但对我来说目前还是第四种最有帮助。
评分浅的太浅，减1分。深的太深，减1分。R语言不是我想学的重点又占页数太多，减1分。前两章中对数据分析知识的结构拆解，倒是提醒了我目前的学习路径，加1分。总得分，3分。
评分初学 R 语言、数据挖掘的时候读的书，案例、分析、代码都不错，值得称赞的一点是数据比较原始，需要先做清洗、准备，作为初学者把代码过一遍感觉学到的挺多
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