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。
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。
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...
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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...
马马虎虎,有场景,有简单介绍。
评分案例导向带代码是好处 缺点是前面还在1+1后面突然微积分 没有前置知识可能会很容易混乱吧
评分简单上手 变 python
评分业务场景探索性数据分析 前面几个实例不错 后面感觉就有点杂了
评分业务场景探索性数据分析 前面几个实例不错 后面感觉就有点杂了
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