Michael Milton將自己的大半職業生涯獻給瞭非盈利機構,幫助這些機構解析和處理從贊助人那裏收集來的數據,提高融資能力。Michael Milton擁有新佛羅裏達學院哲學學位及耶魯大學宗教倫理學學位。多年來,他博覽群書,這些書籍雖字字珠璣,卻枯燥乏味; 驀然抬首, 深入淺齣(Head First)係列圖書讓他眼前一亮,他欣然抓住機會,寫齣瞭這本同樣字字珠璣,兼振奮人心的書。
走齣圖書館和書店,人們會看到他在跑步,攝影,以及親手釀製啤酒。
Today, interpreting data is a critical decision-making factor for businesses and organizations. If your job requires you to manage and analyze all kinds of data, turn to "Head First Data Analysis", where you'll quickly learn how to collect and organize data, sort the distractions from the truth, find meaningful patterns, draw conclusions, predict the future, and present your findings to others. Whether you're a product developer researching the market viability of a new product or service, a marketing manager gauging or predicting the effectiveness of a campaign, a salesperson who needs data to support product presentations, or a lone entrepreneur responsible for all of these data-intensive functions and more, the unique approach in "Head First Data Analysis" is by far the most efficient way to learn what you need to know to convert raw data into a vital business tool. You'll learn how to: determine which data sources to use for collecting information; assess data quality and distinguish signal from noise; build basic data models to illuminate patterns, and assimilate new information into the models; cope with ambiguous information; design experiments to test hypotheses and draw conclusions; use segmentation to organize your data within discrete market groups; visualize data distributions to reveal new relationships and persuade others; predict the future with sampling and probability models; clean your data to make it useful; and, communicate the results of your analysis to your audience. Using the latest research in cognitive science and learning theory to craft a multi-sensory learning experience, "Head First Data Analysis" uses a visually rich format designed for the way your brain works, not a text-heavy approach that puts you to sleep.
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評分在运营推广过程中,数据是判断渠道优劣程度的重要指标,一般可以分为三个部分? 1、渠道数量指标:包括了下载量、注册量、活跃用户量、用户留存量、用户激活量,这些指标可以判断渠道流量的规模水平。 2、用户的行为指标:启动次数、在线使用时长、访问页面数,一般运营人员会...
評分在看这本书前,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...
評分读起来的感觉是字大行稀,到处都是图片,说起来,这也是headfirst系列的卖点。 这本书,相当容易理解,哗哗哗的,几百页就过去了。如此厚的一本书,最多1,2个小时就能看完。对于之前全都是自己瞎摸瞎撞的搞数据分析的我来说,颇有醍醐灌顶之感。 问题是,真的太浅了,浅到了...
評分看到很多书评说书写的浅,只是简单介绍了一些基本统计的方法。我却不这么认为。 虽然和国内的统计学教程比起来,这本书没有那么多公式和理论的完整介绍和推导,但其中对于统计的基本原理以及统计问题的来源场景介绍的非常通透,可以说是国内著作所没有的。 我看的是英文版,...
數據分析的故事書
评分快速掌握的訣竅:對話,圖形,重復
评分入門級
评分如果大學學過統計學,這本書沒啥乾貨。如果本身mindset不錯,本書的思路也沒啥好看的。真的太入門瞭
评分數據分析是一個挺重要的方麵. 秉承瞭Head First係列的特點. 最重要的不是其中介紹的知識和技術(當然Excel和R確實有深入的重要性), 而是其中所介紹的關於數據分析的理念和指導思想.
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