《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;正文以后,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。
本书构思跌宕起伏,行文妙趣横生,无论是职场老手,还是业界新人,无论是字斟句酌,还是信手翻阅,相信都能跟着文字在职场中走上几回,去体味数据分析领域的乐趣与挑战。
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。
这本书关注的是假设和建模范围的事情,能清楚地解释概念、模型,且能讲得通俗有趣,已经很不错了。豆瓣评分低大概是觉得太浅吧。 数据分析,尤其是互联网产品经理/运营的数据分析其实不需要太多统计学知识。但要有假设检验的概念。根据多年数据分析经验总结了一下思路: 老板:...
评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...
评分This is my first time reading the book of Orielly’s Head First series. This series is noted for its quite brain-friendly style which based on brain and cognitive science. The authors use many colloquial expressions, funny pics and dialogues in order to mak...
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评分在看这本书前,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...
: O212.1/9925
评分入门 但真不是很喜欢这类风格 浪费纸张
评分如果是没有接触过熟悉分析的,有一定作用,最好结合统计学来看,会非常有意思。 此书仅仅是统计学的配套读物,只要把逻辑关系理清楚,不难。
评分用了几个小时读完一遍,内容很浅,比较适合没有基础的人作为科普读物,如果要应用到实际中的话还是太浅了。不过其中关于R语言的介绍部分可以关注一下
评分刚看此书发现学校学习的不过只是招式罢了,看完此书发现,也不过是多了几招
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