具体描述
《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。
作者简介
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。
目录信息
2 实验：检验你的理论 37
3 最优化：寻找最大值 75
4 数据图形化：图形让你更精明 111
5 假设检验：假设并非如此 139
6 贝叶斯统计：穿越第一关 169
7 主观概率：信念数字化 191
8 启发法：凭人类的天性作分析 225
9 直方图：数字的形状 251
10 回归：预测 279
11 误差：合理误差 315
12 相关数据库：你能关联吗？ 359
13 整理数据：井然有序 385
附录一 尾声：正文未及的十大要诀 417
附录二 安装R：启动R！ 427
附录三 安装Excel分析工具：ToolPak 431
· · · · · · (收起)
读后感
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 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...
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1.A/B Test: 控制组与实验组（随机分配实验组，最大限度避免混杂因素干扰） 2.通过目标函数C₁X₁ + C₂X₂ = P解决问题（C表示约束变量，X表示决策变量，P表示期望最大化对象） 3.使用二维散点图探索原因（增加平均线作为判断标准） 4.当描述数据图形时，需要论述可相...
用户评价
好乱的书…没什么条理～可能书的目的就是想让你管中窥豹地了解下数据分析是什么～～唯一的收获就是看了下R长啥样…
评分讲解蛮详细
评分花了三周看完，简直不能再入门了，路漫漫其修远兮啊
评分有不少硬伤
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。
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