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深入浅出数据分析pdf
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大小：35.06M
更新时间：23-08-28
系统：Pc
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深入浅出数据分析是一本数据分析手册，由Michael Milton编著，李芳翻译。本书构思跌宕起伏，行文妙趣横生，无论读者是职场老手，还是业界新人；无论是字斟句酌，还是信手翻阅，都能跟着文字在职场中走上几回，体味数据分析领域的乐趣与挑战。
深入浅出数据分析以类似“章回小说”的活泼形式，生动地向读者展现出色的数据分析人员应知应会的技术，包括数据分析基本步骤、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、数据整理技巧等等，能为读者带来全面的学习体验，让你将数据转变为事业中最有用的工具。
我们生活在数据的天地里，你的工作就是淋漓尽致地发挥数据的作用。从哪里起步？米尔顿编著的《深入浅出数据分析》将为你提供帮助：利用Excel或0penoffice应用程序组织数据，在R应用程序中进行进一步整理，通过散点图和直方图找出有意义的模式，借助启发式算法做出结论，通过实验和假定测试预见未来，再以清楚直观的图形展示分析结果。无论你是研究新产品可行性的开发人员，还是评估广告效果的市场营销经理；无论你是向客户呈报数据的营销员，还是管理所有这些数据密集型部门及种种其他事务的个人企业家，本书都能为你带来全面的学习体验，让你将数据转变为事业中有用的工具。
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问：我总是在数据里兜来兜去。您是说我得先在脑
子里有些特定的目标，才能哪怕只是过一眼我的数据？
答：没必要先在脑子里形成问题才去浏览数据。但
要记住，仅仅过一眼并不是数据分析。数据分析总的来说就是认清问题，以及继而解决问题。
问：我听说过探索性数据分析，就是从数据中找出一些可能想进一步进行评估的点子。这种数据分析方法中并没有什么“问题确定”步骤！
答：确实有这种分析方法。在探索性数据分析中。
问题就是要找到一些值得进行测试的假设条件，这完全是个具体问题。
问：很好。给我多讲讲对自己的问题不甚了解的客户吧。那种人也需要数据分析师吗？
答：当然！
问：听起来似乎那种人更需要专业帮助。
答：的确如此，优秀的数据分析师帮助客户思考自
己的问题;他们不会等着客户告诉他们该做什么。要是有人能够向客户指出他们毫无察觉的问题，客户会真心诚意地感谢此人。
问：听起来挺傻。谁想多搞出些问题？
答：聘用数据分析师的人认为，具备分析技能的人
能够改善他们的业务。有些人把问题视为机会，而向客户指出如何发现机会的数据分析师则能让客户赢得竞争优势。
如果真想学东西，而且想学得更快更深人，就要关注自己如何集中注意力。要思考自己的思考方式；研究自己的研究方式。
大多数人在成长过程中都不曾学习元认知和学习理论方面的知识。人们期望我们学知识，但极少有人教我们如何学。
但想象得到，捧着本书的你，的确想学习数据分析知识，同时可能不想花费太多时间。要想利用在本书中读到的知识，就得记住读过的知识，为此必须理解这些知识。为了淋漓尽致地发挥本书或任何书本或学习经验的作用，请管好你的大脑，请管好大脑对待本书的态度。
诀窍在于让大脑把正在学习的新资料当做“正经大事”——对幸福至关重要的大事，像老虎一样重要的大事。若非如此，你就会陷入一场持久战：你竭力要记住新知识，大脑却竭力要把这些新知识踢出去。
既然如此，如何让大脑像对待吃人的老虎一样对待数据分析知识呢？
有两种办法，一种缓慢而乏味，一种迅速而有效。慢办法是简单记
忆。你显然明白，只要不停地把同样的东西往大脑里灌，即使是最乏味的知识，也能学会、记牢。只要重复灌的次数足够多，大脑就会想：“这些东西给他的感觉并不重要，但他不停地看这些相同的东西，一遍，一遍，再一遍。因此我猜这些东西肯定很重要。”
快办法是做一切增进大脑活动的事，尤其是不同类型的大脑活动。上一页讲了很多这样的活动，事实证明，这些活动全都能促使大脑以有利于己的方式工作。例如，研究表明，将文字放在文字所描述的图片当中（相反的做法是将文字放在页面中的其他位置，如注释位置或正文位置)，会促使大脑努力搞清楚文字和图片之间的关系，进而发动更多神经元。更多神经元发动=更有机会让大脑明白某件事值得注意，可能还值得记住。
对话式的写作风格对此很有帮助。人们在与人对话时注意力会更集中，原因是别人期待他们有所表现。令人惊讶的是，大脑不一定会在意“对话”是在人和书之间进行！反之，要是写作风格了无新意，乏味枯燥，大脑的感觉就和在挤满消极听众的屋子里听演讲没什么两样：没必要保持清醒。
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