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【推荐语】
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,《深入浅出数据分析》都能为你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。
【作者】
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。 MichaelMilton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(HeadFirst )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。
【内容】
《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、很优化方法、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;正文之后,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。
【目录】
  序言
1 数据分析引言:分解数据
2 实验:检验你的理论
3 很优化:寻找优选值
4 数据图形化:图形让你更精明
5 假设检验:假设并非如此
6 贝叶斯统计:穿越第一关
7 主观概率:信念数字化
8 启发法:凭人类的天性作分析
9 直方图:数字的形状
10 回归:预测
11 误差:合理误差
12 相关数据库:你能关联吗?
13 整理数据:井然有序
附录A 尾声:正文未及的十大要诀
附录B 安装R:启动R!
附录C 安装Excel分析工具:ToolPak
【媒体评论】
“是时候写一本通俗易懂、内容全面的数据分析知识指南了,好让概念的学习变得既简单又有趣。借助各种成熟的技术和免费的工具,数据分析将改变你思考问题和解决问题的方式。概念对理论有用,对实践更有用。”
——Anthony Rose, Support Analytics公司总裁
“《深入浅出数据分析》写得漂亮,读者可以学到分析现实问题的系统性方法。从卖咖啡到开橡皮玩具厂,再到要求老板涨工资,此书告诉我们如何发现和解密数据在日常生活中的强大作用。从图形图表到Excel和R计算机程序,《深入浅出数据分析》想尽办法让各个层次的读者都体会到系统化的数据分析对于制定大大小小的决策的强大作用。”
——Eric Heilman, 乔治敦预备学校统计学教师
“被堆积如山的数据压得喘不过气了?让Michael Milton做你的老师吧,在办公工具里添上数据分析工具,抢占技术先机。《深入浅出数据分析》将告诉你如何将原始数据转变成真的知识。别再抽签算卦了——几套软件,一本《深入浅出数据分析》,就能让你做出正确的决策。”
——Bill Mietelski, 软件工程师
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