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书名 深入浅出数据分析
分类 科学技术-自然科学-数学
作者 (美)米尔顿
出版社 电子工业出版社
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简介
编辑推荐

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。

内容推荐

米尔顿编著的《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。

《深入浅出数据分析》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。

目录

序言 I

1 数据分析引言:分解数据 1

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A 尾声:正文未及的十大要诀 417

附录B 安装R:启动R! 427

附录C 安装Excel分析工具:ToolPak 431

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更新时间:2025/4/10 14:01:33