具体描述
《大数据时代小数据分析》是一本大数据时代下进行小数据分析的入门级教材，通过数据分析的知识点，将各类分析工具进行串联和对比，例如：在进行线性规划的时候可以选择使用Excel或LINGO或Crystal Ball。工具的应用难易结合，让读者循序渐进地学习相关工具。JMP和Mintab用来分析数据，分析的结果使用Excel、LINGO、Crystal Ball来建立数据模型，最后使用Xcelsius来动态展示数据分析的结果。《大数据时代小数据分析》中以两个人的对话为叙述方式，场景描写多，容易进入学习状态，完全是用生动的故事和实用的案例尽可能地贴近生活和工作，让数据分析生动有趣，基本上有高中数学知识就可以理解线性规划等数据分析内容。
《大数据时代小数据分析》不仅介绍Excel而且介绍使用其他工具软件进行数据分析，可用来拓展互联网公司、传统企业、电商企业、管理咨询公司等各行各业从事数据分析工作的分析师和管理者对数据分析的认知，也适合初中级数据分析师或者想进入数据分析行业的有志之士参考阅读。
作者简介
屈泽中，化工专业，数据分析爱好者，爱好使用工具探索数据背后的秘密，略懂Excel、LINGO、Crystal Ball、JMP、Minitab、Xcelsius，工作十余年，一直从事将数据分析与各类业务相结合的研究和学习。
目录信息
1.1 预测从世界杯开始 2
1.2 手机绑定消费的秘密 5
1.3 笔记本电脑出国冒险记 25
1.4 慧眼识分布 36
1.5 分布72变 47
1.6 做最优秀的面包店长 74
第2章 运筹帷幄，决胜千里——效益最大化 101
2.1 换个思路来数鸡 102
2.2 做一个精明的农场主 128
2.3 见识LINGO与Crystal Ball的威力 146
第3章 图个明白，精彩展现——JMP精彩图表 192
3.1 图个明白——常用图形 194
3.2 图个明白——树图 208
3.3 图个明白—— SPC图 214
第4章 抽丝剥茧，明察秋毫——相关分析 227
4.1 假设检验——大胆假设，小心求证 228
4.1.1 小心求证—均值检验 235
4.1.2 小心求证—比例检验 252
4.1.3 小心求证—非参数检验 261
4.2 相关与回归分析 272
4.2.1 相关性与第三方变量 272
4.2.2 收入与支出关系—简单线性回归 280
4.2.3 最佳口感食品配方—多元线性回归 283
4.2.4 咖啡好喝，不能多喝—非线性回归 290
4.2.5 预防心血管疾病从减肥开始—二值Logistic回归分析 295
4.3 人以类聚，物以群分——聚类分析 300
4.3.1 美好一天从早餐开始—观测值聚类分析 302
4.3.2 海拔是否影响血压—变量聚类分析 305
4.3.3 为熊猫分类—K均值聚类分析 307
第5章 要里子，也要面子——数据展现的艺术 311
5.1 哪种水果更好卖 314
5.2 书店利润最大化 327
5.3 非诚勿扰——最佳男友模型 337
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读后感
用户评价
说实话，我本来对这类技术书籍的阅读体验一直不太好，经常是看了一半就忍不住要查阅大量的背景资料，生怕自己理解有偏差。但这一本完全不同，它的叙事节奏把握得极其精准，简直就像是专业编剧精心打磨的剧本。初读时，你会被它宏大的时代背景所吸引，感受到一股强劲的时代浪潮扑面而来，让人意识到“数据就是新的石油”绝非空穴来风。随后，作者会非常巧妙地切入到具体的操作层面，但又不会让你立刻迷失在技术细节里。比如，它用类比的方式解释了什么是“数据孤岛”，那种画面感极强的描述，让我立刻明白了为什么数据整合如此困难且重要。我尤其欣赏作者在处理复杂概念时所展现出的耐心和清晰度，他仿佛知道读者在哪个知识点上可能会卡壳，总能提前准备好一个更简单、更形象的“拐杖”。读完前三分之一，我已经不再是那个对数据分析感到茫然无措的门外汉了，反而有了一种想要立刻上手实践的冲动，这种由内而外散发出的学习动力，是很多其他书籍无法给予的。
这本书给我最大的感受是“平衡”。它没有陷入过度技术化的泥潭，也没有流于空洞的商业口号。它像一个技艺精湛的工匠，既能雕琢出精美的艺术品（那些令人拍案叫绝的分析案例），又能把这门手艺背后的工具和原理，清晰地展示给每一个愿意学习的人。我特别关注了其中关于数据可视化的一些讨论，作者对于“如何用图表说服人”的见解非常独到。他不是简单地介绍几种图表类型，而是深入探讨了色彩心理学、信息密度与观众注意力的关系。读到这里，我忍不住停下来，回顾了一下自己过去制作的那些报告，突然间发现了自己思维中的许多局限性。这种“顿悟”的感觉，是阅读一本好书最美妙的体验。而且，书中的每一个理论支撑都有坚实的现实案例作为后盾，保证了知识的落地性和实用性，让人感觉读到的不是虚无缥缈的理论，而是可以马上应用到工作中的“武器”。
我是一名跨领域的学习者，之前对数据分析总有一种“隔行如隔山”的无力感。这本书的叙述方式，简直是为像我这样的“半路出家者”量身定做的。作者非常善于使用类比和比喻来搭建知识的桥梁，比如他将数据清洗比喻成“淘金过程”，将模型训练比喻成“教导一个学徒”，这些生动的描述极大地降低了我的理解门槛。更让我感到惊喜的是，书中最后几章对于未来趋势的展望，既没有盲目乐观，也没有过分悲观，而是提供了一种审慎且充满希望的视角。作者对前沿技术的把握非常敏锐，但他在介绍时，始终牢牢扣住“它能为我们解决什么实际问题”这个核心，避免了纯粹的技术堆砌。这本书的价值在于，它不仅仅传授了知识，更重要的是，它培养了读者一种基于数据进行理性决策的“思维习惯”。这种习惯的养成，比任何单一的技能点都要宝贵得多，这让我感觉这笔投资绝对物超所值。
这本书的封面设计得很有质感，那种深沉的蓝色调配上简洁的白色字体，立刻就给人一种专业和深邃的感觉。我拿到手的时候，首先被它厚实的纸张吸引了，翻开目录，感觉内容排布得非常清晰，逻辑性很强。我本来对大数据这个概念是持有一种敬畏甚至有点畏惧的态度，总觉得那是一堆高深的算法和代码堆砌起来的空中楼阁。但是这本书的引言部分，作者并没有急着抛出复杂的数学模型，而是用了一系列贴近生活又发人深省的案例，瞬间就把我拉进了这个领域的大门槛前。比如，它探讨了社交媒体上的用户行为模式如何被精准预测，以及传统行业如何通过数据洞察实现弯道超车。阅读的过程中，我发现作者的文笔非常流畅自然，没有那种教科书式的枯燥，更像是一位经验丰富的前辈在娓娓道来，分享他的实战心得。很多地方，我甚至能想象到作者在咖啡馆里，对着电脑屏幕，眉头紧锁又豁然开朗的场景。这让我对后续深入的内容充满了期待，特别是关于数据治理和隐私保护的章节，感觉会是本书的亮点。
这本书的排版设计简直是业界良心，让我这个长期与屏幕为伴的眼睛得到了极大的放松。内页的留白恰到好处，字体选择也考虑到了长时间阅读的舒适性，这在如今很多追求快速迭代的出版物中是很难得的。内容上，我认为它成功地完成了一次“去魅”的过程。它将大数据这个曾经被神话化的概念，拆解成了可以理解、可以管理的各个模块。作者在探讨数据收集的陷阱时，那种带着批判性的审视，让我看到了作者的良知和对技术伦理的重视。他不仅仅在教你“如何做”，更在引导你思考“为什么要这么做，以及这么做会带来什么后果”。这种深层次的思考维度，使得这本书的价值远超一本单纯的技术指南，更像是一本关于现代商业思维的哲学小册子。每次读完一个章节，我都会合上书本，望向窗外，思考一下自己当前的工作流中，有哪些地方可以进行更精细化的数据驱动改进，这无疑是对我思维模式的一次深度重塑。
据说比较适合各个行业的数据分析入门的学习例子还是不错的，可以用这些小数据方法分析大数据。
操作级别的数据分析教程，介绍了JMP、水晶易表、Excell等分析技巧，集合来一些小故事。
据说比较适合各个行业的数据分析入门的学习例子还是不错的，可以用这些小数据方法分析大数据。
过于基础，虽然也是新手，但是对于这本书没有看下去的欲望，不够实用！虽然辞藻华丽，但不够专业
真的是一本能解决实际问题的实操书，一步一步地跟着书操作能出成效。
