大數據分析的道與術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024


大數據分析的道與術

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畢然
電子工業齣版社
2016-4
342
45
平裝
9787121283512

圖書標籤: 數據分析  大數據  哲學  職場  算法、數據結構  機器學習  深入淺齣  統計   


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发表于2024-06-16

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圖書描述

本書從一個互聯網公司數據分析師的成長經曆,為您娓娓道來,數據分析中的奇聞趣事、心得總結、方法技巧與哲學感悟……這是一本注重講解數據分析思想的書。相信讀者先學習數據統計的思想,再去學習數據統計知識,會有庖丁解牛之感。與市麵上大部分教科書不同,是『大數據』一綫從業者的親身體驗和經曆,獨一無二的實用分享。讀完本書,你會瞭解在互聯網企業如何分析數據,如何運用大數據的技術做企業的戰略決策,提升業務效率等。對於大數據分析中團隊和管理,這一很少有書涉及的內容,本書也有全新的講解。

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著者簡介

畢然——百度資深數據技術專傢。


圖書目錄


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用戶評價

評分

太多牽強的引徵,乾貨不多。

評分

給齣瞭數據分析的很多坑,結閤眾多的案例進行瞭分析實操。很多東西其實是想通的,數據分析的術、心理的實證分析、物理的試驗論證……都是在眾多場景中挑選變量、控製變量、定性變量的過程,不過說是說,要真正掌握,還得靠練。

評分

前半段人生哲學 後半段好好工作

評分

跳著看的

評分

百度走到今天這步田地,通過曾經拿過百度百萬美金大奬的這位仁兄的書就能看齣端倪瞭。道可道,非常道。道不是道,上不瞭颱麵的道,low道。請注意,讀者不是小學生,很沒用必要在簡單問題浪費筆墨。請注意提升你的觀點。看完感覺乾貨少,沒有任何驚喜。這是一本講數據分析的書,最令人不能接受的是,作者你作為拿過百萬美金大奬的人,就不能踏實點麼,非得跟大數據、機器學習扯上關係,關鍵是書中的這兩部分內容毫無半點兒專業性可以,形成自己的觀點後再寫文章好麼?能注意一點節操麼?也請刷分的同誌注意,不要太直接。差評,不建議購買。

讀後感

評分

很多朋友读书不喜欢看序言。还有一些朋友看书喜欢先看最后。我觉得,如果一本书有序、有前言,看书还是要先看序、看前言。作者自己写的前言,多半总结了自己写这本书最重要的心得体会,能够让读者先了解作者写书的思路。而如果是其他人写的序言,则写序之人,多半已经认真读过...

評分

很多朋友读书不喜欢看序言。还有一些朋友看书喜欢先看最后。我觉得,如果一本书有序、有前言,看书还是要先看序、看前言。作者自己写的前言,多半总结了自己写这本书最重要的心得体会,能够让读者先了解作者写书的思路。而如果是其他人写的序言,则写序之人,多半已经认真读过...

評分

个人: 1. 做过三年的通用后端编程 2. 做过两年的大数据处理 3. 机器学习方面入门水平, 实际中刚有过应用的 case 这本书解了我很多的疑惑, 让我对整个行业都有了更深一些的理解. 觉得: 1. 看完这本书, 不会那么容易被数据分析和报表忽悠 2. 书中几乎没有什么废话 3. Remind 之前...  

評分

个人: 1. 做过三年的通用后端编程 2. 做过两年的大数据处理 3. 机器学习方面入门水平, 实际中刚有过应用的 case 这本书解了我很多的疑惑, 让我对整个行业都有了更深一些的理解. 觉得: 1. 看完这本书, 不会那么容易被数据分析和报表忽悠 2. 书中几乎没有什么废话 3. Remind 之前...  

評分

个人: 1. 做过三年的通用后端编程 2. 做过两年的大数据处理 3. 机器学习方面入门水平, 实际中刚有过应用的 case 这本书解了我很多的疑惑, 让我对整个行业都有了更深一些的理解. 觉得: 1. 看完这本书, 不会那么容易被数据分析和报表忽悠 2. 书中几乎没有什么废话 3. Remind 之前...  

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