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出版者:山东人民出版社

作者:

出品人:

页数:240

译者:

出版时间:2014-8-1

价格:39.00元

装帧:平装

isbn号码:9787209049306

丛书系列:

图书标签:

• 数据分析
• 统计学
• 数据挖掘
• 商业分析
• 数据可视化
• Python
• R语言
• Excel
• SPSS
• 机器学习

《资料分析》这本引人入胜的著作，将带领读者踏上一段深入探索数据世界奥秘的非凡旅程。本书并非简单的技能传授，而是对理解、解读和有效运用信息背后深刻原理的全面剖析。 在数字信息爆炸的时代，掌握从海量数据中提炼价值的能力已成为一项至关重要的技能。《资料分析》正是为了满足这一时代需求而精心编撰。它涵盖了从基础概念到高级策略的广泛内容，旨在为不同背景的读者提供一个坚实而全面的基础。 本书的开篇，我们将从“数据是什么”这个根本性问题出发，深入探讨数据的本质、类型以及它们在我们日常生活和专业领域中所扮演的角色。我们将审视结构化数据与非结构化数据之间的差异，了解时间序列数据、地理空间数据等特定类型数据的独特性，以及它们各自的应用场景。作者将清晰地阐释数据的生命周期，从数据的收集、清洗、转换到最终的分析和呈现，为读者构建一个完整的知识框架。 接着，《资料分析》将聚焦于数据质量的重要性。我们知道，“垃圾进，垃圾出”是数据分析领域的一条基本法则。本书将详细介绍数据清洗的各种技术和方法，包括处理缺失值、异常值、重复数据以及不一致的数据格式。读者将学会如何系统地识别和纠正数据中的错误，确保分析结果的准确性和可靠性。这部分内容将充斥着实用的技巧和案例，帮助读者掌握将杂乱无章的数据转化为可信分析基础的艺术。 在数据准备妥当之后，本书将引领读者进入数据分析的核心领域。我们将探索描述性统计的强大力量，学习如何通过均值、中位数、标准差等指标来概括数据的基本特征，理解频率分布、直方图、箱线图等可视化工具如何直观地揭示数据模式。此外，本书还将深入讲解推断性统计的原理，包括假设检验、置信区间等，使读者能够从样本数据推断总体特征，并对分析结果的统计显著性做出判断。 《资料分析》的另一大亮点在于其对数据可视化技术的深入阐述。我们相信，优秀的可视化能够将复杂的数据洞察以最直观、最易懂的方式呈现出来。本书将介绍各种图表类型，如散点图、折线图、柱状图、饼图、热力图等，并详细讲解何时使用何种图表最能有效地传达信息。读者将学习如何运用色彩、形状、布局等元素来增强图表的可读性和表现力，从而更好地与受众沟通数据分析的结果。 除了基础的数据分析技术，《资料分析》还将探讨更高级的分析方法。读者将接触到相关性分析，了解如何量化变量之间的关系强度和方向。回归分析也将得到详细的介绍，帮助读者理解如何建立模型来预测一个变量与一个或多个其他变量之间的关系。此外，本书还会触及一些基础的机器学习概念，如聚类分析和分类，为读者打开通往更复杂数据挖掘技术的大门。 本书的结构设计严谨，逻辑清晰，每一章都建立在前一章的基础上，确保读者能够循序渐进地掌握知识。作者在撰写过程中，注重理论与实践的结合，穿插了大量贴近现实的案例研究和应用场景，涵盖了商业、金融、科学研究、市场营销等多个领域。这些案例不仅能帮助读者理解抽象的概念，更能激发他们将所学知识应用于解决实际问题的能力。 《资料分析》并非一本枯燥的技术手册，而是充满启发性的读物。作者以生动有趣的语言，将数据分析这个看似复杂的领域变得平易近人。书中穿插的思考题和练习，鼓励读者积极参与，动手实践，巩固所学。 总而言之，《资料分析》是一部全面、深入、实用的数据分析指南。无论您是希望提升个人职业技能的数据新手，还是寻求更高效数据驱动决策的专业人士，抑或是对数据世界充满好奇的探索者，本书都将是您不可或缺的宝贵财富。它将赋能您驾驭数据，从中发现洞察，并最终做出更明智、更具影响力的决策。

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这本书的名字叫《资料分析》，我本来以为它会是一本深入探讨各种统计方法、数据可视化技巧，甚至是机器学习算法在实际应用中的指导手册。我满心期待地翻开了它，希望能够学到如何从海量数据中提炼出有价值的信息，掌握那些能让我在竞争激烈的职场中脱颖而出的分析工具。我尤其关注那些能够教会我如何设计严谨的实验、如何选择合适的模型、以及如何解读复杂结果的章节。我设想书中会有大量的案例研究，通过真实世界的数据，演示如何一步步地解决实际问题。比如，在市场营销领域，如何通过用户行为数据来优化广告投放；在金融领域，如何利用历史数据预测股票价格的走势；或者在运营管理中，如何分析生产数据来提高效率，降低成本。我期待的不仅仅是理论的介绍，更重要的是实践层面的指导，希望作者能够分享一些实用的编程代码或者工具的使用心得，让我能够立刻上手，将学到的知识应用到自己的工作中。然而，当真正阅读这本书的时候，我发现它与我最初的设想大相径庭。

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坦白说，当我拿到《资料分析》这本书时，我脑海中浮现的是一套系统的、实用的学习路径。我设想着它会像一位经验丰富的导师，带领我穿越数据分析的重重迷雾。我期待书中会有详细的章节，逐步讲解如何进行数据清洗、探索性数据分析（EDA）、特征工程、模型选择与评估，直至最终的报告撰写。我希望看到关于不同类型数据（如结构化、半结构化、非结构化数据）的处理方法，以及针对不同分析目标（如描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析）所应采取的具体策略。更重要的是，我期望书中能够涵盖当前流行的数据分析工具和编程语言，比如Python（配合Pandas、NumPy、SciPy、Scikit-learn等库）、R语言，甚至SQL等，并提供清晰的入门指南和进阶技巧。我热切盼望能够通过书中的图表和公式，深入理解统计学的原理，掌握回归分析、分类算法、聚类分析等核心概念。并且，我期待书中能够分享一些关于如何构建数据分析流程、如何与非技术人员有效沟通分析结果的软技能。然而，实际阅读体验却是一次意料之外的旅程，它似乎将我带往了一个完全不同的方向，让我不得不重新审视我对“资料分析”的理解。

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拿到《资料分析》这本书，我脑海中浮现的是一场关于数据价值挖掘的深度探索。我本以为它会是一本能够武装我处理复杂数据的强大工具箱，里面充满了各种实用的分析模型、算法和技术。我期待的内容涵盖了从数据预处理的细节，到探索性数据分析的技巧，再到机器学习模型的构建和优化。我渴望学习如何运用统计学原理来理解数据的分布和关系，如何通过数据可视化来直观地展示趋势和模式。我尤其看重书中能否提供关于如何从业务需求出发，设计数据分析方案的指导，以及如何评估分析结果的可靠性和实用性。我期待能看到一些关于大数据处理技术的介绍，例如分布式计算框架，以及如何利用这些技术来处理TB级别的数据。此外，我也希望能学到一些关于数据伦理和隐私保护的知识，确保在进行数据分析时能够合规合法。总之，我希望这本书能让我成为一个能够自信地从数据中提取洞察，并能为组织创造价值的分析师。然而，实际的阅读体验，却带给我了一种完全不同于我预期的感受，让我不禁开始重新思考这本书的主题。

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我的阅读目标非常明确，当我拿起《资料分析》这本书时，我期望它能像一盏明灯，照亮我在数据世界中前行的道路。我渴望学习一套系统性的方法论，能够让我从海量信息中辨别出真正有价值的部分，并将其转化为可执行的洞察。我特别希望书中能够涵盖如何进行严谨的数据采集、清洗、整理，以及如何运用恰当的统计模型进行推断和预测。我期待书中会深入探讨诸如回归分析、分类问题、聚类算法等核心技术，并提供易于理解的解释和实际应用的案例。同时，我也希望能够学习到如何利用各种工具（如Excel的高级功能、SQL、Python或R语言）来进行高效的数据处理和分析。此外，一本优秀的资料分析书籍，不应该仅仅停留在技术层面，更应该教会读者如何将分析结果有效地传达给不同背景的人，如何构建引人入胜的数据故事，从而推动决策和行动。我希望这本书能让我具备那种“一眼看穿数据本质”的能力，并能自信地应对各种数据分析的挑战。然而，当我开始阅读时，我发现这本书的内容，似乎并没有完全朝着我所设定的方向发展，而是呈现出一种我未曾预料到的面貌。

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当《资料分析》这本书出现在我手中时，我内心充满了对知识渴望的激动。我一直对如何从庞杂的信息中抽丝剥茧、找出背后规律的“分析”过程充满好奇。我设想这本书会为我揭示数据分析的奥秘，让我掌握科学的方法论，能够独立地去理解、解读和应用数据。我期待的内容包括但不限于：如何构建数据模型，如何运用统计学工具来检验假设，如何通过数据可视化清晰地传达信息，以及如何利用不同的分析技术解决实际业务问题。例如，我希望学习如何进行因果推断，如何评估一个策略的效果，如何识别潜在的风险和机遇。我更希望能看到作者分享一些自己在数据分析领域多年的实践经验，包括在项目过程中遇到的挑战，以及如何克服这些挑战的智慧。我期待能够学到诸如A/B测试的设计与分析、时间序列分析、文本挖掘等高级技巧。对我而言，一本好的“资料分析”书籍，应该是一本能够点燃思维火花，同时又提供落地实践指导的宝典，能够帮助我在信息爆炸的时代，做出更明智的决策。然而，我所获得的阅读感受，却是一种与此截然不同的体验，仿佛是走进了一片未知的领域。

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