图书标签: 数据分析  数据挖掘  深入浅出数据分析  计算机  数据  数学  统计学  数据库   

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刚看此书发现学校学习的不过只是招式罢了，看完此书发现，也不过是多了几招

花了三周看完，简直不能再入门了，路漫漫其修远兮啊

我工作实质就是将业务的每条日志放到数据库里的一条记录：用java解析json放在一个对象传递给spark集群最后放到很多不同类型的数据库里。讲解了数据分析过程中，你为什么需要学会编程，学会使用数据库，学会使用正则表达式。机器学习或者深度学习还是属于数据分析，仅仅是数据集变大的结果。

讲解蛮详细

崩溃了，知识点都很吸引人，但根本看不下去，各种碎片化的介绍。或许它适合好奇心旺盛并且毫无基础的中学生吧。

第一章化妆品公司提出了增加销量的需求，经过商谈补充更多的数据资料，最后得出建议http://book.douban.com/annotation/37016494/ 第二章星巴克需要分析销量下降的原因，通过对比实验避免混杂因素。 第三章产品生产线得出最优解的需求，使用excel的solver功能，逻辑上输入约束...  

读起来的感觉是字大行稀，到处都是图片，说起来，这也是headfirst系列的卖点。 这本书，相当容易理解，哗哗哗的，几百页就过去了。如此厚的一本书，最多1，2个小时就能看完。对于之前全都是自己瞎摸瞎撞的搞数据分析的我来说，颇有醍醐灌顶之感。 问题是，真的太浅了，浅到了...  

在运营推广过程中，数据是判断渠道优劣程度的重要指标，一般可以分为三个部分？ 1、渠道数量指标：包括了下载量、注册量、活跃用户量、用户留存量、用户激活量，这些指标可以判断渠道流量的规模水平。 2、用户的行为指标：启动次数、在线使用时长、访问页面数，一般运营人员会...  

本来想找点深度一点的书，不过当时到了书店后看了两眼发现书的写法很有意思就买下了。 很多人抱怨书的内容不够深入，这点我不反对。不过在我看来，数据分析与其说是理论或技术，倒不如说是一门手艺，仅仅是拿着几个范例数据按照固定的套路算算，看再多的模型，也是...  

对于数据分析，我完全是门外汉。最近因为一些原因需要短期内对数据分析有大概的了解和掌握，于是在知乎某个答案的推荐下找来本书，断断续续花了一周的时间看完。 总体来说，是不错的入门导读。以案例的方式引出数据分析中常用的种种方法，避免了教科书式的枯燥乏味，趣味性强，...