具体描述
《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；正文以后，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。
本书构思跌宕起伏，行文妙趣横生，无论是职场老手，还是业界新人，无论是字斟句酌，还是信手翻阅，相信都能跟着文字在职场中走上几回，去体味数据分析领域的乐趣与挑战。
作者简介
Michael Milton将自己的大半职业生涯献给了非盈利机构，帮助这些机构解析和处理从赞助人那里收集来的数据，提高融资能力。Michael Milton拥有新佛罗里达学院哲学学位及耶鲁大学宗教伦理学学位。多年来，他博览群书，这些书籍虽字字珠玑，却枯燥乏味； 蓦然抬首， 深入浅出（Head First）系列图书让他眼前一亮，他欣然抓住机会，写出了这本同样字字珠玑，兼振奋人心的书。
走出图书馆和书店，人们会看到他在跑步，摄影，以及亲手酿制啤酒。
目录信息
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
附录一 尾声：正文未及的十大要诀 417
附录二 安装R：启动R！ 427
附录三 安装Excel分析工具：ToolPak 431
· · · · · · (收起)
读后感
《深入浅出数据分析》是美国O’REILLY出版社的“深入浅出”系列之一，以类似“章回小说”的活泼形式，穿插插图，对话，问答，作业，生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的统计学入门技术： 首先是数据分析的四个基本步骤 1、确定问题（找到关键的人，问对关键的问题，...
因为数学功底不深的原因把，通过这本书重温了一些数学概念，比如方差、标准差、相关系数、均方根误差。 也学到了几个分析数据的方法，主要是散点图建立两个变量之间的关系，回归线进行预测、误差分析等 学会了R的一些用法。 因为平时工作接触到数据库比较多，看到数据库那一...
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...
找了很久数据分析方面的书，在知乎里看到有人推荐，所以来了，准备拜读。点进去之后是这本书《Head First PHP & MySQL(中文版) 》，大家注意。实际的链接应该是http://www.amazon.cn/%E6%B7%B1%E5%85%A5%E6%B5%85%E5%87%BA%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90-%E8%BF%88%E5%8...
书中第六章P180关于实验结果为阴性患病蜥蜴流感的几率错的太离谱了吧？！ 书中第六章P180关于实验结果为阴性患病蜥蜴流感的几率错的太离谱了吧？！ 书中第六章P180关于实验结果为阴性患病蜥蜴流感的几率错的太离谱了吧？！ 书中第六章P180关于实验结果为阴性患病蜥蜴流感的几率...
用户评价
《深入浅出数据分析》这本书，在我看来，是一本关于“数据思维”的入门读物，它虽然没有篇幅去讲解诸如TensorFlow这样的深度学习框架的具体操作和模型搭建，但它所构建的“数据思维”体系，对于任何想要在数据领域有所建树的人来说，都是不可或缺的基石。作者通过大量的案例，反复强调了“理解业务场景”的重要性。他解释了为什么在开始任何分析之前，都必须深入理解业务背景、目标和痛点。这种“业务驱动”的分析思路，让我明白了，技术工具的选择和应用，都应该围绕着解决实际业务问题来展开。即使我之后会投入大量时间学习TensorFlow，我也会记住，脱离了业务场景的算法，很容易变成“空中楼阁”。这本书让我开始从一个更宏观的视角看待数据分析，它不仅仅是关于技术，更是关于如何运用数据来做出更明智的决策，从而创造更大的商业价值。它让我意识到，成为一名优秀的数据分析师，需要的是一种综合的能力，包括技术、业务理解、逻辑思维和沟通能力。
这本书带给我的最大惊喜，在于它对逻辑思维和问题分解能力的培养。虽然《深入浅出数据分析》中没有专门的章节讲解如何构建复杂的神经网络架构，但作者在介绍如何从一个实际业务问题出发，逐步剥离出需要分析的关键点，并最终形成一个可执行的数据分析方案时，其逻辑的严谨性和方法的系统性，让我佩服不已。书里通过一个电商平台的退货率分析案例，一步步引导读者思考“为什么会发生退货？”，“哪些因素影响退货？”，“我们能做什么来降低退货率？”。这种层层递进的提问方式，以及如何根据回答设计相应的分析指标和数据采集计划，对于我在面对新的、未知的分析任务时，提供了非常宝贵的思维框架。我过去总是习惯性地想直接套用现有的分析模型，但这本书让我意识到，理解业务需求、梳理分析逻辑，才是解决问题的根本。即便未来我可能需要学习TensorFlow来构建复杂的预测模型，掌握这种从宏观到微观的逻辑分析能力，将帮助我更有效地定义模型的目标，设计合理的特征工程，而不是盲目地堆砌算法。书中对于如何定义分析目标和衡量成功的标准，也让我受益匪浅，这在避免走弯路和确保分析的有效性方面，至关重要。
这本书对数据解读和结果呈现的讲解，给我留下了深刻的印象，尽管书中没有详细介绍如何利用TensorFlow的可视化工具来生成复杂的深度学习模型训练过程中的动态图表，但其关于如何清晰、有效地将分析结果传达给不同受众的指导，却非常实用。作者强调，优秀的数据分析师不仅要会分析，更要会“讲故事”。他举例说明，如何根据听众的背景（技术人员、产品经理、市场营销等），调整解读数据的方式和侧重点，使用恰当的语言和图表，让对方能够快速理解分析的结论和建议。我过去经常犯的错误是，过于沉浸在技术的细节中，而忽略了最终沟通的效果。这本书让我意识到，一个再精确的分析，如果不能被决策者理解和采纳，那么其价值将大打折扣。因此，即使我未来学习TensorFlow，也会更加注重分析结果的呈现方式，努力做到既有深度，又能被大众理解。书中关于“解释性”和“可信度”的讨论，也让我明白了，在数据分析中，清晰的逻辑和透明的过程是赢得信任的关键。
终于读完了这本《深入浅出数据分析》，虽然书中并没有详细介绍如何使用TensorFlow进行深度学习模型训练，但我仍然觉得受益匪浅。作者在讲解基础统计学概念时，用了很多贴近实际生活的例子，比如通过分析超市的购物数据来解释均值、中位数、方差等，让我这个对统计学一直有点畏惧的读者，能够轻松理解这些看似枯燥的理论。而且，书中对数据可视化工具的介绍也相当到位，即使没有直接提及TensorFlow的图表库，但作者对于如何选择合适的图表来清晰地展示数据洞察，以及如何利用图表来讲述一个数据故事的讲解，都给了我很大的启发。在实际工作中，我经常需要将分析结果呈现给非技术背景的同事，学会用图表来说话，比单纯罗列数字要有效得多。这本书让我开始思考，在利用更复杂的工具（比如TensorFlow）进行分析时，前期的基础知识和清晰的表达方式同样至关重要，它为我后续深入学习更高级的技术打下了坚实的基础。我还会反复翻阅书中关于数据清洗和预处理的章节，这些细节往往是影响最终分析结果的关键，而且书中强调的“Garbage in, garbage out”的原则，让我时刻警惕在数据输入前进行细致的检查。
《深入浅出数据分析》这本书，虽然没有深入探讨Python语言在数据科学领域的各种库的深度应用，例如像Pandas、NumPy那样精细的函数调用，但我却从中领悟到了数据分析的“哲学”。作者在阐述数据分析的价值时，多次强调“数据本身不说话，是分析师赋予它生命”，这句话对我触动很大。书中通过几个案例，生动地展示了如何从看似杂乱无章的数据中，挖掘出隐藏的商业洞察，比如通过分析用户行为数据，发现潜在的营销机会，或者识别出可能导致客户流失的危险信号。这些案例让我明白，再强大的工具，如果缺乏对业务的理解和对数据的敏感度，也只是摆设。即使我将来可能需要利用TensorFlow等工具来处理海量数据，构建高级模型，这本书所传达的，那种从数据中提炼价值、用数据驱动决策的理念，将是我最宝贵的财富。书中关于“数据偏见”的讨论，也让我开始审视自己在分析过程中可能存在的认知盲区，提醒我要时刻保持客观和批判性思维。它让我看到，技术只是手段，最终目的是解决问题，创造价值。
是挺入门的。
没有深入，当然可以浅出。但是这本书确实适合一个快速入门。但是这种入门的程度只限于让你知道数据分析是做什么的，然后了解一些最基本的概念。
非常简单的数据分析
是挺入门的。
: O212.1/9925
