深入淺齣數據分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Michael Milton 著，李芳 譯

圖書標籤:

• 數據分析
• 數據挖掘
• 統計學
• Python
• R語言
• 可視化
• 機器學習
• 商業分析
• 數據科學
• Excel

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121184772

版次：1

商品編碼：11127959

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2013-04-01

用紙：膠版紙

頁數：488

字數：480000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

　　

我們生活在數據的天地裏，你的工作就是淋灕盡緻地發揮數據的作用。從哪裏起步？米爾頓編著的《深入淺齣數據分析》將為你提供幫助：利用Excel或0penoffice應用程序組織數據，在R應用程序中進行進一步整理，通過散點圖和直方圖找齣有意義的模式，藉助啓發式算法做齣結論，通過實驗和假定測試預見未來，再以清楚直觀的圖形展示分析結果。無論你是研究新産品可行性的開發人員，還是評估廣告效果的市場營銷經理；無論你是嚮客戶呈報數據的營銷員，還是管理所有這些數據密集型部門及種種其他事務的個人企業傢，《深入淺齣數據分析》都能為你帶來全麵的學習體驗，讓你將數據轉變為事業中有用的工具。
　　

內容簡介

　

《深入淺齣數據分析》以類似“章迴小說”的活潑形式，生動地嚮讀者展現齣色的數據分析人員應知應會的技術：數據分析基本步驟、實驗方法、優化方法、假設檢驗方法、貝葉斯統計方法、主觀概率法、啓發法、直方圖法、迴歸法、誤差處理、相關數據庫、數據整理技巧；正文之後，意猶未盡地以三篇附錄介紹數據分析十大要務、R工具及ToolPak工具，在充分展現目標知識以外，為讀者搭建瞭走嚮深入研究的橋梁。

作者簡介

　　Michael Milton,將自己的大半職業生涯獻給瞭非盈利機構，幫助這些機構解析和處理，從贊助人那裏收集來的數據，提高融資能力。Michael Milton擁有新佛羅裏達學院哲學學位及耶魯大學宗教倫理學學位。多年來，他博覽群書，這些書籍雖字字珠璣，卻枯燥乏味；驀然抬首，深入淺齣（HeadFirst）係列圖書讓他眼前一亮，他欣然抓住機會，寫齣瞭這本同樣字字珠璣，兼振奮人心的書。走齣圖書館和書店，人們會看到他在跑步、攝影，以及親手釀製啤酒。

內頁插圖

目錄

1 數據分析引言：分解數據
2 實驗：檢驗你的理論
3 最優化：尋找最大值
4 數據圖形化：圖形讓你更精明
5 假設檢驗：假設並非如此
6 貝葉斯統計：穿越第一關
7 主觀概率：信念數字化
8 啓發法：憑人類的天性作分析
9 直方圖：數字的形狀
10 迴歸：預測
11 誤差：閤理誤差
12 相關數據庫：你能關聯嗎？
13 整理數據：井然有序
附錄A 尾聲：正文未及的十大要訣
附錄B 安裝R：啓動R！
附錄C 安裝Excel分析工具：ToolPak

精彩書摘

吉姆：我們應該把這些數字忘掉，盡量多爭取。數字不會讓我們知道彆人認為我們配得多少工資。老闆心裏有一個數字範圍，我們要想辦法爭取上限值。
喬：我同意大部分數字都對我們沒用，不會讓我們知道彆人認為我們配得多少工資。我也不知道該怎麼摸清這一點。數字會讓我們知道平均值，要求平均水平準沒錯。
吉姆：平均水平？你準是在開玩笑，乾嘛想著中等？目標定高點！
弗蘭剋：我想應該更細緻地分析分析，我們的信息很充分，誰知道這些數據會告訴我們什麼呢？
喬：我們必須保險點，要隨大流。中等水平很保險，隻要求齣加薪列的平均值，然後要求加這麼多就行瞭。
吉姆：真是縮頭烏龜！
弗蘭剋：看，數據錶明職員是否提齣過加薪、加薪年份、職員性彆。這些數據對我們很有用，我們隻要把數據調整成閤適的格式就行。
吉姆：好吧，高手，說來聽聽。
弗蘭剋：沒問題。首先，我們得想辦法把這些數字整理成更有意義的……

前言/序言

　　譯者序
　　2010年2月，春節將至，我嚮博文視點的某個郵箱寄齣瞭一封請求參加翻譯任何一本圖書的郵件。很快，有人迴信瞭，內容簡單明瞭：請下載並試譯第1章1~17頁內容。落款是博文視點編輯徐定翔。於是我試譯，寄齣，然後等待。春節過去瞭，一切都從節日的慵懶中蘇醒過來——包括我的試譯結果——它來瞭：通過。閤作事項很快商定，工作就這樣開始瞭。
　　如今已是2010年8月，稿件已如期交付，按照齣版慣例，我可以占用一點篇幅，談談這本書。
　　正如O’Reilly齣版社的HeadFirst係列的其他圖書那樣，本書在語言組織、排版設計方麵非常有特色，用“新穎”二字形容毫不為過，用“周到”二字形容也十分妥當。
　　其構思跌宕起伏，其行文妙趣橫生，無論讀者是職場老手，還是業界新人；無論是字斟句酌，還是信手翻閱，相信都能跟著文字在職場中走上幾迴，體味數據分析領域的樂趣與挑戰。一本技術圖書，在傳道授業之外，又為讀者送上瞭章迴小說的精彩。
　　這些設計巧妙的“章迴”生動地嚮讀者展現瞭數據分析基本步驟、實驗方法、最優化方法、假設檢驗方法、貝葉斯統計方法、主觀概率法、啓發法、直方圖法、迴歸法、誤差處理、相關數據庫、數據整理技巧，此後意猶未盡，又以3篇附錄介紹數據分析十大要務、R工具及ToolPak工具，在盡情展現目標知識以外，為讀者搭建瞭走嚮深入研究的橋梁。
　　與我們司空見慣的很多書籍不一樣，本書更願意引導讀者進行思考，而不願嚮讀者灌輸現成的條條框框去禁錮讀者的想象空間。在本書點到即止的啓發下，讀者很有可能躍躍欲試，急不可待地要把目光投嚮更寬、更深的知識領域，發掘更多的數據分析知識，以便早日成為數據分析達人。
　　文章字裏行間流露齣作者傳道授業的熱忱，以下僅舉兩例：一是設法剋服術語的障礙。這一點，英語使用者恐怕比中文使用者體會更深，層齣不窮的英語術語甚至讓以英語為母語的讀者感到厭倦和頭痛，作者深知這一點，於是盡量用淺顯的語言錶述，解除英語讀者的心頭之患；至於中文，感謝祖國語言的優秀特性，倘若作為譯者的我沒有在這裏幫倒忙，術語方麵的問題甚至可以忽略不計瞭。
　　二是設法實現理論與實踐的轉化。理論如何嚮實踐轉化，一嚮是學習者的難題。然而本書精心構思的“章迴”體裁，卻讓理論知識與實際操作水乳交融，職場氣息撲麵而來，除瞭談分析，作者也談經濟、談局勢、談心理、談做人，涉獵廣泛，麵麵俱到。
　　能夠理解，作者希望這本書成為讀者書架上的常備手冊，在讀者走進數據分析領域之初，或是遇到從業疑難時，提供力所能及的幫助。我也如此希望。
　　最後，請容我藉本序緻謝：
　　感謝博文視點。
　　感謝徐定翔編輯對我的信任和指教。
　　感謝傢人對我的理解和支持。
　　李芳
　　2010年8月

《點石成金：從數據洞察到價值創造》 簡介 在這個信息爆炸的時代，數據已成為企業和社會發展不可或缺的驅動力。然而，海量的數據本身並不能直接帶來價值，關鍵在於如何從這些紛繁復雜的數據中提煉齣有意義的洞察，並將其轉化為切實的商業成果。 《點石成金：從數據洞察到價值創造》並非一本關於基礎統計方法或編程語言的教科書，而是一部著眼於宏觀視角，深入探討如何係統性地運用數據解決實際問題，實現價值最大化的指南。本書將帶領讀者跨越數據分析的技巧層麵，直抵戰略和執行的核心，揭示數據如何成為企業決策的“羅盤”和創新的“引擎”。 核心理念：數據驅動決策與價值創造 本書的核心理念在於強調“數據驅動決策”和“價值創造”。我們認為，優秀的數據應用不僅僅是生成漂亮的圖錶或精準的預測，更重要的是能夠指導企業做齣更明智的決策，從而帶來可衡量的業務增長、效率提升或風險規避。本書將從戰略層麵齣發，引導讀者思考： 為何要進行數據分析？ 深入剖析數據分析在現代商業環境中的戰略意義，以及它如何幫助企業在競爭中脫穎而齣。 如何構建數據驅動的文化？ 探討如何在組織內部建立一種以數據為基礎的思維模式和工作流程，讓數據真正融入到日常運營和戰略規劃中。 如何將數據洞察轉化為可執行的行動？ 強調從分析結果到具體業務實踐的轉化過程，以及如何確保分析成果被有效地采納和落地。 如何衡量數據項目的價值？ 提供一套評估數據項目投資迴報（ROI）的框架，確保數據投入能夠産生實際的商業價值。 內容概述 《點石成金》並非按部就班地介紹某種技術或算法，而是圍繞著“從數據到價值”的完整流程，構建瞭一係列相互關聯的主題。 第一部分：數據時代的戰略定位 在這一部分，我們將跳齣技術的束縛，探討數據分析在企業整體戰略中的位置。 數據分析的戰略價值： 詳細闡述數據分析如何賦能企業實現差異化競爭、優化運營效率、拓展新業務模式，以及提升客戶體驗。我們將通過豐富的案例，說明數據洞察如何成為企業戰略製定的基石。 構建數據驅動的組織： 探討企業在文化、人纔、流程和技術方麵需要進行的變革，以支持數據驅動的決策。這包括如何組建跨職能的數據團隊，如何培養員工的數據素養，以及如何設計支持數據流通和共享的組織架構。 確定關鍵業務問題： 強調在著手數據分析之前，明確需要解決的業務問題至關重要。我們將教授讀者如何將模糊的業務需求轉化為清晰、可量化、可檢驗的數據問題，避免“為瞭分析而分析”。 數據倫理與閤規： 在數據應用日益廣泛的今天，數據倫理和閤規性變得前所未有的重要。本部分將探討數據隱私保護、數據偏見、算法公平性等關鍵議題，以及企業應如何構建負責任的數據應用體係。 第二部分：洞察的生成與挖掘 這一部分將側重於如何從原始數據中提取有價值的見解，強調的是“發現”和“理解”的過程。 理解數據的本質與邊界： 介紹不同類型數據的特點、數據質量的重要性，以及理解數據局限性對於避免誤判的關鍵作用。我們將探討如何進行有效的數據探索性分析（EDA），以發現數據中的模式、異常和潛在關聯。 構思有效的分析框架： 介紹如何針對不同的業務問題，選擇閤適的分析思路和方法論。這並非教授具體的統計模型，而是強調分析框架的構建，例如，是需要描述性分析、診斷性分析、預測性分析還是規範性分析？ 從相關性到因果性： 深入探討如何超越簡單的相關性分析，更接近於理解事物之間的因果關係。我們將介紹一些概念性的方法，幫助讀者理解如何在有限的數據和條件下，進行嚴謹的因果推斷，從而為決策提供更可靠的依據。 可視化敘事： 強調數據可視化不僅僅是製作圖錶，更是通過視覺語言講述數據故事。我們將探討如何設計富有說服力的數據圖錶，如何有效地傳達分析結果，以及如何根據不同的受眾調整可視化策略。 第三部分：價值的實現與落地 擁有瞭數據洞察，如何將其轉化為實際的業務價值是最終的目標。 將洞察轉化為戰略行動： 探討如何將數據分析的結果轉化為具體的業務策略、産品改進、營銷方案或運營優化。我們將強調與業務部門的協作，確保數據洞察能夠被理解、接受並付諸實踐。 構建可落地的解決方案： 介紹如何基於數據洞察，設計切實可行的解決方案。這可能涉及技術選型（但不深入具體技術細節），流程再造，以及團隊協作模式的調整。 衡量與迭代： 強調對數據驅動的行動進行持續的衡量和評估，並根據反饋進行迭代優化。我們將介紹如何設定關鍵績效指標（KPIs），如何跟蹤項目進展，以及如何建立持續改進的反饋循環。 數據項目管理與溝通： 探討如何有效地管理數據分析項目，包括項目規劃、資源分配、風險管理，以及與各方 stakeholder 的有效溝通。 本書特色 宏觀戰略視角： 避開繁瑣的技術細節，聚焦於數據分析在企業戰略和價值創造中的作用，為讀者提供更高層次的思考框架。 強調轉化能力： 重點在於如何將抽象的數據洞察轉化為具體的商業行動和可衡量的價值，解決“知易行難”的普遍痛點。 豐富的案例驅動： 通過真實世界的商業案例，生動地展示數據分析在不同行業和場景下的應用，幫助讀者觸類旁通。 麵嚮業務決策者和數據踐行者： 無論是希望提升決策水平的管理者，還是正在從事數據工作的專業人士，本書都能提供有價值的啓示。 跨越技術鴻溝： 本書的內容設計，旨在幫助非技術背景的讀者理解數據分析的價值和過程，同時也為數據專業人士提供戰略性的指導。 本書目標讀者 《點石成金：從數據洞察到價值創造》特彆適閤以下人群： 企業管理者和決策者： 希望理解如何利用數據提升企業競爭力，製定更明智的戰略。 産品經理和市場營銷人員： 渴望通過數據深入瞭解客戶需求，優化産品和營銷策略。 運營經理和業務分析師： 尋求通過數據提升運營效率，發現業務增長點。 數據科學傢和數據分析師： 希望拓寬視野，理解自己的工作如何與企業整體價值緊密相連，提升自身在組織中的影響力。 對數據驅動轉型感興趣的任何人士： 瞭解數據在現代社會和商業中的關鍵作用，以及如何成為一名能夠創造價值的數據踐行者。 結語 在這個數據為王的時代，僅僅掌握分析工具已不足以應對挑戰。《點石成金：從數據洞察到價值創造》旨在為讀者構建一個完整的、可操作的框架，幫助您理解數據的真正力量，並將這份力量轉化為企業可持續發展的核心競爭力。本書將引導您掌握從數據中“點石成金”的藝術，實現從冰冷數據到炙熱價值的飛躍。

評分☆☆☆☆☆

讀完《深入淺齣數據分析》後，我感覺自己仿佛脫胎換骨。之前我對數據分析的認知就像是霧裏看花，模糊不清，而這本書則像一束強光，瞬間驅散瞭迷霧，讓我看到瞭數據分析清晰而迷人的全貌。作者在書中對一些核心概念的闡述，比如“相關性不等於因果性”的理解，給我留下瞭深刻的印象。我一直以來都容易被錶麵現象所迷惑，這本書教會瞭我如何透過數據錶象，去探究事物背後的本質和聯係。 書中提供的許多工具和方法論，也讓我受益匪淺。雖然我暫時沒有機會在工作中應用這些工具，但我能夠想象到，如果掌握瞭這些方法，一定能極大地提升工作效率和決策的科學性。比如，書中對不同類型數據的處理方式，對統計學概念的解釋，都讓我覺得非常實用。我特彆欣賞作者在介紹算法時，並沒有一味地追求數學的嚴謹，而是側重於解釋其背後的邏輯和應用場景，這對於像我這樣的初學者來說，簡直是福音。

評分☆☆☆☆☆

這本書不僅僅是一本關於數據分析的書，更像是一次思維方式的啓濛。它讓我意識到，在信息爆炸的時代，如何正確地理解和運用數據，已經成為一項必備的生存技能。作者在《深入淺齣數據分析》中，用一種非常引人入勝的方式，將數據分析的魅力展現得淋灕盡緻。我記得其中一個關於 A/B 測試的例子，它讓我深刻理解瞭如何在實際應用中驗證假設，以及如何通過數據驅動來優化産品和策略。 我曾試圖通過各種零散的在綫資源來學習數據分析，但總是覺得缺乏係統性。《深入淺齣數據分析》則提供瞭一個完整的框架，從數據收集、清洗、處理，到分析、可視化和解釋，麵麵俱到。而且，作者在講解過程中，總是能抓住核心要點，用簡潔明瞭的語言進行闡述，讓復雜的問題變得簡單易懂。這本書讓我對數據分析的信心倍增，也激發瞭我進一步深入學習的興趣。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，《深入淺齣數據分析》這本書的到來，簡直是為我量身定製的。我在工作中常常會遇到各種各樣的數據，但一直以來都隻是將它們當作一堆數字，不知道如何去挖掘其中的價值。這本書就像一位循循善誘的老師，一步一步地引導我如何從數據中發現規律，如何利用數據來解決實際問題。它並沒有迴避一些稍微復雜的技術細節，但卻用最易懂的方式進行解釋，讓我不會因為一點點的睏難而望而卻步。 我最喜歡的是書中關於數據可視化那一章。之前我總是覺得數據圖錶隻是為瞭好看，但這本書讓我明白瞭，好的可視化能夠極大地提升溝通的效率和信息的傳達能力。作者列舉瞭許多不同類型的圖錶，並詳細解釋瞭它們各自的適用場景和優缺點。這讓我重新認識瞭數據可視化在決策過程中的重要性。看完這本書，我感覺自己看待數據的方式完全變瞭，不再是盲目地收集和整理，而是開始思考如何讓數據“說話”。

評分☆☆☆☆☆

《深入淺齣數據分析》這本書，給我的感受實在是太豐富太多元瞭，讓我很難用單一的幾個詞來概括。這本書不是那種“翻幾頁就能看完”的書，而是需要你沉下心來，去細細品味，去反復琢磨。我在閱讀過程中，常常會停下來思考，作者提齣的觀點是否適用於我遇到的情況，我該如何去實踐。這種主動的學習過程，讓我覺得非常有成就感。 書中對一些“坑”的提醒，也讓我覺得非常貼心。比如，在數據清洗過程中，常見的錯誤有哪些，以及如何去避免。這節省瞭我大量寶貴的試錯時間。同時，書中對於不同分析方法的邊界和適用範圍的界定，也讓我對數據分析有瞭更清醒的認識，不會盲目地套用某種方法，而是能夠根據實際情況做齣更明智的選擇。總而言之，這本書讓我覺得，數據分析不再是一門遙遠的科學，而是觸手可及的實用技能。

評分☆☆☆☆☆

“數據分析”這個詞聽起來總是那麼高深莫測，像是一道隻有少數精英纔能解開的數學謎題。我一直對它充滿瞭好奇，但又畏懼於那些復雜的公式和理論。直到我無意中翻到瞭《深入淺齣數據分析》這本書，它就像一把鑰匙，為我打開瞭數據世界的大門。這本書並沒有一開始就拋齣一堆我看不懂的術語，而是從最基礎的概念講起，比如什麼是數據，為什麼我們需要分析數據，以及數據分析師的工作流程是怎樣的。作者用非常生動形象的比喻，將抽象的概念變得具象化，讓我這個完全的門外漢也能輕鬆理解。 我尤其喜歡書中對實際案例的分析。它不是空談理論，而是選取瞭日常生活中常見的場景，比如如何分析購物網站的用戶行為，如何預測天氣變化，甚至是如何分析社交媒體上的流行趨勢。通過這些案例，我看到瞭數據分析在現實世界中的巨大價值，也明白瞭它並非遙不可及。書中的圖錶和可視化也很齣色，它們清晰地展示瞭數據的關係和趨勢，讓我的理解更加直觀。我曾嘗試過其他一些數據分析的書籍，但它們要麼過於理論化，要麼內容陳舊，讓我覺得難以學以緻用。《深入淺齣數據分析》則恰恰相反，它將理論與實踐完美結閤，讓我覺得學到的知識能夠立刻應用到實際問題中。

評分☆☆☆☆☆

價格便宜，很好的，值得信賴，可以吧！

評分☆☆☆☆☆

它用豆豆要挾我的，我能怎麼樣

評分☆☆☆☆☆

不錯～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～

評分☆☆☆☆☆

經濟學原理 微觀經濟學分冊+宏觀經濟學分冊（第7版 套裝共2冊）

評分☆☆☆☆☆

看著不錯，感覺挺好的，應該是正版。

評分☆☆☆☆☆

很有收獲的一本書 是朋友推薦的

評分☆☆☆☆☆

還不錯，內容簡單，看起來很快

評分☆☆☆☆☆

看起來還不錯的樣子吧！！！！！

評分☆☆☆☆☆

最信賴的兩點：物流和售後棒棒滴