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1 数据分析引言:分解数据 1
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
数据分析的入门书籍,通篇结合实例很风趣地讲解了数据分析的模型、方法及工具的使用。
读完之后回顾一下觉得很有趣味性,又说不出来学到了哪些,印象深刻的例子有:预测工资(回归预测法),主观判断概率数字化,浴盆玩具(利润最大化问题),星巴仕如何提高销售额,化妆品公司。
不大懂的例子:贝叶斯统计。还需要多学学统计学方面的知识。
预测工资案例:
需要对数据进行分组对待,这和数据挖掘中的数据分类、聚类类似。
浴盆玩具 和 化妆品公司 案例:
很多时候再完美的数据分析,如果是对真实世界的片面认知,都将导致预测结果的南辕北辙。这也强调了我们的专业知识的重要性,对本行业变化的关注和跟进。
数据分析不是万能的,但拥有数据分析能力可以让生活更美好。

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