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内容简介

《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、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;正文之后,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。

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(HeadFirst)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
序言
1 数据分析引言:分解数据
2 实验:检验你的理论
3 最优化:寻找最大值
4 数据图形化:图形让你更精明
5 假设检验:假设并非如此
6 贝叶斯统计:穿越第一关
7 主观概率:信念数字化
8 启发法:凭人类的天性作分析
9 直方图:数字的形状
10 回归:预测
11 误差:合理误差
12 相关数据库:你能关联吗?
13 整理数据:井然有序

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