深入浅出数据分析 - 高等数理化 - 北京图书大厦网络书店

深入浅出数据分析
商品编号：4119230	ISBN：978-7-121-18477-2
市场价：￥88.00	折扣价：￥78.30
丛书：	上架时间：2012/11/16 7:15:45
出版社/厂商：电子工业出版社	作者：米尔顿
出版日期： 2012/12/1 0:00:00	装帧：平装

内容简介

本书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。
本书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。

目录 xi 细分目录及各章引子大脑对待数据分析的态度。一边是你努力想学会一些知识，一边是你的大脑忙着开小差。你的大脑在想：“最好把位置留给更重要的事，像该离哪些野生动物远点啊，像光着身子滑雪是不是个坏点子啊。” 既然如此，你该如何引诱你的大脑意识到，懂得数据分析是你安身立命的根本？序言谁适合阅读本书？ II 我们了解你在想什么 III 元认知 V 征服大脑 VII 自述 VIII
目录 xi 细分目录及各章引子大脑对待数据分析的态度。一边是你努力想学会一些知识，一边是你的大脑忙着开小差。你的大脑在想：“最好把位置留给更重要的事，像该离哪些野生动物远点啊，像光着身子滑雪是不是个坏点子啊。” 既然如此，你该如何引诱你的大脑意识到，懂得数据分析是你安身立命的根本？序言谁适合阅读本书？ II 我们了解你在想什么 III 元认知 V 征服大脑 VII 自述 VIII 技术顾问组 X 致谢 XI 总目录序言 I 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A 尾声：正文未及的十大要诀 417 附录B 安装R：启动R！ 427 附录C 安装Excel分析工具：ToolPak 431 目录 xii Acme化妆品公司需要你出力 2 首席执行官希望数据分析师帮他提高销量 3 数据分析就是仔细推敲证据 4 确定问题 5 客户将帮助你确定问题 6 Acme公司首席执行官给了你一些反馈 8 把问题和数据分解为更小的组块 9 现在再来看看了解到的情况 10 评估组块 13 分析从你介入的那一刻开始 14 提出建议 15 报告写好了 16 首席执行官欣赏你的工作 17 一则新闻 18 首席执行官确信的观点让你误入歧途 20 你对外界的假设和你确信的观点就是你的心智模型 21 统计模型取决于心智模型 22 心智模型应当包括你不了解的因素 25 首席执行官承认自己有所不知 26 Acme给你发来了一长串原始数据 28 深入挖掘数据 31 泛美批发公司确认了你的印象 32 回顾你的工作 35 你的分析让客户作出了英明的决策 36 1分解数据数据分析引言数据无处不在。如今，不管是不是自称数据分析师，人人都得处理堆积如山的数据。熟谙一切数据分析技术方法的分析者会比其他人技高一筹：他们知道如何处理所有的数据材料，如何将原始数据转变成推进现实工作的妙策，如何分解和构建复杂的问题和数据集，进而牢牢把握工作中的各种问题的要害。确定分解评估决策目录 xiii 检验你的理论你能向别人揭示自己坚信的信念吗？正在进行实证检验？做个好实验吧，再没有什么办法能像一个好实验那样，既能解决问题又能揭示事物的真正运行规律。一个好实验往往能让你摆脱对观察数据的无限依赖，能帮助你理清因果联系；可靠的实证数据将让你的分析判断更有说服力。实验2 咖啡业的寒冬到了！ 38 星巴仕董事会将在三个月内召开 39 星巴仕调查表 41 务必使用比较法 42 比较是破解观察数据的法宝 43 价值感是导致销售收入下滑的原因吗？ 44 一位典型客户的想法 46 观察分析法充满混杂因素 47 店址可能对分析结果有哪些影响 48 拆分数据块，管理混杂因素 50 情况比预料的更糟！ 53 你需要做一个实验，指出哪种策略最有效 54 星巴仕首席执行官已经急不可待 55 星巴仕降价了 56 一个月后…… 57 以控制组为基准 58 避免解雇123 61 让我们重新做一次实验 62 一个月后… 63 实验照样会毁于混杂因素 64 精心选择分组，避免混杂因素 65 随机选择相似组 67 随机访谈 68 准备就绪，开始实验 71 结果在此 72 星巴仕找到了与经验吻合的销售策略 73 经济衰退其他分店 Starbuzz SoHo区各分店人们的钱少了人们认为星巴仕缺乏价值星巴仕销量下降人们依然富有星巴仕咖啡依然有价值星巴仕销量依然强劲认真目录 xiv 现在是浴盆玩具游戏时间 76 你能控制的变量受到约束条件的限制 79 决策变量是你能控制的因素 79 你碰到了一个最优化问题 80 借助目标函数发现目标 81 你的目标函数 82 列出有其他约束条件的产品组合 83 在同一张图形里绘制多种约束条件 84 合理的选择都出现在可行区域里 85 新约束条件改变了可行区域 87 用电子表格实现最优化 90 Solver一气呵成解决最优化问题 94 利润跌穿地板 97 你的模型只是描述了你规定的情况 98 按照分析目标校正假设 99 提防负相关变量 103 新方案立竿见影 108 你的假设立足于不断变化的实际情况 109 3 寻找最大值最优化有些东西人人都想多多益善。为此我们上下求索。要是能用数字表示我们不断追求的东西——利润、钱、效率、速度等，实现更高目标的机会就在眼前。有一种数据分析工具能够帮助我们调整决策变量，找出解决方案和优化点，使我们最大限度地达到目标。本章将使用这样一种工具，并通过强大的电子表格软件包Solver来实现这个工具。 0 100 200 300 400 500 100 200 300 400 500 Ducks Fish 橡皮鸭橡皮鱼目录 xv 0 10 20 30 40 0 40 80 Home Page #1 TimeOnSite Revenue 0 20 40 60 80 0 40 80 Home Page #1 Pageviews Revenue 0 5 10 20 30 0 40 80 Home Page #1 ReturnVisits Revenue 0 10 20 30 40 0 40 80 Home Page #2 TimeOnSite Revenue 0 20 40 60 80 0 40 80 Home Page #2 Pageviews Revenue 0 5 10 20 30 0 40 80 Home Page #2 ReturnVisits Revenue 0 10 20 30 40 0 40 80 Home Page #3 TimeOnSite Revenue 0 20 40 60 80 0 40 80 Home Page #3 Pageviews Revenue 0 5 10 20 30 0 40 80 Home Page #3 ReturnVisits Revenue 图形让你更精明数据表远非你所需。你的数据庞杂晦涩，各种变量让你目不暇接，应付堆积如山的电子表格不只令人厌倦不堪，而且确实浪费时间。相反，与仅仅使用电子表格不同，一幅用纸不多、栩栩如生的清晰图像，却能让你摆脱“一叶障目，不见泰山”的烦恼。数据图形化4 新军队需要优化网站 112 结果面世，信息设计师出局 113 前一位信息设计师提交的三份信息图 114 这些图形隐含哪些数据？ 115 体现数据！ 116 这是前一位设计师主动提供的意见 117 数据太多绝不会成为你的问题 118 让数据变美观也不是你要解决的问题 119 数据图形化的根本在于正确比较 120 你的图形已经比打入冷宫的图形更有用 123 使用散点图探索原因 124 最优秀的图形都是多元图形 125 同时展示多张图形，体现更多变量 126 图形很棒，但网站掌门人仍不满意 130 优秀的图形设计有助于思考的原因 131 实验设计师出声了 132 实验设计师们有自己的假设 135 客户欣赏你的工作 136 订单从四面八方滚滚而来！ 137 主页1 浏览时间页面浏览次数回头率营业额主页1 主页1 主页2 主页2 主页2 主页3 主页3 主页3 营业额营业额营业额营业额营业额营业额营业额营业额浏览时间页面浏览次数回头率浏览时间页面浏览次数回头率目录 xvi 给我来块“皮肤”…… 140 我们何时开始生产新手机皮肤？ 141 PodPhone不希望别人看透他们的下一步行动 142 我们得知的全部信息 143 电肤的分析与数据相符吗？ 144 电肤得到了机密《战略备忘录》 145 变量之间可以正相关，也可以负相关 146 现实世界中的各种原因呈网络关系，而非线性关系 149 假设几个PodPhone备选方案 150 用手头的资料进行假设检验 151 假设检验的核心是证伪 152 借助诊断性找出否定性最小的假设 160 无法一一剔除所有假设，但可以判定哪个假设最强 163 你刚刚收到一条图片短信…… 164 即将上市！ 167 5 假设并非如此假设检验世事纷纭，真假难辨。人们需要用庞杂多变的数据预测未来，然而免不了剪不断，理还乱。正因如此，分析师不会简单听信浮于表面的解释，也不会想当然地认可这些解释的真实性：通过数据分析的仔细推理，分析师能够异常细致地评估大量备选答案，然后将手头的一切信息整合到各种模型中。接下来要学的证伪法即是一种切实有效的非直觉方法。目录 xvii *咳，咳* 穿越第一关数据收集工作永不停息。必须确保每一个分析过程都充分利用所搜集到的与问题有关的数据。虽说你已学会了证伪法，处理异质数据源不在话下，可要是碰到直接概率问题该怎么办？这就要讲到一个极其方便的分析工具，叫做贝叶斯规则，这个规则能帮助你利用基础概率和波动数据做到明察秋毫。贝叶斯统计6 医生带来恼人的消息 170 让我们逐条细读正确性分析 173 蜥蜴流感到底有多普遍？ 174 你计算的是假阳性 175 这些术语说的都是条件概率 176 你需要算算 177 1%的人患蜥蜴流感 178 你患蜥蜴流感的几率仍然非常低 181 用简单的整数思考复杂的概率 182 搜集到新数据后，用贝叶斯规则处理基础概率 182 贝叶斯规则可以反复使用 183 第二次试验结果：阴性 184 新试验的正确性统计值有变化 185 新信息会改变你的基础概率 186

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