深入浅出数据分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

Michael Milton 著，李芳 译

图书标签:

• 数据分析
• 数据挖掘
• 统计学
• Python
• R语言
• 可视化
• 机器学习
• 商业分析
• 数据科学
• Excel

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121184772

版次：1

商品编码：11127959

品牌：Broadview

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-04-01

用纸：胶版纸

页数：488

字数：480000

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

　　

我们生活在数据的天地里，你的工作就是淋漓尽致地发挥数据的作用。从哪里起步？米尔顿编著的《深入浅出数据分析》将为你提供帮助：利用Excel或0penoffice应用程序组织数据，在R应用程序中进行进一步整理，通过散点图和直方图找出有意义的模式，借助启发式算法做出结论，通过实验和假定测试预见未来，再以清楚直观的图形展示分析结果。无论你是研究新产品可行性的开发人员，还是评估广告效果的市场营销经理；无论你是向客户呈报数据的营销员，还是管理所有这些数据密集型部门及种种其他事务的个人企业家，《深入浅出数据分析》都能为你带来全面的学习体验，让你将数据转变为事业中有用的工具。
　　

内容简介

　

《深入浅出数据分析》以类似“章回小说”的活泼形式，生动地向读者展现出色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。

内页插图

目录

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
附录A 尾声：正文未及的十大要诀
附录B 安装R：启动R！
附录C 安装Excel分析工具：ToolPak

精彩书摘

吉姆：我们应该把这些数字忘掉，尽量多争取。数字不会让我们知道别人认为我们配得多少工资。老板心里有一个数字范围，我们要想办法争取上限值。
乔：我同意大部分数字都对我们没用，不会让我们知道别人认为我们配得多少工资。我也不知道该怎么摸清这一点。数字会让我们知道平均值，要求平均水平准没错。
吉姆：平均水平？你准是在开玩笑，干嘛想着中等？目标定高点！
弗兰克：我想应该更细致地分析分析，我们的信息很充分，谁知道这些数据会告诉我们什么呢？
乔：我们必须保险点，要随大流。中等水平很保险，只要求出加薪列的平均值，然后要求加这么多就行了。
吉姆：真是缩头乌龟！
弗兰克：看，数据表明职员是否提出过加薪、加薪年份、职员性别。这些数据对我们很有用，我们只要把数据调整成合适的格式就行。
吉姆：好吧，高手，说来听听。
弗兰克：没问题。首先，我们得想办法把这些数字整理成更有意义的……

前言/序言

　　译者序
　　2010年2月，春节将至，我向博文视点的某个邮箱寄出了一封请求参加翻译任何一本图书的邮件。很快，有人回信了，内容简单明了：请下载并试译第1章1~17页内容。落款是博文视点编辑徐定翔。于是我试译，寄出，然后等待。春节过去了，一切都从节日的慵懒中苏醒过来——包括我的试译结果——它来了：通过。合作事项很快商定，工作就这样开始了。
　　如今已是2010年8月，稿件已如期交付，按照出版惯例，我可以占用一点篇幅，谈谈这本书。
　　正如O’Reilly出版社的HeadFirst系列的其他图书那样，本书在语言组织、排版设计方面非常有特色，用“新颖”二字形容毫不为过，用“周到”二字形容也十分妥当。
　　其构思跌宕起伏，其行文妙趣横生，无论读者是职场老手，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，体味数据分析领域的乐趣与挑战。一本技术图书，在传道授业之外，又为读者送上了章回小说的精彩。
　　这些设计巧妙的“章回”生动地向读者展现了数据分析基本步骤、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，此后意犹未尽，又以3篇附录介绍数据分析十大要务、R工具及ToolPak工具，在尽情展现目标知识以外，为读者搭建了走向深入研究的桥梁。
　　与我们司空见惯的很多书籍不一样，本书更愿意引导读者进行思考，而不愿向读者灌输现成的条条框框去禁锢读者的想象空间。在本书点到即止的启发下，读者很有可能跃跃欲试，急不可待地要把目光投向更宽、更深的知识领域，发掘更多的数据分析知识，以便早日成为数据分析达人。
　　文章字里行间流露出作者传道授业的热忱，以下仅举两例：一是设法克服术语的障碍。这一点，英语使用者恐怕比中文使用者体会更深，层出不穷的英语术语甚至让以英语为母语的读者感到厌倦和头痛，作者深知这一点，于是尽量用浅显的语言表述，解除英语读者的心头之患；至于中文，感谢祖国语言的优秀特性，倘若作为译者的我没有在这里帮倒忙，术语方面的问题甚至可以忽略不计了。
　　二是设法实现理论与实践的转化。理论如何向实践转化，一向是学习者的难题。然而本书精心构思的“章回”体裁，却让理论知识与实际操作水乳交融，职场气息扑面而来，除了谈分析，作者也谈经济、谈局势、谈心理、谈做人，涉猎广泛，面面俱到。
　　能够理解，作者希望这本书成为读者书架上的常备手册，在读者走进数据分析领域之初，或是遇到从业疑难时，提供力所能及的帮助。我也如此希望。
　　最后，请容我借本序致谢：
　　感谢博文视点。
　　感谢徐定翔编辑对我的信任和指教。
　　感谢家人对我的理解和支持。
　　李芳
　　2010年8月

《点石成金：从数据洞察到价值创造》 简介 在这个信息爆炸的时代，数据已成为企业和社会发展不可或缺的驱动力。然而，海量的数据本身并不能直接带来价值，关键在于如何从这些纷繁复杂的数据中提炼出有意义的洞察，并将其转化为切实的商业成果。 《点石成金：从数据洞察到价值创造》并非一本关于基础统计方法或编程语言的教科书，而是一部着眼于宏观视角，深入探讨如何系统性地运用数据解决实际问题，实现价值最大化的指南。本书将带领读者跨越数据分析的技巧层面，直抵战略和执行的核心，揭示数据如何成为企业决策的“罗盘”和创新的“引擎”。 核心理念：数据驱动决策与价值创造 本书的核心理念在于强调“数据驱动决策”和“价值创造”。我们认为，优秀的数据应用不仅仅是生成漂亮的图表或精准的预测，更重要的是能够指导企业做出更明智的决策，从而带来可衡量的业务增长、效率提升或风险规避。本书将从战略层面出发，引导读者思考： 为何要进行数据分析？ 深入剖析数据分析在现代商业环境中的战略意义，以及它如何帮助企业在竞争中脱颖而出。 如何构建数据驱动的文化？ 探讨如何在组织内部建立一种以数据为基础的思维模式和工作流程，让数据真正融入到日常运营和战略规划中。 如何将数据洞察转化为可执行的行动？ 强调从分析结果到具体业务实践的转化过程，以及如何确保分析成果被有效地采纳和落地。 如何衡量数据项目的价值？ 提供一套评估数据项目投资回报（ROI）的框架，确保数据投入能够产生实际的商业价值。 内容概述 《点石成金》并非按部就班地介绍某种技术或算法，而是围绕着“从数据到价值”的完整流程，构建了一系列相互关联的主题。 第一部分：数据时代的战略定位 在这一部分，我们将跳出技术的束缚，探讨数据分析在企业整体战略中的位置。 数据分析的战略价值： 详细阐述数据分析如何赋能企业实现差异化竞争、优化运营效率、拓展新业务模式，以及提升客户体验。我们将通过丰富的案例，说明数据洞察如何成为企业战略制定的基石。 构建数据驱动的组织： 探讨企业在文化、人才、流程和技术方面需要进行的变革，以支持数据驱动的决策。这包括如何组建跨职能的数据团队，如何培养员工的数据素养，以及如何设计支持数据流通和共享的组织架构。 确定关键业务问题： 强调在着手数据分析之前，明确需要解决的业务问题至关重要。我们将教授读者如何将模糊的业务需求转化为清晰、可量化、可检验的数据问题，避免“为了分析而分析”。 数据伦理与合规： 在数据应用日益广泛的今天，数据伦理和合规性变得前所未有的重要。本部分将探讨数据隐私保护、数据偏见、算法公平性等关键议题，以及企业应如何构建负责任的数据应用体系。 第二部分：洞察的生成与挖掘 这一部分将侧重于如何从原始数据中提取有价值的见解，强调的是“发现”和“理解”的过程。 理解数据的本质与边界： 介绍不同类型数据的特点、数据质量的重要性，以及理解数据局限性对于避免误判的关键作用。我们将探讨如何进行有效的数据探索性分析（EDA），以发现数据中的模式、异常和潜在关联。 构思有效的分析框架： 介绍如何针对不同的业务问题，选择合适的分析思路和方法论。这并非教授具体的统计模型，而是强调分析框架的构建，例如，是需要描述性分析、诊断性分析、预测性分析还是规范性分析？ 从相关性到因果性： 深入探讨如何超越简单的相关性分析，更接近于理解事物之间的因果关系。我们将介绍一些概念性的方法，帮助读者理解如何在有限的数据和条件下，进行严谨的因果推断，从而为决策提供更可靠的依据。 可视化叙事： 强调数据可视化不仅仅是制作图表，更是通过视觉语言讲述数据故事。我们将探讨如何设计富有说服力的数据图表，如何有效地传达分析结果，以及如何根据不同的受众调整可视化策略。 第三部分：价值的实现与落地 拥有了数据洞察，如何将其转化为实际的业务价值是最终的目标。 将洞察转化为战略行动： 探讨如何将数据分析的结果转化为具体的业务策略、产品改进、营销方案或运营优化。我们将强调与业务部门的协作，确保数据洞察能够被理解、接受并付诸实践。 构建可落地的解决方案： 介绍如何基于数据洞察，设计切实可行的解决方案。这可能涉及技术选型（但不深入具体技术细节），流程再造，以及团队协作模式的调整。 衡量与迭代： 强调对数据驱动的行动进行持续的衡量和评估，并根据反馈进行迭代优化。我们将介绍如何设定关键绩效指标（KPIs），如何跟踪项目进展，以及如何建立持续改进的反馈循环。 数据项目管理与沟通： 探讨如何有效地管理数据分析项目，包括项目规划、资源分配、风险管理，以及与各方 stakeholder 的有效沟通。 本书特色 宏观战略视角： 避开繁琐的技术细节，聚焦于数据分析在企业战略和价值创造中的作用，为读者提供更高层次的思考框架。 强调转化能力： 重点在于如何将抽象的数据洞察转化为具体的商业行动和可衡量的价值，解决“知易行难”的普遍痛点。 丰富的案例驱动： 通过真实世界的商业案例，生动地展示数据分析在不同行业和场景下的应用，帮助读者触类旁通。 面向业务决策者和数据践行者： 无论是希望提升决策水平的管理者，还是正在从事数据工作的专业人士，本书都能提供有价值的启示。 跨越技术鸿沟： 本书的内容设计，旨在帮助非技术背景的读者理解数据分析的价值和过程，同时也为数据专业人士提供战略性的指导。 本书目标读者 《点石成金：从数据洞察到价值创造》特别适合以下人群： 企业管理者和决策者： 希望理解如何利用数据提升企业竞争力，制定更明智的战略。 产品经理和市场营销人员： 渴望通过数据深入了解客户需求，优化产品和营销策略。 运营经理和业务分析师： 寻求通过数据提升运营效率，发现业务增长点。 数据科学家和数据分析师： 希望拓宽视野，理解自己的工作如何与企业整体价值紧密相连，提升自身在组织中的影响力。 对数据驱动转型感兴趣的任何人士： 了解数据在现代社会和商业中的关键作用，以及如何成为一名能够创造价值的数据践行者。 结语 在这个数据为王的时代，仅仅掌握分析工具已不足以应对挑战。《点石成金：从数据洞察到价值创造》旨在为读者构建一个完整的、可操作的框架，帮助您理解数据的真正力量，并将这份力量转化为企业可持续发展的核心竞争力。本书将引导您掌握从数据中“点石成金”的艺术，实现从冰冷数据到炙热价值的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

读完《深入浅出数据分析》后，我感觉自己仿佛脱胎换骨。之前我对数据分析的认知就像是雾里看花，模糊不清，而这本书则像一束强光，瞬间驱散了迷雾，让我看到了数据分析清晰而迷人的全貌。作者在书中对一些核心概念的阐述，比如“相关性不等于因果性”的理解，给我留下了深刻的印象。我一直以来都容易被表面现象所迷惑，这本书教会了我如何透过数据表象，去探究事物背后的本质和联系。 书中提供的许多工具和方法论，也让我受益匪浅。虽然我暂时没有机会在工作中应用这些工具，但我能够想象到，如果掌握了这些方法，一定能极大地提升工作效率和决策的科学性。比如，书中对不同类型数据的处理方式，对统计学概念的解释，都让我觉得非常实用。我特别欣赏作者在介绍算法时，并没有一味地追求数学的严谨，而是侧重于解释其背后的逻辑和应用场景，这对于像我这样的初学者来说，简直是福音。

评分☆☆☆☆☆

“数据分析”这个词听起来总是那么高深莫测，像是一道只有少数精英才能解开的数学谜题。我一直对它充满了好奇，但又畏惧于那些复杂的公式和理论。直到我无意中翻到了《深入浅出数据分析》这本书，它就像一把钥匙，为我打开了数据世界的大门。这本书并没有一开始就抛出一堆我看不懂的术语，而是从最基础的概念讲起，比如什么是数据，为什么我们需要分析数据，以及数据分析师的工作流程是怎样的。作者用非常生动形象的比喻，将抽象的概念变得具象化，让我这个完全的门外汉也能轻松理解。 我尤其喜欢书中对实际案例的分析。它不是空谈理论，而是选取了日常生活中常见的场景，比如如何分析购物网站的用户行为，如何预测天气变化，甚至是如何分析社交媒体上的流行趋势。通过这些案例，我看到了数据分析在现实世界中的巨大价值，也明白了它并非遥不可及。书中的图表和可视化也很出色，它们清晰地展示了数据的关系和趋势，让我的理解更加直观。我曾尝试过其他一些数据分析的书籍，但它们要么过于理论化，要么内容陈旧，让我觉得难以学以致用。《深入浅出数据分析》则恰恰相反，它将理论与实践完美结合，让我觉得学到的知识能够立刻应用到实际问题中。

评分☆☆☆☆☆

这本书不仅仅是一本关于数据分析的书，更像是一次思维方式的启蒙。它让我意识到，在信息爆炸的时代，如何正确地理解和运用数据，已经成为一项必备的生存技能。作者在《深入浅出数据分析》中，用一种非常引人入胜的方式，将数据分析的魅力展现得淋漓尽致。我记得其中一个关于 A/B 测试的例子，它让我深刻理解了如何在实际应用中验证假设，以及如何通过数据驱动来优化产品和策略。 我曾试图通过各种零散的在线资源来学习数据分析，但总是觉得缺乏系统性。《深入浅出数据分析》则提供了一个完整的框架，从数据收集、清洗、处理，到分析、可视化和解释，面面俱到。而且，作者在讲解过程中，总是能抓住核心要点，用简洁明了的语言进行阐述，让复杂的问题变得简单易懂。这本书让我对数据分析的信心倍增，也激发了我进一步深入学习的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

《深入浅出数据分析》这本书，给我的感受实在是太丰富太多元了，让我很难用单一的几个词来概括。这本书不是那种“翻几页就能看完”的书，而是需要你沉下心来，去细细品味，去反复琢磨。我在阅读过程中，常常会停下来思考，作者提出的观点是否适用于我遇到的情况，我该如何去实践。这种主动的学习过程，让我觉得非常有成就感。 书中对一些“坑”的提醒，也让我觉得非常贴心。比如，在数据清洗过程中，常见的错误有哪些，以及如何去避免。这节省了我大量宝贵的试错时间。同时，书中对于不同分析方法的边界和适用范围的界定，也让我对数据分析有了更清醒的认识，不会盲目地套用某种方法，而是能够根据实际情况做出更明智的选择。总而言之，这本书让我觉得，数据分析不再是一门遥远的科学，而是触手可及的实用技能。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，《深入浅出数据分析》这本书的到来，简直是为我量身定制的。我在工作中常常会遇到各种各样的数据，但一直以来都只是将它们当作一堆数字，不知道如何去挖掘其中的价值。这本书就像一位循循善诱的老师，一步一步地引导我如何从数据中发现规律，如何利用数据来解决实际问题。它并没有回避一些稍微复杂的技术细节，但却用最易懂的方式进行解释，让我不会因为一点点的困难而望而却步。 我最喜欢的是书中关于数据可视化那一章。之前我总是觉得数据图表只是为了好看，但这本书让我明白了，好的可视化能够极大地提升沟通的效率和信息的传达能力。作者列举了许多不同类型的图表，并详细解释了它们各自的适用场景和优缺点。这让我重新认识了数据可视化在决策过程中的重要性。看完这本书，我感觉自己看待数据的方式完全变了，不再是盲目地收集和整理，而是开始思考如何让数据“说话”。

评分☆☆☆☆☆

京东的物流快递满意，包装也满意，总体比较满意的

评分☆☆☆☆☆

好书，留在购物车里面已经很久，终于一次拿下，非常不错！

评分☆☆☆☆☆

送货挺快，东西挺好，继续用用看吧……

评分☆☆☆☆☆

书还没看，希望能有帮助吧，希望自己能看完，不浪费钱

评分☆☆☆☆☆

还没开始看呢，看了再追评吧！

评分☆☆☆☆☆

好书 要多读，读透，为自己加油

评分☆☆☆☆☆

666666666666666陆666666666666666666666

评分☆☆☆☆☆

略显啰嗦，是理解数据分析的科普书

评分☆☆☆☆☆

对初学者来说，不错的一本书