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人人都会数据分析:从生活实例学统计

人人都会数据分析:从生活实例学统计 PDF 超清版

  • 更新:2023-07-30
  • 大小:28.3 MB
  • 类别:数据分析
  • 作者:谢运恩
  • 出版:电子工业出版社
  • 格式:PDF

  • 资源介绍
  • 学习心得
  • 相关内容

人人都会数据分析:从生活实例学统计》是由电子工业出版社出版的一本关于数据分析方面的书籍,作者是谢运恩,主要介绍了关于人人都会数据分析、生活实例、统计方面的知识内容,目前在数据分析类书籍综合评分为:9.6分。

码农点评

《人人都会数据分析:从生活实例学统计》是一本系统地介绍了数据分析的统计理论基础内容的书籍。本书通过列举大量生活中的实用案例,帮助读者建立统计理论知识框架,形成数据分析思维逻辑,并学会数据分析方法。这种以生活实例为基础的教学方法,使得抽象的统计理论变得容易理解和实用化。不仅让初学者可以轻松入门,也对已有基础的读者提供了更深入的学习和实践的机会。无论是日常生活中的个人数据分析,还是职场中的商业决策分析,本书都能给予读者实用的指导和帮助。《人人都会数据分析:从生活实例学统计》是一本值得推荐的数据分析入门书籍。

书籍介绍

人人都会数据分析:从生活实例学统计

人人都会数据分析:从生活实例学统计 电子书封面

读者评价

深入浅出的统计理论基础 63个鲜活的生活实例 帮助读者建立统计理论知识框架,形成数据分析思维逻辑,学会数据分析方法

帮助读者建立统计理论知识框架,形成数据分析思维逻辑,学会数据分析方法

内容介绍

数据分析已经成为数据时代各行各业突破各自行业发展瓶颈的最有效手段,无论是公司职员还是个体商户或大公司管理者,都需要有数据分析的能力。

《人人都会数据分析——从生活实例学统计》系统地介绍了数据分析的统计理论基础内容,共5章。第1章阐述了数据分析在当今生活中的重要性,以及人们成为各自领域的数据分析师的必要性和学习路径;第2章从数据描述的三个维度展开,详细介绍了如何从集中趋势、离散程度和分布形态对数据进行描述,从而使分析者充分了解自己手头的数据;第3章介绍了推断性数据统计分析的内容,介绍了如何通过样本数据特性推断出总体数据特征;第4章是关于预测分析内容,介绍了变量之间的相关分析,以及如何使用容易获取的数据信息预测难以获取的数据信息,用过去的历史数据信息预测未来可能出现的数据信息;第5章介绍了数据结果可视化的内容,包括各种统计图形的功能及使用场景。

《人人都会数据分析——从生活实例学统计》以数据分析的统计理论基础为主题,大多数知识点都列举了生活中的实用案例,适合高等院校学生、公司职员、个体商户和企业管理者学习参考。

目录

  • 第1 章 生活在数据时代
  • 第2 章 耳熟能详的数据你真的了解吗
  • 第3 章 数据分析的“内核”:推断分析
  • 第4 章 数据分析的终极目的:“为我所用”
  • 第5 章 给数据披上靓丽“外衣”:数据可视化
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资源获取

资源地址1:https://pan.baidu.com/s/1ykbjbjdEyHPfyaCekK7m2A(密码:2ih4)

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网友留言

网友NO.36270
网友NO.36270

分析数据其实说难也难说简单也是简单的。分析的难点在于初始分析某个专业领域的数据是“无从下手”的,数据量之大,种类之多,更新速度之快真的会让所有 分析人员摸不着头脑。此时,最重要的就是多看数据了,人工一条一条的解读数据,刚开始最基本的还是解决what的问题,数据的方方面面,不同的属性代表什 么意思,属性之间是否有关联关系等等都是解读数据初期需要完成的目标。当然这个过程是痛苦的,万事开头难嘛! 难点之二在于寻找分析的目 标,也就是暂定分析时要解决的问题,这可不是我们小生菜鸟能解决的问题。此时,真正需要的就是与专业领域内大牛讨论学习了,不然刚开始为什么说需要学徒 呢!(学徒可不是指找个师傅帮你完成解决问题时的困难,而是以师傅的“格局”开阔的视野帮助我们找需要解决的问题。玛蛋,听起来是不是很欠!)好了,问题 确定了,分析的目标也就确定了,不过此时的问题之抽象不是一般人能想象的,如果能搞懂问题你也算是“大牛”了!这也就是分析数据的难点之一了。搞不懂问题 主要还是对数据理解不深,还是要继续人工看数据。不过小生要恭喜你的是你升级了,此时看数据再也不是解决what了,而是应该心中带着问题,带着分析的目 标验证数据,看看数据是否真的存在这些问题,或者寻找解决问题的角度。 到这一步,下面就是要解决how的问题了,也许需要寻找数据内部 的规律,此时可能需要做一些统计核实规律的普遍性。不过到这一步应该本领域的数据比较熟悉了,分析起来也不觉得那么难受了(实现自己的想法还是挺有意思 的),结合分析目标也许自己可以提出一些技术方法实现一些技术路线。后面就是建模验证技术的可行性和有效性了。模型里可能有一些参数需要调整,这些参数的 值不同便会影响模型的结果,因此训练数据集此时很重要,不过这个小生感悟还不是很多,毕竟数据分析才搞了两年,之前对训练的数据也只是做了一些分组,主要 分为训练集和实验集。训练集是为了调整模型参数的,而实验集主要用来验证模型的有效性。