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数据思维:从数据分析到商业价值 数据思维:从数据分析到商业价值
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    数据思维:从数据分析到商业价值 PDF 超清版

    数据思维电子书
    • 发布时间:2019-10-12 09:00:54

    给大家带来的一篇关于数据思维相关的电子书资源,介绍了关于数据思维、数据分析、商业价值方面的内容,本书是由中国人民大学出版社出版,格式为PDF,资源大小7 MB,王汉生编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:8.8。

  • 数据思维:从数据分析到商业价值 PDF 下载
  • 下载地址:https://pan.baidu.com/s/1p5xV6DU6JTAMFW0_RpEri
  • 提取码:1448
  • 数据思维:从数据分析到商业价值 PDF

    本书由微信公众号:狗熊会创始人王汉生教授(熊大),及其核心团队联合创作完成。本书可以被看作商业分析(business analytics)领域入门级通俗且有趣的读物,深入浅出,雅俗共赏。适合数据分析师、工程师、产品经理、销售、BD、以及数据企业中高管阅读。

    本书主要由五章组成。第一章介绍了熊大朴素的数据价值观,解读数据与价值的逻辑关系;第二章介绍了基本的数据可视化方法(统计图表)的规范与有趣应用;第三章介绍了回归分析,通过精彩案例展示了如何将一个业务问题定义成为一个数据可分析问题;第四章介绍了机器学习,可以看作是第三章技术上的一个重要补充;第五章展示了各种常见的非结构化数据分析(文本、图像)的有趣案例。本书所有案例内容的原始版本、相关数据资源,都可以从微信公众号狗熊会(ID: CluBear)获得。

    目录

    • 绪论 大数据时代之“皇帝的新装”
    • 第一章 朴素的数据价值观
    • 什么是数据?
    • 数据的商业价值
    • 数据到价值的转化:回归分析的“道”与“术”
    • 搞清客户需求
    • 中国数据科学的风口
    • 第二章 数据可视化
    • 实力派:准确+有效
    • 偶像派:简洁+美观
    • 柱状图
    • 堆积柱状图
    • 柱状图之妙用
    • 饼图
    • 直方图
    • 折线图
    • 散点图
    • 箱线图
    • 茎叶图
    • 第三章回归分析
    • 什么是回归分析?
    • 线性回归——北京市二手房房价
    • 线性回归——中国电影票房
    • 线性回归——线上女装销量预测
    • 线性回归——股票投资中的均线策略
    • 01回归——某移动通信公司客户流失预警分析
    • 01回归——车险数据分析与商业价值
    • 01回归——点击率预测在RTB广告投放中的应用
    • 定序回归——信用卡逾期数据分析
    • 计数回归——英超进球谁最强
    • 生存回归——新产品在架时长研究
    • 第四章 机器学习
    • 朴素贝叶斯——12345,有事找政府
    • 决策树——非诚勿扰
    • 决策树——二手车保值比率那些事儿
    • 回归树与提升算法——世界这么大,想去哪儿看看?
    • 深度学习——图像自动识别
    • 深度学习——打麻将
    • K均值聚类——狗熊皮鞋的百度广告投放
    • 第五章 非结构化数据
    • 中文文本——小说的三要素:以《琅琊榜》为例
    • 中文文本——从用户评论看产品改善
    • 中文文本——空气净化器的好评率影响因素分析
    • 中文文本——数据分析岗位招聘情况的影响因素分析
    • 中文文本——张无忌最爱谁
    • 网络结构数据——《甄嬛传》中的爱恨情仇
    • 图像数据——通过图片识别PM2.5
    • 刷卡数据——互联网征信

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    本文实例讲述了Python实现的大数据分析操作系统日志功能。分享给大家供大家参考,具体如下: 一 代码 1、大文件切分 import osimport os.pathimport timedef FileSplit(sourceFile, targetFolder): if not os.path.isfile(sourceFile): print(sourceFile, ' does not exist.') return if not os.path.isdir(targetFolder): os.mkdir(targetFolder) tempData = [] number = 1000 fileNum = 1 linesRead = 0 with open(sourceFile, 'r') as srcFile: dataLine = srcFile.readline().strip() while dataLine: for i in range(number): tempData.append(dataLine) dataLine = srcFile.readline() if not dataLine: break desFile = os.path.join(targetFolder, sourceFile[0:-4] + str(fileNum) + '.txt') with open(desFile, 'a+') as f: f.writelines(tempData) tempData = [] fileNum = fileNum + 1if __name__ == '__main__': #sourceFile = input('Input the source file to split:') #targetFolder = input('Input the target folder you want to place the split files:') sourceFile = 'test.txt' targetFolder = 'test' FileSplit(sourceFile, targetFolder) 2、Mapper代码 import osimport reimport threadingimport timedef Map(sourceFile): if not os.path.exists(sourceFile): print(sourceFile, ' does not exist.') return pattern = re.compile(r'[0-9]{1,2}/[0-9]{1,2}/[0-9]{4}') result = {} with open(sourceFile, 'r') as srcFile: for dataLine in srcFile: r = pattern.findall(dataLine) if r: t = result.get(r[0], 0) t += 1 result[r[0]] = t desFile = sourceFile[0:-4] + '_map.txt' with open(desFile, 'a+') as fp: for k, v in……

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    python数据分析需要学什么? 其实企业对数据分析师的基础技能需求差别不大,可总结如下: ● SQL数据库的基本操作,会基本的数据管理 ● 会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示 ● 会用脚本语言进行数据分析,Python or R ● 有获取外部数据的能力,如爬虫 ● 会基本的数据可视化技能,能撰写数据报告 ● 熟悉常用的数据挖掘算法:以回归分析为主 其次是数据分析的流程,一般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目。 按照这个流程,每个部分需要掌握的细分知识点如下: 高效的学习路径是什么?就是数据分析的这个流程。按这样的顺序循序渐进,你会知道每个部分需要完成的目标是什么,需要学习哪些知识点,哪些知识是暂时不必要的。 相关推荐:《Python教程》 以上就是python数据分析需要学什么的详细内容,更多请关注码农之家其它相关文章! ……

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