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《人人都会数据分析:从生活实例学统计》电子书封面

人人都会数据分析:从生活实例学统计

  • 发布时间:2019年04月25日 10:05:40
  • 作者:谢运恩
  • 大小:28.3 MB
  • 类别:数据分析电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:超清影印版
  • 评分:8.4

    人人都会数据分析:从生活实例学统计 PDF 超清影印版

      给大家带来的一篇关于数据分析相关的电子书资源,介绍了关于人人都会数据分析、生活实例、统计方面的内容,本书是由电子工业出版社出版,格式为PDF,资源大小28.3 MB,谢运恩编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:9.8。

      内容介绍

      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。

      内容节选

      作为一个应用数学系的学生,两年前的我,对学校实行的大类培养深感不满,计算机原理、大学物理、C语言编程、数据结构...... 你能想象这都是数学系的学生在学的东西吗?看着满满当当的课表和中午来不及赶回寝室的一个小时的休息时间,欲哭无泪啊......
      为了避免自己学艺不精加之对统计学的兴趣,我趁着寒暑假的时间自修了大量的统计学的课程,随机过程、线性回归分析、多元统计分析、时间序列分析、矩阵分析......贡献了自己大量的课余时间。
      一个偶然的机会,我接触到了数据挖掘这个词,从此一发不可收拾,看到自己在多元统计分里面学到的距离的定义(欧氏距离,马氏距离(也称为统计距离,解决变量之间具有相关性不独立的一种距离度量方式),街区距离,余弦距离(利用余弦函数的的有界性将两个向量之间的距离控制在0-1之间)......)被用于文档分类工作(以词频对文档进行分类工作),主成分分析(PCA),因子分析,聚类与分类以及统计学里面接触到的贝叶斯公式(这里给出贝叶斯公式的一个解释,一般情况下我们求取概率可分为两种情况一种是推断一件事情发生的概率,称为先验概率(参见统计学里面的全概率公式);另一种是事情已经发生,需要根据发生的结果推断导致这件事情发生的几个原因的概率。举个例子:推断一个抽烟喝酒不锻炼的人患心脏病的概率就是先验概率,而推断一个患心脏病的人的病是分别由抽烟喝酒不锻炼三个因素导致的概率就是后验概率),运筹学里面接触到的线性规划的对偶问题,怎么将非线性空间转化为线性空间以达到可以将线性空间中成熟的理论应用到非线性空间的目的。这些知识与计算机知识结合产生了一个新大陆。
      大二的时候看了一本书(数据挖掘导论),对现在主流算法的原理有了一定的了解。(感觉大部分都是自己在多元统计分析学过的知识,理解没有什么困难,500页的书果然没白看,嘻嘻嘻......)
      学了两个月的Python对一些基础编程知识和库有了一定的了解,当初也没想到上手会这么快(大类培养还是有一定好处的,至少很多全局变量,局部变量,形参实参,循环语句判断语句在C里面都有学到过,省去了大部分的时间,重点是完全可以自学,不需要大神带。),也把Python里面比较出名的几个库(Numpy,Pandas,Matplotlib......)过了一遍(用的书是:Pyhthon for Data Analysis),但是过完很容易忘啊,果然工具这种东西是要经常使用的,熟能生巧嘛!
      人家说一个人只要从事某个职业7年以上,基本上就能成为这个行业的人才了,我这算是提前确立了职业目标了吧!
      目前在学习机器学习的东西,也会将自己学到的东西与大家一起分享,有什么不对的地方也希望大家可以帮忙指正!

      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
      • · · · · · ·

      以上就是本次介绍的数据分析电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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      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。

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