深入浅出数据分析
作者:（美）米尔顿 著，李芳 译
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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、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。
目 录
序言
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
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