本书是着眼于电工初学者的工具书，主要介绍电工在工作实践中需要记住或需要经常查找的一些常用技术参数、数据，同时也介绍了一些比较简单的计算方法。内容包括：常用电工材料的应用参数、供...
电子书
章节目录
- 封面
- 书名页
- 版权页
- 如何使用本书
- 目录
- 第0章 说在前面的话
- 0.1 大数据分析案例
- 0.2 数据分析
- 0.2.1 数据分析不同于信息化系统
- 0.2.2 数据分析不同于统计分析
- 0.2.3 数据分析不同于数据挖掘
- 0.2.4 数据分析不同于数据管理
- 0.2.5 数据分析不同于商业智能
- 0.2.6 数据分析的内容
- 0.3 数据分析师
- 0.3.1 什么是数据分析师
- 0.3.2 基本要求
- 0.4 数据分析过程
- 0.4.1 业务理解
- 0.4.2 指标设计
- 0.4.3 数据建模
- 0.4.4 分析报告
- 业务理解篇
- 第1章 正确的思维观
- 1.1 数据思维
- 1.2 统计思维
- 1.2.1 统计学
- 1.2.2 描述
- 1.2.3 概括
- 1.2.4 分析
- 1.3 逻辑思维
- 1.3.1 上取/下钻思维
- 1.3.2 求同/求异思维
- 1.3.3 抽离/联合思维
- 1.3.4 离开/接近思维
- 1.3.5 层次思维
- 第2章 理解数据
- 2.1 数据是什么
- 2.2 数据所依存的背景
- 2.3 数据维度
- 2.4 数据敏感
- 2.5 数据质量
- 2.6 理解数据要注意的问题
- 2.6.1 不要对完美数据的盲目执着
- 2.6.2 小样本数据也能做数据分析
- 第3章 理解业务
- 3.1 全局了解——业务模型
- 3.2 动态了解——流程模型
- 3.3 静态了解——数据模型
- 3.4 动静结合——关键业务分析
- 3.5 数据业务化
- 第4章 理解用户
- 4.1 由粗到细，从宏观到微观
- 4.2 由少到多，收集不同层次的需求
- 4.3 数据分析师对理解用户需求的思考
- 4.3.1 如何用需求分析明确产品目标?
- 4.3.2 数据分析师理解用户需求应该具备的基本素养
- 4.3.3 如何根据用户行为去驱动产品?
- 指标设计篇
- 第5章 数据准备
- 5.1 数据探索
- 5.1.1 缺失值分析与处理
- 5.1.2 异常值分析与处理
- 5.1.3 不一致数据分析
- 5.2 数据整理
- 5.2.1 规范化
- 5.2.2 数据选择
- 5.2.3 数据归约
- 5.2.4 数据变换
- 5.3 数据集成
- 5.3.1 通过向量化重构数据
- 5.3.2 为数据添加新变量
- 5.3.3 数据透视表
- 5.3.4 列联表
- 5.3.5 数据整合
- 5.3.6 分组计算
- 第6章 数据指标
- 6.1 指标和维度
- 6.2 特征工程
- 6.2.1 特征工程作用
- 6.2.2 特征设计
- 6.2.3 特征选择
- 6.2.4 特征提取
- 6.3 指标设计基本方法
- 6.3.1 生成用于判别的变量
- 6.3.2 生成离散变量
- 6.3.3 业务标签化
- 6.4 典型业务指标设计
- 6.4.1 零售店铺数据分析指标
- 6.4.2 电商数据分析指标
- 第7章 数据认知
- 7.1 认知数据的平均水平和波动情况
- 7.2 认知数据的分布
- 7.3 利用相关系数理解数据之间的关系
- 7.4 通过对比认知数据
- 7.5 通过多维交叉来深入认知数据
- 7.6 周期性分析
- 7.7 贡献度分析
- 7.8 因子分析
- 数据建模篇
- 第8章 神经网络
- 8.1 模型原理
- 8.2 进阶指导
- 第9章 回归分析
- 9.1 模型原理
- 9.2 进阶指导
- 第10章 聚类分析
- 10.1 模型原理
- 10.2 进阶指导
- 第11章 关联分析
- 11.1 模型原理
- 11.2 进阶指导
- 第12章 决策树
- 12.1 模型原理
- 12.2 进阶指导
- 第13章 随机森林决策树
- 13.1 模型原理
- 13.2 进阶指导
- 第14章 自适应选择决策树
- 14.1 模型原理
- 14.2 进阶指导
- 第15章 SVM
- 15.1 模型原理
- 15.2 进阶指导
- 第16章 建模指导
- 16.1 建模要注意的问题
- 16.2 R语言中建模常用包
- 16.3 数据分析模型的原理和应用场景
- 价值展现篇
- 第17章 如何写好数据分析报告
- 17.1 数据的价值
- 17.1.1 收入
- 17.1.2 支出
- 17.1.3 风险
- 17.1.4 参照系
- 17.2 讲故事
- 17.2.1 数据讲故事的四大要点
- 17.2.2 阿里指数能告诉你……
- 17.3 如何写报告
- 17.3.1 写作原则
- 17.3.2 报告的类型和分析能力
- 17.3.3 报告的细节
- 17.4 报告的结构
- 17.4.1 标题
- 17.4.2 背景与目标
- 17.4.3 项目说明
- 17.4.4 分析思路
- 17.4.5 分析主体
- 17.4.6 总结与建议
- 17.5 文字表达
- 17.5.1 突出关键信息
- 17.5.2 避免啰唆的表达
- 17.5.3 站在读者角度
- 17.5.4 不带主观臆断
- 17.6 分析过程
- 17.6.1 样本选择
- 17.6.2 方法实施
- 17.7 注意事项
- 第18章 数据可视化
- 18.1 什么是数据可视化
- 18.2 数据可视化的作用
- 18.3 可视化建议
- 18.4 科学与艺术的结合
- 18.5 可视化细节
- 18.6 R语言绘图
- 18.6.1 低水平绘图命令
- 18.6.2 高水平绘图命令
- 18.6.3 交互式绘图命令
- 18.7 图形适用场景
- 第19章 数据分析报告制作工具
- 19.1 knitr包
- 19.1.1 安装knitr
- 19.1.2 Markdown语法
- 19.1.3 报告制作
- 19.2 rmarkdown包
- 19.2.1 创建R Markdown
- 19.2.2 R Markdown文本处理
- 19.2.3 插入代码块
- 19.2.4 结果的输出
- 实战进阶篇
- 第20章 校园网中推荐者的推荐价值分析
- 20.1 业务理解
- 20.2 指标设计
- 20.3 描述性分析
- 20.4 模型分析
- 20.5 分析报告
- 第21章 上市企业财务报表分析与ST预测
- 21.1 业务理解
- 21.2 指标设计
- 21.3 描述性分析
- 21.4 模型分析
- 21.5 分析报告
- 第22章 为什么销售会减少——验证性分析
- 22.1 业务理解
- 22.2 指标设计
- 22.3 描述性分析
- 22.4 结论与建议
- 第23章 什么样的顾客会选择离开——探索性分析
- 23.1 业务理解
- 23.2 指标设计
- 23.3 描述性分析
- 23.4 结论与建议
- 第24章 哪种广告的效果更好——假设检验
- 24.1 业务理解
- 24.2 数据建模
- 24.3 模型分析
- 24.4 结论与建议
- 第25章 如何获得更多的用户——多元回归分析
- 25.1 业务理解
- 25.2 数据建模
- 25.3 模型分析
- 25.4 结论与建议
- 第26章 航空公司顾客价值分析——聚类
- 26.1 业务理解
- 26.2 指标设计
- 26.3 模型构建
- 26.4 模型评价
- 26.5 结论与建议
- 第27章 窃电用户行为分析——决策树
- 27.1 业务理解
- 27.2 简单指标设计
- 27.3 描述性分析
- 27.4 复杂指标设计
- 27.5 数据建模
- 27.6 模型分析
- 27.7 结论与建议
- 参考文献
- 附录
- 附录A R语言中常用数据处理函数
- 附录B 大数据原理
- 附录C 可视化数据挖掘Rattle包
- 后记
- 封底
展开全部
数据分析师养成宝典是2018年由机械工业出版社出版,作者程显毅 曲平 李牧 编著。
版权说明：本电子书已获得正版授权，由出版社通过知传链发行。
得书感谢您对《数据分析师养成宝典》关注和支持，如本书内容有不良信息或侵权等情形的，请联系本网站。
电子书
本书是着眼于电工初学者的工具书，主要介绍电工在工作实践中需要记住或需要经常查找的一些常用技术参数、数据，同时也介绍了一些比较简单的计算方法。内容包括：常用电工材料的应用参数、供...
电子书
电子书
本书是一本通俗易懂的、有关LED工程施工技能的基础入门读物，主要内容包括LED基础知识、LED灯饰的应用与施工技术、LED显示屏的应用与施工技术、LED发光字的制作技术和LED...
电子书
KeyShot（TheKeytoAmazingShots）是一个互动性的光线追踪与全局光照渲染软件，不需要复杂的设定即可产生照片般真实的3D渲染图像。本书主要从界面基础、用户自...
电子书
本书内容包括：装修电工识图基础知识，装修施工业务与安全常识、室内配电工程安装、照明灯具与常用电器安装、弱电与智能化工程施工等。
电子书
本书立足于初学者，涉及物业电工安装、维修、值班和日常运行维护、管理，以及电气工程施工、验收等方面的知识。主要内容包括住宅小区变配电系统与维护、常用电气装置及应用、小区公共信息系...