《数据分析》一书推荐,我们的目标是星星和海洋

我真诚地推荐我读过的几本名著,并更新推荐书的链接〜
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1.数据分析简介:
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“头先数据分析”

简单的数据分析

电子工业出版社的经典书目系列,从数据分析的基本步骤,实验方法,优化方法,假设检验方法,贝叶斯统计方法,主观概率方法,启发式方法,直方图方法,回归方法,错误处理,相关数据库开始数据排序技术将一一讨论。图片很多,适合入门。

“头先统计”

简单解释统计信息
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推荐原因与上述相同,是适合初学者的经典教科书。

“ R在行动数据分析和带有R的图形中”
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R语言实战第二版

R是属于GNU系统的免费,免费,开源软件,用于统计计算和统计图形。本书从实际统计研究的案例出发,分析了R在数据处理,模型构建和图形操作方面的组合。它可以被称为经典。

“基于开源工具的数据数据分析的魅力”

数据的魅力:基于开源工具的数据分析

作者是华盛顿大学理论物理学博士学位。本书是数据分析的经典著作之一。它引用了大量数据分析示例和代码,其中包含大量的R语言仿真过程和结果显示。

“数据挖掘-在营销,销售和客户关系管理中的应用”

作者是Data Miners的创始人,在与数据挖掘相结合的市场营销和客户关系管理方面拥有20多年的经验。它详细介绍了数据挖掘团队所需的知识系统,包括数据库,SAS使用情况,统计信息,机器学习,数据可视化,如何访问用户集合要求,如何撰写论文和进行交流等。有条件的建议请参见原始英语版本。

“面向初学者的数据分析:主数据分析基础指南”

推荐进入五星级。有许多图形和图表示例,它们将教您如何在EXCEL中进行绘制。对各种知识点(平均值,众数,中位数,方差,标准差)的解释已经很到位,这比大学中的各种教科书更可靠。

首先花些时间尝试一下,然后数据分析的理论部分将基本开始。根据实际情况,还需要结合业务需求进行系统学习。

2.高级数据分析:

“做数据科学”

行动中的数据科学

作者Cathy O’Neil是一名博士学位。来自哈佛大学,麻省理工学院的数据博士后。他曾在对冲基金D.E.肖,目前是纽约一家初创公司的数据科学家。本书需要一定的编程和理论基础。作为入门教材,这有点困难。尽管只有400页,但涉及的知识点非常全面。

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Pub: 08 Mar 2021 05:51 UTC
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