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深入浅出数据分析 平装 – 2012年12月1日

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基本信息

  • 出版社: 电子工业出版社; 第1版 (2012年12月1日)
  • 外文书名: Head First Data Analysis
  • 平装: 445页
  • 语种: 简体中文
  • 开本: 16
  • ISBN: 9787121184772, 712118477X
  • 条形码: 9787121184772
  • 商品尺寸: 23.2 x 20.2 x 2.6 cm
  • 商品重量: 998 g
  • 品牌: 电子工业出版社
  • ASIN: B00A3XYY2E
  • 用户评分: 平均4.0 星 135 条商品评论
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商品描述

编辑推荐

《深入浅出数据分析》构思跌宕起伏,行文妙趣横生,无论读者是职场老手,还是业界新人;无论是字斟句酌,还是信手翻阅,都能跟着文字在职场中走上几回,体味数据分析领域的乐趣与挑战。

名人推荐

“是时候写一本通俗易懂、内容全面的数据分析知识指南了,好让学习概念变得既简单又有趣。概念对理论有用,对实践更有用。”
——Anthony Rose,Support Analytics公司总裁
“《深入浅出数据分析》告诉我们如何发现和解密数据在日常生活中的作用,以及系统化的数据分析对制订决策多么有用。”
——Eric Heilman.乔治敦预备学校统计学教师
“被堆积如山的数据压得喘不过气了?在办公工具里添上数据分析技术吧;抢占技术先机,将原始数据转化为真正的知识。”
——Bill Mietelski.软件工程师


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商品评论

热门买家评论

评论者 Kindle 客户 于 2011年5月17日
版本: 平装 已确认购买
被工作逼得要学习数据分析,发现这本书排同类第一有段时间,下决心购买。刚看的不多,感觉中文翻译还是有些通病的,如含义的透彻理解。但整体不错,从案例出发,很多和工作相似的场景,很是惊喜。看来,大家是眼睛雪亮的,实用嘛。另外,感慨作者的良苦用心,在字里行间想法搞点乐趣,让读者不必太痛苦地学习。总之,从人性化的角度学习,从实际出发来理解,直接有效。
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评论者 亚马逊买家 于 2016年9月19日
版本: 平装 已确认购买
很容易懂,写的比较通俗,初学者也看的很容易,不会乏味,刚拿到就翻了40多页,图表结合起来比较直观,挺好的,努力学习
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版本: 平装 已确认购买
东西不错,值得购买,亚马逊服务很好
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评论者 亚马逊买家 于 2017年5月8日
版本: 平装 已确认购买
书已经收到,也看了一部分,很通俗易懂但不小白,对初入门的人来说,挺实用的。
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评论者 亚马逊买家 于 2017年5月31日
版本: 平装 已确认购买
书是正版,但是书有损坏
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版本: 平装 已确认购买
花了3天时间看完了全书,很厚,却是第一次完全被吸引着读下去,要知道除了小说很少有专业书能让我不厌倦。几大部分的内容不深,所以如果是比较资深的数据分析师,完全没必要看,但如果是菜鸟,这本书一定要看,它不是教你怎么运用Excel、R、Matlab,而是教你数据分析的思考过程,教你作为一名数据分析师要做哪些事。
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评论者 tigerdh1980 五百佳评论者 于 2011年1月14日
版本: 平装 已确认购买
举得例子虽然已经简化过,但用的数据分析方法还是比较专业的,学起来有一定难度。
初学者不推荐。
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评论者 萌萌 于 2016年1月27日
版本: 平装 已确认购买
这是一本讲数据分析的【入门书籍】,Headfirst(深入浅出)系列有不少的书,我读过其中几本,数据分析这本书是我觉得最好的一本。
首先,本书使用了案例教学的方式,非常有实操借鉴价值,案例经过精心设计,与工作中实际会遇到的情况很相似,例如老板让你找到提高销售量的办法,做统计预测等等。然后,这系列的作者行文都非常的亲切,按照他们的说法,作者是在用“谈话式”的方式写作,读起来并不枯燥,时而还能会心一笑。最后,和《深入浅出统计学》有点不同,这本数据分析的书,不是只做基础的理论讲述和训练,它会教你如何使用工具:R,这个部分让全书的实用性得到了很大的提升,你可以直接使用他其中的代码,分析手头的数据,得到有趣的分析结论。
最重要的一点:这本书很强调数据分析思路的重要性,在理解这些思路后,之后再学习方法,工具,都有章可循,有助于建立体系化的知识,对于打基础是非常重要的,这本入门书,把这里讲得非常透彻。
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评论者 pyouer 于 2012年3月13日
版本: 平装 已确认购买
完全是市场操作下的产品。这么点容量,却浪费如此多的纸墨。
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评论者 yuna571 于 2014年6月21日
版本: 平装 已确认购买
还不错,是一本能让人读下去的书,妙趣横生,比较“浅出”
对完全新手来说 也算有一点点深入
总是在读到某个地方,你刚刚想 “啊 这个思路啊 我也会”,然后马上书就会提出另一个显示问题
让你觉得峰回路转。
才读了90页 很期待后面的内容
就像本书自己的定位一样,并不适合经验老到的数据分析师,而是适合对数据有兴趣的,刚开始接触大量数据,觉得数据有无穷魅力的孩子们~~~
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