本网站不提供下载链接，喜欢看书的朋友请关注公众号：【lennylee的碎碎念】(lennyleede)，首页回复：授人以渔，自动获取搜索资源的方法。
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、最优化方法、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；正文以后，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。
本书构思跌宕起伏，行文妙趣横生，无论是职场老手，还是业界新人，无论是字斟句酌，还是信手翻阅，相信都能跟着文字在职场中走上几回，去体味数据分析领域的乐趣与挑战。
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（Head First）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。
1 数据分析引言：分解数据 1
2 实验：检验你的理论 37
3 最优化：寻找最大值 75
4 数据图形化：图形让你更精明 111
5 假设检验：假设并非如此 139
6 贝叶斯统计：穿越第一关 169
7 主观概率：信念数字化 191
8 启发法：凭人类的天性作分析 225
9 直方图：数字的形状 251
10 回归：预测 279
11 误差：合理误差 315
12 相关数据库：你能关联吗？ 359
13 整理数据：井然有序 385
附录一 尾声：正文未及的十大要诀 417
附录二 安装R：启动R！ 427
附录三 安装Excel分析工具：ToolPak 431
· · · · · · (收起)
原文摘录:
articles <- read.csv("http://www.headfirstlabs.com/books/hfda/hfda_ch12_articles.csv",header=TRUE)
# articleID issueID authorID webHits
#1 1 1 8 2019
issues <- read.csv("http://www.headfirstlabs.com/books/hfda/hfda_ch12_issues.csv",header=TRUE)
# issueID PubDate
#1 1 10/24/04
articleHitsComments <- read.csv("http://www.headfirstlabs.com/books/hfda/hfda_ch12_articleHitsComments.csv",header=TRUE)
# articleID authorName webHits commentCount
#1 1 Destiny Adams 2019 14
library(sqldf)
sqldf("Select issueID, count(articleID) as 'Article count' from articles group by issueID ")
# issueID Article count
#1 NA 0
#2 1 7
ArticleCount <- sqldf("Select issueID, count(articleID) as 'Article count' f… (查看原文)
黑涩布朗尼
4赞
2013-05-17 16:19:20
—— 引自第367页
千万要保存原始数据，避免进行任何数据处理。即使最好的数据分析师也会食物，必须能够将自己的工作结果与原始数据进行比较。 (查看原文)
miss nothing
1 回复
2赞
2015-12-24 14:09:30
—— 引自第28页