數(shù)據(jù)分析師養(yǎng)成寶典

定　價：￥69.00

作　者：	程顯毅
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111595106	出版時間：	2018-04-01	包裝：
開本：	16開	頁數(shù)：	311	字數(shù)：

內容簡介

　　在數(shù)據(jù)為主導的今天，對于一種已經成型的模型，“怎么用”通常不是問題，用個軟件或者編幾行程序就能得到結果了，問題一般都出在模型“什么時候用”和“用完了，然后呢”?！稊?shù)據(jù)分析師養(yǎng)成寶典》就集中討論后面兩件事情。《數(shù)據(jù)分析師養(yǎng)成寶典》共27章，分為業(yè)務理解篇（第1~4章）、指標設計篇（第5~7章）、數(shù)據(jù)建模篇（第8~16章）、價值展現(xiàn)篇（第17~19章）和實戰(zhàn)進階篇（第20~27章）。業(yè)務理解篇的目的是讓讀者建立正確的思維觀，理解數(shù)據(jù)，熟悉業(yè)務；指標設計篇學習把數(shù)據(jù)轉換為專家數(shù)據(jù)的一些技巧；數(shù)據(jù)建模篇以R語言為計算平臺實施數(shù)據(jù)分析全過程；價值展現(xiàn)篇主要討論如何撰寫有價值的數(shù)據(jù)分析報告；實戰(zhàn)進階篇通過對8個經典案例的分析，使讀者能夠把學到的思維方法、實施工具應用到解決實際問題中，把數(shù)據(jù)變成價值。本書可供數(shù)據(jù)科學相關技術人員閱讀，也可作為高等院校數(shù)據(jù)科學相關專業(yè)的教材或培訓教材，以及數(shù)據(jù)分析愛好者的參考讀物。

作者簡介

　　1956年生教授博士博士生導師；1982年畢業(yè)于齊齊哈爾師范學院數(shù)學系；1986-1988攻讀哈爾濱工程大學計算機碩士研究生班；1999-2000年在清華大學計算機做訪問學者；2006年獲南京理工大學科學模式識別與智能系統(tǒng)專業(yè)工學博士學位。

圖書目錄

如何使用本書
第0章說在前面的話
0.1大數(shù)據(jù)分析案例
0.2數(shù)據(jù)分析
0.2.1數(shù)據(jù)分析不同于信息化系統(tǒng)
0.2.2數(shù)據(jù)分析不同于統(tǒng)計分析
0.2.3數(shù)據(jù)分析不同于數(shù)據(jù)挖掘
0.2.4數(shù)據(jù)分析不同于數(shù)據(jù)管理
0.2.5數(shù)據(jù)分析不同于商業(yè)智能
0.2.6數(shù)據(jù)分析的內容
0.3數(shù)據(jù)分析師
0.3.1什么是數(shù)據(jù)分析師
0.3.2基本要求
0.4數(shù)據(jù)分析過程
0.4.1業(yè)務理解
0.4.2指標設計
0.4.3數(shù)據(jù)建模
0.4.4分析報告
業(yè)務理解篇
第1章正確的思維觀
1.1數(shù)據(jù)思維
1.2統(tǒng)計思維
1.2.1統(tǒng)計學
1.2.2描述
1.2.3概括
1.2.4分析
1.3邏輯思維
1.3.1上取/下鉆思維
1.3.2求同/求異思維
1.3.3抽離/聯(lián)合思維
1.3.4離開/接近思維
1.3.5層次思維
第2章理解數(shù)據(jù)
2.1數(shù)據(jù)是什么
2.2數(shù)據(jù)所依存的背景
2.3數(shù)據(jù)維度
2.4數(shù)據(jù)敏感
2.5數(shù)據(jù)質量
2.6理解數(shù)據(jù)要注意的問題
2.6.1不要對完美數(shù)據(jù)的盲目執(zhí)著
2.6.2小樣本數(shù)據(jù)也能做數(shù)據(jù)分析
第3章理解業(yè)務
3.1全局了解——業(yè)務模型
3.2動態(tài)了解——流程模型
3.3靜態(tài)了解——數(shù)據(jù)模型
3.4動靜結合——關鍵業(yè)務分析
3.5數(shù)據(jù)業(yè)務化
第4章理解用戶
4.1由粗到細，從宏觀到微觀
4.2由少到多，收集不同層次的需求
4.3數(shù)據(jù)分析師對理解用戶需求的思考
4.3.1如何用需求分析明確產品目標？
4.3.2數(shù)據(jù)分析師理解用戶需求應該具備的基本素養(yǎng)
4.3.3如何根據(jù)用戶行為去驅動產品？
指標設計篇
第5章數(shù)據(jù)準備
5.1數(shù)據(jù)探索
5.1.1缺失值分析與處理
5.1.2異常值分析與處理
5.1.3不一致數(shù)據(jù)分析
5.2數(shù)據(jù)整理
5.2.1規(guī)范化
5.2.2數(shù)據(jù)選擇
5.2.3數(shù)據(jù)歸約
5.2.4數(shù)據(jù)變換
5.3數(shù)據(jù)集成
5.3.1通過向量化重構數(shù)據(jù)
5.3.2為數(shù)據(jù)添加新變量
5.3.3數(shù)據(jù)透視表
5.3.4列聯(lián)表
5.3.5數(shù)據(jù)整合
5.3.6分組計算
第6章數(shù)據(jù)指標
6.1指標和維度
6.2特征工程
6.2.1特征工程作用
6.2.2特征設計
6.2.3特征選擇
6.2.4特征提取
6.3指標設計基本方法
6.3.1生成用于判別的變量
6.3.2生成離散變量
6.3.3業(yè)務標簽化
6.4典型業(yè)務指標設計
6.4.1零售店鋪數(shù)據(jù)分析指標
6.4.2電商數(shù)據(jù)分析指標
第7章數(shù)據(jù)認知
7.1認知數(shù)據(jù)的平均水平和波動情況
7.2認知數(shù)據(jù)的分布
7.3利用相關系數(shù)理解數(shù)據(jù)之間的關系
7.4通過對比認知數(shù)據(jù)
7.5通過多維交叉來深入認知數(shù)據(jù)
7.6周期性分析
7.7貢獻度分析
7.8因子分析
數(shù)據(jù)建模篇
第8章神經網絡
8.1模型原理
8.2進階指導
第9章回歸分析
9.1模型原理
9.2進階指導
第10章聚類分析
10.1模型原理
10.2進階指導
第11章關聯(lián)分析
11.1模型原理
11.2進階指導
第12章決策樹
12.1模型原理
12.2進階指導
第13章隨機森林決策樹
13.1模型原理
13.2進階指導
第14章自適應選擇決策樹
14.1模型原理
14.2進階指導
第15章SVM
15.1模型原理
15.2進階指導
第16章建模指導
16.1建模要注意的問題
16.2R語言中建模常用包
16.3數(shù)據(jù)分析模型的原理和應用場景
價值展現(xiàn)篇
第17章如何寫好數(shù)據(jù)分析報告
17.1數(shù)據(jù)的價值
17.1.1收入
17.1.2支出
17.1.3風險
17.1.4參照系
17.2講故事
17.2.1數(shù)據(jù)講故事的四大要點
17.2.2阿里指數(shù)能告訴你……
17.3如何寫報告
17.3.1寫作原則
17.3.2報告的類型和分析能力
17.3.3報告的細節(jié)
17.4報告的結構
17.4.1標題
17.4.2背景與目標
17.4.3項目說明
17.4.4分析思路
17.4.5分析主體
17.4.6總結與建議
17.5文字表達
17.5.1突出關鍵信息
17.5.2避免啰嗦的表達
17.5.3站在讀者角度
17.5.4不帶主觀臆斷
17.6分析過程
17.6.1樣本選擇
17.6.2方法實施
17.7注意事項
第18章數(shù)據(jù)可視化
18.1什么是數(shù)據(jù)可視化
18.2數(shù)據(jù)可視化的作用
18.3可視化建議
18.4科學與藝術的結合
18.5可視化細節(jié)
18.6R語言繪圖
18.6.1低水平繪圖命令
18.6.2高水平繪圖命令
18.6.3交互式繪圖命令
18.7圖形適用場景
第19章數(shù)據(jù)分析報告制作工具
19.1knitr包
19.1.1安裝knitr
19.1.2Markdown語法
19.1.3報告制作
19.2rmarkdown包
19.2.1創(chuàng)建R Markdown
19.2.2R Markdown文本處理
19.2.3插入代碼塊
19.2.4結果的輸出
實戰(zhàn)進階篇
第20章校園網中推薦者的推薦價值分析
20.1業(yè)務理解
20.2指標設計
20.3描述性分析
20.4模型分析
20.5分析報告
第21章上市企業(yè)財務報表分析與ST預測
21.1業(yè)務理解
21.2指標設計
21.3描述性分析
21.4模型分析
21.5分析報告
第22章為什么銷售會減少——驗證性分析
22.1業(yè)務理解
22.2指標設計
22.3描述性分析
22.4結論與建議
第23章什么樣的顧客會選擇離開——探索性分析
23.1業(yè)務理解
23.2指標設計
23.3描述性分析
23.4結論與建議
第24章哪種廣告的效果更好——假設檢驗
24.1業(yè)務理解
24.2數(shù)據(jù)建模
24.3模型分析
24.4結論與建議
第25章如何獲得更多的用戶——多元回歸分析
25.1業(yè)務理解
25.2數(shù)據(jù)建模
25.3模型分析
25.4結論與建議
第26章航空公司顧客價值分析——聚類
26.1業(yè)務理解
26.2指標設計
26.3模型構建
26.4模型評價
26.5結論與建議
第27章竊電用戶行為分析——決策樹
27.1業(yè)務理解
27.2簡單指標設計
27.3描述性分析
27.4復雜指標設計