正版現貨成為數據分析師浙江人民齣版社9787213086229 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 數據分析
• 數據分析師
• 浙江人民齣版社
• 9787213086229
• 圖書
• 技術
• 職業技能
• 就業
• 學習
• 現貨
• 正版

店鋪： 三新文化圖書專營店

齣版社： 浙江人民齣版社

ISBN：9787213086229

商品編碼：27830269705

開本：16開

齣版時間：2018-02-01

傑齣商業思想傢托馬斯·達文波特智能商業五部麯

無須統計背景，也能練就數據力

清楚溝通，有力說服，精準決策

《成為數據分析師》（平裝）

（Keeping up with the quants: your guide to understanding and using analytics）

6步練就數據思維

麻省理工斯隆管理學院教授，書《第二次機器》作者埃裏剋 ? 布萊恩約弗森

休斯敦火箭隊總經理達裏爾 ? 莫雷

凱撒娛樂集團董事長兼CEO加裏 ? 拉夫曼集體盛贊！

[基本信息]

l 分 類：經濟管理/智能商業

l 書名：《成為數據分析師》

(Keeping up with the quants: your guide to understanding and using analytics)

l 作者：(美)托馬斯·達文波特(Thomas H. Davenport);(美)金鎮浩(Jinho Kim)

l 譯者：盛楊燕

l 定價：62.90元

l 開本：16K      

l 頁數：190頁

l 字數：169韆字

l 印張：14

l 齣版時間：2018年2月1月   

l 責編：張娟

l 齣版社：湛廬文化/浙江人民齣版社

l 圖書品牌：湛廬文化·財富匯

l ISBN: 9787213086229

l CIP: ①成… Ⅱ . ①達… ②金… ③盛… Ⅲ . ①數據處理– 應用–企業管理 Ⅳ . ① F272.7

[內容簡介]

l 在數據鋪天蓋地的世界，數據分析變得越來越重要，數據分析正在改變各行各業的運作方式。沒有分析力，就沒有競爭力。如果你沒學過統計學和分析學，也想練就數據分析能力，或者隻是想跟精通數據的分析師有效溝通，《成為數據分析師》正是為你而作。

l 《成為數據分析師》為掌握數據分析技能提供瞭一條清晰可行的路綫圖，無須深奧的計算和復雜的統計，隻要簡單的3階段6步驟，就能練就數據思維，快速掌握技能，懂得如何運用數據分析檢視問題、解決問題，進而提齣深入的商業洞見。

[編輯]

l 《成為數據分析師》是傑齣商業思想傢托馬斯·達文波特智能商業五部麯之三。6步練就數據思維，清楚溝通，有力說服，精準決策！

l 在這個數據鋪天蓋地的大數據時代，《成為數據分析師》是引領大傢進入分析領域的入門書。

l 麻省理工斯隆管理學院教授、書《第二次機器》作者埃裏剋 ? 布萊恩約弗森，休斯敦火箭隊總經理達裏爾 ? 莫雷，凱撒娛樂集團董事長兼CEO加裏 ? 拉夫曼集體盛贊！

l 湛廬文化齣品。

 [作者簡介]

托馬斯·達文波特

l 1954年10月17日齣生於美國。畢業於哈佛大學，曾先後在哈佛商學院、芝加哥大學和波士頓大學任教。還曾擔任埃森哲戰略變革研究院主任，美國知名商學院巴布森學院教授。

l 流程再造、知識管理、注意力經濟三大運動發起者，多次預見商業未來，《財富》500強企業爭相谘詢的企業顧問。

l 書作傢，齣版瞭近20本管理類書，被多個國傢引進齣版，享譽。

金鎮浩

l 沃頓商學院博士。韓國國防大學商業學及統計學教授、分析研究實驗室總監。在韓國已齣版6本著作，其中包括《100個統計常識》（100 Common Senses in Statistics）和《怪誕統計學》（Freak Statistics）。他研究並主持一門教育課程，幫助個人培養分析技能；他也潛行鑽研如何以量化分析解決各種商業和社會問題。

[各方贊譽]

隨著數據信息的日漸增多，數據分析變得越來越重要。《成為數據分析師》是引領大傢進入分析領域的入門書。

——埃裏剋·布萊恩約弗森

麻省理工斯隆管理學院教授，書《第二次機器》作者

達文波特是當今世界數一數二的分析專傢。不管你是想把量化分析融入決策，還是希望在日常工作中和數據分析師有良好的互動，都適閤讀一讀這本書。

——達裏爾·莫雷  

休斯敦火箭隊總經理

《成為數據分析師》一書提供瞭一條關於數據分析的清晰且可行的路綫圖。隻要按部就班，決策者們就能懂得如何運用數據分析架構並檢視問題，進而提齣深入的商業洞見。

——加裏 ? 拉夫曼  

凱撒娛樂集團董事長兼CEO

[目錄]

引 言 數據決策時代，人人都是分析師

第1部分  3大階段、6 大步驟，高效商業決策的秘密

01 階段一：構建問題

良好決策重要的一環

步驟1 從識彆問題開始

找到利益相關者

聚 焦

你所說的是什麼樣的故事

關鍵是，知道你想要什麼

步驟2迴顧之前的發現

構建問題

分析性思維實例

營銷中哪一分錢花得值得

證人與柯林斯夫婦案

02 階段二：解決問題

數據分析的核心

步驟3 每當你建立一個模型時，就必須簡化它

步驟4 收集與測量數據

二手數據的價值

原始數據迎來指數級大爆炸

步驟5 數據分析步驟

模型的類型

改變是一件好事

分析性思維實例

贏得諾貝爾經濟學奬的數據模型

猜疑的丈夫

03 階段三：傳達結果並基於結果采取行動

一步沒走好，就將功虧一簣

步驟6 傳達結果並采取行動

交流的東西

有成功，也有失敗

數據可視化的無限可能

報告的背後是決策流程的提升

當結果不再意味著行動

成功的關鍵

分析性思維實例

預測離婚

FICO 評分，讓信用可評估

價值商店

第2部分  未來人人都是分析師

04 定量分析與創造性大融閤

成就偉大的企業，造就偉大的個體

快速迴顧6 個步驟

創造性分析思維的4 個階段

阿基米德與王冠

創造性思維和見解絕非天生

模式，創造性分析的本質

啤酒和尿布

分析性思維實例

語言能力和阿爾茨海默病

首位數模式—— 一種發現騙子的方法

西濛·漢內斯內幕交易案

05 成為數據分析

培養數據分析能力

當遇到數字時，先開動腦筋

從定量態度到定量知識

以新的思維方式行事比思考新的行動方式更容易

成為數據分析師

分析性思維實例

用數據思維“撬動名校奬學金”

數據分析成就NBA 黃金球隊

06 與數據分析師同行

數據分析無處不在

讓數學人纔成為商業專傢

藝術與科學的結閤

你的分析責任

不懂數學，就做不齣好決策

理想的定量分析師應具備5 種能力

分析性思維實例

思科公司的需求預測

使默剋公司的銷售團隊優化

結 語 數據分析，決戰智能商業時代的關鍵

[精彩樣章]

數據決策時代，人人都是分析師

我們生活在一個數據泛濫的時代。數據正以驚人的速度在增長，每個人的下一秒都會被更多的數據包圍。我們收集數據的主要目的是完善企業、政府和社會層麵的決策製定機製。因此，如果我們無法通過定量分析，利用數據實現更好的決策製定，就是對數據資源的浪費，也有可能造成不良後果。因此，本書緻力於為你展示定量分析的運作方式，以及該如何利用定量分析做齣更好的決策，即使你沒有相關知識背景，也無妨。

數據，創新産品與服務的源泉

數據的力量正在各行各業中崛起。如果你熱愛運動，那肯定知道《點球成金》（Moneyball）這部電影，影片主角奧剋蘭運動傢棒球隊總經理比利· 比恩（Billy Beane）利用球員的錶現數據和分析學革新瞭職業棒球運動。現在，這種革新已經延伸到瞭所有的主流體育項目當中。如果你喜歡玩在綫遊戲，可能知道星佳（Zynga）和美國藝電（Electronic Arts），這些社交網絡遊戲公司正在收集並分析用戶所有的遊戲行為。那電影呢？你也許知道奈飛（Netflix）可以利用算法預測你可能喜歡的電影，好萊塢的一些製片人會利用算法來推斷什麼樣的電影投資迴報率高，美國獨立電影公司相對論傳媒（Relativity Media）就是這麼做的。

數據種類各不相同。有的數據因為事務性用途被收集和管理，比如，企業和機構通過跟蹤員工上班時間和剩餘假期所得的數據。當企業收集到大量數據之後，就希望能讀懂這些數據，並在此基礎上做齣決策。同樣地，也可以利用分析學來研究與人力資源相關的事務性數據，企業可能會提齣“下一年度有多少員工可能會退休”或者“員工休完所有的假期和其年度績效考核之間是否存在關聯”之類的問題。

不過，數據和分析學的作用並不局限於完善內部決策的製定。像榖歌、Facebook、和eBay等許多立足於互聯網的企業，都在利用收集網上交易數據所形成的大數據來支撐決策製定以及為客戶提供新産品和服務。無論你是想實現更富成效的內部決策，還是想為客戶提供更具價值的産品，分析學必不可少，它會對數據進行匯總、分析，並找齣其中的含義和內在關聯。要讀懂並挖掘齣數據的價值，必須藉助數學或統計分析，簡單地說，就是分析學。

數據分析的本質

一般情況下，我們所說的分析是指，使用大量數據、統計和定量分析、解釋和預測模型以及基於事實的管理來推動決策過程與實現價值增生。

根據分析的方法和目的，分析可以被劃分為描述性分析（descriptive analytics）、預測性分析（predictive analytics）和規範性分析（prescriptive analytics）。描述性分析包括數據收集、整理、製錶、製圖以及描述正要研究的事物的特徵，這類分析以往被稱為“報告”。描述性分析可能非常有用，但它不能解釋某種結果齣現的原因或者未來可能會發生的事情。

預測性分析不僅可以對數據特徵和變量（可以假定取值範圍的因素）之間的關係進行描述，還可以基於過去的數據預測未來。預測性分析初次會確定變量之間的關聯，然後基於這種已知關聯預測另一種現象齣現的可能性，比如在看到某個廣告後，一位消費者可能會去買産品的可能性。雖然預測性分析中的預測是基於變量之間的關聯做齣的，但這並不代錶預測性分析都需要明確因果關係。事實上，準確的預測並不一定需要基於因果關係。

規範性分析是更高層次的分析，如實驗設計和優化等。就像醫生會在上建議患者采取什麼行動一樣，實驗設計試圖通過做實驗給齣某些事情發生的原因。為瞭能夠在因果關係研究中信心飽滿地做齣推斷，研究人員必須妥善處理一個或多個獨立的變量，並有效控製其他無關的變量。如果處於實驗環境下的測試組的錶現大大優於對照組，決策製定者就應該推廣這種實驗環境。

優化是規範性分析采用的一種方法，指試圖識彆齣一個特定變量與另一個變量之間理想的關係水平。例如，我們可能會對識彆有可能讓産品實現高收益的價格感興趣。同樣地，優化這種方法能夠識彆齣使零售企業大限度避免缺貨情況的庫存水平。

根據分析采用的方法以及收集和分析的數據類型，我們可以將分析分為定性分析（qualitative analysis）和定量分析（quantitative analysis）。定性分析的目的是深入瞭解某種現象齣現的根本原因和誘因。非結構化數據通常是從少數非代錶性案例中收集而來,並進行瞭非統計性的分析。定性分析是分析的初階段，它通常是探索性研究的有效工具。定量分析是指通過統計、數學或計算的方法對現象進行的實證研究。通常情況下，結構化數據是從大量典型案例中收集而來，並進行統計分析。

為瞭服務於研究者的不同研究目的，存在以下幾種類型的分析：

l 統計學：收集、整理、分析、說明和呈現數據的學科。

l 預測：根據已有數據，預測一些感興趣的變量在未來某個特定時間點的情況。

l 數據挖掘：通過使用算法和統計技術，自動或半自動地提取大量數據中未知的有趣模式。

l 文本挖掘：用類似於數據挖掘的方式從文本中得齣模式和趨勢的過程。

l 優化：在同時滿足約束條件的情況下，按照某些標準，

利用數學方法來尋找優的解決方案。

l 實驗設計：給各組隨機分配被試，然後使用測試組和對照組來推導齣特定結果中存在的因果關係。

雖然此處給齣瞭一係列常用的分析方法，但在使用的過程中，會不可避免地齣現相當大的重疊。例如，迴歸分析（regression analysis）是預測性分析中常用的方法，與此同時，它也是統計學、預測和數據挖掘中常用的方法。此外，時間序列分析（time series analysis）是用於分析數據隨時間變化的一種具體統計方法，在統計學和預測中也經常被用到。

大數據和分析學會改變各行各業的商業職能。任何組織或個人隻要搶先一步掌握大數據，就會奠定至關重要的競爭優勢，就像在小數據時代占據先機進行數據分析的人能在競爭者中脫穎而齣一樣。因此，企業和組織機構必須抓住大數據的曆史機遇。

3 個階段、6 個步驟，人人都能成為高效的決策者

《成為數據分析師》的核心部分描述的是分析性思維的三個主要階段。全書用三個章節分彆對分析性思維的三個主要階段進行瞭詳細描述，同時給齣瞭一些分析實例，這些案例都有一個特點，就是其中有一個特定的分析階段對整個分析工作來說至關重要。以下是3個階段和6個步驟的具體內容。

第1階段  構建問題

l 識彆問題

l 迴顧之前的發現

第2階段  解決問題

l 建模或選擇變量

l 收集數據

l 分析數據

第3階段  傳達結果並基於結果采取行動

l 傳達結果並采取行動

第1 章講述的是分析性思維的第1階段，即構建問題。構建問題的目的是確定分析工作要迴答什麼問題，以及基於這個問題的答案要做齣什麼樣的決策。構建問題是一個非常重要的步驟，因為如果問題是錯的，就算收集再多的數據和進行再復雜的分析，你也無法得到正確的結論。構建問題有兩個步驟，一個是識彆問題，另一個是迴顧之前的發現。在第1章中你會看到，一旦你認為自己已經認識瞭某個問題並確定用分析方法來解決它，那你很可能會發現彆人已經解決瞭這個問題的某些方麵，而這通常能幫你更好地構建問題。

第2 章重點論述瞭分析性思維的第二階段，你可能會認為這個階段是分析工作中重要的階段，即解決問題的階段。在這個階段，需要確定模型中采用的變量，並收集測量這些變量的數據，然後實實在在地進行數據分析。如果你自己不是一位定量分析師，且沒打算成為定量分析師，那麼大部分工作你可能會和定量分析師一起開展。然而，對於你來說，知道哪部分工作是重要的且熟悉操作過程仍然是非常有用的。雖然你也許無法獨立解決問題，你提齣的問題和提供的見解會大大有助於定量分析師得齣一個更好且更有效的解決方案。

第3 章著眼於第三階段，也就是後一個階段，這個階段和其他兩個階段同等重要，卻往往被忽略，即傳達結果並基於結果采取行動。你如何傳達分析結果是至關重要的，因為這直接關係到這個分析結果是否會導緻某種行動。如果一位決策製定者（也許就是你）不理解分析師所做的工作和分析結果代錶著什麼，那麼他就不會樂意基於這個分析結果來製定決策。如果真是這樣，那麼前麵兩個階段的工作你就白做瞭，還不如不做。我們生活在一個博眼球的時代，因此以一種妙趣橫生、能夠吸引注意力的方式傳達分析結果是非常重要的。你不能以紙上談兵的方式來展示你的報告，更不要期望任何人會被這樣的報告打動，而應基於報告上的內容采取相應行動。

接下來的章節將著眼於與分析性思維相關的一些特定問題。其中，第4章討論的是如何在分析工作中發揮創造力，這兩者水火不相容。第5章給齣瞭一些幫助你培養分析能力的方法，當然，前提是你要有這種想法。

第6 章描述瞭一些需要用到分析的非定量分析人員與定量分析師一起有效工作並達成更好的決策的好方法。不用說，這肯定是一種互惠互利的閤作方式。全書列舉瞭大量來自各行各業的分析案例，展示瞭分析是如何被用來解決問題的。書中也提供瞭一些詳細注明瞭如何應用分析的操作單，還有部分內容強調瞭進行分析性思維的簡單方法。

深入探索 Python 數據科學的奧秘：現代數據分析實戰指南 本書導讀 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策和創新的核心資産。本書旨在為緻力於掌握現代數據分析技能的讀者提供一本全麵、深入且極具實踐指導價值的指南。我們聚焦於當前數據科學領域最主流、最高效的工具集——Python及其強大的生態係統，引導讀者從零基礎逐步邁嚮專業數據分析師的行列。本書不僅涵蓋瞭理論基礎，更側重於將這些理論轉化為實際可操作的分析流程。 第一部分：Python 基礎與環境搭建——奠定堅實基石 在正式進入數據分析領域之前，紮實的編程基礎是必不可少的。本部分將詳盡介紹 Python 語言的核心概念，確保讀者能夠流利地運用 Python 進行數據操作。 第1章 Python 語言核心迴顧 本章首先迴顧 Python 的基本語法結構，包括變量、數據類型（如整型、浮點型、字符串和布爾型）的精確使用。隨後深入講解控製流結構：`if-elif-else` 條件判斷和 `for`、`while` 循環，這些是構建任何數據處理邏輯的基礎。我們還將詳細闡述 Python 的復閤數據結構，重點剖析列錶（List）的動態特性、元組（Tuple）的不可變性、集閤（Set）的唯一性操作以及字典（Dictionary）的高效鍵值查找機製。函數（Function）的定義、參數傳遞機製（包括默認參數、可變參數 `args` 和 `kwargs`）的精細控製，是編寫模塊化、可復用代碼的關鍵。此外，麵嚮對象編程（OOP）的基本思想——類（Class）的定義、對象的創建、封裝、繼承和多態的概念，將以數據處理的視角進行闡釋，幫助讀者理解許多高級庫的底層設計思路。異常處理機製（`try-except-finally`）的規範使用，確保瞭數據腳本在麵對意外輸入或錯誤時仍能健壯運行。 第2章 搭建專業級數據分析環境 一個高效的工作環境是數據分析成功的保障。本章指導讀者完成從零開始的配置過程。我們將詳細介紹 Anaconda 發行版的安裝與管理，它是科學計算領域的事實標準。重點講解 Conda 環境管理器的使用，如何創建、激活、切換和維護隔離的 Python 項目環境，避免庫版本衝突。接著，深入介紹 Jupyter Notebook 和 JupyterLab 的使用技巧，包括單元格操作、Markdown 混編、代碼調試和結果可視化內聯顯示等，這是交互式數據探索的黃金標準。此外，還將配置 VS Code 作為專業的 Python IDE，探討代碼自動補全、Linting（代碼風格檢查）和調試工具的集成，以提升編寫復雜分析腳本的效率。文件係統操作（使用 `os` 和 `pathlib` 模塊）的實踐，確保數據文件的讀取和存儲路徑管理井井有條。 第二部分：數據處理的利器——Pandas 深度解析 Pandas 是 Python 數據分析的支柱。本部分將係統地、由淺入深地覆蓋 Pandas 的所有核心功能。 第3章 Pandas 基礎結構與數據導入 本章開篇定義瞭 Pandas 的兩大核心數據結構：`Series`（一維帶標簽數組）和 `DataFrame`（二維帶標簽的錶格數據結構）。我們將剖析它們的內部機製，以及索引（Index）的重要作用。數據導入環節將是重中之重：詳細介紹如何使用 `read_csv` 處理復雜分隔符、缺失值編碼、數據類型推斷；講解 `read_excel` 讀取多工作錶數據；並涵蓋從 SQL 數據庫（使用 `sqlalchemy` 引擎）以及 JSON/HTML 文件中高效提取數據的技術。數據清洗的第一步——數據預覽（`.head()`, `.info()`, `.describe()`）和索引操作（`.loc[]` 和 `.iloc[]` 的精確區彆和使用場景）將通過大量實例加以鞏固。 第4章 數據清洗與預處理的藝術 原始數據往往是“髒”的，本章專注於將噪聲數據轉化為可分析的形態。缺失值（Missing Values）的處理是關鍵，我們將對比不同策略：直接刪除（`dropna`）、均值/中位數/眾數填充，以及更高級的插值方法（如綫性插值）。重復數據識彆與刪除（`duplicated()` 和 `drop_duplicates()`）的流程化處理。數據類型轉換（如將字符串日期轉換為 datetime 對象，或將分類變量編碼為數值）將通過 `.astype()` 和 `to_datetime()` 方法進行深入講解。字符串處理方麵，將利用 Pandas 的 `.str` 訪問器進行正則錶達式匹配、字符串分割、替換和格式化。 第5章 數據重塑與聚閤分析 數據分析的核心往往在於透視和匯總。本章詳細介紹數據重塑技術：使用 `pivot` 和 `pivot_table` 進行多維度交叉分析，掌握其 `index`, `columns`, `values`, `aggfunc` 參數的組閤用法。`groupby()` 聚閤操作是 Pandas 的強大引擎，我們將演示單列、多列分組，以及分組後應用多種聚閤函數（`mean`, `sum`, `count`, `agg`）的復雜場景。數據閤並與連接是處理多個數據集的必備技能：精通 `merge()` 函數，區分內連接（`inner`）、左連接（`left`）、右連接（`right`）和全連接（`outer`）在實際業務問題中的應用。此外，`concat()` 用於堆疊（縱嚮或橫嚮）數據集的技巧也將一並介紹。 第三部分：數據探索性分析（EDA）與可視化 數據可視化是將抽象數字轉化為直觀洞察的關鍵橋梁。本部分聚焦於如何使用 Python 進行有效的探索性數據分析（EDA）和高質量繪圖。 第6章 Matplotlib 與 Seaborn 基礎 本章構建起 Python 可視化的基礎框架。從 Matplotlib 的麵嚮對象接口入手，講解 Figure、Axes、Axis 的層級結構，掌握繪製基礎圖錶（綫圖、散點圖、柱狀圖、直方圖）所需的底層控製能力。重點強調定製化：圖例、標題、坐標軸標簽的精細調整，以及顔色映射（Colormaps）的選擇。隨後，引入 Seaborn 庫，它建立在 Matplotlib 之上，提供更高級的統計圖形接口。我們將學習使用 Seaborn 繪製分布圖（`histplot`, `kdeplot`）、關係圖（`scatterplot`, `regplot`）和分類圖（`boxplot`, `violinplot`），特彆是如何利用 `hue`, `col`, `row` 參數實現多變量的條件可視化，這是 EDA 中發現變量間關係的關鍵手段。 第7章 深入的探索性數據分析（EDA）實踐 EDA 不僅僅是畫圖，更是一個嚴謹的診斷過程。本章將數據分析流程化：首先是單變量分析——通過直方圖和箱綫圖識彆分布的偏態和異常值；其次是雙變量分析——使用相關性矩陣（熱力圖，`heatmap`）來量化數值變量間的綫性關係，並利用散點圖深入探查非綫性關係。分類變量的分析將側重於計數圖（`countplot`）和分組箱綫圖，以理解類彆分布和組間差異。本章將引導讀者通過一係列提問驅動的分析步驟，從數據中提取初步的業務洞察，為後續的建模或報告打下堅實基礎。我們還將介紹 Pandas 內置的 `corr()` 方法以及如何利用它來指導特徵選擇。 第四部分：麵嚮未來的分析——統計建模與機器學習入門 數據分析的終極目標往往是預測或歸因。本部分將引入 Scikit-learn 庫，構建對基礎統計和機器學習模型的理解。 第8章 統計基礎與綫性迴歸 在進行復雜模型之前，必須理解統計推斷的基礎。本章迴顧描述性統計量（均值、標準差、方差、置信區間）的意義。重點講解相關性與因果性的區彆，以及 A/B 測試背後的基本假設檢驗原理（如 T 檢驗的直觀理解）。隨後，引入綫性迴歸模型：從最小二乘法（OLS）的原理齣發，講解如何使用 `statsmodels` 或 Scikit-learn 來擬閤簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸。我們將詳細解讀模型輸齣的 R-squared、P 值和係數的業務含義，並探討多重共綫性等迴歸假設的診斷。 第9章 Scikit-learn 基礎與模型構建流程 Scikit-learn（簡稱 Sklearn）是 Python 機器學習的標準庫。本章將拆解一個完整的模型構建流程，該流程適用於絕大多數預測任務：數據準備（特徵工程）、模型選擇、訓練、評估和調優。我們將重點講解數據標準化（Standardization）和歸一化（Normalization）的必要性及其實現方式。接著，以邏輯迴歸（作為分類問題的基準模型）為例，介紹模型實例的創建、`.fit()` 訓練、`.predict()` 預測的步驟。模型評估指標方麵，將深入解析分類問題的混淆矩陣、準確率、精確率、召迴率和 F1 分數，以及迴歸問題的均方誤差（MSE）和平均絕對誤差（MAE）。 第十章：結論與數據分析師的職業路徑 本書最後一部分總結瞭學習路徑，並對未來發展方嚮進行瞭展望。我們將迴顧從數據獲取、清洗、轉換、可視化到建模的全流程，強調在實際工作中“業務理解優先於工具”的理念。此外，本章還會簡要介紹時間序列分析的初步概念，以及數據分析報告的結構化撰寫原則，幫助讀者將技術成果轉化為可執行的商業建議。掌握這些工具鏈，讀者將能夠自信地應對現代職場中復雜多變的數據挑戰。

評分☆☆☆☆☆

對於我這種對數字敏感，但又缺乏係統性學習的人來說，這本書簡直是一場及時雨。從“正版現貨”的字樣就能看齣齣版方的用心，而且準確的ISBN也方便我進一步查詢和瞭解。剛拿到書的時候，就被它的厚度和內容量給震撼到瞭，但仔細翻閱後，發現裏麵的內容安排得非常閤理。它沒有一開始就拋齣大量的代碼和公式，而是先建立起一個數據分析的思維框架，然後再逐步深入到具體的工具和方法。我特彆欣賞書中關於數據分析流程的講解，從問題的定義到數據收集、清洗、分析、可視化，再到最終的報告和建議，整個流程都非常清晰明瞭。書中提到的很多小技巧，比如如何快速發現數據中的異常值，如何讓圖錶更具說服力，都讓我受益匪淺。感覺這本書就像是一個經驗豐富的老兵，在傳授他多年的戰場經驗，讓我少走瞭很多彎路。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的太給力瞭！作為一個對數據分析充滿熱情但又摸不著頭腦的普通讀者，我一直在尋找一本能夠真正幫助我入門的書籍。“正版現貨”這個詞讓我購買得非常安心，加上明確的ISBN，更是讓我對這本書的質量有瞭信心。打開書的第一頁，我就被它清晰的邏輯和生動的語言所吸引。作者沒有把數據分析講得高高在上，而是從最基礎的概念講起，一步步引導讀者理解其中的奧秘。書中的例子非常貼閤實際，比如如何分析電商平颱的銷售數據，如何預測用戶流失等等，這些都讓我覺得數據分析離我們並不遙遠。我尤其喜歡書中關於數據可視化那一章，作者用瞭大量的圖錶來說明問題，讓原本枯燥的數據變得鮮活起來。讀完這本書，我感覺自己對數據分析有瞭更清晰的認識，也更有信心去深入學習這個領域瞭。它就像是一把鑰匙，為我打開瞭數據分析的大門。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在職場摸爬滾打多年的職場人，我深知技能的重要性。最近一直想轉型，聽朋友說數據分析是個不錯的方嚮，就到處找資料。偶然間發現瞭這本書，封麵上的“正版現貨”讓我覺得靠譜，而且9787213086229這個ISBN也很清晰，感覺齣版方很嚴謹。拿到書之後，我首先是被它的內容編排吸引瞭。它並不是那種枯燥的理論堆砌，而是從實際工作場景齣發，講解瞭數據分析師需要掌握的核心技能，以及如何通過這些技能解決實際問題。書中穿插瞭很多實際案例，讓我能夠學以緻用，而不是死記硬背。特彆是關於數據清洗和預處理的部分，講得非常細緻，很多細節的處理方法都是我在工作中遇到的痛點，這本書給瞭我很好的啓發。而且，它還強調瞭軟技能的重要性，比如溝通、協作等等，這在很多技術類書籍中是比較少見的。我覺得這本書非常適閤想要係統學習數據分析，或者在現有崗位上需要提升數據分析能力的人。

評分☆☆☆☆☆

天呐，這本書簡直就是為我量身定做的！我一直對數據充滿興趣，但總是感覺無從下手，不知道從哪裏開始學起。看到“正版現貨”和這個ISBN，我立刻下單瞭，因為我知道買到正版書的重要性。這本書的優點簡直太多瞭！首先，它的語言非常通俗易懂，即使是零基礎的讀者也能輕鬆理解。作者用瞭很多比喻和類比，把抽象的概念形象化，讓我一下子就明白瞭。其次，書中的案例非常貼近生活和工作，讓我能夠將所學的知識應用到實際中去。例如，書中關於用戶行為分析的部分，我立刻想到瞭自己平時在網上購物的經曆，理解起來就更加深刻瞭。最讓我驚喜的是，這本書不僅講瞭技術層麵的知識，還分享瞭很多數據分析師的職業發展路徑和麵試技巧，這對我這個即將進入職場的新人來說，簡直是無價之寶！我已經迫不及待地想要把書裏的知識應用到我的學習和未來的工作中瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我大開眼界！雖然我不是數據分析領域的專業人士，但一直對這個行業充滿好奇。這本書的標題就非常有吸引力，“成為數據分析師”，這不就是我一直想要的嗎？封麵設計也很簡潔大氣，一看就知道是正版現貨，讓我買得很放心。翻開書本，紙張的質感很好，印刷清晰，排版也很舒服，閱讀體驗一下子就提升瞭。更重要的是，作者的講解方式非常接地氣，沒有太多晦澀難懂的專業術語，而是通過一個個生動的案例，循序漸進地引導讀者進入數據分析的世界。我尤其喜歡其中關於數據可視化那部分，之前總是覺得數據分析離我太遙遠，但這本書用圖錶和圖形的方式，把復雜的數據變得直觀易懂，讓我看到瞭數據背後的故事。這本書讓我對數據分析師這個職業有瞭更深入的瞭解，也激發瞭我進一步學習的動力。感覺就像是找到瞭一位耐心且專業的導師，帶領我一步步揭開數據分析的神秘麵紗。