深入浅出数据分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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MichaelMilton 著

图书标签:

• 数据分析
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• 统计学
• Python
• R语言
• 商业分析
• 数据可视化
• 机器学习
• 数据处理
• Excel

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121184772

商品编码：1035126873

出版时间：2012-11-01

基本信息

书名:娶个偶像当老公(小助理甜蜜驯夫记)

原价：29.80元

作者：童童

出版社：沈阳出版社

出版日期：2011-06-01

ISBN：9787544143295

字数：300000

页码：331

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.422kg

编辑推荐

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聪明的人，喜欢猜心，也许猜对了心，却失去了自己的心。傻气的人，喜欢给心，也许会人骗，却磊落坦荡，永远不会害怕丢掉自己。内地版《浪漫满屋》，一个比李英宰更帅更霸道的天王巨星，一个小鸟依人的娇妻兼营养师兼小助理！他们炽热又纠结的爱，每一个女生都曾梦想拥有。新浪原创人气小天后童童，妙笔生花，宣告全民进入偶像时代，让偶像不再遥远！这本《娶个偶像当老公》，让在婚姻和爱情中转着圈的人，找到了心灵的慰藉——看，原来爱，那么美好。

内容提要

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《娶个偶像当老公》由童敏敏所著。
《娶个偶像当老公》讲述了：先婚后爱，天王席墨尧不惜赌上自己的演艺生涯，终于搞定他的小助理李君安，眼看着要走上性福又幸福的婚姻大道，可是两人世界里，突然杀出大明星曾经暗恋的老师，还鸠占鹊巢，悍然住进了他们的家里！平静甜蜜的生活一夜间变了味，席墨尧对老师无微不至的照顾和呵护，让李君安醋意渐发，二女一男在一间屋子擦出对抗的火花……

目录

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作者介绍

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童敏敏，笔名童童，祖籍浙江，现居安徽。魔羯座的女生，酷酷的坚强的射手魔羯座。信佛，修道，君子，骨子里是很传统的儒家思想。热爱自由，爱好写作，出游，睡觉，美食。精神偶像：加菲猫，向往加菲猫懒散自由快乐、无所畏惧无所事事的生活(读者：真是没有理想的人!)。愿望：自由的生活，身边的人健康幸福，给爸爸买辆车(以后去打牌买菜上厕所就可以开车了^_^)，把妹妹早点嫁出去(嗯～愿望很阴险一因为……因为偶太爱她了，她要不嫁人，我怎么舍得找婆家——)，让漂亮的妈妈每天做家务(更阴险了～)。

文摘

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序言

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《解码数据：从零开始掌握数据驱动的洞察力》 内容梗概： 《解码数据：从零开始掌握数据驱动的洞察力》是一本专为希望系统性地理解和应用数据分析的读者设计的实用指南。本书并非一本纯粹的技术手册，而是旨在构建读者对数据分析的整体认知框架，从根本上培养数据思维，并提供一套可操作的方法论，帮助他们在复杂的数据海洋中找到有价值的洞察，并将其转化为实际的决策依据。 本书结构清晰，循序渐进，覆盖了数据分析的各个核心环节，从最初的数据获取、清洗、探索，到深入的建模、评估，再到最终的沟通与应用。我们不追求罗列大量的算法和工具，而是侧重于讲解每个步骤背后的原理、逻辑以及在实际场景中的应用考量。无论是市场营销人员、产品经理、运营专员，还是希望提升自身数据素养的初学者，都能从本书中受益。 核心章节解析： 第一部分：数据思维的基石 第一章：拥抱数据时代：为何数据分析如此重要？ 本章将带领读者回顾数据分析在当今社会中的爆炸式发展和不可替代的作用。我们将探讨大数据带来的机遇与挑战，阐述不同行业（如商业、科学、医疗、公共服务等）如何利用数据分析优化决策、提升效率、发现新机会。通过生动的案例，揭示数据分析如何从“锦上添花”转变为“生存必需”。同时，我们将初步建立“数据驱动”的思维模式，强调将数据作为解决问题的核心工具，而非简单的报告展示。 核心问题： 为什么数据分析是现代社会不可或缺的能力？数据在哪些方面改变了我们的工作和生活？如何培养初步的数据洞察力？ 第二章：数据分析的全景图：理解流程与核心要素 本章将描绘数据分析的整个生命周期，从问题的定义、数据的收集，到数据的预处理、探索性分析、建模、评估，最后到结果的沟通与应用。我们将介绍每个阶段的主要任务、常见的挑战以及关键的产出。这有助于读者建立对数据分析工作的宏观认识，理解各个环节之间的关联性，避免在实际操作中迷失方向。 核心问题： 数据分析的一般流程是什么？每个环节扮演着怎样的角色？理解全景图如何帮助我们更有效地开展分析工作？ 第二部分：数据准备与探索 第三章：从源头捕捉价值：数据收集与获取 数据是分析的燃料。本章将深入探讨各种数据来源，包括数据库、API、日志文件、传感器数据、网络爬虫，以及人工收集的数据等。我们将讨论不同数据来源的特点、优缺点，以及在实际项目中如何选择合适的数据源。同时，会强调数据质量的重要性，以及在收集过程中需要考虑的隐私与合规性问题。 核心问题： 我能从哪里获取我需要的数据？不同数据来源有哪些特点？如何确保我获取的数据是可靠的？ 第四章：净化数据的艺术：数据清洗与预处理 现实世界的数据往往是“脏”的。本章将聚焦于数据清洗的关键技术和策略。我们将讲解如何识别和处理缺失值、异常值、重复值，如何进行数据格式统一、类型转换，以及如何处理文本数据和日期时间数据。我们会强调数据清洗的逻辑性，以及如何根据具体的分析目标来决定清洗的深度和策略。 核心问题： 为什么数据清洗如此重要？如何系统性地处理数据中的错误和不一致？哪些常见的清洗技巧能显著提升数据质量？ 第五章：洞察初现：探索性数据分析（EDA） 探索性数据分析是理解数据、发现模式和提出假设的关键步骤。本章将详细介绍EDA的常用方法和技巧。我们将学习如何利用统计指标（均值、中位数、方差等）来描述数据特征，如何利用可视化图表（散点图、柱状图、箱线图、直方图等）来揭示变量之间的关系、数据的分布规律以及潜在的趋势。EDA不仅仅是画图，更是与数据进行对话的过程。 核心问题： 如何通过数据可视化快速理解数据？哪些统计量能帮助我把握数据的核心特征？EDA如何帮助我发现意想不到的模式或问题？ 第三部分：数据建模与分析 第六章：选择合适的工具：数据分析方法的选择 数据分析方法多种多样，选择哪种方法取决于分析目标和数据特性。本章将介绍几种基础且常用的数据分析方法，如回归分析（用于预测数值型变量）、分类分析（用于预测类别型变量）、聚类分析（用于发现数据分组）等。我们将重点讲解这些方法的原理、适用场景、以及在实际应用中需要注意的问题，而非深入复杂的数学推导。 核心问题： 面对不同的分析目标，我应该选择哪种数据分析方法？各种方法的优势和局限性是什么？ 第七章：构建预测模型：机器学习入门 机器学习是现代数据分析的重要组成部分，能够帮助我们构建更强大的预测模型。本章将以易于理解的方式介绍一些基础的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、K近邻等。我们将侧重于讲解算法的工作原理、如何理解模型输出，以及如何进行模型的基本调优。重点是让读者理解“模型是什么”以及“模型如何工作”，为后续深入学习打下基础。 核心问题： 机器学习是如何工作的？有哪些常见的机器学习算法？如何选择适合的算法来解决我的问题？ 第八章：评估模型表现：如何判断分析结果的有效性 一个再复杂的模型，如果没有有效的评估，其结果可能毫无意义。本章将讲解如何科学地评估数据分析模型的效果。我们将介绍常见的评估指标，如准确率、召回率、F1分数、均方误差（MSE）、R²值等，并解释它们在不同场景下的含义。同时，我们将探讨过拟合和欠拟合的问题，以及如何通过交叉验证等技术来提高模型评估的可靠性。 核心问题： 我的分析结果是可靠的吗？如何量化我的模型表现？如何避免模型“看起来很美”但实际效果不佳？ 第四部分：数据沟通与应用 第九章：数据故事的讲述者：可视化报告与仪表盘 再精彩的数据分析，如果不能有效地传达给他人，其价值也会大打折扣。本章将专注于数据可视化报告和仪表盘的创建。我们将学习如何设计清晰、直观、有说服力的图表，如何将分析结果组织成有逻辑性的叙事，以及如何利用仪表盘实现数据的实时监控和交互式探索。本书将提供设计原则和最佳实践，帮助读者将冰冷的数据转化为引人入胜的故事。 核心问题： 如何用图表讲好数据故事？一个有效的可视化报告需要具备哪些要素？仪表盘如何帮助我们更好地理解和监控业务？ 第十章：从洞察到行动：数据分析的落地与迭代 数据分析的最终目的是驱动行动。本章将探讨如何将分析结果转化为实际的业务决策和行动计划。我们将讨论在组织内部推广数据驱动文化的重要性，以及如何与不同部门的利益相关者有效沟通。同时，我们会强调数据分析是一个持续迭代的过程，需要根据业务反馈和新的数据不断调整和优化分析策略。 核心问题： 如何将数据分析的发现转化为具体的业务行动？在落地过程中可能遇到哪些阻碍？如何建立一个持续优化的数据分析体系？ 附录：常用数据分析工具简介（非深入讲解，仅做方向引导） 为帮助读者快速上手，附录将简要介绍一些业界常用的数据分析工具，如Python（Pandas, Scikit-learn）、R、SQL、Excel、Tableau、Power BI等。此部分仅作工具的初步介绍和功能概览，鼓励读者根据自身需求进行进一步学习。 本书特点： 强调思维框架： 侧重于培养读者的数据思维和解决问题的能力，而非单纯的技术操作。 循序渐进，易于理解： 内容由浅入深，概念清晰，语言通俗易懂，适合零基础的读者。 注重实操性： 提供大量的案例分析和实践建议，帮助读者将理论知识应用于实际工作。 holistic 视角： 涵盖数据分析的完整流程，帮助读者建立全局观。 沟通与应用导向： 强调数据分析的最终价值在于驱动决策和行动。 《解码数据：从零开始掌握数据驱动的洞察力》旨在成为您踏入数据分析领域最可靠的伙伴，帮助您自信地驾驭数据，从中发掘无限可能。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对数据科学领域充满好奇的初学者，我最近读完了一本名为《深入浅出数据分析》的书，它为我打开了数据世界的大门。这本书的叙事方式非常吸引人，作者并没有一开始就抛出复杂的理论和公式，而是通过生动的故事和贴近生活的例子，循序渐进地引导读者理解数据分析的核心概念。我尤其喜欢书中关于如何定义一个清晰的数据分析问题的那部分。在现实生活中，我们往往会收集大量数据，但却不知道如何着手分析，这本书教会我，在开始任何技术操作之前，明确分析目标是多么重要。作者用了一个“找出影响用户留存率的关键因素”的案例，详细阐述了从一个模糊的需求到具体可操作的分析步骤，这让我意识到，即使是最简单的表象之下，也隐藏着可以被数据揭示的深刻洞察。此外，书中关于数据清洗的章节也让我受益匪浅。我过去常常觉得数据清洗枯燥乏味，但作者却将它描绘成一个“侦探破案”的过程，需要耐心、细致和创造力。识别缺失值、异常值、重复数据，并采取恰当的处理策略，这不仅是一项技术活，更是一种思维训练。这本书的语言风格平实易懂，即使是没有任何编程背景的读者，也能轻松理解其中的逻辑。它让我看到了数据分析的魅力，也激发了我深入学习的动力。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在职场中需要与数据打交道但又没有接受过专业数据分析培训的人，我一直在寻找一本能够快速入门并掌握实用技能的书籍。《深入浅出数据分析》完全满足了我的需求。这本书的结构设计得非常合理，从最基础的概念入手，逐步深入到更复杂的分析技术。我尤其喜欢其中关于“问题定义”和“数据收集”的章节。作者强调了在开始分析之前，必须明确分析的目标和需要收集的数据类型，这帮助我避免了许多盲目尝试的弯路。书中提供的各种数据收集方法和工具的介绍，也让我对如何获取可靠的数据有了更深的认识。更令我惊喜的是，这本书并没有局限于理论知识，而是提供了大量的实战案例，涵盖了市场营销、产品优化、风险控制等多个领域。通过学习这些案例，我不仅掌握了具体的数据分析方法，还学会了如何将这些方法应用到实际工作中。例如，书中关于A/B测试的讲解，我立刻就能运用到我负责的产品迭代中，取得了不错的效果。这本书的语言简洁明了，避免了使用过多的专业术语，即使是像我这样的非技术背景的读者，也能轻松理解。它让我相信，数据分析并非遥不可及，而是每个人都能掌握的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容实在是太棒了，它真正做到了“深入浅出”，让我这个数据分析的“小白”也能够理解其中的奥妙。我之前尝试过一些介绍数据分析的书籍，但它们要么过于理论化，要么过于偏重技术细节，很难让我建立起一个完整的知识体系。《深入浅出数据分析》在这方面做得非常出色。作者并没有急于介绍各种算法和模型，而是首先从数据分析的思维方式入手，教会读者如何提出有价值的问题，以及如何从数据的海洋中找到有用的信息。我尤其喜欢书中关于“数据故事”的章节。作者用生动的语言和形象的比喻，阐述了如何将枯燥的数据转化为引人入胜的故事，从而有效地传达分析的结论，并打动听众。这让我意识到，数据分析不仅仅是技术问题，更是沟通和说服的问题。此外，书中还介绍了许多常用的数据分析工具和技术，但都以一种非常易于理解的方式进行讲解，并且强调了这些工具的实际应用场景。我通过学习这本书，不仅掌握了数据分析的基本流程和方法，更重要的是，它激发了我对数据分析的热情，让我愿意花更多的时间去学习和实践。这本书的价值，远远超出了我对一本“入门读物”的期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身打造的！我之前尝试过一些技术性很强的数据分析书籍，但往往因为看不懂枯燥的代码和复杂的统计模型而半途而废。而《深入浅出数据分析》则完全不同，它采用了一种非常用户友好的方式来介绍数据分析的整个流程。最让我印象深刻的是，作者并没有回避实际操作中的难点，而是通过一个又一个精心设计的案例，一步步地演示如何将理论知识转化为实际应用。比如，在讲到探索性数据分析（EDA）时，书中详细介绍了如何利用可视化工具来发现数据中的模式和趋势。我之前总是觉得数据可视化只是“锦上添花”，但这本书让我认识到，它实际上是数据分析的“基石”，能够帮助我们快速理解数据，提出有价值的假设。作者在讲解过程中，穿插了许多小技巧和实用建议，例如如何选择合适的图表类型，以及如何解读图表传达的信息。这些细节对于新手来说至关重要。更重要的是，这本书不仅仅关注“术”，更注重“道”。它引导读者思考“为什么”要进行某项分析，以及分析结果的“意义”是什么。这种 Pondering 的过程，让数据分析不再是冷冰冰的数字游戏，而是充满了智慧和创造力的探索过程。我强烈推荐给所有对数据分析感兴趣，但又担心技术门槛的朋友。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，无疑为那些渴望掌握数据分析技能却又苦于缺乏系统指导的读者，提供了一个绝佳的资源。它成功地将看似高深莫测的数据分析理论，以一种人人都能理解的方式呈现出来。我尤其欣赏作者在书中对于“数据伦理”和“批判性思维”的强调。在如今数据爆炸的时代，仅仅学会如何处理数据是远远不够的，更重要的是要理解数据背后的含义，并对其进行审慎的解读。《深入浅出数据分析》不仅教授了如何提取和分析数据，更重要的是教会了如何“读懂”数据。作者通过一些令人警醒的案例，揭示了数据可能存在的偏见，以及如何避免被片面的数据误导。这让我意识到，数据分析不仅是一项技术，更是一种责任。书中关于如何构建清晰的数据报告的部分也让我受益匪浅。一份好的数据报告，不仅仅是罗列一堆图表和数字，更应该是一个引人入胜的故事，能够清晰地传达分析的发现，并为决策提供有力的支持。作者在这一部分提供的指导，让我开始重新审视自己过去撰写报告的方式，并学习如何让我的分析结论更具说服力。总而言之，这本书的内容丰富且深刻，涵盖了数据分析的多个重要方面，并且在传达知识的同时，也培养了读者的批判性思维和责任感。

评分☆☆☆☆☆

呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃呃

评分☆☆☆☆☆

非常好的一本书，浅显易懂

评分☆☆☆☆☆

书受损很大，就这还京东好店呢，呵呵

评分☆☆☆☆☆

这是一本好书

评分☆☆☆☆☆

哈可以

评分☆☆☆☆☆

一次性买了很多书，要好好学习了

评分☆☆☆☆☆

哈可以

评分☆☆☆☆☆

经常在京东买书，还是值得信赖的

评分☆☆☆☆☆

经典书籍，入门级，还是感觉有点难