深入淺齣數據分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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MichaelMilton 著

圖書標籤:

• 數據分析
• 數據挖掘
• 統計學
• Python
• R語言
• 商業分析
• 數據可視化
• 機器學習
• 數據處理
• Excel

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121184772

商品編碼：1035126873

齣版時間：2012-11-01

基本信息

書名:娶個偶像當老公(小助理甜蜜馴夫記)

原價：29.80元

作者：童童

齣版社：瀋陽齣版社

齣版日期：2011-06-01

ISBN：9787544143295

字數：300000

頁碼：331

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.422kg

編輯推薦

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聰明的人，喜歡猜心，也許猜對瞭心，卻失去瞭自己的心。傻氣的人，喜歡給心，也許會人騙，卻磊落坦蕩，永遠不會害怕丟掉自己。內地版《浪漫滿屋》，一個比李英宰更帥更霸道的天王巨星，一個小鳥依人的嬌妻兼營養師兼小助理！他們熾熱又糾結的愛，每一個女生都曾夢想擁有。新浪原創人氣小天後童童，妙筆生花，宣告全民進入偶像時代，讓偶像不再遙遠！這本《娶個偶像當老公》，讓在婚姻和愛情中轉著圈的人，找到瞭心靈的慰藉——看，原來愛，那麼美好。

內容提要

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《娶個偶像當老公》由童敏敏所著。
《娶個偶像當老公》講述瞭：先婚後愛，天王席墨堯不惜賭上自己的演藝生涯，終於搞定他的小助理李君安，眼看著要走上性福又幸福的婚姻大道，可是兩人世界裏，突然殺齣大明星曾經暗戀的老師，還鳩占鵲巢，悍然住進瞭他們的傢裏！平靜甜蜜的生活一夜間變瞭味，席墨堯對老師無微不至的照顧和嗬護，讓李君安醋意漸發，二女一男在一間屋子擦齣對抗的火花……

目錄

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作者介紹

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童敏敏，筆名童童，祖籍浙江，現居安徽。魔羯座的女生，酷酷的堅強的射手魔羯座。信佛，修道，君子，骨子裏是很傳統的儒傢思想。熱愛自由，愛好寫作，齣遊，睡覺，美食。精神偶像：加菲貓，嚮往加菲貓懶散自由快樂、無所畏懼無所事事的生活(讀者：真是沒有理想的人!)。願望：自由的生活，身邊的人健康幸福，給爸爸買輛車(以後去打牌買菜上廁所就可以開車瞭^_^)，把妹妹早點嫁齣去(嗯～願望很陰險一因為……因為偶太愛她瞭，她要不嫁人，我怎麼捨得找婆傢——)，讓漂亮的媽媽每天做傢務(更陰險瞭～)。

文摘

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序言

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《解碼數據：從零開始掌握數據驅動的洞察力》 內容梗概： 《解碼數據：從零開始掌握數據驅動的洞察力》是一本專為希望係統性地理解和應用數據分析的讀者設計的實用指南。本書並非一本純粹的技術手冊，而是旨在構建讀者對數據分析的整體認知框架，從根本上培養數據思維，並提供一套可操作的方法論，幫助他們在復雜的數據海洋中找到有價值的洞察，並將其轉化為實際的決策依據。 本書結構清晰，循序漸進，覆蓋瞭數據分析的各個核心環節，從最初的數據獲取、清洗、探索，到深入的建模、評估，再到最終的溝通與應用。我們不追求羅列大量的算法和工具，而是側重於講解每個步驟背後的原理、邏輯以及在實際場景中的應用考量。無論是市場營銷人員、産品經理、運營專員，還是希望提升自身數據素養的初學者，都能從本書中受益。 核心章節解析： 第一部分：數據思維的基石 第一章：擁抱數據時代：為何數據分析如此重要？ 本章將帶領讀者迴顧數據分析在當今社會中的爆炸式發展和不可替代的作用。我們將探討大數據帶來的機遇與挑戰，闡述不同行業（如商業、科學、醫療、公共服務等）如何利用數據分析優化決策、提升效率、發現新機會。通過生動的案例，揭示數據分析如何從“錦上添花”轉變為“生存必需”。同時，我們將初步建立“數據驅動”的思維模式，強調將數據作為解決問題的核心工具，而非簡單的報告展示。 核心問題： 為什麼數據分析是現代社會不可或缺的能力？數據在哪些方麵改變瞭我們的工作和生活？如何培養初步的數據洞察力？ 第二章：數據分析的全景圖：理解流程與核心要素 本章將描繪數據分析的整個生命周期，從問題的定義、數據的收集，到數據的預處理、探索性分析、建模、評估，最後到結果的溝通與應用。我們將介紹每個階段的主要任務、常見的挑戰以及關鍵的産齣。這有助於讀者建立對數據分析工作的宏觀認識，理解各個環節之間的關聯性，避免在實際操作中迷失方嚮。 核心問題： 數據分析的一般流程是什麼？每個環節扮演著怎樣的角色？理解全景圖如何幫助我們更有效地開展分析工作？ 第二部分：數據準備與探索 第三章：從源頭捕捉價值：數據收集與獲取 數據是分析的燃料。本章將深入探討各種數據來源，包括數據庫、API、日誌文件、傳感器數據、網絡爬蟲，以及人工收集的數據等。我們將討論不同數據來源的特點、優缺點，以及在實際項目中如何選擇閤適的數據源。同時，會強調數據質量的重要性，以及在收集過程中需要考慮的隱私與閤規性問題。 核心問題： 我能從哪裏獲取我需要的數據？不同數據來源有哪些特點？如何確保我獲取的數據是可靠的？ 第四章：淨化數據的藝術：數據清洗與預處理 現實世界的數據往往是“髒”的。本章將聚焦於數據清洗的關鍵技術和策略。我們將講解如何識彆和處理缺失值、異常值、重復值，如何進行數據格式統一、類型轉換，以及如何處理文本數據和日期時間數據。我們會強調數據清洗的邏輯性，以及如何根據具體的分析目標來決定清洗的深度和策略。 核心問題： 為什麼數據清洗如此重要？如何係統性地處理數據中的錯誤和不一緻？哪些常見的清洗技巧能顯著提升數據質量？ 第五章：洞察初現：探索性數據分析（EDA） 探索性數據分析是理解數據、發現模式和提齣假設的關鍵步驟。本章將詳細介紹EDA的常用方法和技巧。我們將學習如何利用統計指標（均值、中位數、方差等）來描述數據特徵，如何利用可視化圖錶（散點圖、柱狀圖、箱綫圖、直方圖等）來揭示變量之間的關係、數據的分布規律以及潛在的趨勢。EDA不僅僅是畫圖，更是與數據進行對話的過程。 核心問題： 如何通過數據可視化快速理解數據？哪些統計量能幫助我把握數據的核心特徵？EDA如何幫助我發現意想不到的模式或問題？ 第三部分：數據建模與分析 第六章：選擇閤適的工具：數據分析方法的選擇 數據分析方法多種多樣，選擇哪種方法取決於分析目標和數據特性。本章將介紹幾種基礎且常用的數據分析方法，如迴歸分析（用於預測數值型變量）、分類分析（用於預測類彆型變量）、聚類分析（用於發現數據分組）等。我們將重點講解這些方法的原理、適用場景、以及在實際應用中需要注意的問題，而非深入復雜的數學推導。 核心問題： 麵對不同的分析目標，我應該選擇哪種數據分析方法？各種方法的優勢和局限性是什麼？ 第七章：構建預測模型：機器學習入門 機器學習是現代數據分析的重要組成部分，能夠幫助我們構建更強大的預測模型。本章將以易於理解的方式介紹一些基礎的機器學習算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、K近鄰等。我們將側重於講解算法的工作原理、如何理解模型輸齣，以及如何進行模型的基本調優。重點是讓讀者理解“模型是什麼”以及“模型如何工作”，為後續深入學習打下基礎。 核心問題： 機器學習是如何工作的？有哪些常見的機器學習算法？如何選擇適閤的算法來解決我的問題？ 第八章：評估模型錶現：如何判斷分析結果的有效性 一個再復雜的模型，如果沒有有效的評估，其結果可能毫無意義。本章將講解如何科學地評估數據分析模型的效果。我們將介紹常見的評估指標，如準確率、召迴率、F1分數、均方誤差（MSE）、R²值等，並解釋它們在不同場景下的含義。同時，我們將探討過擬閤和欠擬閤的問題，以及如何通過交叉驗證等技術來提高模型評估的可靠性。 核心問題： 我的分析結果是可靠的嗎？如何量化我的模型錶現？如何避免模型“看起來很美”但實際效果不佳？ 第四部分：數據溝通與應用 第九章：數據故事的講述者：可視化報告與儀錶盤 再精彩的數據分析，如果不能有效地傳達給他人，其價值也會大打摺扣。本章將專注於數據可視化報告和儀錶盤的創建。我們將學習如何設計清晰、直觀、有說服力的圖錶，如何將分析結果組織成有邏輯性的敘事，以及如何利用儀錶盤實現數據的實時監控和交互式探索。本書將提供設計原則和最佳實踐，幫助讀者將冰冷的數據轉化為引人入勝的故事。 核心問題： 如何用圖錶講好數據故事？一個有效的可視化報告需要具備哪些要素？儀錶盤如何幫助我們更好地理解和監控業務？ 第十章：從洞察到行動：數據分析的落地與迭代 數據分析的最終目的是驅動行動。本章將探討如何將分析結果轉化為實際的業務決策和行動計劃。我們將討論在組織內部推廣數據驅動文化的重要性，以及如何與不同部門的利益相關者有效溝通。同時，我們會強調數據分析是一個持續迭代的過程，需要根據業務反饋和新的數據不斷調整和優化分析策略。 核心問題： 如何將數據分析的發現轉化為具體的業務行動？在落地過程中可能遇到哪些阻礙？如何建立一個持續優化的數據分析體係？ 附錄：常用數據分析工具簡介（非深入講解，僅做方嚮引導） 為幫助讀者快速上手，附錄將簡要介紹一些業界常用的數據分析工具，如Python（Pandas, Scikit-learn）、R、SQL、Excel、Tableau、Power BI等。此部分僅作工具的初步介紹和功能概覽，鼓勵讀者根據自身需求進行進一步學習。 本書特點： 強調思維框架： 側重於培養讀者的數據思維和解決問題的能力，而非單純的技術操作。 循序漸進，易於理解： 內容由淺入深，概念清晰，語言通俗易懂，適閤零基礎的讀者。 注重實操性： 提供大量的案例分析和實踐建議，幫助讀者將理論知識應用於實際工作。 holistic 視角： 涵蓋數據分析的完整流程，幫助讀者建立全局觀。 溝通與應用導嚮： 強調數據分析的最終價值在於驅動決策和行動。 《解碼數據：從零開始掌握數據驅動的洞察力》旨在成為您踏入數據分析領域最可靠的夥伴，幫助您自信地駕馭數據，從中發掘無限可能。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在職場中需要與數據打交道但又沒有接受過專業數據分析培訓的人，我一直在尋找一本能夠快速入門並掌握實用技能的書籍。《深入淺齣數據分析》完全滿足瞭我的需求。這本書的結構設計得非常閤理，從最基礎的概念入手，逐步深入到更復雜的分析技術。我尤其喜歡其中關於“問題定義”和“數據收集”的章節。作者強調瞭在開始分析之前，必須明確分析的目標和需要收集的數據類型，這幫助我避免瞭許多盲目嘗試的彎路。書中提供的各種數據收集方法和工具的介紹，也讓我對如何獲取可靠的數據有瞭更深的認識。更令我驚喜的是，這本書並沒有局限於理論知識，而是提供瞭大量的實戰案例，涵蓋瞭市場營銷、産品優化、風險控製等多個領域。通過學習這些案例，我不僅掌握瞭具體的數據分析方法，還學會瞭如何將這些方法應用到實際工作中。例如，書中關於A/B測試的講解，我立刻就能運用到我負責的産品迭代中，取得瞭不錯的效果。這本書的語言簡潔明瞭，避免瞭使用過多的專業術語，即使是像我這樣的非技術背景的讀者，也能輕鬆理解。它讓我相信，數據分析並非遙不可及，而是每個人都能掌握的強大工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，無疑為那些渴望掌握數據分析技能卻又苦於缺乏係統指導的讀者，提供瞭一個絕佳的資源。它成功地將看似高深莫測的數據分析理論，以一種人人都能理解的方式呈現齣來。我尤其欣賞作者在書中對於“數據倫理”和“批判性思維”的強調。在如今數據爆炸的時代，僅僅學會如何處理數據是遠遠不夠的，更重要的是要理解數據背後的含義，並對其進行審慎的解讀。《深入淺齣數據分析》不僅教授瞭如何提取和分析數據，更重要的是教會瞭如何“讀懂”數據。作者通過一些令人警醒的案例，揭示瞭數據可能存在的偏見，以及如何避免被片麵的數據誤導。這讓我意識到，數據分析不僅是一項技術，更是一種責任。書中關於如何構建清晰的數據報告的部分也讓我受益匪淺。一份好的數據報告，不僅僅是羅列一堆圖錶和數字，更應該是一個引人入勝的故事，能夠清晰地傳達分析的發現，並為決策提供有力的支持。作者在這一部分提供的指導，讓我開始重新審視自己過去撰寫報告的方式，並學習如何讓我的分析結論更具說服力。總而言之，這本書的內容豐富且深刻，涵蓋瞭數據分析的多個重要方麵，並且在傳達知識的同時，也培養瞭讀者的批判性思維和責任感。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身打造的！我之前嘗試過一些技術性很強的數據分析書籍，但往往因為看不懂枯燥的代碼和復雜的統計模型而半途而廢。而《深入淺齣數據分析》則完全不同，它采用瞭一種非常用戶友好的方式來介紹數據分析的整個流程。最讓我印象深刻的是，作者並沒有迴避實際操作中的難點，而是通過一個又一個精心設計的案例，一步步地演示如何將理論知識轉化為實際應用。比如，在講到探索性數據分析（EDA）時，書中詳細介紹瞭如何利用可視化工具來發現數據中的模式和趨勢。我之前總是覺得數據可視化隻是“錦上添花”，但這本書讓我認識到，它實際上是數據分析的“基石”，能夠幫助我們快速理解數據，提齣有價值的假設。作者在講解過程中，穿插瞭許多小技巧和實用建議，例如如何選擇閤適的圖錶類型，以及如何解讀圖錶傳達的信息。這些細節對於新手來說至關重要。更重要的是，這本書不僅僅關注“術”，更注重“道”。它引導讀者思考“為什麼”要進行某項分析，以及分析結果的“意義”是什麼。這種 Pondering 的過程，讓數據分析不再是冷冰冰的數字遊戲，而是充滿瞭智慧和創造力的探索過程。我強烈推薦給所有對數據分析感興趣，但又擔心技術門檻的朋友。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容實在是太棒瞭，它真正做到瞭“深入淺齣”，讓我這個數據分析的“小白”也能夠理解其中的奧妙。我之前嘗試過一些介紹數據分析的書籍，但它們要麼過於理論化，要麼過於偏重技術細節，很難讓我建立起一個完整的知識體係。《深入淺齣數據分析》在這方麵做得非常齣色。作者並沒有急於介紹各種算法和模型，而是首先從數據分析的思維方式入手，教會讀者如何提齣有價值的問題，以及如何從數據的海洋中找到有用的信息。我尤其喜歡書中關於“數據故事”的章節。作者用生動的語言和形象的比喻，闡述瞭如何將枯燥的數據轉化為引人入勝的故事，從而有效地傳達分析的結論，並打動聽眾。這讓我意識到，數據分析不僅僅是技術問題，更是溝通和說服的問題。此外，書中還介紹瞭許多常用的數據分析工具和技術，但都以一種非常易於理解的方式進行講解，並且強調瞭這些工具的實際應用場景。我通過學習這本書，不僅掌握瞭數據分析的基本流程和方法，更重要的是，它激發瞭我對數據分析的熱情，讓我願意花更多的時間去學習和實踐。這本書的價值，遠遠超齣瞭我對一本“入門讀物”的期待。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對數據科學領域充滿好奇的初學者，我最近讀完瞭一本名為《深入淺齣數據分析》的書，它為我打開瞭數據世界的大門。這本書的敘事方式非常吸引人，作者並沒有一開始就拋齣復雜的理論和公式，而是通過生動的故事和貼近生活的例子，循序漸進地引導讀者理解數據分析的核心概念。我尤其喜歡書中關於如何定義一個清晰的數據分析問題的那部分。在現實生活中，我們往往會收集大量數據，但卻不知道如何著手分析，這本書教會我，在開始任何技術操作之前，明確分析目標是多麼重要。作者用瞭一個“找齣影響用戶留存率的關鍵因素”的案例，詳細闡述瞭從一個模糊的需求到具體可操作的分析步驟，這讓我意識到，即使是最簡單的錶象之下，也隱藏著可以被數據揭示的深刻洞察。此外，書中關於數據清洗的章節也讓我受益匪淺。我過去常常覺得數據清洗枯燥乏味，但作者卻將它描繪成一個“偵探破案”的過程，需要耐心、細緻和創造力。識彆缺失值、異常值、重復數據，並采取恰當的處理策略，這不僅是一項技術活，更是一種思維訓練。這本書的語言風格平實易懂，即使是沒有任何編程背景的讀者，也能輕鬆理解其中的邏輯。它讓我看到瞭數據分析的魅力，也激發瞭我深入學習的動力。

評分☆☆☆☆☆

沒塑料封裝，做活動反而漲價瞭

評分☆☆☆☆☆

很好的書，好好學習一下。

評分☆☆☆☆☆

書是沒問題 就是真的太囉嗦

評分☆☆☆☆☆

還好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好

評分☆☆☆☆☆

深入淺齣

評分☆☆☆☆☆

通俗易懂，還不錯。

評分☆☆☆☆☆

書受損很大，就這還京東好店呢，嗬嗬

評分☆☆☆☆☆

非常好的專業書籍，很有幫助。文軒網的書價格閤適，送貨現在也非常及時

評分☆☆☆☆☆

非常好