數據分析實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[日] 酒捲隆治，裏洋平 著，肖峰 譯

圖書標籤:

• 數據分析
• Python
• 數據挖掘
• 統計分析
• 機器學習
• 數據可視化
• 商業分析
• 數據處理
• Pandas
• NumPy

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115454539

版次：01

商品編碼：12087869

包裝：平裝

叢書名： 圖靈程序設計叢書

開本：大32開

齣版時間：2017-05-01

頁數：254

正文語種：中文

編輯推薦

如何恢復銷售額？
哪種廣告的效果會更好？
遊戲用戶為何會流失？
如何讓組隊遊戲充滿樂趣？
……
一綫數據分析師教你用數據搞定！

1.通過8個真實的商業案例，學會用數據分析解決商業難題。
2.使用未經清洗的原始數據，體驗真實的數據分析流程。
（在其他同類書中，經常故意使用和書中內容高度相符的數據來分析，但是讀者會發現在實際的業務中使用書中的方法卻很睏難，數據分析實戰 的各個案例中提供的都是zui原始的數據，需要在使用前進行加工。針對這些數據，如何靈活使用統計解析工具來處理，作者也給齣瞭詳細的介紹。）
3.網羅柱狀圖、交叉列錶統計、A/B測試、多元迴歸分析、邏輯迴歸分析、主成分分析、聚類、決策樹分析、機器學習等數據分析方法。
4.數據分析實戰 使用的數據和R腳本代碼可下載。

內容簡介

數據分析實戰 由實戰經驗豐富的兩位數據分析師執筆，數據分析實戰 首先介紹瞭商業領域裏通用的數據分析框架，然後根據該框架，結閤8個真實的案例，詳細解說瞭通過數據分析解決各種商業問題的流程，讓讀者在解決問題的過程中學習各種數據分析方法，包括柱狀圖、交叉列錶統計、A/B測試、多元迴歸分析、邏輯迴歸分析、聚類、主成分分析、決策樹分析、機器學習等。特彆是書中使用的數據都是未經清洗的原始數據，對如何加工數據以用於數據分析也進行瞭詳細的介紹。讀者可以使用R語言實際操作數據，體驗真實的數據分析流程，避免紙上談兵。

作者簡介

酒捲隆治（作者）
浦和齣身。環境學博士畢業。就職於株式會社DRECOM數據分析部門。擅長人類行動日誌的分析。現主要從事社交遊戲和在綫服務的日誌分析工作。

裏洋平（作者）
種子島齣身。就職於株式會社DRECOM數據分析部門。擅長使用R語言進行數據分析，現主要從事數據分析環境的搭建和數據分析工作。閤著有《數據科學養成讀本》（技術評論社）、《R包使用手冊》（東京圖書）。

肖峰（譯者）
日本東京工業大學計算機工學博士。曾在日本樂天株式會社樂天技術研究所從事研究工作。2013年迴國後加入新浪，現任新浪個性化推薦團隊算法負責人。擁有豐富的數據分析與建模能力。

目錄

第1章　數據科學傢的工作 1
1．1　什麼是數據科學傢 2
1．2　3種類型的數據科學傢 5
1．3　數據科學傢的現狀 8
第2章　商業數據分析流程 9
2．1　數據分析的5個流程 10
2．2　現狀和預期 12
2．3　發現問題 13
2．4　數據的收集和加工 19
2．5　數據分析 24
2．6　解決對策 27
2．7　小結 29

[分析基礎]篇
第3章　案例1—柱狀圖
為什麼銷售額會減少 35
3．1　現狀和預期 36
3．2　發現問題 38
3．3　數據的收集和加工 39
3．4　數據分析 46
3．5　解決對策 49
3．6　小結 50
3．7　詳細的R代碼 51

第4章　案例2—交叉列錶統計
什麼樣的顧客會選擇離開 61
4．1　現狀和預期 62
4．2　發現問題 64
4．3　數據的收集和加工 65
4．4　數據分析 69
4．5　解決對策 73
4．6　小結 75
4．7　詳細的R代碼 76

第5章　案例3—A/B測試
哪種廣告的效果更好 83
5．1　現狀和預期 84
5．2　發現問題 86
5．3　數據的收集和加工 88
5．4　數據分析 96
5．5　解決對策 98
5．6　小結 99
5．7　詳細的R代碼 100

第6章　案例4—多元迴歸分析 105
如何通過各種廣告的組閤獲得更多的用戶 105
6．1　現狀和預期 106
6．2　發現問題 108
6．3　數據的收集 112
6．4　數據分析 114
6．5　解決對策 117
6．6　小結 119
6．7　詳細的R代碼 120

[分析應用]篇
第7章　案例5—邏輯迴歸分析
根據過去的行為能否預測當下 125
7．1　期望增加遊戲的智能手機用戶量 126
7．2　是用戶賬號遷轉設定失敗導緻的問題嗎 128
7．3　在數據不包含正解的情況下收集數據 131
7．4　驗證是否能夠建立模型 144
7．5　解決對策 148
7．6　小結 149
7．7　詳細的R代碼 150

第8章　案例6—聚類
應該選擇什麼樣的目標用戶群 163
8．1　希望瞭解用戶的特點 164
8．2　基於行為模式的用戶分類 165
8．3　把主成分作為自變量來使用 168
8．4　進行聚類 176
8．5　解決對策 180
8．6　小結 181
8．7　詳細的R代碼 182

第9章　案例7—決策樹分析
具有哪些行為的用戶會是長期用戶 193
9．1　希望減少用戶開始遊戲後不久就離開的情況 194
9．2　瞭解“樂趣”的結構 195
9．3　把類作為自變量 198
9．4　進行決策樹分析 210
9．5　解決對策 213
9．6　小結 215
9．7　詳細的R代碼 216

第10章　案例8—機器學習
如何讓組隊遊戲充滿樂趣 233
10．1　使組隊作戰的樂趣最大化 234
10．2　利用數據分析為服務增加附加價值 236
10．3　在數據中排除星期的影響 238
10．4　構建預測模型 241
10．5　解決對策 248
10．6　小結 249
10．7　詳細的R代碼 250

《數據分析實戰》 內容梗概 本書是一本麵嚮初學者和希望提升數據分析技能的專業人士的實用指南。它深入淺齣地講解瞭數據分析的核心概念、常用方法以及在實際工作場景中的應用。從數據收集、清洗、探索性數據分析（EDA）到模型構建、結果解讀和可視化呈現，本書一步步帶領讀者掌握數據驅動決策的全過程。 本書特色 實戰導嚮： 每一個概念和技術都緊密結閤實際案例，讀者可以通過動手實踐，將理論知識轉化為解決問題的能力。 循序漸進： 內容從基礎概念講起，逐步深入到高級技巧，確保不同基礎的讀者都能跟上學習節奏。 工具多樣： 介紹瞭多種主流的數據分析工具和編程語言，如Python（Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn）、SQL以及Excel，幫助讀者構建多樣化的技能棧。 覆蓋廣泛： 涵蓋瞭數據分析的各個環節，包括業務理解、數據獲取、數據預處理、探索性分析、特徵工程、模型選擇與評估、結果溝通等。 圖文並茂： 大量圖錶、代碼示例和流程圖，使抽象的概念更加直觀易懂。 讀者對象 渴望掌握數據分析技能的初學者。 希望將數據分析應用於業務決策的各行業從業人員，包括市場營銷、産品運營、金融、電商、谘詢等。 希望係統學習或鞏固數據分析知識的學生。 對數據科學領域感興趣的轉行者。 目錄概覽 第一部分：數據分析基礎 第一章：數據分析概述 什麼是數據分析？ 為什麼數據分析如此重要？ 數據分析的流程和核心環節 數據分析師的角色與職責 常見的數據分析誤區與挑戰 第二章：數據收集與獲取 數據來源的分類（內部數據、外部數據、公開數據集） SQL基礎：從數據庫中提取數據 Web Scraping（網絡爬蟲）入門 API接口的使用 Excel在數據收集中的應用 第三章：數據清洗與預處理 理解數據質量的重要性 缺失值處理：識彆、填充與刪除 異常值檢測與處理 數據格式統一與轉換 重復數據識彆與刪除 數據類型轉換與校驗 構建乾淨、可用的數據集 第四章：探索性數據分析（EDA） EDA的目標與方法 描述性統計：均值、中位數、方差、標準差、百分位數等 數據分布的可視化：直方圖、箱綫圖、密度圖 變量間的關係探索：散點圖、相關係數矩陣 分類變量分析：計數圖、條形圖、交叉錶 使用Python進行EDA（Pandas, Matplotlib, Seaborn） 第二部分：數據分析進階 第五章：特徵工程 什麼是特徵工程？其重要性。 特徵創建：基於現有特徵生成新特徵 特徵轉換：對數變換、平方根變換、標準化、歸一化 分類特徵編碼：獨熱編碼、標簽編碼、序數編碼 處理文本數據：詞袋模型、TF-IDF 日期與時間特徵處理 第六章：統計學在數據分析中的應用 假設檢驗基礎：P值、顯著性水平 T檢驗、Z檢驗、卡方檢驗的應用場景 方差分析（ANOVA） 相關性與因果性：區分與理解 抽樣方法與樣本量選擇 第七章：數據可視化進階 數據可視化原則：清晰、準確、富有洞察力 選擇閤適的可視化圖錶 多維數據可視化技術 交互式可視化工具（例如：Plotly, Bokeh） 構建有效的儀錶盤（Dashboard） 使用Python進行高級可視化 第三部分：數據分析模型與應用 第八章：監督學習模型入門 什麼是監督學習？ 迴歸模型：綫性迴歸、多項式迴歸 分類模型：邏輯迴歸、K近鄰（KNN）、決策樹 模型訓練與評估：訓練集、測試集、交叉驗證 評價指標：迴歸（MSE, RMSE, MAE, R-squared），分類（Accuracy, Precision, Recall, F1-score, AUC） 第九章：無監督學習模型應用 什麼是無監督學習？ 聚類分析：K-Means算法 降維技術：主成分分析（PCA） 關聯規則挖掘（Apriori算法） 第十章：時間序列分析基礎 時間序列數據的特點 時間序列分解：趨勢、季節性、周期性、殘差 移動平均法 指數平滑法 ARIMA模型簡介 第十一章：A/B測試與實驗設計 A/B測試的核心思想 如何設計一個有效的A/B測試 樣本量計算與數據收集 結果分析與解讀 常見A/B測試誤區 第四部分：數據分析實踐與案例 第十二章：商業數據分析案例 案例一：用戶流失預測 業務場景：電信/SaaS行業用戶流失分析 數據準備與特徵構建 模型選擇與訓練（以邏輯迴歸為例） 結果解讀與業務建議 案例二：銷售額預測 業務場景：零售行業銷售預測 時間序列分析與迴歸模型結閤 模型評估與優化 案例三：用戶分群（畫像） 業務場景：電商/內容平颱用戶畫像構建 聚類分析的應用 用戶畫像解讀與營銷策略製定 第十三章：數據分析報告的撰寫與溝通 數據分析報告的結構 如何清晰地呈現分析結果 有效的圖錶選擇與設計 如何嚮非技術背景的受眾解釋復雜概念 製作具有說服力的演示文稿 第十四章：數據分析工具生態 Python生態係統迴顧（Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, Plotly） SQL工具的選擇與使用 Excel在數據分析中的補充作用 BI（商業智能）工具簡介（如Tableau, Power BI） 其他流行的數據分析與機器學習框架 第十五章：數據分析的未來趨勢 自動化數據分析（AutoML） 深度學習在數據分析中的應用 大數據技術棧簡介（Hadoop, Spark） 數據隱私與倫理考量 持續學習與職業發展建議 詳細內容闡述 第一章：數據分析概述 本章將為讀者構建一個關於數據分析的宏觀認識。我們會從“是什麼”、“為什麼”、“怎麼做”這三個核心問題入手，闡述數據分析在當今信息爆炸時代的重要價值。讀者將瞭解數據分析不僅僅是簡單的數字計算，而是通過數據揭示現象、洞察規律、預測未來並指導決策的科學方法。我們將詳細介紹數據分析的典型流程，包括業務理解、數據收集、數據清洗、探索性數據分析、模型構建、結果評估與溝通等關鍵步驟，並分析數據分析師在不同組織中所扮演的角色及其必備的技能。同時，也會指齣在實際操作中可能遇到的常見誤區，如過度擬閤、數據偏差、錯誤的數據解讀等，幫助讀者規避潛在的陷阱。 第二章：數據收集與獲取 高效準確的數據是數據分析的基石。本章將係統介紹多種數據收集和獲取的技術與方法。我們會從最基礎的SQL語言講起，教授讀者如何使用SQL查詢語句從關係型數據庫中提取所需的數據，理解 JOIN、WHERE、GROUP BY 等核心概念。對於需要從網頁上獲取結構化或非結構化數據的場景，將介紹網絡爬蟲的基本原理和常用庫（如BeautifulSoup, Scrapy），並強調爬蟲的閤法性與道德規範。此外，還會講解如何利用API接口訪問外部數據源，以及在某些簡單場景下Excel作為數據源的便利性。本章旨在讓讀者掌握從不同渠道獲取數據的能力，為後續的分析奠定基礎。 第三章：數據清洗與預處理 真實世界的數據往往是“髒”的，充滿瞭缺失值、異常值、格式不一緻等問題。本章將聚焦於數據清洗和預處理的關鍵技術，這是數據分析中耗時最長但也至關重要的環節。讀者將學會如何係統地識彆和處理缺失值（如均值/中位數填充、插值、刪除），如何檢測並處理可能影響分析結果的異常值，如何進行數據格式的統一和轉換（如日期格式、文本編碼），以及如何處理重復數據。通過一係列的實際操作和代碼示例，讀者將掌握將原始、雜亂的數據轉化為乾淨、規範、可用於分析的數據集的技巧。 第四章：探索性數據分析（EDA） 在對數據進行清洗後，EDA是深入理解數據、發現模式和提齣假設的關鍵階段。本章將詳細介紹EDA的各種技術和可視化方法。讀者將學習如何計算和理解描述性統計量（如均值、方差、百分位數），如何利用直方圖、箱綫圖、密度圖等可視化工具探索數據的分布特徵，以及如何通過散點圖、相關係數矩陣、條形圖等來分析變量之間的關係。我們將重點展示如何使用Python中的Pandas、Matplotlib和Seaborn庫高效地進行EDA，幫助讀者從海量數據中提取初步的洞察，為後續建模提供方嚮。 第五章：特徵工程 特徵工程是數據分析和機器學習中的“藝術”，其目的是通過對原始數據進行轉換、組閤或創建新特徵，以提升模型的性能和可解釋性。本章將深入講解特徵工程的各個方麵。讀者將學習如何根據業務理解創建有意義的新特徵，如何應用各種變換方法（如對數變換、標準化、歸一化）來處理特徵的尺度和分布，以及如何對分類變量進行有效的編碼（獨熱編碼、標簽編碼等）。此外，還將介紹如何處理文本數據，如構建詞袋模型和計算TF-IDF，以及如何從日期和時間數據中提取有用的信息。 第六章：統計學在數據分析中的應用 統計學是數據分析的理論基石。本章將介紹統計學在數據分析中的關鍵應用。讀者將學習假設檢驗的基本原理，理解P值和顯著性水平的概念，並掌握T檢驗、Z檢驗、卡方檢驗等常用統計檢驗方法的應用場景。此外，還將介紹方差分析（ANOVA）用於比較多個組的均值，以及區分相關性和因果性的重要性。理解這些統計學概念，有助於讀者更嚴謹地解釋分析結果，並做齣更可靠的推斷。 第七章：數據可視化進階 數據可視化是將復雜數據轉化為易於理解的圖形的過程。本章將帶領讀者進入數據可視化的進階領域。在掌握瞭基本圖錶的基礎上，我們將探討數據可視化設計的原則，如清晰性、準確性和信息傳達效率。讀者將學習如何選擇最適閤特定數據和目的的可視化圖錶，如何處理多維數據，以及如何利用交互式可視化工具（如Plotly, Bokeh）來增強用戶體驗。最後，還將指導讀者如何構建具有商業價值的儀錶盤（Dashboard），以實現高效的數據監控和洞察。 第八章：監督學習模型入門 當我們需要根據已知數據預測未知結果時，監督學習模型就派上瞭用場。本章將為讀者揭示監督學習的奧秘，並介紹幾種常用的模型。我們將從迴歸模型開始，講解綫性迴歸和多項式迴歸，以及如何評估它們的性能。接著，我們將深入分類模型，包括邏輯迴歸、K近鄰（KNN）和決策樹，並詳細介紹模型訓練、交叉驗證、以及分類模型常用的評價指標（如準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC）。本章將通過大量的代碼示例，幫助讀者理解模型的原理和實踐過程。 第九章：無監督學習模型應用 與監督學習不同，無監督學習在沒有預設標簽的情況下，旨在發現數據中的內在結構和模式。本章將介紹無監督學習的兩種核心應用：聚類分析和降維。讀者將學習K-Means算法如何在數據中找到相似的數據點分組，以及主成分分析（PCA）如何通過降維技術來簡化高維數據，同時保留大部分信息。此外，還會觸及關聯規則挖掘，例如Apriori算法，它在發現項集之間的關聯性方麵發揮重要作用，常用於商品推薦等場景。 第十章：時間序列分析基礎 許多業務數據都具有時間序列的特性，如股票價格、銷售額、網站流量等。本章將專注於時間序列分析的基礎知識。讀者將學習時間序列數據的特有模式，如趨勢、季節性、周期性和隨機波動。我們將介紹幾種常用的分析方法，包括移動平均法和指數平滑法，它們能幫助我們平滑數據並預測未來的趨勢。此外，還會對ARIMA模型進行初步介紹，為讀者理解更復雜的時序模型打下基礎。 第十一章：A/B測試與實驗設計 在數字産品開發和營銷活動中，A/B測試是一種科學評估不同方案效果的有效手段。本章將詳細講解A/B測試的設計、執行和分析過程。讀者將學習如何明確測試目標，如何設計對照組和實驗組，如何計算所需的樣本量以保證統計效力，以及如何解讀測試結果並做齣基於數據的決策。本章還將強調常見的A/B測試誤區，如過早停止測試、忽略統計顯著性等，幫助讀者規避潛在的錯誤。 第十二章：商業數據分析案例 理論結閤實踐是學習數據分析的最佳途徑。本章將通過三個貼近實際業務的案例，鞏固讀者在前麵章節所學的知識。案例一將聚焦於用戶流失預測，涵蓋從數據準備、特徵構建到模型訓練（以邏輯迴歸為例）的全過程，並討論如何將模型結果轉化為降低用戶流失的業務建議。案例二則關注銷售額預測，結閤時間序列分析與迴歸模型，並通過模型評估與優化來提升預測精度。案例三將演示如何利用聚類分析技術對用戶進行分群，從而構建精細的用戶畫像，為個性化營銷提供依據。 第十三章：數據分析報告的撰寫與溝通 再有價值的數據分析，如果不能有效地傳達給相關方，其價值也將大打摺扣。本章將指導讀者如何撰寫一份清晰、簡潔、有說服力的數據分析報告，並有效地進行口頭溝通。我們將梳理數據分析報告的標準結構，講解如何選擇閤適的圖錶來清晰地呈現分析結果，並教授如何用通俗易懂的語言嚮非技術背景的聽眾解釋復雜的分析過程和結論。本章旨在提升讀者的溝通能力，確保數據分析的價值能夠被最大化地利用。 第十四章：數據分析工具生態 本章將對本書介紹的各種數據分析工具進行一個全麵的迴顧和總結。我們將再次強調Python生態係統的強大之處，包括Pandas、NumPy、Scikit-learn、Matplotlib、Seaborn和Plotly等核心庫。同時，也會迴顧SQL在數據提取中的重要性，以及Excel在數據探索和初步處理中的輔助作用。此外，還將簡要介紹商業智能（BI）工具（如Tableau, Power BI）的功能，它們能夠幫助用戶構建交互式儀錶盤，實現更直觀的數據可視化和業務監控。 第十五章：數據分析的未來趨勢 數據科學領域日新月異，本章將展望數據分析的未來發展趨勢。讀者將瞭解到自動化機器學習（AutoML）如何簡化模型構建過程，以及深度學習在處理圖像、文本等復雜數據方麵的潛力。同時，我們也會簡要介紹大數據技術棧（如Hadoop, Spark）是如何支撐大規模數據分析的。最後，本章將強調數據隱私和倫理考量在數據分析中的重要性，並為讀者提供持續學習和職業發展的建議，幫助他們在不斷變化的技術環境中保持競爭力。 本書旨在成為讀者在數據分析旅程中的可靠夥伴，通過理論講解與實踐操作相結閤的方式，幫助讀者掌握數據分析的核心技能，並能夠自信地將數據應用於實際工作中，解決復雜問題，驅動業務增長。

評分☆☆☆☆☆

這是一本讓我覺得“讀有所值”的書。從書本的裝幀設計到內容編排，都透著一股嚴謹認真的態度。《數據分析實戰》在提供豐富的數據分析方法和工具的同時，並沒有忽視對數據分析倫理和責任的探討。這一點在我看來尤為重要，尤其是在當前數據泄露和隱私問題日益突齣的背景下。 書中關於如何進行負責任的數據收集、存儲和使用，以及如何避免分析中的偏見和歧視，都給予瞭我深刻的啓示。這不僅僅是一本技術手冊，更是一本關於如何成為一個閤格的數據分析師的指南。我尤其欣賞書中對“數據故事”的強調，它教我如何將分析結果轉化為引人入勝的故事，從而更好地影響決策者。讀完這本書，我感覺自己不僅在技能上得到瞭提升，在職業素養上也得到瞭升華。它讓我意識到，數據分析不僅僅是關於數字和算法，更是關於如何運用這些工具來解決真實世界的問題，並為社會帶來積極的影響。

評分☆☆☆☆☆

《數據分析實戰》這本書，簡直是為那些希望將理論知識轉化為實際技能的讀者量身定做的。它最大的優點在於其內容的“厚度”和“實用性”兼備。書中對每一個分析步驟的講解都力求細緻入微，從數據獲取、數據清洗、數據探索，到模型構建和結果解讀，環環相扣，幾乎沒有任何遺漏。 讓我受益匪淺的是書中關於“數據可視化”部分的講解。它不僅僅是教我如何製作漂亮的圖錶，更重要的是教我如何通過可視化來有效地溝通數據洞察。書中提供的圖錶類型選擇建議，以及如何根據不同的分析目的來設計可視化方案，都為我提供瞭寶貴的指導。我嘗試按照書中的方法，為我的工作項目製作瞭幾個數據報告，效果齣奇地好，客戶和同事都對數據的呈現方式贊不絕口。這本書讓我深刻理解到，數據分析的最終目的不是為瞭分析而分析，而是為瞭驅動決策，而清晰有效的數據可視化是實現這一目標的關鍵環節。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是我近期遇到的寶藏！之前對數據分析一直有點模糊的概念，知道它重要，但總覺得門檻很高，不知從何下手。《數據分析實戰》這本書就像一位耐心細緻的嚮導，一步步地把我從零基礎引進瞭數據分析的世界。它沒有上來就堆砌各種高深的理論，而是從最基礎的思維方式講起，比如如何清晰地定義問題，如何從海量數據中提煉齣有價值的信息，以及如何用數據說話，而不是被數據牽著鼻子走。 書中舉的例子都非常貼閤實際工作場景，比如如何分析用戶行為來優化産品，如何通過數據來預測銷售趨勢，這些都讓我茅塞頓開。我最喜歡的是它對SQL和Python的講解，簡直是手把手教學，即使我之前沒有接觸過編程，也能跟著書中的代碼一步步操作，最終獨立完成一些簡單的分析任務。而且，書中對於圖錶製作的講解也非常到位，不僅教我怎麼做，更重要的是教我為什麼這麼做，如何選擇最適閤錶達數據的圖錶類型，讓我的分析結果更加直觀易懂。讀完這本書，我感覺自己不再是那個麵對數據束手無策的“小白”瞭，而是有瞭一套行之有效的分析框架和工具，能自信地去探索和解決實際問題。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，《數據分析實戰》這本書的價值遠超我的預期。它最大的亮點在於其“實戰”二字，真的做到瞭理論與實踐的完美結閤。書中不像有些書籍那樣，隻是羅列枯燥的概念和公式，而是通過一係列真實世界的數據集和場景，引導讀者親手去解決問題。我特彆欣賞作者的敘述方式，非常流暢，而且邏輯性很強。他會先提齣一個實際業務中的挑戰，然後層層剖析，介紹需要用到的數據分析方法和工具，並給齣詳細的操作步驟。 讓我印象深刻的是，書中對於“數據清洗”這個環節的重視和深入講解。很多新手往往會忽略數據清洗的重要性，導緻後續的分析結果齣現偏差。《數據分析實戰》卻花瞭大量的篇幅來講解如何處理缺失值、異常值、重復值，以及如何進行數據轉換和整閤。這部分內容對於我來說是“及時雨”，讓我避免瞭很多不必要的彎路。而且，書中不僅僅是教你怎麼“做”，更重要的是讓你理解“為什麼這樣做”，背後的邏輯是什麼。這使得我在解決實際問題時，不僅能照搬書中的方法，更能舉一反三，靈活運用。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗絕對是一場“盛宴”，它以一種非常生動有趣的方式，打開瞭我對數據分析的新認知。之前我對數據分析的理解，可能還停留在Excel錶格裏的簡單統計，但《數據分析實戰》讓我看到瞭數據更廣闊的應用場景和更深邃的洞察力。書中沒有使用過於晦澀的專業術語，而是用通俗易懂的語言，將復雜的概念解釋得明明白白。 我尤其喜歡書中穿插的各種小故事和案例，它們讓枯燥的數據分析過程變得鮮活起來。比如，書中通過分析某個電商平颱的評論數據，來揭示用戶真正關注的痛點，這個案例讓我驚嘆於數據背後隱藏的巨大價值。而且，這本書非常注重培養讀者的批判性思維。它不僅僅教你如何從數據中得齣結論，更強調如何去質疑結論，如何去識彆數據中的偏差和陷阱。這種思維方式的培養，比單純掌握工具更重要。我感覺自己不僅僅是在學習一項技術，更是在學習一種全新的思考問題的方式，一種更加理性、更加客觀的解決問題的方法。

評分☆☆☆☆☆

不錯！

評分☆☆☆☆☆

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很不錯，值得一讀。

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哈哈啦啦啦基金

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很好用，快遞服務好，價格實惠

評分☆☆☆☆☆

習慣性好評，希望京東越做越好

評分☆☆☆☆☆

很不錯，值得一讀。

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

確實是一本不錯的好書