具体描述
编辑推荐
我们生活在数据的天地里，你的工作就是淋漓尽致地发挥数据的作用。从哪里起步？米尔顿编著的《深入浅出数据分析》将为你提供帮助：利用Excel或0penoffice应用程序组织数据，在R应用程序中进行进一步整理，通过散点图和直方图找出有意义的模式，借助启发式算法做出结论，通过实验和假定测试预见未来，再以清楚直观的图形展示分析结果。无论你是研究新产品可行性的开发人员，还是评估广告效果的市场营销经理；无论你是向客户呈报数据的营销员，还是管理所有这些数据密集型部门及种种其他事务的个人企业家，《深入浅出数据分析》都能为你带来全面的学习体验，让你将数据转变为事业中有用的工具。
内容简介
《深入浅出数据分析》以类似“章回小说”的活泼形式，生动地向读者展现出色的数据分析人员应知应会的技术：数据分析基本步骤、实验方法、优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧；正文之后，意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要务、R工具及ToolPak工具，在充分展现目标知识以外，为读者搭建了走向深入研究的桥梁。
作者简介
Michael Milton,将自己的大半职业生涯献给了非盈利机构，帮助这些机构解析和处理，从赞助人那里收集来的数据，提高融资能力。Michael Milton拥有新佛罗里达学院哲学学位及耶鲁大学宗教伦理学学位。多年来，他博览群书，这些书籍虽字字珠玑，却枯燥乏味；蓦然抬首，深入浅出（HeadFirst）系列图书让他眼前一亮，他欣然抓住机会，写出了这本同样字字珠玑，兼振奋人心的书。走出图书馆和书店，人们会看到他在跑步、摄影，以及亲手酿制啤酒。内页插图
目录
1 数据分析引言：分解数据2 实验：检验你的理论
3 z优化：寻找z大值
4 数据图形化：图形让你更精明
5 假设检验：假设并非如此
6 贝叶斯统计：穿越d一关
7 主观概率：信念数字化
8 启发法：凭人类的天性作分析
9 直方图：数字的形状
10 回归：预测
11 误差：合理误差
12 相关数据库：你能关联吗？
13 整理数据：井然有序
附录A 尾声：正文未及的十大要诀
附录B 安装R：启动R！
附录C 安装Excel分析工具：ToolPak
精彩书摘
吉姆：我们应该把这些数字忘掉，尽量多争取。数字不会让我们知道别人认为我们配得多少工资。老板心里有一个数字范围，我们要想办法争取上限值。乔：我同意大部分数字都对我们没用，不会让我们知道别人认为我们配得多少工资。我也不知道该怎么摸清这一点。数字会让我们知道平均值，要求平均水平准没错。
吉姆：平均水平？你准是在开玩笑，干嘛想着中等？目标定高点！
弗兰克：我想应该更细致地分析分析，我们的信息很充分，谁知道这些数据会告诉我们什么呢？
乔：我们必须保险点，要随大流。中等水平很保险，只要求出加薪列的平均值，然后要求加这么多就行了。
吉姆：真是缩头乌龟！
弗兰克：看，数据表明职员是否提出过加薪、加薪年份、职员性别。这些数据对我们很有用，我们只要把数据调整成合适的格式就行。
吉姆：好吧，高手，说来听听。
弗兰克：没问题。首先，我们得想办法把这些数字整理成更有意义的……
前言/序言
译者序
2010年2月，春节将至，我向博文视点的某个邮箱寄出了一封请求参加翻译任何一本图书的邮件。很快，有人回信了，内容简单明了：请下载并试译第1章1~17页内容。落款是博文视点编辑徐定翔。于是我试译，寄出，然后等待。春节过去了，一切都从节日的慵懒中苏醒过来——包括我的试译结果——它来了：通过。合作事项很快商定，工作就这样开始了。
如今已是2010年8月，稿件已如期交付，按照出版惯例，我可以占用一点篇幅，谈谈这本书。
正如O’Reilly出版社的HeadFirst系列的其他图书那样，本书在语言组织、排版设计方面非常有特色，用“新颖”二字形容毫不为过，用“周到”二字形容也十分妥当。
其构思跌宕起伏，其行文妙趣横生，无论读者是职场老手，还是业界新人；无论是字斟句酌，还是信手翻阅，相信都能跟着文字在职场中走上几回，体味数据分析领域的乐趣与挑战。一本技术图书，在传道授业之外，又为读者送上了章回小说的精彩。
这些设计巧妙的“章回”生动地向读者展现了数据分析基本步骤、实验方法、z优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧，此后意犹未尽，又以3篇附录介绍数据分析十大要务、R工具及ToolPak工具，在尽情展现目标知识以外，为读者搭建了走向深入研究的桥梁。
与我们司空见惯的很多书籍不一样，本书更愿意引导读者进行思考，而不愿向读者灌输现成的条条框框去禁锢读者的想象空间。在本书点到即止的启发下，读者很有可能跃跃欲试，急不可待地要把目光投向更宽、更深的知识领域，发掘更多的数据分析知识，以便早日成为数据分析达人。
文章字里行间流露出作者传道授业的热忱，以下仅举两例：一是设法克服术语的障碍。这一点，英语使用者恐怕比中文使用者体会更深，层出不穷的英语术语甚至让以英语为母语的读者感到厌倦和头痛，作者深知这一点，于是尽量用浅显的语言表述，解除英语读者的心头之患；至于中文，感谢祖国语言的优秀特性，倘若作为译者的我没有在这里帮倒忙，术语方面的问题甚至可以忽略不计了。
二是设法实现理论与实践的转化。理论如何向实践转化，一向是学习者的难题。然而本书精心构思的“章回”体裁，却让理论知识与实际操作水乳交融，职场气息扑面而来，除了谈分析，作者也谈经济、谈局势、谈心理、谈做人，涉猎广泛，面面俱到。
能够理解，作者希望这本书成为读者书架上的常备手册，在读者走进数据分析领域之初，或是遇到从业疑难时，提供力所能及的帮助。我也如此希望。
z后，请容我借本序致谢：
感谢博文视点。
感谢徐定翔编辑对我的信任和指教。
感谢家人对我的理解和支持。
李芳
2010年8月
用户评价
读完这本书，我感觉自己像是获得了一把解锁新世界大门的钥匙。它让我明白了，数据分析并非高不可攀，而是每个人都可以学习和掌握的一项技能，尤其是在当今这个信息爆炸的时代。这本书的“Michael Milton”这个名字，可能对于一些技术圈的人来说并不陌生，但对于我这样的初学者来说，也正是因为作者能够用如此浅显易懂的方式来讲解，才让我能够真正领略到数据分析的魅力。它不仅仅是关于技术，更是一种思维方式的转变。它教会我如何用批判性的眼光去看待数据，如何从数据中发现规律，如何利用数据来做出更明智的判断。我之前也曾对很多热门的职业方向有所观望，但数据分析的灵活性和广泛的应用性，让我觉得它是一个非常有潜力的领域。这本书就像是一次高质量的启蒙，让我对自己的学习方向有了更清晰的规划。我非常期待能够将书中学到的知识应用到我自己的工作和生活中，去解决一些实际的问题，去创造一些新的价值。
评分这本书真的给了我一个全新的视角来理解数据。我一直以为数据分析是个很神秘很高深的领域，感觉只有学过统计学或者编程的“专业人士”才能玩转。但这本书完全颠覆了我的认知，它用非常生动形象的例子，把一些抽象的概念讲得通俗易懂。比如，书中讲到如何通过分析用户的浏览行为来预测他们可能感兴趣的商品，就好像侦探在蛛丝马迹中寻找线索一样，非常有意思。而且，它不仅仅停留在理论层面，还介绍了许多实用的工具和方法，让我感觉自己真的能上手去解决一些实际问题。我特别喜欢其中关于数据可视化的部分，看到那些图表能够把复杂的数据关系一目了然地呈现出来，那种成就感真的无法言喻。这本书就像一位循循善诱的老师，一步步引导我走进数据分析的殿堂，让我不再对这个领域感到畏惧，反而充满了探索的欲望。我之前也尝试过一些技术类的书籍，但很多都写得比较枯燥，读起来像在啃一本字典。而这本书的叙事方式非常流畅，就像在听一个精彩的故事，不知不觉就被吸引进去了。它让我明白，数据分析并不是冰冷的数字堆砌，而是充满智慧和洞察力的过程，能够帮助我们更好地理解世界。
评分这本书的“新华书店正版”标签，让我在购买时就觉得心里很踏实。我一直信赖新华书店的品质，总是能找到一些内容扎实、印刷精美的书籍。拿到这本书后，果然没有让我失望。它的装帧设计非常简洁大方，纸张的质感也很好，阅读起来很舒适。更重要的是，这本书的内容编排合理，逻辑清晰，每个章节都像是一个独立的模块，但又相互关联，共同构成了一个完整的知识体系。作者在讲解过程中，始终保持着一种严谨的态度，但又不会过于死板，而是用一种轻松幽默的语言，将复杂的知识点娓娓道来。我特别喜欢它在每个章节末尾设置的“思考题”或者“实践练习”，这能够帮助我巩固所学的内容，并且鼓励我去主动思考和探索。我之前也买过一些盗版书，内容错误百出，阅读体验极差，这次选择正版书，真的是一个非常正确的决定。这本书不仅仅是一本技术书籍，更像是一件艺术品，让我愿意花时间和精力去品读和学习。
评分这本书最让我惊喜的地方在于它对“程序设计”这一块的处理方式。我之前对编程一直抱有一种“学不会、记不住”的心态，总觉得那是属于天才的领域。但这本书在讲解数据分析的实践过程中，巧妙地融入了许多基础的编程概念，而且是用一种非常“接地气”的方式。它没有一开始就抛出一堆复杂的代码，而是从最基本的逻辑和思想开始，让你理解为什么需要编程，编程能做什么，以及如何用简单的指令来指挥计算机帮你处理数据。我尤其记得关于“循环”和“条件判断”的章节，作者用生活中的场景来类比，比如“如果下雨就带伞，否则就不带”，这种简单的逻辑就能映射到编程中的 if-else 语句，让我一下子豁然开朗。而且，书中提供的代码示例都非常简洁，并且都有详细的注释，即使我是一个完全的编程新手，也能跟着一步步地敲出自己的代码，并看到它的运行结果。这种“学以致用”的感觉太棒了，让我不再觉得编程是遥不可及的，而是变成了一个可以通过学习和实践掌握的技能。这本书的出现，让我对编程的恐惧感大大降低，甚至开始有点喜欢上了这种用代码解决问题的感觉。
评分对于“计算机与互联网”这个大背景下的数据分析，这本书也给出了非常清晰的脉络。它并没有将数据分析孤立开来，而是将其置于我们日常生活和工作中无处不在的计算机和互联网环境中进行阐释。我深刻地体会到，我们每天在网上浏览、购物、社交，都在产生海量的数据，而这些数据正是数据分析的宝贵源泉。书中通过一些互联网公司的案例，生动地展示了数据分析如何驱动业务增长，如何帮助企业做出更明智的决策。比如，它提到如何通过分析用户的点击热图来优化网站布局，如何通过分析销售数据来调整营销策略，这些都让我看到了数据分析在实际商业应用中的巨大价值。而且，它还探讨了数据安全和隐私保护等重要议题，提醒我们在利用数据的同时，也要关注潜在的风险。这本书让我意识到，我们身处的数字时代，数据就像新的石油，而数据分析就是提炼和利用这些石油的关键技术。它不仅让我对数据分析有了更深的理解，也让我对互联网的运作机制有了更全面的认识。
评分好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好
评分很好，
评分大数据这么火，咱也学习学习。书已经开始看了。
评分感觉像旧书！没有书膜嘛！
评分很好，
评分还行吧，买来看看
评分同事很喜欢 大家争着看
评分给姐姐买的东西，姐姐还是比较喜欢的，也还不错，比较值得推荐。
评分大数据这么火，咱也学习学习。书已经开始看了。
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