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数据思维实践(内容一致,印次、封面或原价不同,统一售价,随机发货)
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数据思维实践(内容一致,印次、封面或原价不同,统一售价,随机发货)

  • 作者:潘蕊
  • 出版社:北京大学出版社
  • ISBN:9787301296141
  • 出版日期:2018年07月01日
  • 页数:256
  • 定价:¥79.00
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    • 出版社
    • ISBN
      9787301296141
    • 作者
    • 页数
      256
    • 出版时间
      2018年07月01日
    • 定价
      ¥79.00
    • 所属分类
    内容提要
    在大数据时代的背景下,商业分析能力显得尤为重要,具有商业分析能力的人才供不应求。不同于其他经典的统计学教科书,本书是一本非常实用的数据分析实战指导手册。
    《数据思维实践 从零经验到数据英才》的灵感来源于狗熊会“人才计划”,全书框架也沿用人才计划,以一系列TASK的形式构建。全书涵盖数据分析的选题与背景、数据的获取与描述、模型的建立、表达与沟通和实战案例收录五大核心模块
    本书适合数据分析入门者、对商业分析感兴趣的或正在从事相关工作的读者,可以帮助读者建立系统的数据分析框架,提高利用数据分析工具进行业务分析的能力,从而成为一位具有商业分析能力的数据科学人才。
    目录
    第1章选题与背景

    1.1TASK概述

    1.2确定选题

    1.2.1选题的思考路径

    1.2.2可能的选题方向

    1.2.3补充材料

    1.2.4课后作业

    1.3学写背景介绍

    1.3.1如何写背景介绍

    1.3.2背景介绍经常出现的问题

    1.3.3课后作业

    1.4范例与点评

    1.4.1范例一

    1.4.2范例二

    1.4.3范例三

    第2章数据的获取与描述

    2.1数据的获取

    2.1.1搭建框架

    2.1.2确定问题形式

    2.1.3选措辞、排结构

    2.1.4评估、预测试

    2.1.5课后作业

    2.2数据介绍与说明

    2.2.1数据变量说明表

    2.2.2用PPT介绍数据

    2.2.3常见的问题

    2.2.4课后作业

    2.3数据的描述——外表美

    2.3.1描述分析简介

    2.3.2描述分析的整体规范

    2.3.3统计图的规范

    2.3.4课后作业

    2.4数据的��述——内在美

    2.4.1准确使用统计图

    2.4.2写好描述性文字

    2.4.3扩展阅读材料

    2.4.4课后作业

    2.5范例与点评

    2.5.1范例一

    2.5.2范例二

    2.5.3范例三

    第3章模型的建立

    3.1建模的流程

    3.1.1建模前的准备

    3.1.2模型的选择与建立

    3.1.3模型的解读与评价

    3.1.4课后作业

    3.2无监督学习:数据降维

    3.2.1主成分分析

    3.2.2因子分析

    3.2.3课后作业

    3.3无监督学习:聚类分析

    3.3.1聚类分析概述

    3.3.2层次聚类法

    3.3.3K均值聚类法

    3.3.4课后作业

    3.4有监督的学习:连续型因变量

    3.4.1模型的建立与估计

    3.4.2结果的整理与解读

    3.4.3模型诊断与改进技巧

    3.4.4模型选择:准则和步骤

    3.4.5课后作业

    3.5有监督的学习:离散型因变量

    3.5.1逻辑回归模型

    3.5.2模型的评价

    3.5.3决策树

    3.5.4课后作业

    3.6文本分析

    3.6.1文本分析可以干什么

    3.6.2文本分析的主要内容

    3.6.3文本分析基本流程

    3.6.4文本分析示例

    3.6.5课后作业

    第4章表达与沟通

    4.1报告的撰写

    4.1.1报告概述

    4.1.2报告的核心要素

    4.1.3如何撰写**的报告

    4.1.4课后作业

    4.2PPT的制作

    4.2.1PPT的特点

    4.2.2制作PPT的步骤

    4.2.3示范与点评

    4.2.4课后作业

    4.3以PPT为核心的表达与沟通

    4.3.1从“表达与沟通”的角度看PPT制作的问题

    4.3.2表达与沟通的注意事项

    4.3.3课后作业

    4.4代码规范

    4.4.1代码注释

    4.4.2代码命名规则

    4.4.3代码模块化

    4.4.4代码调试

    4.4.5代码效率优化

    4.4.6课后作业

    第5章实战案例

    5.1案例一

    5.2案例二

    5.3案例三

    5.4案例四

    5.5案例五

    5.6案例六

    参考文献
    编辑推荐语
    (1) 实战。完全跳脱理论层面,**在于提高数据分析实战能力。
    (2) TASK。**的TASK驱动人才培养模式,以一个个TASK(任务)促使读者主动学习和思考。
    (3) 方向。汇聚狗熊会团队应用型数据科学人才培养的成果,大大拉近高校与产业的距离,为数据科学教育指明方向。

    与描述相符

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