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深入淺出數(shù)據(jù)分析讀書筆記模板01思維導(dǎo)圖讀書筆記目錄分析內(nèi)容摘要精彩摘錄作者介紹目錄0305020406思維導(dǎo)圖數(shù)據(jù)方法工具人員讀者數(shù)據(jù)分析客戶模型問題圖形執(zhí)行官首席加薪概率假設(shè)公司工作因素本書關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要《深入淺出數(shù)據(jù)分析》以類似“章回小說”的活潑形式,生動(dòng)地向讀者展現(xiàn)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析人員應(yīng)知應(yīng)會(huì)的技術(shù):數(shù)據(jù)分析基本步驟、實(shí)驗(yàn)方法、最優(yōu)化方法、假設(shè)檢驗(yàn)方法、貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法、主觀概率法、啟發(fā)法、直方圖法、回歸法、誤差處理、相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)整理技巧;正文之后,意猶未盡地以三篇附錄介紹數(shù)據(jù)分析十大要?jiǎng)?wù)、R工具及ToolPak工具,在充分展現(xiàn)目標(biāo)知識(shí)以外,為讀者搭建了走向深入研究的橋梁。讀書筆記讀書筆記淺顯易懂,入門級(jí),里面涉及到方法可以滿足日常工作生活中的大多數(shù)需求。果然深入淺出,文字內(nèi)容淺顯易懂,更多的是提供工具和方法。數(shù)據(jù)分析,讀這本書的起因也是想了解這方面內(nèi)容,做了MBTI和結(jié)合自己的日常工作,有以后從事這方面工作的可能。第三章最優(yōu)化介紹可行集,最優(yōu)組合搭配,實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化,通過圖像,利用Excel軟件方便測(cè)算,通過歷史數(shù)據(jù)校對(duì)調(diào)整現(xiàn)有預(yù)測(cè)。散點(diǎn)圖和標(biāo)準(zhǔn)偏差。重點(diǎn)在于邏輯,也就是工作思路。本來想了解一下如何做市場(chǎng)調(diào)研,結(jié)果這本書是關(guān)于“數(shù)據(jù)分析”的,原來數(shù)據(jù)分析≠市場(chǎng)調(diào)研。2021.10:控制變量、最優(yōu)解、適合的圖表類型、回歸、相關(guān)性、excel入門,多多少少都接觸或用過,就HeadFirst來說確實(shí)很HeadFirst。數(shù)據(jù)分析的第一本書,內(nèi)容相對(duì)比較齊全,難度不高,是個(gè)初學(xué)者。內(nèi)容太少,重復(fù)性比較高,感覺上沒有深入只淺出了,比較簡(jiǎn)單,適合剛?cè)腴T看。以故事的形式,深入淺出的介紹了數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)概念,內(nèi)容簡(jiǎn)單直白,概念清晰,邏輯分明。精彩摘錄精彩摘錄進(jìn)行有效的比較是數(shù)據(jù)分析的核心數(shù)據(jù)分析總的來說就是認(rèn)清問題,以及繼而解決問題。有一部分學(xué)習(xí)過程(尤其是短暫記憶轉(zhuǎn)變?yōu)殚L(zhǎng)期記憶的過程)發(fā)生在放下書本之后,大腦需要有自己的時(shí)間進(jìn)行更多處理。如果在這段處理時(shí)間內(nèi)學(xué)新東西,將會(huì)丟失一些剛學(xué)會(huì)的東西。統(tǒng)計(jì)與分析最基本的原理之一就是比較法,它指出,數(shù)據(jù)只有通過相互比較才會(huì)有意義。分析師們的一個(gè)很好的經(jīng)驗(yàn)法則是,當(dāng)你開始懷疑因果關(guān)系的走向時(shí)(如價(jià)值感的下降導(dǎo)致銷量下降),請(qǐng)進(jìn)行反方向思考(如銷量下降導(dǎo)致價(jià)值感下降),看看結(jié)果怎么樣。如果真想學(xué)東西,而且想學(xué)得更快更深入,就要**自己如何集中注意力。要思考自己的思考方式;研究自己的研究方式。分析師常常不夠注重自己要解決的問題,他們拋給別人一些信息,借此推卸自己解決問題和建議決策的義務(wù)。你需要將問題劃分為可管理、可解決的組塊。客戶將根據(jù)你的分析作決策,你需要盡量從他那里多了解一些信息,才能確定問題。目錄分析誰(shuí)適合閱讀本書?我們了解你的大腦在想什么我們了解你在想什么深入淺出系列圖書美譽(yù)元認(rèn)知:對(duì)思考的思考我們的做法你的任務(wù):征服大腦自述技術(shù)顧問組致謝010302040506深入淺出系列圖書美譽(yù)Acme化妝品公司需要你出力數(shù)據(jù)分析就是仔細(xì)推敲證據(jù)首席執(zhí)行官希望數(shù)據(jù)分析師幫他提高銷量1數(shù)據(jù)分析引言分解數(shù)據(jù)確定問題Acme公司首席執(zhí)行官給了你一些反饋客戶將幫助你確定問題1數(shù)據(jù)分析引言分解數(shù)據(jù)把問題和數(shù)據(jù)分解為更小的組塊現(xiàn)在再來看看了解到的情況評(píng)估組塊分析從你介入的那一刻開始提出建議123451數(shù)據(jù)分析引言分解數(shù)據(jù)報(bào)告寫好了首席執(zhí)行官欣賞你的工作一則新聞首席執(zhí)行官確信的觀點(diǎn)讓你誤入歧途你對(duì)外界的假設(shè)和你確信的觀點(diǎn)就是你的心智模型統(tǒng)計(jì)模型取決于心智模型0103020405061數(shù)據(jù)分析引言分解數(shù)據(jù)心智模型應(yīng)當(dāng)包括你不了解的因素首席執(zhí)行官承認(rèn)自己有所不知Acme給你發(fā)來了一長(zhǎng)串原始數(shù)據(jù)深入挖掘數(shù)據(jù)泛美批發(fā)公司確認(rèn)了你的印象123451數(shù)據(jù)分析引言分解數(shù)據(jù)你的分析讓客戶做出了英明的決策回顧你的工作1數(shù)據(jù)分析引言分解數(shù)據(jù)咖啡業(yè)的寒冬到了!星巴仕董事會(huì)將在三個(gè)月內(nèi)召開星巴仕調(diào)查表務(wù)必使用比較法2實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)?zāi)愕睦碚摫容^是破解觀察數(shù)據(jù)的法寶價(jià)值感是導(dǎo)致銷售收入下滑的原因嗎?一位典型客戶的想法觀察分析法充滿混雜因素店址可能對(duì)分析結(jié)果有哪些影響拆分?jǐn)?shù)據(jù)塊,管理混雜因素0103020405062實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)?zāi)愕睦碚撉闆r比預(yù)料的更糟!你需要做一個(gè)實(shí)驗(yàn),指出哪種策略最有效星巴仕首席執(zhí)行官已經(jīng)急不可待星巴仕降價(jià)了一個(gè)月后……123452實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)?zāi)愕睦碚撘钥刂平M為基準(zhǔn)讓我們重新認(rèn)真做一次實(shí)驗(yàn)避免解雇1232實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)?zāi)愕睦碚撘粋€(gè)月后……實(shí)驗(yàn)照樣會(huì)毀于混雜因素精心選擇分組,避免混雜因素隨機(jī)選擇相似組隨機(jī)訪談123452實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)?zāi)愕睦碚摐?zhǔn)備就緒,開始實(shí)驗(yàn)星巴仕找到了與經(jīng)驗(yàn)吻合的銷售策略結(jié)果在此2實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)?zāi)愕睦碚摤F(xiàn)在是浴盆玩具游戲時(shí)間你能控制的變量受到約束條件的限制決策變量是你能控制的因素你碰到了一個(gè)最優(yōu)化問題借助目標(biāo)函數(shù)發(fā)現(xiàn)目標(biāo)123453最優(yōu)化尋找最大值你的目標(biāo)函數(shù)列出有其他約束條件的產(chǎn)品組合在同一張圖形里繪制多種約束條件合理的選擇都出現(xiàn)在可行區(qū)域里新約束條件改變了可行區(qū)域用電子表格實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化0103020405063最優(yōu)化尋找最大值Solver一氣呵成解決最優(yōu)化問題你的模型只是描述了你規(guī)定的情況利潤(rùn)跌穿地板3最優(yōu)化尋找最大值按照分析目標(biāo)校正假設(shè)提防負(fù)相關(guān)變量新方案立竿見影你的假設(shè)立足于不斷變化的實(shí)際情況3最優(yōu)化尋找最大值新軍隊(duì)需要優(yōu)化網(wǎng)站結(jié)果面世,信息設(shè)計(jì)師出局前一位信息設(shè)計(jì)師提交的三份信息圖這些圖形隱含哪些數(shù)據(jù)?體現(xiàn)數(shù)據(jù)!123454數(shù)據(jù)圖形化圖形讓你更精明這是前一位設(shè)計(jì)師主動(dòng)提供的意見數(shù)據(jù)太多絕不會(huì)成為你的問題讓數(shù)據(jù)變美觀也不是你要解決的問題數(shù)據(jù)圖形化的根本在于正確比較你的圖形已經(jīng)比打入冷宮的圖形更有用使用散點(diǎn)圖探索原因0103020405064數(shù)據(jù)圖形化圖形讓你更精明最優(yōu)秀的圖形都是多元圖形同時(shí)展示多張圖形,體現(xiàn)更多變量圖形很棒,但網(wǎng)站掌門人仍不滿意優(yōu)秀的圖形設(shè)計(jì)有助于思考的原因4數(shù)據(jù)圖形化圖形讓你更精明實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)師出聲了實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)師們有自己的假設(shè)客戶欣賞你的工作訂單從四面八方滾滾而來!4數(shù)據(jù)圖形化圖形讓你更精明給我來塊“皮膚”……我們何時(shí)開始生產(chǎn)新手機(jī)皮膚?PodPhone不希望別人看透他們的下一步行動(dòng)我們得知的全部信息5假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)并非如此電膚的分析與數(shù)據(jù)相符嗎?電膚得到了機(jī)密《戰(zhàn)略備忘錄》變量之間可以正相關(guān),也可以負(fù)相關(guān)現(xiàn)實(shí)世界中的各種原因呈網(wǎng)絡(luò)關(guān)系,而非線性關(guān)系假設(shè)幾個(gè)PodPhone備選方案123455假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)并非如此用手頭的資料進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)的核心是證偽借助診斷性找出否定性最小的假設(shè)無(wú)法一一剔除所有假設(shè),但可以判定哪個(gè)假設(shè)最強(qiáng)你剛剛收到一條圖片短信……即將上市!0103020405065假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)并非如此醫(yī)生帶來惱人的消息讓我們逐條細(xì)讀正確性分析蜥蜴流感到底有多普遍?你計(jì)算的是假陽(yáng)性6貝葉斯統(tǒng)計(jì)穿越第一關(guān)這些術(shù)語(yǔ)說的都是條件概率1%的人患蜥蜴流感你需要算算6貝葉斯統(tǒng)計(jì)穿越第一關(guān)你患蜥蜴流感的幾率仍然非常低搜集到新數(shù)據(jù)后,用貝葉斯規(guī)則處理基礎(chǔ)概率用簡(jiǎn)單的整數(shù)思考復(fù)雜的概率6貝葉斯統(tǒng)計(jì)穿越第一關(guān)貝葉斯規(guī)則可以反復(fù)使用第二次試驗(yàn)結(jié)果:陰性新試驗(yàn)的正確性統(tǒng)計(jì)值有變化新信息會(huì)改變你的基礎(chǔ)概率放心多了!123456貝葉斯統(tǒng)計(jì)穿越第一關(guān)背水投資公司需要你效力主觀概率體現(xiàn)專家信念分析師們相互叫陣7主觀概率信念數(shù)字化主觀概率可能表明:根本不存在真正的分歧分析師們答復(fù)的主觀概率首席執(zhí)行官不明白你在忙些什么首席執(zhí)行官欣賞你的工作7主觀概率信念數(shù)字化標(biāo)準(zhǔn)偏差量度分析點(diǎn)與平均值的偏差這條新聞讓你措手不及貝葉斯規(guī)則是修正主觀概率的好辦法首席執(zhí)行官完全知道該怎么處理這條新信息了俄羅斯股民歡欣鼓舞!123457主觀概率信念數(shù)字化邋遢集向市議會(huì)提交了報(bào)告邋遢集已經(jīng)計(jì)量了自己的工作效果邋遢集確實(shí)把鎮(zhèn)上打掃得干干凈凈8啟發(fā)法憑人類的天性作分析他們的任務(wù)是減少散亂垃圾量計(jì)量垃圾量不可行問題刁鉆,回答簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)邦市的散亂垃圾結(jié)構(gòu)復(fù)雜無(wú)法建立和運(yùn)用統(tǒng)一的散亂垃圾計(jì)量模型123458啟發(fā)法憑人類的天性作分析啟發(fā)法是從直覺走向最優(yōu)化的橋梁使用快省樹是否有更簡(jiǎn)單的方法評(píng)估邋遢集的成就?固定模式都具有啟發(fā)性分析完畢,準(zhǔn)備提交看來你的分析打動(dòng)了市議會(huì)的議員們0103020405068啟發(fā)法憑人類的天性作分析員工年度考評(píng)即將到來伸手要錢形式多樣這是歷年加薪記錄直方圖體現(xiàn)每組數(shù)據(jù)的發(fā)生頻數(shù)直方圖不同區(qū)間之間的缺口即數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的缺口123459直方圖數(shù)字的形狀安裝并運(yùn)行R將數(shù)據(jù)加載到R程序R創(chuàng)建了美觀的直方圖用數(shù)據(jù)的子集繪制直方圖加薪談判有回報(bào)談判要求加薪對(duì)你意味著什么?0103020405069直方圖數(shù)字的形狀你打算怎么花這些錢?以獲取大幅度加薪為目的進(jìn)行分析稍等片刻……加薪計(jì)算器!這個(gè)算法的玄機(jī)在于預(yù)測(cè)加薪幅度用散點(diǎn)圖比較兩種變量直線能為客戶指明目標(biāo)01030204050610回歸預(yù)測(cè)使用平均值圖形預(yù)測(cè)每個(gè)區(qū)間內(nèi)的數(shù)值回歸線預(yù)測(cè)出人們的實(shí)際加薪幅度回歸線對(duì)于具有線性相關(guān)特點(diǎn)的數(shù)據(jù)很有用你需要用一個(gè)等式進(jìn)行精確預(yù)測(cè)10回歸預(yù)測(cè)讓R創(chuàng)建一個(gè)回歸對(duì)象回歸方程與散點(diǎn)圖密切相關(guān)加薪計(jì)算器的算法正是回歸方程你的加薪計(jì)算器沒有照計(jì)劃行事……10回歸預(yù)測(cè)客戶大為惱火你的加薪預(yù)測(cè)算法做了什么?客戶組成要求加薪25%的家伙不在模型范圍內(nèi)11誤差合理誤差如何對(duì)待想對(duì)數(shù)據(jù)范圍以外的情況進(jìn)行預(yù)測(cè)的客戶由于使用外插法而慘遭解雇的家伙冷靜下來了你只解決了部分問題扭曲的加薪結(jié)果數(shù)據(jù)看起來是什么樣子?機(jī)會(huì)誤差=實(shí)際結(jié)果與模型預(yù)測(cè)結(jié)果之間的偏差1234511誤差合理誤差誤差對(duì)你和客戶都有好處機(jī)會(huì)誤差訪談定量地指定誤差用均方根誤差定量表示殘差分布11誤差合理誤差R模型知道存在均方根誤差R的線性模型匯總展示了均方根誤差分割的根本目的是管理誤差優(yōu)秀的回歸分析兼具解釋功能和預(yù)測(cè)功能相比原來的模型,分區(qū)模型能更好地處理誤差你的客戶紛紛回頭01030204050611誤差合理誤差《數(shù)據(jù)邦新聞》希望分析銷量你需要知道數(shù)據(jù)表之間的相互關(guān)系這是他們保存的運(yùn)營(yíng)跟蹤數(shù)據(jù)12關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)你能關(guān)聯(lián)嗎?數(shù)據(jù)庫(kù)就是一系列相互有特定關(guān)系的數(shù)據(jù)找到一條貫穿各種關(guān)系的路線,以便進(jìn)行必要的比較創(chuàng)建一份穿過這條路徑的電子表格通過匯總將文章數(shù)目和銷量關(guān)聯(lián)起來看來你的散點(diǎn)圖確實(shí)畫得很好復(fù)制并粘貼所有這些數(shù)據(jù)是件痛苦的事01030204050612關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)你能關(guān)聯(lián)嗎?用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理關(guān)系《數(shù)據(jù)邦新聞》利用你的關(guān)系圖建立了一個(gè)RDBMS《數(shù)據(jù)邦新聞》用SQL提取數(shù)據(jù)RDBMS數(shù)據(jù)可以進(jìn)行無(wú)窮無(wú)盡的比較你上了封面1234512關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)你能關(guān)聯(lián)嗎?剛從停業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手那兒搞到一份客戶名單HeadFirst獵頭公司想為自己的銷售團(tuán)隊(duì)搞到這份名單數(shù)據(jù)分析不可告人的秘密13整理數(shù)據(jù)井然有序清理混亂數(shù)據(jù)的根本在于準(zhǔn)備一旦組織好數(shù)據(jù),就能修復(fù)數(shù)據(jù)將#號(hào)作為分隔符Excel通過分隔符將數(shù)據(jù)分成多個(gè)列13整理數(shù)據(jù)井然有序用SUBSTITUTE替換“^”字符所有的“姓”都整理好了用SUBSTITUTE替換名字模式太麻煩了用嵌套文本公式處理復(fù)雜的模式R能用正則表達(dá)式處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式1234513整理數(shù)據(jù)井然有序用sub指令整理“名”現(xiàn)在可以向客戶交貨了可能尚未大功告成……為數(shù)據(jù)排序,讓重復(fù)數(shù)值集中出現(xiàn)13整理數(shù)據(jù)井然有序這些數(shù)據(jù)有可能來源于某個(gè)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)刪除重復(fù)名字你創(chuàng)建了美觀、整潔、具有唯一性的記錄HeadFirst獵頭公司正在一網(wǎng)打盡各種人才!再見……1234513

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