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『簡體書』拥抱大数据：新常态下的数据分析典型案例

書城自編碼： 2679882
分類：簡體書→大陸圖書→管理→市場/營銷
作者： 李倩星,王震
國際書號(ISBN)： 9787545441178
出版社： 广东经济出版社有限公司
出版日期： 2015-11-01

頁數/字數： 192页
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 73.6

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編輯推薦：
通俗的语言，精妙的案例，每一个数据分析师都不容错过的**读物！
8个核心的数据分析主题
10个***企业的数据分析经验
24个大数据分析算法
横跨15个行业的典型数据分析实例
內容簡介：
本书首先介绍了大数据的由来与数据分析师的职业前景，概述了大数据的特点及其分析方法，引发读者对数据分析师的向往。然后介绍了如今最流行的近三十种大数据算法，每种算法都附有一个成功的商业案例，通过案例深入分析每种算法的长处、缺点、适用范围等，使读者不仅知其然，更知其所以然。
该书比介绍大数据类的书籍具有更多的理论知识，比各种算法的教科书含有更多的实际应用，是两者的绝妙过渡，适合对大数据有一定了解的读者，可以帮助读者在短时间内深入学习大数据分析的算法体系，并进一步帮助读者挑选需要精学的、适合自己的算法。
關於作者：
李倩星，毕业于西南大学统计系。擅长操作包括SPSS在内的多种数据分析软件。通晓多种数据分析算法的原理与应用，并能利用其解决实际问题。曾在大数据培训机构PPV课程做答疑老师，指导多人找到适合自己发展的大数据之路。时刻关注着大数据行业的最新动态，深度分析过大数据行业最新的商业案例，掌握了案例背后的大数据算法原理及其应用商机。
王震，澳大利亚伊迪科文大学毕业，现执教于沈阳理工大学艺术设计学院，副教授。长期从事动画游戏设计、虚拟现实、互动多媒体、大数据等研究及教学工作。
目錄：
目录：（部分）
第一章 为什么市场需要数据分析师
1.1 大数据的前世今生
1.2 大数据的具体定义
1.3 数据分析行业现状及巨大缺口
第二章 什么是数据分析师
2.1 明确两个概念
2.2 从四份招聘简历说起
2.2.1 第一份招聘简历要求
2.2.2 第二份招聘简历要求
2.2.3 第三份招聘简历要求
2.2.4 第四份招聘简历要求
2.3 数据分析师常见专业出身
2.3.1 数学与应用数学、统计学专业
2.3.2 经济管理类专业
2.3.3 计算机理论类专业
2.3.4 计算机应用类专业
2.3.5 其他专业
2.4 数据分析师可从事行业
2.4.1 互联网行业
2.4.2 制造行业
2.4.3 投资分析行业
2.4.4 咨询行业
2.4.5 其他类公司综述
第三章 如何成为数据分析师
3.1 数据分析师基础知识储备
3.1.1 基础统计知识
3.1.2 基础的数据库知识
3.1.3 Office办公软件和专业数据分析工具
3.1.4 基础算法编程知识
3.1.5 业务知识
3.1.6 一些数据分析经验
3.1.7 小结
3.2 数据分析师常用工具盘点
3.2.1 Excel
3.2.2 SPSS
3.2.3 STATA
3.2.4 Eviews
3.2.5 SAS
3.2.6 Matlab
3.2.7 R
3.2.8 小结
3.3 数据分析师应该学习的网络课程
3.3.1 MOOC类课程
3.3.2 网上学习平台
3.3.3 现场培训班
第四章 描述性统计分析
4.1 频数分布分析：用统计图解决伦敦霍乱
4.1.1 可怕的英国霍乱
4.1.2 约翰医生的实地调查
4.1.3 对伦敦霍乱平息过程的分析
4.1.4 频数分布分析总结
4.2 关注数据代表性：统计学家改良轰炸机
4.2.1 “二战”盟国轰炸德国伤亡惨重
4.2.2 轰炸机的返航率得到提高
4.2.3 对轰炸机改进过程的分析
4.2.4 数据代表性总结
4.3 异常值分析：1号店提升营销精准率
4.3.1 1号店的数据分析案例
4.3.2 1号店数据分析过程
4.3.3 异常值分析总结
4.4 对比分析：刻画豆瓣变现具体压力
4.4.1 豆瓣变现的难题
4.4.2 豆瓣变现的具体压力
4.4.3 对比分析总结
4.5 描述性统计分析概述：淘宝箱店类目分析
4.5.1 淘宝箱店类目背景
4.5.2 箱店类目分析实解
4.5.3 描述性统计分析小结
內容試閱：
前言
自2012年起，工商界宣布正式进入大数据时代，数据挖掘引发了各行各业的变革。许多青年俊彦都希望从事大数据的相关职业，比如成为最受众人瞩目的数据分析师。但是数据分析是一门统计、计算机、数据库等多个专业交叉的领域，而高校教育与市场应用又有较大的脱节，这种理论知识的难于掌握和教育资源的难以获得使得许多人都对数据分析师这一职业望而却步。本书的目的就是通过丰富的案例为读者讲解数据分析师所需要掌握的基础知识，帮助读者快速踏入数据分析的领域。
博观而约取，厚积而薄发。本书攫取大数据领域最经典的案例，采用深入浅出的语言，将枯燥的理论知识用易于理解的形式表达出来。全书兼顾趣味性和实用性于一体，通过阅读本书，读者可以深入地了解大数据究竟是什么、如何成为数据分析师，以及熟练地掌握数据分析师的必备技能并理解这些技能在各行各业中的用处。本书是带领读者走入大数据领域的绝佳敲门砖，可以为读者后续的职业发展打下良好基础。
因受作者水平和成书时间所限，本书难免存有疏漏和不当之处，敬请指正。
本书特色
1．案例丰富全面，各行各业的读者都可以从本书中学到知识。
本书共有近三十个案例，涉及零售业、电商业、餐饮业、金融业、公共服务业、博彩业、体育业等多个行业，其中有平易近人、随处可用的案例，也有难得一见、使用高新技术的案例；有规模宏大、使用多方资源的案例，也有见微知著、仅需一个灵感就能完成的案例；有成功的案例，也有失败的案例。这些多行业、多角度、多层次的案例使得本书的可读性十分强，无论什么行业的读者都可以找到数据分析在本行业中的应用，同时读者也可以了解到数据分析师如何在不同行业中发挥作用。
2．理论知识扎实，可以帮助读者构建完整的数据分析知识体系。
本书中每一个案例都有详尽的分析过程，读者在阅读案例时，不仅可以看到每个案例的来龙去脉，同时也可以学习到案例中的数据分析师使用了什么样的数据分析方法，这些方法又有什么样的特点。本书并不要求读者有深厚的数学功底，即便是文科生也可以轻松读完整本书，书中的数学公式都有详尽的解释和例子，同时，本书的理论知识具有完整的组织结构，通过阅读本书，读者可以构建起一个完整的数据分析知识体系，了解数据分析师的基础、中级、高级技能分别是什么，对自身能力和未来努力的方向有更清晰的认识。
3．简明扼要的语言，丰富但不冗余的图例和解释。
本书语言简明扼要，诙谐有趣，丰富的图例和解释使得读者可以对书中介绍的分析方法留下深刻印象。本书在保持篇幅简洁的同时，尽可能言简意赅地解释了每种数据分析方法的理论原理和应用范围，以及它们各自的优缺点。同时，本书舍弃了对具体的代码实现或软件操作的讲解，而将主要笔墨用于理论方法的介绍。读者通过对本书中理论知识的学习，可以更容易地阅读晦涩的专业软件书籍，无论读者想要学习哪种具体的软件，本书所提供的理论知识都是必需的。
本书内容及体系结构
第1章为什么市场需要数据分析师
本章从大数据的起源和现状入手，揭示了大数据时代如何为数据分析带来巨大的机遇，并使用数字说明数据分析师行业的巨大缺口，进而回答了为什么市场需要数据分析师这一问题，激发读者对数据分析师这一职业的热情。
第2章什么是数据分析师
本章主要介绍了数据分析师的专业出身、从事行业和主要职责。通过对不同类型的数据分析师的技能和知识储备进行介绍，展示了数据分析师这一职业的不同细分岗位，帮助读者进一步找到自己的细分定位，以及未来的努力方向。
第3章如何成为数据分析师
在回答了是什么和为什么后，本章涉及了怎么做。本章一般性地概括出数据分析师所普遍需要的基础知识和技能，以及数据分析师常用的软件，并比较了这些数据分析软件的优劣。同时本章还为读者推荐了一些免费的或收费的学习资源，通过这些学习资源，读者可以通过自学成为一位优秀的数据分析师。
第4章描述性统计分析
本章通过五个案例介绍了所有数据分析工作的基础——描述性统计分析。通过本章节，读者可以认识到描述性统计分析不但可以作为其他数据分析工作的准备工作，同时也可以独立解决较为复杂的问题。而读者同样可以学习到如何使用描述性统计分析解决零售业、电商业的实际问题。
第5章相关分析与回归分析
回归分析是如今最成熟的数据分析方法之一，本章介绍了小样本数据分析中最为重要的两类分析方法。相关分析和回归分析广泛地应用于金融业和评估业，在大样本数据分析中同样有这二者的身影。通过对本章的学习，读者可以了解到什么是皮尔逊相关系数以及最小二乘法究竟是如何起作用的。学习完本章节后，读者可以处理大部分常见的传统数据分析问题。
第6章关联分析与聚类分析
本章的学习是数据分析师的晋级阶段，关联分析与聚类分析在小样本数据分析和大样本数据分析中都具有举足轻重的地位。通过本章节对两种关联分析以及两种聚类分析进行学习后，读者可以认识到小样本数据分析和大样本数据分析的不同之处，同时具备处理一些特定的大样本数据分析问题的能力。
第7章决策树与模式识别
在本章中，读者将第一次接触到完全使用程序语言实现的数据分析算法。这一章节介绍了五种模式识别的算法，模式识别的常见任务就是将一些变量映射到另一些变量中去，如将房子的面积、朝向等映射到房子的价格上。模式识别如今是与其他学科结合得十分密切、应用十分广泛的一个领域，通过本章，读者可以了解常见的模式识别算法的原理和特点，并学习到在不同行业、不同问题中应如何使用模式识别技术解决问题。
第8章更多的数据挖掘算法
本章节带领读者浏览了更多的数据挖掘算法，通过本章节，读者可以理解数据分析更常见的意义，体会到数据分析在更多的行业领域中是如何发挥作用的。这一章节是对数据分析这一行业的升华，读者通过这一章节的学习可以接触到最新的数据分析算法，并看到数据分析的未来发展方向是怎样的。
关于作者
李倩星：毕业于西南大学统计系。擅长包括SPSS在内的多种数据分析软件。通晓多种数据分析算法的原理与应用，并能利用其解决实际问题。曾当过大数据培训机构PPV课程的答疑老师，指导多人找到适合自己发展的大数据之路，掌握大数据行业的最新动态，掌握大数据行业的最新商业案例，并发现商业案例背后的大数据算法原理，及其应用商机。
王震，男，沈阳人，硕士研究生，毕业于澳大利亚伊迪科文大学，现执教于沈阳理工大学艺术设计学院，副教授，长期以来从事动画游戏设计、虚拟现实、互动多媒体、大数据等研究及教学工作。
本书读者对象
想要了解数据分析师的在校本科生、研究生；
想要成为数据分析师的业务员、管理人员；
想要加深对数据分析的理解，提升数据分析能力的数据分析师；
刚刚接触数据分析这一职业的人；
对数据挖掘感兴趣的IT界从业人员，如工程师、算法师、程序员；
其他对数据分析感兴趣的各类人员。

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