数据分析-统计知识（一）

入门版 适合对数据分析的入门者,对数据分析没有整体概念的人,常见于应届毕业生,经验尚浅的转行者. 1.深入浅出数据分析 (豆瓣):HeadFirst 类的书籍,一向浅显易懂形象生动,可以对分析概念有个全面的认知.电子工业出版社的经典书目系列,从数据分析基本步骤开始.实验方法.最优化方法.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.数据整理技巧一一讲到.图比较多,适合入门. 2.谁说菜鸟不会数据分析 (豆瓣):不仅讲解了一些常见的分析技巧,并附带 Ex

摘自知乎作者 作者:浩彬老撕链接:https://www.zhihu.com/question/19640095/answer/102044584来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处.   #关于这份学习清单# 我会按照基础到入门给出详细推荐,并且附上个人点评.同时尽量做到各个资料在内容上并不重复(即使内容上有重复,也会在难度上做出区分),希望可以以最直接的方式告诉大家应该怎么选择. Ps:这是第一版学习指南,由于最近时间比较紧张,预计在第二版中会加入业务

http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8308762 数据挖掘中所需的概率论与数理统计知识 (关键词:微积分.概率分布.期望.方差.协方差.数理统计简史.大数定律.中心极限定理.正态分布) 导言:本文从微积分相关概念,梳理到概率论与数理统计中的相关知识,但本文之压轴戏在本文第4节(彻底颠覆以前读书时大学课本灌输给你的观念,一探正态分布之神秘芳踪,知晓其前后发明历史由来),相信,每一个学过概率论与数理统计的朋友都有必要了解数理统计学简史,因为,

最近开始业余学习CDA的课程,就发现统计原理对自己来说是很难的.去年在学SAS的过程中,就听说过,如果你能把那么复杂的统计函数及统计公式全部理解清楚的话,那你需要达到统计学博士的水平.而就数据分析跟数据挖掘来说,统计知识好像又占到了很大的比重.如何来处理这一部分知识就显得尤其重要了. 实际上,这一块知识在上数据挖掘及多维分析课程的时候就听过.都是一知半解的状态.唯一理解的比较好的就是决策树的算法,其他的算法都是直接加载相应的包来套入运算.数据分析,挖掘都是要对业务有很深理解的.有的时候,当我们对

数据分析是一个被广泛使用的技能标签.在真实工作环境下,至少有三个类型的职位可以算作和数据分析师相关,分别是:BI (Business Intelligence), QA (Quantitative Analyst / Data Scientist), 以及BA (Business Analyst). a) BA首先定义业务的度量方式,比如付费用户还是活跃用户,1天日活重要还是30天日活重要.然后收集数据进行各维度的分析,比如地域.渠道.用户行为等等. b) 基于QA在BA分析的基础上,搭建分析模

刚准备转行数据分析的时候看过一本书叫<深入浅出数据分析>,非常通俗易懂,是我数据分析的启蒙书籍~分享下当时的笔记,书里的案例经常会在我之后的工作中给我灵感.同系列有一本<深入浅出统计学>,也写的很棒,公式较多所以是做的纸质版的笔记,以后也会分享. Chapter 1 数据分析引言 分解数据 需求:如何提升销量 主要内容:数据分析的流程,统计模型与心智模型. 1.数据分析的流程: 确定:了解问题.客户将帮助你确定问题. 分解:分解问题和数据,让他成为更小的组成部分.找出高效的比较因子

第1章 课程介绍[赠送相关电子书+随堂代码] 本章首先介绍本课程是什么,有什么特色,能学习到什么,内容如何安排,需要什么基础,是否适合学习这门课程等.然后对数据分析进行概述,让大家对数据分析的含义和作用有一个整体的认知,让大家对自己接下来要做的事情,有一个基本的概念与了解.... 1-1 课程导学 1-2 数据分析概述 第2章 数据获取 数据从哪里来?怎么来?这一章,我们会介绍数据获取的一般手段.主要包括数据仓库.抓取.资料填写.日志.埋点.计算等手段.同时,我们也会介绍几个常用的数据网站,供大

很多人看到了数据分析的广阔前景以及非常优厚的待遇,于是拼命想钻进数据分析这个行业.于是很多人开始疑惑了,进入数据分析行业需要学习什么技能呢?这个问题并不难回答,一般来说,数据分析需要学习统计知识和数据库知识以及编程的知识,只有学会了这些知识才能够做到入门数据分析这个行业.下面就由小编为大家详细分析一下这个问题. 首先给大家说的是统计基础,一般来说,理科和工科的学生在大学都学过<概率论与数理统计>,其实如果只做数据分析的话,这本书就完全够用的,在其他方面,只需要查找相关的书籍看看就可以了. 其次

在前面的文章中我们给大家介绍了Excel.数据可视化等知识,但是如果使用这些工具处理数据的话还是比较吃力的,还需要学习更多的知识.在这篇文章中我们给大家讲述一下数据库知识.Python和R语言.统计知识.分析思维.业务知识.如果掌握了这些知识我们就能够做好数据分析工作.希望这篇文章能够给大家带来帮助. 首先给大家讲一下数据库的知识,我们在上一篇文章中的Excel知识中提到了数据库的知识,Excel的知识是比较简单的,同时也能够做数据分析工作,但是呢,Excel对十万条以内的数据处理起来没有问题,