章节目录
第一篇 道 1 第1章 大数据分析之道 2 1.1 做好数据分析的关键 3 1.2 业务调研 10 1.3 创新思考 14 1.4 逻辑推理 25 1.5 可行建议 48 1.6 补充阅读:数据分析报告的撰写要点 51 第二篇 术 63 第2章 统计是怎么发明的? 64 2.1 重启思维模式 65 2.2 统计的意义及指标 71 2.3 统计图形是如何设计的? 102 第3章 我们能相信统计吗? 115 3.1 统计可信吗? 116 3.2 基于概率的信任 120 3.3 如何实现基于概率的信任? 126 3.4 应用理念:细致与置信的权衡之道 140 3.5 评估:正确的认识世界 144 3.6 设计统计方案中的方法论 156 第4章 统计分析方法 159 4.1 拆指标-1 分布分析 161 4.2 拆指标-2 趋势分析 165 4.3 拆指标-3 因素分析 177 4.4 拆数据-1 个案分析 186 4.5 拆数据-2 异常分析 188 4.6 拆数据-3 分组分析 193 4.7 附加阅读:消费者偏好和企业差异化战略 197 4.8 不同分析方法的结合与创新 209 4.9 与领域相关的分析方法 213 第5章 数据分析的高级工具:OLAP与机器学习 220 5.1 OLAP技术 221 5.2 无监督学习模型 225 5.3 监督学习模型 234 第三篇 释 287 第6章 大数据时代 288 6.1 大数据的价值 289 6.2 企业如何向数据技术转型? 301 6.3 数据技术的职业发展 315 第7章 数据技术团队组建和发展 331 7.1 自我修炼与领导团队 332 7.2 数据技术团队的组织结构 334 7.3 数据技术团队发展中的优劣势 336
内容简介
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