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管理数据分析 : 原理,方法,工具及实践 by (美)麦克·沃森著;(美)德里克·内尔森;王忠玉,王琼译, 沃森 (Watson, Michael) is a book available to read on EtoBox.

What is 管理数据分析 : 原理,方法,工具及实践 about?

2 (p1): 第1部分 概述2 (p1-1): 第1章 什么是管理数据分析2 (p1-1-1): 1.1 关于数据分析含义的疑惑3 (p1-1-2): 1.2 什么是数据分析5 (p1-1-2-1): 1.2.1 运用描述性数据分析的事例7 (p1-1-2-2): 1.2.2 运用预测性数据分析的事例8 (p1-1-2-3): 1.2.3 运用规范性数据分析的事例10 (p1-1-3): 1.3 什么是新的内容12 (p1-1-4): 1.4 哪种数据分析最好14 (p1-1-5): 1.5 什么是管理数据分析19 (p1-2): 第2章 什么在推动数据分析蓬勃发展19 (p1-2-1): 2.1 数据是数据分析的原料21 (p1-2-1-1): 2.1.1 什么是大数据25 (p1-2-1-2): 2.1.2 大数据能替代科学吗26 (p1-2-1-3): 2.1.3 在缺少大数据的条件下可以做数据分析吗27 (p1-2-2): 2.2 检验促进数据分析的发展30 (p1-3): 第3章 数据分析思维方式30 (p1-3-1): 3.1 管理数据盲31 (p1-3-1-1): 3.1.1 计算能力的错觉33 (p1-3-1-2): 3.1.2 过滤谬论34 (p1-3-1-3): 3.1.3 一点改进的益处35 (p1-3-2): 3.2 数据分析是一种思维方式37 (p1-3-2-1): 3.2.1 80/20法则38 (p1-3-2-2): 3.2.2 将可变性纳入到数据分析中39 (p1-3-2-3): 3.2.3 不能仅使用会计数据41 (p1-3-3): 3.3 透彻思考数据41 (p1-3-3-1): 3.3.1 并非所有的数字都是数据42 (p1-3-4): 3.3.2 能否信任数据45 (p1-3-5): 3.3.3 应该对数据做简单的测试46 (p1-3-6): 3.3.4 就地取材48 (p1-3-7): 3.4 数据科学家的兴起52 (p2): 第2部分 数据分析工具52 (p2-1): 第4章 机器学习52 (p2-1-1): 4.1 什么是机器学习55 (p2-1-2): 4.2 监督机器学习算法56 (p2-1-2-1): 4.2.1 分类与k最近邻算法58 (p2-1-2-2): 4.2.2 分类与决策树61 (p2-1-2-3): 4.2.3 推荐系统62 (p2-1-2-4): 4.2.4 回归分析66 (p2-1-3): 4.3 无监督机器学习算法66 (p2-1-3-1): 4.3.1 聚类分析与k均值算法69 (p2-1-3-2): 4.3.2 关联规则与购物篮算法70 (p2-1-4): 4.4 对模型过度拟合与欠拟合的评注71 (p2-1-5): 4.5 其他机器学习算法与总结74 (p2-2): 第5章 描述

Author

(美)麦克·沃森著;(美)德里克·内尔森;王忠玉,王琼译, 沃森 (Watson, Michael)

Publisher

北京:机械工业出版社

Published

2017

Language

ZH

ISBN

9787111566977