《深入浅出数据分析》简记
2019-02-15 本文已影响6人
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深入浅出数据分析
chapter 1：分解数据
固定基本流程
- 你对外界的假设和你确定的观点就是你的心智模型
- 统计模型取决于心智模型
- 心智模型可以通过经验进行试验
chapter 2：检验你的理论
- 使用控制变量法通过
比较来检验你的猜想/理论
chapter 3：最优化
- 通过规划求解来求取最优模型
- 模型的假设是基于不断变化的实际情况，所以要做好修改模型的准备，反复不断地进行构建模型正是分析师的工作
chapter 4：数据图形化
- 散点图与散点图矩阵探索数据
- 一些优化以及评估网站的点：网站布局、配色、字体、页面层次、关键字、停留时间、页面浏览次数、回头率
chapter 5：假设检验
- 使用证伪法进行假设检验
- 诊断性是证据所具有的的一种功能，能够对你评估所考虑的假设的相对似然。如果证据具有诊断性，就能帮助你对假设排序。
chapter 6：贝叶斯统计
- 通俗易懂的讲解了贝叶斯公式
chapter 7：主观概率
- 将主观的可能性用数值表示，以利于使用标准差等统计值来进行衡量
chapter 8：启发法
- 启发法：
- 1.（心理学定义）用一种更便于理解的属性代替一种难解的、令人困惑的属性。
- 2.（计算机科学定义）一种解决问题的方法，可能会得出正确答案，但不保证得出最优化答案。
- 使用快省树，快是指完成这个过程费时不多，省是指不需要大量的认知资源。
chapter 9：直方图
chapter 10：回归
- 散点图
- 平均值图
- 相关性
- 线性回归方程
chapter 11：合理误差
- 内插法
- 外插法
- 机会误差（残差）
- 分段函数
chapter 12：关系数据库
chapter 13：整理数据
附录提及的十大知识点：
- 统计知识大全
- Excel技巧
- Edward Tufte的图形原则
- 数据透视表
- R
- 非线性回归与多元回归
- 原假设-备择假设检验
- 随机性
- Google Docs
- 你的专业技能
