《数据分析师养成宝典》读书笔记

思维导图PPT模板《数据分析师养成宝典》最新版读书笔记，下载可以直接修改数据分析业务问题第章分析法价值模型用户进阶篇实战指标聚类决策树思维理解分析师设计信息本书关键字分析思维导图01如何使用本书业务理解篇数据建模篇第0章说在前面的话指标设计篇价值展现篇目录030502040607实战进阶篇附录参考文献后记目录0908010内容摘要在数据为主导的今天，对于一种已经成型的模型，“怎么用”通常不是问题，用个软件或者编几行程序就能得到结果了，问题一般都出在模型“什么时候用”和“用完了，然后呢”。《数据分析师养成宝典》就集中讨论后面两件事情。《数据分析师养成宝典》共27章，分为业务理解篇（第1~4章）、指标设计篇（第5~7章）、数据建模篇（第8~16章）、价值展现篇（第17~19章）和实战进阶篇（第20~27章）。业务理解篇的目的是让读者建立正确的思维观，理解数据，熟悉业务；指标设计篇学习把数据转换为专家数据的一些技巧；数据建模篇以R语言为计算平台实施数据分析全过程；价值展现篇主要讨论如何撰写有价值的数据分析报告；实战进阶篇通过对8个经典案例的分析，使读者能够把学到的思维方法、实施工具应用到解决实际问题中，把数据变成价值。本书可供数据科学相关技术人员阅读，也可作为高等院校数据科学相关专业的教材或培训教材，以及数据分析爱好者的参考读物。如何使用本书基本的分析方法有对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法和矩阵关联分析法等。第0章说在前面的话高级的分析方法有相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法和时间序列等。0.1大数据分析案例0.2数据分析0.3数据分析师0.4数据分析过程第0章说在前面的话业务理解篇数据分析的第一步，不是分析数据，而是把业务问题定义清晰。第1章正确的思维观第2章理解数据第3章理解业务第4章理解用户业务理解篇指标设计篇判断的标准是：Y和X是否定义清晰。第5章数据准备第7章数据认知第6章数据指标指标设计篇数据建模篇数据分析的第一步，不是分析数据，而是梳理业务目标!指标设计的核心任务是把原始数据转换为专家数据，使数据分析项目落地，包括对问题分解和对数据分解。第8章神经网络第9章回归分析第10章聚类分析第11章关联分析第12章决策树第13章随机森林决策树010302040506数据建模篇第14章自适应选择决策树第16章建模指导第15章SVM数据建模篇价值展现篇所谓数据挖掘(DataMining，DM)是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程数据源质量→数据类型→数据集质量→平均水平→数据分布→量变关系→多维交叉数据思维能力是一种从数据分析到商业价值的洞察能力。第17章如何写好数据分析报告第19章数据分析报告制作工具第18章数据可视化价值展现篇实战进阶篇要具备这种能力，需要的是对业务的深刻理解，以及将业务问题转化为数据可分析问题的能力。第20章校园网中推荐者的推荐价值分析第21章上市企业财务报表分析与ST预测第22章为什么销售会减少——验证性分析第23章什么样的顾客会选择离开——探索...实战进阶篇第24章哪种广告的效果更好——假设检验第25章如何获得更多的用户——多元回归...第26章航空公司顾客价值分析——聚类第27章窃电用户行为分析——决策树实战进阶篇参考文献要具备这种能力，需要深刻学习回归分析的思想（不是模型）。附录统计学有一个非常经典的理论叫回归分析，回归就是“返祖现象”模型。附录AR语言中常用数据处理函数附录C可视化数据挖掘Rattle包附录B大数据原理附录