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我们生活在数据的天地里,你的工作就是淋漓尽致地发挥数据的作用。从哪里起步?米尔顿编著的《深入浅出数据分析》将为你提供帮助:利用Excel或0penoffice应用程序组织数据,在R应用程序中进行进一步整理,通过散点图和直方图找出有意义的模式,借助启发式算法做出结论,通过实验和假定测试预见未来,再以清楚直观的图形展示分析结果。无论你是研究新产品可行性的开发人员,还是评估广告效果的市场营销经理;无论你是向客户呈报数据的营销员,还是管理所有这些数据密集型部门及种种其他事务的个人企业家,《深入浅出数据分析》都能为你带来全面的学习体验,让你将数据转变为事业中有用的工具。
《深入浅出数据分析》以类似“章回小说”的活泼形式,生动地向读者展现出色的数据分析人员应知应会的技术:数据分析基本步骤、实验方法、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;正文之后,意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要务、R工具及ToolPak工具,在充分展现目标知识以外,为读者搭建了走向深入研究的桥梁。
Michael Milton,将自己的大半职业生涯献给了非盈利机构,帮助这些机构解析和处理,从赞助人那里收集来的数据,提高融资能力。Michael Milton拥有新佛罗里达学院哲学学位及耶鲁大学宗教伦理学学位。多年来,他博览群书,这些书籍虽字字珠玑,却枯燥乏味;蓦然抬首,深入浅出(HeadFirst)系列图书让他眼前一亮,他欣然抓住机会,写出了这本同样字字珠玑,兼振奋人心的书。走出图书馆和书店,人们会看到他在跑步、摄影,以及亲手酿制啤酒。
吉姆:我们应该把这些数字忘掉,尽量多争取。数字不会让我们知道别人认为我们配得多少工资。老板心里有一个数字范围,我们要想办法争取上限值。
乔:我同意大部分数字都对我们没用,不会让我们知道别人认为我们配得多少工资。我也不知道该怎么摸清这一点。数字会让我们知道平均值,要求平均水平准没错。
吉姆:平均水平?你准是在开玩笑,干嘛想着中等?目标定高点!
弗兰克:我想应该更细致地分析分析,我们的信息很充分,谁知道这些数据会告诉我们什么呢?
乔:我们必须保险点,要随大流。中等水平很保险,只要求出加薪列的平均值,然后要求加这么多就行了。
吉姆:真是缩头乌龟!
弗兰克:看,数据表明职员是否提出过加薪、加薪年份、职员性别。这些数据对我们很有用,我们只要把数据调整成合适的格式就行。
吉姆:好吧,高手,说来听听。
弗兰克:没问题。首先,我们得想办法把这些数字整理成更有意义的……