大數(shù)據(jù)時(shí)代小數(shù)據(jù)分析

定　價(jià)：￥69.00

作　者：	屈澤中編著
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫(kù)

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ISBN：	9787121264696	出版時(shí)間：	2015-07-01	包裝：
開(kāi)本：		頁(yè)數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書是一本大數(shù)據(jù)時(shí)代下進(jìn)行小數(shù)據(jù)分析的入門級(jí)教材，通過(guò)數(shù)據(jù)分析的知識(shí)點(diǎn)，將各類分析工具進(jìn)行串聯(lián)和對(duì)比，例如：在進(jìn)行線性規(guī)劃的時(shí)候可以選擇使用Excel或LINGO或Crystal Ball。工具的應(yīng)用難易結(jié)合，讓讀者循序漸進(jìn)地學(xué)習(xí)相關(guān)工具。JMP和Mintab用來(lái)分析數(shù)據(jù)，分析的結(jié)果使用Excel、LINGO、Crystal Ball來(lái)建立數(shù)據(jù)模型，最后使用Xcelsius來(lái)動(dòng)態(tài)展示數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。書中以兩個(gè)人的對(duì)話為敘述方式，場(chǎng)景描寫多，容易進(jìn)入學(xué)習(xí)狀態(tài)，完全是用生動(dòng)的故事和實(shí)用的案例盡可能地貼近生活和工作，讓數(shù)據(jù)分析生動(dòng)有趣，基本上有高中數(shù)學(xué)知識(shí)就可以理解線性規(guī)劃等數(shù)據(jù)分析內(nèi)容。本書不僅介紹Excel而且介紹使用其他工具軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，可用來(lái)拓展互聯(lián)網(wǎng)公司、傳統(tǒng)企業(yè)、電商企業(yè)、管理咨詢公司等各行各業(yè)從事數(shù)據(jù)分析工作的分析師和管理者對(duì)數(shù)據(jù)分析的認(rèn)知，也適合初中級(jí)數(shù)據(jù)分析師或者想進(jìn)入數(shù)據(jù)分析行業(yè)的有志之士參考閱讀。

作者簡(jiǎn)介

　　屈澤中，化工專業(yè)，數(shù)據(jù)分析愛(ài)好者，愛(ài)好使用工具探索數(shù)據(jù)背后的秘密，略懂Excel、LINGO、Crystal Ball、JMP、Minitab、Xcelsius，工作十余年，一直從事將數(shù)據(jù)分析與各類業(yè)務(wù)相結(jié)合的研究和學(xué)習(xí)。

圖書目錄

第1章知己知彼，百戰(zhàn)不殆——風(fēng)險(xiǎn)與預(yù)測(cè)分析 1
1.1 預(yù)測(cè)從世界杯開(kāi)始 2
1.2 手機(jī)綁定消費(fèi)的秘密 5
1.3 筆記本電腦出國(guó)冒險(xiǎn)記 25
1.4 慧眼識(shí)分布 36
1.5 分布72變 47
1.6 做最優(yōu)秀的面包店長(zhǎng) 74
第2章運(yùn)籌帷幄，決勝千里——效益最大化 101
2.1 換個(gè)思路來(lái)數(shù)雞 102
2.2 做一個(gè)精明的農(nóng)場(chǎng)主 128
2.3 見(jiàn)識(shí)LINGO與Crystal Ball的威力 146
第3章圖個(gè)明白，精彩展現(xiàn)——JMP精彩圖表 192
3.1 圖個(gè)明白——常用圖形 194
3.2 圖個(gè)明白——樹圖 208
3.3 圖個(gè)明白—— SPC圖 214第4章抽絲剝繭，明察秋毫——相關(guān)分析 227
4.1 假設(shè)檢驗(yàn)——大膽假設(shè)，小心求證 228
4.1.1 小心求證—均值檢驗(yàn) 235
4.1.2 小心求證—比例檢驗(yàn) 252
4.1.3 小心求證—非參數(shù)檢驗(yàn) 261
4.2 相關(guān)與回歸分析 272
4.2.1 相關(guān)性與第三方變量 272
4.2.2 收入與支出關(guān)系—簡(jiǎn)單線性回歸 280
4.2.3 最佳口感食品配方—多元線性回歸 283
4.2.4 咖啡好喝，不能多喝—非線性回歸 290
4.2.5 預(yù)防心血管疾病從減肥開(kāi)始—二值Logistic回歸分析 295
4.3 人以類聚，物以群分——聚類分析 300
4.3.1 美好一天從早餐開(kāi)始—觀測(cè)值聚類分析 302
4.3.2 海拔是否影響血壓—變量聚類分析 305
4.3.3 為熊貓分類—K均值聚類分析 307
第5章要里子，也要面子——數(shù)據(jù)展現(xiàn)的藝術(shù) 311
5.1 哪種水果更好賣 314
5.2 書店利潤(rùn)最大化 327
5.3 非誠(chéng)勿擾——最佳男友模型 337