數(shù)據(jù)天才：數(shù)據(jù)科學(xué)家修煉之道

第1章 數(shù)據(jù)科學(xué)是什么 1
-真?zhèn)螖?shù)據(jù)科學(xué)對比 2
- - 偽數(shù)據(jù)科學(xué)的兩個例子 5
- - 新大學(xué)的面貌 7
-數(shù)據(jù)科學(xué)家 10
- - 數(shù)據(jù)科學(xué)家與數(shù)據(jù)工程師 10
- - 數(shù)據(jù)科學(xué)家與統(tǒng)計(jì)學(xué)家 12
- - 數(shù)據(jù)科學(xué)家與業(yè)務(wù)分析師 13
-13個真實(shí)世界情景中的數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用 14
- - 情景1：國家對烈性酒銷售的壟斷結(jié)束后，DUI（酒后駕駛）逮捕量減少 15
- - 情景2：數(shù)據(jù)科學(xué)與直覺 17
- - 情景3：數(shù)據(jù)故障將數(shù)據(jù)變成亂碼 19
- - 情景4：異常空間的回歸 21
- - 情景5：分析與誘導(dǎo)在提升銷量上有何不同價值 22
- - 情景6：關(guān)于隱藏?cái)?shù)據(jù) 24
- - 情景7：汽油中的鉛會導(dǎo)致高犯罪率。真的嗎 25
- - 情景8：波音787（夢幻客機(jī)）問題 26
- - 情景9：NLP的7個棘手句子 27
- - 情景10：數(shù)據(jù)科學(xué)家決定著我們所吃的食品 28
- - 情景11：用較好的相關(guān)性增加亞馬遜的銷售量 30
- - 情景12：檢測Facebook上的假檔案或假“喜歡”數(shù) 32
- - 情景13：餐廳的分析 33
-數(shù)據(jù)科學(xué)的歷史、開拓者和現(xiàn)代趨勢 33
- - 統(tǒng)計(jì)學(xué)將會復(fù)興 34
- - 歷史與開拓者 36
- - 現(xiàn)代的趨勢 38
- - 最近的問答討論 40
-總結(jié) 44
第2章 大數(shù)據(jù)的獨(dú)特性 45
-兩個大數(shù)據(jù)的問題 45
- - 大數(shù)據(jù)“詛咒” 45
- - 數(shù)據(jù)快速流動問題 50
-大數(shù)據(jù)技術(shù)示例 56
- - 大數(shù)據(jù)問題是數(shù)據(jù)科學(xué)所面臨挑戰(zhàn)的縮影 56
- - 大規(guī)模數(shù)據(jù)集的聚類和分類 58
- - 1億行的Excel 63
-MapReduce不能做什么 67
- - 問題 67
- - 3種解決方案 68
- - 結(jié)論：何時使用MapReduce 69
-溝通問題 70
-數(shù)據(jù)科學(xué)：統(tǒng)計(jì)學(xué)的終結(jié) 72
- - 8種最差的預(yù)測建模技術(shù) 72
- - 把計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和行業(yè)專業(yè)知識結(jié)合在一起 74
-大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng) 78
-總結(jié) 79
第3章 成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家 80
-數(shù)據(jù)科學(xué)家的主要特征 80
- - 數(shù)據(jù)科學(xué)家的職能 80
- - 橫向與縱向數(shù)據(jù)科學(xué)家 83
-數(shù)據(jù)科學(xué)家的類型 86
- - 偽數(shù)據(jù)科學(xué)家 86
- - 自學(xué)成才的數(shù)據(jù)科學(xué)家 86
- - 業(yè)余數(shù)據(jù)科學(xué)家 87
- - 極限數(shù)據(jù)科學(xué)家 89
-數(shù)據(jù)科學(xué)家人群特征 90
-數(shù)據(jù)科學(xué)方面的培訓(xùn) 91
- - 大學(xué)課程 91
- - 公司和協(xié)會培訓(xùn)項(xiàng)目 95
- - 免費(fèi)培訓(xùn)項(xiàng)目 96
-數(shù)據(jù)科學(xué)家職業(yè)道路 98
- - 獨(dú)立顧問 98
- - 創(chuàng)業(yè)者 105
-總結(jié) 118
第4章 數(shù)據(jù)科學(xué)的技術(shù)（I） 119
-新型指標(biāo) 120
- - 優(yōu)化數(shù)字營銷活動的指標(biāo) 121
- - 欺詐檢測的指標(biāo) 122
-選擇合適的分析工具 124
- - 分析軟件 124
- - 可視化工具 125
- - 實(shí)時產(chǎn)品 126
- - 編程語言 128
-可視化 128
- - 用R生成數(shù)據(jù)視頻 129
- - 更復(fù)雜的視頻 133
-無模型的統(tǒng)計(jì)建模 134
- - 無模型的統(tǒng)計(jì)建模是什么 135
- - 該算法是如何工作的 135
- - 源代碼生成數(shù)據(jù)集 137
-三類指標(biāo)：中心性、波動性、顛簸性 137
- - 中心性、波動性和顛簸性之間的關(guān)系 138
- - 定義顛簸性 138
- - 在Excel中計(jì)算顛簸性 139
- - 使用顛簸系數(shù) 141
-大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)聚類 141
-大數(shù)據(jù)的相關(guān)性和擬合度 143
- - 一系列新的秩相關(guān)性 146
- - 漸近分布與歸一化 148
- - -計(jì)算復(fù)雜度 152
- - 計(jì)算q(n) 152
- - 理論上的解決方案 155
-結(jié)構(gòu)系數(shù) 156
-確定簇的數(shù)量 157
- - 方法 157
- - 例子 158
-網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溆成? 159
-安全通信：數(shù)據(jù)加密 163
-總結(jié) 166
第5章 數(shù)據(jù)科學(xué)的技術(shù)（II） 167
-數(shù)據(jù)字典 168
- - 什么是數(shù)據(jù)字典 168
- - 建立數(shù)據(jù)字典 169
-隱性決策樹 169
- - 實(shí)現(xiàn)方法 171
- - 示例：互聯(lián)網(wǎng)流量打分 173
- - 結(jié)論 175
-與模型無關(guān)的置信區(qū)間 175
- - 方法 175
- - 分析橋第一定理 176
- - 應(yīng)用 177
- - 源代碼 178
-隨機(jī)數(shù) 179
-解決問題的4個辦法 181
- - 擁有超強(qiáng)直覺能力的業(yè)務(wù)分析師的直觀法 182
- - 軟件工程師的蒙特卡洛模擬法 182
- - 統(tǒng)計(jì)學(xué)家的統(tǒng)計(jì)建模方法 183
- - 計(jì)算機(jī)科學(xué)家的大數(shù)據(jù)方法 183
-因果關(guān)系和相關(guān)性 183
-怎樣檢測因果關(guān)系 184
-數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的生命周期 186
-預(yù)測模型的錯誤 189
-邏輯相關(guān)回歸 191
- - 變量之間的相互作用 191
- - 一階近似 191
- - 二階近似 193
- - 用Excel進(jìn)行回歸分析 195
-實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 196
- - 有趣的指標(biāo) 196
- - 把患者分成不同的人群進(jìn)行治療 196
- - 私人定制的治療 197
-分析即服務(wù)和應(yīng)用程序接口 198
- - 工作原理 199
- - 實(shí)施案例 199
- - 關(guān)鍵詞相關(guān)的API的源代碼 200
-其他主題 204
- - 當(dāng)數(shù)據(jù)庫改變時，保存好數(shù)值 204
- - 優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)爬蟲 205
- - 哈希連接 206
- - 用于模擬簇的簡單源代碼 207
-Hadoop和大數(shù)據(jù)的新型合成方差 208
- - Hadoop和MapReduce的介紹 208
- - 綜合指標(biāo) 209
- - Hadoop、數(shù)值的和統(tǒng)計(jì)的穩(wěn)定性 210
- - 方差的抽象概念 211
- - 一個新的大數(shù)據(jù)定理 213
- - 平移不變性的度量標(biāo)準(zhǔn) 214
- - 實(shí)現(xiàn)：通信和計(jì)算成本 214
- - 最終意見 215
-總結(jié) 215
第6章 數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用案例研究 217
-股票市場 217
- - 使回報(bào)率提高500%的模式 217
- - 優(yōu)化統(tǒng)計(jì)交易策略 220
- - 股票交易的API：統(tǒng)計(jì)模型 222
- - 股票交易的API：具體實(shí)現(xiàn) 225
- - 股票市場模擬 226
- - 些許數(shù)學(xué)知識 229
- - 新趨勢 231
-加密 232
- - 數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用：隱寫術(shù) 232
- - 好的電子郵件加密 236
- - 驗(yàn)證碼破解 239
-欺詐檢測 240
- - 點(diǎn)擊欺詐 241
- - 連續(xù)點(diǎn)擊評分與二進(jìn)制欺詐/非欺詐 242
- - 數(shù)學(xué)模型與基準(zhǔn) 244
- - 虛假轉(zhuǎn)化產(chǎn)生的偏差 245
- - 一些誤解 246
- - 統(tǒng)計(jì)面臨的挑戰(zhàn) 246
- - 點(diǎn)擊評分優(yōu)化關(guān)鍵詞出價 247
- - 組合優(yōu)化自動快速的特征選擇 249
- - 特征的預(yù)測能力：交叉驗(yàn)證 250
- - 勾連檢測和僵尸網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)規(guī)則檢測 254
- - 模式檢測的極值理論 255
-數(shù)字分析 256
- - 在線廣告：到達(dá)率和頻率的計(jì)算公式 256
- - 電子郵件營銷：提高300%的性能 257
- - 在7天內(nèi)優(yōu)化關(guān)鍵詞廣告宣傳活動 258
- - 自動新聞提要優(yōu)化 260
- - 用bit-ly進(jìn)行競爭情報(bào)分析 261
- - 測量 Twitter 哈希標(biāo)簽（hashtag）的收益 263
- - 用3個修補(bǔ)方法提升谷歌搜索 267
- - 改進(jìn)相關(guān)性的算法 270
- - 廣告循環(huán)問題 272
-雜項(xiàng) 273
- - 簡單模型會獲得更好的銷售預(yù)測 273
- - 更好的醫(yī)療欺詐檢測 275
- - 歸因模型 276
- - 預(yù)測隕石撞擊 277
- - 在路口停車場收集數(shù)據(jù) 281
- - 數(shù)據(jù)科學(xué)的其他應(yīng)用 282
-總結(jié) 282
第7章 踏上你的數(shù)據(jù)科學(xué)職業(yè)之路 283
-面試問題 283
- - 關(guān)于工作經(jīng)驗(yàn)的問題 283
- - 技術(shù)問題 285
- - 一般性問題 286
- - 關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的問題 288
-測試你自己的視覺和分析思維 291
- - 通過肉眼的檢測模式 292
- - 識別偏差 294
- - 誤導(dǎo)性的時間序列和隨機(jī)游走 295
-從統(tǒng)計(jì)學(xué)家到數(shù)據(jù)科學(xué)家 296
- - 數(shù)據(jù)科學(xué)家也是統(tǒng)計(jì)從業(yè)人員 297
- - 誰應(yīng)該給數(shù)據(jù)科學(xué)家教統(tǒng)計(jì)學(xué) 298
- - 雇傭問題 298
- - 數(shù)據(jù)科學(xué)家與數(shù)據(jù)架構(gòu)師密切合作 299
- - 誰應(yīng)該參與戰(zhàn)略思考 299
- - 兩種類型的統(tǒng)計(jì)學(xué)家 300
- - 大數(shù)據(jù)與取樣 301
-數(shù)據(jù)科學(xué)家的分類 302
- - 數(shù)據(jù)科學(xué)最流行的技能集合 302
- - LinkedIn上的頂級數(shù)據(jù)科學(xué)家 306
-400個數(shù)據(jù)科學(xué)家職位頭銜 309
-薪酬調(diào)查 311
- - 根據(jù)技能和位置的薪酬分類 312
- - 創(chuàng)建自己的薪酬調(diào)查表 316
-總結(jié) 317
第8章 數(shù)據(jù)科學(xué)資源 318
-專業(yè)資源 318
- - 數(shù)據(jù)集 318
- - 書籍 319
- - 會議與組織 322
- - 網(wǎng)站 324
- - 概念定義 324
-職業(yè)建設(shè)資源 327
- - 招聘數(shù)據(jù)科學(xué)家的公司 328
- - 數(shù)據(jù)科學(xué)招聘廣告的樣本 329
- - 簡歷樣本 329
-總結(jié) 331