最近看了head first系列，重讀了《深入淺出資料分析》，發現這是一本很好的書，在思維上開闊的不錯，通過案例培養資料思維，把思路講的很清楚，現總結筆記如下：
一、資料分析引言：分解資料
1、確定——分解——評估——決策
重在如何將乙個大問題分解成若干易行的小問題，將手頭的資料彙總為有用的格式。
2、心智模型：你對外界的假設和你確信的觀點。心智模型決定你的觀察結果。統計模型取決於心智模型。心智模型應當包括你不了解的因素。也就是說你以為這個世界是什麼樣子的，你就會看到什麼樣子的世界，不能以偏概全。
3、從原始資料中獲得資訊，從而深入挖掘資料。
二、實驗：檢驗你的理論
客戶調查
比較法：這個案例中運用了對比分析法、平均分析法、交叉分析法。
觀察研究法：被研究的人自行決定自己屬於哪個群體的一種研究方法。
混雜因素：研究物件的個人差異，他們不是你試圖進行比較的因素，最終會導致分析結果的敏感度變差。
控制組（對照組）：一組體現現狀的處理物件，未經過任何新的處理。有比較就要有對照，就要有控制組和實驗組。
實驗是檢驗真理的唯一標準。
三、最優化：尋找最大值
約束條件：需要考慮的因素，c
決策變數：可以控制的因素,x
目標函式：p
任何最優化問題都有一些約束條件和乙個目標函式
可行區域：約束條件範圍內的區域
「一切模型都是錯誤的，但其中一些是有用的」
詳細的假設條件，以幫助優化模型。
四、資料圖形化
散點圖：散點圖是探索性資料分析的工具，x軸自變數，y軸因變數。可以用r建立散點圖
五、假設檢驗：假設並非如此
變數之間正相關/負相關
假設檢驗的核心是證偽。只需要剔除無法證實的假設
六、貝葉斯統計
條件概率：以一件事情發生為前提的另一件事發生的概率。
p(+|l)：表示在患流感的前提下，試驗結果為陽性的概率。
基礎概率：又叫事前概率。
貝葉斯規則：
七、主觀概率：信念數位化
主觀概率：用乙個數字形式的概率表示自己對某事的確認程度。是對分歧內容和分歧大小的一種精確規範。
標準偏差：分析點與資料集平均值的差距。excel裡計算標準差的公式是stdev
八、啟發法：憑人類的天性作分析
啟發法：一種解決問題的方法，可能會得出正確的答案，但不保證得出最優化的答案。
快省樹：描述啟發法的圖形。快：完成這個過程費時不多；省：不需要大量認知資源。
九、直方圖
直方圖：顯示資料點在數值範圍內的分布情況
深入淺出資料分析 讀書筆記
本書是說明類的型別，主要內容是告訴我們該如何做資料分析。主要從一下幾個方面進行闡述 確定問題 分解問題 將乙個大問題分解為幾個小問題 評估 對每個問題使用資料評估 決策 迴圈執行這四個過程 驗證理論需要進行實驗對比，檢驗理論 要注意對照組的設定 列出各種可能。利用證據排所有的不可能的假設。證偽法。排...
《深入淺出資料分析》讀書筆記
寒假看了一本資料分析的啟蒙書籍叫 深入淺出資料分析 這本書插圖很多，主要是通過舉實際例子來介紹資料分析的各種方法，非常通俗易懂。下面分享當時的讀書筆記 內容不多，覺得重要的才記下來 第一章 資料分析引言 分解資料 1 資料分析的固定基本流程 確定 分解 評估 決策 確定 第一步是了解問題 從你的客戶...
讀書筆記 《深入淺出資料分析》讀書筆記
這本書呢它在每一章都安排了乙個企業問題，以解決乙個問題的形式去穿插知識點以及分析思路，可以快速掃讀了解一下分析思路還有思考一下課後問題。之前看見有些人推薦這本書，我才去看的，但是我並不推薦這本書，書裡的內容過於簡單，而且裡面的工具操作都落後了。確定問題 分解問題 將問題分解為更小的組塊 基準假設 評...