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内容大纲
数据分析的智慧其实就潜藏在我们的日常生活与职业生涯中,它无处不在。设想当你审视报告中的数字时,是否洞悉了那些数字背后隐藏的故事?它们的增长或减少,又向我们透露了怎样的信息?购房选址的策略,购车时机的选择,这些看似寻常的决策,实则都能在数据的指引下变得更为明智。本书巧妙地从纠正基本的数据认知误区启程,逐步深入至统计学的奥秘、人工智能的前沿,并巧妙融合数据叙事与思维工具的运用,旨在将抽象的数据理论转化为生活中触手可及、工作中行之有效的智慧宝典,让“冷冰冰”的数据知识跃然成为解决实际问题的“金钥匙”。
本书面向的读者群广泛,它适合具有数据分析需求的技术高管、首席数据官、数据分析师、产品经理,以及软件研发人员和运营人员阅读,同时也适合作为高等院校相关课程的参考书,可为学生提供一扇深入了解数据分析世界的窗,助力他们在未来的职业道路上稳健前行。 -
作者介绍
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目录
第0章 数据思维
0.1 数据洞察万物规律
0.2 数据背后的规律是算法
0.3 对数据最重要的是分析和表达
小结
思考
第1章 了解数据背后的真相
1.1 平均值:不要被平均值骗了,它不能代表整体水平
1.1.1 平均值在什么情况下才有价值
1.1.2 分组结论和整体平均值不是一回事
1.1.3 辛普森悖论的启示
小结
思考
1.2 大数定律与小数陷阱:生活是随机的还是有定数的
1.2.1 什么是大数定律
1.2.2 什么是小数陷阱
1.2.3 大数定律和小数陷阱给我们的启示
小结
思考
1.3 数据的期望值:为什么你坐的飞机总是晚点
1.3.1 墨菲的一个玩笑
1.3.2 背后的数学原理
1.3.3 解释墨菲定律
1.3.4 如何规避墨菲定律
小结
思考
1.4 随机对照试验:章鱼保罗真的是“预言帝”吗
1.4.1 你认为的随机其实都是“伪随机”
1.4.2 随机对照试验帮助你去伪存真
1.4.3 幸存者偏差并不是随机对照试验
小结
思考
1.5 指数和KPI:智商是怎么计算出来的
1.5.1 简单的指数:上证指数
1.5.2 较复杂的指数:用户忠诚度指数
……
第2章 从数据中快速发现规律
第3章 深入浅出大数据算法
第4章 有效地用数据说话
第5章 如何利用大模型进行数据分析
附录A A/B测试需要多少个样本才有效果
附录B 哈勃定律
附录C 标准差和标准误差公式
附录D 蓄水池算法明细
附录E 置信区间的计算过程
附录F 用多边形推导圆周率
附录G 文科生也可以看懂的AlphaGo算法
附录H 数据分析行业个人职业发展方向
附录I 常用的一些网站和信息渠道
后记
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