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本书荐辞
深入浅出系列图书美誉
文前
内容简介
献给
作者简介
译者序
序言
谁适合阅读本书？
我们了解你在想什么
我们了解你的大脑在想什么
元认知：对思考的思考
我们的做法
自述
技术顾问组
致谢
1 数据分析引言 分解数据
Acme化妆品公司需要你出力
首席执行官希望数据分析师帮他提高销量
数据分析就是仔细推敲证据
确定问题
客户将帮助你确定问题
Acme化妆品公司首席执行官给了你一些反馈
把问题和数据分解为更小的组块
现在再来看看了解到的情况
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评估组块
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分析从你介入的那一刻开始
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提出建议
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报告写好了
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首席执行官欣赏你的工作
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一则新闻
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首席执行官确信的观点让你误入歧途
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你对外界的假设和你确信的观点就是你的心智模型
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统计模型取决于心智模型
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心智模型应当包括你不了解的因素
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首席执行官承认自己有所不知
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Acme给你发来了一长串原始数据
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深入挖掘数据
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泛美批发公司确认了你的印象
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回顾你的工作
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你的分析让客户作出了英明的决策
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2 实验 检验你的理论
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咖啡业的寒冬到了！
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星巴仕董事会将在三个月内召开
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星巴仕调查表
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务必使用比较法
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比较是破解观察数据的法宝
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价值感是导致销售收入下滑的原因吗？
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一位典型客户的想法
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观察分析法充满混杂因素
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店址可能对分析结果有哪些影响
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拆分数据块，管理混杂因素
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情况比预料的更糟！
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你需要做一个实验，指出哪种策略最有效
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星巴仕首席执行官已经急不可待
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星巴仕降价了
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一个月后……
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以控制组为基准
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避免解雇123
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认真让我们重新做一次实验
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一个月后……
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实验照样会毁于混杂因素
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精心选择分组，避免混杂因素
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随机选择相似组
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随机访谈
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准备就绪，开始实验
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结果在此
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星巴仕找到了与经验吻合的销售策略
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3 最优化 寻找最大值
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现在是浴盆玩具游戏时间
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你能控制的变量受到约束条件的限制
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决策变量是你能控制的因素
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你碰到了一个最优化问题
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借助目标函数发现目标
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你的目标函数
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列出有其他约束条件的产品组合
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在同一张图形里绘制多种约束条件
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合理的选择都出现在可行区域里
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新约束条件改变了可行区域
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用电子表格实现最优化
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Solver一气呵成解决最优化问题
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利润跌穿地板
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你的模型只是描述了你规定的情况
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按照分析目标校正假设
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提防负相关变量
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新方案立竿见影
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你的假设立足于不断变化的实际情况
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4 数据图形化 图形让你更精明
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New Army需要优化网站
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结果面世，信息设计师出局
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前一位信息设计师提交的三份信息图
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这些图形隐含哪些数据？
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体现数据！
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这是前一位设计师主动提供的意见
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数据太多绝不会成为你的问题
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让数据变美观也不是你要解决的问题
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数据图形化的根本在于正确比较
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你的图形已经比被打入冷宫的图形更有用
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使用散点图探索原因
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最优秀的图形都是多元图形
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同时展示多张图形，体现更多变量
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图形很棒，但网站掌门人仍不满意
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优秀的图形设计有助于思考的原因
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实验设计师出声了
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实验设计师们有自己的假设
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客户欣赏你的工作
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订单从四面八方滚滚而来！
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5 假设检验 假设并非如此
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给我来块“皮肤”……
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我们何时开始生产新手机皮肤？
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PodPhone不希望别人看透他们的下一步行动
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我们得知的全部信息
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电肤的分析与数据相符吗？
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电肤得到了机密《战略备忘录》
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变量之间可以正相关，也可以负相关
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现实世界中的各种原因呈网络关系，而非线性关系
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假设几个PodPhone备选方案
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用手头的资料进行假设检验
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假设检验的核心是证伪
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借助诊断性找出否定性最小的假设
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无法一一剔除所有假设，但可以判定哪个假设最强
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你刚刚收到一条图片短信……
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即将上市！
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6 贝叶斯统计 穿越第一关
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医生带来恼人的消息
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让我们逐条细读正确性分析
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蜥蜴流感到底有多普遍？
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你计算的是假阳性
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这些术语说的都是条件概率
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你需要算算□
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1%的人患蜥蜴流感
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你患蜥蜴流感的几率仍然非常低
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用简单的整数思考复杂的概率
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搜集到新数据后，用贝叶斯规则处理基础概率
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贝叶斯规则可以反复使用
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第二次试验结果：阴性
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新试验的正确性统计值有变化
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新信息会改变你的基础概率
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放心多了！
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7 主观概率 信念数字化
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背水投资公司需要你效力
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分析师们相互叫阵
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主观概率体现专家信念
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主观概率可能表明：根本不存在真正的分歧
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分析师们答复的主观概率
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首席执行官不明白你在忙些什么
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首席执行官欣赏你的工作
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标准偏差量度分析点与平均值的偏差
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这条新闻让你措手不及
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贝叶斯规则是修正主观概率的好办法
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首席执行官完全知道该怎么处理这条新信息了
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俄罗斯股民欢欣鼓舞！
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8 启发法 凭人类的天性做分析
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邋遢集向市议会提交了报告
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邋遢集确实把镇上打扫得干干净净
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邋遢集已经计量了自己的工作效果
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他们的任务是减少散乱垃圾量
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计量垃圾量不可行
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问题刁钻，回答简单
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数据邦市的散乱垃圾结构复杂
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无法建立和运用统一的散乱垃圾计量模型
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启发法是从直觉走向最优化的桥梁
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使用快省树
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是否有更简单的方法评估邋遢集的成就？
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固定模式都具有启发性
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分析完毕，准备提交
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看来你的分析打动了市议会的议员们
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9 直方图 数字的形状
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员工年度考评即将到来
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伸手要钱形式多样
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这是历年加薪记录
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直方图体现每组数据的发生频数
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直方图不同区间之间的缺口即数据点之间的缺口
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安装并运行R
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将数据加载到R程序
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R创建了美观的直方图
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用数据的子集绘制直方图
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加薪谈判有回报
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谈判要求加薪对你意味着什么？
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10 回归 预测
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你打算怎么花这些钱？
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以获取大幅度加薪为目的进行分析
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稍等片刻……加薪计算器！
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这个算法的玄机在于预测加薪幅度
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用散点图比较两种变量
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直线能为客户指明目标
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使用平均值图形预测每个区间内的数值
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回归线预测出人们的实际加薪幅度
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回归线对于具有线性相关特点的数据很有用
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你需要用一个等式进行精确预测
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让R创建一个回归对象
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回归方程与散点图密切相关
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加薪计算器的算法正是回归方程
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你的加薪计算器没有照计划行事……
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11 误差 合理误差
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客户大为恼火
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你的加薪预测算法做了什么？
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客户组成
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要求加薪25%的家伙不在模型范围内
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如何对待想对数据范围以外的情况进行预测的客户
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由于使用外插法而惨遭解雇的家伙冷静下来了
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你只解决了部分问题
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扭曲的加薪结果数据看起来是什么样子？
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机会误差=实际结果与模型预测结果之间的偏差
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误差对你和客户都有好处
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机会误差访谈
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定量地指定误差
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用均方根误差定量表示残差分布
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R模型知道存在均方根误差
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R的线性模型汇总展示了均方根误差
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分割的根本目的是管理误差
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优秀的回归分析兼具解释功能和预测功能
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相比原来的模型，分区模型能更好地处理误差
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你的客户纷纷回头
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12 关系数据库 你能关联吗？
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《数据邦新闻》希望分析销量
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这是他们保存的运营跟踪数据
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你需要知道数据表之间的相互关系
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数据库就是一系列相互有特定关系的数据
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找到一条贯穿各种关系的路线，以便进行必要的比较
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创建一份穿过这条路径的电子表格
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通过汇总将文章数目和销量关联起来
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看来你的散点图确实画得很好
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复制并粘贴所有这些数据是件痛苦的事
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用关系数据库管理关系
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《数据邦新闻》利用你的关系图建立了一个RDBMS
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《数据邦新闻》用SQL提取数据
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RDBMS数据可以进行无穷无尽的比较
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你上了封面
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13 整理数据 井然有序
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刚从停业的竞争对手那儿搞到一份客户名单
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数据分析不可告人的秘密
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Head First猎头公司想为自己的销售团队搞到这份名单
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清理混乱数据的根本在于准备
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一旦组织好数据，就能修复数据
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将＃号作为分隔符
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Excel通过分隔符将数据分成多个列
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用SUBSTITUTE替换“^”字符
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所有的“姓”都整理好了
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用SUBSTITUTE替换名字模式太麻烦了
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用嵌套文本公式处理复杂的模式
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R能用正则表达式处理复杂的数据模式
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用sub指令整理“名”
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现在可以向客户交货了
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可能尚未大功告成……
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为数据排序，让重复数值集中出现
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这些数据有可能来源于某个关系数据库
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删除重复名字
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你创建了美观、整洁、具有唯一性的记录
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Head First猎头公司正在一网打尽各种人才！
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再见……
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附录A：尾声 正文未及的十大要诀
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其一：统计知识大全
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其二：Excel技巧
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其三：耶鲁大学教授Edward Tufte（爱德华·塔夫特）的图形原则
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其四：数据透视表
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其五：R社区
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其六：非线性与多元回归
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其七：原假设-备择假设检验
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其八：随机性
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其九：Google Docs
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其十：你的专业技能
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附录B：安装R启动R！
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R起步
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附录C：安装Excel分析工具ToolPak
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在Excel中安装数据分析工具
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索引
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封底
更新时间：2023-12-13 15:23:51
完结共270章
倒序