思維導圖PPT模板《數據分析師養成寶典》最新版讀書筆記，下載可以直接修改數據分析業務問題第章分析法價值模型用戶進階篇實戰指標聚類決策樹思維理解分析師設計信息本書關鍵字分析思維導圖01如何使用本書業務理解篇數據建模篇第0章說在前面的話指標設計篇價值展現篇目錄030502040607實戰進階篇附錄參考文獻后記目錄0908010內容摘要在數據為主導的今天，對于一種已經成型的模型，“怎么用”通常不是問題，用個軟件或者編幾行程序就能得到結果了，問題一般都出在模型“什么時候用”和“用完了，然后呢”。《數據分析師養成寶典》就集中討論后面兩件事情。《數據分析師養成寶典》共27章，分為業務理解篇（第1~4章）、指標設計篇（第5~7章）、數據建模篇（第8~16章）、價值展現篇（第17~19章）和實戰進階篇（第20~27章）。業務理解篇的目的是讓讀者建立正確的思維觀，理解數據，熟悉業務；指標設計篇學習把數據轉換為專家數據的一些技巧；數據建模篇以R語言為計算平臺實施數據分析全過程；價值展現篇主要討論如何撰寫有價值的數據分析報告；實戰進階篇通過對8個經典案例的分析，使讀者能夠把學到的思維方法、實施工具應用到解決實際問題中，把數據變成價值。本書可供數據科學相關技術人員閱讀，也可作為高等院校數據科學相關專業的教材或培訓教材，以及數據分析愛好者的參考讀物。如何使用本書基本的分析方法有對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法和矩陣關聯分析法等。第0章說在前面的話高級的分析方法有相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法和時間序列等。0.1大數據分析案例0.2數據分析0.3數據分析師0.4數據分析過程第0章說在前面的話業務理解篇數據分析的第一步，不是分析數據，而是把業務問題定義清晰。第1章正確的思維觀第2章理解數據第3章理解業務第4章理解用戶業務理解篇指標設計篇判斷的標準是：Y和X是否定義清晰。第5章數據準備第7章數據認知第6章數據指標指標設計篇數據建模篇數據分析的第一步，不是分析數據，而是梳理業務目標!指標設計的核心任務是把原始數據轉換為專家數據，使數據分析項目落地，包括對問題分解和對數據分解。第8章神經網絡第9章回歸分析第10章聚類分析第11章關聯分析第12章決策樹第13章隨機森林決策樹010302040506數據建模篇第14章自適應選擇決策樹第16章建模指導第15章SVM數據建模篇價值展現篇所謂數據挖掘(DataMining，DM)是指從大量不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中的、有用的信息和知識的過程數據源質量→數據類型→數據集質量→平均水平→數據分布→量變關系→多維交叉數據思維能力是一種從數據分析到商業價值的洞察能力。第17章如何寫好數據分析報告第19章數據分析報告制作工具第18章數據可視化價值展現篇實戰進階篇要具備這種能力，需要的是對業務的深刻理解，以及將業務問題轉化為數據可分析問題的能力。第20章校園網中推薦者的推薦價值分析第21章上市企業財務報表分析與ST預測第22章為什么銷售會減少——驗證性分析第23章什么樣的顧客會選擇離開——探索...實戰進階篇第24章哪種廣告的效果更好——假設檢驗第25章如何獲得更多的用戶——多元回歸...第26章航空公司顧客價值分析——聚類第27章竊電用戶行為分析——決策樹實戰進階篇參考文獻要具備這種能力，需要深刻學習回歸分析的思想（不是模型）。附錄統計學有一個非常經典的理論叫回歸分析，回歸就是“返祖現象”模型。附錄AR語言中常用數據處理函數附錄C可視化數據挖掘Rattle包附錄B大數據原理附錄