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一位数据分析师的书单
随着最近新人的入职，发现自己之前给的书单过时了。更新一版，希望对大家有所帮助。统计学及机器学习入门《赤裸裸的统计学》《深入浅出统计学》《概率论与数理统计》（茆诗松）《机器学习》（周志华）数据分析技能《深入浅出数据分析》《Excel图表之道》《精益数据分析》《数据化决策》《R语言实战》《数据挖掘与R语言》...
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数据驱动决策的13种思维
“数据驱动决策”，为了不让这句话成为空话，请先装备以下13种思想武器，相信将来你一定能用上！～第一、信度与效度思维这部分也许是全文最难理解的部分，但我觉得也最为重要。没有这个思维，决策者很有可能在数据中迷失。信度与效度的概念最早来源于调查分析，但现在我觉得可以引申到数据分析工作的各方面。**所谓信度，...
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快速认知数据的详细步骤（四）
相关系数，一个在数据应用中极为普遍却极为容易用错的概念。有必要单独进行讨论。利用相关系数理解数据之间的关系传统的数据认知过程到“数据分布”这个环节就应该结束了。但我准备搬出自己的几个“土方法”，来让各位领略一下江湖偏方的效果。首先要说的就是相关系数。相关系数的计算公式你大可不必在意，只需要理解：相关...
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快速认知数据的详细步骤（三）
初步认知数据分布拿到一个数据集，你先检查了数据源的质量，然后通过数据清洗提升了数据集的质量，再通过平均数的计算了解了数据集大小的一般水平，接着又通过方差和标准差了解了波动变化。经过这一系列的操作，你对数据有了一定的认知。但这就够了吗？答案是否定的。在数据的快速认知中，我们还需要对数据分布进行探索...
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快速认知数据的详细步骤（二）
读完上一篇的你，或许会觉得我说的内容太琐碎，太简单。那么进入第二步，许多和“数”相关的东西，就要在此展开了。必要的描述统计分析从审核数据源质量，到提升数据集质量，再到明确数据类型和单位，走完这三步，你就完成了数据清洗的过程。你是觉得被扒了层皮还是神清气爽？我的文字并不有趣，想必你一定相当疲累。那么...
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我理解的朴素贝叶斯模型
我想说：“任何事件都是条件概率。”为什么呢？因为我认为，任何事件的发生都不是完全偶然的，它都会以其他事件的发生为基础。换句话说，条件概率就是在其他事件发生的基础上，某事件发生的概率。条件概率是朴素贝叶斯模型的基础。假设，你的川术公司正在面临着用户流失的压力。虽然，你能计算用户整体流失的概率（流失用...