读书笔记
深入浅出数据分析
总的来说，这本书适合纯入门看。每一章都假设了一个大的问题，从而引出一章的主要内容。
前面几章主要是对数据分析工作的总体思路进行了介绍，中间几章提出分析所用到的主要统计学方法，最后是一些R、EXCEL等工具介绍。
下面简单叙述下各章的主要内容：
- 数据分析的基本思路：提出问题——分解问题/数据——参与评估/提出假设——给出建议/决策支持
- 对于决策要进行检验：A/B测试、历史/同期控制法，要关注是否存在隐藏影响因素，要考虑充分
- 最优化问题：和检验一样，影响因素要考虑充分，确定可控因素、不可控因素、约束条件以及目标函数
- 数据图形化：主要介绍了散点图
- 假设检验：提出以证伪来进行假设检验，强调即使无法作出最优决策也要给出优先级，建议学习统计学
- 简单介绍条件概率和贝叶斯定理
- 主观概率：要量化主观概率，并且外部条件变化引起主观概率变化时，使用贝叶斯定理，可以避免概率修正过度
- 启发法：分析模型过于复杂时，可进行定性分析或转换目标指标进行分析
- 直方图：介绍R
- 预测：只简单介绍了线性回归
- 误差：将线性回归分段，可一定程度上减小回归的机会误差
- 数据库
- 整理数据
最后
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