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共74章
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版权信息
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前言
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第1章 什么是数据分析
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1.1 一眼就看到结论还需要数据分析吗
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1.2 数据分析能给我们带来什么
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1.3 数据分析的几大抓手
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1.4 数据分析的流程
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1.5 如何成为数据分析高手
第2章 数据分析的理论、工具、模型
2.1 基本概念和术语
2.2 选择称手的软件工具
2.3 在分析需求和模型之间搭起桥梁
第3章 数据采集与整理
3.1 数据采集的几条重要原则
3.2 用“逐步推进法”推测需要的数据
3.3 耗时耗力的数据整理过程
3.4 数据量太大了怎么办
第4章 数据分析的基础：制表（上）
4.1 以数据合并为目标的制表
4.2 以数据筛选为目标的制表
4.3 以获得概要数据为目标的制表
第5章 数据分析的基础：制表（下）
5.1 “七个百分比”让你懂得大部分表格类型
5.2 分组功能经常让分析峰回路转
5.3 随意生成各种派生指标
5.4 从大数据库中挑选要分析的数据：Microsoft Query
5.5 强大的SQL
第6章 数据扫描：给数据做体检
6.1 在EXCEL中给数据做扫描
6.2 SPSS中给数据做扫描
6.3 在Modeler中给数据做扫描
6.4 其他相应的指标
第7章 数据标注：给数据上色
7.1 大数据块的整体标注
7.2 根据业务逻辑在数据中标注上色
7.3 采用公式实现复杂强大的数据标注
7.4 如何在一张表格中实现多种标注规则
第8章 找到数据中的“特殊分子”
8.1 什么是异常值
8.2 异常值的判断标准
8.3 用绘图技巧找到异常值
8.4 用公式函数法发掘异常值
8.5 三倍标准差法
第9章 相关分析与决策树
9.1 Pearson相关
9.2 典型相关分析
9.3 决策树
第10章 聚类
10.1 多维度数据的分类怎么办
10.2 聚类的烦恼1：如何面对数量级差别大的数据
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