在全样本统计成本越来越低的情况下,通常不会用到太多高级统计学中有关从抽样误差反推到全样本误差的知识.
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 想要培养数据分析的能力,我认为可以从两部分来着手:一是数据分析方法论的建立,二是数据分析从入门到精通的知识学习.
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 任何一个技能的学习,都有从浅到深的过程,数据分析也不例外.因此我把推荐书籍划分成几个段位,更便于大家挑选.
 对于一位数据科学的狂热粉丝而言,可供选择阅读的书籍内容很多,包括大数据,机器学习,数据科学以及数据挖掘等等.除了这些技术范围内的书籍之外,也有很多工具类和语言类的书籍,比如Hadoop,Spark,P...
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 摘要:下面通过4种对应的场景来帮助读者理解数据挖掘的4种任务. (1)老板要求小白做一份市场分析 -  - 预测. 拿到市场分析的数据源后就要明确知道,分析市场最主要的价值就在于"先知",即比竞争对手提前预知...
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 摘要:无论是产品经理,还是产品运营,数据分析都是每个产品汪/运营喵必备技能. 这篇读书笔记之前是存到Evernote的,现重新归纳共享. 相信这本书很多人都已经看过了,看过的朋友就当回忆了~没有看过的...
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