6、《探索性数据分析》中国统计出版社 和第一本是一个系列的。大家好好看看陈希儒老先生做的序，可以说是对中国数理统计的一种反思。...不多的国内的经典统计教材。两位都是社会学出身，不重推导重应用。每章都有详细的Sas和SPSS程序和输出的分析。两位估计洋墨水喝得比较多，中文写的书，但是明显老外写书的风格。...这是一本国内很好的多元统计教材。 2、《Analyzing Multivariate Data（英文版）》 Lattin等著 机械工业出版社 这本书有很多直观的感觉和解释，非常有意思。...绝对是该领域最权威，最经典的书了。王学民老师说：这本书不是那么好懂的，数学系的人，就算看得懂每个公式，未必能懂它的意思（不是数学系的人，还是别看了吧）。...我们的统计思想和数据感觉有待加强啊。 六、软件及其他 1、《SAS软件与应用统计分析》王吉利、张尧庭，主编。 好书啊！！！！
我们公众号之前曾经推送过类似的推文，但当时推荐的书籍不是很全面，另一方面笔者最近又看了不少经典的脑电书籍，因此在这里就重新做一个梳理，把一些经典的EEG脑电方面的教材推荐给大家，希望对EEG领域的同学和研究者有所帮助...本书是ERP领域的大牛Steven Luck教授所写，这已经是第二版了，是ERP研究者不得不读的经典教材。该书详细地介绍了ERP研究中的实验设计、信号的采集与处理技术以及后续的ERP成分分析技术。...《脑电信号分析方法及其应用》 对于国产EEG教材来说，这一本应该是写的比较早的了。...但是，这本570多页的教程，不仅仅讲述Matlab本身，书中包含大量的关于EEG脑电数据分析技术方法以及相应Matlab代码。 11....《脑电信号处理与特征提取》 本书可以说是国产EEG教材的优秀代表，每一章都由不同的研究者撰写，内容上基本覆盖了目前常用和主流的EEG数据分析方法和技术，书中还配备了大量的代码、工具包的使用教程等。
矛盾的原因是现在整个场景下数据量变大，所以要做更深的决策树。当然，我们也不一定在所有的场景里都有很大数据量，如果遇到了数据量小的场景，我们也要知道决策树是要做浅的。...但其实这个结论也是有前提条件的，如果数据量少，是不能够充分支撑很多特征，但如果数据量大，结论就会不一样。...过去传统数据分析软件，如SAS，之所以只有几百个特征，是因为它诞生于上世纪七十年代，它面临的问题是在具体场景下没有太多可用数据，可能只有几百上千个样本。...但现在，随着数据量增加，特征量也需要增加。所以我认为，在大数据环境下，整个机器学习教科书里关于特征选择的章节已经落后于时代，需要根据新的形式重新撰写；当然在小数据场景下，它仍然具有价值。...今天与大家分享了教科书中的几个经典问题。其实在实际工业应用中，我们不会完全按照教科书中的方式去实践。
其实，《Think Python》是很多Python初学者的不二入门教材，受到广泛好评。该书原作者是美国Olin工程学院的教授Allen B. Downey。...我的第一个单位是一家媒体，因为工作关系对当时新闻界流行的数据视觉化十分感兴趣，从《鲜活的数据》一书中了解到Python编程语言。...而我使用的第一本教材，就是Allen Downey的《Think Python》，副标题叫“如何像计算机科学家一样思考”。 后来，我到了一家互联网公司，接触运营工作。
Poldrack 公开了他为斯坦福大学统计学本科教程准备的教材。这本书引入了一些实用的新理念和新方法。...该课程要求使用 R 语言，课程涉及数据、概率、模型与数据的拟合、数据可视化、采样、假设验证、贝叶斯统计学、通用线性模型、统计建模过程、如何进行可复现研究等概念和方法。 ? ? ? ?
这些天我也读了不少有关疫情分析的文章，突然发现，对疫情的数据分析思路与我平时工作中的数据分析简直如出一辙，这不就是我平时做的那些工作嘛！...建议对于数据科学感兴趣的在校学生、刚入行的数据分析师包括数据产品经理、数据运营、算法新人以及所有与数据相关的岗位都可以读读这篇文章，将一些数据分析思路与自己的实际工作比对一下，看看如何辩证地分析数据。...用日本的“小数据”，反推湖北的“大数据”，这在很多数据分析业务场景上是非常常见的。...这正是数据分析工作需要注意的：我们要透过现象看本质。 数据分析的终极目标：决策支持 数据分析的终极目标是为了提供更优的决策支持，否则都是在作秀。...疫情正是一个最好的实战教材，我们可以学习一些网络上一些博主对疫情的分析，看看他们如何收集并分析数据，如何下结论以及如何用可视化方案做展示。
经常刷菜鸟团的小伙伴一定都已经是文献不求人的老手了，可是有时候想查点经典教材或者电子书的时候，那些大牛网站可能就不一定下载的到了。最近发现的两个网站我觉得还不错，推荐给大家。...举个小例子，搜了一部经典的教材，点击详情页，然后点右下角 ED2K 就会弹出下载提示。悄悄的说一句，其实这个网站也可以搜文献、小说和杂志，喜欢原文电子书的小伙伴不要错过啦。 ?...万千合集站 第二个网站是国内的聚合搜索网站，搜索各大高校相关的教材及经典教科书是一个好去处。 http://www.hejizhan.com/bbs/ ?
作者：Peter 编辑：Peter 大家好，我是Peter~ 写过很多关于Pandas的文章，本文开展了一个简单的综合使用，主要分为： 如何自行模拟数据 多种数据处理方式 数据统计与可视化 用户RFM模型...--MORE--> 构建数据 本案例中用的数据是小编自行模拟的，主要包含两个数据：订单数据和水果信息数据，并且会将两份数据合并 import pandas as pd import numpy as np....jpg] 到这里你可以学到： 如何生成时间相关的数据 如何从列表（可迭代对象）中生成随机数据 Pandas的DataFrame自行创建，包含生成新字段 Pandas数据合并 分析维度1：时间 2019...fig.show() [008i3skNgy1gy7tk7myazj31hm0t4gsv.jpg] 折线图展示的变化： [008i3skNgy1gy7tl22q0fj31ja0sodov.jpg] 分析维度...] 当数据量足够大，用户足够多的时候，就可以只用RFM模型来将用户分成8个类型 用户复购分析 复购周期是用户每两次购买之间的时间间隔：以xiaoming用户为例，前2次的复购周期分别是4天和22天 [008i3skNgy1gy7u3llgyaj31c20setex.jpg
机器之心报道 编辑：张倩 《统计学习导论》很经典，但用的是 R 语言，没关系，这里有份 Python 版习题实现。...斯坦福经典教材《The Element of Statistical Learning》（简称 ESL）被称为频率学派的统计学习「圣经」，由三位统计学大师——Trevor Hastie、Robert Tibshirani...但对于刚入门的小白来说，把这本经典教材啃下来难度还是相当大的，因为书中有大量的公式、矩阵推导，总长度达到 700 多页。...如果你正在读这本书或者想重新做一下书里的练习，可以参考这份 Python 版资料，也可以跟着教材的配套视频边学边做。
数据分析不仅是个工具，而且是门艺术，优秀的数据分析师不光要懂业务、懂管理，懂分析、还要懂创意、懂设计、懂生活，所以数据分析师也是个艺术家。...【数据分析流程】首先明确分析目的，然后搭建分析体系，确定各个分析内容，进行数据搜集、数据处理、数据分析、数据展现逐步完成，最后检验是否达到分析目的！...数据分析如果一开始数据分析方向就错了，所有努力都是徒劳，后果不堪设想。亲们，数据分析前先明确目的，再根据分析目的确定分析框架与内容，以及所采用的数据分析方法。...【数据分析与数据挖掘的区别】数据分析找数据变化的原因和本质，数据挖掘是找模式，找一种发现知识的模式。...【数据分析吐槽】1、不关注业务，分析挖掘永远是华丽的盛装，不实用；2、不重视底层数据，谈数据挖掘分析，永远是空中楼阁；3、数据不集中，分析永远看不清全局的风吹草动；4、不尊重数据分析师，您永远体会不到数据化应用的乐趣和价值
老外的书都挺有意思的 6、《探索性数据分析》中国统计出版社 和第一本是一个系列的。大家好好看看陈希儒老先生做的序，可以说是对中国数理统计的一种反思。...看完才觉得回归真得很好玩 3、《Logistics回归模型——方法与应用》 王济川 郭志刚 高等教育出版社 不多的国内的经典统计教材。两位都是社会学出身，不重推导重应用。...这是一本国内很好的多元统计教材。 2、《Analyzing Multivariate Data（英文版）》 Lattin等著 机械工业出版社 这本书有很多直观的感觉和解释，非常有意思。...Bowerman & Connell 著 本书的主讲Box-Jenkins(ARIMA)方法，附上了SAS和Minitab程序 五、抽样 1、《抽样技术》 科克伦著 张尧庭译 绝对是该领域最权威，最经典的书了...我们的统计思想和数据感觉有待加强啊 六、软件及其他 1、《SAS软件与应用统计分析》 王吉利 张尧庭 主编 好书啊！！！！
作者：王良，硕士，毕业于北京师范大学，计算数学专业，研究方向基于大数据的数据挖掘应用研究及数据系统开发 来源：内容摘自北京城垣数字科技有限责任公司与北京城市规划设计研究院规划信息中心成功举办的“城垣新势力沙龙...微信公号（cityif） 内容简介：在这个信息爆炸的年代，产生数据的渠道迅速增加，数据库中的数据量也成指数增加，大数据从2012年成为一个热门词汇，它之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在它后面数以万亿美元的市场机会...那么如何从收集到的数据中找到有用信息的方法变得尤为重要，如何使数学算法与大数据有机的结合起来，并应用到城乡规划中成为目前城市规划中研究热点，而数据挖掘就是其中最关键的技术。...本次演讲通过回答下面的五个问题： 1.什么是数据挖掘？ 2.为什么要用数据挖掘？ 3.数据挖掘的流程是什么？ 4.数据挖掘有哪些方法？ 5.数据挖掘使用在哪些领域？...演讲让听众对数据挖掘有一个全面的认识，然后结合具体案例阐述数据挖掘的相关应用，期待大家对数据挖掘有一个直观的印象，并在规划行业得到充分的应用。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
作者：王良，硕士，毕业于北京师范大学，计算数学专业，研究方向基于大数据的数据挖掘应用研究及数据系统开发 来源：内容摘自北京城垣数字科技有限责任公司与北京城市规划设计研究院规划信息中心成功举办的“城垣新势力沙龙...微信公号（cityif） 内容简介 在这个信息爆炸的年代，产生数据的渠道迅速增加，数据库中的数据量也成指数增加，大数据从2012年成为一个热门词汇，它之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在它后面数以万亿美元的市场机会...那么如何从收集到的数据中找到有用信息的方法变得尤为重要，如何使数学算法与大数据有机的结合起来，并应用到城乡规划中成为目前城市规划中研究热点，而数据挖掘就是其中最关键的技术。...本次演讲通过回答下面的五个问题： 1.什么是数据挖掘？ 2.为什么要用数据挖掘？ 3.数据挖掘的流程是什么？ 4.数据挖掘有哪些方法？ 5.数据挖掘使用在哪些领域？...演讲让听众对数据挖掘有一个全面的认识，然后结合具体案例阐述数据挖掘的相关应用，期待大家对数据挖掘有一个直观的印象，并在规划行业得到充分的应用。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
大家在工作中是不是经常要做各种分析，但又常常遇到无从下手，抓不住重点，搞不清关键数据的情况。俗话说“工欲善其事，必先利其器。”...一个好用的数据分析模型，能给我们提供一种视角和思维框架，从而帮我们理清分析逻辑，提高分析准确性。 研究数据分析也很多年了，今天特意为大家整理出了8大常用数据分析模型，帮助大家快速提高数据分析能力。...2、转化漏斗模型 转化漏斗模型，主要是通过转化率分析整个业务流程中的转化和流失情况。通过转化数据，对每个环节的流失用户再进行精准营销。...5、购物篮分析 购物篮分析是通过研究用户消费数据，将不同商品进行关联，并挖掘二者之间的联系。...举个营销学上经典的“啤酒+尿布”案例，超市在统计数据的时候发现一般买尿布的男性顾客也会买啤酒，因此在尿布购物架的旁边放置了各种啤酒。果然，两者销量都显著提升。
本文介绍全转录组数据分析方法，我们将以拟南芥测序数据为例，在 UseGalaxy.cn 云平台进行数据分析实践。 概览 问题： 哪些 miRNA 在对油菜素内酯的反应中上调？...获取数据 我们分析的第一步是从 Zenodo 获取 miRNA-Seq 数据集，并将数据集组织成集合。...这是下采样数据集没有足够的数据来进行差异表达检测导致的。 为了获得合理的结果，我们需要分析完整数据集。...您可以按照上述教程使用完整数据集进行分析，也可以将我们从完整数据集生成的 DESeq2 分析结果导入到您的历史数据中。...在继续进行进一步分析之前，类似于 miRNA 数据分析，导入从完整 mRNA 数据集生成的 DESeq2 结果。
《Think Python》是很多Python初学者的不二入门教材，受到广泛好评。该书原作者是美国Olin工程学院的教授Allen B. Downey，目前该书的原版和中文版本都已免费开源。...选择翻译《Think Python》，一是因为它是作者入门使用的第一本教材；二是，它确实非常浅显易懂，把很多概念用非常朴实的话进行解释。作者称，当时零基础学习Python的他看这本书没有大的障碍。...我增加了关于调试和算法分析的附录。 《Think Python》 第二版有以下新特点： 本书及其中的代码都已更新至Python 3。
导读：《Think Python》是很多Python初学者的不二入门教材，受到广泛好评。该书原作者是美国Olin工程学院的教授Allen B. Downey，目前该书的原版和中文版本都已免费开源。...选择翻译《Think Python》，一是因为它是作者入门使用的第一本教材；二是，它确实非常浅显易懂，把很多概念用非常朴实的话进行解释。译者称，当时零基础学习Python的他看这本书没有大的障碍。...我增加了关于调试和算法分析的附录。 《Think Python》 第二版有以下新特点： 本书及其中的代码都已更新至Python 3。
数据分析是一个从数据中通过分析手段发现业务价值的过程。这个过程的起点可以是确定我们的分析目的，这个过程的终点是发现业务价值，提供数据支撑。...数据分析步骤 个人理解的数据分析6大步骤： 第一步：明确数据分析的目的，弄清楚需要做什么 第二步：梳理和确定分析逻辑，确定怎么进行分析 第三步：分析所用数据的收集、处理等，确定数据分析的数据 第四步：采用统计...、数据挖掘等技术，提取有用信息 第五步：采用文字、表格、可视化图形来展示数据 第六步：得出数据分析的结论，发现业务价值，撰写分析报告 [008i3skNgy1gq9pgem5woj30z10u0n0h.jpg...--MORE--> 数据分析方法 下面介绍的是5种基于逻辑层面的数据分析方法： [008i3skNgy1gq9pluffcqj31ey0u0doy.jpg] PEST分析法 PEST分析是指宏观环境的分析...数据来源于业务，但数据只有服务于业务才能体现出其价值。数据分析正是将数据和业务连接起来的有力手段！
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