成为数据分析师 下载

本电子书格式：PDF MOBI EPUB TXT适配所有阅读设备，百度网盘在线阅读。体验很好。为了服务于研究者的不同研究目的，存在以下几种类型的分析：

统计学：收集、整理、分析、说明和呈现数据的学科。预测：根据已有数据，预测一些感兴趣的变量在未来某个特定时间点的情况。数据挖掘：通过使用算法和统计技术，自动或半自动地提取大量数据中未知的有趣模式。文本挖掘：用类似于数据挖掘的方式从文本中得出模式和趋势的过程。优化：在同时满足约束条件的情况下，按照某些标准，利用数学方法来寻找最优的解决方案。实验设计：给各组随机分配被试，然后使用测试组和对照组来推导出特定结果中存在的因果关系。

大数据一词指的是数据量异常庞大且多种多样的非结构化数据。以下是一些例子：

• 社交网络游戏公司星佳每天要处理超过1 PB的游戏数据。
• YouTube用户每天观看超过10亿小时的视频。
• Twitter用户每月进行320亿次搜索。
• 2011年，谷歌用户每天进行近50亿次搜索。
• 据思科系统公司（Cisco Systems）估计，20种常见的家用电器产生的上网流量超过了所有互联网用户在2008年间产生的上网流量之和。
• 麦肯锡咨询公司预测，在美国的各行各业，职工超过千人的企业存储的平均数据比美国国会图书馆（Library of Congress）的数据还要多。
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作者简介

作者：(美)托马斯•达文波特(Thomas H.Davenport)

1954年10月17日出生于美国。毕业于哈佛大学，曾先后在哈佛商学院、芝加哥大学和波士顿大学任教。还曾担任埃森哲战略变革研究院主任，美国知名商学院巴布森学院教授。 流程再造、知识管理、注意力经济三大运动发起者，多次预见商业未来，《财富》全球500强企业争相咨询的企业顾问。

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