2018-02-28 09:46:00 weixin_30341745 阅读数 187
  • JAVA报表开发JasperReport+iReport5.6详解

    课程包含从基础的环境搭建,到控件的详细使用和对ireport难点进行重点讲解,一共21个小节。 难点包含: 条件styles Crosstab交叉表格 报表分组和统计 Subreport子报表(参数传递,子报表返回值) chart图表类所有控件 jasperreport导出word,excel,pdf 多数据源报表 JSP中显示jasperreport报表等

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内容简介  · · · · · ·

作者简介  · · · · · ·

Michael Milton将自己的大半职业生涯献给了非盈利机构,帮助这些机构解析和处理从赞助人那里收集来的数据,提高融资能力。Michael Milton拥有新佛罗里达学院哲学学位及耶鲁大学宗教伦理学学位。多年来,他博览群书,这些书籍虽字字珠玑,却枯燥乏味; 蓦然抬首, 深入浅出(Head First)系列图书让他眼前一亮,他欣然抓住机会,写出了这本同样字字珠玑,兼振奋人心的书。

走出图书馆和书店,人们会看到他在跑步,摄影,以及亲手酿制啤酒。

目录  · · · · · ·

1 数据分析引言:分解数据 1
2 实验:检验你的理论 37
3 最优化:寻找最大值 75
4 数据图形化:图形让你更精明 111
5 假设检验:假设并非如此 139
6 贝叶斯统计:穿越第一关 169
7 主观概率:信念数字化 191
8 启发法:凭人类的天性作分析 225
9 直方图:数字的形状 251
10 回归:预测 279
11 误差:合理误差 315
12 相关数据库:你能关联吗? 359
13 整理数据:井然有序 385
附录一 尾声:正文未及的十大要诀 417
附录二 安装R:启动R! 427
附录三 安装Excel分析工具:ToolPak 431

 

 

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2018-09-16 19:57:46 qq_42865513 阅读数 294
  • JAVA报表开发JasperReport+iReport5.6详解

    课程包含从基础的环境搭建,到控件的详细使用和对ireport难点进行重点讲解,一共21个小节。 难点包含: 条件styles Crosstab交叉表格 报表分组和统计 Subreport子报表(参数传递,子报表返回值) chart图表类所有控件 jasperreport导出word,excel,pdf 多数据源报表 JSP中显示jasperreport报表等

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一、分解数据
1.仔细推敲证据
这里写图片描述
2.心智模型
这里写图片描述
二、实验:检验理论
1.比较法
统计与分析的最基本原理之一,比较越多,分析结果越正确。
2.观察研究法
被研究人自行决定自己属于哪个群体的一种研究方法。
3.混杂因素
观察分析法充满混杂因素,混杂因素是研究对象的个人差异,它不是试图进行比较的因素,但最终会导致分析结果的敏感度变差。
4.拆分数据块
为了控制混杂因素的影响,将数据拆分为更小的数据块。
5.控制组
好的实验会有一个控制组(也称对照组),一组体现现状的处理对象,未经过任何新的处理。
6.随机选择相似组
将对象随机分配到各组之后,最终的结果是:可能成为混杂因素的那些因素最终在实验组和控制组里面具有同票同权。
三、最优化:寻找最大值
1.将数据分成两类:可以控制的因素和无法控制的因素。
决策变量是能控制的因素,收到约束条件的限制
2.借助目标函数发现目标
目标是希望最大化或者最小化的对象。目标函数则可以帮助找出最优化结果。
3.用电子表格实现最优化
Excel,Open Office(Solver求解器)
4.负相关变量
一种产品越多,意味着另外一种产品越少
5.假设应立足于不断变化的实际情况
四、数据图形化
1.提现数据
促进谨慎思考,并制定正确的决策。
2.数据图形化的根本在于正确比较
3.使用散点图探索原因
探索性数据分析,在一组数据中寻找一些假设性的条件所做的测试活动。
4.多元图形
对三个以上的变量进行比较
这里写图片描述
五、假设检验
1.编制关系网络模型
这里写图片描述
2.假设评定
这里写图片描述
六、贝叶斯统计
1.利用贝叶斯规则计算患病概率
这里写图片描述
2.贝叶斯规则可反复使用
这里写图片描述
3.在第一次患病概率的条件下,二次实验
这里写图片描述
七、主观概率
1.主观概率表
这里写图片描述
2.根据主观概率表进行散点图分析
这里写图片描述
3.利用贝叶斯规则修正主观概率
这里写图片描述
八、启发法
1.启发法
这里写图片描述
2.快省树
这里写图片描述
3.案例
这里写图片描述
九、直方图
1.直方图
这里写图片描述
2.利用数据子集绘制直方图
这里写图片描述
十、回归:预测
1.算法
这里写图片描述
2.散点图
这里写图片描述这里写图片描述
3.使用平均值图形预测每个区间内的数值
这里写图片描述
4.回归线预测实际幅度
这里写图片描述
5.回归线与线性相关的数据
这里写图片描述
十一、误差:合理误差
1.外插法
这里写图片描述
2.机会误差
这里写图片描述
3.定量地指定误差
这里写图片描述
4.用均方根误差定量表示残差分布
分割
这里写图片描述
分区模型
这里写图片描述
十二、相关数据库
1.数据库
这里写图片描述
2.关系数据库管理系统(RDBMS)
十三、整理数据
1.EXCEL
2.R(正则表达式)

2007-01-05 01:29:00 maweifeng 阅读数 2011
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《深入浅出Excel VBA数据处理》这本书是前面《Excel VBA应用开发从基础到实践》的一个补充。在《Excel VBA应用开发从基础到实践》的写作中,本来打算有一些内容,例如各种格式的数据的导入导出,统计分析,数学计算,回归拟合等一些在很多工作中需要使用的内容,但由于定位的问题,没有加入。

最近辞职在家准备论文,可以有一些时间,因此又把这些事情搬上了台面,就有了这本书的计划。章节的安排初步确定如下,后面可能还会有些调整:
  1. EXCEL基础   
  2. VBA入门   
  3. 数据的导入导出
  4. EXCEL图表   
  5. 统计分析
  6. 数学运算
  7. 矩阵运算
  8. 曲线回归与拟合
  9. 时间序列分析
  10. 方程求解
  11. 财务和金融计算
  12. 数据透视表和数据透视图
  13. 最优问题求解
  14. 文本处理
目前断断续续写了有不到100页,主要是前面的积累。全书计划在今年上半年完成,希望不会有所意外。 
2018-07-21 16:17:37 hzjjames 阅读数 278
  • JAVA报表开发JasperReport+iReport5.6详解

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前言

 

在之前的文章《深入浅出密码学(上)》中,笔者为大家简要介绍了密码学中的加密跟单向散列函数的概念与应用。在这里先简单回顾下,由于网络通信过程中存在信息被窃听的风险,因此需要通过加密来防止窃听以保护信息安全。此外,在网络通信中数据还存在被篡改的风险,因此我们还需要有一种机制能够识别数据是否被篡改,而单向散列函数正是能够识别数据一致性或完整性的一种机制。然而单向散列函数不能解决的一个问题是不能确认消息一定是发送者的本意,也就是说无法识别“伪装”,为什么这样说呢?且听我细细道来。

 

一、单向散列函数的局限性

 

为了说明单项散列函数的局限性,我们还是引入一个场景。小明从某个网站W上下载了一个开源软件,由于该软件是开源的,所以没必要使用加密算法进行加密以防止窃听,但是小明需要确定下载的开源软件是否是完整的,所以需要使用单向散列函数进行验证。因此小明从该网站同时将开源软件与该开源软件的散列值下载到本地再进行比对,发现下载的软件计算出来的散列值与网站上的散列值是一致的,因此可以断定该软件是完整的。但是这并不代表该软件确实是来自网站W,而不是来自其他地方,即单纯使用单向散列函数存在“伪装”的风险。为了说明这一点,我们假设有一个攻击者小黑,他截获了网站W发送给小明的软件A1与散列值A2,然后再发送另一份软件B1与散列值B2给小明,其中散列值B2即为软件B1的散列值。这种情况下小明收到的数据就是软件B1与散列值B2,而不是预期的软件A1与散列值B2了。但是在这种情况下,小明计算软件的散列值跟收到的散列值进行对比仍然是一致的,虽然数据已经被攻击者小黑替换了,但是小明却无法察觉。所以说单向散列函数无法识别“伪装”。要识别“伪装”,可以使用接下来将要介绍的消息认证码。

 

二、消息认证码

 

消息认证码是一种确认数据完整性并进行认证的技术,简称MAC。所谓认证,就是能验证消息的确是由某个人发送过来的,因此可以识别“伪装”。消息认证码的输入包括任意长度的消息和一个发送者与接收者共享的密钥,其输出为固定长度的值,这个值称为MAC值。根据任意长度的消息输出固定长度的值,这一点跟单向散列函数很类似,但是有一个最大的区别就是,单向散列函数不需要密钥,而消息认证码需要密钥。并且只有正确的密钥才能计算MAC值,没有密钥或者没有正确的密钥都是没办法计算出预期的MAC值的,而因为密钥是由通信双方共享的,因此只有通信双方才能对消息计算出正确的MAC值,故而使用消息认证码可以起到认证的作用,即验证消息确实是由可信方发送的。消息认证码的使用步骤如下:

 

 

  1. 小明跟小白首先需要约定好共享密钥。

  2. 发送者小明根据共享密钥对消息计算MAC值

  3. 发送者小明将消息与消息认证码发送给接受者小白

  4. 小白接收到消息后根据共享密钥计算出MAC值

  5. 小白将计算出的MAC值与收到的MAC值进行比较

  6. 如果两者一致,则说明消息没有被篡改,并且确实是由小明发送过来的。

 

从上面的步骤可以看出,消息认证码跟对称加密有点类似。两者的主要区别是:消息认证码的作用是为了验证消息完整性以及对消息发送者进行认证,而对称加密是为了保证消息的隐私性,防止被窃听;再者,消息认证码的认证过程需要发送消息跟MAC值,而对称加密只需要发送密文;还有一个区别是,MAC值一般具有单向性,即只能从消息计算出MAC值,不能从MAC值还原出消息,而对称加密则既可以将明文加密成密文,也能将密文解密成明文。

 

三、消息认证码的局限性

 

对了说明消息认证码的局限性,本文将引入一个场景进行说明。假设小明跟小白在通信的过程中使用了消息认证码,他们两个人除了正常通信外,还需要向第三方小灰证明消息的确是是自己发送或者对方发送的。那么在这种情况下,消息认证码是无法实现这个功能的。为什么这样说呢?大家回顾下上述生成消息认证码的过程,我们需要使用密钥才能生成MAC值,而密钥是由通信双方共享的,这就意味着通信双方都可以生成MAC值,也就是说小明跟小白都可以生成MAC值,这样一来就不能证明这个MAC值究竟是谁生成的,这也就导致了无法向第三方证明某条消息一定是对方发送的,同理也无法证明某条消息一定是自己发送的。

 

除此之外,消息认证码还有一个局限就是无法防止否认。简单来说就是存在抵赖的风险。其原因也是因为共享密钥导致的。因为密钥是通信双方共享的,因此通信双方都可以生成消息的MAC值,故而如果通信的一方发送了某些消息,又拒不承认,反而“诬陷”是对方发送的,在这种情况下消息认证码是无法进行仲裁的。

 

最后一个局限性还是因为共享密钥导致的,在之前的文章《深入浅出密码学(上)》中,讲解了对称加密带来的一个问题就是密钥的配送问题,同理消息认证码同样也有密钥的配送问题,密钥配送的安全性决定了消息认证码的安全性。

 

既然消息认证码有这么多局限性,那么是否有其他方法可以解决上述问题的?当然是有的。那就是数字签名。由于篇幅所限,后续再为大家介绍数字签名的原理。

 

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2017-06-04 23:26:00 weixin_30776863 阅读数 7
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内容简介

编辑
《深入浅出数据分析》以类似“章回小说”的活泼形式,生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的技术:数据分析基本步骤、实验方法、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧;正文以后,意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要务、R工具及ToolPak工具,在充分展现《深入浅出数据分析》目标知识以外,为读者搭建了走向下一步深入研究的桥梁。
《深入浅出数据分析》构思跌宕起伏,行文妙趣横生,无论读者是职场老手,还是业界新人;无论是字斟句酌,还是信手翻阅,都能跟着文字在职场中走上几回,体味数据分析领域的乐趣与挑战。

编辑推荐

编辑
《深入浅出数据分析》:我们生活在数据的天地里,你的工作就是淋漓尽致地发挥数据的作用。从哪里起步?《深入浅出数据分析》将为你提供帮助:利用Excel或Openomce应用程序组织数据,在R应用程序中进行进一步整理,通过散点图和直方图找出有意义的模式,借助启发式算法作出结论,通过实验和假定测试预见未来,再以清楚直观的图形展示分析结果。
无论你是研究新产品可行性的开发人员,还是评估广告效果的市场营销经理;无论你是向客户呈报数据的营销员,还是管理所有这些数据密集型部门及种种其他事务的个人企业家,《深入浅出数据分析》都能为你带来全面的学习体验,让你将数据转变为事业中最有用的工具。
我们认为,您的时间极其宝贵,不该浪费在冥思苦想各种新名词、新概念上。《深入浅出数据分析》根据最新认知科学和学习理论,以形成多感官学习体验为目的,顺应大脑的工作方式,设计丰富的图形图表,你将不再被密密麻麻的文字催得昏昏欲睡。

媒体推荐

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“是时候写一本通俗易懂、内容全面的数据分析知识指南了,好让概念的学习变得既简单又有趣。借助各种成熟的技术和免费的工具,数据分析将改变你思考问题和解决问题的方式。概念对理论有用,对实践更有用。”
“《深入浅出数据分析》写得漂亮,读者可以学到分析现实问题的系统性方法。从卖咖啡到开橡皮玩具厂,再到要求老板涨工资,此书告诉我们如何发现和解密数据在日常生活中的强大作用。从图形图表到Excel和R计算机程序,《深入浅出数据分析》想尽办法让各个层次的读者都体会到系统化的数据分析对于制定大大小小的决策的强大作用。”
“被堆积如山的数据压得喘不过气了?让Michael Milton做你的老师吧,在办公工具里添上数据分析工具,抢占技术先机。《深入浅出数据分析》将告诉你如何将原始数据转变成真的知识。别再抽签算卦了——几套软件,一本《深入浅出数据分析》,就能让你做出正确的决策。”
“Kathy和Bert合著的《深入浅出Java》(Head First Java)让白纸黑字摇身一变,成为读者领略过的最接近GUI的作品。作者以幽默、新潮的风格,让学习Java成为不断追问‘他们接下来打算怎么办呢?’的愉快体验。”
“《深入浅出Java》(Head First Java)引人入胜的风格会把一无所知的你变成斗志昂扬的Java战士,不仅如此,书中还收入了大量实用事例,这样的实用事例在其他文章中只会留给恐怖的‘读者练习’。此书睿智、幽默、新潮而实用——能在讲授对象序列化和网络加载协议知识的同时有这样的主张并坚持做到的书籍并不多见。
“此书明快,风趣,玩世不恭,引人入胜。细心读——你可能确实能学到东西!”
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“有的书是用来买的,有的书是用来藏的,还有的书是用来摆在案头的。感谢O’Reilly和Head First的员工,他们出了最高等级的书——深入浅出(Head First)系列,让人爱不手、百读不厌。《深入浅出SQL》(Head First SQL)是我最心爱的书,都快翻烂了。”
“本书的透彻、幽默和睿智令人钦佩,连编程门外汉也能借助这样的书想出办法解决问题。”
“昨天收到书就开始读……一读就停不下来了,真是酷毙了。书很有趣,内容扎实,切中肯綮。印象太好了。”
“我读过的最有趣、最高明的软件设计图书之一。”
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“每一章都凝聚着优雅的设计,每一条原理无不饱含实用价值与闪光智慧。”
“我《深入浅出HTML + CSS & XHTML》(Head First HTML with CSS & XHTML)。它以‘有趣’的模式,将全部知识倾囊相授。”
“通常,阅读设计模式方面的书或文章时,我都得头悬梁锥刺股才能保证注意力集中。这本书却是个例外,听起来可能有点怪,这本书让学习设计模式变得盎然有趣。“当其他设计模式方面的书籍还在教读者呀呀学语时,这本书却已在踏浪高歌‘加油,兄弟!’”
[1-2]  “我实实在在爱这本书。不瞒大家说,我当着老婆的面亲了这本书。”

作品目录

编辑
总目录
序言 I
1 数据分析引言:分解数据 1
2 实验:检验你的理论 37
3 最优化:寻找最大值 75
4 数据图形化:图形让你更精明 111
5 假设检验:假设并非如此 139
贝叶斯统计:穿越第一关 169
7 主观概率:信念数字化 191
8 启发法:凭人类的天性作分析 225
直方图:数字的形状 251
10 回归:预测 279
11 误差:合理误差 315
12 相关数据库:你能关联吗? 359
13 整理数据:井然有序 385
附录A 尾声:正文未及的十大要诀 417
附录B 安装R:启动R! 427
附录C 安装Excel分析工具:ToolPak 431
细分目录及各章引子
序言
大脑对待数据分析的态度。一边是你努力想学会一些知识,一边是你
的大脑忙着开小差。你的大脑在想:“最好把位置留给更重要的事,
像该离哪些野生动物远点啊,像光着身子滑雪是不是个坏点子啊。”
既然如此,你该如何引诱你的大脑意识到,懂得数据分析是你安身立
命的根本?
谁适合阅读本书? II
我们了解你在想什么 III
元认知 V
征服大脑 VII
自述 VIII
技术顾问组 X
致谢 XI
1.分解数据数据分析引言
Acme化妆品公司需要你出力 2
首席执行官希望数据分析师帮他提高销量 3
数据分析就是仔细推敲证据 4
确定问题 5
客户将帮助你确定问题 6
Acme公司首席执行官给了你一些反馈 8
把问题和数据分解为更小的组块 9
现在再来看看了解到的情况 10
评估组块 13
分析从你介入的那一刻开始 14
提出建议 15
报告写好了 16
首席执行官欣赏你的工作 17
一则新闻 18
首席执行官确信的观点让你误入歧途 20
你对外界的假设和你确信的观点就是你的心智模型 21
统计模型取决于心智模型 22
心智模型应当包括你不了解的因素 25
首席执行官承认自己有所不知 26
Acme给你发来了一长串原始数据 28
深入挖掘数据 31
泛美批发公司确认了你的印象 32
回顾你的工作 35
你的分析让客户作出了英明的决策 36
2.实验
检验你的理论
你能向别人揭示自己坚信的信念吗?正在进行实证检验?做个好实验吧,再
没有什么办法能像一个好实验那样,既能解决问题又能揭示事物的真正运行
规律。一个好实验往往能让你摆脱对观察数据的无限依赖,能帮助你理清因
果联系;可靠的实证数据将让你的分析判断更有说服力。
咖啡业的寒冬到了! 38
星巴仕董事会将在三个月内召开 39
星巴仕调查表 41
务必使用比较法 42
比较是破解观察数据的法宝 43
价值感是导致销售收入下滑的原因吗? 44
一位典型客户的想法 46
观察分析法充满混杂因素 47
店址可能对分析结果有哪些影响 48
拆分数据块,管理混杂因素 50
情况比预料的更糟! 53
你需要做一个实验,指出哪种策略最有效 54
星巴仕首席执行官已经急不可待 55
星巴仕降价了 56
一个月后…… 57
以控制组为基准 58
避免解雇123 61
让我们重新做一次实验 62
一个月后… 63
实验照样会毁于混杂因素 64
精心选择分组,避免混杂因素 65
随机选择相似组 67
随机访谈 68
准备就绪,开始实验 71
结果在此 72
星巴仕找到了与经验吻合的销售策略 73
3.寻找最大值最优化
有些东西人人都想多多益善。为此我们上下求索。要是能用数字表示我
们不断追求的东西——利润、钱、效率、速度等,实现更高目标的机会
就在眼前。有一种数据分析工具能够帮助我们调整决策变量,找出解决
方案和优化点,使我们最大限度地达到目标。本章将使用这样一种工具,
并通过强大的电子表格软件包Solver来实现这个工具。
现在是浴盆玩具游戏时间 76
你能控制的变量受到约束条件的限制 79
决策变量是你能控制的因素 79
你碰到了一个最优化问题 80
借助目标函数发现目标 81
你的目标函数 82
列出有其他约束条件的产品组合 83
在同一张图形里绘制多种约束条件 84
合理的选择都出现在可行区域里 85
新约束条件改变了可行区域 87
用电子表格实现最优化 90
Solver一气呵成解决最优化问题 94
利润跌穿地板 97
你的模型只是描述了你规定的情况 98
按照分析目标校正假设 99
提防负相关变量 103
新方案立竿见影 108
你的假设立足于不断变化的实际情况 109
4.数据图形化
图形让你更精明
数据表远非你所需。你的数据庞杂晦涩,各种变量让你目不暇接,应付堆积
如山的电子表格不只令人厌倦不堪,而且确实浪费时间。相反,与仅仅使用
电子表格不同,一幅用纸不多、栩栩如生的清晰图像,却能让你摆脱“一叶
障目,不见泰山”的烦恼。
新军队需要优化网站 112
结果面世,信息设计师出局 113
前一位信息设计师提交的三份信息图 114
这些图形隐含哪些数据? 115
体现数据! 116
这是前一位设计师主动提供的意见 117
数据太多绝不会成为你的问题 118
让数据变美观也不是你要解决的问题 119
数据图形化的根本在于正确比较 120
你的图形已经比打入冷宫的图形更有用 123
使用散点图探索原因 124
最优秀的图形都是多元图形 125
同时展示多张图形,体现更多变量 126
图形很棒,但网站掌门人仍不满意 130
优秀的图形设计有助于思考的原因 131
实验设计师出声了 132
实验设计师们有自己的假设 135
客户欣赏你的工作 136
订单从四面八方滚滚而来! 137
5.假设并非如此假设检验
世事纷纭,真假难辨。人们需要用庞杂多变的数据预测未来,然而免不了
剪不断,理还乱。正因如此,分析师不会简单听信浮于表面的解释,也不
会想当然地认可这些解释的真实性:通过数据分析的仔细推理,分析师能
够异常细致地评估大量备选答案,然后将手头的一切信息整合到各种模
型中。接下来要学的证伪法即是一种切实有效的非直觉方法。
给我来块“皮肤”…… 140
我们何时开始生产新手机皮肤? 141
PodPhone不希望别人看透他们的下一步行动 142
我们得知的全部信息 143
电肤的分析与数据相符吗? 144
电肤得到了机密《战略备忘录》 145
变量之间可以正相关,也可以负相关 146
现实世界中的各种原因呈网络关系,而非线性关系 149
假设几个PodPhone备选方案 150
用手头的资料进行假设检验 151
假设检验的核心是证伪 152
借助诊断性找出否定性最小的假设 160
无法一一剔除所有假设,但可以判定哪个假设最强 163
你刚刚收到一条图片短信…… 164
即将上市! 167
穿越第一关
数据收集工作永不停息。必须确保每一个分析过程都充分利用所搜集到的与
问题有关的数据。虽说你已学会了证伪法,处理异质数据源不在话下,可要
是碰到直接概率问题该怎么办?这就要讲到一个极其方便的分析工具,叫做
贝叶斯规则,这个规则能帮助你利用基础概率和波动数据做到明察秋毫。
医生带来恼人的消息 170
让我们逐条细读正确性分析 173
蜥蜴流感到底有多普遍? 174
你计算的是假阳性 175
这些术语说的都是条件概率 176
你需要算算 177
1%的人患蜥蜴流感 178
你患蜥蜴流感的几率仍然非常低 181
用简单的整数思考复杂的概率 182
搜集到新数据后,用贝叶斯规则处理基础概率 182
贝叶斯规则可以反复使用 183
第二次试验结果:阴性 184
新试验的正确性统计值有变化 185
新信息会改变你的基础概率 186
放心多了! 189
7. 信念数字化
主观概率
虚拟数据未尝不可。真的。不过,这些数字必须描述你的心智状态,表
明你的信念。主观概率就是这样一种将严谨融入直觉的简便办法,具体
做法马上介绍。随着讲解的进行,你将学会如何利用标准偏差评估数据
分布,前面学过的一个更强大的分析工具也会再次登台亮相。
背水投资公司需要你效力 192
分析师们相互叫阵 193
主观概率体现专家信念 198
主观概率可能表明:根本不存在真正的分歧 199
分析师们答复的主观概率 201
首席执行官不明白你在忙些什么 202
首席执行官欣赏你的工作 207
标准偏差量度分析点与平均值的偏差 208
这条新闻让你措手不及 213
贝叶斯规则是修正主观概率的好办法 217
首席执行官完全知道该怎么处理这条新信息了 223
俄罗斯股民欢欣鼓舞! 224
8.启发法
凭人类的天性做分析
现实世界的风云变幻让分析师难以料事如神。总有一些数据可望不可及,即
使有所能及,最优化方法也往往艰深耗时。所幸,生活中的大部分实际思维
活动并非以最理性的方式展开,而是利用既不齐全也不确定的信息,凭经验
进行处理,迅速做出决策。奇就奇在这些经验确实能够奏效,因此也是进行
数据分析的重要而必要的工具。
邋遢集向市议会提交了报告 226
邋遢集确实把镇上打扫得干干净净 227
邋遢集已经计量了自己的工作效果 228
他们的任务是减少散乱垃圾量 229
计量垃圾量不可行 230
问题刁钻,回答简单 231
数据邦市的散乱垃圾结构复杂 232
无法建立和运用统一的散乱垃圾计量模型 233
启发法是从直觉走向最优化的桥梁 236
使用快省树 239
是否有更简单的方法评估邋遢集的成就? 240
固定模式都具有启发性 244
分析完毕,准备提交 246
看来你的分析打动了市议会的议员们 249
9. 数字的形状直方图
直方图能说明什么?数据的图形表示方法不计其数,直方图是其中出类
拔萃的一种。直方图与柱状图有些相似,能迅速而有效地汇总数据。接
下来你将用这种小巧而实用的图形量度数据的分布、差异、集中趋势等。
无论数据集多么庞大,只要画一张直方图,就能“看出”数据中的奥妙。
让我们在本章中用一个新颖、免费、无所不能的软件工具绘制直方图。
员工年度考评即将到来 252
伸手要钱形式多样 254
这是历年加薪记录 255
直方图体现每组数据的发生频数 262
直方图不同区间之间的缺口即数据点之间的缺口 263
安装并运行R 264
将数据加载到R程序 265
R创建了美观的直方图 266
用数据的子集绘制直方图 271
加薪谈判有回报 276
谈判要求加薪对你意味着什么? 277
10.回归
预测
洞悉一切,未卜先知。回归分析法力无边,只要使用得法,就能帮助你预测
某些结果值。若与控制实验同时使用,回归分析还能预测未来。商家狂热地
运用回归分析帮助自己建立模型,预测客户行为。本章即将让你看到,明智
地使用回归分析,确实能够带来巨大效益。
你打算怎么花这些钱? 280
以获取大幅度加薪为目的进行分析 283
稍等片刻……加薪计算器! 284
这个算法的玄机在于预测加薪幅度 286
用散点图比较两种变量 292
直线能为客户指明目标 294
使用平均值图形预测每个区间内的数值 297
回归线预测出人们的实际加薪幅度 298
回归线对于具有线性相关特点的数据很有用 300
你需要用一个等式进行精确预测 304
让R创建一个回归对象 306
回归方程与散点图密切相关 309
加薪计算器的算法正是回归方程 310
你的加薪计算器没有照计划行事…… 313
11. 合理误差误差
世界错综复杂。预测有失精准并不稀奇。不过,如果在进行预测的时候
指出误差范围,你和你的客户就不仅能知道平均预测值,还能知道该误
差造成的典型偏差,指出误差可以让预测和信念更全面。通过本章讲授
的工具,你还会懂得如何控制误差及如何尽量降低误差,从而提高预测
可信度。
客户大为恼火 316
你的加薪预测算法做了什么? 317
客户组成 318
要求加薪25%的家伙不在模型范围内 321
如何对待想对数据范围以外的情况进行预测的客户 322
由于使用外插法而惨遭解雇的家伙冷静下来了 327
你只解决了部分问题 328
扭曲的加薪结果数据看起来是什么样子? 329
机会误差=实际结果与模型预测结果之间的偏差 330
误差对你和客户都有好处 334
机会误差访谈 335
定量地指定误差 336
用均方根误差定量表示残差分布 337
R模型知道存在均方根误差 338
R的线性模型汇总展示了均方根误差 340
分割的根本目的是管理误差 346
优秀的回归分析兼具解释功能和预测功能 350
相比原来的模型,分区模型能更好地处理误差 352
你的客户纷纷回头 357
12.你能关联吗? 关系数据库
如何组织变化多端的多变量数据?一张电子数据表只有两维数据:行和
列。如果你的数据包括许多方面,则表格格式很快就会过时。在本章,
你会看出电子表格很难管理多变量数据,还能看到关系数据库管理系统
让多变量数据的存储和检索变得极其简单。
《数据邦新闻》希望分析销量 360
这是他们保存的运营跟踪数据 361
你需要知道数据表之间的相互关系 362
数据库就是一系列相互有特定关系的数据 365
找到一条贯穿各种关系的路线,以便进行必要的比较 366
创建一份穿过这条路径的电子表格 366
通过汇总将文章数目和销量关联起来 371
看来你的散点图确实画得很好 374
复制并粘贴所有这些数据是件痛苦的事 375
用关系数据库管理关系 376
《数据邦新闻》利用你的关系图建立了一个RDBMS 377
《数据邦新闻》用SQL提取数据 379
RDBMS数据可以进行无穷无尽的比较 382
你上了封面 383
13.井然有序整理数据
乱糟糟的数据毫无用处。许多数据搜集者需要花大量时间整理数据。不
整齐的数据无法进行分割、无法套用公式,甚至无法阅读,被人们视而
不见也是常事,对不对?其实,你可以做得更好。只要眼前清楚地浮现
出希望看到的数据外观,再用上一些文本处理工具,就能抽丝剥茧地整
理数据,化腐朽为神奇。
刚从停业的竞争对手那儿搞到一份客户名单 386
数据分析不可告人的秘密 387
Head First猎头公司想为自己的销售团队搞到这份名单 388
清理混乱数据的根本在于准备 392
一旦组织好数据,就能修复数据 393
将#号作为分隔符 394
Excel通过分隔符将数据分成多个列 395
用SUBSTITUTE替换“^”字符 399
所有的“姓”都整理好了 400
用SUBSTITUTE替换名字模式太麻烦了 402
用嵌套文本公式处理复杂的模式 403
R能用正则表达式处理复杂的数据模式 404
用sub指令整理“名” 406
现在可以向客户交货了 407
可能尚未大功告成…… 408
为数据排序,让重复数值集中出现 409
这些数据有可能来源于某个关系数据库 412
删除重复名字 413
你创建了美观、整洁、具有唯一性的记录 414
Head First猎头公司正在一网打尽各种人才! 415
再见…… 416
附录A 尾声
正文未及的十大要诀
你已颇有收获。但数据分析这门技术不断变迁,学之不尽。由于本书篇幅有
限,尚有一些密切相关的知识未予介绍,我们将在本附录中浏览十大知识点。
其一:统计知识大全 418
其二:Excel技巧 419
其三:耶鲁大学教授Edward Tufte(爱德华·塔夫特)的图形原则 420
其四:数据透视表 421
其五:R社区 422
其六:非线性与多元回归 423
其七:原假设-备择假设检验 424
其八:随机性 424
其九:Google Docs 425
其十:你的专业技能 426
启动R! 附录B 安装R
强大的数据分析功能靠的是复杂的内部机制。好在只需几分钟就能安装
和启动R,本附录将介绍如何不费吹灰之力安装R。
附录C 安装Excel分析工具
ToolPak
Excel有一些最好的功能在默认情况下并不安装。为了执行第3章的优化和第
9章的直方图,需要激活Solver和Analysis ToolPak,Excel在默认情况下安
装了这两种扩展插件,但若非用户主动操作,这些插件不会被激活。

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