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内容简介

本书务实的数据分析科学技术、精彩的实际业务案例，很好地满足了从业者的实际需求；本书是作者结合近几年的工作经验，将在实际业务场景中的案例进行脱敏抽象，置于本书的每章之中，从而形成的一本把数据分析科学技术应用于实际业务的数据分析类图书。主要内容包括数据处理的抽象流程、数据系统的有机组成、数据获取、探索性数据分析、目的性数据分析、数据可视化、特征工程、模型、结果评价、数据应用等。本书介绍了数据分析科学的许多方面，不但适合业务分析人员和数据分析与建模从业者学习，还可作为大专院校相关专业师生的学习用书，以及相关培训学校的教材。

第0章技术与业务 0.1 一个场景 0.2 什么是业务 0.3 技术与业务的分工 0.4 数据分析工作者的定位第1章数据处理的抽象流程与数据系统的有机组成 1.1 数据与大数据 1.2 数据驱动的系统 1.3 数据处理的一般环节 1.4 数据的服务对象 1.5 与数据业务相关的技术分工第2章数据获取 2.1 获取数据需要的成本 2.2 获取数据的主要方式 2.2.1 设备采集 2.2.2 业务记录与调查 2.2.3 日志与埋点 2.2.4 爬虫抓取 2.2.5 合作、服务与购买 2.2.6 数据仓库 2.3 采样数据的陷阱 2.4 本章涉及的技术实现方案 2.4.1 爬虫抓取（Python版） 2.4.2 前端埋点SDK 2.4.3 日志采集 2.4.4 数据仓库第3章探索性数据分析与目的性数据分析 3.1 探索性数据分析 3.2 一份数据集 3.3 数据字段分类 3.4 遍历每个字段 3.4.1 了解离散属性 3.4.2 了解连续属性 3.4.3 分布与分箱 3.4.4 异常值与数据清洗 3.5 数据分析的本质 3.5.1 寻找用来比较的实体 3.5.2 拿什么进行比较 3.5.3 怎样进行比较 3.6 目的性数据分析 3.6.1 目的性数据分析的一般方法 3.6.2 目的性数据分析的意义 3.7 本章涉及的技术实现方案 3.7.1 数据分析软件 3.7.2 SQL 3.7.3 Python 3.7.4 大数据分析解决方案第4章展示信息的推荐方式——可视化 4.1 数据可视化 4.2 常见的图表类型与应用场景

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