《深入浅出数据分析》简记

深入浅出数据分析

chapter 1：分解数据

固定基本流程

• 你对外界的假设和你确定的观点就是你的心智模型
• 统计模型取决于心智模型
• 心智模型可以通过经验进行试验

chapter 2：检验你的理论

• 使用控制变量法通过比较来检验你的猜想/理论

chapter 3：最优化

• 通过规划求解来求取最优模型
• 模型的假设是基于不断变化的实际情况，所以要做好修改模型的准备，反复不断地进行构建模型正是分析师的工作

chapter 4：数据图形化

• 散点图与散点图矩阵探索数据
• 一些优化以及评估网站的点：网站布局、配色、字体、页面层次、关键字、停留时间、页面浏览次数、回头率

chapter 5：假设检验

• 使用证伪法进行假设检验
• 诊断性是证据所具有的的一种功能，能够对你评估所考虑的假设的相对似然。如果证据具有诊断性，就能帮助你对假设排序。

chapter 6：贝叶斯统计

• 通俗易懂的讲解了贝叶斯公式

chapter 7：主观概率

• 将主观的可能性用数值表示，以利于使用标准差等统计值来进行衡量

chapter 8：启发法

• 启发法：
  • 1.（心理学定义）用一种更便于理解的属性代替一种难解的、令人困惑的属性。
  • 2.（计算机科学定义）一种解决问题的方法，可能会得出正确答案，但不保证得出最优化答案。
• 使用快省树，快是指完成这个过程费时不多，省是指不需要大量的认知资源。

chapter 9：直方图

chapter 10：回归

• 散点图
• 平均值图
• 相关性
• 线性回归方程

chapter 11：合理误差

• 内插法
• 外插法
• 机会误差（残差）
• 分段函数

chapter 12：关系数据库

chapter 13：整理数据

附录提及的十大知识点：

1. 统计知识大全
2. Excel技巧
3. Edward Tufte的图形原则
4. 数据透视表
5. R
6. 非线性回归与多元回归
7. 原假设-备择假设检验
8. 随机性
9. Google Docs
10. 你的专业技能