基于开源工具的数据分析 : 基于

数据收集相对比较简单，而要把原始信息转化为有用的数据则需要你知道如何精确地抽取你想要的内容。通过这《基于开源工具的数据分析(影印版)》的深入讲解，那些对数据分析感兴趣的中等或者富有经验的程序员将可以学习到在商业环境中与数据打交道的技术。你将了解到如何观察数据来找出它所包含的信息，如何在概念模型里捕捉到这些想法，然后把你的理解通过商业计划、度量标准的精确报告和其他方式反馈给你所在的机构。

你将会通过每章结束部分的动手实践来慢慢体验各种概念。最重要的是，你将了解到如何思考你所希望获取的数据——而不是依赖于工具来替你思考。

. 使用图形来描述带有一个、两个或者十多个变量的数据

. 使用粗略计算以及维度和概率参数来开发概念模型

. 使用诸如模拟和聚类的集约计算方法来挖掘数据

. 通过报告、信息板和其他度量程序来让你的结论更容易理解

. 理解财务计算，包括货币...

数据收集相对比较简单，而要把原始信息转化为有用的数据则需要你知道如何精确地抽取你想要的内容。通过这《基于开源工具的数据分析(影印版)》的深入讲解，那些对数据分析感兴趣的中等或者富有经验的程序员将可以学习到在商业环境中与数据打交道的技术。你将了解到如何观察数据来找出它所包含的信息，如何在概念模型里捕捉到这些想法，然后把你的理解通过商业计划、度量标准的精确报告和其他方式反馈给你所在的机构。

你将会通过每章结束部分的动手实践来慢慢体验各种概念。最重要的是，你将了解到如何思考你所希望获取的数据——而不是依赖于工具来替你思考。

. 使用图形来描述带有一个、两个或者十多个变量的数据

. 使用粗略计算以及维度和概率参数来开发概念模型

. 使用诸如模拟和聚类的集约计算方法来挖掘数据

. 通过报告、信息板和其他度量程序来让你的结论更容易理解

. 理解财务计算，包括货币时间价值

. 利用降维技术或者预测分析来克服数据分析过程中面临的挑战

. 熟悉数据分析的不同开源编程环境

PhilippcK.cJanert目前提供数据分析和数学模型的咨询服务,1他曾经是物理学家和软件工程师.a他是《GnuplotcincAction:UnderstandingcDatacwithcGraphs》c(Manning出版)的作者,c他为O’ReillycNetwork,cIBMcdeveloperWorks和IEEEcSoftware写过文章.a他拥有Washington大学理论物理学的博士学位