深入浅出数据分析

　　《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。

　　米尔顿，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。

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