包邮拥抱大数据-新常态下的数据分析典型案例

目录：（部分）**章 为什么市场需要数据分析师1.1 大数据的前世今生1.2 大数据的具体定义1.3 数据分析行业现状及巨大缺口第二章 什么是数据分析师2.1 明确两个概念2.2 从四份招聘简历说起2.2.1 **份招聘简历要求2.2.2 第二份招聘简历要求2.2.3 第三份招聘简历要求2.2.4 第四份招聘简历要求2.3 数据分析师常见专业出身2.3.1 数学与应用数学、统计学专业2.3.2 经济管理类专业2.3.3 计算机理论类专业2.3.4 计算机应用类专业2.3.5 其他专业2.4 数据分析师可从事行业2.4.1 互联网行业2.4.2 制造行业2.4.3 投资分析行业2.4.4 咨询行业2.4.5 其他类公司综述第三章 如何成为数据分析师3.1 数据分析师基础知识储备3.1.1 基础统计知识3.1.2 基础的数据库知识3.1.3 office办公软件和专业数据分析工具3.1.4 基础算法编程知识3.1.5 业务知识3.1.6 一些数据分析经验3.1.7 小结3.2 数据分析师常用工具盘点3.2.1 excel3.2.2 spss3.2.3 stata3.2.4 eviews3.2.5 sas3.2.6 matlab3.2.7 r3.2.8 小结3.3 数据分析师应该学习的网络课程3.3.1 mooc类课程3.3.2 网上学习平台3.3.3 现场培训班第四章 描述性统计分析4.1 频数分布分析：用统计图解决伦敦霍乱4.1.1 可怕的英国霍乱4.1.2 约翰医生的实地调查4.1.3 对伦敦霍乱平息过程的分析4.1.4 频数分布分析总结4.2 关注数据代表性：统计学家改良轰炸机4.2.1 “二战”盟国轰炸德国伤亡惨重4.2.2 轰炸机的返航率得到提高4.2.3 对轰炸机改进过程的分析4.2.4 数据代表性总结4.3 异常值分析：1号店提升营销精准率4.3.1 1号店的数据分析案例4.3.2 1号店数据分析过程4.3.3 异常值分析总结4.4 对比分析：刻画豆瓣变现具体压力4.4.1 豆瓣变现的难题4.4.2 豆瓣变现的具体压力4.4.3 对比分析总结4.5 描述性统计分析概述：淘宝箱店类目分析4.5.1 淘宝箱店类目背景4.5.2 箱店类目分析实解4.5.3 描述性统计分析小结