实用数据分析

本书共14章，主要内容包括：第1章探讨数据分析的基本原理和数据分析步骤。第2章解释如何清洗并准备好数据并介绍了数据清洗工具OpenRefine。第3章展示在JavaScript可视化框架下应用D3.js语言来实现各类数据的可视化方法。第4章介绍如何应用朴素贝叶斯算法来区分垃圾邮件。第5章介绍了一个应用动态时间规整方法来寻找图像间相似性的项目。第6章解释如何使用*游走算法和可视化的D3.js动画技术来模拟股票价格。第7章介绍核岭回归（KRR）的原理以及如何使用此方法和时间序列数据来预测黄金价格。第8章描述如何使用支持向量机的方法行分类分析。第9章应用细胞自动机的方法对传染病行建模。第10章解释如何应用Gephi从Facebook获取你的社会化媒体图谱并使之实现可视化。第11章介绍如何应用Twitter数据行情感分析。第12章介绍使用MongoDB行数据处理和聚合。第13章详细介绍了如何在MongoDB数据库中应用MapReduce编程模型。第14章介绍如何应用IPython和Wakari展线上数据分析。
【推荐语】
当前众多中小型企业都面临着大量的数据，但缺乏实用的技术支持定量分析。通过使用**的源技术，利用数据分析技术能够帮助这些企业提供更好的客户服务，可视化客户需求，增强对未来产品性能的洞见力。奎斯塔编著的《实用数据分析/大数据技术丛书》详细阐释了机器学习技术、社会化网络分析以及计量经济学，可以帮助你了解数据的性质，并把它转化为洞察力。