持续更新 【读书会】汗牛充栋：数据分析书籍分享（免费分享视频版）

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

个人简介

丁亚军
高级顾问
经管之家cda数据科学研究院，荣誉专家；
电子工业出版社大数据专家委员组成员；
学习路径图技术中心顾问；
经管之家培训中心认证讲师。

研究方向： “市场调查”、“电商CRM数据挖掘”、“机器学习与深度学习算法”、“银行行为评分卡”。

内容介绍
数据分析：书籍、知识、心得、思维
1.书籍阅读分享：体会数据故事、统计学、机器学习、深度学习、数据挖掘。
2.心得：呈现应用、见解、技巧。
3.知识点：了解背景、语言、软件。
4.思维：数据分析思维。

立即加入：【读书会】汗牛充栋：数据分析书籍分享（视频版）
扫码回复”读书会“，拉您加入微信交流群~

·       1.书籍：《元分析方法应用指导（理论、统计学习）》

·       2.书籍：jupyter入门与实战（软件、界面）

·       3.书籍：深度学习图解(深度学习、算法、模型)

·       4.书籍：管理学问卷调查研究方法（统计、结构方程）

·       5.书籍：python 大规模机器学习

·       6.书籍：机器学习实战：SkLearn和TF

·       7.知识：统计与机器学习背景

·       8.书籍：数据挖掘导论（机器学习，理论）

·       9.心得：数据货币化（数据货币化：价值、存储、流通、支付）

·       10.书籍：多层线性模型应用(追踪或重复测量、数据内部聚集)

·       11.书籍：项目反应理论基础(问卷、能力测量)

·       12.书籍：广义线性模型(广义线性、因变量测量，逻辑回归)

·       13.书籍：高级回归分析（稳健回归、分位数回归、截断数据回归）

·       14.书籍：Scikit-learn机器学习详解(上下)(python,sklearn,机器学习，预分析)

·       15.书籍：结构方程模型及其应用（原理、案例、软件）

·       17.书籍：信用风险评分卡研究基于SAS的开发与实施(ABCF卡，woe，iv，logistic，ks)

·       16.知识：定量分析模型分类（小数据，模型，分类）

·       18.书籍：神经网络与深度学习（神经网络，支持向量机，深度学习）

·       19.书籍：Python机器学习：数据分析与评分卡建模（评分卡，社会网络，python代码）

·       20.书籍：PySpark机器学习自然语言处理与推荐系统（分布式介绍，随机森林，pyspark包使用）

·       21.心得：智能与人工智能(婴儿、成人与老人学习)

·       22.书籍：Python深度学习(python,keras,图像识别)

·       23.书籍：scikit-learn user guide0.23.1(python,sklearn,机器学习)

·       24.书籍：SASSTAT 14.1User's Guide手册(sas,手册，使用解读)

·       25.心得：软件介绍（python，spss，sas）

·       26.书籍：机器学习（理论、神经网络、svm、sgd回归）

·       27.书籍：深度学习与计算机视觉(难度：8；评分：8分；内容：图像分析、深度学习、caffe)

·       28.知识点：数据可视化（spss、sas、python、r）

·       29.书籍：Python机器学习基础教程(难度：4；评分：8.3；sklearn、超参数、机器学习)

·       30.心得：统计与机器学习基层逻辑（方差、频数）

·       31.书籍：深度学习入门（与或4门、神经网络、卷积网络）

·       32.书籍：深度学习进阶（自然语言处理，循环神经网络，长时记忆）

·       33.知识点：漏斗模型

·       34.心得：问卷+数据库

·       35.知识点：知识层级

·       36.知识：数据价值与石油价值（增量、清洁、重复、集成）

·       37.图像分析：图片格式

·       38.多少数据量才有分析的价值

·       39.客户价值转化

·       40.书籍：金融数据挖掘与分析

·       41.二八分布与数据挖掘

·       42.客户价值模型（电商）：金卡银卡VIP评分

·       43.知识：银行客户价值指标——当前价值与潜在价值

·       44.通过模型进行知识发现

·       45.知识：数据分析师的工具——问卷、量表、测验

·       46.知识：模型可视化的方法——逻辑回归与s可视化

·       47.知识：如何才能设计好一份问卷

·       48.知识：如何做好数据清理工作——缺失值、异常等

·       49.颜色如何影响消费者

·       50.自动机器学习入门与实践：使用Python

·       51.学者：罗纳德·费希尔

·       52.根因分析1：高效职场人士的归因方法

·       52.根因分析2：高效职场人士的归因方法

·       53.质量控制：统计过程控制SPC

·       54.贝叶斯：老年人的学习方式

·       55.建设个案知识库

·       56.项目规划：点线面

·       57.客户行为分析：重构与交叉

·       58.书籍：《Pandas数据预处理》与《numpy数据处理》1：背景介绍

·       59.书籍：《Pandas数据预处理》与《numpy数据处理》2：内容介绍

·       60.产品生命周期与分析

·       61.产品生命周期：启示

·       61.书籍：《统计分析：从小数据到大数据》1——特点、业务如何转化为统计

·       62.书籍：《统计分析：从小数据到大数据》2——流程、模型、应用

·       63.人工智能关键词：职业规划1

·       64.人工智能关键词：职业规划2

·       65.自驾驶发展阶段

·       66.自动驾驶发展阶段——有哪些启示

·       67.书籍：《深度学习训练营：21天实战 TensorFlow+keras+sklearn》

·       68.python第三方库的学习建议

·       69.如何创新：SCAMPER模型

·       70.AB测试法

·       71.AB测试与实验设计

·       72.书籍：《python金融大数据风控建模实战：基于机器学习》

·       73.pandas可视化功能布局mp4

·       74.企业战略规划：swot维度

·       75.企业战略规划：swot步骤

·       76.相关效应与百分比

·       77.相关效应的界值

·       78.方差概念的理解

·       79.维度控制：升维

·       80.维度控制：降维

·       81.数据拓展与模型选择

·       82.等高线图：3维to2维

·       83.等高线图：多维解释功能

·       84.python全息结构的8个侧面

·       85.python版本兼容：2.0和3.0、第三方库的版本

·       86.记忆：遗忘曲线

·       87.python IDE——jupyterlab

·       88.数据不平衡的危害

·       89.不平衡问题：第三方库imblearn

·       90.人脸识别——浅层分析

·       91.人脸识别——深层分析

·       92.人脸识别风险与控制

·       93.工业数据与商业数据的特点

·       94.python IDE——spyder

·       95.python IDE——jupyter notebook

·       96.项目分解思路：框架、业务、统计

·       97.数据层次1：混合模型思路

·       98.数据层次2：结构方程模型的思路

·       99.数据层次3：深度学习的思路

·       100.运筹学模型与统计学模型的区别是区别是什么？

·       101.pandas文本str：大小写、连接、填充

·       102.pandas文本str：子模式、分割、替换

·       103.典型的运筹学问题

·       104.分布特征：大数据为什么是右偏的

·       105.自然语言处理：方法三种类

·       106.自然语言分类：应用层面

·       107.自然语言的典型应用

·       108.数据链现象与多级联动问题

·       109.多级联动——回归链的方法

·       110.多级联动——结构方程方法和可视化

·       111.运筹+统计=控制预测误差

·       112.如何控制模型预测中的误差

·       113.数据可视化——桑基图

·       114.距离变成相关所要具备的条件

·       115.概念：错误、误差、偏差

·       116.主题河流图

·       117.数据分析师的学习路径图建议1

·       118.数据分析师的学习路径图建议2

·       119.数据分析师的学习路径图建议3

·       120.数据分析师的学习路径图建议4

·       121.数据分析师的学习路径图建议5

·       122.漏斗图的作用——生产链完整关系

·       123.小阳人的感受

·       124.可视化图形——饼图、旭日图、环形图、玫瑰图

·       125.半监督模型的特征1

·       126.半监督模型应用场景2

·       127.大数据、运筹、统计、人工智能

·       128.绘制地图需要注意的问题

·       129.人工智能为什么比人精确——特征数量1

·       130.人工智能为什么比人精确——处理复杂问题

·       131.你能区分这四个数据分析概念吗

·       132.图形类型——有哪些图形种类

·       133.自动化机器学习的两条路线

·       134.2023新年规划

·       135.记忆与人工智能：如何创新

·       136.统计学为什么追求不确定性

·       137.自动化机器学习——流程自动化

·       138.自动化机器学习——应用场景

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏2 回帖

关键词：数据分析 书籍分享 免费分享 读书会 视频版

数据分析书籍分享（免费分享视频版）

数据故事、统计学、机器学习、深度学习、数据挖掘。

支持支持