由于数据在各个科学领域的增值，新兴的数据分析技术正在以难以置信的速度发展。
大数据集目前通常在科学上用于激励发展数学技术和计算方法，用来帮助分析、解释和释疑数据在科学应用环境中的意义。
本书的特定目的是集成标准的科学计算方法和数据分析技术。
通过这种方式，本书还引入了统计学、时频分析和降维处理等方面的重要思想。
全书共分四部分（26章），前三部分详细讲解各类数学运算与分析方法，第四部分重点讲解如何应用数学方法进行动态复杂系统分析与大数据处理。
其中，第一部分讨论数学、矩阵分析和概率论的主要数据计算方法及结果可视化；
第二部分讨论微分方程计算与建模；
第三部分讨论各种数值分析与计算方法并进行比较，引入动态复杂系统概念；
第四部分讲解复杂系统与大数据分析方法和处理模型的建立。

陈彦光老师的书，咱北大学生自己都不好搞到。
要10分了

重复测量数据分析方法专著，尤其适合医药行业研究人员参考。

近年来，随着新的数据分析方法在生态学和环境科学研究中的迅速发展和大数据时代的来临，R语言统计软件以其灵活、开放、易于掌握、免费等诸多优点，在生态科学和环境科学研究领域迅速传播并赢得广大研究者的青睐。
数量生态学方法是现代生态学研究的重要工具，本书是连接数量生态学方法和R语言的桥梁。
本书首先介绍探索性数据分析和关联矩阵的构建，然后介绍数量生态学的三类主要方法·聚类分析、排序（非约束排序和典范排序）和空间分析。
本书的重点不是介绍数量方法的理论基陆和数学公式，而是在简要介绍原理的基础上，利用案例数据，手把手地教大家如何在R中实现数量分析。
本书可作为生态学、环境科学及其他相关领域（例如海洋学、分子生态学、农学和土壤科学）本科生和研究生的教材，也可作为相关专业科研人员的自学参考书。

邓祖新数据分析方法和SAS系统教程代码,word格式的教材，SAS源代码，上海财经大学出版社

在过去的几年里，对模块化数据分析环境的需求出现极大增长。
为了充几年里，对模块化数据分析环境的需求出现极大增长。
为了充几年里，对模块化数据分析环境的需求出现极大增长。
为了充使用多种样的数据分析方法，一个最基本环境必须多种样的数据分析方法，一个最基本环境必须易于使用且十分直观，允许用户快速并且交互式地改变分析流程同时也能够使可视化观，允许用户快速并且交互式地改变分析流程同时也能够使可视化观，允许用户快速并且交互式地改变分析流程同时也能够使可视化去查阅数据，帮助用户进一步探索分析去查阅数据，帮助用户进一步探索分析。
为了满足这些挑战，数据流环境在过去为了满足这些挑战，数据流环境在过去的几年里已积聚了令人欣喜的发展势头。
到目前，已经到目前，已经出现了一些构架优良的数据流工具，比如InforSenseKDEInforSenseKDEInforSenseKDEInforSenseKDEInforSenseKDEInforSenseKDEInforSenseKDE，InsightfulMinerInsightfulMinerInsightfulMinerInsightfulMinerInsightfulMinerInsightfulMinerInsightfulMiner，PipelinePilotPipelinePilotPipelinePilotPipelinePilot，但令人遗憾的是他们都是付费的。
这些环境能够允许用户使标准化的构建模块来可视化地构建、调整分析流程，之后化地构建、调整分析流程，之后化地构建、调整分析流程，之后通过管线将模块连接起来，以模块连接起来，以使得数据或模型在模块间流动。
这样的系统有一个额外优势：能够通过图形化方式直观地来记这样的系统有一个额外优势：能够通过图形化方式直观地来记录做了什么。
KNIME就提供了一个这样的数据流构建环境。

投影寻踪(projectionpursuit，PP)方法属于直接由样本数据驱动的探索性数据分析方法，是美国科学家Kruscal于20世纪70年代提出的，在高维性、非线性、非正态数据分析处理方面有独到之处，运用matlab编程，其计算步骤如下：(1)指标体系无量纲化；
（2）构造投影指标函数；
（3）构造投影目标函数；
(4)确定最佳投影方向；
(5)确定投影值

王汉生，《MBA精品系列:商务数据分析与应用》从商学院学生的角度出发，通过深入剖析实际案例，向读者展示了统计学在数据分析这一领域的应用。
作者收集了电信、房地产、教育培训、金融等行业的案例，案例内容涉及客户管理、产品定价、消费者偏好、渠道营销、组织行为等领域。
首先简要介绍案例背景资料，并引出有待解决的问题，根据问题设计因变量、自变量及初始模型，在分析的过程中逐渐完善统计模型，解释模型的意义，一步一步抽丝剥茧地向读者展示了数据分析的原理、思想及方法。
分析过程通过sas软件实现（同时提供r程序演示），作者给出了软件输出结果的解读。
值得一提的是，每章还给出了完整的分析报告，为读者日后实际工作提供了示范蓝本。
A商务数摇分析与应用···········.·王汉生/编著中国人民大学出版社北京图书在版编目(CIP)数据商务数据分析与应用/王汉生编著.一北京:中国人民大学出版社,2011.9MBA精品系列)ISBN978-7-30014346-0I.①商…Ⅱ.①王…Ⅲ.①经济统计统计方法研究生-教材Ⅳ.①F22.1中国版本图书馆CIP数据核字(2011)第186797号MBA精品系列商务数据分析与应用王汉生编著ShangwushujuFenxiyuyingyong出版发行中国人民大学出版社杜址北京中关村大街31号邮政编码100080电话010-62511242(总编室)010-62511398质管部)010-82501766(邮购部)010-62514148(门市部)010-62515195(发行公司010-62515275(盗版举报网址http://www.crup.comcnhttp://www.ttrmet.come人大教研网)经销新华书店印刷涿州市星河印刷有限公司规格185mm×260mm16开本版次2011年9月第1版印张12.75插页2印次2011年9月第1次印刷字数203000定价32.00元版权所有杈必究·印装基错负文调换卩REFACE我在上课的时候常常和同学们开一个玩笑:“上帝是靠什么来记录这个世界的?”作为一个统计学家,我会说:“上帝是靠数据来记录这个世界的。
”请原谅,这话也许有点夸张,但这是我的职业习惯,也是我的立场。
仔细想想这并不是笑话。
自然界的风光雨电早就被气象学家忠实记录,从中人们可以了解什么样的事件是“百年一遇”;社会经济活动中的各种商品价格,被几乎所有的国家政府系统采集,这才有了物价指数,从中我们可以判断房价到底是“涨”还是“跌”;医学研究中,科学家通过成百上千的生化指标,刻画一个生命的重要体征,并以此判断药物、医疗设备、治疔方案等是否有效。
在过去的几十年里,随着信息技术的高速发展,以前这些传统且昂贵的数据采集方案逐渐被更加经济有效的信息技术代替。
在生物信息技术中,以生物芯片为代表的新一代技术手段,使得生物科学家能够同时监控成千上万的基因表达水平,这为新药更加快速的研发提供了可能。
那么,在商务管理实践中,数据的故事如何呢?这有点像一首情诗(100%原创):我就在你的身边,你却忽略了我的存在,直到有一天,别人开始重视我的时候,你才明白过来。
”在和业界的接触过程中,我发现这样的故事比比皆是。
例如,大多数超市都有会员卡,忠实记录了消费者的购买行为,但是这些数据发挥应有的作用了吗?很多银行信贷机构,通过尽职调查收集了很多企业的财务信息,这些信息被有效地整合为信用评级打分了吗?各大移动通信运营商拥有极其详细的关于手机使用者的消费信息,甚至可以通过通话记录了解消费者的社会关系网络,如此有用的信息,转化成了客户价值与忠诚度吗?在过去的几年里,SOLOMO(SOcial+LOcal+MObile)的创业理念在电子商务领域大受追捧,很多优秀的创业团队应运而生,充满梦想满怀激情,对不起请等下,年轻的创业家们,你们懂得如何解读来自电子商务的非标准数据吗?例如,文本、网络日志、地理信息等。
天,原来我真的就在你的身边,但是你从不重视我的存在,因为你太忙了。
什么时候你才会注意到我?当一个强有力的同业竞争对手懂得我的商务数据分析与应用价值的时候!请问:你要被动等待,还是主动学习?如果你的决定是主动学习,那么本书是你最好的起点。
本书是我在北京大学光华管理学院近十年教学经验的结晶,其结构组织、商务理解、案例收集是我过去近十年中不停思考的结果。
相关课程先后给光华管理学院的商务统计学博士硕土研究生、管理学营销、战略、会计、人力资源、组织行为等)博士硕士研究生,以及MBA学员授课总计几十次有余。
那么本书同其他类似教材的最大区别在哪里?这要先讲一个故事。
在商学院的统计教学中,优秀的同学常常会问一个非常自然的问题:我为什么要学统计学,学了有什么用处?当第一次被问及该问题的时候,我无力回答。
传统的统计学教材(不管中文还是英文教材)所给出的答案都苍白无力,那些玩具案例(toyexample)不可能说服我那些优秀的学生,而我自已也从来没有真正地思考过。
从本科接触统计学的第一天,到博士毕业,我没有任何实际经验,无力思考。
于是,我对自已说:我,要把这个事情搞明白!因此,在过去近十年的教学生涯中,我努力地思考这个问题。
最后不是我自己搞明白了,而是那些背景丰富的学生讲出了答案,教会了我。
营销的学生(研究生或者MBA)讲述了多元统计如何帮助他们做市场细分产品定位;战略的学生阐述了回归分析如何帮助他们解读企业的多元化战略以及对外直接投资的选择;组织行为学的学生熟知方差分析可以帮助他们判断组织结构与团队绩效之间的关系。
这就是在商学院教统计学的乐趣,你可以从学生那里学到很多,还会得到众多优秀同事的指导,他们的背景有会计、金融、营销、战略、组织行为等,受益无穷!能和那么多优秀的学者共事是天大的幸事!在这个学习的过程中,我逐渐形成了自己的教学理念。
那就是:从课堂的第一分钟开始要告诉学生,统计学可以做什么。
用绝对真实亲力亲为的案例告诉大家,统计学不高深,很朴素,但很有用。
所以,本书的写作风格独树一帜。
每一章的开头都不讲统计学,而是讲一个真实的案例背景,或是营销,或是会计金融,或是人力资源,这些问题都是管理实践中可能出现的典型问题。
这些问题最开始的提出似乎都和统计学无关(如客户关系管理),但是最后到执行层面的时候,你会发现没有一套科学系统的数据分析方法不行,由此产生了学习相关统计学方法的原始动力。
在此动力的推动下,我再抽丝剥茧一样慢慢地把相关统计学理论铺垫展开,同时伴以案例数据、程序演示(SAS+R),告诉读者一个完整的数据分析过程。
最后,再给出一个分析报告的样例,告诉大家优秀的分析结果应该如何陈述报告。
没有最后这临门一脚,你的老板不会满意,你的客户不会满意,你的同事也不会满意。
本书的基本行文结构与模式有以下两个鲜明特点:第一,本书的案例,全部由本人前言亲力亲为,并且都来自中国市场;第二,本书的统计软件演示以SAS为主,以R为辅。
坦白地说,写书是一件很苦的差事。
在动笔之前,我很怀疑自己能否投入那么大的精力去做前期准备,很怀疑自己能否咬牙完成后期的文字。
但我最终完成了,这要特别感谢中国人民大学出版社的编辑陈永凤老师,是她的理念与敬业让我理解教材对于教育的重要性,这对我是很大的激励,人大出版社工商管理分社于波社长和黄佳编辑的鼓励和支持也极其重要。
在整个教材的准备期间,我得到了很多老师、同事、学生,以及出版社工作人员的大力帮助。
需要感激的人太多,难以逐一罗列。
愿珍惜最后一点空间,深深地感谢我的父母和岳父母,谢谢他们的生养之恩,谢谢他们在生活上给予我的巨大支持,退休后还要辛苦地照顾我们,我才有时间和精力追逐梦想。
时常对比他们的辛苦和自己的回报,惭愧不已。
我想深深地感谢我的太太,她是我们家庭最坚实的支柱,因为她的存在,我们这个4十2+1的大家庭紧紧地站在一起,谢谢她给予我的家,给予我的一切!我要深深感谢我的儿子,那个阳光自立快乐飞翔的精灵,带给我无穷的快乐,时常触动我心中最柔软的角落!最后感谢北京大学光华管理学院!这个培养我十年并为我深爱的学院,教会我太多东西,给我无穷多的成长机会。
愿你的明天更加美好!王汉生北京大学光华管理学院hansheng@gsm.pku.edu.cnhttp://hansheng.gsmpkueducnHGLINEENTS录第1章线性回归—以移动通信网络的客户价值分析为例1.1背景介绍…中甲十甲品晶4b■翻421.2案例介绍…1.3指标设计………………………51.4描述分析…1.5统计模型101.6模型理解………………………………………121.7估计方法………………………151.8假设检验………………………………………………………181.9判决系数………看看“·日看b“画dbba·a211.10多重共线性………231.11Cook距离……251.12SAS编程吾·县吾晋261.13总结讨论29附录1A分析报告31附录1B课后习题…………………………36附录1CR程序演示……………晶L斗d吾吾吾垂b普·如·士37第2章方差分析以北京市商品房定价为例2.1背景介绍…4222数据介绍……………………………………………………432.3指标设计……………45商务数据分析与应用2.4描述分析…和鲁申;鲁新自中聊……472.5单因素模型512.6双因素模型·a·“·画画“面日·曹:P.··.·中面··542.7假设检验………………………………………………5628SAS编程……………………602.9总结讨论…63附录2A分析报告65附录2B课后习题附录2CR程序演示…………72第吕章逻辑回归_—以上市企业特别处理ST为例…………753.1背景介绍763.2数据介绍793.3指标设计3.4描述分析………■,■·画‘¤p“··香画曲和d单■曹番道备普晋P曹■番!·d音843.5统计模型873.6预测评估…913,7SAS编程933.8总结讨论………………………………………………97附录3A分析报告…………………………………98附录3B课后习题105附录3CR程序演示106第4章定序回归以消费者偏好度研究为例……1094.1背景介绍翻“d中d4自审看』语。
新■垂量;看晶垂暑画■普,重备1104.2数据介绍………………………………………………………1124.3描述分析…………………………………………………………1144.4统计模型1174.5预测评估………………1214.6SAS编程12247总结讨论………………………………*……………………128目录附录4A分析报告l29附录4B课后习题nitadi;r+“+"++aaa由a··;语日日日d135附录4CR程序演示136第5章泊松回归—以付费搜索广告为例…1395.1背景介绍,由D:量p中业p·中+·““4垂晶着着目………1405.2数据介绍…………………·………*…*144描述分析1465.4统计模型14855预测评估………………………15056SAS编程……………152总结讨论154附录5A分析报告158附录5B课后习题中日鲁.。
鲁中中·甲甲曲··看,自日鲁·鲁自鲁:鲁·.·日164附录5CR程序演示165第6章生存数据回归以员工离职管理为例1676.1背景介绍…………………………………………1686,2数据介绍…兽鲁吾肀申·费息善善鲁,自鲁·自·自“·由自自自息1696.3描述分析1716.4加速失效模型……4176.5Cox模型………………………………………………………1786.6SAS编程……………………………1816.7总结讨论…184附录6A分析报告………………………………………………………185附录6B课后习题………………………………………191附录6CR程序演示……………………………………………1923

建模分析师（数据分析师、数据挖掘工程师）理论基础：统计学、概率论、数理统计、多元统计分析、时间序列、数据挖掘（DM）软件要求：Excel、SQL（必要）&SPSSModeler、R、Python、SAS、Weka等（可选）分析方法要求：除掌握基本数据处理及分析方法以外，还应掌握高级数据分析及数据挖掘方法（多元线性回归法、生存分析法、神经网路、决策树、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、典型相关分析、聚类分析法、关联规则、支持向量机、bagging、boosting等）和可视化技术。
业务分析能力：可以将业务目标转化为数据分析目标熟悉常用算法和数据结构，熟悉企业数据库架构建设针对不同分析主体，可以熟练的进行维度分析，能够从海量数据中搜集并提取信息通过相关数据分析方法，结合一个或多个数据分析软件完成对海量数据的处理和分析结果展现能力：报告体现数据挖掘的整体流程，层层阐述信息的收集、模型的构建、结果的验证和解读，对行业进行评估，优化和决策。

全面地介绍数据分析的流程和Python数据分析库的应用，详细讲解利用Python解决企业实际问题的方法。
*1章介绍了数据分析的基本概念等相关知识；
*2～6章介绍了Python数据分析的常用库及其应用，涵盖NumPy数值计算、Matplotlib数据可视化、pandas统计分析、使用pandas进行数据预处理、使用scikit-learn构建模型，较为全面地阐述了Python数据分析方法；
第7～9章结合之前所学的数据分析技术，进行企业综合案例数据分析。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。