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《深入淺出數據分析》以類似"章回小說”的活潑形式，生動地向讀者展現出色的數據分析人員應知應會的技術：數據分析基本步驟、實驗方法、優化方法、假設檢驗方法、貝葉斯統計方法、主觀概率法、啟發法、長條圖法、回歸法、誤差處理、相關數據庫、數據整理技巧；正文之後，意猶未盡地以三篇附錄介紹數據分析十大要務、R工具及ToolPak工具，在充分展現目標知識以外，為讀者搭建了走向深入研究的橋樑。
Michael Milton
將自己的大半職業生涯獻給了非盈利機構，幫助這些機構解析和處理，從贊助人那裡收集來的數據，提高融資能力。Michael Milton擁有新佛羅里達學院哲學學位及耶魯大學宗教倫理學學位。多年來，他博覽群書，這些書籍雖字字珠璣，卻枯燥乏味；驀然抬首，深入淺出（HeadFirst）系列圖書讓他眼前一亮，他欣然抓住機會，寫出了這本同樣字字珠璣，兼振奮人心的書。走出圖書館和書店，人們會看到他在跑步、攝影，以及親手釀制啤酒。
1 數據分析引言 分解數據
2 實驗 檢驗你的理論
3 很優化 尋找優選值
4 數據圖形化 圖形讓你更精明
5 假設檢驗 假設並非如此
6 貝葉斯統計 穿越第一關
7 主觀概率 信念數字化
8 啟發法 憑人類的天性作分析
9 長條圖 數字的形狀
10 回歸 預測
11 誤差 合理誤差
12 相關數據庫 你能關聯嗎？
13 整理數據 井然有序
附錄A 尾聲 正文未及的十大要訣
附錄B 安裝R 啟動R！
附錄C 安裝Excel分析工具 ToolPak
