数据分析技术 使用SQL和EXCEL工具 第2版 pdf

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编辑推荐

　　本书的14章可以分为4部分。前3章介绍SQL、Excel和统计学的核心概念。中间7章讨论特别适合使用SQL和Excel的数据探索和数据分析技术。在后续的3章中，从统计学和数据挖掘的角度，介绍了关于建模的更正式的思想。*后，新增的第14章讨论编写SQL查询时的性能问题。 
　　每一章都通过不同的视角，介绍使用SQL和Excel做数据分析的方方面面，包括： 
　　● 使用数据分析的基础示例 
　　● 分析师需要回答的问题 
　　● 详解数据分析技术的工作原理 
　　● 实现技术的SQL语法 
　　● 以表格或图表展示结果，以及如何在Excel中创建它们 

内容简介

　　SQL是数据查询的基本语言，Excel是数据分析和展示的*常见工具。两者结合，可以组成一个强大且易于理解的业务数据分析工具。很多类重要的数据分析并不需要复杂且昂贵的数据挖掘工具。答案就在你的电脑桌上。 
　　这是一本实用指南，作者Gordon S. Linoff是数据挖掘领域的*专家。书中介绍了如何使用SQL和Excel来设计并完成复杂的数据分析。本书的第1版被广泛认可，第2版涵盖了对SQL和Excel新功能的介绍，同时包括新的技术和实际业务示例。第2版介绍了业务经理和数据分析人员所需掌握的*新信息。 
　　本书首先介绍数据挖掘所用的SQL基础知识，如何使用Excel展示结果，以及用于理解数据的简单的统计学概念。熟悉执行SQL和操作Excel后，本书介绍了核心分析技术。本书内容逐步从基础查询扩展到复杂的应用，使读者能够学习到某种数据分析的使用原因和时机，如何设计和实现，以及展示数据分析结果的强大方法。每一步都详细解释了业务环境、技术方法以及在所熟悉工具中的具体实现。 
　　随着对本书的阅读，你会发现很多知识点，包括地理信息的重要性，图表中的数据随时间的变化方式，如何使用生存分析理解客户任期和变动，以及影响生存率的因素。同时，还会探索到一些方法，包括分析客户的购买模式、分析购物车以及计算关联规则。此外，本书还包含重要的SQL数据挖掘模型(线性回归模型、朴素贝叶斯模型等)、建立客户签名所需的信息、用于分析结果集的模型、包含累积增量图表和ROC图表、使用SQL的*佳实践、提高查询性能的方法等。 

作者简介

　　Gordon S. Linoff，从事数据库工作数十年。在他的记忆中，他开始学习SQL时，还是SQL92标准版。当时他正领导一支开发团队(现已不存在的Thinking Machines公司)，编写*个侧重于复杂查询的高性能数据库，用于支持决策分析。 
　　此后，Gordon在1998年合作创建了Data Miners公司，这是一家致力于数据挖掘、分析和大数据的咨询公司。在他的工作生涯中，数据仍然是永恒的主题——而且通常是存储于关系型数据库中的数据。他对SQL的理解和应用也变得越来越深刻和娴熟。在2014年，他是Stack Overflow的*多贡献者，Stack Overflow是行业内领先的技术问答网站。 
　　Gordon编写的另外几本书也都是畅销书：《数据挖掘技术(第3版)——应用于市场营销、销售与客户关系管理》、Mastering Data Mining和Mining the Web——这些书籍都侧重于数据挖掘和数据分析。本书延续广受好评的第1版，侧重于如何实际地获取和解释数据结果，更具有实践性。 

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