【读书会】汗牛充栋：数据分析书籍分享

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。

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

139.未来可能事件：概率预测

140.古典统计学中的里程碑人物

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