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贝叶斯思维 统计建模的Python学习法(异步图书出品)

[美]Allen B.Downey

《贝叶斯思维 统计建模的Python学习法》帮助那些希望用数学工具解决实际问题的人们，仅有的要求可能就是懂一点概率知识和程序设计。而贝叶斯方法是一种常见的利用概率学知识去解决不确定性问题的数学方法，对于一个计算机专业的人士，应当熟悉其应用在诸如机器翻译，语音识别，垃圾邮件检测等常见的计算机问题领域。　　可是《贝叶斯思维 统计建模的Python学习法》实际上会远远扩大你的视野，即使不是一个计算机专业的人士，你也可以看到在战争环境下（二战德军坦克问题），法律问题上（肾肿瘤的假设验证），体育博彩领域（棕熊队和加人队NFL比赛问题）贝叶斯方法的威力。怎么从有限的信息判断德军装甲部队的规模，你所支持的球队有多大可能赢得冠军，在《龙与地下城》勇士中，你应当对游戏角色属性的很大值有什么样的期望，甚至在普通的彩弹射击游戏中，拥有一些贝叶斯思维也能帮助到你提高游戏水平。　　除此以外，《贝叶斯思维 统计建模的Python学习法》在共计15章的篇幅中讨论了怎样解决十几个现实生活中的实际问题。在这些问题的解决过程中，作者还潜移默化的帮助读者形成了建模决策的方法论，建模误差和数值误差怎么取舍，怎样为具体问题建立数学模型，如何抓住问题中的主要矛盾（模型中的关键参数），再一步一步的优化或者验证模型的有效性或者局限性。在这个意义上，这本书又是一本关于数学建模的成功样本。

电商流量数据化运营（数据分析与决策技术丛书）

宋天龙

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这是一本系统讲解数据如何在营销与运营的全流程中发挥驱动作用和辅助决策价值的著作。是知名数据分析专家宋天龙的厚积薄发之作，得到了行业里多位专家的一致好评和推荐。在内容组织形式上，本书有宏观和微观两条主线：宏观上，内容围绕流量数据化运营的全流程展开，涵盖渠道策略与计划管理、媒体投放与执行管理、渠道投放效果评估与分析、流量运营监控与效果复盘等各个环节。目标是指导企业如何通过数据实现低成本、大批量、高质量的流量引入，这是流量运营的核心目标，也是本书要解决的核心问题。微观上，内容根据流量数据化运营的业务操作过程来组织，以业务场景为切入点，依次按照业务问题、数据支持方案、实用工具实操的思路展开，通过案例介绍具体的实施过程，用数据解决具体业务问题。这本书的重点不是数据分析的原理和方法，也不是数据分析工具的使用，更不是营销等具体业务工作如何开展，相关的知识全部融合到具体的应用场景中，重点是如何让数据在营销与运营的全流程中发挥价值，真正实现业务与数据的互相促进与补充。本书不要求读者有数据分析基础，也不要求有Python基础。80%的数据处理工作通过Excel完成，余下的20%通过Python完成，即便没有Python基础，也能顺利完成全书的实操。所有实操案例均提供源数据和完整代码。