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数据分析专题阅读-笔记&体会

• 整体计划

• 《深入浅出数据分析》
• 《数据挖掘 你必须知道的32个案例》
• 《大数据之路，阿里大数据实践之路》

整体计划

阅读计划：入门书籍
《深入浅出数据分析》
《数据挖掘-经典的32个案例》
实践案例：
《大数据之路》
《sql进阶》
《深入数据分析-python/pandas》

《深入浅出数据分析》

阅读前三章感想：
1：对话以及提问的方式，阅读轻松，理解深刻
2：案例比较简单，也很有代表性。非常不错

学到了什么

1. 数据分析：（少女洗面乳案例）
   1：数据分析的基本套路：问题-》分解-》评估-》决策
   2：一轮套路下来，一般解决不了问题，需要反复多次的拆解问题、分析评估、下决策
2. 检验理论（星巴克案例）
   1.观察研究法，一般是第一步分析，比较感性，不够客观，但是必不可少
   2 需要在数据分析的时候排除干扰因素 （如案例中的地址）
   3 可以使用对照试验的方式，验证分析结果。但是注意，对照试验要排除一些直接影响结果的因素（比如仓储数智化，按仓对比，仓库有很多理由挑战你的数据差异性，要排除这些差异导致的结果因素）
   4 排除一些重大影响因素外后，就可以使用随机对照的方式，更加有力的证明数据分析带来的结果影响
3. 寻找最大值（生成橡皮鸭和橡皮鱼最大利润问题）
   1.最优化问题（借助目标函数发现目标）
   2.任何最优化问题都有一些约束条件和一个目标函数
   3.简单的二维问题，可以利用象限图表进行展示，求出限制条件。
   4.理由solver解决求最值的问题。

《数据挖掘 你必须知道的32个案例》

整体感觉
阅读前3章，写的比较浅，很多大白话，概念一笔带过，案例也没什么深度。本书更大的价值可能是让大家知道，某种算法可以解决某类问题

《大数据之路，阿里大数据实践之路》

整体感受
阿里出品，整本书围绕阿里大数据体系展开，从方法论、架构、落地案例都比较全面，比较偏实践

学到了什么

1：数据分层架构原则、阿里大数据体系内的规范

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maxcompute 整体架构：

stream compute 整体架构：