数据分析思维通识课

非常牛掰,要入行或者对这个行业有个初步的理解,读这本书再好不过了. 作者是开源布道者,分享的内容也是干货很多,很多都来自实际的经验,实在是收益匪浅.

挺好的，尤其中间章节的描述回归，分类，聚类，关联，蒙特卡洛和拉斯维加斯，马尔可夫链，协同过滤，人工智能算法，都挺形象的呀

书里有很多非晦涩但很有启发性的模型idea，个人认为阅读上很受益。

新人入门的一本很好的百科全书，浅显易懂。缺点也是太浅了，很多知识点讲得不够深入，所以很适合新人看。

感觉是一个商业策划或市场营销人员拼凑出来的一本书。前边讲统计学的一些要点，但需要读者有统计学的基础；中间讲的是商业策划或者规划常用方法；最后是手把手教你如何使用大模型。相互之间没有什么多的联系，有点割裂。

喜欢这句，价值观也应该更加开放，而不能沉浸在自己的小圈子里。因为协同过滤算法给你的都是你喜欢的，你应该以开放的心态去接受和尝试各种新的、主流或非主流的事物，并根据自己的经验做判断。 离开舒适区，不是逼自己吃苦， 而是让生活多一点可能性。 试着学一点新东西， 试着做一件以前不敢做的小事， 试着对陌生的机会说一句“我试试”。 别怕不完美， 迈出第一步，就已经赢过原地不动的自己。 慢慢来，你会发现， 原来你比想象中更厉害。

这本书可能对于专业数据分析人员来说太浅显，对于非数据从业者跨行来看又太“专业”，专业打了引号，因为书中对名词，公式多是直接引用，没有结合具体场景中的问题来进行案例拆解，就导致我这种门外汉，读起来经常一脸懵，越看越刺挠，可能书中让我收获的最多的是——原来数据分析还有这么多方法，但是关于这些方法的实用落地书中却无从查起。 综上，数据分析新手不建议阅读，因为太“专业”，太生硬（太深奥？），阅读起来过于沉重，没有获得感。

写得太好了，很多内容让我这个还在门口的茅塞顿开

书中罗列一些算法应用和数据分析方法，但是缺乏有利的支撑案例，显得比较空泛，收获较少