量化、预测、博弈、决策

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有人说博弈是浪漫主义的运动。浪漫与否，我们不好下定论，但至少有一点我们可以肯定——博弈其实很有趣。

博弈论并非象牙塔专属，我们的生活中无时无处不隐藏着博弈论的影子。比如，哈佛大学的教授们研究过一个课题：办公室茶水间的茶匙为什么会逐渐地神秘消失呢？原来，办公室的茶匙一般都很精美，像个小小的艺术品，非常招人喜欢。茶匙的使用者们常常有意无意地顺手拿走一支留作私人之用，以提升他们的利益。对于某一个使

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数十名创始人、投资者和创新者在线上和线下与我们分享他们的故事，本书更确切地说是一个团队的共同成果。

本书的两位作者，阿利斯泰尔·克罗尔和本杰明·尤科维奇，混迹硅谷科技、创业圈多年，近距离接触美国一线创业公司最前沿的精益创业实践，并将其中的许多见闻作为案例写在了本书中。对于希望了解硅谷，了解硅谷创业公司执行层面经验的读者，这也是一本很好的读物。

相对于其他精益创业图书，《精益数据分析》相

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比较好的Python 数据分析入门数据，类容比较全面。由麦金尼撰写，他是pandas库的主要作者。《Python数据分析(影印版)》也是一本具有实践性的指南，指导那些使用Python进行科学计算的数据密集型应用。它适用于刚刚开始使用Python的分析师，或者是进入科学计算领域的Python程序员。

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产品经理数据分析手册这个流量是怎么来的呢？很多渠道，有些是付费的，有些是免费的。付费渠道不用说，是要花钱的，免费渠道是我们自己的员工很辛苦地把这个流量拿回来的。

漏斗下方的利用率代表的是，我们的产品去把获得的流量转化为注册用户的比率。漏斗上下之间的差距是很悬殊的，一大部分流量没有获得转化就流失了。

用户注册转化牵涉到两大要素，第一个是渠道，第二个是产品。今天我们的分享也主要从渠道和产品

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《魔鬼数学》是一本神奇的书，可以帮你理解很多事情，甚至让你高考得分，因为今年高考作文题，就出自这本书！
教你大数据时代，数学思维的力量！
如果你是一个有“数学焦虑症”的人，你可能不会相信有一天你会爱上数学。
原因在于，我们在学校所学的数学知识看上去不过是一堆沉闷的规则、定律和公理，都是前人传下来的，而且是不容置疑的。在《魔鬼数学》中，世界知名数学家乔丹•艾伦伯格告诉我们这样的认识是错误的。数

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以下节选自豆瓣，本人读过该书两遍，感觉受益良多，电子版仅供学习，实际应用依然推荐实体书，时常翻阅，无论你是管理者、bi分析师、运营、产品还是市场，都能在该书中找到灵感~
资深数据分析师多年工作经验结晶，20余位行业专家联袂推荐！
数据分析领域的开创性著作，技术内容专业、细致、严谨；写作方式独辟蹊径，构思巧妙，生动有趣！
以企业经营中的案例为依托，将复杂的数据分析知识巧妙地融入其中，完整呈现数

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互联网经济迅猛发展，大数据成为分析用户需求的一种惯性路径。世界首席品牌营销专家林斯特龙则指出，大数据连接了千百万的数据点，可以准确地产生相互关系。但是，当人类按照自己的习惯行动时，大数据分析通常不会十分准确。所以挖掘用户需求时，在大数据之外，更重要的是通过对一个小群体的亲身观察和小数据常识，捕捉到这个社会群体所体现出的文化欲望。满足这些用户需求，击中痛点，则意味着将掌握无限的商机。

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这本书是对现代社会大数据的反思，很多大公司掌握了大数据，获得了信息和权力，隐私权成为重要问题。

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该书引发的“编造虚假信息”话题受到美国社会持续普遍的关注和美国权威媒体的激烈争论。它自50年代出版以来就不断一版再版，并被翻译成多种文字，在世界的影响力持久不衰，被誉为美国商业人士、研修人员的重要入门必修书之一。
其它中译版还要《统计陷阱》《别让统计数字骗了你》。

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我们常说将数据应用于实际业务，但具体要怎样做呢？根据不同的阶段和水平，我们所需的能力可以分为以下4种。
（1）解读数据
掌握观察数据的“视点”（这是驾驭数据的基础）
（2）基本的数据分析方法
掌握通用的整理和分析数据的基本方法
（3）综合技能
将各种方法或思维方式有机结合起来，形成具有整体一贯性的解决问题的故事
（4）高级分析技能和 IT 系统
掌握运用专业的高难度方法和高

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增长是企业永恒的主题，是商业的本质。
人口红利和流量红利的窗口期正在关闭，曾经“流量为王”所带来的成功经验正在失效，所造成的思维逻辑和方法论亟待更新。在互联网下半场，企业要如何保持增长？传统企业是否能跟上数字化转型的脚步，找到新兴业务的增长模式？为什么可口可乐公司用首席增长官取代了首席营销官职位？
数据驱动增长正在成为企业发展的必需理念，首席增长官、增长团队和增长黑客将是未来商业的趋势，其巨大

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《利用Python进行数据分析》是2013年机械工业出版社出版的软硬件开发类图书，作者是麦金尼。讲述了从pandas库的数据分析工具开始利用高性能工具、matpIotlib、pandas的groupby功能等处理各种各样的时间序列数据。

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想深入应用手中的数据？还是想在上千份文件上重复同样的分析过程？没有编程经验的非程序员们如何能在最短的时间内学会用当今炙手可热的Python语言进行数据分析？
来自Facebook的数据专家Clinton Brownley可以帮您解决上述问题。在他的这本书里，读者将能掌握基本Python编程方法，学会编写出处理电子表格和数据库中的数据的脚本，并了解使用Python模块来解析文件、分组数据和生成统计

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NumPy是一个优秀的科学计算库，提供了很多实用的数学函数、强大的多维数组对象和优异的计算性能，不仅可以取代Matlab和Mathematica的许多功能，而且业已成为Python科学计算生态系统的重要组成部分。但与这些商业产品不同，它是免费的开源软件。

本书从NumPy安装讲起，逐渐过渡到数组对象、常用函数、矩阵运算、线性代数、金融函数、窗函数、质量控制等内容，致力于向初中级Python编

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内容简介 · · · · · ·
1. 本书是一本超越《黑天鹅》的惊世之作。如果说塔勒布认为人类行为是随机的，都是小概率事件，是不可以预测的；那么全球复杂网络权威Barabasi则认为，人类行为93%是可以预测的。

2. Barabasi的研究是在人类生活数字化的大数据时代基础上进行的，移动电话、网络以及电子邮件使人类 行为变得更加容易量化，将我们的社会变成了一个巨大的数据库。他认为，人

内容简介：
• 统计推断、探索性数据分析（EDA）及数据科学工作流程
• 算法
• 垃圾邮件过滤、朴素贝叶斯和数据清理
• 逻辑回归
• 金融建模
• 推荐引擎和因果关系
• 数据可视化
• 社交网络与数据新闻
• 数据工程、MapReduce、Pregel和Hadoop

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每时每刻，搜索引擎和网站都在采集大量信息，非原创即采集。采集信息用的程序一般被称为网络爬虫（Web crawler）、网络铲（Web scraper，可类比考古用的洛阳铲）、网络蜘蛛（Web spider），其行为一般是先“爬”到对应的网页上，再把需要的信息“铲”下来。O'Reilly 这本书的封面图案是一只穿山甲，图灵公司把这本书的中文版定名为“Python 网络数据采集”。当我们看完

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【内容简介】《深入浅出数据分析》以类似“章回小说”的活泼形式，生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的技术：数据分析基本步骤、实验方法、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧；正文以后，意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要务、R工具及ToolPak工具，在充分展现目标知识以外，为读者搭建了走向深入研究的桥梁。