서문 1
1 데이터 분석 소개: 데이터 분해 1
실험: 이론 테스트 37
3 최적화: 최대 찾기 75
4 데이터 그래픽: 그래픽이 당신을 더 똑똑하게 만듭니다 1 1 1
5 가설 검정: 그렇지 않다고 가정 139
6 베이지안 통계: 첫 번째 통과 169
7 주관적 확률: 디지털 신념 19 1
8 휴리스틱 접근법: 인간 본성에 기반한 분석 225
9 히스토그램: 숫자 25 1 모양
10 회귀: 예측 279
1 1 오류: 적정 오류 3 15.
12 관련 데이터베이스: 연결할 수 있습니까? 359
13 데이터 정리: 정렬 385
부록 a 끝: 텍스트 누락을 위한 10 가지 팁 4 17
부록 b 설치 r: r 시작! 427
부록 c Excel 분석 도구 설치: 도구 라이브러리 43 1
세분화 카탈로그 및 각 장 소개
머리말
데이터 분석에 대한 뇌의 태도. 한편으로, 당신은 지식을 배우기 위해 열심히 노력하고 있습니다. 반면에, 당신은
우리의 뇌는 포기하느라 바쁘다. 여러분의 뇌는 이렇게 생각하고 있습니다. "더 중요한 일에 직위를 맡기는 것이 가장 좋습니다.
어떤 야생 동물 들을 멀리해야 하는지, 누드 스키를 좋아하는 것도 좋은 생각이다. ""
이런 상황에서, 어떻게 당신의 뇌를 유혹하여 데이터 분석을 이해하는 것이 당신이 사는 곳이라는 것을 깨닫게 할 수 있습니까?
생명의 뿌리?
누가 이 책을 보기에 적합합니까? 둘；이；2
우리는 네가 무슨 생각을 하고 있는지 안다, III.
메타인지 v
두뇌 정복 VII
자기보고 8
열 번째 기술 자문 그룹
감사합니다.
1. 분해 데이터 분석 소개
Acme 화장품 회사는 당신의 도움이 필요합니다 2
CEO 는 데이터 분석가가 그가 매출을 올리는 것을 도와주기를 바란다.
데이터 분석은 증거를 자세히 조사하는 것이다.
질문 5 확인
고객이 질문 6 을 식별할 수 있도록 도와드립니다.
Acme 의 CEO 가 당신에게 피드백을 주었습니다.
문제와 데이터를 더 작은 블록 9 로 분할
이제 우리가 배운 것을 보자 10.
평가 모듈 13
분석은 네가 개입한 순간부터 시작된다.
제안 15
보고서가 16 으로 작성되었습니다.
CEO 가 당신의 일을 칭찬합니다 17
뉴스 1 개 18
CEO 는 의심의 여지가 없는 관점이 당신을 잘못된 길로 인도했다고 확신합니다.
외부 세계에 대한 당신의 가설과 당신이 확신하는 관점이 바로 당신의 정신 모형입니다. (존 F. 케네디, 믿음명언)
통계 모델은 정신 모델 22 에 따라 다릅니다.
정신 모형에는 네가 이해하지 못하는 요소가 포함되어야 한다.
CEO 는 그가 무언가를 모른다는 것을 인정했다.
Acme 는 원시 데이터 28 의 긴 목록을 보냈습니다.
데이터 심층 마이닝 3 1
팬미 도매회사가 너의 인상을 증명했다.
당신의 일을 돌이켜 보세요 35
너의 분석은 고객들로 하여금 현명한 결정을 내리게 했다.
실험
너의 이론을 검증하다.
당신은 다른 사람에게 당신의 확고한 신념을 밝힐 수 있습니까? 경험적 테스트가 진행 중입니까? 실험을 잘 하고
좋은 실험처럼 문제를 해결하고 일의 실제 작동을 밝힐 수 있는 방법은 없다.
규칙성. 좋은 실험은 종종 관찰 데이터에 대한 무한한 의존에서 벗어나 원인을 정리하는 데 도움이 된다.
과일 접촉 믿을 만한 실증 데이터는 너의 분석 판단을 더욱 설득력 있게 할 것이다.
커피업계의 한겨울이 이미 왔다! 38
스타벅스 이사회는 3 개월 후에 회의를 열 것이다.
스타벅스 설문지 4 1
반드시 비교법 42 를 사용해야 한다.
대비는 관측 자료를 해독하는 법보이다.
가치감이 판매 수입 하락의 원인인가요? 마흔 네
전형적인 고객의 생각 46
관찰 분석법은 잡동사니로 가득 차 있다 47
가게 위치는 분석 결과에 어떤 영향을 미칠 수 있습니까? 48
블록 분할 및 혼합 요소 관리 50
상황이 예상보다 더 나쁘다! 53
너는 어떤 전략이 가장 효과적인지 지적하기 위해 실험을 해야 한다.
스타벅스의 CEO 는 짜증이 났다.
스타벅스는 이미 가격을 56% 인하했다
한 달 후 ... 57
대조군 58 을 기준으로
발사 방지 123 6 1
한 번 더 실험을 해보죠.
한 달 후 ... 63
실험은 여전히 뒤섞인 요인에 의해 파괴될 것이다
혼동 요인을 피하기 위해 그룹을 신중하게 선택하십시오 65
유사한 그룹 67 을 무작위로 선택
무작위 인터뷰 68
준비됐습니다. 실험 시작 7 1
결과는 여기에 있다.
스타벅스는 경험에 부합하는 판매 전략을 찾았다.
3. 최대 최적화 찾기
어떤 것, 모든 사람이 더 많이 바라면 할수록 좋다. (서양속담, 희망속담) 이를 위해 우리는 위아래로 찾는다. 제가 숫자로 표현할 수 있다면,
학생들이 끊임없이 추구하는 것-이익, 돈, 효율성, 속도 등. -더 높은 목표를 달성할 수 있는 기회입니다.
바로 모퉁이에 있습니다. 의사 결정 변수를 조정하고 솔루션을 찾는 데 도움이 되는 데이터 분석 도구가 있습니다.
시나리오 및 최적화 지점을 통해 목표를 극대화할 수 있습니다. 이 장에서는 이러한 도구를 사용합니다.
강력한 스프레드시트 패키지인 Solver 를 통해 이 도구를 구현합니다.
목욕 장난감 게임 시간 76 입니다.
제어할 수 있는 변수는 구속조건에 의해 제한됩니다.
의사 결정 변수는 네가 통제할 수 있는 요소이다.
최적화 문제가 있습니다.
목표 함수를 사용하여 목표 8 1
당신의 목표 함수 82
추가 제한조건이 있는 제품 조합 83 을 나열합니다
같은 도면에 여러 구속조건 그리기 84
합리적인 선택은 모두 실행 가능한 도메인에 나타난다.
새로운 제약은 실행 가능한 영역 87 을 변경했습니다.
스프레드시트를 사용하여 최적화 90
최적화 문제를 한 번에 해결할 계획 94
이윤이 최저점까지 떨어졌다
너의 모형은 네가 지정한 상황만 묘사한다.
분석 목표에 따라 가설 99 를 수정하다.
음의 상관 변수 주의 103
새로운 방안은 즉각적이다. 108
당신의 가정은 변화무쌍한 실제 상황 109 에 근거합니다
4. 그래픽 데이터
그래픽이 당신을 더 똑똑하게 만듭니다.
데이터 시트는 당신이 필요로 하는 것과는 거리가 멀다. 너의 데이터는 복잡하고 난삽하여, 각종 변수가 너를 눈감아 줄 수 없으니, 너는 축적에 대처할 수 있다.
산더미처럼 쌓인 스프레드시트는 지루할 뿐만 아니라 시간도 낭비한다. 대신, 단순히
스프레드시트가 다르다. 생동적이고 또렷한 영상으로, 아주 적은 종이로 "잎 한 장" 을 제거할 수 있다
나는 태산을 볼 수 없다, 왜냐하면 나는 볼 수 없기 때문이다.
신군은 웹사이트 1 12 를 최적화해야 한다
성적이 나왔고, 정보디자이너가 아웃됐다 1 13.
이전 정보 디자이너가 제출한 3 장의 정보지도 1 14.
이 숫자들은 어떤 데이터를 암시합니까? 1 15
데이터 반영! 1 16
이것은 이전 디자이너가 제공한 의견입니다. 1 17.
데이터가 너무 많으면 영원히 너의 문제가 아니다 1 18.
데이터를 아름답게 만드는 것도 네가 해결하려는 문제가 아니다. 1 19.
데이터 그래픽의 근본은 120 의 정확한 비교에 있다.
너의 도형은 이미 지옥의 가장자리에 있는 123 보다 더 유용하다
분산형 차트 124 를 사용하여 이유를 조사합니다
가장 좋은 그래픽은 다중 그래픽 125 입니다.
여러 도면을 동시에 표시하여 더 많은 변수 126 을 반영합니다.
그래픽은 훌륭하지만 사이트 주인은 여전히 130 에 만족하지 않습니다.
우수한 그래픽 디자인이 13 1 을 생각하는 데 도움이 되는 이유
실험 디자이너 발성 132.
실험 디자이너는 자신의 가설을 가지고 있다: 135.
고객이 당신의 일을 감상하다 136
주문이 사방팔방에서 굴러온다! 137
5. 가설은 가설 검정이 아니다
물건은 사람이 옳고 그름을 구별하기 어렵다. 사람들은 복잡하고 변화무쌍한 데이터로 미래를 예측해야 하지만, 이것은 불가피하다.
가위가 끊이지 않고 이치에 맞지 않고 어지럽다. 이 때문에 분석가들은 단순히 표면적인 설명을 듣지도 않고
당연히 이러한 해석이 정확하다고 생각할 것이다. 데이터 분석에 대한 세심한 추리를 통해 분석가는 다음을 할 수 있다
예사롭지 않은 상세 수준으로 대량의 대체 답안을 평가한 다음 가지고 있는 모든 정보를 각 모듈에 통합합니다.
중간에 있습니다. 다음에 배워야 할 위조법은 실용적이고 효과적인 비직관법이다.
가죽 한 장 주세요 ... 140 。
우리는 언제 새로운 휴대폰 케이스를 생산하기 시작했습니까? 14 1
PodPhone 은 다른 사람이 자신의 다음 바둑 142 를 간파하는 것을 원하지 않는다
우리가 아는 모든 정보 143
전피의 분석은 데이터와 일치합니까? 144
E-skin 은 기밀 전략 각서 145 를 받았습니다.
변수는 양의 상관 관계 또는 음의 상관 관계 146 일 수 있습니다.
현실 세계에서는 여러 가지 원인이 네트워크화되어 있지만 비선형 관계는 149 입니다.
포드 폰 대체구성 150 이 여러 개 있다고 가정합니다.
수중에 있는 데이터를 이용하여 가설 검사 15 1
가설 검사의 핵심은 위조 152 이다.
진단학 160 으로 최소 음수 가정을 구하다
우리는 모든 가설을 하나씩 배제할 수는 없지만, 어느 가정이 가장 강한지 확인할 수 있다.
방금 사진 메시지를 받았습니다 .. 164.
출시 예정! 167
6. 베이지안 통계
제 1 관문을 통과하다
데이터 수집이 중단된 적이 없습니다. 각 분석 프로세스가 수집 된 합계를 최대한 활용할 수 있도록 할 필요가 있습니다.
문제와 관련된 데이터. 위조 방법을 배웠지만 이기종 데이터 소스를 처리하는 것은 문제가 아닙니다.
양수 확률 문제가 생기면 어떻게 합니까? 이것은 매우 편리한 분석 도구입니다.
베이시안 법칙, 이 법칙은 기본적인 확률과 파동 데이터를 이용하여 미세한 관찰을 할 수 있도록 도와준다. (조지 버나드 쇼, 자기관리명언)
의사가 성가신 소식을 가져왔다 170
정확성 분석을 항목별로 읽어 봅시다.
도마뱀 독감은 얼마나 보편적입니까? 174
너는 175 의 오보를 계산했다.
이 용어들은 모두 조건부 확률 176 을 가리킨다.
177 을 계산해야 합니다.
1% 는 도마뱀독감 178 을 앓고 있다.
도마뱀 독감에 걸릴 확률은 여전히 낮다 18 1.
간단한 정수 182 로 복소 확률을 생각하다
새로운 데이터를 수집한 후 베이시안 규칙을 사용하여 기본 확률 182 를 처리합니다.
베이지안 규칙은 183 을 재사용할 수 있습니다.
2 차 테스트 결과: 음수 184.
새로운 테스트의 정확성에 대한 통계가 185 로 변경되었습니다.
새로운 정보는 당신의 기본 확률 186 을 바꿀 것이다.
안심하세요! 189
7. 신앙의 디지털화
주관적 확률
가상 데이터는 다음과 같습니다. 정말. 그러나, 이 숫자들은 반드시 너의 정신 상태를 묘사해야 한다.
당신의 신앙을 이해하다. 주관적 확률은 엄밀함을 직감에 녹일 수 있는 간단한 방법이다.
관행이 곧 출범한다. 강의가 진행됨에 따라 표준 편차를 사용하여 데이터를 평가하는 방법을 배우게 될 것입니다.
이전에 배운 더 강력한 분석 도구인 분포도 다시 무대에 나타납니다.
북수투자회사는 당신이 192 로 출근해야 합니다.
애널리스트들은 서로 193 이라고 부른다.
주관적 확률은 전문가의 신념을 반영한다 198
주관적 확률은 진정한 차이가 전혀 없다는 것을 나타낼 수 있다.
분석가가 대답하는 주관적 확률은 20 1 이다.
CEO 는 네가 무엇을 하고 있는지 이해하지 못한다.
CEO 는 너의 일을 매우 좋아한다.
표준 편차 분석점과 평균 사이의 편차 208 을 측정합니다.
이 소식은 너를 2 13 로 놀라게 했다
베이시안 법칙은 주관적 확률을 수정하는 좋은 방법 2 17 입니다
CEO 는 이러한 새로운 정보를 처리하는 방법을 정확히 알고 있습니다.
러시아 투자자들은 기뻐한다! 224
8. 탐구법
인간성에 따라 분석하다.
현실 세계에서 끊임없이 변화하는 상황은 분석가로 하여금 일을 예측하기 어렵게 한다. 항상 우리의 능력 범위를 벗어나는 데이터가 있습니다.
최적화 방법은 일반적으로 어렵고 시간이 많이 걸립니다. 다행히 생활 속의 대부분 실용적인 사고.
활동은 가장 이성적인 방식으로 진행되는 것이 아니라 불완전하고 불확실한 정보와 경험을 사용함으로써 진행된다.
처리해, 속전속결. 신기하게도 이런 경험들이 정말 효과가 있어서 진행되고 있다.
데이터 분석을 위한 중요하고 필요한 도구입니다.
꾀죄죄한 파는 시의회에 보고서를 제출했다.
섣부른 수집은 정말 마을을 청소했다.
대충 자신의 업무 효과를 재어 보았다.
그들의 임무는 흩어진 쓰레기의 양을 줄이는 것이다.
쓰레기 230 의 수량을 측정하는 것은 불가능하다
어려운 문제, 간단한 답변 23 1
데이터 주 도시의 흩어진 쓰레기 구조는 복잡하다.
분산된 쓰레기의 통합 측정 모델 233 을 만들고 적용할 수 없습니다.
휴리스틱 방법은 직감에서 최적화에 이르는 다리입니다.
빠른 저장 트리 사용 239
깔끔하지 않은 수집의 성과를 평가하는 더 간단한 방법이 있습니까? 240
고정모델은 영감을 주는 244 입니다.
분석 후 제출 준비 246
너의 분석이 시의회 회원들을 감동시킨 것 같다.
9. 숫자의 모양 히스토그램
히스토그램은 무엇을 보여줄 수 있습니까? 데이터의 그래픽 표현에는 수많은 방법이 있으며 히스토그램이 그 중 하나입니다.
걸출한 사람. 막대 그래프는 데이터를 빠르고 효율적으로 요약할 수 있는 막대 그래프와 비슷합니다. 수신
다음으로 이 작고 실용적인 차트를 사용하여 데이터의 분포, 차이 및 집중 추세를 측정합니다.
데이터 세트의 크기에 관계없이 히스토그램을 그려 데이터의 신비를 "인식" 할 수 있습니다.
이 장에서, 새롭고, 무료이며, 만능의 소프트웨어 도구를 이용하여 히스토그램을 그려 봅시다.
직원의 연간 평가가 곧 다가온다.
돈을 요구하는 데는 여러 가지 형식이 있다.
이것은 역년의 임금 인상 기록이다.
히스토그램은 각 데이터 세트 262 의 발생 빈도를 반영합니다.
막대 그래프의 다른 부분 사이의 간격은 데이터 포인트 263 사이의 간격입니다.
R 264 설치 및 실행
R 프로그램 265 로 데이터 로드
R 아름다운 히스토그램 266 을 만들었습니다.
데이터 하위 세트를 사용하여 히스토그램 27 1 을 그립니다.
임금 협상에 보답이 있다.
협상 임금 인상은 당신에게 무엇을 의미합니까? 277
10. 회귀
예측
모든 것을 다 알고, 아무것도 모른다. 회귀 분석에는 무한한 마력이 있다. 제대로 운용하면 예측할 수 있다.
일부 결과 값. 제어 실험과 함께 사용하면 회귀 분석도 미래를 예측할 수 있다. 상인이 열정적으로
회귀 분석을 사용하여 모형을 작성하고 고객 동작을 예측할 수 있습니다. 이 장은 너로 하여금 이해하고 현명하게 할 것이다.
회귀 분석을 올바르게 사용하면 큰 이점을 얻을 수 있습니다.
너는 이 돈을 어떻게 쓸 작정이니? 280
큰 인상을 받기 위해 분석을 진행하다.
잠깐 ... 임금 계산기! 284
이 알고리즘의 오묘함은 임금 인상 폭을 예측하는 데 있다.
분산형 차트를 사용하여 두 변수 292 비교
직선은 고객에게 목표 294 를 지시할 수 있다.
평균 그래프를 사용하여 각 간격에서 숫자 297 을 예측합니다.
회귀선은 사람의 실질 임금 상승폭을 예측했다.
회귀선은 선형 관련 특성이 있는 데이터에 유용합니다.
정확한 예측을 하려면 방정식이 필요합니다.
R 이 회귀 객체 306 을 만들도록 합니다.
회귀 방정식은 분산형 차트와 밀접한 관련이 있습니다.
임금 계산기의 알고리즘은 회귀 방정식 3 10 입니다.
당신의 임금 계산기는 계획대로 작동하지 않습니다 .... 3 13
1 1. 합리적인 오차
세상은 복잡하다. 예측이 정확하지 않은 것은 이상하지 않다. 하지만, 만약 여러분이 예측을 한다면,
오차 범위를 지적하면 당신과 당신의 고객은 평균 예측치뿐만 아니라 오차도 알 수 있습니다.
오차로 인한 전형적인 편차는 오차가 예측과 신념을 더욱 포괄적으로 만들 수 있음을 지적한다. 이 장을 통해 가르치다
도구, 당신은 또한 오류를 제어 하는 방법과 오류를 최소화 하 여 예측을 개선 하는 방법을 알 수 있습니다.
신뢰성
고객은 크게 화를 낸다 3 16
당신의 임금 인상 예측 알고리즘은 무엇을 했습니까? 3 17
고객 구성 3 18
25% 인상을 요구하는 사람은 모델 32 1 범위 내에 있지 않습니다
데이터 범위를 벗어나는 상황을 예측하고자 하는 고객 322 를 어떻게 대하는가
외추법을 사용했기 때문에 해고된 그 녀석은 진정되었다.
너는 문제의 일부분만 해결했다.
왜곡된 임금 인상 결과 데이터는 어떻게 생겼습니까? 329
기회 오차 = 실제 결과와 모델 예측 결과 간의 편차 330
실수는 당신과 고객 모두에게 좋습니다.
기회 오류 면접 335
오차 336 을 정량적으로 설명하다
잔차 분포 337 은 평방제곱근 오차로 정량적으로 표현됩니다.
R 모델은 평방제곱근 오차 338 이 있다는 것을 알고 있다.
R 의 선형 모형 요약에는 평방제곱근 오차가 340 인 것으로 표시됩니다.
세그먼트의 기본 목적은 오류 346 을 관리하는 것입니다.
우수한 회귀 분석은 해석과 예측 기능을 모두 갖추고 있다.
구역 모델은 원래 모델보다 오류 352 를 더 잘 처리할 수 있습니다.
너의 고객은 지금 뒤돌아보고 있다.
12. 이해할 수 있니? 관계형 데이터베이스
변화하는 다변량 데이터를 어떻게 구성합니까? 스프레드시트에는 2 차원 데이터 (행 및) 만 있습니다.
칼럼. 데이터에 여러 가지 측면이 포함되어 있다면 표 형식은 곧 구식이 될 것입니다. 이 장에서는 다음과 같이 설명합니다.
스프레드시트가 여러 데이터를 관리하기가 어렵고 관계형 데이터베이스 관리 시스템도 볼 수 있습니다.
다중 데이터 저장 및 검색을 매우 쉽게 수행할 수 있습니다.
데이터 주 뉴스는 360 의 판매량을 분석하고 싶다.
이것은 그들이 저장한 운영 추적 데이터 36 1 입니다.
데이터 테이블 간의 상관 관계를 알아야 합니다.
데이터베이스는 서로 특정 관계를 가진 일련의 데이터 365 입니다.
필요한 비교를 할 수 있도록 다양한 관계를 관통하는 노선을 찾아내다.
이 경로를 통과하는 스프레드시트 366 을 작성합니다.
요약 37 1 을 통해 문장 수량을 판매와 연관시킵니다.
너의 분산형 차트가 정말 괜찮은 것 같다.
이 모든 데이터를 복사하여 붙여넣는 것은 고통스러운 일이다.
관계형 데이터베이스와의 관계 관리 376
Data State News 는 차트를 사용하여 RDBMS 377 을 구축했습니다.
데이터 상태 뉴스는 SQL 을 사용하여 데이터 추출 379
RDBMS 데이터는 382 를 끝없이 비교할 수 있습니다.
너는 표지에 올랐다.
13. 정렬된 분류 데이터
엉망진창인 데이터는 쓸모가 없다. 많은 데이터 수집자들은 데이터를 정리하는 데 많은 시간을 할애해야 한다. 아니
가지런한 데이터는 나눌 수 없고, 공식은 적용할 수 없고, 읽을 수도 없고, 사람들이 볼 수도 있다.
사라지는 것은 흔한 일이지, 그렇지 않니? 사실 너는 더 잘할 수 있다. 눈앞에 또렷이 떠오르기만 하면.
원하는 데이터 모양을 제공하고 몇 가지 워드 프로세싱 도구를 사용하여 완성할 수 있습니다.
데이터를 관리하고 부패를 신기하게 하다.
막 도산한 경쟁자로부터 고객 명단을 받았다.
내 옷장의 데이터 분석 프레임 워크 387
Head First 헤드헌터는 자신의 영업팀을 위해 이 명단을 받고 싶어한다.
혼란스러운 데이터를 정리하는 근본은 392 를 준비하는 것이다.
데이터가 구성되면 393 을 복구할 수 있습니다.
# 을 구분 기호 394 로 사용합니다.
Excel 은 구분 기호를 통해 데이터를 여러 열 395 로 나눕니다.
\ "\" 문자 399 를 대체 문자로 대체합니다.
모든' 성' 이 다 정리되었다.
대용품으로 이름 패턴을 대체하는 것은 너무 번거롭다
중첩 텍스트 공식을 사용하여 복잡한 패턴 처리 403
R 은 정규 표현식으로 복잡한 데이터 패턴 404 를 처리할 수 있습니다.
하위 명령 406 으로 "이름" 을 정리하다
이제 고객에게 물건을 줄 수 있습니다.
아직 끝나지 않았을 수도 있습니다 ... 408
409 가 중복 숫자 세트에 나타나도록 데이터를 정렬합니다.
이 데이터는 관계형 데이터베이스 4 12 에서 나올 수 있습니다.
중복 이름 4 13 삭제
당신은 아름답고 깔끔하고 독특한 기록 4 14 를 만들었습니다.
Head First 헤드헌터는 일망타진입니다! 4 15
안녕히 계세요 ... 4 16
부록 a 종료
누락된 텍스트에 대한 10 개의 프롬프트.
너는 많은 것을 수확했다. 그러나 데이터 분석 기술은 끊임없이 변화하고 있습니다. 이 책의 편폭 때문에
그러나 아직 소개하지 않은 밀접한 관련 지식이 있다. 이 부록에서 10 가지 주요 지식 포인트를 살펴 보겠습니다.
첫째: 통계 지식 대전 4 18
둘째: Excel 기술 4 19
셋째: 예일대 교수 에드워드 터프트의 그래픽 원리 420.
넷째: 피벗 42 1
다섯째: r 커뮤니티 422
여섯째: 비선형 및 다중 회귀 423
일곱 번째: 원래 가정-대체 가정 테스트 424
여덟째: 무작위성 424
9: 구글 문서 425
열 번째: 당신의 전문 기술 426
시작 r! 부록 b 설치 r
강력한 데이터 분석 기능은 복잡한 내부 메커니즘에 따라 달라집니다. 다행히 설치에는 몇 분 밖에 걸리지 않습니다.
이 부록에서는 r 을 쉽게 설치하는 방법에 대해 설명합니다.
부록 c Excel 분석 도구 설치
도구 라이브러리
기본적으로 Excel 의 일부 최적 기능은 설치되지 않습니다. 3 장과 1 세그먼트 최적화를 위해
9 장 히스토그램은 계획 해결 및 분석 도구 라이브러리를 활성화해야 하며 기본적으로 Excel 을 설치합니다.
이 두 가지 확장은 설치되지만 사용자가 적극적으로 조작하지 않으면 활성화되지 않습니다.