提高數(shù)據(jù)分析能力，推薦一本必讀的書。數(shù)據(jù)分析碩士領(lǐng)進門，修行在個人，在數(shù)據(jù)分析方面，推薦數(shù)據(jù)分析方面的經(jīng)典書籍進行數(shù)據(jù)分析的介紹，師傅領(lǐng)進門，修行在個人，有哪些適合數(shù)據(jù)分析師看的書？數(shù)據(jù)分析是一門專業(yè)交叉學(xué)科。我把數(shù)據(jù)分析師看的書整理了一下，希望對你有所幫助:數(shù)據(jù)分析師必讀書目:Excel的《誰說菜鳥不能分析數(shù)據(jù)》是一套很有名的書，適合新手看，優(yōu)點是結(jié)合了數(shù)據(jù)分析而不是簡單的學(xué)習函數(shù)。

寫一個非計算機/統(tǒng)計背景的人如何在業(yè)余時間學(xué)習數(shù)據(jù)分析的技巧。數(shù)據(jù)分析作為一項通用技能，會進入越來越多不同的工作崗位。畢竟掌握數(shù)據(jù)分析不僅可以提高自己相應(yīng)的業(yè)務(wù)能力，還可以讓自己建立一個數(shù)據(jù)驅(qū)動的視角去思考各種問題?；竟?無論學(xué)什么，還是需要先有一個大的框架。

那么在業(yè)余時間，我們就需要有一本可以隨時查漏補缺的書。你應(yīng)該得到簡單的統(tǒng)計數(shù)字。數(shù)據(jù)庫知識:關(guān)系數(shù)據(jù)庫很重要，因為在學(xué)習數(shù)據(jù)分析的初期甚至很長一段時間，你所接觸到的數(shù)據(jù)都是存儲在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的，所以你需要學(xué)習SQL語言來查詢數(shù)據(jù)。SQL入門非常快，我強烈推薦《SQL知道的和知道的》。全書通俗易懂，是學(xué)習SQL語言的最佳選擇。

第一類:理論類。理論類的書，比如《大數(shù)據(jù)時代》《數(shù)據(jù)之巔》。第二類:技術(shù)。技術(shù)書籍，比如Hadoop技術(shù)系列的內(nèi)幕。這類書主要是指系統(tǒng)技術(shù)，構(gòu)建大數(shù)據(jù)系統(tǒng)時系統(tǒng)是如何工作的，各系統(tǒng)組件的設(shè)計目標、框架結(jié)構(gòu)、適用場景、工作原理、運行機制、實現(xiàn)功能等等。這類書適合IT系統(tǒng)部門和開發(fā)部門的技術(shù)人員。

第三類:應(yīng)用類。應(yīng)用層面的書籍，比如數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，基于SPSS的數(shù)據(jù)分析等等。這類書主要指的是應(yīng)用技術(shù)類，告訴你如何應(yīng)用工具和方法，從海量數(shù)據(jù)中提取有用的信息，解決現(xiàn)實的商業(yè)問題。這類書適合業(yè)務(wù)部門、營銷部門以及與業(yè)務(wù)結(jié)合緊密的人。他們更注重解決業(yè)務(wù)問題，圍繞業(yè)務(wù)問題構(gòu)建分析和解決方案。

建議先從統(tǒng)計學(xué)書籍入手，比如統(tǒng)計精要，再看看一些算法數(shù)，比如微積分，概率論。之后要看一些模型，比如《數(shù)據(jù)挖掘精要》，必要的話也要看《數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)》之類的書。有三個層次的介紹:入門級:簡單來說就是數(shù)據(jù)分析，啤酒和尿布數(shù)據(jù)分析的妙處，ScipyandNumpythonforData分析，ISBADDataHandbook，初級:集體智能編程，機器學(xué)習無為，構(gòu)建，學(xué)習和學(xué)習系統(tǒng)withpy。thon數(shù)據(jù)挖掘機器簡介黑客專業(yè)水平學(xué)習:信息檢索和自然語言處理的錯誤服務(wù)學(xué)習。

數(shù)據(jù)分析是一門專業(yè)交叉學(xué)科。我把數(shù)據(jù)分析師看過的書整理了一下，希望對你有幫助:數(shù)據(jù)分析師必讀書目:Excel的《誰說菜鳥不能分析數(shù)據(jù)》是一套大家熟知的書，適合新手。優(yōu)點是結(jié)合了數(shù)據(jù)分析，而不是簡單的學(xué)習函數(shù)。學(xué)習函數(shù)適用的場景和流程比函數(shù)本身更重要。是否需要學(xué)習VBA是不同人的答案。我個人不推薦。ExcelVBA最大的優(yōu)點就是適用性廣。就算去其他行業(yè)的其他崗位，也離不開Excel。這時候就是為自己的工作加分的一個亮點。

這里只推薦一本書，因為上面那本我剛看了，還沒看全……數(shù)據(jù)分析師必讀書目:數(shù)據(jù)可視化的書不多。市場上大多以編程為主，新手和設(shè)計的教程很少。如果只是了解圖表，看Excel的書也是有用的。內(nèi)容非常豐富，涉及可視化的方方面面，包括更多的編程語言和設(shè)計軟件:Python JS R Excel。作者還有另一本書《數(shù)據(jù)之美》。

《深入淺出地分析系列數(shù)據(jù)》方莉著電子工業(yè)出版社，顧名思義，可以作為導(dǎo)論，圖文并茂。如果是入門級的就很好了，現(xiàn)在也很流行。教你如何從實際工作中分析數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析推薦書目:1。統(tǒng)計和真理如何使用偶然性；2.谷歌分析的經(jīng)典分析；3.統(tǒng)計學(xué):從數(shù)據(jù)到結(jié)論(吳希之)；第二版；4.補充統(tǒng)計數(shù)據(jù)標準化方法的幾本書:1。統(tǒng)計的世界；2.民生數(shù)據(jù)的真實；3.統(tǒng)計陷阱。

第一類:理論類。理論類的書，比如《大數(shù)據(jù)時代》《數(shù)據(jù)之巔》。第二類:技術(shù)。技術(shù)書籍，比如Hadoop技術(shù)系列的內(nèi)幕。這類書主要是指系統(tǒng)技術(shù)，構(gòu)建大數(shù)據(jù)系統(tǒng)時系統(tǒng)是如何工作的，各系統(tǒng)組件的設(shè)計目標、框架結(jié)構(gòu)、適用場景、工作原理、運行機制、實現(xiàn)功能等等。這類書適合IT系統(tǒng)部門和開發(fā)部門的技術(shù)人員。

第三類:應(yīng)用類。應(yīng)用層面的書籍，比如數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，基于SPSS的數(shù)據(jù)分析等等。這類書主要指的是應(yīng)用技術(shù)類，告訴你如何應(yīng)用工具和方法，從海量數(shù)據(jù)中提取有用的信息，解決現(xiàn)實的商業(yè)問題。這類書適合業(yè)務(wù)部門、營銷部門以及與業(yè)務(wù)結(jié)合緊密的人。他們更注重解決業(yè)務(wù)問題，圍繞業(yè)務(wù)問題構(gòu)建分析和解決方案。

數(shù)據(jù)分析入門:師傅領(lǐng)進門，親自實踐。以下兩本書是數(shù)據(jù)分析入門的必讀書籍，也是為了檢驗?zāi)闶欠裾娴南矚g數(shù)據(jù)分析。從0到1:數(shù)據(jù)分析為什么要用簡單的術(shù)語？借用一位讀者的評論，“我的貓都喜歡這本書！”內(nèi)容介紹以類似“張輝小說”的生動形式向讀者生動展示了優(yōu)秀數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該知道和應(yīng)該知道的技巧；正文之后用三個附錄介紹了數(shù)據(jù)分析、R tools、ToolPak工具的十個重要任務(wù)，既充分展示了目標知識，又為讀者更深入的研究搭建了橋梁。

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忘掉你的煩惱，這本書與現(xiàn)實世界緊密互動，讓你不再只有枯燥的理論，還有簡化的知識和復(fù)雜的概念。經(jīng)典小黃皮書:誰說一個菜鳥不會分析數(shù)據(jù)就是好書，但是看完之后真的一文不值，很多人看到數(shù)據(jù)分析就望而卻步，害怕門檻太高，進不了數(shù)據(jù)分析的門檻?！墩l說菜鳥不會分析數(shù)據(jù)》力求讓數(shù)據(jù)分析像小說一樣通俗易懂，讓讀者在無形中學(xué)會數(shù)據(jù)分析。