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想学数据分析不知道该读什么书、从哪本读<,翻遍专业知识类网站最全的整理

[日期:2017-10-31] 来源:e行网  作者: [字体: ]

  part 1 | 入门版

  HeadFirst类的书籍<,一向浅显易懂形象生动,可以对分析概念有个全面的认知<。——Simon

  谁说菜鸟不会数据分析 :不仅讲解了一些常见的分析技巧,并附带excel的一些知识及数据分析再公司中所处的位置<,对职场了解亦有一定帮助。

大数据

  赤裸裸的统计学 :作者年轻时是个追求学习意义的学霸<,后来自己从统计学中发掘了很多可以应用到生活的地方<。这也是本书的主旨<,结合生活讲解统计知识,生动有趣??梢员苊馔臣蒲б簧侠淳痛蠼脖匆端垢怕屎退婊治龅目菰?。

  统计数字会撒谎 :知名度高<<<,但是还没看过…

  part 2 | 进阶版

  深入浅出统计学 : HeadFirst类书籍,可以帮助你快速了解统计方面的知识。——Simon

  MySQL必知必会 :这本也是我当年学习SQL的入门书<<,薄册子一本,看起来很快。SQL是个性价比很高的技能<,简单而强大<<<。任何想进一步提高自己数据分析技能的产品/运营/分析师 同学<,都建议点亮这个技能点<。——Simon

  MySQL 教程 | 菜鸟教程

  互联网增长的第一本数据分析手册 :GrowingIO出的一本数据分析的增长手册<<,为大家提供常见的分析手段讲解,如漏斗分析<,同期群分析等等?<?稍贕rowingIO技术论坛中免费下载。

  利用Python进行数据分析 :这应该是最经典的数据分析书之一了<,作者是pandas 库的作者WesMcKinney 。所以这本书对于pandas 的理解<,应该是非常深刻的<,而利用梳理介绍的pandas<、bumpy<<、matplotlib 等库,应对一般的数据分析,完全足够了<<<。

  part 3 | 高阶版

  精益数据分析 :此书优势在于将企业分成了几个大的行业类别,并分门别类的讲解了每个行业的商业模式特点及分析技巧,对使用者的分析能力要求较高,且必须具备相应的业务知识。——Simon

  数据之美 :本书通过世界上最好的数据工作者的示例,向读者展示处理数据的方法<<。本书使得读者可以站在优秀的数据设计师<、管理者和处理者的肩上,去仔细审视涉及到数据的一些最有趣的项目<。

  决战大数据 :阿里巴巴前数据副总裁车品觉老师所著,讲解了阿里巴巴在企业内部治理数据过程中的新的<<,所讲“存-通-用”数据管理三板斧和“从数据化运营到运营数据”<,字字珠玑<,可堪借鉴<。

  数据科学实战 :这本书应该是数据分析和数据挖掘(机器学习)之间的桥梁<。从探索性的数据分析开始,通过数据分析的思维,引出了机器学习的基本算法:回归分析、k近邻<、k均值。接着通过不同的应用场景分别介绍了最常见的机器学习算法<,以及在真实场景的应用<。





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