做数据分析一生不得不看的书书有哪些

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-10-15 06:01 标签： 数据分析书籍推荐
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&& &&& 【数据】做数据分析不得不看的书有哪些？
做数据分析不得不看的书有哪些？回答一：热诚推荐看过的几本经典。《Head First Data Analysis》电子工业出版社的经典书目系列，从数据分析基本步骤开始、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、数据整理技巧一一讲到。图比较多，适合入门。《Head First Statistics》推荐理由同上，适合入门者的经典教材。《R in Action-Data Analysis and Graphics with R》R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，用于统计计算和统计制图。这本书从实用的统计研究角度逐例分析R在数据处理、模型构建、以及图形操作上的由浅入深的结合，堪称经典。《数据之魅-基于开源工具的数据分析》作者是华盛顿大学理论物理学博士。这本书是数据分析的经典之一，包含大量的R语言模拟过程及结果展示，例举了很多数据分析实例和代码。《数据挖掘-市场营销、销售与客户关系管理领域应用》作者是Data Miners的创办人，有二十多年的营销和客户关系管理结合数据挖掘的经验。详细介绍了作为一个数据挖掘团队需要的知识体系，包括数据库、SAS使用、统计学、机器学习、数据可视化、如何访问用户收集需求、如何写论文与沟通等等。有条件的建议看英文原版。先把这些花时间啃啃，数据分析的理论部分就基本入门了，根据实际情况还需要结合你的业务需求来进行系统的学习。回答二：很多人都问过我这样一个问题： 作为一个文科生，你是怎么学习数据分析的？这个问题其实很好回答，一是兴趣，二是需求。 我本科学的是市场营销，硕士学的时数据挖掘。其实我个人觉得，大数据时代下的市场营销越来越离不开数据分析。以上都是废话！ 下面是干货！我讲数据分析分为四个主要部分和一个额外部分，请看下图：这是我给所有新人第一次接触数据分析同学的建议。 任何一门知识的学习都是循序渐进，有由简入难。 下面是我针对每一个部分给出的详细书单。在给出书单前我(想说几句：书籍大部分都是全英文版本的，只有少量趣味书籍是中文的（因为中文书籍优秀的真的不多）。 至于为什么要用全英文，我会在下面给出一些简单的说明核心篇是最最最最最重要的，你可能需要看两遍，三遍，甚至四遍，五遍。。。在以后的中级或者高级学习中，你还需要不断的回顾核心篇内容！我本人至少看了有10遍，现在有时还是需要回到书本当中翻阅。中级篇当初我首先推荐R。原因很多，我就只说一个：免费为什么要用英文呢？ 我用几句最简单的话来说一下原因（原谅我中文不好，说不出高大上的原因）。请看图：下面请看书单：核心篇新手篇：中级篇:三个部分第一部分： SAS第二部分： SPSS第三部分： R高级篇： 走到这里，实属不容易。原本我想继续推荐书籍，可是我发现当大家真的走到高级这一步的时候，其实已经不需要书籍的引导了。 虽然如此，我还是强烈推荐一本书：又是WIELY 出品，质量不用怀疑。我可以担保，如果你真的能弄清楚这本书上的每一个模块，那么数据挖掘建模你基本上已经搞定了。额外：这是针对网页分析的，我只推荐三本书： 作者Avinash Kaushik,请大家谷歌一下，然后看一下右面的介绍就OK。 文字形容这个家伙都是多余的，曾经来我们学校开讲座的时候，队伍是排到酒吧门口的（校园的酒吧）。注：本文转载自知乎，作者为Han Hsiao、卡牌大师。来源：科学荚Scholarplus版权声明：本公众号的内容部分来自互联网，转载请注明原文链接和作者，如有侵权或出处有误请联系我们。官方微信：数据分析精选（sjfxjx），覆盖大数据与互联网科技行业8.1万人群。官方网站：，数据分析师的网址大全。商务合作：请联系QQ↓↓↓更多精彩内容，请点击阅读原文关注数据哥
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京ICP备号-2&&&&京公网安备34导读：上周六，《数据分析与运营迭代》公测课在深圳开课啦！共有40余位小伙伴参与了此次课程，大家都表示收获颇丰！九课为大家整理了一份入门级的数据分析书单，大家继续努力哟！《深入浅出数据分析》《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；正文之后，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。《数据之美》《经济学人》杂志年度推荐的三大可视化图书之一《大数据》作者、《经济学人》大数据主编肯尼思·库克耶倾情推荐，称赞其为“关于数据呈现的思考和方式的颠覆之作”亚马逊数据和信息可视化类图书排名第3位畅销书《鲜活的数据》作者最新力作及姐妹篇第一本系统讲述数据可视化过程的的普及图书这是一本教我们如何制作完美可视化图表，挖掘大数据背后意义的书。作者认为，可视化是一种媒介，向我们揭示了数据背后的故事。他循序渐进、深入浅出地道出了数据可视化的步骤和思想。本书让我们知道了如何理解数据可视化，如何探索数据的模式和寻找数据间的关联，如何选择适合自己的数据和目的的可视化方式，有哪些我们可以利用的可视化工具以及这些工具各有怎样的利弊。作者给我们提供了丰富的可视化信息以及查看、探索数据的多元视角，丰富了我们对于数据、对于可视化的认知。对那些对设计和分析过程感兴趣的人，本书无疑就是一本必读书。《数学之美》几年前，“数学之美”系列文章原刊载于谷歌黑板报，获得上百万次点击，得到读者高度评价。正式出版前，吴军博士几乎把所有文章都重写了一遍，为的是把高深的数学原理讲得更加通俗易懂，让非专业读者也能领略数学的魅力。《数学之美》第一版上市后深受广大读者欢迎，并荣获国家图书馆第八届文津图书奖。读者说，读了《数学之美》，才发现大学时学的数学知识，比如马尔科夫链、矩阵计算，甚至余弦函数原来都如此亲切，并且栩栩如生，才发现自然语言和信息处理这么有趣。而今，数学在信息产业中的应用越来越广泛，因此，作者在第二版中增加了一些内容，尤其是针对大数据和机器学习的内容，以便满足人们对当下技术的学习需求。《谁说菜鸟不会数据分析》（入门篇）《谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)(全彩)》是一本有趣的数据分析书！《谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)(全彩)》基于通用的Excel工具，加上必知必会的数据分析概念，以小说般通俗易懂的方式讲解；基于职场三人行来构建内容，完全按照数据分析工作的完整流程来讲解。全书共8章，依次讲解数据分析必知必会知识、确定数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术、通过专业化的视角来提升图表之美以及专业分析报告的撰写等内容。本书有足够的魅力让你一口气读下去，在无形之中掌握数据分析的技能，提升职场竞争能力。《谁说菜鸟不会数据分析》（工具篇）工欲善其事，必先利其器。数据分析也不例外，本书基于Excel，通俗地讲解数据分析全流程工具。作为《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》的姊妹篇，本书继续采用职场三人行的方式来构建内容，细致梳理了数据分析工作的完整流程，并基于常用的办公软件Excel，精心挑选能够提高工作效率的常用工具来讲解。这些工具涵盖数据处理（MicrosoftAccess、Query）、数据分析（PowerPivot、Excel数据分析工具库）、数据呈现（水晶易表）和报告自动化（VBA）。本书形式活泼，内容丰富而且充实，让人有不断阅读下去的动力。必读书单 诚意推荐第九课堂(dijiuketang)　
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