數據分析書籍哪裡好

㈠ 數據可視化分析有哪些好書值得推薦

【導讀】隨著互聯網的發展，數據分析已經成了非常熱門的職業，大數據分析師也成了社會打工人趨之若鶩的職業，不僅高薪還沒有很多職場微世界的繁瑣事情，不過要想做好數據分析工作也並不簡單，參看一些好書，對行進數據分析會更有幫助!那麼數據可視化分析有哪些好書值得推薦呢?

數據可視化

1.《數據可視化之美》

在本書中，20多位可視化專家包括藝術家、規劃師、談論家、科學家、剖析師、核算學家等，展示了他們怎樣在各自的學科範疇內翻開項目。他們一同展示了可視化所能完畢的功用以及怎樣運用它來改動國際。成功的可視化的美麗之處既在於其藝術規劃，也在於其經過對細節的高雅展示，可以有用地產生對數據的查詢和新的了解。

2. 《鮮活的數據：數據可視化攻略》

先後介紹了怎樣獲取數據，將數據格式化，用可視化東西(如R)生成圖表，以及在圖形修正軟體(如Illustrator)中修正以使圖表抵達最佳效果。本書介紹了數十種辦法(如柱形圖、餅圖、折線圖和散點圖等)，以發明性的視覺辦法生動敘說了有關數據的故事。翻開本書，思維之門會豁然大開，你會發現有那麼多樣的辦法去賦予數據全新的含義!

3.《用數據講故事》

本書經過許多事例研討介紹數據可視化的根底常識，以及怎樣運用數據發明出招引人的、信息量大的、有說服力的故事，然後抵達有用溝通的意圖。具體內容包括：怎樣充沛了解上下文，怎樣挑選合適的圖表，怎樣消除凌亂，怎樣調集受眾的視界，怎樣像規劃師相同考慮，以及怎樣用數據講故事。本書得到了國內數據分析大咖秋葉、范冰、鄧凱的推薦。

4.《數據之美：一本書學會可視化規劃》

故步自封、淺顯易懂地道出了數據可視化的進程和思維。讓咱們知道了怎樣了解數據可視化，怎樣探求數據的辦法和尋覓數據間的相關，怎樣挑選合適自己的數據和意圖的可視化辦法，有哪些咱們可以運用的可視化東西以及這些東西各有怎樣的好壞。

作為數據分析師，如果僅僅安於現狀，不注重自我行進，那麼，不久的將來，你很或許成為公司的「人肉」取數機，影響往後的工作生計。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「數據可視化分析有哪些好書值得推薦?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，一直學習，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

㈡ 提高數據分析能力必讀書籍推薦

【導讀】隨著互聯網的發展，數據分析已經成了非常熱門的職業，大數據分析師也成了社會打工人趨之若鶩的職業，不僅高薪還沒有很多職場微世界的繁瑣事情，不過要想做好數據分析工作也並不簡單，參看一些好書，對行進數據分析會更有幫助!今天小編就給大家帶來了提高數據分析能力必讀書籍推薦，希望對各位小夥伴有所幫助。

數據分析進階

1.《精益數據分析》

本書展示了怎樣驗證自己的設想、找到實在的客戶、打造能掙錢的產品，以及行進企業知名度。並經過30多個事例剖析，深化展示了怎樣將六個典型的商業辦法運用到各種規劃的精益創業、數據分析根底，和數據驅動的思維辦法中，找到企業添加的首先要害方針。

2.《數學之美》

本書把深邃的數學原理講得愈加通俗易懂，讓非專業讀者也能領會數學的魅力。讀者經過具體的比方學到的是考慮問題的辦法 ——
怎樣化繁為簡，怎樣用數學去向理工程問題，怎樣跳出固有思維不斷去考慮立異。

數據挖掘

1.《數據挖掘導論(無缺版)》

本書全面介紹了數據挖掘，包括了五個主題：數據、分類、相關剖析、聚類和異常檢測。除異常檢測外，每個主題都有兩章。前一章包括根柢概念、代表性演算法和點評技術，然後一章談論高檔概念和演算法。這樣讀者在透徹地了解數據挖掘的根底的一同，還可以了解更多重要的高檔主題。

2.《數據挖掘概念與技術》

本書無缺全面地敘說數據挖掘的概念、辦法、技術和最新研討翻開。本書對前兩版做了全面修訂，加強和從頭組織了全書的技術內容，要害論說了數據預處理、再三辦法挖掘、分類和聚類等的內容，還全面敘說了OLAP和離群點檢測，並研討了挖掘網路、凌亂數據類型以及重要運用范疇。

3.《數據挖掘與數據化運營實戰：思維、辦法、技巧與運用》

現在有關數據挖掘在數據化運營實踐范疇比較全面和系統的作品，也是諸大都據挖掘書本中為數不多的交叉許多實在的實踐運用事例和場景的作品，更是發明性地針對數據化運營中不同剖析挖掘課題類型，推出逐一對應的剖析思路集錦和相應的剖析技巧集成，為讀者供給「菜單化」實戰錦囊的作品

作為數據分析師，如果僅僅安於現狀，不注重自我行進，那麼，不久的將來，你很或許成為公司的「人肉」取數機，影響往後的工作生計。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「提高數據分析能力必讀書籍推薦」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，一直學習，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

㈢ 入門數據分析行業可以看哪些書

1、統計學

《赤裸裸的統計學》

理由：了解學習統計學的意義，在日常生活中統計學有什麼用?也可以當成一本科普書。

《深入淺出統計學》

理由：零基礎可以輕松愉快的學會，書裡面有通俗易懂的案例，圖文並茂，學習統計學不會那麼枯燥。

《商務與經濟統計》

理由：適合有基礎的人看，可以深入了解統計學。零基礎看這本書會有些困難。

2、SQL

《SQL基礎教程》

理由：零基礎入門，通俗易懂，裡面的案例也很貼合實際應用。

《SQL必知必會》

理由：有基礎的可以把這本書當作一本字典來使用，遇到問題了，可以查找對應的內容。

3、業務知識

電商行業：《數據化管理：洞悉零售及電子商務運營》

游戲行業：《游戲數據分析實戰》

網站：《網站分析實戰》

HR行業 《人力資源與大數據分析》

金融行業：《消費金融真經：個人貸款業務全流程指南》

其他行業：國外作者肖恩的《增長黑客》

關於入門數據分析行業可以看哪些書，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

㈣ Python 從入門到精通推薦看哪些書籍呢

學Python真的不難，首先你要擺正心態，沒有所謂的速成方法，以下我將推薦一些入門書籍供你參考，對的學習方法+堅持一定能學好Python。

一、《Python學習手冊（第4版）》

以計算機科學家一樣的思維方式來理解Python語言編程，實用的學習指南，適合沒有Python編程經驗的程序員閱讀，本書的第2版與第1版相比，做了很多更新，將編程語言從Python 2升級成Python 3。

這些書都非常適合剛入門看，循序漸進一點點增加難度，你可以在書籍中獲取Python進階知識，這些Python書籍可以擴充知識面，提高閱讀能力和寫作水平；同時你通過閱讀Python書籍可以結合書本知識解決實際生活中問題的方法；最後希望你可以通過Python書籍可以增見識長學問，拓展思路，改變思維習慣，促進個人進步。

㈤ 數據挖掘方面的經典書籍有什麼

推薦兩本比較基礎的書，數據挖掘導論和數據挖掘。經典教材，難度不深，內容全面且講解細致，適合初學者使用。

1、數據挖掘導論，[美]Pang-Ning Tan，Michael Steinbach，Vipin Kumar 著，譯者： 范明 范宏建，人民郵電出版社；
2、數據挖掘：概念與技術，作者：（加）韓家煒，堪博著，范明，孟小峰譯，機械工業出版社；
因為都是中文版，閱讀起來基本沒有障礙，而且這兩個出版社也是計算機領域的傳統出版社了，質量還是很能保證的。
3、國外書籍推薦Pang-Ning Tan, Vipin Kumar etc. Introction to Data Mining。可以深入了解數據挖掘
關於分類、關聯規則、聚類的知識。第一章講基本部分，第二章講高級部分，讓人由淺入深。另有單獨的一章介紹異常檢測。本書的第一作者是物理背景出身，所以講解很重視對於演算法的理解（優缺點與適用范圍等)。

想學習數據挖掘，推薦上CDA數據分析師的課程。課程培養學員硬性的數據挖掘理論與Python數據挖掘演算法技能的同時，還兼顧培養學員軟性數據治理思維、商業策略優化思維、挖掘經營思維、演算法思維、預測分析思維，全方位提升學員的數據洞察力。點擊預約免費試聽課。

㈥ 數據分析師適合看什麼書

數據分析是一門專業且跨越多個領域的學科，我整理了數據分析師看的書，希望對你有所幫助：

數據分析師的必讀書單：Excel

《誰說菜鳥不會數據分析》

知名度比較高的一套書，適合新手，優點是它和數據分析結合，而不是單純地學習函數。學會函數適用的場景和過程比它本身更重要。

是否需要梁源學習VBA是仁者見仁的答案。我個人不建議。Excel VBA的最大優勢是適用性廣，哪怕去其他行業其他職位，都離不開Excel，這時候它就是一個工作加分的亮點。但是在互聯網行業，對數據分析師，VBA的性價比就不高了。

這里只推薦一本，因為我就翻過上面這本，還沒全看…

數據分析師的必讀書單：數據可視化

數據可視化的書不多。市面上多以編程為主，面向新手和設計的教程寥寥無幾。 如果只是了解圖表，看Excel的書籍也管用。

內容很豐富，涉及可視化的方方面面，也囊括更類編程語言和設計軟體：Python+JS+R+Excel。作者還有另外一本書《數據之美》。

可視化是一門側重靈感的學科，有一種入門技巧是從他人設計中學習，從模仿開始，了解他人是如何設計的，這個網路上有大量的信息圖可以參考。當然數據分析師更需要的是如何發現，別只學習展示。

英文足夠好，可以看Edward Tufte的著作：《The Visual Display of Quantitative Information》、《Envisioning Information》、《Beautiful Evidence》。他是數據可視化的領軍人物，他的理念是反對為藝術效果而混淆或者簡化數據。暫時沒有中文版。

數據分析師的必讀書單：分析思維

《金字塔原理》

分析思維首推《金字塔原理》，金字塔原理有些人說它晦澀難懂，我認為是芭芭拉這個老太有騙稿費之嫌，本書包含了報告、寫文、演講等諸多內容。可以細看可以快看。另外還有一本同名案例集，有興趣可以買。

另外麥肯錫相關的書籍還有《麥肯錫意識》《麥肯錫工具》《麥肯錫方法》等。

《深入敗棚淺出數據分析》

深入淺出系列是對新手非常友好的叢書，用生動但啰嗦的語言講解案例。厚厚的一本書翻起來很快。本書涉及的基礎概念比較廣，包含一點統計學知識，學下來對數據分析思維會有一個大概了解。

《精益數據分析》

國外的精益系列一直以互聯網創察渣則業作內容導向，本書也屬於此類。如果是互聯網行業相關，可以看看。它介紹了不同領域的指標，以及產品不同時期的側重點。案例都是歐美，這部分做參考用。

接下來的幾本，是興趣向讀物。《黑天鵝》能拓展思維，講敘了不確定性。《思考的技術》，大前研一的著作，也是咨詢類經典。如果對咨詢向的分析感興趣，還可以看BCG系列，或者刷CaseBook。《批判性思維》，則是教你如何形成理性思維。

數據分析師的必讀書單：SQL

資料庫有很多種，常見有Oracle，MySQL，SQL Server等。我推薦學習MySQL，這是互聯網公司的主流資料庫。以後學習Hadoop生態時，MySQL也是最接近Hive語法的語言。

MySQL不需要專門看書學習，因為數據分析師以查詢為主，不需要考慮數據性能、數據安全和架構的問題。使用搜索引擎能解決90%的問題，我就是w3cschool學的。

《MySQL必知必會》

如果真想買書看，可以看這本，適合新手向的學習，看基礎概念和查詢相關的章節即可。網路上大部分MySQL都是偏DBA的'。

如果想深入，可以看《高性能MySQL》，對分析師沒啥用。至於另外一個方向NoSQL，對入門者還是小眾了些。

如果有餘力，就學習正則表達式吧，清洗數據的工作就靠它了。

數據分析師的必讀書單：統計學

統計學是比較大的范圍，分析師往後還需要學線性代數和矩陣、關系代數等。初學者不需要掌握所有公式定理的數學推導，懂得如何應用就行用。

《深入淺出統計學》

大概是最啰嗦的深入淺出系列，從賣橡皮鴨到賭博機的案例，囊括了常用的統計分析如假設檢驗、概率分布、描述統計、貝葉斯等。書本注重應用和趣味性，數學推理一般。

《商務與經濟統計》

國外的經典教材，已經出到第十二版了。國外教材都有豐富有趣的案例，所以讀起來會比國內的輕松不少。如果你還在讀書，不妨買這本看一看。

名字既然有商務與經濟，所以書中輔以了大量的相關案例。書內容很多，看起來不會快，適合細讀。

《The Elements of Statistical Learning》

稍微有一些難度的英文書籍，屬於進階版統計學，國外很推崇。如果要往機器學習發展，這本書可以打下很好的基礎。

以上書籍的難度是逐步遞增的。統計學是機器學習的基礎，是概率、矩陣等實際應用。現在已經有很多統計工具，Excel的分析工具庫、傳統行業的SPSS、SAS以及R、Python等，使用過程都不用計算推導，大學考試才會考，現在都是計算機解決，輕松不少。

數據分析師的必讀書單：業務知識

不同領域的業務知識都不一樣，這里以互聯網舉例。

《增長黑客》

增長黑客的概念就是隨著這本書的暢銷傳播開來。增長黑客在國內即是數據分析+運營/產品的復合型人才。這本書好的地方在於拓展思路，告訴我們數據能夠做什麼，尤其是連AB測試都不清楚的新人。

實際涉及的業務知識不多，我推薦，是希望新人能夠了解數據驅動的概念，這本算是我走上數據化運營的啟蒙讀物了。

《從零開始做運營》

知乎亮哥的書籍，互聯網所有的數據都是和運營相關的，如果是新手，就以此學習業務知識。如果已經工作很多，就略過吧。

㈦ 有什麼好的大數據書籍推薦嗎

1、舍恩伯格的《大數據時代》；
2、巴拉巴西的《爆發》；
3、塗子沛的《大數據》
這幾本書都不錯，可以看看！

㈧ 有哪些數據分析、數據挖掘的書推薦下

1. 深入淺出數據分析 (豆瓣) 這書挺簡單的，基本的內容都涉及了，說得也比較清楚，最後談到了R是大加分。
難易程度：非常易。
2. 啤酒與尿布 (豆瓣) 通過案例來說事情，而且是最經典的例子。
難易程度：非常易。
3. 數據之美 (豆瓣) 一本介紹性的書籍，每章都解決一個具體的問題，甚至還有代碼，對理解數據分析的應用領域和做法非常有幫助。
難易程度：易。
4. 集體智慧編程 (豆瓣) 學習數據分析、數據挖掘、機器學習人員應該仔細閱讀的第一本書。作者通過實際例子介紹了機器學習和數據挖掘中的演算法，淺顯易懂，還有可執行的Python代碼。
難易程度：中。
5. Machine Learning in Action (豆瓣) 用人話把復雜難懂的機器學習演算法解釋清楚了，其中有零星的數學公式，但是是以解釋清楚為目的的。而且有Python代碼，鍵拍大贊！目前中科院棚大的王斌老師（微博： @王斌_ICTIR）已經翻譯這本書了 機器學習實戰 (豆瓣)。這本書本身質量就很高，王老師的翻譯質量也很高。
難易程度：中。
6. 推薦系統實踐 (豆瓣) 這本書不用說了，研究推薦系統必須要讀的書，而且是第一本要讀的書。
難易程度：中上。
7. 數據挖掘導論 (豆瓣) 最近幾年數據挖掘教材中比較好的一本書，被美國諸多大學的數據挖掘課作為教材，沒有推薦Jiawei Han老師的那本書，因為個人覺得那本書對於初學者來說不太容易讀懂。
難易程度：中上。
8. The Elements of Statistical Learning (豆瓣) 這本書有對應的中文版：統計學習基礎 (豆瓣)。書中配有R包，稿和羨非常贊！可以參照著代碼學習演算法。
難易程度：難。
9. 統計學習方法 (豆瓣) 李航老師的扛鼎之作，強烈推薦。
難易程度：難。
10. Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣) 經典中的經典。
這些都是在「綠色BI論壇」http://www.powerbibbs.com 找到的，這個論壇經常有數據分析的干貨分享，你可以看一下。

㈨ 學數據分析看什麼書

學數據分析可以看《Excel數據分析》《深入淺出數據分析》《誰說菜鳥不會數據分析》。數據分析是指用適當的統計分析方法對鋒盯收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據銀模和的作用。數據碼配分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

㈩ 數據分析有哪些好書值得推薦

入門數據分析類
師父領進門，修行在個人。下面這兩本書是入門數據分析必看的書籍，也是檢驗自己是否真的喜歡數據分析。
從0到1:《深入淺出數據分析》
為什麼是它？借用一位讀者的評價「我家的貓都喜歡這本書！」

01 內容簡介
以類似「章回小說」的活潑形式，生動地向讀者展現優秀的數據分析人員應知應會的技術；正文以後，意猶未盡地以三篇附錄介紹數據分析十大要務、R工具及ToolPak工具，在充分展現目標知識以外，為讀者搭建了走向深入研究的橋梁。
02 推薦理由
書名已經很好地表現出了這本書的優點——「深入淺出」。忘記煩惱，這本書與現實世界緊密互動，讓你不再只有枯燥的理論，並且將知識圖形化，復雜的概念簡單化。
經典小黃書：《誰說菜鳥不會數據分析》
是本很好的書，但看過之後，這本書就真一文不值了。

01 內容簡介
很多人看到數據分析就望而卻步，擔心門檻高，無法邁入數據分析的門檻。《誰說菜鳥不會數據分析》努力將數據分析寫成像小說一樣通俗易懂，使讀者可以在無形之中學會數據分析,按照數據分析工作的完整流程來講解。
02 推薦理由
數據分析的入門極品，但真的很入門,優缺兼有。對於入門理解來說是絕佳選擇,對之後的修煉還是不夠的。建議之前全都是自己瞎摸瞎撞搞數據分析的同學進行閱讀，頗有醍醐灌頂之感。
分析工具類

與數據分析相關的工具非常之多，我們常用的有Excel、PPT、SQL等。如果您想精通他們，直接在嗶哩嗶哩搜索聚數雲海，即可找到相關優質課程。
1.Excel
大家常說的Excel，但是不要以為你很會Excel！Excel是所有職場人必備的辦公軟體。Excel功能非常強大，在數據量不是很大的情況下，基本上都能用Excel實現數據分析。推薦如下書籍：
《Excel高效辦公數據處理與分析》

01 內容簡介
根據現代企業決策和管理工作的主要特點，從實際應用出發，介紹了Excel強大的數據處理與分析功能在企業決策和管理工作中的具體應用。
02 推薦理由
本書同時提供了大量需要你做的實例，學而不練是不存在的！
《別怕，Excel函數其實很簡單》

01 內容簡介
《別怕，Excel 函數其實很簡單》用淺顯易懂的圖文、生動形象的比喻以及大量實際工作中的經典案例，介紹了Excel最常用的一部分函數的計算原理和應用技巧,還介紹了數據的科學管理方法，以避免從數據源頭就產生問題。
02 推薦理由
適合希望提高辦公效率的職場人士，特別是經常需要處理分析大量數據並製作統計報表的相關人員，以及相關專業的高校師生閱讀,小白需謹慎！
2. SQL
SQL是數據分析的基礎，是想要學會數據分析能力的必備技能。那這里我只給大家介紹三本書，第一本書零基礎入門，第二是進階，第三本是SQL中的字典，話不多說，我們直接上架。
《SQL基礎教程》

01 推薦理由
介紹了關系資料庫以及用來操作關系資料庫的SQL語言的使用方法。書中通過豐富的圖示、大量示常式序和詳實的操作步驟說明，讓讀者循序漸進地掌握SQL的基礎知識和使用技巧，切實提高編程能力。每章結尾設置有練習題，幫助讀者檢驗對各章內容的理解程度。另外，本書還將重要知識點總結為「法則」，方便讀者隨時查閱。
本書107張圖表+209段代碼+88個法則，是零基礎進階人士必備！
SQL進階：《SQL進階教程》

01 推薦理由
本書是為志在向中級進階的資料庫工程師編寫的一本SQL技能提升指南。全書可分為兩部分，第一部分介紹了SQL語言不同尋常的使用技巧，帶領讀者從SQL常見技術，去探索新發現。旨在幫助讀者提升編程水平；第二部分著重介紹關系資料庫的發展史，把實踐與理論結合起來，旨在幫助讀者加深對關系資料庫和SQL語言的理解。
本書不適合小白！適合具有半年以上SQL使用經驗、已掌握SQL基礎知識和技能、希望提升自己編程水平的讀者閱讀。
SQL輔導書籍

01 推薦理由
本書是麻省理工學院、伊利諾伊大學等眾多大學的參考教材，由淺入深地講解了SQL的內容，實例豐富，便於查閱。本書沒有過多闡述資料庫基礎理論，而是專門針對一線軟體開發人員，直接從SQL SELECT開始，講述實際工作環境中最常用和最必需的SQL知識，實用性極強。
有一定SQL基礎的人士可以將它當做一本字典使用，遇到問題可以查找相應內用。
3.Python
「人生苦短，我用Python」。Python編程語言是最容易學習,並且功能強大的語言。但是很多人聲稱自己精通Python,自己卻寫不出Pythonic的代碼，對很多常用的包不是很了解。萬丈高樓平地起，咱們先從Python中最最基礎的開始。
《Python編程，從入門到實踐》

01 推薦理由
本書最大的特點就是零基礎完全不懂編程的小白也能夠學習，新手想學習選它絕對錯不了。知識點由淺入深循循漸進，並配有視頻教程手把手教學,同時所需的軟體也是免費的。本書也配有相關輔導書籍，有興趣的話可以去看看，但是請記住，這本書是最核心的。
《利用Python進行數據分析》

01 推薦理由
不像別的編程書一樣，從盤古開天闢地開始講起。這本書是直接應用到數據分析的，所以很多在數據分析上應用不那麼頻繁的模塊也就沒有講。
本書第二版針對Python 3.6進行了更新，並增加實際案例向你展示如何高效地解決一系列數據分析問題。你將在閱讀過程中學習到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。
4.R語言
R是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。但是R是有一定難度的，沒有基礎的話請謹慎嘗試！推薦書籍：
《R語言入門與實踐》

01 推薦理由
本書通過三個精心挑選的例子，深入淺出地講解如何使用R語言玩轉數據。將數據科學家必需的專業技能融合其中，教會讀者如何將數據存儲到計算機內存中，如何在必要的時候轉換內存中的數據值，如何用R編寫自己的程序並將其用於數據分析和模擬運行。
案例提升類

《活用數據：驅動業務的數據分析實戰》

01 推薦理由
是一本用數據來幫助企業破解業務難題的實操書，有理論、有方法、有實戰案例。具有業務驅動、案例閉環、思維先導、實戰還原4大特色，同時在思路上清晰連貫，在表達上深入淺出，既能幫助數據分析從業者入門和提升，也能輔助企業各業務部門和各級管理人員做量化決策。
《精益數據分析》
01 推薦理由
本書展示了如何驗證自己的設想、找到真正的客戶、打造能賺錢的產品，以及提升企業知名度。30多個案例分析，全球100多位知名企業家的真知灼見，為你呈現來之不易、經過實踐檢驗的創業心得和寶貴經驗，值得每位創業家和企業家一讀。