投流数据分析需要学哪些

⑴ 想学数据分析需要学哪些课程

对于数据分析而言，最经典的书，无非就那几本。一本一本读，就能够好好打磨自己的基本功。

下面这 10 本书，可以说，对于数据分析领域而言，经典、经典、还是经典。

数据分析入门的第一本书。

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。

这本书可以让你学到分析现实问题的系统性方法，让你在面对庞杂的数据时，不再抓耳挠腮。更重要的是，对于如何处理没有把握的数据，它直击本质地告诉你：记住分析目标，目光停留在和目标相关的数据上，无视其他。

本书构思跌宕起伏，行文妙趣横生，无论读者是职场老手，还是业界新人；无论是字斟句酌，还是信手翻阅，都能跟着文字在职场中走上几回，体味数据分析领域的乐趣与挑战。

一本很好的数据分析入门读物。

《谁说菜鸟不会数据分析》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。本书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。

《啤酒和尿布》的故事是营销届的神话，“啤酒”和“尿布”两个看上去没有关系的商品摆放在一起进行销售、并获得了很好的销售收益，这种现象就是卖场中商品之间的关联性，研究“啤酒与尿布”关联的方法就是购物篮分析，购物篮分析是沃尔玛秘而不宣的独门武器，购物篮分析可以帮助我们在门店的销售过程中找到具有关联关系的商品，并以此获得销售收益的增长！

本·霍洛维茨，硅谷顶级投资人，与网景之父马克·安德森联手合作18年，有着丰富的创业和管理经验。2009年创立风险投资公司A16Z，被外媒誉为“硅谷最牛的50个天使投资人”之一，先后在初期投资了Facebook、Twitter、Groupon、Skype，是诸多硅谷新贵的创业导师。

在《创业维艰》中，本·霍洛维茨从自己的创业经历讲起，以自己在硅谷近20余年的创业、管理和投资经验，对创业公司（尤其是互联网技术公司）的创立、经营、人才选拔、企业文化、销售、CEO与董事会的关系等方方面面，毫无保留地奉上自己的经验之谈。他还谈到了与比尔·坎贝尔、安迪·拉切列夫、迈克尔·奥维茨等硅谷顶级CEO和投资人的交往经历，从他们身上学到的宝贵经验，以及他和马克·安德森这对绝佳拍档为何能够一起奋斗18年还能合作得这么好。

大多数创业书所说的都是如何做正确的事，不把事情搞砸，而本·霍洛维茨还会告诉你：当事情已经搞砸时，你该怎么办。

本书是从理论到实践的全面且细致的企业数据驱动指南，从作者的网络大数据工作说起，完整还原其从零到一构建网络用户行为大数据处理平台经历。详解大数据本质、理念与现状，围绕数据驱动四环节——采集、建模、分析、指标，深入浅出地讲述企业如何将数据驱动方案落地，并指出数据驱动的价值在于“数据驱动决策”、“数据驱动产品智能”。最后通过互联网金融、电子商务、企业服务、零售四大行业实践，从需求梳理、事件指标设计、数据接入阶段、实际应用四大阶段介绍数据驱动在不同领域的商业价值，全面展示大数据在各领域内的应用情况与趋势展望。

本书贴近企业真实场景，兼具权威性与前瞻性，是广泛适用的普及读物，适合对大数据、数据驱动感兴趣的企业高管、决策者、创业者、IT人员、营销人员、产品经理、相关专业的学生等。

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⑵ 数据分析师需要学习什么课程

数据分析师需要学习以下几个方面的课程：

1、数据管理。数据获取、企业需求:数据库访问、外部数据文件读入
案例分析:使用产品信息文件演示spss的数据读入共能。

2、相关与差异分析。案例分析:产品合格率的相关与差异分析。

3、线性预测。企业需求: 探索影响企业效率的因素，并进一步预测企业效率。
案例分析:产品合格率的影响因素及其预测分析。

4、因子分析。企业需求: 需要抽取影响企业效率的主要因素，进行重点投资
案例分析:客户购买力信息研究。

对于数据分析的了解可以到CDA ，其系列丛书依照 CDA 规范化学习体系而定，以读者需求为出发点，结合企业实际案例和业务场景来谈大数据思维和分析，满足了 CDA 数据分析师等级认证的学习需要，也兼顾了大数据的热点动态。目前 CDA 数据分析师系列丛书已有近 20 本，更多丛书也在陆续出版中。

⑶ 数据分析师需要学那些东西

数据分析师需要学习以下几个方面的课程：
（1）数据管理。
a、数据获取。
企业需求:数据库访问、外部数据文件读入
案例分析:使用产品信息文件演示spss的数据读入共能。
b、数据管理。
企业需求:对大型数据进行编码、清理、转换。
案例分析:使用银行信用违约信息文件spss相应过程。
1）数据的选择、合并与拆分、检查异常值。
2）新变量生成，SPSS函数。
3）使用SPSS变换数据结构——转置和重组。
4）常用的描述性统计分析功能。频率过程、描述过程、探索过程。
c、数据探索和报表呈现。
企业需求:对企业级数据进行探索，主要涉及图形的使用。spss报表输出。
案例分析:企业绩效文件，如何生成美观清晰的报告。
1）制作报表前对变量的检查
2）制作报表的中对不同类型的数据处理
3） 报表生成功能与其他选项的区别
（2）数据处理
a、相关与差异分析。
案例分析:产品合格率的相关与差异分析。
b、线性预测。
企业需求: 探索影响企业效率的因素，并进一步预测企业效率。
案例分析:产品合格率的影响因素及其预测分析。
c、因子分析。
企业需求: 需要抽取影响企业效率的主要因素，进行重点投资
案例分析:客户购买力信息研究。
d、聚类分析。
企业需求: 需要了解购买产品的客户信息
案例分析:客户购买力信息研究
e、bootstrap。
案例分析: bootstrap抽样。
（3）SPSS代码
SPSS代码应用