入门数据分析类
师父领进门,修行在个人。下面这两本书是入门数据分析必看的书籍,也是检验自己是否真的喜欢数据分析。
从0到1:《深入浅出数据分析》
为什么是它?借用一位读者的评价“我家的猫都喜欢这本书!”
01 内容简介
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;正文以后,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。
02 推荐理由
书名已经很好地表现出了这本书的优点——“深入浅出”。忘记烦恼,这本书与现实世界紧密互动,让你不再只有枯燥的理论,并且将知识图形化,复杂的概念简单化。
经典小黄书:《谁说菜鸟不会数据分析》
是本很好的书,但看过之后,这本书就真一文不值了。
01 内容简介
很多人看到数据分析就望而却步,担心门槛高,无法迈入数据分析的门槛。《谁说菜鸟不会数据分析》努力将数据分析写成像小说一样通俗易懂,使读者可以在无形之中学会数据分析,按照数据分析工作的完整流程来讲解。
02 推荐理由
数据分析的入门极品,但真的很入门,优缺兼有。对于入门理解来说是绝佳选择,对之后的修炼还是不够的。建议之前全都是自己瞎摸瞎撞搞数据分析的同学进行阅读,颇有醍醐灌顶之感。
入门数据分析类
师父领进门,修行在个人。下面这两本书是入门数据分析必看的书籍,也是检验自己是否真的喜欢数据分析。
从0到1:《深入浅出数据分析》
为什么是它?借用一位读者的评价“我家的猫都喜欢这本书!”
01 内容简介
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;正文以后,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。
02 推荐理由
书名已经很好地表现出了这本书的优点——“深入浅出”。忘记烦恼,这本书与现实世界紧密互动,让你不再只有枯燥的理论,并且将知识图形化,复杂的概念简单化。
经典小黄书:《谁说菜鸟不会数据分析》
是本很好的书,但看过之后,这本书就真一文不值了。
01 内容简介
很多人看到数据分析就望而却步,担心门槛高,无法迈入数据分析的门槛。《谁说菜鸟不会数据分析》努力将数据分析写成像小说一样通俗易懂,使读者可以在无形之中学会数据分析,按照数据分析工作的完整流程来讲解。
02 推荐理由
数据分析的入门极品,但真的很入门,优缺兼有。对于入门理解来说是绝佳选择,对之后的修炼还是不够的。建议之前全都是自己瞎摸瞎撞搞数据分析的同学进行阅读,颇有醍醐灌顶之感。
分析工具类
与数据分析相关的工具非常之多,我们常用的有Excel、PPT、SQL等。如果您想精通他们,直接在哔哩哔哩搜索聚数云海,即可找到相关优质课程。
1.Excel
大家常说的Excel,但是不要以为你很会Excel!Excel是所有职场人必备的办公软件。Excel功能非常强大,在数据量不是很大的情况下,基本上都能用Excel实现数据分析。推荐如下书籍:
《Excel高效办公数据处理与分析》
01 内容简介
根据现代企业决策和管理工作的主要特点,从实际应用出发,介绍了Excel强大的数据处理与分析功能在企业决策和管理工作中的具体应用。
02 推荐理由
本书同时提供了大量需要你做的实例,学而不练是不存在的!
《别怕,Excel函数其实很简单》
01 内容简介
《别怕,Excel 函数其实很简单》用浅显易懂的图文、生动形象的比喻以及大量实际工作中的经典案例,介绍了Excel最常用的一部分函数的计算原理和应用技巧,还介绍了数据的科学管理 *** ,以避免从数据源头就产生问题。
02 推荐理由
适合希望提高办公效率的职场人士,特别是经常需要处理分析大量数据并 *** 统计报表的相关人员,以及相关专业的高校师生阅读,小白需谨慎!
2. SQL
SQL是数据分析的基础,是想要学会数据分析能力的必备技能。那这里我只给大家介绍三本书,之一本书零基础入门,第二是进阶,第三本是SQL中的字典,话不多说,我们直接上架。
《SQL基础教程》
01 推荐理由
介绍了关系数据库以及用来操作关系数据库的SQL语言的使用 *** 。书中通过丰富的图示、大量示例程序和详实的操作步骤说明,让读者循序渐进地掌握SQL的基础知识和使用技巧,切实提高编程能力。每章结尾设置有练习题,帮助读者检验对各章内容的理解程度。另外,本书还将重要知识点总结为“法则”,方便读者随时查阅。
本书107张图表+209段代码+88个法则,是零基础进阶人士必备!
SQL进阶:《SQL进阶教程》
01 推荐理由
本书是为志在向中级进阶的数据库工程师编写的一本SQL技能提升指南。全书可分为两部分,之一部分介绍了SQL语言不同寻常的使用技巧,带领读者从SQL常见技术,去探索新发现。旨在帮助读者提升编程水平;第二部分着重介绍关系数据库的发展史,把实践与理论结合起来,旨在帮助读者加深对关系数据库和SQL语言的理解。
本书不适合小白!适合具有半年以上SQL使用经验、已掌握SQL基础知识和技能、希望提升自己编程水平的读者阅读。
SQL辅导书籍
01 推荐理由
本书是麻省理工学院、伊利诺伊大学等众多大学的参考教材,由浅入深地讲解了SQL的内容,实例丰富,便于查阅。本书没有过多阐述数据库基础理论,而是专门针对一线软件开发人员,直接从SQL SELECT开始,讲述实际工作环境中最常用和最必需的SQL知识,实用性极强。
有一定SQL基础的人士可以将它当做一本字典使用,遇到问题可以查找相应内用。
3.Python
“人生苦短,我用Python”。Python编程语言是最容易学习,并且功能强大的语言。但是很多人声称自己精通Python,自己却写不出Pythonic的代码,对很多常用的包不是很了解。万丈高楼平地起,咱们先从Python中最最基础的开始。
《Python编程,从入门到实践》
01 推荐理由
本书更大的特点就是零基础完全不懂编程的小白也能够学习,新手想学习选它绝对错不了。知识点由浅入深循循渐进,并配有视频教程手把手教学,同时所需的软件也是免费的。本书也配有相关辅导书籍,有兴趣的话可以去看看,但是请记住,这本书是最核心的。
《利用Python进行数据分析》
01 推荐理由
不像别的编程书一样,从 *** 开天辟地开始讲起。这本书是直接应用到数据分析的,所以很多在数据分析上应用不那么频繁的模块也就没有讲。
本书第二版针对Python 3.6进行了更新,并增加实际案例向你展示如何高效地解决一系列数据分析问题。你将在阅读过程中学习到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。
4.R语言
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。但是R是有一定难度的,没有基础的话请谨慎尝试!推荐书籍:
《R语言入门与实践》
01 推荐理由
本书通过三个精心挑选的例子,深入浅出地讲解如何使用R语言玩转数据。将数据科学家必需的专业技能融合其中,教会读者如何将数据存储到计算机内存中,如何在必要的时候转换内存中的数据值,如何用R编写自己的程序并将其用于数据分析和模拟运行。
案例提升类
《活用数据:驱动业务的数据分析实战》
01 推荐理由
是一本用数据来帮助企业破解业务难题的实操书,有理论、有 *** 、有实战案例。具有业务驱动、案例闭环、思维先导、实战还原4大特色,同时在思路上清晰连贯,在表达上深入浅出,既能帮助数据分析从业者入门和提升,也能辅助企业各业务部门和各级管理人员做量化决策。
《精益数据分析》
01 推荐理由
本书展示了如何验证自己的设想、找到真正的客户、打造能赚钱的产品,以及提升企业知名度。30多个案例分析,全球100多位知名企业家的真知灼见,为你呈现来之不易、经过实践检验的创业心得和宝贵经验,值得每位创业家和企业家一读。
团购、社交媒体、电商;云,O2O,大数据。每个阶段都有热点词。这会儿最热的应该就是“大数据”了。不过,有点滥,有点俗,似乎也有点泡沫化了。不用担心,一般来讲,讲得最厉害的时候,时候还早呢;等到无声无息了,那真是随风潜入夜了。但是,说真的,处于这个风云激荡创业年代的人们,如果能够静下心仔细了解点有关大数据的概念、框架、实质,对于形成所谓的“大数据观”,真心有必要,真心有帮助。
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市面上如今关于大数据的书,近20种。挑出这三本,是有理由的。不仅单本比较靠谱,讲述得有意思,而且串联起来,竟然有逻辑联系,有互补,好像商量好了似的——首先看巴拉巴西的《爆发》,在一个历史故事的连续讲述中,了解大数据的概念实质;接着看舍恩伯格的《大数据时代》,明白大数据理念和生活工作及思维变革的关系;最后翻翻涂子沛的《大数据》,看美国 *** 在大数据开放上的进程与反复,算是个案。如果能够基本了解这三本的观点,出门有底气,见人腰杆直,不再被忽悠。
“人生看似杂乱无章,其实有规可寻”,巴拉巴西整本书讲述的大数据根本目的,是预测。他甚至有零有整地判断,人类行为93%是可以预测的。打个比方,千百年前人类无法如今天般准确预测天气,以致某些大致预测的行为都被认为是“通神”,其实核心在于对天气数据的海量占有和分析能力。但假如全人类的所有基础及行为数据全部被占有全部能分析呢?比如通过智能终端LBS功能采集全部运动轨迹、通过金融系统采集所有支付记录、通过SNS采集所有社会关系和通过邮件、文档、社会视频监控和自我视频监测采集所有言行记录,24小时,每分每秒,一生,全地球70亿人,那会如何?
人往极大和极小处思考哪怕想像的话,一方面头会疼会晕,一方面会因为这种宏大性或穷尽性而恐惧。科幻迷看到上面的描述,不知会否想起科幻小说巨匠阿西莫夫的《基地》系列,起源就是主角对银河帝国社会未来数千年的发展和危机的宏大预测,导致一系列绵延千百年的基地、第二基地拯救计划。也就是说,阿西莫夫大约在50年前就在思考“大数据”问题了。
巴拉巴西不是个通俗科幻小说家。他是全球复杂性 *** 科学领域最前沿的领军科学家,他要传递的不是科幻故事,而是一整套新的理解人类行为时空模式的观念和理论。作者的核心观点,是认为当我们将生活数字化、公式化和模式化的时候,会发现大家都很相似,都具备爆发模式,而且非常规律,看上去随意偶然,其实极易预测——前提自然是占有和分析海量大数据——而在计算机运算能力、 *** 发展阶段和社交逻辑被成熟之前,这些做不到而已。
科学的尽头和哲学、宗教是交融的。因此,巴拉巴西的理论不止是互联网复杂科学的一项探索,本质是一种新历史观的论证,甚至是一种哲学。这么深艰的命题,作者讲述得非常漂亮,十几章节讲述了十字军的一段历史故事,泰勒格迪预测主人公塞克勒起义并一路发展至兵败坐上“燃烧的御座”,带上烧红的铁王冠;讲述了艺术家哈桑的旅行,因为被安检不断怀疑是 *** ,而自愿“自我量化”,记录自己所有行踪并不断公布在个人网站,实现个人数据全积累全公开;一张一美元钞票被跟踪被记录所有的轨迹。可以说,这本书整个就在讲故事,这是我最佩服老外科学作者的地方,如此艰涩的话题,我们可以写成只有几个人懂的论文,他可以写成一气呵成的故事集!
转到《大数据时代》这本书。它被包括宽带资本董事长田朔宁、知名IT评论人谢文等专业读者鉴定为“大数据领域更好的著作没有之一,一本顶一万本”。有这么好吗?看完自己评价吧。这本书对这个大规模产生、分享和应用数据的新的大时代进行了阐述和厘清,作者围绕“要全体不要抽样、要效率不要绝对精确、要相关不要因果”三大理念,通过数十个商业和学术案例,剖析了万事万物数据化和数据复用挖掘的巨大价值。
如作者所言“大数据开启了一次重大时代转型。就像望远镜让我们能够感受宇宙,显微镜让我们看清微生物一样,大数据要改变的是,我们的生活方方面面以及理解世界的方式”。比如,谷歌通过全球搜索分析,比国际疾病控防中心更早更准地预测了流感爆发。
在思维变革部分,作者讲述的重点是:样本=总体,我们需要对全部数据的占有和分析;因此,数据缺乏时代的精确性不必执迷,接受混杂基于大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效;样本推断的因果关系不重要了,知道“是什么”的相关关系,或者结果就可以了。如果说上一本《爆发》是通过讲故事阐述一个核心观点的话,这一本倒是不遗余力、不计巨细就大数据的方方面面进行系统分析和介绍,而且案例非常精彩非常时新。所以,个人觉得,就实务而言,这本的裨益确实比较大。
涂子沛那本冠以《大数据》名字的书,我是在三星NOTE上完整看完的之一本手机电子书(花了30元,我是愿意为好数字内容花钱的!)。全书讲述的,是大数据在美国 *** 管理中的应用,以及美国 *** 运行方式大数据变革的历史与斗争,其实也是故事性的。从奥巴马上台就颁布《信息公开法案》,到设立之一个美国 *** 首席信息官开始,讲述美国 *** 与民间在社会数据公开的斗争史,以及美国社会管理向大数据思维转变的过程。首先,这算是一个最详实的案例;其次,这代表的不是某种管理方式变革,深处是对民主运行机制的变革与进步。说好了,这本书用心良苦,远远超越科普技术领域;说坏了,其心可诛。有一段,民间斗争,逼迫奥巴马公布所有每日白宫全部日程,包括接见了谁、谈话的全部内容,这不就是个人大数据全公开在公众人物上的应用吗?这可比现在所谓官员公开财产的要求高了几十倍——这要求 *** 全部行为、全部数据、全部公开,全体公众随时可查——技术和成本上其实已经可以做到或至少努力接近——如果不这么做,不止是落后问题而是真正的其心可诛了。
三本书,延续观点——实务——案例分析的路径,全景展示了大数据这个东西。但重要的是,大数据是个概念,是个趋势,更是一种“观”,看世界、看未来的一种 *** 。我们可以拒绝那些言必称大数据的人的浮躁,但绝对不能拒绝世界潮流的确定走向。而就企业而言,包括全球的谷歌、苹果、FACEBOOK等互联网巨头,沃尔玛、塔吉特、亚马逊等零售巨头,中国的BAT三巨头,早就实质上已经是大数据玩家,并且狂奔在大数据潮流上很久,而其他叫唤“大数据”的其实连基本资格都没有——叫的狗不咬人。可以说,除了巨头,所有其他家伙都跟大数据沾不上实质的边,只有打打下手的机会;但实际上,每个企业,甚至个人,都已经是大数据的一部分、一环节了。(原文链接:
1、舍恩伯格的《大数据时代》;
2、巴拉巴西的《爆发》;
3、涂子沛的《大数据》
这几本书都不错,可以看看!
1. 《大数据分析:点“数”成金》
你现在正坐在一座金矿上,这些金子或被埋于备份,或正藏在你眼前的数据集里,他们是提升公司效益、拓展新的商业关系、制定更直观决策的秘诀所在,足以使你的企业更上一层楼。你将明白如何利用、分析和驾驭数据来获得丰厚回报。作者Frank Ohlhorst厚积数十年的技术经验写了此书。该书介绍了如何将大数据应用于各行各业,你将了解到如何对数据进行挖掘,怎样从数据中揭示趋势并转化为竞争策略及提取价值的 *** 。这些更有意思也是更有效的 *** 能够提升企业的智能化水平,将有助于企业解决实际问题,提升利润空间,提高生产率并发现更多的商业机会。
2.《大数据时代》
《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作,本书作者维克托被誉为”大数据商业应用之一人”,拥有再哈佛大学、牛津大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教经历,早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。该书主要讲了大数据时代的变革、商业变革和管理变革。《大数据时代》认为大数据的核心就是预测。大数据为人类的生活创造了前所未有的可量化的维度。大数据已经成为了新发明和新服务的源泉,而更多的改变正蓄势待发。
3.《云端时代杀手级应用:大数据分析》
《云端时代杀手级应用:大数据分析》分析了什么是大数据、大数据大商机、技术与前瞻三个部分。之一个部分介绍大数据分析的概念,以及企业、 *** 部门可应用的范畴。什么是大数据分析?与个人与企业有什么关系?将对全球产业造成什么样的冲击?第二部分完整介绍了大数据在各产业的应用实况,为企业及 *** 部门提供应用的方向。提供了全球各地的实际应用案例,涵盖了零售、金融、 *** 部门、能源、制造、娱乐等各个行业,充分展示了大数据分析产生的效益。第三部分则简单介绍了大数据分析所需要的技术及未来的发展趋势,为读者提供了应用与研究的方向。
4.《大数据》
本书通过讲述美国半个多世纪信息开放、技术创新的历史,以别开生面的经典案例奥巴马建设”前所未有的开放 *** “的雄心、公开财务透明的曲折。《数据质量法》背后隐情,全国医改法案的波澜、统一身份证的百年纠结以及云计算、Facebook和推特等社交媒体等等,为您一一讲解数据创新给社会带来的种种变革和挑战。
5.《大数据互联网大规模数据挖掘与分布式处理》。
该书主要讲的是海量数集数据挖掘常用的算法。书中分析了海量数据集数据挖掘常用的算法,介绍了目前WEB端应用的许多重要话题等。
《大数据处理之道》作者:何金池
分析比较了当下流行的大数据处理技术的优劣及适用场景,包括Hadoop、Spark、Storm、Dremel、Drill等,详细分析了各种技术的应用场景和优缺点;同时阐述了大数据下的日志分析系统,重点讲解了ELK日志处理方案;最后分析了大数据处理技术的发展趋势,重点从各种技术的起源、设计思想、架构等方面阐述大数据处理之道。
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