做数据分析不得不看的书有哪些
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解决时间 2021-01-24 13:33
- 提问者网友：美人性情
- 2021-01-23 16:35
做数据分析不得不看的书有哪些
最佳答案
- 五星知识达人网友：酒醒三更
- 2021-01-23 18:09
一、数据分析入门：
《Head First Data Analysis》链接：深入浅出数据分析、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》链接：
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》链接：数据之魅
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》链接：数据挖掘技术
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。
《Data Analytics for Beginners: Basic Guide to Master Data Analytics》
入门五星推荐。里面很多图表实例，手把手教你如何EXCEL画图，对各种知识点（平均值，模式，中值，方差，标准偏差）的讲解相当的到位，比起大学里的各种课本靠谱。
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。
二、数据分析进阶：
《Doing Data Scienc》
作者Cathy O’Neil是哈佛大学的博士，MIT的数据博士后，曾今作为一名Quant在对冲基金D.E. Shaw 工作，目前是一家纽约初创公司的Data scientist 。这本书需要有一定的编程和理论基础，作为入门教材来说有点难，虽然只有400来页，但是涉及的知识点很全面。每一章节的核心内容都附有编程案例，R/Python/Shell三种语言任君挑选。
《Python for Data Analysis》
Python数据分析必看，适合入行不久的数据分析师。作者有多年的Python数据分析工作经验，对各种Pyhon包iPython，NumPy，pandas，matpotlib等有着很深的理解。看完这本，敲完代码，Python数据分析就算入行了。
《Data Science for Business》
很多牛人为之作序，数据科学如何与商业结合，相信这本书会给你一些启发。
《Python Data Science Handbook》
2016年6月出版的，500页保质保量，作者（Jake VanderPlas）是华盛顿大学电子科学研究所的高级数据科学研究员，研究领域包括天文统计学、机器学习和可扩展计算。书的前半部分介绍了用于数据分析和一般的科学计算的基本Python库，后面从实际应用的角度使用Python库scikit-learn开始机器学习实践。适合有一定Python基础人（或者R基础），并且想学习如何使用Python进行数据分析的人。
《Storytelling with Data》
作者Cole NussbaumerKnaflic，私募分析师，前Google人力分析团队总监。本书展示了如何高效率展示量化资讯，如何用丰富的资料讲故事。Google内部的数据可视化课程讲师，之前也在Maryland Institute College of Art兼职讲师。如果你想知道如何以图叙事，这边好书不容错过。
《Head First Data Analysis》链接：深入浅出数据分析、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》链接：
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》链接：数据之魅
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》链接：数据挖掘技术
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。
《Data Analytics for Beginners: Basic Guide to Master Data Analytics》
入门五星推荐。里面很多图表实例，手把手教你如何EXCEL画图，对各种知识点（平均值，模式，中值，方差，标准偏差）的讲解相当的到位，比起大学里的各种课本靠谱。
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。
二、数据分析进阶：
《Doing Data Scienc》
作者Cathy O’Neil是哈佛大学的博士，MIT的数据博士后，曾今作为一名Quant在对冲基金D.E. Shaw 工作，目前是一家纽约初创公司的Data scientist 。这本书需要有一定的编程和理论基础，作为入门教材来说有点难，虽然只有400来页，但是涉及的知识点很全面。每一章节的核心内容都附有编程案例，R/Python/Shell三种语言任君挑选。
《Python for Data Analysis》
Python数据分析必看，适合入行不久的数据分析师。作者有多年的Python数据分析工作经验，对各种Pyhon包iPython，NumPy，pandas，matpotlib等有着很深的理解。看完这本，敲完代码，Python数据分析就算入行了。
《Data Science for Business》
很多牛人为之作序，数据科学如何与商业结合，相信这本书会给你一些启发。
《Python Data Science Handbook》
2016年6月出版的，500页保质保量，作者（Jake VanderPlas）是华盛顿大学电子科学研究所的高级数据科学研究员，研究领域包括天文统计学、机器学习和可扩展计算。书的前半部分介绍了用于数据分析和一般的科学计算的基本Python库，后面从实际应用的角度使用Python库scikit-learn开始机器学习实践。适合有一定Python基础人（或者R基础），并且想学习如何使用Python进行数据分析的人。
《Storytelling with Data》
作者Cole NussbaumerKnaflic，私募分析师，前Google人力分析团队总监。本书展示了如何高效率展示量化资讯，如何用丰富的资料讲故事。Google内部的数据可视化课程讲师，之前也在Maryland Institute College of Art兼职讲师。如果你想知道如何以图叙事，这边好书不容错过。
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