自学数据分析需要看哪些书的
2000.R语言：统计软件 张文彤邝春伟 SPSS 统计分析基础教程（第2 版）[M]. 北京：高等教育出版社，2011.北京：中国统计出版社，2011.3：中国铁道出版社.
1、统计学
《赤裸裸的统计学》
理由：了解学习统计学的意义，在日常生活中统计学有什么用?也可以当成一本科普书。
《深入浅出统计学》
理由：零基础可以轻松愉快的学会，书里面有通俗易懂的案例，图文并茂，学习统计学不会那么枯燥。
《商务与经济统计》
理由：适合有基础的人看，可以深入了解统计学。零基础看这本书会有些困难。
2、SQL
《SQL基础教程》
理由：零基础入门，通俗易懂，里面的案例也很贴合实际应用。
《SQL必知必会》
理由：有基础的可以把这本书当作一本字典来使用，遇到问题了，可以查找对应的内容。
3、业务知识
电商行业：《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》
游戏行业：《游戏数据分析实战》
网站：《网站分析实战》
HR行业 《人力资源与大数据分析》
金融行业：《消费金融真经：个人贷款业务全流程指南》
其他行业：国外作者肖恩的《增长黑客》
关于入门数据分析行业可以看哪些书，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
很有趣的数据分析书！基本看过就能明白，以小说的形式讲解，很有代入感。包含了数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术，很能帮我们提升职场竞争能力。找不到工作的，学好了它，自然没问题。
第2本《拯救你的Excel数据的分析、处理、展示（动画版）》
一本用手机看的Excel操作书，大部分例子都配置了二维码，手机扫扫就能看，基本上可以躺着把书学了。所有数据的分析、处理也都带了职场范例（有会计、HR、销售场景），很贴合实际。拯救我们小白的Excel，职场加薪不是梦想！
第3本《Excel图表之道：如何制作专业有效的商务图表》
职场大牛的书，教我们做图表的，好看到不能再好看。可以设计和制作达到杂志级质量的、专业有效的商务图表。相信平时我们很难做到吧，看了你就知道，也许一切没那么难。
第4本《绝了！Excel可以这样用：数据分析经典案例实战图表书》
挺好的一个系列，都是Excle常用的技巧，适合销售和HR。也是职场故事，很接地气，带视频的，全都是Excel数据分析的常用理念和方法。
第5本《深入浅出数据分析》
深入浅出系列是对新手非常友好的丛书，用生动但啰嗦的语言讲解案例。厚厚的一本书翻起来很快。本书涉及的基础概念比较广，包含一点统计学知识，学下来对数据分析思维会有一个大概了解。
第6本《MySQL必知必会》
如果真想买书看，可以看这本，适合新手向的学习，看基础概念和查询相关的章节即可。网络上大部分MySQL都是偏DBA的。
第7本《深入浅出统计学》
大概是最啰嗦的深入浅出系列，从卖橡皮鸭到赌博机的案例，囊括了常用的统计分析如假设检验、概率分布、描述统计、贝叶斯等。
第8本《网站分析实战》
互联网不再是网站的天下，但是移动端依旧有Web，我们在朋友圈看到的所有H5活动、第三方内容等，都是依托网页实现。网站的数据分析依旧有存在空间，网站的数据指标还是能够指导我们运营！
第9本《深入浅出Python》
还是深入浅出系列，完全适合零基础的新人。需要注意的是，编程学习不同于其他知识，如果计算机基础不稳固，在使用中会遇到各类问题。知其然不知其所以然！
第10本《Python学习手册》
对于拥有编程基础的人，这本书系无巨细的有些啰嗦，不过对新人，可以避免不必要的坑。把它当作一本工具文档吧，当遇到不理解的内容随时翻阅。
第11本《利用Python进行数据分析》
这本书是你学习python不二之选，对着书，着重学习numpy，pandas两个包！每段代码都敲打一遍，千万行的数据清洗基本不会有大问题了。
第12本《R语言实战》
R语言的入门书籍，从数据读取到各类统计函数的使用。虽然没有涉及机器学习，依靠这本书入门R是绰绰有余了。
第13本《统计学：从数据到结论》
这本书是将R语言和统计学结合的教材，可以利用这本书再复习一遍统计知识。
第14本《深入浅出SQL》
带你进入SQL语言的心脏地带，从使用INSERT和SELECT这些基本的查询语法到使用子查询（subquery）、连接（join）和事务（transaction）这样的核心技术来操作数据库。到读完《深入浅出SQL》之时，你将不仅能够理解高效数据库设计和创建，还能像一个专家那样查询、归一（normalizing）和联接数据。你将成为数据的真正主人。
第15本《数据挖掘导论》
这本书绝对是一本良心教材，拿到手从第一章开始阅读，能看多少就看多少。但是要尽量多看点，因为此书你可能要看一辈子的～～
第16本《算法导论中文版》
本书将严谨性和全面性融为一体，深入讨论各类算法，并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。算法以英语和伪代码的形式描述，具备初步程序设计经验的人就能看懂；说明和解释力求浅显易懂，不失深度和数学严谨性。
上面的书籍都是PDF版
视频教材的有：
Python入门教程完整版（懂中文就能学会）资料
Python入门教程完整版（懂中文就能学会）视频
Mysql从入门到精通全套视频教程
8天深入理解python教程
大数据Hadoop视频教程，从入门到精通
Python就业班
Python标准库（中文版）
数学建模0基础从入门到精通，全套资源
0基础Python实战-四周实现爬虫系统
麦子学院招牌课程[明星python编程视频VIP教程][200G](价值9000元)
从零基础到数据分析师，帮你拿到年薪50万！
玮心:xccx158
第一大类：理论类。 理论层面的书籍，比如《大数据时代》 、《数据之巅》 。
第二大类：技术类。 技术层面的书籍，比如《Hadoop技术内幕》系列。这一类的书籍，主要是指系统技术类，在构建大数据系统时，系统如何运作，各系统组件的设计目标、框架结构、适用场景、工作原理、运作机制、实现功能等等。这类书籍，适合于IT系统部，开发部的技术人员。他们需要明白系统的运作机制，利用系统来实现大数据的应用开发，以及系统运维优化等。
第三大类：应用类。 应用层面的书籍，比如《数据挖掘技术》 、《基于SPSS的数据分析》等等。 这一类的书籍，主要是指应用技术类，告诉你如何应用工具和方法，从海量数据中提取有用的信息，来解决真实的业务问题。这类书籍，适合于业务部门、市场营销部门及与业务结合比较紧密的人员。他们更关注业务问题的解决，围绕业务问题来构建分析和解决方案。
不过光看书还不够，数据分析软件也可以同步上手操作，可以先从国内操作简单点的入手，像帆软的FineReport感觉相对来说比较容易，可以向excel一样 进行拖拽式处理
数据分析师需要学哪些课程
1. 统计学：这是数据分析师的基础，包括描述性统计、推断性统计、假设检验、回归分析等，用于理解和解释数据模式、趋势和关系。2. 编程语言：Python和R是数据科学领域最常用的编程语言。Python以其强大的库（如Pandas, Numpy, Scikit-learn等）支持数据分析和处理，而R则以其专为统计分析设计的特性受到...
数据分析师需要学习哪几部分的知识?
数据分析需要学四部分，即数学知识、分析工具、分析思维、开发工具及环境。1、数学知识：数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数(主要是矩阵...
学习数据分析需要掌握哪些知识?
1、学科知识：从数据分析涉及到的专业知识点上看，主要是这些：（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析等 （2）数学：线性代数、微积分等 （3）社会学：主要是一些社会学量化统计的知识，如问卷调查与统计分析；还有就是一些社会学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助 （4）经济金...
数据分析需要学哪些
数据分析需要学数学和统计学知识、分析思维、数据库知识、业务学习、数据分析软件。1、数学和统计学知识：数学是每一位数据分析师必学的基础知识，对于初级数据分析师来说，必须要具备一定的公示计算能力，并且要了解常用的模型算法。统计学知识是大部分数据分析师的短板，包括均值、中位数、标准差、方差、...
数据分析需要掌握哪些知识?
1. 数学知识：对于初级数据分析人员，需要了解统计学的基础内容，包括基本的统计公式和统计模型。2. 数据质量分析：在处理数据集时，首先要评估数据集的质量，并对其进行描述性统计分析。3. 分析工具：掌握SQL是必须的，同时要熟悉Excel的数据透视表和公式，学会使用至少一种统计分析工具（如SAS、VBA、SPSS...
学习数据分析要学习什么课程呢?
首先给大家说明一下数据分析的技术学习，而技术学习有几个层面的内容要学习。首先，我们需要对数据库或者其他渠道中获得数据。很多人对于数据获取方面还是要靠很多人，在现在对于数据的获取只能靠自己了，对于数据的获取是需要sql工具，而sql工具就是为了统计取数而生的工具，而sql工具一般是解决中型数据，...
数据分析要学什么知识
统计学基础是数据分析的核心，这是进行数据分析和理解数据的前提。统计学是研究数据的收集、处理、分析和推断的学科，因此数据分析师需要具备基础的统计知识，如概率论、回归分析、假设检验等。数据分析工具是数据分析师进行工作的必备技能。这包括熟练掌握Excel、Python等数据处理和分析工具，以及SQL等数据库...
数据分析学习什么
数据分析学习的主要内容 一、明确答案 数据分析学习涉及多个领域的知识，主要包括数据收集、处理、分析、解读和应用等。具体来说，学习者需要掌握数据科学的基本概念、数据处理技术、数据分析方法和数据分析工具等。二、详细解释 1. 数据科学的基本概念 数据分析作为数据科学的核心，首先需要理解其基本理念，...
数据分析师要学什么
数据分析师需要学习的主要内容有：统计学理论、数据分析工具、编程技能以及业务知识和领域知识。1. 统计学理论 数据分析师的核心基础是统计学理论。他们需要理解概率论、回归分析、假设检验等统计学的核心概念和原理。因为这些理论为数据分析提供了分析和解读数据的基础，帮助确定数据之间的关联性，识别数据模式...
数据分析师初学者要看什么教材?
②深入浅出数据分析：不仅讲解了一些常见的分析技巧，并附带 Excel 的一些知识以及数据分析在公司中所处的位置，对职场了解亦有一定帮助。③赤裸裸的统计学：作者年轻时是个追求学习意义的学霸，后来自己从统计学中发掘了很多可以应用到生活的地方。这也是本书的主旨，结合生活讲解统计知识，生动有趣。可以...
耿杰九味： 第一大类:理论类. 理论层面的书籍,比如《大数据时代》 、《数据之巅》 .第二大类:技术类. 技术层面的书籍,比如《Hadoop技术内幕》系列.这一类的书籍,主要是指系统技术类,在构建大数据系统时,系统如何运作,各系统组件的...
芦淞区18479018091： 做数据分析不得不看的书有哪些 - ？
耿杰九味： 入门篇1.入门技术篇:对于初入门的你,首先需要掌握数据分析的思路、方法和流程,思路是灵魂.然后根据业务疏通这些知识,做出严谨商务的分析报告.书籍推荐:a.《谁说菜鸟不会数据分析》谁都需要看的经典入门书,涵盖了一到两年的...
芦淞区18479018091： 想学习数据分析,有哪些书籍或资料参考学习? - ？
耿杰九味： 个人建议先了解一下背景,比如《统计学原理》,然后再看一下《概率论与数理统计》,最后就可以买《数据分析与处理》了.
芦淞区18479018091： 看什么书能提高个人的数据分析能力?? - ？
耿杰九味： 1、学科知识:从数据分析涉及到的专业知识点上看,他包含的比较多,包含但不仅限于以下学科:(1)统计学:参数检验、非参检验、回归分析……等 (2)数学:线性代数、微积分等 (3)社会学:主要是一些社会学量化统计的知识,如问...
芦淞区18479018091： 数据分析经典必看书籍推荐 - ？
耿杰九味： 如果你基础相对差一些,那么我推荐你一本书 比较容易让你入门、上手,《谁说菜鸟不会数据分析》 这本书从浅入深,像讲故事一样,让你很容易理解!
芦淞区18479018091： 在数据分析,挖掘方面,有哪些好书值得推荐 - ？
耿杰九味： 书本只是提供你入门,掌握一些理论,关键还是时间操作,好书比如《深入浅出的数据分析》、《大数据时代》、《菜鸟也会数据分析》、《数据挖掘实用机器学习技术》都不错,可以去读读
芦淞区18479018091： 如何快速入门成为厉害的数据分析师,一份完整书单 - ？
耿杰九味： 我们将三个月分为三个学习阶段,每个阶段请务必保持每天3个小时以上的学习时间.这个时间要求不过分,不管是对学生党还是上班族,三个小时总是抽的出来的.第一阶段:初识数据分析 这个阶段是你学习数据分析的第一个月.核心的三本...
芦淞区18479018091： 数据分析方面的书籍 - ？
耿杰九味： 如果是入门级的<谁说菜鸟不会数据分析>就很不错,现在也很火的.从实际的工作中教你如何进行数据分析. 高级的就是<统计分析与SPSS的应用第二版>
芦淞区18479018091： 我想自学用Excel进行数据分析,有什么参考书推荐吗? - ？
耿杰九味： 重点看看excel里面的统计函数.excel2003:插入--函数--统计 里面会列出相关的函数,你可以试试.
芦淞区18479018091： 数据挖掘方面的经典书籍有什么? - ？
耿杰九味： 推荐两本比较基础的书,数据挖掘导论和数据挖掘.经典教材,难度不深,内容全面且讲解细致,适合初学者使用.1、数据挖掘导论,[美]Pang-Ning Tan,Michael Steinbach,Vipin Kumar 著,译者: 范明 范宏建,人民邮电出版社; 2、数据挖...
