您当前的位置: 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.《
推荐吴国平的《操盘论道》五部曲系列丛书.建议一整套的看完,来体会作者的思路.这套书写得像随笔,日记,所以对入门人而言阅读起来不会过分吃力.而且,这套书体现了作者的一整套选股哲学,看得出作者的写作的真诚,很多技巧来自
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数据分析的基础是统计学,复杂点的理论是数据挖掘,这两个是基础,是分析过程中使用的工具而已,个人能力的提升并不能体现在这两个方面的知识有精通,更重要的是个人思维以及与别人沟通展示自己的想法.这两个基础可以推荐两本书,《爱上统计学》,《数据挖掘概念与技术》,需要了解出现什么问题,用什么方法能解决即可.思维方面的书推荐:《批判性思维》,《黑天鹅》,《数据会撒谎》,《博弈论》,《麦肯锡方法》《思考的技术》等等 数据展示方面:《用图表说话》,《excel演绎之道》,《演示之禅》,《餐巾纸的背面》,《视觉化思维》数据分析与产品运营是离不开的,为此多学习产品、营销方面的知识是有利无弊的.
北京大学出版社出的名家通识讲座书系中的哲学美学系列,特别推荐其中的《中国美学105讲》,文学意味浓,虽然讲的是美学,但理解了中国美学,也就理解了东方哲学. 如果对西方哲学感兴趣,如《现代西方哲学105讲》则能完全满足初学者对哲学概况的了解. 讲西方哲学的书如果重视文学性,就只能看些《听哲学家讲故事》之类的书了,能提起兴趣,但仿佛总是有点隔靴搔痒,不能看到全貌. 哲学入门是这样的,如果你心中对哲学有问题,你就已入门了,由于哲学没有终究的答案,你要通过学习逐渐来深入你对原来问题的本身.
一、整体了解数据分析5小时 新人们被”大数据“、”人工智能“、”21世纪是数据分析师的时代“等等信息吸引过来,立志成为一名数据分析师,于是问题来了,数据分析到底是干什么的?数据分析都包含什么内容?市面上有很多讲数据
很多人都觉得,自己是文科类出身,或者对数理专业不熟悉,会很难上手数据分析.其实不是这样子的,学习数据分析,不同于程序员,它不会专门要求我们一定要掌握编程,只是理解熟悉就可以.个人的逻辑思维能力、个人兴趣所在,以及自
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!
数据分析师的基本工作流程:1.定义问题确定需要的问题,以及想得出的结论.需要考虑的选项有很多,要根据所在业务去判断.常见的有:变化趋势、用户画像、影响因素、历史数据等.2.数据获取数据获取的方式有很多种:一是直接从企业
第一大类来: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