想要入门数据分析?这些书,千万不要错过!

文 | 零代码轻量级应用搭建 阅读次数:
2022-06-16 9:52:08

一、入门的过瘾是能“麻溜的一下看完”

1、深入浅出系列:

“HeadFirst类的书籍,一向浅显易懂形象生动,可以对分析概念有个全面的认知。”

《深入浅出数据分析》

数据分析入门第一本。

通俗简单,却能够让你对数据分析的相关概念有大致的了解,要去体会作者传达出来的思想逻辑和分析原则。

数据分析学习,学习数据分析,数据可视化书籍推荐

《深入浅出统计学》

号称“文科生也能看懂”的统计书。

尽管阅读容易,但所讲的知识在数据分析中都是常见且必须掌握的,比如基本的统计量,基本上每个分析项目中都会用到。

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2、《谁说菜鸟不会数据分析》

非常适合需要提升自身竞争力的职场新人。

这本书是按照数据分析的完整流程来讲的,内容形式非常活泼有趣,完全可以把它当作小说来读!

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3、《漫画统计学》

第一次看到这本书的时候,其实我是有迟疑的(甚至怀疑过它打着数据分析的口号夹带私货……)因为它,真的就是漫画。

但是!这本书里的内容还是非常扎实的。有趣的故事情节、时尚的漫画人物造型、细致的内容讲解定能给你留下深刻的印象,让你看过忘不了。

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4、《赤裸裸的统计学》

这本书是结合生活讲解统计知识,生动有趣。

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。

“可以避免统计学一上来就大讲贝叶斯概率和随机分析的枯燥。”

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5、《R语言实战》

如果要用R语言做数据分析,建议读完《深入浅出数据分析》之后,就开始读这本。

从工具的安装,到具体分析方法在R语言中的实现,讲解详细,可操作性极强,是一本非常值得读的数据分析书。

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6、《利用Python进行数据分析》

最经典的数据分析书之一,其中梳理介绍的pandas、Numpy、matplotlib 等库,应对一般的数据分析,完全足够。

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二、高阶的过瘾是要“硬核知识丰富到爽”

1、《精益数据分析》

“此书优势在于将企业分成了几个大的行业类别,并分门别类的讲解了每个行业的商业模式特点及分析技巧,对使用者的分析能力要求较高,且必须具备相应的业务知识。”

书中并没有讲到具体的数据分析技术,主要分析了各种产品中用到的指标、模型和“数据驱动型产品”的一些思路。

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2、《The Wall Street Journal Guide to Information Graphics》

华尔街日报负责商业分析的人做的可视化指南,精华且实用。图表制作的标杆。

3、《ggplot2:数据分析与图形艺术》

ggplot2 是最优秀的数据分析可视化工具之一,这本书系统地讲解了 ggplot2 的基本原理和具体操作,书中有大量的例子,也可以下载源代码。更建议直接学习英文版的教材(如果英文过关的话)。

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4、《数据科学实战》

“对于做了一段时间数据分析工作的人,这无疑是进阶更高维度的好书,很难有一本书,能够让你从简单的数据分析平滑地过渡到机器学习和数据挖掘,这本书我认为是这方面做的最好的一本。”

这本书是数据分析和机器学习之间的桥梁。从探索性的数据分析,引出了机器学习的基本算法:回归分析、k近邻、k均值,并介绍了不同应用场景中最常见的机器学习算法。

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5、《决战大数据》

阿里巴巴前数据副总裁车品觉所著,讲解了阿里巴巴在企业内部治理数据过程中的心得,所讲“存-通-用”数据管理三板斧和“从数据化运营到运营数据”,字字珠玑,可堪借鉴。

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6、《Excel数据处理与分析》

清华大学出版的图书,从全新的角度全面介绍了数据处理与分析的具体操作过程,帮助各行各业的工作人员快速、高效地完成各项工作。

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7、《机器学习》

全书共16章,大致分为3个部分:机器学习的基础知识;经典而常用的机器学习方法;进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等。

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