书籍推荐：数据分析入门，该看什么书？
这次第九课堂为大家整理了一份入门级的数据分析书单，大家继续努力哟！
来源：第九课堂（微信号：dijiuketang）
《深入浅出数据分析》
《深入浅出数据分析》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：数据分析基本步骤、实验方法、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；正文之后，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。
《数据之美》
《经济学人》杂志年度推荐的三大可视化图书之一。《大数据》作者、《经济学人》大数据主编肯尼思·库克耶倾情推荐，称赞其为“关于数据呈现的思考和方式的颠覆之作”。亚马逊数据和信息可视化类图书排名第3位，畅销书《鲜活的数据》作者最新力作及姐妹篇。
第一本系统讲述数据可视化过程的的普及图书。这是一本教我们如何制作完美可视化图表，挖掘大数据背后意义的书。作者认为，可视化是一种媒介，向我们揭示了数据背后的故事。他循序渐进、深入浅出地道出了数据可视化的步骤和思想。本书让我们知道了如何理解数据可视化，如何探索数据的模式和寻找数据间的关联，如何选择适合自己的数据和目的的可视化方式，有哪些我们可以利用的可视化工具以及这些工具各有怎样的利弊。
作者给我们提供了丰富的可视化信息以及查看、探索数据的多元视角，丰富了我们对于数据、对于可视化的认知。对那些对设计和分析过程感兴趣的人，本书无疑就是一本必读书。
《数学之美》
几年前，“数学之美”系列文章原刊载于谷歌黑板报，获得上百万次点击，得到读者高度评价。正式出版前，吴军博士几乎把所有文章都重写了一遍，为的是把高深的数学原理讲得更加通俗易懂，让非专业读者也能领略数学的魅力。
《数学之美》第一版上市后深受广大读者欢迎，并荣获国家图书馆第八届文津图书奖。读者说，读了《数学之美》，才发现大学时学的数学知识，比如马尔科夫链、矩阵计算，甚至余弦函数原来都如此亲切，并且栩栩如生，才发现自然语言和信息处理这么有趣。
而今，数学在信息产业中的应用越来越广泛，因此，作者在第二版中增加了一些内容，尤其是针对大数据和机器学习的内容，以便满足人们对当下技术的学习需求。
《谁说菜鸟不会数据分析》（入门篇）
《谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)(全彩)》是一本有趣的数据分析书！
《谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)(全彩)》基于通用的 Excel 工具，加上必知必会的数据分析概念，以小说般通俗易懂的方式讲解；基于职场三人行来构建内容，完全按照数据分析工作的完整流程来讲解。
全书共8章，依次讲解数据分析必知必会知识、确定数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术、通过专业化的视角来提升图表之美以及专业分析报告的撰写等内容。本书有足够的魅力让你一口气读下去，在无形之中掌握数据分析的技能，提升职场竞争能力。
《谁说菜鸟不会数据分析》（工具篇）
工欲善其事，必先利其器。数据分析也不例外，本书基于Excel，通俗地讲解数据分析全流程工具。
作为《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》的姊妹篇，本书继续采用职场三人行的方式来构建内容，细致梳理了数据分析工作的完整流程，并基于常用的办公软件Excel，精心挑选能够提高工作效率的常用工具来讲解。这些工具涵盖数据处理（MicrosoftAccess、Query）、数据分析（PowerPivot、Excel数据分析工具库）、数据呈现（水晶易表）和报告自动化（VBA）。
本书形式活泼，内容丰富而且充实，让人有不断阅读下去的动力。
转载请在文章开头和结尾显眼处标注：作者、出处和链接。不按规范转载侵权必究。
未经授权严禁转载，授权事宜请联系作者本人，侵权必究。
本文禁止转载，侵权必究。
授权事宜请至数英微信公众号(ID: digitaling) 后台授权，侵权必究。
评论
评论
推荐评论
全部评论（1条）