读书从入门到精通:互联网数据分析书籍清单

任何一个技能的学习,都有从浅到深的过程,数据分析也不例外。一个完整的数据分析知识体系类似金字塔结构:最顶层是对数据价值的认知、业务理解,中间是数据分析方法论,而最底层则是数据分析的解决方案或者具体的操作方法。我把数据分析的推荐书籍划分成三个段位,便于大家渐进式学习。

数据分析入门版

入门版适合数据分析的入门者、对数据分析没有整体概念的人,常见于应届毕业生、经验尚浅的转行者。

数据分析入门书籍

《深入浅出数据分析》:O’Relly出版的HeadFirst(深入浅出)系列书籍之一,书中有大量的图片和有趣的案例组合。本书浅显易懂形象生动,可以使入门者对分析的概念有个全面的认知。

《谁说菜鸟不会数据分析》:本书详细介绍了数据分析的基本方法和过程,并且以Excel表格为例进行了案例阐述。同时本书还介绍了数据分析在职场的意义,可以帮助职场小白快速上手。

《赤裸裸的统计学》:作者年轻时是个追求学习的学霸,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。可以避免统计学一上来就大讲贝叶斯概率和随机分析的枯燥。

同样类似的书籍还有《统计数字会撒谎》,这本书知名度要高点,通过揭露“虚假数字信息”来帮助大家理解背后的统计学原理。

数据分析进阶版

进阶版具有一定的行业针对性,要求分析者具备一定的数据分析常识和业务理解;适合网站分析师,商业分析师以及数据产品经理等人群。

数据分析进阶书籍

《精通webanalytics2.0》:Analytics将点击流网站分析工具与定性数据、测试与试验以及竞争情报工具相结合,从而推演出详尽的网站战略以及操作层方案。此书虽老,但其中很多思想和流量分析的案例仍然很有借鉴意义,现在国内只能买到二手的旧书。

与此类似的有《网站分析实战》,是国内一本讲网站分析的书,没有上面经典,但胜在新出,很多案例和理念都有及时的更新。

《深入浅出统计学》:与上面的《深入浅出数据分析》同属于Headfirst系列书籍,运用充满互动性的真实世界情节,帮助读者快速了解统计方面的理论知识。

《数据化管理》:黄成明著,讲解在企业中应用数据的例子,读完受益匪浅,里面举的很多例子都很接地气。虽说偏向于零售业管理,但大道归一,可适用于很多行业,当时依据里面的理念规划了美团外卖面向BD的数据产品。

《MySQL必知必会》:这本也是我当年学习SQL的入门书,薄册子一本,看起来很快。SQL是个性价比很高的技能,简单而强大。任何想进一步提高自己数据分析技能的产品/运营/分析师同学,都建议点亮这个技能点。

《互联网增长的第一本数据分析手册》:这是一本创业公司的数据分析手册,全书以增长为主题。这本手册介绍了互联网创业企业增长方法论、互联网数据分析的常见方法(趋势、转化、留存、实时、分群、细查、热图)、细分行业(如SaaS、互联网金融、电商等)的应用。

数据分析高阶版

更高阶的数据分析相对来说专业性就强了,如涉及到企业内部数据治理,数据结合的业务分析,数据可视化等。当然,还有数据挖掘算法之类的更深入的东西,这块没有研究就不瞎推荐了。

数据分析高阶书籍

《决战大数据》:阿里巴巴前数据副总裁车品觉老师所著,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。

《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。

《TheWallStreetJournalGuidetoInformationGraphics》,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,我之前写过读书笔记《华尔街日报是这样做数据可视化的》,可供大家参考。

《数据仓库经典教程》:网上有人整理出来的资料,优点是简单明了,不像正常的数据仓库教材厚厚一本。

当然,数据分析是一门很深的学问,我也只是窥得冰山一角。要想做好数据分析必须具备多方面的技能:需要看清数据的价值并且懂业务,需要熟知数据分析的方法论,同时也要熟练掌握数据分析软件的操作。在学习上面数据分析推荐书籍的同时,不断在实践中加深自己的理解,用数据来驱动业务和客户增长。

THE END
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14.大数据技术有哪些书入门级书籍: 大数据概论(hadoop、spark、hive) 大数据基础教程(原理、架构、工具) 大数据之道(概念、应用、趋势) 进阶级书籍: Hadoop实战(深入解析 Hadoop 生态系统) Spark 技术内幕(原理、优化和应用) tensorflow实战(机器学习和大数据分析) mongodb技术内参(nosql数据库的原理和应用) https://www.xlyvps.com/help/index.php/4205.html
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16.数据科学学习者需要了解的10本基础书籍想从事数据科学,除了以上提及的那些书籍,还有很多这个领域的入门书籍,但是在你真正开始之前,你更应该对这个领域有一个广泛的了解。 下面我们还选了5本免费的电子书,可以帮助你更好的理解数据科学的全部内容,以及为你后续学习数据科学、大数据和数据分析做好准备。 https://maimai.cn/article/detail?fid=509828510&efid=DixvvJPkFoxgixOs9KH-tA
17.数据挖掘的书哪个好帆软数字化转型知识库选择数据挖掘的书时,可以参考以下几本经典书籍:《数据挖掘:概念与技术》、《Python数据挖掘入门与实战》、《数据挖掘实用机器学习工具和技术》。其中,《数据挖掘:概念与技术》最为经典,被誉为数据挖掘领域的“圣经”,适合初学者和有经验的专业人士。此书由Jiawei Han和Micheline Kamber编写,涵盖了数据挖掘的基础理论、https://www.fanruan.com/blog/article/596740/
18.关于数据科学的8本入门级好书谈到“傻瓜”也能看懂的数据科学,我们还有一本对大数据及其重要性进行概述的书。此书围绕中心问题 —“什么是大数据”进行讨论,并从技术和业务视角解释了这个概念。它介绍了大数据在商业智能领域的应用方式,以及大数据如何帮助分析师发现和解决问题。 此书还针对各种主题提供了技术建议,例如如何组织和支持您收集的数据、https://www.tableau.com/zh-cn/learn/articles/books-about-data-science-beginners
19.机器学习经典书籍机器学习软件开发他们的《ManagingGigabytes》[4]也是信息检索方面的经典书籍。这本书最大的特点 是对weka的使用进行了介绍,但是其理论部分太单薄,作为入门书籍还可,但是,经典的入门书籍如《集体智慧编程》、《智能web算法》已经很经典,学习 的话不宜读太多的入门书籍,建议只看一些上述两本书没讲到的算法。https://www.open-open.com/lib/view/open1420684243906.html
20.TiDB入门必看的实战书籍《TiDBinAction》(附PDF下载)这本书对于一个想学习和使用 TiDB 的新人来说,算是一本入门书籍,系统完整且简明扼要地介绍一下整个 TiDB 的使用和周边工具生态,内容丰富并且实用。 《TiDB in Action》电子书下载:https://www.modb.pro/doc/5001?yll 内容分为以下部分: 第一部分 TIDB 原理和特性 http://cdn.modb.pro/db/28798
21.从大数据到智能制造(豆瓣)一本极佳的大数据入门书籍 这两年,大数据逐渐成为各行各业的热点,自己也一直想着能够通过书籍对大数据有更多的了解,但不知道从哪本书下手。仿佛听到了我的心声似的,前不久好友推荐了一本交大出版社的新书:《从大数据到智能制造》,一口气读完后立马写了读书笔记。在书中李杰教授主要论述了大数据在 (展开) 3 1https://book.douban.com/isbn/9787313149183/