面板數據分析看什麼書

A. 數據分析師必讀書籍

數據分析師必讀書籍

有不少人留言希望我推薦數據分析的書單，無論是假日學習還是平時，都值得充電。下文是勵志網整理收集的數據分析師必讀書籍，供大家參考。

數據分析師的必讀書單：Excel

《誰說菜鳥不會數據分析》

知名度比較高的一套書，適合新手，優點是它和數據分析結合，而不是單純地學習函數。學會函數適用的場景和過程比它本身更重要。

是否需要學習VBA是仁者見仁的答案。我個人不建議。Excel VBA的最大優勢是適用性廣，哪怕去其他行業其他職位，都離不開Excel，這時候它就是一個工作加分的亮點。但是在互聯網行業，對數據分析師，VBA的性價比就不高了。

這里只推薦一本，因為我就翻過上面這本，還沒全看…

數據分析師的必讀書單：數據可視化

數據可視化的書不多。市面橡慶顫上多以編程為主，面向新手和設計的教程寥寥無幾。差桐 如果只是了解圖表，看Excel的書籍也管用。

內容很豐富，涉及可視化的方方面面，也囊括更類編程語言和設計軟體：Python+JS+R+Excel。作者還有另外一本書《數據之美》。

可視化是一門側重靈感的學科，有一種入門技巧是從他人設計中學習，從模仿開始，了解他人是如何設計的，這個網路上有大量的信息圖可以參考。當然數據分析師更需要的是如何發現，別只學習展示。

英文足夠好，可以看Edward Tufte的著作：《The Visual Display of Quantitative Information》、《Envisioning Information》、《Beautiful Evidence》。他是數據可視化的領軍人物，他的理念是反對為藝術效果而混淆或者簡化數據。暫時沒有中文版。

數據分析師的必讀書單：分析思維

《金字塔原理》

分析思維首推《金字塔原理》，金字塔原理有些人說它晦澀難懂，我認為是芭芭拉這個老太有騙稿費之嫌，本書包含了報告、寫文、演講等諸多內容。可以細看可以快看。另外還有一本同名案例集，有興趣可以買。

另外麥肯錫相關的書籍還有《麥肯錫意識》《麥肯錫工具》《麥肯錫方法》等。

《深入淺出數據分析》

深入淺出系列是對新手非常友好的叢書，用生動但啰嗦的語言講解案例。厚厚的一本書翻起來很快。本書涉及的基礎概念比較廣，包含一點統計學知識，學下來對數據分析思維會有一個大概了解。

《精益數據分析》

國外的精益系列一直以互聯網創業作內容導向，本書也屬於此類。如果是互聯網行業相關，可以看看。它介紹了不同領域的指標，以及產品不同時期的側重點。案例都是歐美，這部分做參考用。

接下來的幾本，是興趣向讀物。《黑天鵝》能拓展思維，講敘了不確定性。《思考的技術》，大前研一的著作梁敗，也是咨詢類經典。如果對咨詢向的分析感興趣，還可以看BCG系列，或者刷CaseBook。《批判性思維》，則是教你如何形成理性思維。

數據分析師的必讀書單：SQL

資料庫有很多種，常見有Oracle，MySQL，SQL Server等。我推薦學習MySQL，這是互聯網公司的主流資料庫。以後學習Hadoop生態時，MySQL也是最接近Hive語法的語言。

MySQL不需要專門看書學習，因為數據分析師以查詢為主，不需要考慮數據性能、數據安全和架構的問題。使用搜索引擎能解決90%的問題，我就是w3cschool學的。

《MySQL必知必會》

如果真想買書看，可以看這本，適合新手向的學習，看基礎概念和查詢相關的'章節即可。網路上大部分MySQL都是偏DBA的。

如果想深入，可以看《高性能MySQL》，對分析師沒啥用。至於另外一個方向NoSQL，對入門者還是小眾了些。

如果有餘力，就學習正則表達式吧，清洗數據的工作就靠它了。

數據分析師的必讀書單：統計學

統計學是比較大的范圍，分析師往後還需要學線性代數和矩陣、關系代數等。初學者不需要掌握所有公式定理的數學推導，懂得如何應用就行用。

《深入淺出統計學》

大概是最啰嗦的深入淺出系列，從賣橡皮鴨到賭博機的案例，囊括了常用的統計分析如假設檢驗、概率分布、描述統計、貝葉斯等。書本注重應用和趣味性，數學推理一般。

《商務與經濟統計》

國外的經典教材，已經出到第十二版了。國外教材都有豐富有趣的案例，所以讀起來會比國內的輕松不少。如果你還在讀書，不妨買這本看一看。

名字既然有商務與經濟，所以書中輔以了大量的相關案例。書內容很多，看起來不會快，適合細讀。

《The Elements of Statistical Learning》

稍微有一些難度的英文書籍，屬於進階版統計學，國外很推崇。如果要往機器學習發展，這本書可以打下很好的基礎。

以上書籍的難度是逐步遞增的。統計學是機器學習的基礎，是概率、矩陣等實際應用。現在已經有很多統計工具，Excel的分析工具庫、傳統行業的SPSS、SAS以及R、Python等，使用過程都不用計算推導，大學考試才會考，現在都是計算機解決，輕松不少。

數據分析師的必讀書單：業務知識

不同領域的業務知識都不一樣，這里以互聯網舉例。

《增長黑客》

增長黑客的概念就是隨著這本書的暢銷傳播開來。增長黑客在國內即是數據分析+運營/產品的復合型人才。這本書好的地方在於拓展思路，告訴我們數據能夠做什麼，尤其是連AB測試都不清楚的新人。

實際涉及的業務知識不多，我推薦，是希望新人能夠了解數據驅動的概念，這本算是我走上數據化運營的啟蒙讀物了。

《從零開始做運營》

知乎亮哥的書籍，互聯網所有的數據都是和運營相關的，如果是新手，就以此學習業務知識。如果已經工作很多，就略過吧。

B. 面板數據模型(計量分析）有哪些比較好的書籍推薦一下啊（最好是有實務操作的） 謝謝

http://bbs.pinggu.org/thread-1304707-1-1.html
王志剛編著《面板數據模型及其在經濟分析中的應用》

C. 入門數據分析行業可以看哪些書

1、統計學

《赤裸裸的統計學》

理由：了解學習統計學的意義，在日常生活中統計學有什麼用?也可以當成一本科普書。

《深入淺出統計學》

理由：零基礎可以輕松愉快的學會，書裡面有通俗易懂的案例，圖文並茂，學習統計學不會那麼枯燥。

《商務與經濟統計》

理由：適合有基礎的人看，可以深入了解統計學。零基礎看這本書會有些困難。

2、SQL

《SQL基礎教程》

理由：零基礎入門，通俗易懂，裡面的案例也很貼合實際應用。

《SQL必知必會》

理由：有基礎的可以把這本書當作一本字典來使用，遇到問題了，可以查找對應的內容。

3、業務知識

電商行業：《數據化管理：洞悉零售及電子商務運營》

游戲行業：《游戲數據分析實戰》

網站：《網站分析實戰》

HR行業 《人力資源與大數據分析》

金融行業：《消費金融真經：個人貸款業務全流程指南》

其他行業：國外作者肖恩的《增長黑客》

關於入門數據分析行業可以看哪些書，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

D. 自學數據分析需要看哪些書的

第一大類：理論類。 理論層面的書籍，比如《大數據時代》 、《數據之巔》 。

第二大類：技術類。 技術層面的書籍，比如《Hadoop技術內幕》系列。這一類的書籍，主要是指系統技術類，在構建大數據系統時，系統如何運作，各系統組件的設計目標、框架結構、適用場景、工作原理、運作機制、實現功能等等。這類書籍，適合於IT系統部，開發部的技術人員。他們需要明白系統的運作機制，利用系統來實現大數據的應用開發，以及系統運維優化等。

第三大類：應用類。 應用層面的書籍，比如《數據挖掘技術》 、《基於SPSS的數據分析》等等。 這一類的書籍，主要是指應用技術類，告訴你如何應用工具和方法，從海量數據中提取有用的信息，來解決真實的業務問題。這類書籍，適合於業務部門、市場營銷部門及與業務結合比較緊密的人員。他們更關注業務問題的解決，圍繞業務問題來構建分析和解決方案。