數據分析書籍哪個好

『壹』 想學數據分析，請問有什麼較好的書籍么

excel的，spss的

『貳』 自學數據分析需要看哪些書的

第1本《誰說菜鳥不會數據分析入門篇》
很有趣的數據分析書！基本看過就能明白，以小說的形式講解，很有代入感。包含了數據分析的結構化思維、數據處理技巧、數據展現的技術，很能幫我們提升職場競爭能力。找不到工作的，學好了它，自然沒問題。
第2本《拯救你的Excel數據的分析、處理、展示（動畫版）》
一本用手機看的Excel操作書，大部分例子都配置了二維碼，手機掃掃就能看，基本上可以躺著把書學了。所有數據的分析、處理也都帶了職場範例（有會計、HR、銷售場景），很貼合實際。拯救我們小白的Excel，職場加薪不是夢想！
第3本《Excel圖表之道：如何製作專業有效的商務圖表》
職場大牛的書，教我們做圖表的，好看到不能再好看。可以設計和製作達到雜志級質量的、專業有效的商務圖表。相信平時我們很難做到吧，看了你就知道，也許一切沒那麼難。
第4本《絕了！Excel可以這樣用：數據分析經典案例實戰圖表書》
挺好的一個系列，都是Excle常用的技巧，適合銷售和HR。也是職場故事，很接地氣，帶視頻的，全都是Excel數據分析的常用理念和方法。
第5本《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。
第6本《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。
第7本《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。
第8本《網站分析實戰》
互聯網不再是網站的天下，但是移動端依舊有Web，我們在朋友圈看到的所有H5活動、第三方內容等，都是依託網頁實現。網站的數據分析依舊有存在空間，網站的數據指標還是能夠指導我們運營！
第9本《深入淺出Python》
還是深入淺出系列，完全適合零基礎的新人。需要注意的是，編程學習不同於其他知識，如果計算機基礎不穩固，在使用中會遇到各類問題。知其然不知其所以然！
第10本《Python學習手冊》
對於擁有編程基礎的人，這本書系無巨細的有些啰嗦，不過對新人，可以避免不必要的坑。把它當作一本工具文檔吧，當遇到不理解的內容隨時翻閱。
第11本《利用Python進行數據分析》
這本書是你學習python不二之選，對著書，著重學習numpy，pandas兩個包！每段代碼都敲打一遍，千萬行的數據清洗基本不會有大問題了。
第12本《R語言實戰》
R語言的入門書籍，從數據讀取到各類統計函數的使用。雖然沒有涉及機器學習，依靠這本書入門R是綽綽有餘了。
第13本《統計學：從數據到結論》
這本書是將R語言和統計學結合的教材，可以利用這本書再復習一遍統計知識。
第14本《深入淺出SQL》
帶你進入SQL語言的心臟地帶，從使用INSERT和SELECT這些基本的查詢語法到使用子查詢（subquery）、連接（join）和事務（transaction）這樣的核心技術來操作資料庫。到讀完《深入淺出SQL》之時，你將不僅能夠理解高效資料庫設計和創建，還能像一個專家那樣查詢、歸一（normalizing）和聯接數據。你將成為數據的真正主人。
第15本《數據挖掘導論》
這本書絕對是一本良心教材，拿到手從第一章開始閱讀，能看多少就看多少。但是要盡量多看點，因為此書你可能要看一輩子的～～
第16本《演算法導論中文版》
本書將嚴謹性和全面性融為一體，深入討論各類演算法，並著力使這些演算法的設計和分析能為各個層次的讀者接受。演算法以英語和偽代碼的形式描述，具備初步程序設計經驗的人就能看懂；說明和解釋力求淺顯易懂，不失深度和數學嚴謹性。
上面的書籍都是PDF版
視頻教材的有：
Python入門教程完整版（懂中文就能學會）資料
Python入門教程完整版（懂中文就能學會）視頻
Mysql從入門到精通全套視頻教程
8天深入理解python教程
大數據Hadoop視頻教程，從入門到精通
Python就業班
Python標准庫（中文版）
數學建模0基礎從入門到精通，全套資源
0基礎Python實戰-四周實現爬蟲系統
麥子學院招牌課程[明星python編程視頻VIP教程][200G](價值9000元)
從零基礎到數據分析師，幫你拿到年薪50萬！
瑋心:xccx158

『叄』 有什麼比較好的大數據入門的書推薦

1. 《大數據分析：點「數」成金》
你現在正坐在一座金礦上，這些金子或被埋於備份，或正藏在你眼前的數據集里，他們是提升公司效益、拓展新的商業關系、制定更直觀決策的秘訣所在，足以使你的企業更上一層樓。你將明白如何利用、分析和駕馭數據來獲得豐厚回報。作者Frank Ohlhorst厚積數十年的技術經驗寫了此書。該書介紹了如何將大數據應用於各行各業，你將了解到如何對數據進行挖掘，怎樣從數據中揭示趨勢並轉化為競爭策略及提取價值的方法。這些更有意思也是更有效的方法能夠提升企業的智能化水平，將有助於企業解決實際問題，提升利潤空間，提高生產率並發現更多的商業機會。
2.《大數據時代》
《大數據時代》是國外大數據系統研究的先河之作，本書作者維克托被譽為」大數據商業應用第一人」，擁有再哈佛大學、牛津大學和新加坡國立大學等多個互聯網研究重鎮任教經歷，早在2010年就在《經濟學人》上發布了長達14頁對大數據應用的前瞻性研究。該書主要講了大數據時代的變革、商業變革和管理變革。《大數據時代》認為大數據的核心就是預測。大數據為人類的生活創造了前所未有的可量化的維度。大數據已經成為了新發明和新服務的源泉，而更多的改變正蓄勢待發。
3.《雲端時代殺手級應用：大數據分析》
《雲端時代殺手級應用：大數據分析》分析了什麼是大數據、大數據大商機、技術與前瞻三個部分。第一個部分介紹大數據分析的概念，以及企業、政府部門可應用的范疇。什麼是大數據分析？與個人與企業有什麼關系？將對全球產業造成什麼樣的沖擊？第二部分完整介紹了大數據在各產業的應用實況，為企業及政府部門提供應用的方向。提供了全球各地的實際應用案例，涵蓋了零售、金融、政府部門、能源、製造、娛樂等各個行業，充分展示了大數據分析產生的效益。第三部分則簡單介紹了大數據分析所需要的技術及未來的發展趨勢，為讀者提供了應用與研究的方向。
4.《大數據》
本書通過講述美國半個多世紀信息開放、技術創新的歷史，以別開生面的經典案例奧巴馬建設」前所未有的開放政府「的雄心、公開財務透明的曲折。《數據質量法》背後隱情，全國醫改法案的波瀾、統一身份證的百年糾結以及雲計算、Facebook和推特等社交媒體等等，為您一一講解數據創新給社會帶來的種種變革和挑戰。
5.《大數據互聯網大規模數據挖掘與分布式處理》。
該書主要講的是海量數集數據挖掘常用的演算法。書中分析了海量數據集數據挖掘常用的演算法，介紹了目前WEB端應用的許多重要話題等。

『肆』 數據分析挖掘類的書籍推薦一本

如果你基礎相對差一些，那麼我推薦你一本書
比較容易讓你入門、上手，《誰說菜鳥不會數據分析》
這本書從淺入深，像講故事一樣，讓你很容易理解！

『伍』 在數據分析，挖掘方面，有哪些好書值得推薦

入門讀物：
深入淺出數據分析 這書挺簡單的，基本的內容都涉及了，說得也比較清楚，最後談到了 R 是大加分。難易程度：非常易。

啤酒與尿布 通過案例來說事情，而且是最經典的例子。難易程度：非常易。

數據之美 一本介紹性的書籍，每章都解決一個具體的問題，甚至還有代碼，對理解數據分析的應用領域和做法非常有幫助。難易程度：易。

數學之美 這本書非常棒啦，入門讀起來很不錯！
數據分析：
SciPy and NumPy 這本書可以歸類為數據分析書吧，因為 numpy 和 scipy 真的是非常強大啊。

Python for Data Analysis 作者是 Pandas 這個包的作者，看過他在 Scipy 會議上的演講，實例非常強！

Bad Data Handbook 很好玩的書，作者的角度很不同。
適合入門的教程：
集體智慧編程 學習數據分析、數據挖掘、機器學習人員應該仔細閱讀的第一本書。作者通過實際例子介紹了機器學習和數據挖掘中的演算法，淺顯易懂，還有可執行的 Python 代碼。難易程度：中。

Machine Learning in Action 用人話把復雜難懂的機器學習演算法解釋清楚了，其中有零星的數學公式，但是是以解釋清楚為目的的。而且有 Python 代碼，大贊！目前中科院的王斌老師（微博： 王斌_ICTIR）已經翻譯這本書了 機器學習實戰 。這本書本身質量就很高，王老師的翻譯質量也很高。難易程度：中。我帶的研究生入門必看數目之一！

Building Machine Learning Systems with Python 雖然是英文的，但是由於寫得很簡單，比較理解，又有 Python 代碼跟著，輔助理解。

數據挖掘導論 最近幾年數據挖掘教材中比較好的一本書，被美國諸多大學的數據挖掘課作為教材，沒有推薦 Jiawei Han 老師的那本書，因為個人覺得那本書對於初學者來說不太容易讀懂。難易程度：中上。

Machine Learning for Hackers 也是通過實例講解機器學習演算法，用 R 實現的，可以一邊學習機器學習一邊學習 R。
稍微專業些的：
Introction to Semi-Supervised Learning 半監督學習必讀必看的書。

Learning to Rank for Information Retrieval 微軟亞院劉鐵岩老師關於 LTR 的著作，啥都不說了，推薦！

Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language Processing 李航老師關於 LTR 的書，也是當時他在微軟亞院時候的書，可見微軟亞院對 LTR 的研究之深，貢獻之大。

推薦系統實踐 這本書不用說了，研究推薦系統必須要讀的書，而且是第一本要讀的書。

Graphical Models, Exponential Families, and Variational Inference 這個是 Jordan 老爺子和他的得意門徒 Martin J Wainwright 在 Foundation of Machine Learning Research 上的創刊號，可以免費下載，比較難懂，但是一旦讀通了，graphical model 的相關內容就可以踏平了。

Natural Language Processing with Python NLP 經典，其實主要是講 NLTK 這個包，但是啊，NLTK 這個包幾乎涵蓋了 NLP 的很多內容了啊！
機器學習教材：
The Elements of Statistical Learning 這本書有對應的中文版：統計學習基礎 。書中配有 R 包，非常贊！可以參照著代碼學習演算法。

統計學習方法 李航老師的扛鼎之作，強烈推薦。難易程度：難。

Machine Learning 去年出版的新書，作者 Kevin Murrphy 教授是機器學習領域中年少有為的代表。這書是他的集大成之作，寫完之後，就去 Google 了，產學研結合，沒有比這個更好的了。

Machine Learning 這書和上面的書不是一本！這書叫：Machine Learning: An Algorithmic Perspective 之前做過我帶的研究生教材，由於配有代碼，所以理解起來比較容易。

Pattern Recognition And Machine Learning 經典中的經典。

Bayesian Reasoning and Machine Learning 看名字就知道了，徹徹底底的 Bayesian 學派的書，裡面的內容非常多，有一張圖將機器學習中設計演算法的關系總結了一下，很棒。

Probabilistic Graphical Models 鴻篇巨制，這書誰要是讀完了告訴我一聲。

Convex Optimization 凸優化中最好的教材，沒有之一了。課程也非常棒，Stephen 老師拿著紙一步一步推到，圖一點一點畫，太棒了。

『陸』 利用python進行數據分析哪本書好點

如下：

（一）《深入淺出數據分析》

《深入淺出數據分析》採用活潑直觀的語言向小白們拉開了數據分析的大門。產品經理可以通過這本書輕松搭建起數據分析的理論基礎，簡單地應用在日常工作中。

『柒』 請推薦關於數據分析與挖掘的書

我來給你推薦一本好書吧

《SPSS多元統計分析方法及應用》

清華大學出版社

朱星宇、陳永強主編

這本書為什麼好？

1. 他涉及了除神經網路以外的幾乎所有數據挖掘方法、模型

2. 給出了十分具體、深入的數學推導、解釋

3. 非常詳細具體的解釋了數據模型的各種結果、參數的數學意義

4. 並且幾乎所有模型都給出了實際案例分析

5. 詳細的圖解，讓你可以形象的了解如何操作SPSS軟體，每個選項、按鈕的意義、會導致什麼結果
   

如果你是市場人士，我推薦你看這本書，它能讓你對數據挖掘的理解立體、扎實，有理論還有實踐，並且詳細到了具體細節、參數意義、輸出數據結果的意義，還教給你如何操作軟體

『捌』 數據分析有哪些好書值得推薦

入門數據分析類
師父領進門，修行在個人。下面這兩本書是入門數據分析必看的書籍，也是檢驗自己是否真的喜歡數據分析。
從0到1:《深入淺出數據分析》
為什麼是它？借用一位讀者的評價「我家的貓都喜歡這本書！」

01 內容簡介
以類似「章回小說」的活潑形式，生動地向讀者展現優秀的數據分析人員應知應會的技術；正文以後，意猶未盡地以三篇附錄介紹數據分析十大要務、R工具及ToolPak工具，在充分展現目標知識以外，為讀者搭建了走向深入研究的橋梁。
02 推薦理由
書名已經很好地表現出了這本書的優點——「深入淺出」。忘記煩惱，這本書與現實世界緊密互動，讓你不再只有枯燥的理論，並且將知識圖形化，復雜的概念簡單化。
經典小黃書：《誰說菜鳥不會數據分析》
是本很好的書，但看過之後，這本書就真一文不值了。

01 內容簡介
很多人看到數據分析就望而卻步，擔心門檻高，無法邁入數據分析的門檻。《誰說菜鳥不會數據分析》努力將數據分析寫成像小說一樣通俗易懂，使讀者可以在無形之中學會數據分析,按照數據分析工作的完整流程來講解。
02 推薦理由
數據分析的入門極品，但真的很入門,優缺兼有。對於入門理解來說是絕佳選擇,對之後的修煉還是不夠的。建議之前全都是自己瞎摸瞎撞搞數據分析的同學進行閱讀，頗有醍醐灌頂之感。
分析工具類

與數據分析相關的工具非常之多，我們常用的有Excel、PPT、SQL等。如果您想精通他們，直接在嗶哩嗶哩搜索聚數雲海，即可找到相關優質課程。
1.Excel
大家常說的Excel，但是不要以為你很會Excel！Excel是所有職場人必備的辦公軟體。Excel功能非常強大，在數據量不是很大的情況下，基本上都能用Excel實現數據分析。推薦如下書籍：
《Excel高效辦公數據處理與分析》

01 內容簡介
根據現代企業決策和管理工作的主要特點，從實際應用出發，介紹了Excel強大的數據處理與分析功能在企業決策和管理工作中的具體應用。
02 推薦理由
本書同時提供了大量需要你做的實例，學而不練是不存在的！
《別怕，Excel函數其實很簡單》

01 內容簡介
《別怕，Excel 函數其實很簡單》用淺顯易懂的圖文、生動形象的比喻以及大量實際工作中的經典案例，介紹了Excel最常用的一部分函數的計算原理和應用技巧,還介紹了數據的科學管理方法，以避免從數據源頭就產生問題。
02 推薦理由
適合希望提高辦公效率的職場人士，特別是經常需要處理分析大量數據並製作統計報表的相關人員，以及相關專業的高校師生閱讀,小白需謹慎！
2. SQL
SQL是數據分析的基礎，是想要學會數據分析能力的必備技能。那這里我只給大家介紹三本書，第一本書零基礎入門，第二是進階，第三本是SQL中的字典，話不多說，我們直接上架。
《SQL基礎教程》

01 推薦理由
介紹了關系資料庫以及用來操作關系資料庫的SQL語言的使用方法。書中通過豐富的圖示、大量示常式序和詳實的操作步驟說明，讓讀者循序漸進地掌握SQL的基礎知識和使用技巧，切實提高編程能力。每章結尾設置有練習題，幫助讀者檢驗對各章內容的理解程度。另外，本書還將重要知識點總結為「法則」，方便讀者隨時查閱。
本書107張圖表+209段代碼+88個法則，是零基礎進階人士必備！
SQL進階：《SQL進階教程》

01 推薦理由
本書是為志在向中級進階的資料庫工程師編寫的一本SQL技能提升指南。全書可分為兩部分，第一部分介紹了SQL語言不同尋常的使用技巧，帶領讀者從SQL常見技術，去探索新發現。旨在幫助讀者提升編程水平；第二部分著重介紹關系資料庫的發展史，把實踐與理論結合起來，旨在幫助讀者加深對關系資料庫和SQL語言的理解。
本書不適合小白！適合具有半年以上SQL使用經驗、已掌握SQL基礎知識和技能、希望提升自己編程水平的讀者閱讀。
SQL輔導書籍

01 推薦理由
本書是麻省理工學院、伊利諾伊大學等眾多大學的參考教材，由淺入深地講解了SQL的內容，實例豐富，便於查閱。本書沒有過多闡述資料庫基礎理論，而是專門針對一線軟體開發人員，直接從SQL SELECT開始，講述實際工作環境中最常用和最必需的SQL知識，實用性極強。
有一定SQL基礎的人士可以將它當做一本字典使用，遇到問題可以查找相應內用。
3.Python
「人生苦短，我用Python」。Python編程語言是最容易學習,並且功能強大的語言。但是很多人聲稱自己精通Python,自己卻寫不出Pythonic的代碼，對很多常用的包不是很了解。萬丈高樓平地起，咱們先從Python中最最基礎的開始。
《Python編程，從入門到實踐》

01 推薦理由
本書最大的特點就是零基礎完全不懂編程的小白也能夠學習，新手想學習選它絕對錯不了。知識點由淺入深循循漸進，並配有視頻教程手把手教學,同時所需的軟體也是免費的。本書也配有相關輔導書籍，有興趣的話可以去看看，但是請記住，這本書是最核心的。
《利用Python進行數據分析》

01 推薦理由
不像別的編程書一樣，從盤古開天闢地開始講起。這本書是直接應用到數據分析的，所以很多在數據分析上應用不那麼頻繁的模塊也就沒有講。
本書第二版針對Python 3.6進行了更新，並增加實際案例向你展示如何高效地解決一系列數據分析問題。你將在閱讀過程中學習到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。
4.R語言
R是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。但是R是有一定難度的，沒有基礎的話請謹慎嘗試！推薦書籍：
《R語言入門與實踐》

01 推薦理由
本書通過三個精心挑選的例子，深入淺出地講解如何使用R語言玩轉數據。將數據科學家必需的專業技能融合其中，教會讀者如何將數據存儲到計算機內存中，如何在必要的時候轉換內存中的數據值，如何用R編寫自己的程序並將其用於數據分析和模擬運行。
案例提升類

《活用數據：驅動業務的數據分析實戰》

01 推薦理由
是一本用數據來幫助企業破解業務難題的實操書，有理論、有方法、有實戰案例。具有業務驅動、案例閉環、思維先導、實戰還原4大特色，同時在思路上清晰連貫，在表達上深入淺出，既能幫助數據分析從業者入門和提升，也能輔助企業各業務部門和各級管理人員做量化決策。
《精益數據分析》
01 推薦理由
本書展示了如何驗證自己的設想、找到真正的客戶、打造能賺錢的產品，以及提升企業知名度。30多個案例分析，全球100多位知名企業家的真知灼見，為你呈現來之不易、經過實踐檢驗的創業心得和寶貴經驗，值得每位創業家和企業家一讀。

『玖』 數據分析書籍

數據分析方面推薦書目：
1、《統計與真理——怎樣運用偶然性》
2、Google Analytic經典分析
3、統計學：從數據到結論（吳喜之）第二版
4、統計數據標准化方法
補充幾本書：
1、統計學的世界
2、民生數據的真相
3、統計陷阱

『拾』 新手入門數據分析，有哪些比較推薦的書籍

入門數據分析類
師父領進門，修行在個人。下面這兩本書是入門數據分析必看的書籍，也是檢驗自己是否真的喜歡數據分析。
從0到1:《深入淺出數據分析》
為什麼是它？借用一位讀者的評價「我家的貓都喜歡這本書！」

01 內容簡介
以類似「章回小說」的活潑形式，生動地向讀者展現優秀的數據分析人員應知應會的技術；正文以後，意猶未盡地以三篇附錄介紹數據分析十大要務、R工具及ToolPak工具，在充分展現目標知識以外，為讀者搭建了走向深入研究的橋梁。
02 推薦理由
書名已經很好地表現出了這本書的優點——「深入淺出」。忘記煩惱，這本書與現實世界緊密互動，讓你不再只有枯燥的理論，並且將知識圖形化，復雜的概念簡單化。
經典小黃書：《誰說菜鳥不會數據分析》
是本很好的書，但看過之後，這本書就真一文不值了。

01 內容簡介
很多人看到數據分析就望而卻步，擔心門檻高，無法邁入數據分析的門檻。《誰說菜鳥不會數據分析》努力將數據分析寫成像小說一樣通俗易懂，使讀者可以在無形之中學會數據分析,按照數據分析工作的完整流程來講解。
02 推薦理由
數據分析的入門極品，但真的很入門,優缺兼有。對於入門理解來說是絕佳選擇,對之後的修煉還是不夠的。建議之前全都是自己瞎摸瞎撞搞數據分析的同學進行閱讀，頗有醍醐灌頂之感。