面板数据分析看什么书

A. 数据分析师必读书籍

数据分析师必读书籍

有不少人留言希望我推荐数据分析的书单，无论是假日学习还是平时，都值得充电。下文是励志网整理收集的数据分析师必读书籍，供大家参考。

数据分析师的必读书单：Excel

《谁说菜鸟不会数据分析》

知名度比较高的一套书，适合新手，优点是它和数据分析结合，而不是单纯地学习函数。学会函数适用的场景和过程比它本身更重要。

是否需要学习VBA是仁者见仁的答案。我个人不建议。Excel VBA的最大优势是适用性广，哪怕去其他行业其他职位，都离不开Excel，这时候它就是一个工作加分的亮点。但是在互联网行业，对数据分析师，VBA的性价比就不高了。

这里只推荐一本，因为我就翻过上面这本，还没全看…

数据分析师的必读书单：数据可视化

数据可视化的书不多。市面橡庆颤上多以编程为主，面向新手和设计的教程寥寥无几。差桐 如果只是了解图表，看Excel的书籍也管用。

内容很丰富，涉及可视化的方方面面，也囊括更类编程语言和设计软件：Python+JS+R+Excel。作者还有另外一本书《数据之美》。

可视化是一门侧重灵感的学科，有一种入门技巧是从他人设计中学习，从模仿开始，了解他人是如何设计的，这个网络上有大量的信息图可以参考。当然数据分析师更需要的是如何发现，别只学习展示。

英文足够好，可以看Edward Tufte的着作：《The Visual Display of Quantitative Information》、《Envisioning Information》、《Beautiful Evidence》。他是数据可视化的领军人物，他的理念是反对为艺术效果而混淆或者简化数据。暂时没有中文版。

数据分析师的必读书单：分析思维

《金字塔原理》

分析思维首推《金字塔原理》，金字塔原理有些人说它晦涩难懂，我认为是芭芭拉这个老太有骗稿费之嫌，本书包含了报告、写文、演讲等诸多内容。可以细看可以快看。另外还有一本同名案例集，有兴趣可以买。

另外麦肯锡相关的书籍还有《麦肯锡意识》《麦肯锡工具》《麦肯锡方法》等。

《深入浅出数据分析》

深入浅出系列是对新手非常友好的丛书，用生动但啰嗦的语言讲解案例。厚厚的一本书翻起来很快。本书涉及的基础概念比较广，包含一点统计学知识，学下来对数据分析思维会有一个大概了解。

《精益数据分析》

国外的精益系列一直以互联网创业作内容导向，本书也属于此类。如果是互联网行业相关，可以看看。它介绍了不同领域的指标，以及产品不同时期的侧重点。案例都是欧美，这部分做参考用。

接下来的几本，是兴趣向读物。《黑天鹅》能拓展思维，讲叙了不确定性。《思考的技术》，大前研一的着作梁败，也是咨询类经典。如果对咨询向的分析感兴趣，还可以看BCG系列，或者刷CaseBook。《批判性思维》，则是教你如何形成理性思维。

数据分析师的必读书单：SQL

数据库有很多种，常见有Oracle，MySQL，SQL Server等。我推荐学习MySQL，这是互联网公司的主流数据库。以后学习Hadoop生态时，MySQL也是最接近Hive语法的语言。

MySQL不需要专门看书学习，因为数据分析师以查询为主，不需要考虑数据性能、数据安全和架构的问题。使用搜索引擎能解决90%的问题，我就是w3cschool学的。

《MySQL必知必会》

如果真想买书看，可以看这本，适合新手向的学习，看基础概念和查询相关的'章节即可。网络上大部分MySQL都是偏DBA的。

如果想深入，可以看《高性能MySQL》，对分析师没啥用。至于另外一个方向NoSQL，对入门者还是小众了些。

如果有余力，就学习正则表达式吧，清洗数据的工作就靠它了。

数据分析师的必读书单：统计学

统计学是比较大的范围，分析师往后还需要学线性代数和矩阵、关系代数等。初学者不需要掌握所有公式定理的数学推导，懂得如何应用就行用。

《深入浅出统计学》

大概是最啰嗦的深入浅出系列，从卖橡皮鸭到赌博机的案例，囊括了常用的统计分析如假设检验、概率分布、描述统计、贝叶斯等。书本注重应用和趣味性，数学推理一般。

《商务与经济统计》

国外的经典教材，已经出到第十二版了。国外教材都有丰富有趣的案例，所以读起来会比国内的轻松不少。如果你还在读书，不妨买这本看一看。

名字既然有商务与经济，所以书中辅以了大量的相关案例。书内容很多，看起来不会快，适合细读。

《The Elements of Statistical Learning》

稍微有一些难度的英文书籍，属于进阶版统计学，国外很推崇。如果要往机器学习发展，这本书可以打下很好的基础。

以上书籍的难度是逐步递增的。统计学是机器学习的基础，是概率、矩阵等实际应用。现在已经有很多统计工具，Excel的分析工具库、传统行业的SPSS、SAS以及R、Python等，使用过程都不用计算推导，大学考试才会考，现在都是计算机解决，轻松不少。

数据分析师的必读书单：业务知识

不同领域的业务知识都不一样，这里以互联网举例。

《增长黑客》

增长黑客的概念就是随着这本书的畅销传播开来。增长黑客在国内即是数据分析+运营/产品的复合型人才。这本书好的地方在于拓展思路，告诉我们数据能够做什么，尤其是连AB测试都不清楚的新人。

实际涉及的业务知识不多，我推荐，是希望新人能够了解数据驱动的概念，这本算是我走上数据化运营的启蒙读物了。

《从零开始做运营》

知乎亮哥的书籍，互联网所有的数据都是和运营相关的，如果是新手，就以此学习业务知识。如果已经工作很多，就略过吧。

B. 面板数据模型(计量分析）有哪些比较好的书籍推荐一下啊（最好是有实务操作的） 谢谢

http://bbs.pinggu.org/thread-1304707-1-1.html
王志刚编着《面板数据模型及其在经济分析中的应用》

C. 入门数据分析行业可以看哪些书

1、统计学

《赤裸裸的统计学》

理由：了解学习统计学的意义，在日常生活中统计学有什么用?也可以当成一本科普书。

《深入浅出统计学》

理由：零基础可以轻松愉快的学会，书里面有通俗易懂的案例，图文并茂，学习统计学不会那么枯燥。

《商务与经济统计》

理由：适合有基础的人看，可以深入了解统计学。零基础看这本书会有些困难。

2、SQL

《SQL基础教程》

理由：零基础入门，通俗易懂，里面的案例也很贴合实际应用。

《SQL必知必会》

理由：有基础的可以把这本书当作一本字典来使用，遇到问题了，可以查找对应的内容。

3、业务知识

电商行业：《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》

游戏行业：《游戏数据分析实战》

网站：《网站分析实战》

HR行业 《人力资源与大数据分析》

金融行业：《消费金融真经：个人贷款业务全流程指南》

其他行业：国外作者肖恩的《增长黑客》

关于入门数据分析行业可以看哪些书，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

D. 自学数据分析需要看哪些书的

第一大类：理论类。 理论层面的书籍，比如《大数据时代》 、《数据之巅》 。

第二大类：技术类。 技术层面的书籍，比如《Hadoop技术内幕》系列。这一类的书籍，主要是指系统技术类，在构建大数据系统时，系统如何运作，各系统组件的设计目标、框架结构、适用场景、工作原理、运作机制、实现功能等等。这类书籍，适合于IT系统部，开发部的技术人员。他们需要明白系统的运作机制，利用系统来实现大数据的应用开发，以及系统运维优化等。

第三大类：应用类。 应用层面的书籍，比如《数据挖掘技术》 、《基于SPSS的数据分析》等等。 这一类的书籍，主要是指应用技术类，告诉你如何应用工具和方法，从海量数据中提取有用的信息，来解决真实的业务问题。这类书籍，适合于业务部门、市场营销部门及与业务结合比较紧密的人员。他们更关注业务问题的解决，围绕业务问题来构建分析和解决方案。