深入浅出数据分析 _生活经验

熟练运用WROD ， EXCEL进行数据分析，图表制作、POWERPOINT演示，制作等办公软件；熟悉电脑应用Skillfully use WROD, EXCEL data analysis, diagram production, POWERPOINT presentations, production and other office software; Familiar with computer application

Excel软件是一个什么类型的办公软件？电子表格类型办公软件。
Microsoft Excel是微软公司的办公软件Microsoft office的组件之一，是由Microsoft为Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑而编写和运行的一款试算表软件。Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。

办公软件都包括什么？是做什么用的呢？我如果都学会了，能做什么工作？常用的办公软件指的是Microsoft Office系列软件。这套系列软件包：excel、word，PowerPoint、access ， outlook等系列组件。其中word用于文字处理，excel用于数据分析，access用于数据存储，PowerPoint用于演示和简单的图片处理。outlook是邮件处理。办公软件的应用范围很广，小到店铺，大到工厂，office无所不在。办公文员常用word进行文本处理，写通知，记录会议纪要，整理文档。excel用于数据整理，财务分析，前景预测，access是小型桌面数据库，对于数据存储和处理效率是excel的很多倍。PowerPoint的应用范围也很广，现在新兴了一个职业叫PPT设计师，有很多人通过卖PPT模板并获得了不过的收益。
Office系列软件很强大，能掌握并熟练运用其中一门就可以使你受益无穷。

excel办公软件怎样制access:用来创建数据库。excel：主要用于制作能够进行数据分析、计算的电子表格。infoth：设计和填写动态表单。outlook：管理电子邮件。powerpoint：制作幻灯片。publisher：制作海报、小册子、名片、新闻稿等。包括word在内共7项办公软件。各有各的用处。

办公室文员主要用的是那些办公软件?办公自动化离不开办公软件，你们平时常用的办公软件都有哪些？
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分析方法的作品目录Preface1 Preliminaries1.1 The Logic of Quantifiers1.1.1 Rules of Quantifiers1.1.2 Examples1.1.3 Exercises1.2 Infinite Sets1.2.1 Countable Sets1.2.2 Uncountable Sets1.2.3 Exercises1.3 Proofs1.3.1 How to Discover Proofs1.3.2 How to Understand Proofs1.4 The Rational Number System1.5 The Axiom of Choice2 Construction of the Real Number System2.1 Cauchy Sequences2.1.1 Motivation2.1.2 The Definition2.1.3 Exercises2.2 The Reals as an Ordered Field2.2.1 Defining Arithmetic2.2.2 The Field Axioms2.2.3 Order2.2.4 Exercises2.3 Limits and Completeness2.3.1 Proof of Completeness2.3.2 Square Roots2.3.3 Exercises2.4 Other Versions and Visions2.4.1 Infinite Decimal Expansion2.4.2 Dedekind Cuts2.4.3 Non-Standard Analysis2.4.4 Constructive Analysis2.4.5 Exercises2.5 Summary3 Topology of the Real Line3.1 The Theory of Limits3.1.1 Limits, Sups, and Infs3.1.2 Limit Points3.1.3 Exercises3.2 Open Sets and Closed Sets3.2.1 Open Sets3.2.2 Closed Sets3.2.3 Exercises3.3 Compact Sets3.3.1 Exercises3.4 Summary4 Continuous Functions4.1 Concepts of Continuity4.1.1 Definitions4.1.2 Limits of Functions and Limits of Sequences4.1.3 Inverse Images of Open Sets4.1.4 Related Definitions4.1.5 Exercises4.2 Properties of Continuous Functions4.2.1 Basic Properties4.2.2 Continuous Functions on Compact Domains4.2.3 Monotone Functions4.2.4 Exercises4.3 Summary5 Differential Calculus5.1 Concepts of the Derivative5.1.1 Equivalent Definitions5.1.2 Continuity and Continuous Differentiability5.1.3 Exercises5.2 Properties of the Derivative5.2.1 Local Properties5.2.2 Intermediate Value and Mean Value Theorems5.2.3 Global Properties5.2.4 Exercises5.3 The Calculus of Derivatives5.3.1 Product and Quotient Rules5.3.2 The Chain Rule5.3.3 Inverse Function Theorem5.3,4 Exercises5.4 Higher Derivatives and Taylor's Theorem5.4.1 Interpretations of the Second Derivative5.4.2 Taylor's Theorem5.4.3 L'HSpital's Rule5.4.4 Lagrange Remainder Formula5.4.5 Orders of Zeros5.4.6 Exercises5.5 Summary6 Integral Calculus6.1 Integrals of Continuous Functions6.1.1 Existence of the Integral6.1.2 Fundamental Theorems of Calculus6.1.3 Useful Integration Formulas6.1.4 Numerical Integration6.1.5 Exercises6.2 The Riemann Integral6.2.1 Definition of the Integral6.2.2 Elementary Properties of the Integral6.2.3 Functions with a Countable Number of Discon-tinuities6.2.4 Exercises6.3 Improper Integrals6.3.1 Definitions and Examples6.3.2 Exercises6.4 Summary7 Sequences and Series of Functions7.1 Complex Numbers7.1.1 Basic Properties of C7.1.2 Complex-Valued Functions7.1.3 Exercises7.2 Numerical Series and Sequences7.2.1 Convergence and Absolute Convergence7.2.2 Rearrangements7.2.3 Summation by Parts7.2.4 Exercises7.3 Uniform Convergence7.3.1 Uniform Limits and Continuity7.3.2 Integration and Differentiation of Limits7.3.3 Unrestricted Convergence7.3.4 Exercises7.4 Power Series7.4.1 The Radius of Convergence7.4.2 Analytic Continuation7.4.3 Analytic Functions on Complex Domains7.4.4 Closure Properties of Analytic Functions7.4.5 Exercises7.5 Approximation by Polynomials7.5.1 Lagrange Interpolation7.5.2 Convolutions and Approximate Identities7.5.3 The Weierstrass Approximation Theorem7.5.4 Approximating Derivatives7.5.5 Exercises7.6 Eouicontinuity7.6.1 The Definition of Equicontinuity7.6.2 The Arzela-Ascoli Theorem7.6.3 Exercises7.7 Summary8 Transcendental Functions8.1 The Exponential and Logarithm8.2 Trigonometric Functions8.3 Summary9 Euclidean Space and Metric Spaces9.1 Structures on Euclidean Space9.2 Topology of Metric Spaces9.3 Continuous Functions on Metric Spaces9.4 Summary10 Differential Calculus in Euclidean Space10.1 The Differential10.2 Higher Derivatives10.3 Summary11 Ordinary Differential Equations11.1 Existence and Uniqueness11.2 Other Methods of Solution11.3 Vector Fields and Flows11.4 Summary12 Fourier Series12.1 Origins of Fourier Series12.2 Convergence of Fourier Series12.3 Summary13 Implicit Functions, Curves, and Surfaces13.1 The Implicit Function Theorem13.2 Curves and Surfaces13.3 Maxima and Minima on Surfaces13.4 Arc Length13.5 Summary14 The Lebesgue Integral14.1 The Concept of Measure14.2 Proof of Existence of Measures14.3 The Integral14.4 The Lebesgue Spaces L1 and L214.5 Summary15 Multiple Integrals15.1 Interchange of Integrals15.2 Change of Variable in Multiple Integrals15.3 SummaryIndex逻辑意义上的分析方法：分析与综合是哲学、心理学中探讨的较为深透的方法。在这里，主要从逻辑学的角度加以认识。1.什么是分析所谓分析，就是把对象的整体分解为各个部分加以考察的方法[1] 。客观事物整体与部分的关系是分析方法的客观基础。整体是由它的各个组成部分构成的，客观事物在一定条件下分解为它的各个组成部分，事物的各种属性、方面或关系从不同方面表现了事物的整体性。人的大脑所具有的分析功能是分析的主观条件。客观事物的多方面属性的信息通过不同的感官渠道接收；人的思维能够把这些信息分成更细小的单元。客观事物的可分性和人脑的分析功能使分析方法成为人们劳动实践的方法和思维方法。人类最初在取食野果、解剖野兽、分食兽肉等劳动过程中，就学会了分析。恩格斯指出：“一个果核的剖开已是分析的开端。”[2]人们在劳动中对客观对象的分析现象，以携带信息的形象反映到思维中，导致了思维对形象的分析。思维中的分析是由想象完成的。在想象中，把一个事物的整体分为若干部分、把一个过程分为若干阶段、把一个系统分成若干个子系统或要素等等都属于分析。分析方法是思维常用的方法，但是作为思维科学的逻辑学长期以来没有将这种思维方法纳入自己的研究范围。亚里士多德的传统逻辑主要关注“s是p”这样的直言判断，较少顾及其他命题；现代逻辑着眼于各种逻辑形式的构造，但却没有构造出分析方法的逻辑形式。因此，逻辑学还不能解释由分析所构成的思维现象。由分析所构成的命题在日常思维和语言中都是大量存在的。例如，“一米是三尺”就是一个由分析所构成的命题。它应当解释为：一米可以分成三个一尺或一米由三个一尺构成。数学中，与之类似的如“5=3+2”、“6=3×2”等也都是由分析所构成的命题。从中不难看出，数学中，加、减、乘、除、乘方、开方的运算，都是分析方法和与之相对应的综合方法的运算。人类的思维实践创造了众多的分析方法，这些分析方法可以从不同的角度进行分类。逻辑学上区分了分解与划分。（1）分解分解是对具体事物的分析。将事物的“一个整体分成它的各个组成部分”[3]就是分解。分解是生活实践中用得最多的分析。其中又有静态分析和动态分析的区分。将一个处于相对静止状态中的对象整体分解为部分，称为静态分析，也称横向分析。例如，把完整的动物机体分解为它的器官、组织、细胞等便是静态分析。事物都是运动变化的。一个事物运动变化的过程也可以看作一个整体。将一个事物运动变化的过程分为时间上的各个阶段，称为动态分析，也称纵向分析。列宁说过：“如果不把不间断的东西割断，不使活生生的东西简单化、粗造化，不加以割碎，不使之僵化，那么我们就不能想象、表达、测量、描述运动。”例如，把恒星演化的全过程分解为引力收缩阶段、主序星阶段、红巨星阶段和高密恒星阶段，就属于动态分析。此外，还有定性分析与定量分析的区分。定性分析是对事物的质的分析，确定事物具有或不具有某种属性，指明事物是什么或不是什么。例如，苹果的形状是圆的、颜色是红的、味道是酸的，便属于这种类型。这种对于事物属性的分析与抽象存在密切的关系。事物的某一属性一旦被分离出来，抽象就开始了。定量分析是对事物的量的分析，包括对事物组成成分的数量、事物发展的数量分析。例如，通过对水的定量分析，可以得知水是由两个氢原子与一个氧原子构成，在摄氏0度到100度之间保持液体状态。无论是静态分析、动态分析，还是定性分析、定量分析，都能作深层次的分析。将事物构成的复杂系统分解为各个因素、方面、属性或子系统，称为系统分析。如进行一项复杂的工程建设，事先需要分析它的各个组成部分，还要分析各个部分相互联系、相互作用的特点，它的功能特点，它在各种外界条件作用下所表现出来的特点等等，如此才能为工程设计提供各方面的依据。（2）划分划分是逻辑学上对概念的分析。传统逻辑一般认为，划分是明确概念外延的逻辑方法，只涉及概念的外延。这种看法是有片面性的。斯多葛学派早就认识到，可以根据一定的质进行划分，例如将东西划分为好的、不好的。这种划分显然是内涵上的划分。事实上，划分任何概念都要以一定的属性作根据，这就意味着首先对概念的内涵作出分析，然后协同分析概念的相应外延。例如“人”这一概念，其内涵以性别为根据，分析为“男性”与“女性” ，相应的外延分析为“男人”与“女人”，从而实现了对“人”这一概念的划分。所以，划分也是一种系统分析，只不过是对概念结构系统中的内涵与外延所作的协同分析。“划分必须是相称的”的规则，正是“整体等于部分之和”这一分析原理的运用。除此之外，对命题也可以进行分析。例如，全称命题由单称命题构成，因而可以分析出一个个单称命题。演绎推理由一般推出个别，由全称命题推导单称命题来，实际上是对命题的一种分析运用。关于这一论题将在“演绎方法”一文中阐述。这些不同名目的分析都是对事物整体的不同角度、不同方式、不同程度的分析。2.分析所构成的逻辑关系事物的整体都是有机的构成，事物内部中各个部分之间的联系是错综复杂的。思维中的分析是对事物反映到人脑中的信息所作的分析，因此能够不为事物构成的有机性和复杂性所困。在那里，任何难以分解的复杂事物都可以轻而易举地加以分析。例如，一个人的机体可以分析为五官、四肢，分析为骨骼系统、肌肉系统、神经系统、血液系统等等；“一尺之棰，日取其半，万世无竭”，可以分析到分子、原子或更细小的粒子。思维的无形之刀在分析这些事物时，不会掉下一滴血液，不会散落一点渣沫，不会损失任何信息。被分析的部分也很容易综合还原，且不留下任何痕迹。逻辑学在考察思维的分析时，也不再考虑事物构成的有机性与复杂性，它只考虑分析所构成的纯粹的逻辑关系，就像物理学研究运动规律时不考虑摩擦一样。分析所得到的纯粹逻辑关系是整体与部分的关系。被分析对象的整体称之为分析的母项，分析所得到的部分称之为分析的子项。在《想象的逻辑作用》[4]一文中曾经提出，一个事物的整体无论做何种方式、何种角度、何种程度的分析，它所造成的整体与部分的逻辑关系都是一致的，即：整体等于部分之和，或者母项等于子项之和。一个人的身体等于他的各部分肢体之和，一个水分子等于两个氢原子与一个氧原子之和，一个集合等于它的元素之和，一个概念的外延等于它的各个子概念外延之和。用逻辑形式表示，即:s=a+b+c+n其中a、b、c是对象整体s中分析出来的确定部分，n是s中除a、b、c之外的其余部分。公式所体现的关系，是分析方法所构成的基本关系，在逻辑中属于比较关系中的等于关系，其命题属于相等关系的命题，并服从相等关系的逻辑运算。任何名目的分析都服从整体等于部分之和的规律。
深入浅出数据分析的内容简介《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；正文以后，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《深入浅出数据分析》目标知识以外，为读者搭建了走向下一步深入研究的桥梁。《深入浅出数据分析》构思跌宕起伏，行文妙趣横生，无论读者是职场老手，还是业界新人；无论是字斟句酌，还是信手翻阅，都能跟着文字在职场中走上几回，体味数据分析领域的乐趣与挑战。
自学数据分析需要看哪些书的一、整体了解数据分析——5小时
新人们被”大数据“、”人工智能“、”21世纪是数据分析师的时代“等等信息吸引过来，立志成为一名数据分析师，于是问题来了，数据分析到底是干什么的?数据分析都包含什么内容?
市面上有很多讲数据分析内容的书籍，在此我推荐《深入浅出数据分析》，此书对有基础人士可称消遣读物，但对新人们还是有一定的作用。阅读时可不求甚解，重点了解数据分析的流程、应用场景、以及书中提到的若干数据分析工具，无需纠结分析模型的实现。5个小时，足够你对数据分析工作建立初步的印象，消除陌生感。
二、了解统计学知识——10小时
15个小时只够你了解一下统计学知识，作为入门足够，但你要知道，今后随着工作内容的深入，需要学习更多的统计知识。
本阶段推荐书籍有二：《深入浅出统计学》《统计学：从数据到结论》，要了解常用数理统计模型(描述统计指标、聚类、决策树、贝叶斯分类、回归等)，重点放在学习模型的工作原理、输入内容和输出内容，至于具体的数学推导，学不会可暂放一边，需要用的时候再回来看。
三、学习初级工具——20小时
对于非技术类数据分析人员，初级工具只推荐一个：EXCEL 。推荐书籍为《谁说菜鸟不会数据分析》，基础篇必须学习，提高篇不一定学(可用其他EXCEL进阶书籍) ，也可以学习网上的各种公开课。
本阶段重点要学习的是EXCEL中级功能使用(数据透视表，函数，各类图表适用场景及如何制作)，如有余力可学习VBA 。
四、提升PPT能力——10小时
作为数据分析人员，PPT制作能力是极其重要的一项能力，因此需要花一点时间来了解如何做重点突出，信息明确的PPT，以及如何把各类图表插入到PPT中而又便于更新数据。10个小时并不算多，但已经足够(你从来没做过PPT的话，需要再增加一些时间) 。具体书籍和课程就不推荐了，网上一抓一大把，请自行搜索。
五、了解数据库和编程语言——10小时
这个阶段有两个目标：学习基础的数据库和编程知识以提升你将来的工作效率，以及测试一下你适合学习哪一种高级数据分析工具。对于前者，数据库建议学MySQL(虽然Hadoop很有用但你不是技术职位，初期用不到) ，编程语言建议学Python(继续安利《深入浅出Python》，我真没收他们钱……) 。数据库学到联合查询就好，性能优化、备份那些内容用不到;Python则是能学多少学多少。
六、学习高级工具——10小时
虽然EXCEL可以解决70%以上的问题，但剩下30%还是需要高级工具来做(不信用EXCEL做个聚类) 。高级分析工具有两个选择：SPSS和R 。虽然R有各种各样的好处，但我给的建议是根据你在上一步中的学习感觉来定学哪一个工具，要是学编程语言学的很痛苦，就学SPSS，要是学的很快乐，就学R 。不管用哪一种工具，都要把你学统计学时候学会的重点模型跑一遍，学会建立模型和小幅优化模型即可。
七、了解你想去的行业和职位——10+小时
这里我在时间上写了个”+“号，因为这一步并不一定要用整块时间来学习，它是贯穿在你整个学习过程中的。数据分析师最需要不断提升的能力就是行业和业务知识，没有之一。你将来想投入哪个行业和哪个职位的方向，就要去学习相关的知识(比如你想做网站运营，那就要了解互联网背景知识、网站运营指标体系、用户运营知识等内容) 。
八、做个报告——25小时
你学习了那么多内容，但现在出去的话你还是找不到好工作。所有的招聘人员都会问你一句话：你做过哪些实际项目?(即使你是应届生也一样) 如果你有相关的项目经验或者实习经验，当然可以拿出来，但是如果没有，怎么办?答案很简单，做个报告给他们看，告诉招聘者：我已经有了数据分析入门级(甚至进阶级)职位的能力。同时，做报告也会是你将来工作的主要内容，因此也有可能出现另外一种情况：你费尽心血做了一个报告，然后发现这不是你想要的生活，决定去干别的工作了……这也是件好事，有数据分析能力的人做其他工作也算有一项优势。

推荐一本关于大数据，数据分析类似的书籍1、《Hadoop权威指南》
现在3.1版本刚刚发布，但官方并不推荐在生产环境使用。作为hadoop的入门书籍，从2.x版本开始也不失为良策。
本书从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。刚刚更新的版本中，相比之前的版本增加了介绍YARN , Parquet , Flume, Crunch , Spark的章节，非常适合于Hadoop 初学者。
2、《Learning Spark》
《Spark 快速大数据分析》是一本为Spark 初学者准备的书，它没有过多深入实现细节，而是更多关注上层用户的具体用法。不过，本书绝不仅仅限于Spark 的用法，它对Spark 的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍，让读者能够知其然且知其所以然。
3、《Spark机器学习：核心技术与实践》
以实践方式助你掌握Spark机器学习技术。本书采用理论与大量实例相结合的方式帮助开发人员掌握使用Spark进行分析和实现机器学习算法。通过这些示例和Spark在各种企业级系统中的应用，帮助读者解锁Spark机器学习算法的复杂性，通过数据分析产生有价值的数据洞察力。

做数据分析不得不看的书有哪些数据分析热火朝天的今天，很多人表示希望通过自学了解数据分析的基本知识。想要学会数据分析并不是一件非常简单的事，需要了解多学科知识，还要熟练使用数据分析工具。例如能使用Excel、Hadoop、大数据魔镜等筛选数据、提取写信息等。那么想要学数据分析，在理论知识上又需要哪些知识？这里推荐几本书供读者参考。NO.1《谁说菜鸟不会数据分析》数据书目中的基础书籍，按照数据分析工作的完整流程进行基础讲解。书中讲解了数据分析必知必会的知识、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、数据分析报告的撰写技能以及持续的修炼。这本书形式较为活泼，读起来引人入胜。非常适合读者作为数据分析的入门书籍。NO.2《数据分析——企业的贤内助》可以作为另一个小黄书升级阅读的备选也不错。以企业经营中的案例为依托，将复杂的数据分析知识巧妙地融入其中，完整呈现数据分析项目的流程，系统阐述数据分析的专业思路、方法和技能。同样是故事和对话来引人进入场景的方式，但是要比小黄书讲的再细致一些。尤其是第二章，对于职业发展比较困惑又想从事数据分析专业的人员来说，应该有一些帮助。NO.3《数据可视化之美》这本书中，20多名可视化专家，有艺术家、设计师、评论家、科学家、分析师、统计学家等，展示了他们如何在各自的学科领域内开展项目，展示了可视化所能给我们带来的改变。让读者了解可视化工具的作用。我们能从中了解到各个领域的可视化为我们带来的方法和信息内容。NO.4《EXCEL数据处理与分析实战技巧精粹》这本书中，有详尽的实例，精彩的讲解，细致的描述，多角度的剖析，融汇Excel Home万千问题与答案，彰显Excel丰富内涵。从社区上百万提问中提炼出的实用技巧。全面直击Excel数据处理与分析精髓。涵盖主题：数据透视表、数据的输入和导入、数据整理和编辑、数据查询、常规计算分析、高级分析。Excel home是著名的华语Office技术社区、资源站点，微软技术社区联盟成员。NO.5《深入浅出数据分析》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；正文以后，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。

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做数据分析不得不看的书有哪些？入门篇
1.入门技术篇：
对于初入门的你，首先需要掌握数据分析的思路、方法和流程，思路是灵魂。然后根据业务疏通这些知识，做出严谨商务的分析报告。
书籍推荐：
a.《谁说菜鸟不会数据分析》
谁都需要看的经典入门书，涵盖了一到两年的数据分析人员的大部分工作，包括excel技巧、可视化入门、数据分析方法、数据分析方法论、数据处理入门等。
隔段时间翻一翻，温故而知新，理解会更深刻。
b.《左手数据，右手图表》
这本书主要是excel的进阶技巧，主要围绕业务，学习制作动态图表，对excel技能提升有很大帮助。
书中大篇幅都是案例，会设计可视化的知识，如何选用图表，模仿着做一遍会有很大提升。
工具推荐：Excel/WPS
此阶段主要熟悉常用工具的技能，不只是简单的做表做图，还要会用excel的VLOOKUP函数，IF语句等等
2.入门业务篇：
各数据产品论坛&案例（强烈推荐）
个人认为学习和成长最快的方式之一，是去看各个数据软件的帮助文档和产品论坛，因为这些都是写给他们的客户的，所以通俗易懂，又有案例，又有分析思路，从效果来看，实战经验要比书籍好一些。
书籍推荐：
a.《数据分析，企业的贤内助》
类似洗脑式的书籍（无贬义），以场景和案例入手，站在企业角度、业务角度来叙述数据分析的重要性，挺有道理的，能让你更加坚定数据分析这条路。
详细描述了数据分析的整个流程，从方案确定、数据采集、处理、分析、呈现有全面展示。
b.《精益数据分析》
主要讲了不同的公司怎么样用数据搭建分析框架，能够将不同的指标运用到现实，对于道德问题提供解决方案。
工具推荐：数据库（SQL、My sql等等），报表工具、一些OA、CRM业务系统
数据库的知识必不可少，Select相关的语句以及where，group by等函数都要会。每个公司的数据库都不同，可做调整。
数据分析为业务服务，日常工作都会接触各类系统，这些系统会自带数据分析呈现功能，不难学，比如常用的报表FineReport，了解即可，深入学习也可挖到精髓。
高级篇：
当进入高级的时候，这个时候看书已经很之前有了很大的变化：
并不是看单本书，而是学会快速的看书，因为每本书中可能只有几个模型或者几个点对你有借鉴，那么只精读那几处，速读其他部分。
要有自己的理论框架，也就是学会业务建模。
要看业务书，并且能够把业务书的知识，固化成可以量化、可以监控的数据模型，和流程模型；这个是高级别很重要的一点，因为要能够快速的切入一个领域，并且能够用数据找到可以优化的办法。
1、用户和整体框架
《增长黑客》:创业公司的用户与收入增长秘籍。
这本书偏互联网一些，但是顺着同样的思路，去分析每个阶段的用户，并进行运营。
2、数据化运营
《数据化管理》：洞悉零售及电子商务运营。
如果你的数据分析站到了一定高度，尤其是管理，强烈推荐看。能够把数据化管理推行下去，能够帮助提升公司整个的管理水平，也是数据部门对公司的贡献之一。
3、商品管理的书
《品类管理》:教你如何进行商品梳理。
零售业是数据分析应用的大行业，这本书集合了很多传统零售业的经验，从里面学到很多分析模型。
4、大数据
《决战大数据》：大数据的关键思考
作者是淘宝大数据专家-车品觉，淘宝大数据不是盖的。
5、供应链
《供应链管理》：高成本、高库存、重资产的解决方案，刘宝红。
他的书可以多看几本，每本都是一边看一边抹眼泪，满满的都是踩过的坑。
6、其他专业书
这个就不多推荐了，关于业务，自然是懂得越多越好。

做数据分析不得不看的书有哪些建议先看下《大数据时代》这本书，了解下当下的数据分析环境基础知识：统计学、数据挖掘、机器学习等软件的话：excel、spss、r语言都可以，从前到后，专业程度不断提升然后就要看你具体分析的时哪个行业的数据，想要做好数据分析，对业内知识了解得要非常透彻，这样有助于你做出正确的判断希望对你有帮助
做数据分析不得不看的书有哪些一、数据分析入门：
《Head First Data Analysis》链接：深入浅出数据分析、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、数据整理技巧一一讲到。图比较多，适合入门。
《Head First Statistics》
推荐理由同上，适合入门者的经典教材。

《R in Action-Data Analysis and Graphics with R》链接：

R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，用于统计计算和统计制图。这本书从实用的统计研究角度逐例分析R在数据处理、模型构建、以及图形操作上的由浅入深的结合，堪称经典。

《数据之魅-基于开源工具的数据分析》链接：数据之魅
作者是华盛顿大学理论物理学博士。这本书是数据分析的经典之一，包含大量的R语言模拟过程及结果展示，例举了很多数据分析实例和代码。

《数据挖掘-市场营销、销售与客户关系管理领域应用》链接：数据挖掘技术
作者是Data Miners的创办人，有二十多年的营销和客户关系管理结合数据挖掘的经验。详细介绍了作为一个数据挖掘团队需要的知识体系，包括数据库、SAS使用、统计学、机器学习、数据可视化、如何访问用户收集需求、如何写论文与沟通等等。有条件的建议看英文原版。

《Data Analytics for Beginners: Basic Guide to Master Data Analytics》

入门五星推荐。里面很多图表实例，手把手教你如何EXCEL画图，对各种知识点（平均值，模式，中值，方差，标准偏差）的讲解相当的到位，比起大学里的各种课本靠谱。

先把这些花时间啃啃，数据分析的理论部分就基本入门了，根据实际情况还需要结合你的业务需求来进行系统的学习。

二、数据分析进阶：

《Doing Data Scienc》
作者Cathy O’Neil是哈佛大学的博士，MIT的数据博士后，曾今作为一名Quant在对冲基金D.E. Shaw 工作，目前是一家纽约初创公司的Data scientist。这本书需要有一定的编程和理论基?。?作为入门教材来说有点难，虽然只有400来页，但是涉及的知识点很全面。每一章节的核心内容都附有编程案例， R/Python/Shell三种语言任君挑选。

《Python for Data Analysis》
Python数据分析必看，适合入行不久的数据分析师。作者有多年的Python数据分析工作经验，对各种Pyhon包iPython，NumPy，pandas，matpotlib等有着很深的理解。看完这本，敲完代码， Python数据分析就算入行了。

《Data Science for Business》
很多牛人为之作序，数据科学如何与商业结合，相信这本书会给你一些启发。

《Python Data Science Handbook》
2016年6月出版的，500页保质保量，作者（Jake VanderPlas）是华盛顿大学电子科学研究所的高级数据科学研究员，研究领域包括天文统计学、机器学习和可扩展计算。书的前半部分介绍了用于数据分析和一般的科学计算的基本Python库，后面从实际应用的角度使用Python库scikit-learn开始机器学习实践。适合有一定Python基础人（或者R基?。?，并且想学习如何使用Python进行数据分析的人。

《Storytelling with Data》
作者Cole NussbaumerKnaflic，私募分析师，前Google人力分析团队总监。本书展示了如何高效率展示量化资讯，如何用丰富的资料讲故事。Google内部的数据可视化课程讲师，之前也在Maryland Institute College of Art兼职讲师。如果你想知道如何以图叙事，这边好书不容错过。

如何自学成为数据分析师数据分析师的基本工作流程：1.定义问题确定需要的问题，以及想得出的结论。需要考虑的选项有很多，要根据所在业务去判断。常见的有：变化趋势、用户画像、影响因素、历史数据等。2.数据获取数据获取的方式有很多种：一是直接从企业数据库调?。?需要SQL技能去完成数据提取等的数据库管理工作。二是获取公开数据，政府、企业、统计局等机构有。三是通过Python编写网页爬虫。3.数据预处理对残缺、重复等异常数据进行清洗。4.数据分析与建模这个部分需要了解基本的统计分析方法、数据挖掘算法，了解不同统计方法适用的场景和适合的问题。5.数据可视化和分析报告撰写学习一款可视化工具，将数据通过可视化最直观的展现出来。数据分析入门需要掌握的技能有：1. SQL（数据库）：怎么从数据库取数据？怎么取到自己想要的特定的数据？等这些问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基础的技能。2. excel分析师更多的时候是在分析数据，分析数据时需要把数据放到一个文件里，就是excel 。熟练excel常用公式，学会做数据透视表，什么数据画什么图等。3.Python或者R的基?。?必备项，也是加分项，在数据挖掘方向是必备项，语言相比较工具更加灵活也更加实用。4.学习一个可视化工具如果你想往更高层次发展，上面的东西顶多只占20% ，剩下的80%则是业务理解能力，目标拆解能力，根据数据需求更多新技能的学习能力。
如何学习数据分析？很多人看到了数据分析行业的火爆以及高薪工作，开始跃跃欲试想进入数据分析行业。但是不少人对于数据分析行业不是很清楚，不知道需要掌握什么相关知识以及如何学习，下面就为大家解答这个问题，大家在学习数据分析的时候一定要注意好下面提到的内容，这样才能够学好数据分析。
首先说一下数据分析总的基础知识，我们在学数据分析的基础知识需要注意好学科知识，学科知识包括很多，比如统计学、数学、社会学、经济金融、计算机等内容，下面就给大家具体讲解一下这个内容：统计学需要学习参数检验、非参检验、回归分析等知识；数学需要学习线性代数、微积分等知识；社会学主要是一些社会学量化统计的知识，如问卷调查与统计分析；还有就是一些社会学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助；如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的；从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（比如使用SQL进行查询），这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。这些专业知识不是一时半会能够全面掌握的，学习的唯一捷径就是看书、看视频讲解，看权威的书籍、看全面的知识。
然后说说软件操作，在进行数据分析工作的时候一定要会使用数据分析的工具，这样才能够提高数据分析的效率。一般数据分析软件有Microsoft Office软件，比如excel、word、powerpoint 。SPSS、SAS、R、MatlabMindManager、MindMapper等等。在此需要说明的一点是：软件只是帮助我们完成任务的工具。并不是我们只要学好的软件操作就能很好地完成任务，因为与操作相比，如何解释最后的结果要重要的多。
最后就是行业知识与工作经验：做数据分析一定得和自己所从事的行业紧密相关，不结合业务的数据分析无异于纸上谈兵。而需要要用到数据分析的行业又多的数不清，一句话，只要有数据的地方就需要有数据分析。
以上的内容就是如何学习数据分析需要注意的地方了，大家在学习数据分析的时候一定要注意好上面提到的内容，这样才能够做好数据分析的工作，希望这篇文章能够给大家带来帮助，最后感谢大家的阅读。

如何自学数据分析第一方面是数学基础，第二方面是统计学基?。?第三方面是计算机基础。要想在数据分析的道路上走得更远，一定要注重数学和统计学的学习。数据分析说到底就是寻找数据背后的规律，而寻找规律就需要具备算法的设计能力，所以数学和统计学对于数据分析是非常重要的。而想要快速成为数据分析师，则可以从计算机知识开始学起，具体点就是从数据分析工具开始学起，然后在学习工具使用过程中，辅助算法以及行业致死的学习。学习数据分析工具往往从Excel工具开始学起， Excel是目前职场人比较常用的数据分析工具，通常在面对10万条以内的结构化数据时，Excel还是能够胜任的。对于大部分职场人来说，掌握Excel的数据分析功能能够应付大部分常见的数据分析场景。在掌握Excel之后，接下来就应该进一步学习数据库的相关知识了，可以从关系型数据库开始学起，重点在于Sql语言。掌握数据库之后，数据分析能力会有一个较大幅度的提升，能够分析的数据量也会有明显的提升。如果采用数据库和BI工具进行结合，那么数据分析的结果会更加丰富，同时也会有一个比较直观的呈现界面。数据分析的最后一步就需要学习编程语言了，目前学习Python语言是个不错的选择，Python语言在大数据分析领域有比较广泛的使用，而且Python语言自身比较简单易学，即使没有编程基础的人也能够学得会。通过Python来采用机器学习的方式实现数据分析是当前比较流行的数据分析方式。对大数据分析有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看大数据分析书籍开始入门！B站上有很多的大数据教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。
如何自学数据分析?第一方面是数学基础，第二方面是统计学基础，第三方面是计算机基础。要想在数据分析的道路上走得更远，一定要注重数学和统计学的学习。数据分析说到底就是寻找数据背后的规律，而寻找规律就需要具备算法的设计能力，所以数学和统计学对于数据分析是非常重要的。

而想要快速成为数据分析师，则可以从计算机知识开始学起，具体点就是从数据分析工具开始学起，然后在学习工具使用过程中，辅助算法以及行业致死的学习。学习数据分析工具往往从Excel工具开始学起， Excel是目前职场人比较常用的数据分析工具，通常在面对10万条以内的结构化数据时，Excel还是能够胜任的。对于大部分职场人来说，掌握Excel的数据分析功能能够应付大部分常见的数据分析场景。

在掌握Excel之后，接下来就应该进一步学习数据库的相关知识了，可以从关系型数据库开始学起，重点在于Sql语言。掌握数据库之后，数据分析能力会有一个较大幅度的提升，能够分析的数据量也会有明显的提升。如果采用数据库和BI工具进行结合，那么数据分析的结果会更加丰富，同时也会有一个比较直观的呈现界面。

数据分析的最后一步就需要学习编程语言了，目前学习Python语言是个不错的选择，Python语言在大数据分析领域有比较广泛的使用，而且Python语言自身比较简单易学，即使没有编程基础的人也能够学得会。通过Python来采用机器学习的方式实现数据分析是当前比较流行的数据分析方式。

如何学习成为一名数据分析师？学习数据分析师之前，你必须清楚自己想要达成什么目标。也就是说，你想通过这门技术来解决哪些问题或实现什么计划。有了这个目标，你才能清晰地开展自己的学习规划，并且明确它的知识体系。

自学数据分析需要看哪些书的第1本《谁说菜鸟不会数据分析入门篇》
很有趣的数据分析书！基本看过就能明白，以小说的形式讲解，很有代入感。包含了数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术，很能帮我们提升职场竞争能力。找不到工作的，学好了它，自然没问题。
第2本《拯救你的Excel数据的分析、处理、展示（动画版）》
一本用手机看的Excel操作书，大部分例子都配置了二维码，手机扫扫就能看，基本上可以躺着把书学了。所有数据的分析、处理也都带了职场范例（有会计、HR、销售场景），很贴合实际。拯救我们小白的Excel，职场加薪不是梦想！
第3本《Excel图表之道：如何制作专业有效的商务图表》
职场大牛的书，教我们做图表的，好看到不能再好看。可以设计和制作达到杂志级质量的、专业有效的商务图表。相信平时我们很难做到吧，看了你就知道，也许一切没那么难。
第4本《绝了！Excel可以这样用：数据分析经典案例实战图表书》
挺好的一个系列，都是Excle常用的技巧，适合销售和HR 。也是职场故事，很接地气，带视频的，全都是Excel数据分析的常用理念和方法。
第5本《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。
第6本《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。
第7本《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。
第8本《网站分析实战》
互联网不再是网站的天下，但是移动端依旧有Web ，我们在朋友圈看到的所有H5活动、第三方内容等，都是依托网页实现。网站的数据分析依旧有存在空间，网站的数据指标还是能够指导我们运营！
第9本《深入浅出Python》
还是深入浅出系列，完全适合零基础的新人。需要注意的是，编程学习不同于其他知识，如果计算机基础不稳固，在使用中会遇到各类问题。知其然不知其所以然！
第10本《Python学习手册》
对于拥有编程基础的人，这本书系无巨细的有些啰嗦，不过对新人，可以避免不必要的坑。把它当作一本工具文档吧，当遇到不理解的内容随时翻阅。
第11本《利用Python进行数据分析》
这本书是你学习python不二之选，对着书，着重学习numpy，pandas两个包！每段代码都敲打一遍，千万行的数据清洗基本不会有大问题了。
第12本《R语言实战》
R语言的入门书籍，从数据读取到各类统计函数的使用。虽然没有涉及机器学习，依靠这本书入门R是绰绰有余了。
第13本《统计学：从数据到结论》
这本书是将R语言和统计学结合的教材，可以利用这本书再复习一遍统计知识。
第14本《深入浅出SQL》
带你进入SQL语言的心脏地带，从使用INSERT和SELECT这些基本的查询语法到使用子查询（subquery）、连接（join）和事务（transaction）这样的核心技术来操作数据库。到读完《深入浅出SQL》之时，你将不仅能够理解高效数据库设计和创建，还能像一个专家那样查询、归一（normalizing）和联接数据。你将成为数据的真正主人。
第15本《数据挖掘导论》
这本书绝对是一本良心教材，拿到手从第一章开始阅读，能看多少就看多少。但是要尽量多看点，因为此书你可能要看一辈子的～～
第16本《算法导论中文版》
本书将严谨性和全面性融为一体，深入讨论各类算法，并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。算法以英语和伪代码的形式描述，具备初步程序设计经验的人就能看懂；说明和解释力求浅显易懂，不失深度和数学严谨性。
上面的书籍都是PDF版
视频教材的有：
Python入门教程完整版（懂中文就能学会）资料
Python入门教程完整版（懂中文就能学会）视频
Mysql从入门到精通全套视频教程
8天深入理解python教程
大数据Hadoop视频教程，从入门到精通
Python就业班
Python标准库（中文版）
数学建模0基础从入门到精通，全套资源
0基础Python实战-四周实现爬虫系统
麦子学院招牌课程[明星python编程视频VIP教程][200G](价值9000元)
从零基础到数据分析师，帮你拿到年薪50万！
玮心:xccx158

自学数据分析需要看哪些书的？准备好你的决心和智商。如果只是想挣点钱，可以先看看其他的。
如果你坚持下来了，你会发现钱只是附带收获。

有没有适合自学数据分析的书推荐第一大类：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。

做数据分析不得不看的书有哪些数据分析热火朝天的今天，很多人表示希望通过自学了解数据分析的基本知识。想要学会数据分析并不是一件非常简单的事，需要了解多学科知识，还要熟练使用数据分析工具。例如能使用Excel、Hadoop、大数据魔镜等筛选数据、提取写信息等。那么想要学数据分析，在理论知识上又需要哪些知识？这里推荐几本书供读者参考。
NO.1《谁说菜鸟不会数据分析》
数据书目中的基础书籍，按照数据分析工作的完整流程进行基础讲解。书中讲解了数据分析必知必会的知识、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、数据分析报告的撰写技能以及持续的修炼。这本书形式较为活泼，读起来引人入胜。非常适合读者作为数据分析的入门书籍。
NO.2《数据分析——企业的贤内助》
可以作为另一个小黄书升级阅读的备选也不错。以企业经营中的案例为依托，将复杂的数据分析知识巧妙地融入其中，完整呈现数据分析项目的流程，系统阐述数据分析的专业思路、方法和技能。同样是故事和对话来引人进入场景的方式，但是要比小黄书讲的再细致一些。尤其是第二章，对于职业发展比较困惑又想从事数据分析专业的人员来说，应该有一些帮助。
NO.3《数据可视化之美》
这本书中，20多名可视化专家，有艺术家、设计师、评论家、科学家、分析师、统计学家等，展示了他们如何在各自的学科领域内开展项目，展示了可视化所能给我们带来的改变。让读者了解可视化工具的作用。我们能从中了解到各个领域的可视化为我们带来的方法和信息内容。
NO.4《EXCEL数据处理与分析实战技巧精粹》
这本书中，有详尽的实例，精彩的讲解，细致的描述，多角度的剖析，融汇Excel Home万千问题与答案，彰显Excel丰富内涵。从社区上百万提问中提炼出的实用技巧。全面直击Excel数据处理与分析精髓。涵盖主题：数据透视表、数据的输入和导入、数据整理和编辑、数据查询、常规计算分析、高级分析。Excel home是著名的华语Office技术社区、资源站点，微软技术社区联盟成员。
NO.5《深入浅出数据分析》
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；正文以后，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。

我想学习数据分析，但是0基础，看什么书可以快速入门?。?/h3>很多人都需要学习大数据是需要有一定的基础的，编程语言就是必备的条件之一，编程语言目前热门的有：Java、Python、PHP、C/C++等等，无论是学习哪一门编程语言，总之要精细掌握一门语言是非常必须的，我们先拿应用广泛的Java说起哦。Java的方向有三个：JavaSE、JavaEE、JavaME，学习大数据的话只需要学习JavaSE就可以了，在学习Java的时候，我们一般需要学习这些： HTML ， CSS，JS，java的基础，JDBC与数据库，JSP java web技术， jQuery与AJAX技术， Spring、Mybatis、Hibernate等等。这些课程都能帮助我们更好了解Java，学会运用Java 。再者就是Linux，大数据相关的软件基本都是在Linux运行的，所以从事大数据工作还是需要学习Linux的哦，而且能够让你迅速掌握大数据相关技术，也有很大的帮助。学习shell就能够很好的看到脚本更容易理解和配置大数据集群，对以后新出来的大数据技术学习会更快。对于零基础学习大数据的人，不管是学习哪一门语言，实战很重要，所以学习之后一定要及时运用起来，只有不断使用，才会更有经验，更能学到大数据的技巧，多联手，相信你一定可以掌握这门技术的。大数据学习路线图——让自己系统学习，知道每一个阶段的学习内容。阶段一、大数据基础——java语言基础方面（1）Java语言基础Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类（2）HTML、CSS与JavaPC端网站布局、HTML5 CSS3基础、WebApp页面布局、原生Java交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用（3）JavaWeb和数据库数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕此阶段是针对没有编程基础，或者对基础不扎实的同学一次补习，这个很重要，就像建一座大厦，这就是地基，地基不稳，就算修再高，总有一天会轰然倒塌！阶段二、Linux&Hadoop生态体系Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架这章是基础课程，帮大家进入大数据领域打好 Linux基础，以便更好地学习Hadoop、hbase、NoSQL、Spark、Storm、docker、kvm、openstack等众多课程。因为企业中无一例外的是使用 Linux来搭建或部署项目。Hadoop生态系统的课程，对HDFS体系结构和shell以及java操作详细剖析，从知晓原理到开发的项目，让大家打好学习大数据的基础。详细讲解 Mapreduce，Mapreduce可以说是任何一家大数据公司都会用到的计算框架，也是每个大数据工程师应该熟练掌握的。Hadoop2x集群搭建前面带领大家开发了大量的 MapReduce程序。大数据学习路线，一共分为这几个阶段阶段三、分布式计算框架和Spark&Strom生态体系（1）分布式计算框架Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统（某一线公司真实项目）、实战二：新浪网（www.sina.com.cn）（2）storm技术架构体系Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战Spark大数据处理本部分内容全面涵盖了 Spark生态系统的概述及其编程模型,深入内核的研究, 。不仅面向项目开发人员,甚至对于研究 Spark的学员,此部分都是非常有学习指引意义的课程。阶段四、大数据项目实战（一线公司真实项目）数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用项目练习其实是穿插课程其中的，在讲解大数据理论的同时，将实践知识穿插其中，增加学生对大数据技术的理解和应用。阶段五、大数据分析 —AI（人工智能）Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习1、Python机器学习2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目：户外设备识别分析此阶段是深入提升阶段，为学生想转行人工智能打下良好的基础，多重技能，更能大大提升就业质量。
数据分析从哪里开始入门学习，可以推荐的书有哪《深入浅出统计学》
《从零进阶！数据分析的统计基础》
《谁说菜鸟不会数据分析》
《精益数据分析》
《数据挖掘与数据化运营实战，思路、方法、技巧与应用》......

数据分析有哪些好书值得推荐？深入浅出数据分析 (豆瓣) 这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。难易程度：非常易。啤酒与尿布 (豆瓣) 通过案例来说事情，而且是最经典的例子。难易程度：非常易。数据之美 (豆瓣) 一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度：易。数学之美 (豆瓣) 这本书非常棒啦，入门读起来很不错！

有什么比较好的大数据入门的书推荐1.《大数据分析：点“数”成金》
该书向读者介绍怎样将大数据分析应用于各行各业。在中，你将了解到如何对数据进行挖掘，怎样从数据中揭示趋势并转化为竞争策略及攫取价值的方法。这些更有意思也更有效的方法能够提升企业的智能化水平，将有助于企业解决实际问题，提升利润空间，提高生产率并发现更多的商业机会。
2、《大数据时代》
《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作，本书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。《大数据时代》认为大数据的核心就是预测。大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。大数据已经成为了新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。书中展示了谷歌、微软、IBM、苹果、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们具价值的应用案例。
3、《云端时代杀手级应用：大数据分析》
《云端时代杀手级应用：大数据分析》分什么是大数据、大数据大商机、技术与前瞻3个部分。第一部分介绍大数据分析的概念，以及企业、政府部门可应用的范畴。什么是大数据分析？与个人与企业有什么关系？将对全球产业造成怎样的冲击？第二部分完整介绍大数据在各产业的应用实况，为企业及政府部门提供应用的方向。提供了全球各地的实际应用案例，涵盖零售、金融、政府部门、能源、制造、娱乐、医疗、电信等各个行业，充分展现大数据分析产生的效益。第三部分则简单介绍了大数据分析所需技术及未来发展趋势，为读者提供了应用与研究的方向。
4、《大数据互联网大规模数据挖掘与分布式处理》
《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》源自作者在斯坦福大学教授多年的“Web挖掘”课程材料，主要关注大数据环境下数据挖掘的实际算法。书中分析了海量数据集数据挖掘常用的算法，介绍了目前Web应用的许多重要话题。主要内容包括：分布式文件系统以及Map-Reduce工具；相似性搜索；数据流处理以及针对易丢失数据等特殊情况的专用处理算法；搜索引擎技术，如谷歌的PageRank；频繁项集挖掘；大规模高维数据集的聚类算法；Web应用中的关键问题：广告管理和推荐系统。

适合入门大数据的书籍有哪些？1、《Hadoop权威指南》
现在3.1版本刚刚发布，但官方并不推荐在生产环境使用。作为hadoop的入门书籍，从2.x版本开始也不失为良策。
本书从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。刚刚更新的版本中，相比之前的版本增加了介绍YARN , Parquet , Flume, Crunch , Spark的章节，非常适合于Hadoop 初学者。
2、《Learning Spark》
《Spark 快速大数据分析》是一本为Spark 初学者准备的书，它没有过多深入实现细节，而是更多关注上层用户的具体用法。不过，本书绝不仅仅限于Spark 的用法，它对Spark 的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍，让读者能够知其然且知其所以然。
3、《Spark机器学习：核心技术与实践》
以实践方式助你掌握Spark机器学习技术。本书采用理论与大量实例相结合的方式帮助开发人员掌握使用Spark进行分析和实现机器学习算法。通过这些示例和Spark在各种企业级系统中的应用，帮助读者解锁Spark机器学习算法的复杂性，通过数据分析产生有价值的数据洞察力。

如何自学成为数据分析师？数据分析最重要的可能并不是你熟悉的编程工具、分析软件，或者统计学知识，而是清楚你所使用的统计知识（统计学、计量、时间序列、非参数等等）背后的原理、假设及其局限性，知道各种数据分析工具（例如数据挖掘）能带来什么，不能带来什么，看到一组统计检验的结果你能言说什么，不能言说什么。这一切的背后，需要一套完整的「科学」逻辑框架，让你了解自己手中的工具的本质，你才能从数据中正确地发现有效的信息，而不是胡乱地使用一大堆自己都搞不清楚的工具来堆砌分析结果，这样得到分析结果不仅无用，而且有害。

知道了这些后，希望成长为数据分析师，就需要着手训练自己的能力和洞察力。既然是数据分析师，那就分别从数据和分析两方面入手。
数据当然包含了数据收集、处理、可视化等内容，每个环节对于最后的结果都有关键性的影响。其中涉及的技术性内容只是一部分而已，更重要的是你要理解数据收集（是否存在采样偏差？如何纠正或者改进？）、处理（是否有漏洞或异常情况没有考虑？）背后的逻辑。
　你要充分了解这些概念背后的逻辑、动机是什么，才能正确地根据自己的目的作出选择。
数据可视化更多的是一门艺术：如何把信息以最恰当的方式呈现给希望获得这些信息的人。首先，你要充分理解这些信息究竟是什么，有什么特点，你才能较为恰当的选择采用的可视化工具。
另外一部分就是分析。当然就是各种分析模型，还是需要了解这些模型背后的逻辑，要放到整个项目的上下文中去看，而不是单纯地在模型中看。
总而言之，理解数据以及其中的信息是非常重要的，这决定了你的分析和呈现的方法是否合适，决定了最后的结论是否可靠。
现在可以回答题主的问题了：成长为一个数据分析师，要注意理解你的知识，形成一个系统，而不是像机器人一样机械地胡乱套用模型。在这个理念下训练你的编程能力，了解你所分析对象的原理和尽可能多的细节。在这个基础上，才能谈数据分析。

想成为数据分析师学习流程是怎样的？第1本《谁说菜鸟不会数据分析入门篇》很有趣的数据分析书！基本看过就能明白，以小说的形式讲解，很有代入感。包含了数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术，很能帮我们提升职场竞争能力。找不到工作的，学好了它，自然没问题。第2本《拯救你的Excel数据的分析、处理、展示（动画版）》一本用手机看的Excel操作书，大部分例子都配置了二维码，手机扫扫就能看，基本上可以躺着把书学了。所有数据的分析、处理也都带了职场范例（有会计、HR、销售场景），很贴合实际。拯救我们小白的Excel，职场加薪不是梦想！第3本《Excel图表之道：如何制作专业有效的商务图表》职场大牛的书，教我们做图表的，好看到不能再好看。可以设计和制作达到杂志级质量的、专业有效的商务图表。相信平时我们很难做到吧，看了你就知道，也许一切没那么难。第4本《绝了！Excel可以这样用：数据分析经典案例实战图表书》挺好的一个系列，都是Excle常用的技巧，适合销售和HR 。也是职场故事，很接地气，带视频的，全都是Excel数据分析的常用理念和方法。第5本《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。第6本《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。第7本《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。第8本《网站分析实战》互联网不再是网站的天下，但是移动端依旧有Web，我们在朋友圈看到的所有H5活动、第三方内容等，都是依托网页实现。网站的数据分析依旧有存在空间，网站的数据指标还是能够指导我们运营！第9本《深入浅出Python》还是深入浅出系列，完全适合零基础的新人。需要注意的是，编程学习不同于其他知识，如果计算机基础不稳固，在使用中会遇到各类问题。知其然不知其所以然！第10本《Python学习手册》对于拥有编程基础的人，这本书系无巨细的有些啰嗦，不过对新人，可以避免不必要的坑。把它当作一本工具文档吧，当遇到不理解的内容随时翻阅。第11本《利用Python进行数据分析》这本书是你学习python不二之选，对着书，着重学习numpy，pandas两个包！每段代码都敲打一遍，千万行的数据清洗基本不会有大问题了。第12本《R语言实战》R语言的入门书籍，从数据读取到各类统计函数的使用。虽然没有涉及机器学习，依靠这本书入门R是绰绰有余了。第13本《统计学：从数据到结论》这本书是将R语言和统计学结合的教材，可以利用这本书再复习一遍统计知识。第14本《深入浅出SQL》带你进入SQL语言的心脏地带，从使用INSERT和SELECT这些基本的查询语法到使用子查询（subquery）、连接（join）和事务（transaction）这样的核心技术来操作数据库。到读完《深入浅出SQL》之时，你将不仅能够理解高效数据库设计和创建，还能像一个专家那样查询、归一（normalizing）和联接数据。你将成为数据的真正主人。第15本《数据挖掘导论》这本书绝对是一本良心教材，拿到手从第一章开始阅读，能看多少就看多少。但是要尽量多看点，因为此书你可能要看一辈子的～～第16本《算法导论中文版》本书将严谨性和全面性融为一体，深入讨论各类算法，并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。算法以英语和伪代码的形式描述，具备初步程序设计经验的人就能看懂；说明和解释力求浅显易懂，不失深度和数学严谨性。上面的书籍都是PDF版视频教材的有：Python入门教程完整版（懂中文就能学会）资料Python入门教程完整版（懂中文就能学会）视频Mysql从入门到精通全套视频教程8天深入理解python教程大数据Hadoop视频教程，从入门到精通Python就业班Python标准库（中文版）数学建模0基础从入门到精通，全套资源0基础Python实战-四周实现爬虫系统麦子学院招牌课程[明星python编程视频VIP教程][200G](价值9000元)从零基础到数据分析师，帮你拿到年薪50万！炜心:xccx158
从零起步，怎样才能成为一名数据分析师？找一个专门培训机构去学习，自己买相关书籍去看，练习题，试题去做。再去考数据分析师的报名机构去报名，参加考试，通过就可以了。

如何自学当上数据分析师【深入浅出数据分析】证书这个东西，可以说是锦上添花，技术才是硬道理，您已经开始相当数据分析师，说明您已经想的很前卫很长远了，近两年数据分析师的缺口还是蛮大的。
那么就看你是什么专业背景了，可以说，数据分析是离不开统计学的。而且还需要掌握像SPSS, SAS, Python等一到两种数据分析工具。这是最基本的。
有一本入门级的书《谁说菜鸟不会数据分析》可以看一下。
考证的话，有CDA数据分析师的资格证，是在行业比较认可的，但是需要本科以上学历或在校大学生或本科以下学历的从事数据分析相关行业一年及以上。CDA有level1，level2两个等级。他们也有比较系统的培训课程，只要认真学，考证是没问题的。