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那些看了以後大呼過癮的資料分析書

(給資料分析與開發加星標,提升資料技能

來源:簡道雲

www.zhihu.com/question/60241622/answer/581029698

問了公司做資料分析的大佬,從新手到高手,不多不少,正好10本。

一、入門的過癮是能“麻溜的一下看完”

 

1、深入淺出系列:

“HeadFirst類的書籍,一向淺顯易懂形象生動,可以對分析概念有個全面的認知。”

《深入淺出資料分析》

資料分析入門第一本。通俗簡單,卻能夠讓你對資料分析的相關概念有大致的瞭解,要去體會作者傳達出來的思想邏輯和分析原則,這對你以後的學習有很大的幫助。

《深入淺出統計學》

號稱“文科生也能看懂”的統計書。儘管閱讀容易,但所講的知識在資料分析中都是常見且必須掌握的,比如基本的統計量,基本上每個分析專案中都會用到;比如基本的概率分佈,總體與樣本的概念、置信區間、假設檢驗、回歸分析,都是關於資料分析的統計學知識。

2、《R語言實戰》

如果要用R語言做資料分析,建議讀完《深入淺出資料分析》之後,就開始讀這本。從工具的安裝,到具體分析方法在R語言中的實現,講解詳細,可操作性極強,是一本非常值得讀的資料分析書。

3、《赤裸裸的統計學》

這本書是結合生活講解統計知識,生動有趣。作者年輕時是個追求學習意義的學霸,後來自己從統計學中發掘了很多可以應用到生活的地方。

“可以避免統計學一上來就大講貝葉斯概率和隨機分析的枯燥。”

4、《利用Python進行資料分析》

最經典的資料分析書之一,其中梳理介紹的pandas、Numpy、matplotlib 等庫,應對一般的資料分析,完全足夠。

二、高階的過癮是要“硬核知識豐富到爽”

 

1、《精益資料分析》

“此書優勢在於將企業分成了幾個大的行業類別,並分門別類的講解了每個行業的商業樣式特點及分析技巧,對使用者的分析能力要求較高,且必須具備相應的業務知識。”

書中並沒有講到具體的資料分析技術,主要分析了各種產品中用到的指標、模型和“資料驅動型產品”的一些思路。

2、《The Wall Street Journal Guide to Information Graphics》

華爾街日報負責商業分析的人做的可視化指南,精華且實用。圖表製作的標桿。

3、《ggplot2:資料分析與圖形藝術》

ggplot2 是最優秀的資料分析可視化工具之一,這本書系統地講解了 ggplot2 的基本原理和具體操作,書中有大量的例子,也可以下載原始碼。更建議直接學習英文版的教材(如果英文過關的話)。

4、《資料科學實戰》

“對於做了一段時間資料分析工作的人,這無疑是進階更高維度的好書,很難有一本書,能夠讓你從簡單的資料分析平滑地過渡到機器學習和資料挖掘,這本書我認為是這方面做的最好的一本。”

這本書是資料分析和機器學習之間的橋梁。從探索性的資料分析,引出了機器學習的基本演算法:回歸分析、k近鄰、k均值,並介紹了不同應用場景中最常見的機器學習演算法。

5、《決戰大資料》

阿裡巴巴前資料副總裁車品覺所著,講解了阿裡巴巴在企業內部治理資料過程中的心得,所講“存-通-用”資料管理三板斧和“從資料化運營到運營資料”,字字珠璣,可堪借鑒。

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