大数据分析师必读书推荐

本篇文章给大家分享大数据分析师必读书推荐，以及大数据分析师相关书籍对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、数据分析师初学者要看什么教材?
• 2、数据分析及挖掘,有什么好书推荐吗?
• 3、如果想成为一个数据分析师,需要哪些技能
• 4、如何快速入门成为厉害的数据分析师,一份完整书单
• 5、想成为数据分析师学习流程是怎样的?

数据分析师初学者要看什么教材?

适合对数据分析的入门者，对数据分析没有整体概念的人，常见于应届毕业生，经验尚浅的转行者。①深入浅出数据分析：HeadFirst 类的书籍，一向浅显易懂形象生动，可以对分析概念有个全面的认知。

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。

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***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。

sql数据库等相关书籍教材，基本上这些书名都有对应的书，所以这些是必须要学习的。其次是软件操作知识，spss、modeler、sas、eviews、stata等 常规的统计与数据挖掘软件等，软件是将上述知识进行操作转化的，基本上统计学或数据挖掘中的原理知识都可以在这些软件中找到对应的命令。

数据分析师学习的课程大致分为三类：计算机科学、统计学和领域专业知识。初学者应掌握基础工具和业务知识，职业发展可深入算法等相关技术。计算机科学课程内容包括：计算机科学与编程入门（使用Python），涵盖计算机软件和硬件系统工程、算法简介、人工智能等。

数据分析及挖掘,有什么好书推荐吗?

1、集体智慧编程（豆瓣）这本书是学习数据分析、数据挖掘和机器学习的入门必读书籍。作者通过实际例子介绍机器学习和数据挖掘中的算法，浅显易懂，还有可执行的Python代码。这本书适合有一定基础的读者，阅读难度中等。

2、《深入浅出数据分析》，深入浅出系列，看完这本书，你对数据分析就有了一个大概的认知了。《谁说菜鸟不会数据分析》，两种，小黄书和小蓝书，讲解了一些常见的业务场景以及分析方法，能够让你对职场有一定了解。《统计数字会撒谎》，本书浅显易懂，除了让你了解统计真相外，很多东西还是可以借鉴的。

3、《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。

4、《Python数据分析与挖掘实战》介绍了使用Python进行数据挖掘的详细案例，数据和代码都可以下载，作为机器学习的进阶学习是不错的选择（这本书也用对应的R语言和Matlab 版本）。《Python Cookbook》很厚的一本书，可以作为Python语法查询手册。

5、Python数据分析与挖掘实战：本书的基础部分介绍的详细且全面，是一本Python入门书，在后段中的Demo也很贴近实战，并且介绍了使用Python进行数据挖掘的详细案例，数据和代码都可以下载，有极强的实用性。

6、通过什么方式去量化这个目标（战役/立项的形式通过一定周期去解决问题），最后验证结果是否起到了帮助（MVP验证解决方案可行性），等等这一系列。这其实不仅仅只是一本对数据分析有帮助的书了，它同时也是可以成为产品经理日常工作中的一套方***。所以我推荐这本书值得各行各业的PD去看。

如果想成为一个数据分析师,需要哪些技能

首先是业务理解，熟悉行业和公司业务流程，具有独到见解。其次，管理理论知识对于数据分析框架搭建和建议提出至关重要。再者，掌握数据分析基本原理与方法，如对***析、分组分析、交叉分析等。工具方面，熟悉常用数据分析工具，如EXCEL、ACCESS、SPSS等。最后，图表设计技能，有效表达分析观点，使结果一目了然。

数据库语言也是数据分析师的重要技能之一。你需要熟悉Linux操作系统及至少一种脚本语言，如Shell、Perl、Python，并掌握C/C++、Java中的一种，尤其是有分布式平台开发经验者更佳。此外，掌握SQL基本操作，熟悉MySQL、PostgreSQL、SQL Server等数据库原理，能够熟练应用MySQL的select、update等SQL语句。

数据分析师可以分为技术型和业务型两大类。首先，无论是哪一类，学习基础的数学和统计知识是必不可少的。这包括概率论、统计学和数据挖掘等相关知识。读者可以找到相应的书籍进行学习，如《概率论与数理统计》、《数据挖掘导论》等。其次，熟练掌握多种数据分析软件也是非常重要的。

数据分析师需要具备广泛的知识和技能。首先，他们应拥有数学、统计学、数量经济学或相关工学领域的本科或硕士学历，这为他们提供了坚实的理论基础。数学背景不仅是数据分析师的基础，还能够帮助他们更好地理解复杂的统计模型。熟练掌握数据分析软件是数据分析师的重要技能之一。

专业技能要求 统计知识：数据分析师应具备统计学基础知识，了解各种数据收集、处理和分析的方法。 数据分析工具：熟练掌握数据分析工具如Excel、Python等，并能运用相关数据分析库进行数据处理和建模。

如何快速入门成为厉害的数据分析师,一份完整书单

1、如果，你已经是一个从业者。要想跨入数据分析师，也许很多情况下你只能从“工人”做起（这意味着在很大长一段时间内，你的工作内容都可能比较枯燥，做的也都是没有“技术”含量的内容），但当你慢慢成为“熟练工”时，随着行业知识和技能的积累，你也会走上“数据设计师”之路。

2、IT互联网数据中心：专注于互联网数据研究、IT数据分析的中文平台，提供互联网咨询机构数据与权威信息。书单篇 《大衰退》：系统解读宏观经济，提供经济衰退与金融危机的深刻见解，被奉为必读书籍。

3、Pandas的loc和iloc函数提供了数据操作和索引的强大工具。熟练掌握loc和iloc将帮助数据科学家和分析师充分利用pandas的潜力，并提高从大型数据集中获取见解的能力。

4、就业、***、歧视等，提高决策质量。《半小时***经济学》- 陈磊。本书通过***和段子，将经济学原理与生活常识结合，以幽默易懂的方式解析经济学原理，如人口与经济关系、借贷、货币起源等。以上图书涵盖了从入门到进阶的经济学知识，旨在帮助读者理解经济学在日常生活中的应用，提高分析问题的能力。

5、对于新闻专业学生和数据新闻爱好者，深入学习和实践成为关键。以下，我们为您精选九本数据新闻领域的必读书籍，帮助您开启数据新闻之旅。即将出版 把数据作为方法这本书以实用与学术并重，系统讲解数据新闻的选题、数据分析、文案写作与设计，以实例和理论结合，展现数据叙事的魅力。

想成为数据分析师学习流程是怎样的?

第一步，学习并熟练使用数据分析工具，如Excel、SQL和Python等。这些工具是数据分析的基础，掌握它们能大幅提升工作效率。第二步，深入理解统计学和数据分析的基本概念。理论知识是实践的基石，有助于更准确地处理数据，做出有意义的分析。

成为数据分析师的新人，通常需要至少一年的时间来积累必要的技能。在这一过程中，初学者首先需要掌握数据处理的基本知识，比如熟悉简单的SQL语句，能够进行数据的增删改查操作。此外，掌握Excel的使用对于数据展现和图表绘制也是必不可少的。接着，学习统计分析原理是另一个重要的环节。

总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具 学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计 你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识。

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。

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