从入门到精通:学习互联网数据分析书籍列表中的任何技能都有一个由浅入深的过程，数据分析也不例外。一个完整的数据分析知识体系类似于一个金字塔结构:顶层是对数据价值的认知和业务理解，中间是数据分析的方法论，底层是数据分析的解决方案或具体操作方法。我把数据分析的推荐书籍分为三个板块，方便大家循序渐进的学习。数据分析初学者版初学者版适合数据分析初学者，对数据分析没有整体概念的人，对于应届毕业生和没有经验的转行者比较常见。
这本书通俗易懂，生动形象，可以让初学者对分析的概念有一个全面的了解。《谁说菜鸟不会分析数据》:本书详细介绍了数据分析的基本方法和流程，并以Excel表格为例进行案例说明。同时，本书还介绍了数据分析在职场中的意义，可以帮助职场小白快速入门。裸统计:作者年轻时是个追求学问的学者，后来从统计中发现了很多可以应用于生活的地方。
5、数据之巅读后感细细品味一本名著，大家心里一定有很多体会。这时候你就需要认真思考一下，怎么把自己的读后感写出来。你想好怎么写你的评论了吗？下面是我给你整理的资料上面的一篇范文，仅供参考。让我们来看看。看完数据顶，一个个大数据，这几年比较流行的词汇，已经随着互联网信息技术的普及而深入人心，随着互联网对各行业各种关系的颠覆和改变而广泛普及。当越来越多的人开始推崇大数据的时候，他们只是跟风而已。
在今天的数据浪潮中，数据之巅提供了这样一个不同的视角。要理解大数据，首先要认清数据；要想搞清楚数据，首先要搞清楚数据的作用和价值。在这方面，建国200多年来一直是超级大国的美国无疑是最好的标本。说美国文明是以印刷为基础的，其实就是数据文化的基本信息可以通过纸和文字的便捷结合进行虚拟化和抽象，这种抽象很快获得了广泛的信任。
6、提高数据分析能力必读书籍推荐数据分析入门:师傅领进门，亲自实践。以下两本书是数据分析入门的必读书籍，也是为了检验你是否真的喜欢数据分析。从0到1:数据分析为什么要用简单的术语？借用一位读者的评论，“我的猫都喜欢这本书！”内容介绍以类似“张辉小说”的生动形式向读者生动展示了优秀数据分析师应该知道和应该知道的技巧；正文之后用三个附录介绍了数据分析、R tools、ToolPak工具的十个重要任务，既充分展示了目标知识，又为读者更深入的研究搭建了桥梁。
忘掉你的烦恼，这本书与现实世界紧密互动，让你不再只有枯燥的理论，还有简化的知识和复杂的概念。经典小黄皮书:谁说一个菜鸟不会分析数据就是好书，但是看完之后真的一文不值。很多人看到数据分析就望而却步，害怕门槛太高，进不了数据分析的门槛。《谁说菜鸟不会分析数据》力求让数据分析像小说一样通俗易懂，让读者在无形中学会数据分析。
7、有没有适合自学数据分析的书推荐第一类:理论类。理论类的书，比如《大数据时代》《数据之巅》。第二类:技术。技术书籍，比如Hadoop技术系列的内幕。这类书主要是指系统技术，构建大数据系统时系统是如何工作的，各系统组件的设计目标、框架结构、适用场景、工作原理、运行机制、实现功能等等。这类书适合IT系统部门和开发部门的技术人员。
第三类: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。这类书主要指的是应用技术类，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，解决现实的商业问题。这类书适合业务部门、营销部门以及与业务结合紧密的人。他们更注重解决业务问题，围绕业务问题构建分析和解决方案。
8、数据分析师必读书籍数据分析师必读书籍很多人留言让我推荐一份数据分析书籍清单，无论是假期学习还是平时都值得充电。以下是Inspirational.com搜集的数据分析师必读书籍，供大家参考。数据分析师必读书目:Excel的《谁说一个新手不会分析数据》是大家熟知的一套书，适合新手。优点是结合了数据分析，而不是简单的学习函数。学习函数适用的场景和流程比函数本身更重要。
我个人不推荐。ExcelVBA最大的优点就是适用性广。就算去其他行业的其他岗位，也离不开Excel。这时候就是为自己的工作加分的一个亮点。但在互联网行业，VBA对于数据分析师来说并不划算。这里只推荐一本书，因为上面那本我刚看了，还没看全……数据分析师必读书目:数据可视化的书不多。市场上大多以编程为主，新手和设计的教程很少。
9、有什么比较好的大数据入门的书推荐?1。《大数据分析:点石成金》你现在坐在一座金矿上。金子要么埋在备份里，要么藏在你面前的数据集里。它们是提高公司效率、拓展新业务关系、做出更直观决策的秘诀，这足以让你的企业上一层楼。你将了解如何使用、分析和操纵数据，以获得丰厚的回报。作者FrankOhlhorst积累了几十年的技术经验来写这本书。这本书介绍了如何将大数据应用到各行各业，你将学习如何挖掘数据，如何从数据中揭示趋势，如何将其转化为竞争战略，以及如何提取价值。
2.《大数据时代》是国外大数据系统研究的开山之作。本书作者维克多被誉为“大数据商业应用第一人”，曾在哈佛大学、牛津大学、新加坡国立大学等几大互联网研究中心任教。早在2010年，他就在《经济学人》上发表了一篇长达14页的关于大数据应用的前瞻性研究。书中主要讲大数据时代的变革、业务变革、管理变革。大数据时代认为大数据的核心是预测。
10、有哪些数据分析、数据挖掘的书推荐下数据分析需要对行业相关的所有核心数据有深刻的理解，并进行一定程度的数据敏感度训练。经典书籍推荐:《概率论与数理统计》、《统计学》、《商业建模与数据挖掘》、《数据挖掘导论》、《SAS编程与数据挖掘商业案例》、《克莱曼婷数据挖掘方法与应用》、《Excel2007VBA参考全集》、《简单统计与简单数据分析》等
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