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数据分析也许最重要的不是你熟悉的编程工具、分析软件，或者统计知识，而是要知道你所使用的统计知识(统计学、计量学、时间序列、非参数等)背后的原理、假设和局限性。)并了解各种数据分析工具(如数据挖掘)。这一切的背后，你需要一个完整的“科学的”逻辑框架，这样你才能了解你手中工具的性质，你才能从数据中正确的找到有效的信息，而不是随意的用一大堆你不知道的工具去堆砌分析结果，这样分析结果不仅无用，而且有害。
既然是数据分析老师，那就分别从数据和分析入手。当然，数据包括数据采集、处理和可视化，每个环节都对最终结果有关键影响。涉及的技术内容只是一部分。更重要的是，你要了解数据收集(是否存在抽样偏倚？如何纠正或改善？)，处理(是否有漏洞或异常情况没有考虑到？背后的逻辑。
下面是从入门到精通学习数据分析的书单！入门件“以简单的方式数据分析”:一本大部头的书，HeadFirst系列，内容很浅，比较适合没有基础的人作为科普读物，适合fast入门；统计可以说谎:本文不涉及枯燥的数学公式和推理过程，通俗易懂。其实都是关于最基本的统计学常识，却常常被忽略；谁说的菜鸟 No 数据分析:很好的工具书。
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