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做数据分析不得不看的书有哪些?

作者:jcmp      发布时间:2021-04-13      浏览量:0
书不在多,而在于精。下面从数据分析招聘要

书不在多,而在于精。下面从数据分析招聘要求的必须技能:统计学,Excel,SQL,业务知识,Python这5个部分来详细聊聊每一步如何去学习和看哪些书。

1)统计学有什么用呢?请给我一个学习的理由

如果你打开招聘的职位要求,都会要求具有统计学的知识,这是因为统计学是数据分析、机器学习的基础知识,是必须要学习的。

然而很多人因为不明白学习统计学的意义是什么,统计学在生活中有什么用,而最终学的没有目的。下面的书会让你知道学习的意义是什么。

推荐理由: 很多人感到统计学无聊,是因为从一开始就没有明白学习这门课的意义是什么,所以学下去的动力不足。《赤裸裸的统计学》可以让你了解学习统计学的意义什么?在日常生活中统计学有什么用?你也可以把它当作一本科普书来读。

2)如何深入学习统计学?

前面的书让你知道了学习的意义是什么,具备了统计学思维。接下来,就可以进一步学习统计学在数据分析中是如何使用的。

推荐理由: 如果你是零基础,《深入浅出统计学》可以让你轻松愉快的学会,书里面有通俗易懂的案例,图文并茂,学习统计学不会那么枯燥。

推荐理由: 适合有基础的人看。如果你之前学过些统计学,但是又还给了老师,那么,有一定基础的你,《商务与经济统计》可以深入了解统计学。但是,注意了,如果你是零基础,看这本书会有些困难。

这部分可以看我之前讲过的这个live可以快速掌握: 怎样用 Excel 做数据分析?

推荐理由: 零基础入门,只推荐一本书那就是《SQL基础教程》。这本书写的也是通俗易懂,里面的案例也很贴合实际应用。

有人会推荐《SQL必知必会》,其实这本书零基础的人看不懂,有基础的倒是可以把这本书当做一本字典来使用,遇到问题了,可以查找对应的内容。

对应的入门课程:

从零学会SQL:入门 ​ www.zhihu.com。

1)业务知识

数据分析是一个行业特征很明显的能力。如果你说自己想进入“互联网行业',那就说明你还没想清楚到底要干什么。

因为互联网的存在是为了解决某个行业的问题(互联网+行业),比如滴滴、高德地图解决的是出行交通行业的问题(互联网+交通出行),小学英语在线平台vipkid解决的是教育行业的问题(互联网+教育),蚂蚁金服解决的是金融行业的问题(互联网+金融),饿了么解决的是餐饮行业的问题(互联网+餐饮)。

而这些行业都需要数据分析师,每个行业域的业务知识也不一样。你以后找的也是成为XXX行业的数据分析师。只有确定了行业,才能研究这个行业是什么,对症下药,这样成功转型的概率最大。

这就要求你具备以下能力:

理解业务数据,能根据分析目标提取有用的数据。这就要求你能看懂数据。

会使用相关指标去分析数据,可以使用多个指标去分析一个问题。这就要求你知道常见的业务指标有哪些。

从零学会数据分析:业务指标 ​ www.zhihu.com。

2)常用的分析方法

很多人也学了一堆工具(excel,sql,python等),谈起使用工具的技巧头头是道。但是面对问题,还是不知道如何去分析。

他们每天也按时上班,也用数据做了很多图表,但是只是统计了分析之前已经知道的现象,比如“这个月销售有所只下降”等实际情况。他们不会深入分析现象背后发生的原因,从而也得不出什么具有建设性的结论。

所以,你还需要学会如何解决这些问题:

这就需要你掌握常用的分析方法,下面是我总结的常用分析方法:

逻辑树分析方法 、 多维度拆解分析方法 、 对比分析方法 、 假设检验分析方法 、 相关分析方法 、 群组分析方法 , AARRR分析方法 , RFM分析方法。

下面推荐几个行业相关的书,选择自己将要从事的数据分析所在行业的学习即可。

《数据分析思维》第一本系统讲分析方法,和如何用数据分析解决问题的书,里面包括了10多个行业的分析案例。

国外作者肖恩的《增长黑客》

推荐理由: 里面案例细节很多,可执行性很强,有理论有实践。其中的AARRR漏斗分析是经典的数据分析方法: 一文看懂产品运营的分析方法。

Python毋庸置疑是人工智能时代排名第一的编程语言。学习Python分为两部分:

1)掌握Python基础语法

2)学会如何使用Python进行数据分析

如果之前没有学过编程,那么看其他编程的书会让你无聊,最后导致放弃。可以学习下面的内容,对于入门学习Python基础语法比较适合。

零基础掌握人工智能(AI)核心语言:Python ​ www.zhihu.com。

推荐理由: 前面的内容可以帮助你学会Python基础语法。学会以后,就可以看《利用Python进行数据分析》学习如何使用Python进行数据分析了。

在知识的海洋里,一次小小的偶遇,可能就是你苦候良久的邂逅。

机器学习该怎么入门? ​ www.zhihu.com。