從1開始——數據分析師成長之路 ( 簡體 字) |
| 作者：張旭東 | 類別：1. -> 程式設計 -> 綜合 |
| 譯者： |
| 出版社：電子工業出版社 |  3dWoo書號： 45904
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NT售價： 245 元 |
| 出版日：1/1/2017 |
| 頁數：2014 |
| 光碟數：0 |
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站長推薦：   |
| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787121306792 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
前言：序言
20世紀80年代，伴隨著微型智能計算機的發展，第三次工業革命進入了一個嶄新的時代，計算機科學伴隨著摩爾定律一路高歌猛進沖進了每個人的生活。從工業化時代轉換到互聯網時代一個最為突出的特征就是“信息爆炸”，近30年來人類生產的信息已超過過去5000年信息生產的總和。而當下信息的主要載體是數據庫，龐大的信息量對應著龐大的數據量，那么這些承載著龐大信息量的數據處理就顯得尤為重要，數據分析作為一門新興的行業也變得越來越受人矚目。
就像在計算機行業剛剛火爆的那些年，由于沒有現成的體系化的知識，幾乎所有人都在摸索中前進。大家的知識一方面來源于相互探討交流，另一方面借鑒西方發達國家的教材資料。數據分析現在同樣沒有體系化的知識結構，沒有成熟的經驗教訓，數據分析從業者中一部分是從計算機編程開始做數據挖掘，另一部分是從統計學開始做數據分析，還有一小部分人是憑借著自己的興趣愛好自己探索著前進。國內對于數據分析的解讀一方面偏向于基于Excel可視化報表，另一方面偏向于數據挖掘與編程算法，前者太過流于表面，后者又十分晦澀難懂。張旭東的這本《從1開始——數據分析師成長之路》算是國內第一本詳盡而又系統的介紹數據分析前因后果的書籍了，在保證通俗易懂的同時又有數據分析的深度，作為數據分析的入門書籍的確是相當不錯。
數據分析行業一定會伴隨著大數據時代的到來逐漸被大家重視和認可，如果你想把握住機會成為大數據時代的弄潮兒，這本書值得一看。
盧斌
中國人民大學高禮研究院執行院長
前言
隨著大數據這個概念被越來越多的人提起，數據分析與數據挖掘這兩個詞匯頻繁地出現在人們的視野中，越來越得到大家的重視和青睞。從事數據分析工作的這些年，身邊不斷有人問起數據分析如何入門或是如何做好數據分析，市場也有各類“速成數據分析”或是“零基礎數據分析”等培訓課程，頗有當年人人都去做產品經理的勢頭。與此同時在一些問答類網站上出現了許多諸如這樣的問題：
“文科生如何轉行數據分析？”
“數學基礎不好能做數據分析嗎？”
“聽了某某專家的演講覺得數據分析很棒，如何入門？”
……
問題下面往往有很多因各種各樣的原因推薦的書籍、教程、公眾號……內容乏善可陳的同時太容易誤導新人，看著著實心痛。
與此同時，通過這些年來的了解和熟悉，身邊有太多“盲目”的數據分析從業人員，只是了解了Excel中相關圖表與統計的功能，在從事分析工作時也有許多的不嚴謹和漏洞。在一些社區或是平臺經常遇到一些人把原始數據直接掛在網上，問該怎么分析數據甚至是通過這些數據能得出什么結論。現在想一想，他們真的適合做數據分析嗎？數據保密性的職業素養不說，不經大腦思考地貼數據要結果的分析員真的能勝任這份工作嗎？
寫這本書最大的愿望就是能夠通過簡單的描述讓大家對數據分析有一個簡單的了解，對自己是否適合這個職位有一個概念，不要盲目從眾，能有自己的判斷。市場上從零開始入門的教程魚龍混雜，在入門之前大家首先要考慮這扇門真的適合你嗎？
這本書寫在數據分析入門之前，會向讀者們簡單地介紹究竟什么是數據分析，重點放在這個崗位有怎樣的要求和特質以及如何才能達到這樣的標準，也會簡單介紹數據分析崗位未來的職業發展，希望對有志于從事數據分析工作的你有所幫助。
作 者 |
內容簡介：數據分析行業就像所有新興行業初期一樣，伴隨著混亂和盲目，一方面市場上培訓機構巧立名目頒發證書，另一方面也有許多國外的著作被生搬硬套過來供自學者學習。本書是第一本結合國內公司實際狀況和作者多年數據分析經驗，系統而又詳盡地介紹數據分析工作的作品。相較于使用Excel進行數據統計工作更加專業化、系統化，相較于數據挖掘與編程算法更加易于理解和貼合業務。從簡單的制作報表開始和大家一起學習數據分析的五大模塊：報表BI系統、異常數據分析、解決數據需求、項目性數據分析以及數據建模，為大家全方位、體系化地呈現數據分析到底是什么。 |
目錄：第１章 數字、數據、數學 1
1.1 數字的起源 2
1.2 數據 4
1.3 數字與數據 6
1.4 數學 8
1.5 統計學 13
第２章 分析、邏輯與思維 18
2.1 描述、概括、分析 19
2.2 邏輯思維 26
第３章 大數據到底是什么 32
3.1 時代的現狀 33
3.2 大數據與傳統數據 35
3.3 大數據在說什么 40
第４章 數據分析與數據挖掘 43
4.1 分析與挖掘 44
4.2 選擇自己的路 46
第５章 如何做好數據分析 50
5.1 數據分析 51
5.2 制作報表 52
5.3 異常數據分析 62
5.4 MySQL查詢語言 72
5.5 數據需求處理 77
5.6 進行項目分析 88
5.7 數據分析的結構化梳理 99
第６章 數據分析師進階 101
6.1 思維與態度 102
6.2 軟件升級：R or Python 107
6.3 數據分析師的格局 109
第７章 數據分析實戰 115
7.1 報表系統 116
7.2 發現異常 129
7.3 數據需求 135
7.4 項目分析 144
第８章 初識Ｒ語言 160
8.1 安裝與編輯器 161
8.2 數據讀取 163
8.3 數據處理 165
8.4 經典算法 167
第９章 行業的未來 170
9.1 市場需求 171
9.2 重要性、必要性 176
9.3 大數據，下一個風口 183
第１０章 數據分析測試題與答案 187
10.1 MySQL測試題 188
10.2 邏輯題 189 |
| 序： |
