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PS:打开文件后点击右上角【下载】即可保存!《深入浅出数据分析》
数据分析书籍入门第一本。
通俗简单,却能够让你对数据分析的相关概念有大致的了解,要去体会作者传达出来的思想逻辑和分析原则,这对你以后的学习有很大的帮助。
《深入浅出统计学》
号称“文科生也能看懂”的数据分析统计书。
尽管阅读容易,但所讲的知识在数据分析中都是常见且必须掌握的,比如基本的统计量,基本上每个分析项目中都会用到;
比如基本的概率分布,总体与样本的概念、置信区间、假设检验、回归分析,都是关于数据分析的统计学知识。
如果要用R语言做数据分析,建议读完《深入浅出数据分析》之后,就开始读这本。
从工具的安装,到具体分析方法在R语言中的实现,讲解详细,可操作性极强,是一本非常值得读的数据分析书籍。
这本书是结合生活讲解统计知识,生动有趣。
作者年轻时是个追求学习意义的学霸,后来自己从统计学中发掘了很多可以应用到生活的地方。
“可以避免统计学一上来就大讲贝叶斯概率和随机分析的枯燥。”最经典的数据分析书籍之一,其中梳理介绍的pandas、Numpy、matplotlib 等库,应对一般的数据分析,完全足够。
书中并没有讲到具体的数据分析技术,主要分析了各种产品中用到的指标、模型和“数据驱动型产品”的一些思路。
华尔街日报负责商业分析的人做的可视化指南,精华且实用。图表制作的标杆。
ggplot2 是最优秀的数据分析可视化工具之一,这本书系统地讲解了 ggplot2 的基本原理和具体操作,书中有大量的例子,也可以下载源代码。更建议直接学习英文版的教材(如果英文过关的话)。
这本书是数据分析和机器学习之间的桥梁。从探索性的数据分析,引出了机器学习的基本算法:回归分析、k近邻、k均值,并介绍了不同应用场景中最常见的机器学习算法。
阿里巴巴前数据副总裁车品觉所著,讲解了阿里巴巴在企业内部治理数据过程中的心得,所讲“存-通-用”数据管理三板斧和“从数据化运营到运营数据”,字字珠玑,可堪借鉴。