Question

自学数据分析需要看哪些书的

Answer 1

第一大类：理论类。 理论层面的书籍，比如《大数据时代》 、《数据之巅》 。

第二大类：技术类。 技术层面的书籍，比如《Hadoop技术内幕》系列。这一类的书籍，主要是指系统技术类，在构建大数据系统时，系统如何运作，各系统组件的设计目标、框架结构、适用场景、工作原理、运作机制、实现功能等等。这类书籍，适合于IT系统部，开发部的技术人员。他们需要明白系统的运作机制，利用系统来实现大数据的应用开发，以及系统运维优化等。

第三大类：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。 这一类的书籍，主要是指应用技术类，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，来解决真实的业务问题。这类书籍，适合于业务部门、市场营销部门及与业务结合比较紧密的人员。他们更关注业务问题的解决，围绕业务问题来构建分析和解决方案。

Answer 2

一、整体了解数据分析——5小时
新人们被”大数据“、”人工智能“、”21世纪是数据分析师的时代“等等信息吸引过来，立志成为一名数据分析师，于是问题来了，数据分析到底是干什么的?数据分析都包含什么内容?
市面上有很多讲数据分析内容的书籍，在此我推荐《深入浅出数据分析》，此书对有基础人士可称消遣读物， 但对新人们还是有一定的作用。阅读时可不求甚解，重点了解数据分析的流程、应用场景、以及书中提到的若干数据分析工具，无需纠结分析模型的实现。5个小时，足够你对数据分析工作建立初步的印象，消除陌生感。
二、了解统计学知识——10小时
15个小时只够你了解一下统计学知识，作为入门足够，但你要知道，今后随着工作内容的深入，需要学习更多的统计知识。
本阶段推荐书籍有二：《深入浅出统计学》《统计学：从数据到结论》，要了解常用数理统计模型(描述统计指标、聚类、决策树、贝叶斯分类、回归等)，重点放在学习模型的工作原理、输入内容和输出内容，至于具体的数学推导，学不会可暂放一边，需要用的时候再回来看。
三、学习初级工具——20小时
对于非技术类数据分析人员，初级工具只推荐一个：EXCEL。推荐书籍为《谁说菜鸟不会数据分析》，基础篇必须学习，提高篇不一定学(可用其他EXCEL进阶书籍)，也可以学习网上的各种公开课。
本阶段重点要学习的是EXCEL中级功能使用(数据透视表，函数，各类图表适用场景及如何制作)，如有余力可学习VBA。
四、提升PPT能力——10小时
作为数据分析人员，PPT制作能力是极其重要的一项能力，因此需要花一点时间来了解如何做重点突出，信息明确的PPT，以及如何把各类图表插入到PPT中而又便于更新数据。10个小时并不算多，但已经足够(你从来没做过PPT的话，需要再增加一些时间)。具体书籍和课程就不推荐了，网上一抓一大把，请自行搜索。
五、了解数据库和编程语言——10小时
这个阶段有两个目标：学习基础的数据库和编程知识以提升你将来的工作效率，以及测试一下你适合学习哪一种高级数据分析工具。对于前者，数据库建议学MySQL(虽然Hadoop很有用但你不是技术职位，初期用不到)，编程语言建议学Python(继续安利《深入浅出Python》，我真没收他们钱……)。数据库学到联合查询就好，性能优化、备份那些内容用不到;Python则是能学多少学多少。
六、学习高级工具——10小时
虽然EXCEL可以解决70%以上的问题，但剩下30%还是需要高级工具来做(不信用EXCEL做个聚类)。高级分析工具有两个选择：SPSS和R。虽然R有各种各样的好处，但我给的建议是根据你在上一步中的学习感觉来定学哪一个工具，要是学编程语言学的很痛苦，就学SPSS，要是学的很快乐，就学R。不管用哪一种工具，都要把你学统计学时候学会的重点模型跑一遍，学会建立模型和小幅优化模型即可。
七、了解你想去的行业和职位——10+小时
这里我在时间上写了个”+“号，因为这一步并不一定要用整块时间来学习，它是贯穿在你整个学习过程中的。数据分析师最需要不断提升的能力就是行业和业务知识，没有之一。你将来想投入哪个行业和哪个职位的方向，就要去学习相关的知识(比如你想做网站运营，那就要了解互联网背景知识、网站运营指标体系、用户运营知识等内容)。
八、做个报告——25小时
你学习了那么多内容，但现在出去的话你还是找不到好工作。所有的招聘人员都会问你一句话：你做过哪些实际项目?(即使你是应届生也一样) 如果你有相关的项目经验或者实习经验，当然可以拿出来，但是如果没有，怎么办?答案很简单，做个报告给他们看，告诉招聘者：我已经有了数据分析入门级(甚至进阶级)职位的能力。同时，做报告也会是你将来工作的主要内容，因此也有可能出现另外一种情况：你费尽心血做了一个报告，然后发现这不是你想要的生活，决定去干别的工作了……这也是件好事，有数据分析能力的人做其他工作也算有一项优势。

Answer 3

21世纪不用那么执着于书本，可以多试试几个数据分析的软件啊，像大数据之类的，还有表单大师专门对数据制作报表管理的就可以

Answer 4

推荐看看这些书：谁说菜鸟不会数据分析入门篇.pdf

数据仓库设计：Star Schema完全参考手册:数据仓库维度设计权威指南

Answer 5

1、《Hadoop权威指南》
现在3.1版本刚刚发布，但官方并不推荐在生产环境使用。作为hadoop的入门书籍，从2.x版本开始也不失为良策。
本书从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。刚刚更新的版本中，相比之前的版本增加了介绍YARN , Parquet , Flume, Crunch , Spark的章节，非常适合于Hadoop 初学者。
2、《Learning Spark》
《Spark 快速大数据分析》是一本为Spark 初学者准备的书，它没有过多深入实现细节，而是更多关注上层用户的具体用法。不过，本书绝不仅仅限于Spark 的用法，它对Spark 的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍，让读者能够知其然且知其所以然。
3、《Spark机器学习：核心技术与实践》
以实践方式助你掌握Spark机器学习技术。本书采用理论与大量实例相结合的方式帮助开发人员掌握使用Spark进行分析和实现机器学习算法。通过这些示例和Spark在各种企业级系统中的应用，帮助读者解锁Spark机器学习算法的复杂性，通过数据分析产生有价值的数据洞察力。