数据分析经典图书推荐

一、基础知识:我们都该学点统计学?

统计学是一门以概率论为基础的方法论学科,主要通过收集数据,进行量化的分析、总结,并进而进行推断和预测,为相关决策提供依据和参考。它在几乎所有学科领域里面都具有重要的应用,从物理、社会科学到人文科学,甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。

往近了说,想要成为一名数据分析师或已是数据分析师需要提高的,必须掌握最基本的统计基础知识、统计思想;下面给推荐的,是目前市面上有关统计学原理写的相当不错的一些图书,供大家学习参考!!

1、《深入浅出统计学》

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作者:[美] 格里菲思(Dawn Griffiths) 著;李芳 译

简介:《深入浅出统计学》从应对考试到解决实际问题,无论你是学生还是数据分析师,都能从中受益。本书涵盖的知识点包括:信息可视化、概率计算、几何分布、二项分布及泊松分布、正态分布、统计抽样、置信区间的构建、假设检验、卡方分布、相关与回归等等,完整涵盖AP考试范围。本书运用充满互动性的真实世界情节,教给你有关这门学科的所有基础,为这个枯燥的领域带来鲜活的乐趣,不仅让你充分掌握统计学的要义,更会告诉你如何将统计理论应用到日常生活中。

推荐

做技术出身的都知道“O’REILLY出品的深入浅出系列”,以浅显易懂的方式给你讲述技术各个领域的理论。《深入浅出统计学》秉承深入浅出系列的一贯特色,提供符合直觉的理解方式,让统计理论的学习既有趣又自然。

精彩书评:

“《深入浅出统计学》是目前市面上最具娱乐性、最能够抓住读者注意力的统计学研读指南。透过生动活泼的手法与素材,为这个困难的主题提供最容易被接受的学习方式,贯穿全书的精辟解说让各种程度的学生都能够充分地理解统计学的妙义。”
——阿瑞娜·安德森(Ariana Anderson),加利福尼亚大学洛杉矶分校 统计系教师助理及博士生

《深入浅出统计学》运用简单的生活实例,提供最符合直觉的理解方式,让统计理论的学习既有趣又自然。”
——迈克尔·普瑞诺(Michael Prerau),波士顿大学 计算神经科学和统计学讲师

 

2、《漫画统计学》

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作者:(日)高桥信 Inoue Iroha 株式会社TREND-PRO 著陈刚 译

简介

有趣的故事情节、时尚的漫画人物造型、细致的内容讲解定能给你留下深刻的印象,让你看过忘不了。不论你是学生、上班族或是已经有一家已经属于自己的公司的老板,活学活用统计学,定会为你的学习与企业发展增添更多的便利。

推荐

微博上多次推荐过,这书是世界上最简单的统计学教科书,它通过漫画式的情境说明,让你边看故事边学知识,每读完一篇就能理解一个概念,每篇末还附有文字说明,只要跟着这些简单的习题进行操练,你将能在最短的时间内成为统计学达人!!“从今以后请叫我更多的知识吧!山本老师!啊?啊?啊啊········”《漫画统计学》居然可以写成这个样子,你还有什么理由学不好统计学!!

 

3、《统计学》第6版

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作者:贾俊平(人大统计学副教授)

简介

《21世纪统计学系列教材:统计学(第5版)》是普通高等教育“十一五”国家级规划教材,讲述了统计学的主要内容,包括描述统计和推断统计。本书既可作为高等院校财经管理类各专业本科生教材,又可作为广大实际工作者的参考书。

推荐

统计学科班出身的一般都知道这位前辈出过很多统计学的经典教材,都出第6版,可见一斑;本书系统、详尽、全面的阐述了统计学基础知识、思想,第6版在原来基础上更简化、配以示例。

 

4、《爱上统计学》(第二版)

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作者:内尔J•萨尔金德 著,史玲玲 译

简介

尼尔.J.萨尔金德编著的《爱上统计学(第2版)》非常清晰地阐明了整个抽样调查、统计检验的思想和逻辑,特别是书中总结的一个表:在什么时候需要用到什么样的统计技术,对刚入门的人特别有用。比如什么时候用独立样本T检验,什么时候用非独立样本T检验等。
《爱上统计学(第2版)》的写作语言易懂,鲜有大片大片的数学公式出现,把道理都讲得很清楚。

推荐

也是由国外翻译过来的一本图书,浅显易懂、配有很多案例,把深涩难懂的统计学基础知识讲解的很清楚、很简单。

 

5、《你一定爱读的极简统计学:再精简下去,就不是统计学了》

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作者:小岛宽之 著

简介:一本零基础统计学读物,在日本被称为“可完全自学的统计学入门书”,到目前为止已加印18次。最精简的计算工具、最浅显的文字,最简明的图解、与实际应用紧密联系的练习题,《你一定爱读的极简统计学》让零基础读者一看就懂,一学就会!

推荐:

说实话这本书没摸过,看各大网站的销售都还不错、评论也很好,右一本从岛国翻译过来的统计学基础理论图书,也是采用深入浅出的方式!!

精彩评论

以最浅显的文字,采用深入浅出的方式,结合生活中的实际现象,向我们描绘了统计学的原理、方法与应用。最为难能可贵的是,学习本书几乎不用概率的知识,也完全不需要微积分和高等数学的基础,让零基础读者一看就懂,一学就会!

——清华大学经济管理学院管理科学与工程系副教授肖勇波

二、数据分析:深入浅出数据分析

1、《深入浅出数据分析》

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作者:(美)米尔顿 著,李芳 译

简介:《深入浅出数据分析》以类似“章回小说”的活泼形式,生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的技术:数据分析基本步骤、实验方法、优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧;正文之后,意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要务、R工具及ToolPak工具,在充分展现目标知识以外,为读者搭建了走向深入研究的桥梁。!

精彩评论

“是时候写一本通俗易懂、内容全面的数据分析知识指南了,好让概念的学习变得既简单又有趣。借助各种成熟的技术和免费的工具,数据分析将改变你思考问题和解决问题的方式。概念对理论有用,对实践更有用。”
——Anthony Rose, Support Analytics公司总裁
“《深入浅出数据分析》写得漂亮,读者可以学到分析现实问题的系统性方法。从卖咖啡到开橡皮玩具厂,再到要求老板涨工资,此书告诉我们如何发现和解密数据在日常生活中的强大作用。从图形图表到Excel和R计算机程序,《深入浅出数据分析》想尽办法让各个层次的读者都体会到系统化的数据分析对于制定大大小小的决策的强大作用。”
——Eric Heilman, 乔治敦预备学校统计学教师
“被堆积如山的数据压得喘不过气了?让MichaelMilton做你的老师吧,在办公工具里添上数据分析工具,抢占技术先机。《深入浅出数据分析》将告诉你如何将原始数据转变成真的知识。别再抽签算卦了——几套软件,一本《深入浅出数据分析》,就能让你做出正确的决策。”
——Bill Mietelski, 软件工程师

 

2、谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)

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作者:张文霖,刘夏璐,狄松 编著

简介:这是一本有趣的数据分析书!
本书基于通用的Excel工具,加上必知必会的数据分析概念,以小说般通俗易懂的方式讲解。本书基于职场三人行来构建内容,完全按照数据分析工作的完整流程来讲解。全书共8章,依次讲解数据分析必知必会知识、确定数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术、通过专业化的视角来提升图表之美以及专业分析报告的撰写等内容。本书有足够的魅力让你一口气读下去,在无形之中掌握数据分析的技能,提升职场竞争能力。

精彩评论

感觉本书太大的特点就是不枯燥、快乐中学习!作者“小蚊子”继续坚持幽默生动,简洁易懂的风格,对于初学的菜鸟来说本书是一个很不错的选择。内容上不是很难,但都是数据分析和处理中遇到的,很是实用。各种Excel公式,各种图表,学起来很轻松的。

数据分析是微薄上一些工作上的牛人推荐的,但是忘了后面写着入门篇,已经是高手的同学就不要考虑了。当然,对于刚刚接触这方面的同学,或者在使用ppt或者excel之类的总感觉提高很慢的时候,可以买这本书,会有很多帮助呦!另外两个是专业的,刚刚开始看,就不做评价啦。。。

前天就到了,最近两天在迫不及待的看书,真心觉得很不错的一本书,感觉是两口气读完的。之前做分析感觉全无章法,现在感觉完全不一样了。原来数据还是可以这样来专业的处理,很多模型之前听说过,但是苦于不知道怎么用。现在已经知道了。最赞的还是后面的精彩图表和报告,如果能做出这样漂亮的东西,老板肯定会对我刮目相看的。已经推荐几个同事也去买了,真心感谢作者。这是最近看过的,很令人赞的书。——雷蒙宋

三、数据挖掘:数据挖掘概念及技术

1、数据挖掘:概念与技术(原书第3版)

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作者:(美)韩家炜(Han,J.) 等著,范明 等译

简介:本书完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和最新研究进展。本书对前两版做了全面修订,加强和重新组织了全书的技术内容,重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等的内容,还全面讲述了OLAP和离群点检测,并研讨了挖掘网络、复杂数据类型以及重要应用领域。

精彩评论

数据挖掘领域里程碑意义的经典著作,完整全面阐述该领域的重要知识和技术创新。

 

2、大嘴巴漫谈数据挖掘(全彩)

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作者:易向军 著

简介:《大嘴巴漫谈数据挖掘(全彩)》从最基本的概率统计学开始,全面、系统、形象而又深入地描述了数据挖掘的基础概念、应用领域以及常用算法。其中每一种数据挖掘算法都辅以通俗易懂的实例,读者能够在直观性、趣味性中学习算法的具体流程,明白算法的实现过程。通过《大嘴巴漫谈数据挖掘(全彩)》的学习,读者可以对数据挖掘的概念、应用和算法技术有一个清晰的理解和认识,并可以熟悉相关统计学的基本原理。

精彩评论

既有漫画小插图,又有七绝或者七律打油诗,相当的简明易懂啊。多次出场的啤酒君和尿布君,相当有喜感。但是看着看着就变成了概率统计教科书了有木有——贝叶斯、高斯。多希望我在考研前看到这本书啊,会对我的数学考试有帮助吧!——展展
看了这本书,确有解惑醒脑之功效,作者很明白我们这些科技小白的理解能力,不敢把话说得太专业,确实通俗易懂,深入浅出,层层推进,让初学者都有很强的兴趣学进去,对只想做了解的同学来说也不难接受,算是很好的科普作品了。——大雄不贰
漫谈类,减少了大数据的枯燥,感觉看一遍还不能及时消化,有空再慢慢精读一下。——杨旭彬
把数据挖掘写得深入浅出,很容易读懂,实用性强。——傅志华
书中关于数据挖掘章节的介绍,我特别喜欢,毕竟在数据爆炸的今天,只有从数据中找到别人没发现的亮点才是关键。——由子木
这本书非常值得每一个对数据感兴趣的人士细细研读!——李洪宇

四、数据仓库:数据仓库建模与方法

1、大数据日知录:架构与算法

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作者:张俊林 著

简介:张俊林著的这本《大数据日知录:架构与算法》从架构与算法的角度全面梳理了大数据存储与处理的相关技术。大数据技术具有涉及的知识点异常众多且正处于快速演进发展过程中等特点,其技术点包括底层的硬件体系结构、相关的基础理论、大规模数据存储系统、分布式架构设计、各种不同应用场景下的差异化系统设计思路、机器学习与数据挖掘并行算法以及层出不穷的新架构、新系统等。本书对众多纷繁芜杂的相关技术文献和系统进行了择优汰劣并系统性地对相关知识分门别类地进行整理和介绍,将大数据相关技术分为大数据基础理论、大数据系统体系结构、大数据存储,以及包含批处理、流式计算、交互式数据分析、图数据库、并行机器学习的架构与算法以及增量计算等技术分支在内的大数据处理等几个大的方向。通过这种体系化的知识梳理与讲解,相信对于读者整体和系统地了解、吸收和掌握相关的技术有很大的帮助与促进作用。

精彩评论

我和俊林接触不多但神交已久,几年前我看过他一本搜索方面的技术书籍,觉得写得相当不错,从此俊林的书都是必然要收藏的。看了这本书,感觉和上一本一样出色。和其他介绍大数据技术的书相比,这本书的涉及面相当广,覆盖了当前大数据技术(分布式计算、大规 模文件系统、NoSQL数据库、常用数据结构和算法、批处理和流式计算、图数据库、分布式机器学习等)的方方面面。实在且实用,我想是这本书的特点,诚挚推荐对大数据技术感兴趣的读者阅读。——王斌
本书区别于市场上已有的众多大数据概念类书籍,重点讲述了解决大数据问题的算法与架构,全书逻辑清晰,重点突出,讲述复杂算法时图文并茂,可以看出作者将实际工作经验结合理论,在本书上花了很多心血,相信能帮助从事大数据工作的所有工程技术人员。——张栋 原百度科学家,凤巢系统架构师;原Google研究员,机器学习专家
此书内容跨度很大,可称为大数据领域“从入门到精通”的教科书,非常全面且系统化。人人都在谈论大数据,但事实上并没有人告诉大家大数据到底是什么、涵盖哪些方面,而此书可以给出答案。——刘子正 新浪微博平台及大数据总经理
这是一本大数据技术的百科全书——从大数据的存储结构、内容管理,讲到集群任务调度、分布式数据通信、流行的各类新式数据库的介绍,还有基于机器学习技术的大数据实现以及大数据挖掘应用范例等内容,既包罗万象,又深入浅出。俊林的这本心血之作,是大数据研发人员绝好的技术向导。——陈运文 盛大文学首席数据官
大数据已成为上到国家领导人,下到媒体会议必谈话题,但大数据的应用时代才刚刚开始,各大互联网公司都奇缺熟悉Hadoop、分布式系统开发和数据分析挖掘的人才,张俊林这本书全面展示了大数据相关的技术,理论算法和实践,有广度有深度,对于希望掌握大数据技术的开发者是必备利器。——蒋涛 CSDN总裁、《程序员》杂志创始人

五、软件工具:工欲善其事必先利其器

1、Excel数据处理与分析实战技巧精粹

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作者:Excel Home

简介:《Excel数据处理与分析实战技巧精粹》是从Excel Home社区上百万帖子中精选出的实用的技巧,全面直击Excel数据处理与分析应用精髓。

来自Excel Home多位MVP的集体推荐:详尽的实例,精彩的讲解,细致的描述,多角度的剖析,融汇Excel Home万千问题与答案,彰显Word丰富内涵,相信本书是你爱不释手、轻松办公的利器。

精彩评论

以前上学的时候,自己去图书馆看了很多excel方面的书,可能是当时用到excel的机会不多,所以自己没有深入的掌握Excel,尤其是公式,还有就是一些常用的技巧。这本书都帮我快速掌握excel,能够胜任平时的数据处理工作,自己还经常浏览Excel home论坛,这本书很不错,但是也得参考其他的资料,只要有需要,excel会取得很大的局面。

刚刚从事金融数据研究分析的工作 突然感觉对EXCEL了解的太少了 收到看了一下马上解决了一些手头上的问题 全书读完应该会受益匪浅的。

 

2、Excel这么用就对了

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作者:方骥(2008至2010年微软最有价值专家(MVP))

简介:《Excel这么用就对了》以帮助职场人士用最轻松的方式快速掌握Excel使用方法为目标,依据作者多年的职场经历和培训教学经验,优选出在企业工作中最有学习价值的Excel知识和功能,设计出一套经济有效的学习路线,将其中最关键的要领呈现在读者面前。与此同时,针对Excel使用当中最常见的不良习惯和错误方式,书中也提供了更科学合理的思路和建议,尽量让读者少走弯路。

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方骥老师是我非常佩服的一位Office 大师级人物,我经常请教他各种疑难问题,也一直期待本书的问世。这是一本讲述如何高效地使用Excel 的书籍,也是一本拓展读者Excel 思维的书籍,更是一本Excel 的葵花宝典。——黄成明,@ 数据化管理,《数据化管理:洞悉零售及电子商务运营》作者

Excel 是现代职场必备工具之一,掌握Excel 操作技能,有助于提升我们的职场竞争力。从初学者的角度,本书不但介绍了Excel 常用操作方法与技巧,而且还有制作思路,只要掌握思路及原理,就能灵活运用到实际工作中去,万变不离其宗就是这个道理。——张文霖,@小蚊子数据分析,《谁说菜鸟不会数据分析》作者

Excel 水平达到“专家”级的理工男,在ExcelHome 一抓一大把,但能够当上版主,甚至多次连任微软MVP 的就屈指可数了,因为后者不但要求具备高技术能力,还要求具备积极分享的精神和出众的分享能力。方老师就是这样一位Office大侠。他凭借自身超强的技术研究能力迅速成为高手之后,以各种方式进行知识分享,并积极解答求助者的问题,多年如一日。还发布了很多优秀的模板和工具免费提供给大家使用。现在,方老师又一本大作即将上市,本书满满的都是干货和诚意,我相信这本书一定能为众多“表哥表妹”加油助力!——周庆麟,ExcelHome 站长

 

3、Excel公式与函数辞典(2016超值双色版)

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作者:王国胜

简介:本书共13个部分,按功能对356个函数进行了彻底讲解,包括数学与三角函数、日期与时间函数、数据库函数、财务函数、统计函数、逻辑函数、文本函数、信息函数、工程函数、查找与引用函数、外部函数和Web函数12大类函数。书中并不是单纯地讲解知识点,而是将函数知识与行政、工程、财务、统计等各个领域中的经典实例结合,使读者不仅能学习到函数的操作方法,而且能利用函数提高数据处理、分析和管理的能力。同时本书还包含600多个函数的逆向查找技巧。

推荐:

畅销辞典办公书全新升级版,全版本总销量突破20万册!

适用于Windows 10/8/7操作系统。

翻阅间融智慧,实战中现精髓——祝您轻松晋升Excel高手!

全面丰富:本书收录日常实用频率高的12类函数,对360多个函数进行了全面而彻底的解析,并提供了600多个函数的逆向查找技巧。

技巧实用:不仅按各函数的功能分门别类地进行讲解,同时融汇了各函数的组合应用技巧,通过各种函数组合实现更丰富的功能。

六、数据展现:可视化效果展示你的数据

1、Excel图表之道——如何制作专业有效的商务图表(彩)

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作者:刘万祥 著

简介:本书介绍作者在实践工作中总结出来的一套“杂志级商务图表沟通方法”,告诉读者如何设计和制作达到杂志级质量的、专业有效的商务图表,作者对诸如《商业周刊》、《经济学人》等全球顶尖商业杂志上的精彩图表案例进行分析,给出其基于Excel的实现方法,包括数据地图、动态图表、仪表板等众多高级图表技巧。适合职场白领特别是数据分析人士阅读。

精彩评论

职场人士如何制作精美的商务图表?技术分子与艺术细胞的结合应用是困扰大家的长期难题。本书正是一本知难而上的上乘之作,作者以深厚的Excel技术功底,配合超凡脱俗的商务美感,演绎出一场又一场图表盛宴,令人惊艳不已!

——全球著名的Excel门户站点ExcelHome.net创始人、站长 周庆麟(Kevin)

Excel这种流行的办公软件,让图表制作看上去很简单,但要做到真正专业却并不容易!这本书以轻松流畅的笔触,将商务图表的设计制作方法娓娓道来,字里行间跃动着无处不在的专业精神,的确是一本不可多得的好书。

——SAS软件有限公司 首席咨询顾问 张磊

EP老师,其实有这样一群人,喜欢您的博客是因为其中浸透着商务美学之道,既与日常工作息息相关,又能真切吸收前沿信息。希望出书还是能够遵循博客的成功风格,既是博客精华的集成,又能借助您的系统思路。万众期待!

——博客读者 刀尖舞者

评论 5

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  1. #4
    爱分析

    为什么没有推荐工具类,因为太多了,基础内容都差不多,随便哪家卖书的网站搜索下这个工具,出来的销量不错的图书,从头到尾学习一遍,多练习都是一样的。工具类的图书没什么可推荐的

    数据分析精选10个月前 (03-17)回复
  2. #3

    老师你好,我是今年刚毕业的,学的数学,想从事数据分析的工作,一直在找应该学习哪些图书,看了推荐,感觉有了一些方向,希望有机会向老师请教,谢谢!!

    张东向1年前 (2015-12-22)回复
  3. #2
    爱分析

    大家有好的图书,也可以评论推荐。

    数据分析网1年前 (2015-12-21)回复
  4. #1
    爱分析

    感谢推荐!!

    data211年前 (2015-11-03)回复