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光环大数据推荐的数据分析师书籍
光环大数据培训了解到，
数据分析师到底在做什么？
数据分析师需要具备什么能力？
快速学习能力应该是每位数据分析师必备的。大数据环境下催生了很多新的数据分析工具和方法，分析师们比拼的就是学习速度。快速掌握很重要。
如何快速成为数据分析师？
你需要做两件事：
一份正确的学习计划
一套正确的书籍
那么，废话少说，为大家奉上推荐书单：
入门实操读本
1.《从零进阶数据分析的统计基础》
2015年2月出版
人大经济论坛主编；曹正凤编著
对于一名初学者，应该先掌握必要的概率、统计理论基础，包括描述性分析，推断性分析，参数估计，假设检验，方差分析，回归分析等内容，本书中进行了专业详细的讲解。
2.《胸有成竹数据分析的SASEG进阶》
2015年2月出版
人大经济论坛主编；徐筱刚编著
这本书主要是讲经过处理的数据如何根据业务问题，利用相关方法进行建模分析，得出结果，结果检验，绘制图表并解读数据这样的一个内容。案例具体、讲得也比较生动。适合商业数据分析初学者。
3.《如虎添翼数据处理的SASEG实现》
2015年2月出版
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人大经济论坛主编；常国珍编著
本书利用SASEG和编程技术进行了操作过程的详解。拿到书后要多动手练习，数据分析需要按照标准流程进行，即数据的获取、储存、整理、清洗、归约等系列数据处理技术，这本书利用SASEG和编程技术进行了操作过程的详解。
4.《大数据时代小数据分析》
2015年7月出版
屈泽中著
这是一本大数据时代下进行小数据分析的入门级教材，通过数据分析的知识点，将各类分析工具进行串联和对比。对话的叙述方式让人容易进入状态。工具软件讲述的比较多讲得比较细。是一本全面的入门教材。
5.《三张表格走天下——菜鸟也会Excel数据分析（全彩）》
2015年6月出版
丁楠著
适用于入门级的小菜鸟，用Excel分析和处理数据，从数据本身出发，详细解析参数表、基础表和汇总表的数据关系，运用数据透视功能，实现“一表变多表”的神奇转换，进而轻松完成各种数据处理与分析任务。轻松入门。简单、实用。
案例进阶读本
1.《智能大数据SMART准则：数据分析方法、案例和行动纲领》
2015年10月出版
[美]BernardMarr著；秦磊，曹正凤译
适合大数据的实践者、管理者的一本书，是本国外引进的书。写作风格有传统的外文书籍的特点，看待问题的角度、思维都很好。分析框架不错。行动纲领总结得挺精要的。适合基础掌握了之后仔细研读，是本值得用心钻研的书。
2．《大数据的互联网思维》
2015年10月出版
段云峰，秦晓飞著
文笔文艺又轻松，内容实在又有内涵。它给出了大数据产品设计的原则，并
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提出了改善客户体验的各种方法，在数据可视化方面积累了大量案例。通过降低大数据的使用门槛，能够让更多的人参与到应用中。结合大数据的发展过程，给出了大数据产品的内容和分类，然后基于“极致”的思维，给出了产品设计的原则和要求。是一本将互联网思维应用到大数据领域的专著。
3．《触手可及的大数据分析工具：Tableau案例集》
2015年9月出版
沈浩，王涛，韩朝阳，李健著
掌握数据分析工具是必不可少的课程，它比SPSSStatistics、SAS等专业工具简单好用，比较容易操作，作者都是资深的大数据学者，写出来的东西好、精！推荐大家有了基础之后可以尝试翻翻书、动动手。学完了这个，绝对能给你加分。
4.金融大数据：战略规划与实践指南
2015年8月出版
陈利强，梁如见，张新宇著
这本书从金融角度出发，剖析了金融业的现状。从金融企业的大数据战略规划、场景实例以及常见问题与应对机制三个方面对金融企业在大数据时代面临的机遇与挑战做了深刻的分析，这本书分析得比较透彻。思路清晰、有条有理。是本难得的以大数据分析金融业的好书。也是厘清思路、洞察数据和金融本质的一本不可多得的参考著作。
5.颠覆大数据分析：基于Storm、Spark等Hadoop替代技术的实时应用
2015年5月出版
[美]维贾伊.阿涅斯瓦兰（VijaySrinivasAgneeswaran）著；吴京润，黄经业译
这本书介绍了Storm、Spark等技术及相关案例，从架构到代码的不同层面对应用它们做了演示。内容详尽不冗杂，基础入门技术类的书。是大数据分析值得动手实操的书，上手快。值得一看。
高级开发读本
1.R数据分析——方法与案例详解（双色）
2015年2月出版
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方匡南，朱建平，姜叶飞著
R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，用于统计计算和统计制图。这本书从实用的统计研究角度逐例分析R在数据处理、模型构建、以及图形操作上的由浅入深的结合，堪称经典。
2.大数据时代的编程：COBOL语言从入门到精通
2015年2月出版
杨佩璐等著
这是一本讲用COBOL语言进行实际开发的书，COBOL语言主要用于数据处理，是目前国际上应用最广泛的一种高级语言。这本书更是从简单到复杂逐一讲解了COBOL语言开发。程序开发相关工作者不得不看的书。概括比较全面。案例经典。
3.高效商业分析——Excel建模与决策
2015年7月出版
[美]JamesR.Evans（詹姆斯·R.埃文斯）著；王正林，王权，肖静译
这本书是介绍用简单的Excel工具进行高难度的数据分析的书，详细讲解商业分析、决策分析的基础知识。本书适合进行公司决策分析、大数据分析等相关人员参考阅读。数据分析、统计的内容讲解详尽、到位，非常实用的一本书。
4.精通D3.js：交互式数据可视化高级编程
2015年8月出版
吕之华著
全面介绍了D3.js，是比较系统完整的教程。图文并茂、知识点概括全面，讲解清晰易懂。技术要点总结到位。是本值得花时间好好的编程书。D3.js数据可视化讲解的通彻、明了。可作为参考手册，随时用来查阅D3各种方法的用法。
5.Mesos：大数据资源调度与大规模容器运行最佳实践
2015年9月出版
[印度]DharmeshKakadia（哈米斯·卡卡迪亚）著；崔婧雯，刘梦馨译
ApacheMesos是集群管理器，它能够为分布式的应用程序或框架提供高效的资源隔离和共享。这本书适合分布式系统的研发、运维人员及相关技术爱好者阅读。介绍ApacheMesos的使用，原作者对Mesos的使用方法、核心原理及框架开
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发讲解精要、到位。
为什么大家选择光环大数据！
大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，成就上万个高薪就业学子。
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对于大数据的认识和理解 这学期选修了网络工程这门课程，当时是抱着扫盲的态度选的这门课程，给自己定的目标不高，只需要对一些基础的概念和网络结构有些认识就可以，以免 以后在人前谈论的时候不至丁成为IT文盲，被一些专业性的技术人员所吓倒。事实证明，态度决定一切，由丁自己刚开始设定的目标就比较低，所以注定能够上升到的水平■也就不局0 经过这几周的学习，对计算机网络的基础知识和大致结构有了一个粗浅的认识。由丁学生本身这方面的基础不扎实，知识结构在这方面比较薄弱，所以不能在技术方面进行深入的研究，只能对一些理论性的知识做一些了解和认识，建立 起大概的知识框架。在学习过程中，魏忠老师所提及的知识中有一点印象最为深刻，关丁大数据Big Data方面的提及引起了我很大的兴趣，越是自己私下里做了一些阅读和查询（主要是维克托迈尔-舍恩伯格的《大数据时代》和网络上查看的一些资料）。最后提交的这篇课程总结就着重报告一下自己在阅读了他人关丁大数据的一些理论后自身的认识。 在这之前，我发现身边很多人都提起过大数据，其中包括老师和同学。可是对丁这些热门的新技术、新趋势人们往往趋之若鸯却乂很难说的透彻，如果你问他大数据和你有什么关系？估计很少同学能说出一二三来。究其原因，一是因为 大家对新技术有着相同的原始渴求，至少知其然在聊天时不会显得很无知”，因为现在人们普遍都有以一种信息焦虑感，别人知道的东西我不知道，就会感到焦虑，无论这些信息对你有没有用；二是在工作和生活环境中真正能参与实践大数据的案例实在太少了，所以大家没有必要花时间去知其所以然。当然我也一样，虽然我希望能有些不一样，但是自己实在欠缺IT这方面的知识，所以也只能查 阅一些资料，翻阅了最新的专业书籍，在自己局限的认识下把这些些零散的资料碎片或不同理解论述综合起来做一个类似丁文献综述的报告，其实我很真诚的希 望进入事物探寻本质。下面就从理论、技术、实践这三个层面写一下大数据的认识大数据的一些相关理论： 最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：数据，已经渗透到当今每一个行业 和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对丁海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 业界（IBM最早定义）将大数据的特征归纳为4个“V（量Volume,多样Variety,价值Value,速Velocity）,或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P （1000个T＞、E （100万个T）或Z （10亿个第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。 很早就流传着一句话：三分技术，七分数据，得数据者得天下。先不论这句话是谁说得，但是这句话的正确性已经不用去论证了。维克托迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了很多例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。书中，作者提及最多的
新手学习大数据的入门书籍 大数据是眼下非常流行的技术名词，自然也催生出了一些与大数据相关的职业，通过对数据的分析挖掘来影响企业的商业决策。想知道有关大数据的学习书籍资料有哪些？，今天千锋教育来为大家推荐一波大数据学习需要的书籍。 《大数据时代》 大数据不是随机样本，而是所有采集数据；大数据不追求精确性，而是允许混杂性；大数据不是分析因果关系，而是相关关系。 2、《爆发》 《爆发：大数据时代预见未来的新思维》揭开了人类行为背后隐藏的模式“爆发”，大胆的提出人类有93%的行为都是可预测的，是一本超越《黑天鹅》惊世之作。神秘色彩十足。
3、《Presto技术内幕》 Presto是Face book开发的数据查询引擎，基于Java语言开发的，专门为大数据实时查询计算而设计和开发的产品，更是大数据实时查询计算产品的佼佼者，比Spark、Impala更加简单、高效。 4、《智能时代》
《智能时代》回顾了科学研究发展的四个范式，用实例证明了数据在科学发现中的位置。 5、《大数据处理之道》 从最初的Hadoop到Spark，再到Storm，到底哪个战斗力更强？《大数据处理之道》分析比较了当下流行的大数据处理技术的优劣及适用场景，包括Hadoop、Spark、Storm、Dremel、Drill等，详细分析了各种技术的应用场景和优缺点。几乎涵盖所有的大数据处理热门技术，语言诙谐，大数据处理技术与应用场景并在，对未来新的大数据处理技术发展趋势进行了预，测，初学者好上手，专业人士可系统的扩展知识。
6、《大数据基础与应用》 数据本身没有丝毫意义，通过统计、分类、萃取、特征抽取等一系列技术手段才能实现其价值。基础≠不重要，大数据初级必须要掌握的理论知识都在这里 7、《超越大数据》 把社交数据、移动数据、位置数据与主数据结合起来, 可以实现与现有客户
数据库入门书籍推荐 数据库简介数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。 在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。 如何学习数据库数据库应用占到了计算机应用的70%，像计算机程序设计、网页设计、数据存储都用到了它，它有很多的产品，比如：access，SQL server，MySQL，Oracle等的。第一，认清目的，你学数据库是要做什么？是计算机编程，还是网页设计，还是你想用它来存储公司的材料信息。要是前两者，你必须学SQL语言，再选择会操作一个数据库产品比如access，来熟练操作它。但是要是后者你需要的是全面的数据库知识，SQL语言是所有的数据库产品都通用，还是一定要学，这时就不能学些简单的东西了，要学习功能更全更强的了，比如中型数据库SQL server，超大型数据库Oracle等的。这完全取决于你的需要，但是你要是为设计一个大型的电子商务网站做努力，那学access是远远不够的。 第二，要想全面的学习数据库知识，应当分两个部分，第一，现在流行的关系型数据库的基础知识是一定要知道的，比如ER模型，属性，记录，联系的概念，SQL语言等的，学完之后还要掌握各个数据库的特点，比如SQL server，Oracle的特点在哪——就是这样，通用的部分+特殊的部分。 数据库入门书籍推荐一、入门类书籍推荐 1、《MySQL必知必会》
大数据开发工程师需要懂哪些技术 想要学习大数据开发，第一件事并不是要找书籍或者是找视频教程，而是要了解一下大数据行业前景，了解一下成为大数据工程师需要具备什么样的能力，掌握哪些技能我当初学习大数据之前也有过这样的问题，作为一个过来人，今天就跟大家聊下大数据人才应该具备的技能。 首先我们要知道对于大数据开发工程师需要具备的技能，下面我们分别来说明： 用人单位对于大数据开发人才的能力要求有 技能要求： 1.精通JAVA开发语言，同时熟悉Python、Scala开发语言者优先； 2.熟悉Spark或Hadoop生态圈技术，具有源码阅读及二次开发工作经验；精通Hadoop生态及高性能缓存相关的各种工具，有源码开发实战经验者优先； 3.熟练使用SQL，熟悉数据库原理，熟悉至少一种主流关系型数据库；熟悉Linux操作系统，熟练使用常用命令，熟练使用shell脚本；熟悉ETL开发，能熟练至少一种ETL（talend、kettle、ogg等）转化开源工具者优先；
4.具有清晰的系统思维逻辑，对解决行业实际问题有浓厚兴趣，具备良好的沟通协调能力及学习能力。 以上就是想要成为大数据人才需要具备的技能 那么如何具备这些能力，怎么学习了，对于大多数人来说，目前只有通过参加大数据的培训，才能够系统的掌握以上的大数据技能，从而胜任大数据工程师的工作。 千锋大数据培训课程是“技术+管理”的集合，千锋大数据课程，不仅要提高学员对理论的认识，重点是强调学员的动手能力以及实战经验的累积。也就是说千锋大数据课程培训是在沿袭普通高校大体教学模式的基础上，结合新的教改方案，提高了专业课和实践教学内容在整个教学体系中的比重，让学生在学完大数据之后就能直接去企业上手项目开发。 想学习大数据的同学们，快来吧！千锋为你准备了长达两周的免费试听课程等你慢慢考虑！
大数据时代读书笔记 本书在讲些什么？ 《大数据时代》的一大贡献在于大数据方兴未艾、众说纷纭的时刻，进一步阐述和厘清了大数据的基本概念和特点，这对许多以为大数据就是“数据大”的人来说很有帮助。大数据时代的经济学、政治学、社会学和许多科学门类都会发生巨大甚至是本质上的变化和发展，进而影响人类的价值体系、知识体系和生活方式。大数据开启了一次重大的时代转型，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式，成为新发明、新服务的源泉，而更多的改变也蓄势待发...... 《大数据时代》主要从三个方面入手写大数据对我们的影响。第一是大数据时代的商思维变革，第二是大数据时代的商业变革，第三是大数据时代的管理变革。 作者是如何展开主题？ 作者通过分析谷歌成功的预测了冬季流感的传播这个案例证实“大数据变革公共卫生”；通过埃齐奥尼创立的一个预测机票在未来一段时间里会增长或者下降的预测系统为乘客们节省了很多钱这一例子来证实“大数据变革商业”；通过提出社会现实中大数据对人类思维的影响来证实“大数据变革思维”这一理论，来引导核心主题：大数据开启了重大的时代转型。 如何从核心主题分解出从属的关键议题？ 核心主题是大数据开启了重大的时代转型，在这个核心主题下，作者详细介绍了大数据对社会的其他三个方面的变革，思维变革、商业变革、管理变革。次外，作者分解出“大数据时代的思维变革”、“大数据时代的商业变革”、“大数据时代的管理变革”、“大数据的特征”、“大数据的核心是预测”、“大数据意味着大
挑战”等从属关键议题。 作者细说了什么，是怎么说的？ 第一部分，大数据时代的思维变革中明确了大数据的特点。 “更多，不是随机样本，而是全体数据”，“大数据时代意味着利用所有的数据，而不再仅仅依靠一小部分数据”，方式也从过去依靠随机采样转变为研究整体；“更杂，不是精确性，而是混杂性”，大数据时代允许不精确，我们可以为了高频率、广泛性放弃了精确性，试图扩大数据规模的时候，我们要学会拥抱混乱。大数据不仅让我们不再期待精确性，也让我们无法实现精确性。然而在大数据时代，我们无法规避错误，错误并不是大数据固有的特性，而是一个亟需我们去处理的现实问题。这些现实条件导致了新的数据库的设计的诞生，它们打破了关于记录和预设场域的成规；“更好，不是因果关系，而是相关关系”。在大数据时代，我们知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”，我们没必要知道现象背后的原因，而是让数据自己“发声”。亚马逊的推荐系统就是相关性的良好运用。通过相关关系，我们可以比以前更容易、更快捷、更清楚的分析事物。通过给我们找到一个现象的良好的关联物，相关关系可以帮助我们捕捉现在和预测未来。此外，大数据的相关关系分析法更准确、更快、而且不易受偏见的影响。通过去探求“是什么”而不是“为什么”，相关关系帮助我们更好的了解这个世界。作者还详细介绍快速思维、慢性思维，还着重提出大数据时代改变了人类探索世界的方法。 第二部分，大数据时代的商业变革中明确了大数据对商业的巨大影响，详细介绍了莫里的导航图对数据的利用，区分了数据化、数字化。计量和记录一起促成了数据的诞生它们是数据化最早的根基。数字化带来了数据化，但是数字化无
实验一Scala部署及基本语法 (5) 1. 安装Scala (6) 1.1 进入安装目录 (6) 2. Scala基础 (7) 2.1 基础语法 (7) 2.2 控制结构 (11) 实验二Scala数据结构 (13) 3. Scala数据结构 (14) 3.1 列表 (14) 3.2 集合 (14) 3.3 映射（Map） (15) 3.4 迭代器 (17) 实验三Scala类和对象 (20) 4. 类 (21) 4.1 简单的类 (21) 5. 对象 (24) 5.1 单例对象 (25) 5.2 伴生对象 (25) 5.3 应用程序对象 (26) 实验四Scala函数式编程WordCount (27) 6. 实验操作 (29) 6.1 创建需要统计的目录 (29) 实验五spark安装部署 (31) 1、检查环境hadoop集群环境 (31) 2、Spark部署 (32) 1
实验六Spark RDD编程 (45) 1.RDD编程 (46) 实验七Spark单词统计实验 (47) 2、检查hadoop集群环境 (49) 2、创建项目 (50) 2.1创建java maven项目 (51) 2.2更改JDK版本 (54) 2.3配置pom.xml文件 (58) 2.4创建SparkWordCount类 (64) 4、打包项目 (70) 5、运行打包好的jar程序 (76) 5.1 运行程序 (76) 实验八Spark Hbase读写实验 (77) 1、检查hadoop集群环境 (79) 2、Hbase创建studen表 (80) 2.1 进入hbase环境 (80) 2.2 查看表是否存在 (80) 2.3 创建student表 (81) 2.4 往表里插入数据 (81) 2.5 使用scan命令查看表结构 (82) 3、创建项目 (83) 3.1创建java maven项目 (84) 3.2更改JDK版本 (87) 3.3配置pom.xml文件 (91) 1
一、导言 社会学自19世纪末诞生以来，理论和方法日益丰富，学派和名家不断涌现，其理论和成果对人类经济、政治和社会文化生活的影响也在不断扩大和深入。在学术界内衡量一个学科或者某项研究成果的影响，我们往往依靠学术文献和引用指标（如学术书籍、学术期刊、论文引用影响因子）。不过，要在更为宏观的时间、空间维度上观察甚至评估理论的发展、学者的成长乃至整个学科对于人类知识谱系的影响力，也即“文化影响力”，则要复杂和困难得多。现在，基于大数据的词频统计技术为这一领域的探索提供了可能。本文将利用谷歌语料库千亿量级的海量数据，通过对社会学关键词的词频分析来初步展示百年社会学发展历程中的现象和规律。本研究也是我国社会学领域的首次大数据分析尝试。 二、数据、概念和策略 自2004年底，谷歌公司陆续对哈佛、牛津等40多所顶级大学图书馆藏书及出版社赠书进行了浩大的数字化工程。到2013 年，谷歌己对超过三千万种书籍进行了扫描识别，占人类自古登堡印刷术发明以来出版图书的约四分之一，其中数字化质量较好可供全文检索的达八百多万种（8116746种），词汇量8613亿，分别展示了谷歌图书语料库的主要语言构成。 书籍是承载人类知识、观念和思维的最主要的载体。只要语料库具有足够的代表性，我们就可以认为一个词汇在书籍中出现的频率，能够近似地反映这个词汇及其相关意蕴的“文化影响力”(涵盖知名度、关注度、影响力等多个维度)，甚至折射出某种社会趋势、风尚或思潮。以“社会流动”一词为例：首先，语言和词汇反映了作者的观点，而书籍作者比一般人拥有更大的文化影响力。作者群体越多地提及“社会流动”，就说明该词的文化影响力越高；其次，书籍出版会考虑读者的需求，因此书籍词汇的总体特征往往能反映大众观念和思维偏好。书籍中“社会流动”出现得越多，就意味着大众对相关的社会现象越为关注。
Hadoop一直是我想学习的技术，正巧最近项目组要做电子商城，我就开始研究Hadoop，虽然最后鉴定Hadoop不适用我们的项目，但是我会继续研究下去，技多不压身。《Hadoop基础教程》是我读的第一本Hadoop书籍，当然在线只能试读第一章，不过对Hadoop历史、核心技术和应用场景有了初步了解。 ?Hadoop历史 雏形开始于2002年的Apache的Nutch，Nutch是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和Web爬虫。 随后在2003年Google发表了一篇技术学术论文谷歌文件系统（GFS）。GFS也就是google File System，google公司为了存储海量搜索数据而设计的专用文件系统。 2004年Nutch创始人Doug Cutting基于Google的GFS论文实现了分布式文件存储系统名为NDFS。 2004年Google又发表了一篇技术学术论文MapReduce。MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行分析运算。 2005年Doug Cutting又基于MapReduce，在Nutch搜索引擎实现了该功能。 2006年，Yahoo雇用了Doug Cutting，Doug Cutting将NDFS和MapReduce 升级命名为Hadoop，Yahoo开建了一个独立的团队给Goug Cutting专门研究发展Hadoop。 不得不说Google和Yahoo对Hadoop的贡献功不可没。 ?Hadoop核心
Hadoop的核心就是HDFS和MapReduce，而两者只是理论基础，不是具体可使用的高级应用，Hadoop旗下有很多经典子项目，比如HBase、Hive等，这些都是基于HDFS和MapReduce发展出来的。要想了解Hadoop，就必须知道HDFS和MapReduce 是什么。 HDFS HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统），它是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。 HDFS的设计特点是： 1、大数据文件，非常适合上T级别的大文件或者一堆大数据文件的存储，如果文件只有几个G甚至更小就没啥意思了。 2、文件分块存储，HDFS会将一个完整的大文件平均分块存储到不同计算机上，它的意义在于读取文件时可以同时从多个主机取不同区块的文件，多主机读取比单主机读取效率要高得多得多。 3、流式数据访问，一次写入多次读写，这种模式跟传统文件不同，它不支持动态改变文件内容，而是要求让文件一次写入就不做变化，要变化也只能在文件末添加内容。 4、廉价硬件，HDFS可以应用在普通PC机上，这种机制能够让给一些公司用几十台廉价的计算机就可以撑起一个大数据集群。 5、硬件故障，HDFS认为所有计算机都可能会出问题，为了防止某个主机失效读取不到该主机的块文件，它将同一个文件块副本分配到其它某几个主机上，如果其中一台主机失效，可以迅速找另一块副本取文件。
上市公司，官网：https://www.doczj.com/doc/b518137395.html, 大数据学习入门级书籍推荐 1.《大数据分析：点“数”成金》 大数据学习入门级书籍推荐 你现在正坐在一座金矿之上，这些金子或被深埋于备份、存档数据之中，或正藏在你眼前的数据集里，它们是提升公司效益、拓展新的商业关系、制订更直观决策的秘诀所在，足以使你的企业更上一层楼。你将明白如何利用、分析和驾驭数据来获得丰厚回报。作者Frank Ohlhorst“厚积”数十年的技术经验而“薄发”于此书，他将向读者介绍怎样将大数据分析应用于各行各业。在中，你将了解到如何对数据进行挖掘，怎样从数据中揭示趋势并转化为竞争策略及攫取价值的方法。这些更有意思也更有效的方法能够提升企业的智能化水平，将有助于企业解决实际问题，提升利润空间，提高生产率并发现更多的商业机会。 2、《大数据时代》 大数据学习入门级书籍推荐
上市公司，官网：https://www.doczj.com/doc/b518137395.html, 《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作，本书作者维克托。迈尔。舍恩伯格被誉为“大数据商业应用一人”，拥有在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教的经历，早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。维克托。尔耶。舍恩伯格在本书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。《大数据时代》认为大数据的核心就是预测。大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。大数据已经成为了新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。书中展示了谷歌、微软、IBM、苹果、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们具价值的应用案例。 3、《云端时代杀手级应用：大数据分析》 大数据学习入门级书籍推荐
大数据的相关概况及其给图书馆带来的好处 大数据时代的到来,改变了人们的生活。近年来,图书管理学专业的许多学者开始 关注这一问题,大数据逐渐成为研究热点。随着大数据的提出与发展,其对各个行业都带来 了数据信息冲击。近年来,随着对大数据研究的深入,越来越多的图书馆引入云技术,使图书 馆建设步入大数据时代。通过分析大数据以及其对图书馆的影响,可以更好地了解当前图 书馆发展的概况以及今后的发展趋势,促进图书馆建设与社会主义和谐文化的建设。 1、大数据的相关概况 大数据(Bigdata),也被称为巨量资料。研究机构Gartner给出了这样的定义:大数据是 需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合 理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极的资讯。而且不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据的方法。 大数据是由全球知名咨询公司麦肯锡第一次提出的,大数据最早在物理学、生物学等 领域以及金融、军事等行业中出现,但是却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人 们关注。阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中,把大数据称为“第三次浪潮的华彩乐章”。其具有4个特性,也被称为4V,分别是Volume(体量)、Variety(多样性)、Value(价值 密度)、Velocity(速度)。 体量其实质是大数据的容积,指的是大数据具有海量内容,大数据的计量单位很大,最少 的也是P(1000T)、E(100百万T)(1T=1000G),传统的集中存储与集中计算已经无法处理 呈指数级别的数据增长速度,拥有海量数据使图书馆可以满足用户的需求,直接提高了图书 馆的使用效率;多样性指大数据包括了结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据,包括 了网络图片、音频、视频、地理位置等,因此也对数据的处理分析能力有了更高的需求。 种类繁多对图书馆来说有利于进一步提高用户使用时价值的扩大化与最大化。不仅包括原始的图书信息,还可以通过计算机大数据,了解更多相关信息,而这些信息通过纸质资料有时 是很难发现的。例如,在学习和研究专业问题时,如果你发现研究的兴趣,可以去图书馆通过 数据库进行检索,通过分析确定兴趣点是否具有研究价值以及价值的大小,有利于提高学术 研究水平的提高;价值密度低是指大数据大主要是指量,而真正的数据价值密度较低。也就 是说虽然有海量数据,但真正有用的数据不多,因此更需要有强大的计算机算法完成对数据 的提纯处理,这是大数据的特性也是限制其发展的一个原因,并且也是大数据时代亟待解决 的难题;速度时效高是大数据区别于传统数据最显著的特征,面对海量数据时代,处理数据的 效率对使用者具有至关重要的影响。图书馆使用大数据时,以“云数据”为例,只要使用了该 技术,图书馆可以以最少的投资获得海量的数据来最快速地进一步分析用户的阅读记录、 习惯,通过反馈的分析结果进行相关工作的调整来方便服务使用者,促进图书馆的良性发展。
软件开发推荐书籍 软件开发就像一场持久的战役。模糊、频繁变更的需求，项目的讨论、争议，进度的紧迫和延迟，琐碎的事情，突然出现的变故，各种因素都在尽全力阻挠人们按计划的实现预期目的。如果不够重视，它就会无情地偷取你的时间、精力乃至一切。所以，在即将进入这个战场之前，或者准备纵深之前，你准备好自己的武器和技能了么？如果贸然上阵，恐怕会一上战场就深陷其中。 在《计算机专业推荐书籍》一文中，我推荐了一些自己读过的觉得很不错的计算机书籍，这些书籍都偏重于打好计算机编程的基础功底。不过，仅有基础还不行，在真实软件开发环境中，还得有真枪实弹的技能才能应对自如。所以，这篇文章会根据自己的学习进程，推荐一些有助于软件开发的书籍。 一、思想类： 1. 《Linux/Unix 设计思想》(Linux and The unix philosophy) ：Mike Gancarz 著。在开始之前，学一些如何做好编程这件事的准则是很重要的。这本书简练地介绍了Linux 工具与程序设计的重要思想和准则，值得不定期重温一下。 2. 《计算机程序的构造与解释》(SICP) : 提炼出程序设计的核心要素和重要思想，理论与实践结合，值得深读细读！ 二、实用技术类 1. 《Shell 脚本学习指南》：这本书的特色在于，它从一开始就专注于脚本编写的重要元素和常用技巧（而不是照本宣科地介绍各种脚本元素和教学示例），涵盖最常用的
Unix标准工具，其示例用法都是比较容易弄懂的，而且非常具有实用性。这本书很适合于那些有初步的Shell 认识，希望能够系统学习的读者。 2. 《SQL 语言艺术》：现代软件应用几乎不可能避免与数据库打交道，能够编写高效的SQL 语句，是从事应用程序开发的必备技能。这本书的书名有点学究味，但内容上却是很具有实战性的，同时也很好地兼顾了理论，值得细读。 3. 《Java虚拟机并发编程》：讲解并发编程的几种主要设计思想及方法技巧，理论与实用性都很强，值得细读。 4. 《Java并发编程》：并发编程的优秀技术书籍，详细阐述了编写正确、高效并发程序的基础知识、注意事项，以及许多实用的方法、模式和并发实践示例，是Java 并发编程的必读书籍，使用其它语言的开发人员亦可从中受益良多。 5. 《Spring技术内幕》: 钻研Spring 源代码的引导书籍，学习Spring 的软件设计方法。根据项目所用到的部分来阅读，或每次读一个部分。 6. 《Javascript: The good Parts》：了解Javascript 的核心元素的优秀读物，也可以学到一个重要思想：使用语言或技术的良好子集来构建应用而不是致力于掌握全部。 7. 《JavaScript异步编程：设计快速响应的网络应用》：简洁的篇幅，精炼地介绍了异步编程的常见模式和方法。 8. 《实用Common Lisp教程》： Common Lisp 编程的推荐教程，详尽得当，内容丰富。
大数据10本必读书单 导读：大数据时代来了，它的核心思想是什么？未来的发展趋势是什么？怎么运用大数据来做决策？大数据怎么存储，怎么展现等。大数据10本必读书单，你值得拥有！ 大数据时代 作者：[英] 维克托?迈尔?舍恩伯格 国外大数据研究的先河之作，本书作者维克托?迈尔?舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”，拥有在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教的经历，早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。 信号与噪声 作者: [美] 纳特?西尔弗 “信号”是我们想要和需要的事实，比如能帮助我们侦破早期鞋子炸弹案的信号。“噪声”则是另一回事，通常是不相干的信息，它阻碍或误导我们搜索信号。真正优秀的预测者会用概率的方法思考问题，他们谦虚而且勤恳，他们能清楚地区分什么是不可预测的、什么是可预测的，他们注重能带领他们接近真相的成千上百个小细节，他们能辨识出什么是噪声、什么是信号。从全球经济的健康到战胜恐怖主义，都依靠预测的质量。《信号与噪声》可以给你想要的答案。 删除(大数据取舍之道) 作者：[英] 维克托?迈尔?舍恩伯格 《删除》一书，获得美国政治科学协会颁发的“唐·K·普赖斯奖”，以及媒介环境学会颁发的“马歇尔·麦克卢汉奖”，而他的新作《大数据时代》则是开大数据系统研究的先河之作。《删除》开启了一场关于“遗忘”的热烈讨论，让我们始终记得遗忘的美德。这本书告诉我们，在大数据时代，面对海量信息人类该如何取舍，怎样才能构建一个积极而安全的未来。
大数据(互联网大规模数据挖掘与分布式处理) 作者：[美]拉贾拉曼 由斯坦福大学的“web 挖掘”课程的内容总结而成，由拉贾拉曼、厄尔曼所著，主要关注极大规模数据的挖掘。主要内容包括分布式文件系统、相似性搜索、搜索引擎技术、频繁项集挖掘、聚类算法、广告管理及推荐系统。 数据化决策 作者：[美]道格拉斯·W. 哈伯德 大数据时代，谁掌握了数据，谁就能把握成功。“一切皆可量化”，道格拉斯这个大胆的宣言是解决诸多生活和商业问题的关键所在。无论你的问题看起来多么不可量化，如健康、幸福感、顾客满意度、IT安全、投资风险、品牌价值、组织灵活性等，在本书中都可以找到量化的办法。作者在本书中：专注于量化不确定性、风险和数据价值；提供了令人拍案惊奇的测算无形之物的简便方法，让你仅仅基于已知数据就能准确决策；展示了丰富而精彩的量化案例，让身边的数据唾手可得。本书兼具实用性、可读性与趣味性，甚至让反感数据的人也能发现它的亲切。 爆发(大数据时代预见未来的新思维) 作者：[美]艾伯特-拉斯 如果说塔勒布认为人类行为是随机的，都是小概率事件，是不可以预测的；那么全球复杂网络权威巴拉巴西则认为，人类行为93%是可以预测的。巴拉巴西的研究是在人类生活数字化的大数据时代基础上进行的，移动电话、网络以及电子邮件使人类行为变得更加容易量化，将我们的社会变成了一个巨大的数据库。他认为，人类正处在一个聚合点上，在这里数据、科学以及技术都联合起来共同对抗那个最大的谜题——我们的未来。 Hadoop权威指南
2017大数据、数据分析学习资料合集（含学习路线图） 给大家整理一下本年度一些优质的文章，根据大数据相关的知识点一个个整理的，整理的内容包括知识点普及、学习书籍、学习路线图、学习笔记、学习资料、学习视频等等。AI时代就业指南未来已来：AI时代就业指南AI时代就业指南：计算机、统计完全零基础，到底能不能学数据分析？AI 时代就业指南：数据科学人才成长之路AI时代就业指南：Java 程序员如何转行做大数据？AI时代就业指南：企业在招什么样的大数据工程师？AI时代就业指南：女生适合做数据分析吗？AI时代就业指南：数据挖掘工程师成长之路AI 时代就业指南：数学专业，你看不见的前尘似锦AI时代就业指南：数据挖掘入门与指南AI时代就业指南：普通程序员如何转向AI方向AI时代就业指南：作为大数据从业人员，如何写好一份可堪入目的简历？大数据【入门】大数据行业如何入门-书籍、工具、案例（问题集锦）【工具】2017 年你应该学习的编程语言、框架和工具【资料】史上最全的“大数据”学习资源（上）【资料】史上最全的“大数据”学习资源（下）【路线图】大数据工程师学习路线图【路线图】2017年最全的数据科学学习计划【就业】2016年数据科学薪酬大盘点【学习群】数据挖掘-机器学习数据分析【入门】数据分析那些事（数据分析师入门必看）【职业】数据分析
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大数据相关理论与技术（1） 胡经国 一、用解构方法系统认知大数据 相关文献就“用解构方法系统认知大数据”进行了论述。现将其介绍于下，供读者参考。本文在篇章结构、内容和文字上对原文献作了一些修改，并且添加了一些小标题，特此说明。 ㈠、大数据结构的三个层面 大数据就是互联网发展到现阶段的一种表象或特征。在以云计算为代表的技术创新基础上，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来。通过各行各业的不断创新，大数据将逐步为人类创造更多的价值。 然而，想要系统认知大数据，必须用解构方法全面细致地解析它结构。为此，现从大数据结构的三个层面来系统认知大数据。 1、理论（Theory）层面 大数据结构的第一层面是理论。理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。理论层面包括以下4个方面： ⑴、特征定义 从大数据的特征定义来理解IT行业对大数据的整体描绘和定性。 ⑵、价值探讨 从对大数据的价值探讨来深入解析大数据的珍贵所在。 ⑶、现在和未来 从大数据的现在和未来来洞察大数据的发展趋势。 ⑷、大数据与隐私 从大数据与隐私这个特别而重要的视角来审视人和数据之间的长久博弈。 2、技术（Technology）层面 大数据结构的第二层面是技术。技术是大数据价值体现的手段和发展的基石。技术层面包括以下4个方面：云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术。也就是说，要分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。 3、实践（Utilization）层面 大数据结构的第三层面是实践。实践是大数据价值的最终体现。实践层面
包括以下4个方面：互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据。也就是说，要分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象和即将实现的蓝图。 ㈡、大数据相关理论 1、特征定义 最早提出“大数据时代到来”的是麦肯锡。他指出：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” ⑴、大数据的“4V”特征 IT业界将大数据的特征归纳为“4V”（数量Volume，多样Variety，价值Value，速度Velocity）。或者说，大数据的特征有以下4个方面： ①、数据体量巨大 大数据的起始计量单位至少是PB（1024TB）、EB（100万TB）或ZB （10亿TB）。 ②、数据类型繁多 比如，网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等。 ③、价值密度低而商业价值高 ④、处理速度快 这一点也与传统的数据挖掘技术有着本质的不同。 其实，这“4V”并不能真正说清楚大数据的所有特征。 ⑵、大数据思维 有一种说法：三分技术，七分数据，得数据者得天下。这句话的正确性已经不用再去论证了。维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了不少例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代，要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。 那么，什么是大数据思维？维克托·迈尔·舍恩伯格认为，①、需要全部数据样本而不是抽样；②、关注效率而不是精确度；③、关注相关性而不是因果关系。 ⑶、关于大数据的独到见解 有关专家对于大数据有一些独到的见解。比如，“今天的数据不是大，真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。”“非互联网时期的产品功能一定是它的价值；互联网时期的产品数据一定是它的价值。”“你千万不要想着拿数据去改进一个业务，这不是大数据。你一定是去做了一件以前做不了的事情。”大数据的真正价值在于创造，在于填补无数个还未实现过
1、数据挖掘导论(完整版)作者：（美）陈封能，（美）斯坦巴赫，（美）库玛尔著，范明 等译出版社：人民邮电出版社 2、大数据:技术与应用实践指南赵刚 3、O'Reilly：Hadoop权威指南（第2版）清华大学出版社 4、数据挖掘：概念与技术（原书第3版）机械工业出版社 [美] Jiawei Han， 等著范明，孟小峰译 5、大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理 [美]Anand Rajaraman， [美]Jeffrey David Ullman著王斌译人民邮电出版社 6、Hadoop实战（第2版）陆嘉恒著 7、数据时代 [英]维克托·迈尔-舍恩伯格，[英]肯尼思·库克耶著盛 杨燕，周涛译 8、Hadoop技术内幕：深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理蔡 斌，陈湘萍著 9、Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计与实现原理董西成著 10、数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用卢辉著 11、分布式云数据中心的建设与管理郑叶来，陈世峻编 12、大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战杨传辉著 13、数据挖掘技术：应用于市场营销、销售与客户关系管理（第3版） [美] 林 那夫（Gordon S. Linoff），[美] 贝里（Michael J.A.Berry）著巢文涵，张小明，王芳译清华大学出版社 14、驾驭大数据 [美] Bill Franks著 15、企业级数据仓库原理、设计与实践 16、移动的帝国，作者: 曾航 / 刘羽 / 陶旭骏出版社: 浙江大学出版社副标题: 日本移动互联网兴衰启示录出版年: 2014-1-1 17、用户体验的要素，作者: Jesse James Garrett 出版社: 机械工业出版社副标题: 以用户为中心的Web设计译者: 范晓燕 18、大数据云图作者: 大卫?芬雷布 (David Feinleib) 出版社: 浙江人民出版社副标题: 如何在大数据时代寻找下一个大机遇 原作名: BIG DATA DEMYSTIFIED：How Big Data Is Changing The Way We Live, Love and Learn 译者: 盛杨燕出版年: 2013-12-1
读《大数据时代》心得体会 根据公司《关于下发中国共产党员全年学习计划的通知》组织分公司全体党员个人学习《大数据时代》，读了《大数据时代》后，感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式，但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前，我的思想被强烈震撼，不禁战栗起来。 “在小数据时代，我们会假象世界是怎样运作的，然后通过收集和分析数据来验证这种假想。”“随着由假想时代到数据时代的过渡，我们也很可能认为我们不在需要理论了。”书中几乎肯定要颠覆统计学的理论和方法，也试图通过引用《连线》杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实际”来“终结”量子力学。对此我很高兴，因为统计学和量子力学都是我在大学学习时学到抽筋都不能及格的课目。但这两个理论实在太大，太权威，太基本了，我想我不可能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西。作者其实也不敢旗帜鲜明地提出要颠覆它们的论点，毕竟还是在前面加上了“很可能认为”这样的保护伞。 近几十年，我们总是在遇到各种各样的新思维。在新思维面前我们首先应该做到的就是要破和立，要改变自己的传统，跟上时代的脚步。即使脑子还跟不上，嘴巴上也必须跟上，否则可能会被扣上思想僵化甚至阻碍世界发展的大帽子。既然大数据是“通往未来的必然改变”，那我就必须“不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见”，跟作者一起先把统计学和量子力学否定掉再说。反正我也不喜欢、也学不会它们。 当我们人类的数据收集和处理能力达到拍字节甚至更大之后，我们可以把样本变成全部，再加上有能力正视混杂性而忽视精确性后，似乎真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了。但是由统计学和量子力学以及其他很多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯，它们几乎都基于一个共同的基础——逻辑。要是不小心把逻辑或者逻辑思维或者逻辑推理一起给“不再需要”的话，就让我很担心了！ 《大数据时代》第16页“大数据的核心就是预测”。逻辑是——描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规则。两者似乎是做同一件事。可大数据要的“不是因果关系，而是相关关系”，“知道是什么就够了，没必要知道为什么”，而逻辑学四大基本定律（同一律、矛盾律、排中律和充足理由律）中的充足理由律又“明确规定”任何事物都有其存在的充足理由。且逻辑推理三部分——归纳逻辑、溯因逻辑和演绎逻辑都是基于因果关系。两者好像又是对立的。在同一件事上两种方法对立，应该只有一个结果，就是要否定掉其中之一。这就是让我很担心的原因。
https://www.doczj.com/doc/b518137395.html, 光环大数据推荐的数据分析师书籍 光环大数据培训了解到， 数据分析师到底在做什么？ 数据分析师需要具备什么能力？ 快速学习能力应该是每位数据分析师必备的。大数据环境下催生了很多新的数据分析工具和方法，分析师们比拼的就是学习速度。快速掌握很重要。 如何快速成为数据分析师？ 你需要做两件事： 一份正确的学习计划 一套正确的书籍 那么，废话少说，为大家奉上推荐书单： 入门实操读本 1.《从零进阶数据分析的统计基础》 2015年2月出版 人大经济论坛主编；曹正凤编著 对于一名初学者，应该先掌握必要的概率、统计理论基础，包括描述性分析，推断性分析，参数估计，假设检验，方差分析，回归分析等内容，本书中进行了专业详细的讲解。 2.《胸有成竹数据分析的SASEG进阶》 2015年2月出版 人大经济论坛主编；徐筱刚编著 这本书主要是讲经过处理的数据如何根据业务问题，利用相关方法进行建模分析，得出结果，结果检验，绘制图表并解读数据这样的一个内容。案例具体、讲得也比较生动。适合商业数据分析初学者。 3.《如虎添翼数据处理的SASEG实现》 2015年2月出版
https://www.doczj.com/doc/b518137395.html, 人大经济论坛主编；常国珍编著 本书利用SASEG和编程技术进行了操作过程的详解。拿到书后要多动手练习，数据分析需要按照标准流程进行，即数据的获取、储存、整理、清洗、归约等系列数据处理技术，这本书利用SASEG和编程技术进行了操作过程的详解。 4.《大数据时代小数据分析》 2015年7月出版 屈泽中著 这是一本大数据时代下进行小数据分析的入门级教材，通过数据分析的知识点，将各类分析工具进行串联和对比。对话的叙述方式让人容易进入状态。工具软件讲述的比较多讲得比较细。是一本全面的入门教材。 5.《三张表格走天下——菜鸟也会Excel数据分析（全彩）》 2015年6月出版 丁楠著 适用于入门级的小菜鸟，用Excel分析和处理数据，从数据本身出发，详细解析参数表、基础表和汇总表的数据关系，运用数据透视功能，实现“一表变多表”的神奇转换，进而轻松完成各种数据处理与分析任务。轻松入门。简单、实用。 案例进阶读本 1.《智能大数据SMART准则：数据分析方法、案例和行动纲领》 2015年10月出版 [美]BernardMarr著；秦磊，曹正凤译 适合大数据的实践者、管理者的一本书，是本国外引进的书。写作风格有传统的外文书籍的特点，看待问题的角度、思维都很好。分析框架不错。行动纲领总结得挺精要的。适合基础掌握了之后仔细研读，是本值得用心钻研的书。 2．《大数据的互联网思维》 2015年10月出版 段云峰，秦晓飞著 文笔文艺又轻松，内容实在又有内涵。它给出了大数据产品设计的原则，并