数据分析的相关书籍汇总_光环大数据培训

大数据分析与运用培训教材第1章大数据基础概念 (3)1.1 数据与大数据 (3)1.1.1 数据的概念 (3)1.1.2 大数据的定义 (4)1.2 大数据的特征与价值 (4)1.2.1 大数据的特征 (4)1.2.2 大数据的价值 (4)1.3 大数据应用领域 (4)1.3.1 金融领域 (4)1.3.2 电商领域 (5)1.3.3 医疗领域 (5)1.3.4 智能交通领域 (5)1.3.5 智能制造领域 (5)1.3.6 社交媒体领域 (5)1.3.7 治理领域 (5)第2章大数据技术架构 (5)2.1 分布式计算与存储 (5)2.1.1 分布式计算 (5)2.1.2 分布式存储 (6)2.2 数据采集与预处理 (6)2.2.1 数据采集 (6)2.2.2 数据预处理 (6)2.3 大数据生态系统 (7)第3章数据挖掘与机器学习 (7)3.1 数据挖掘基本概念 (7)3.2 机器学习算法及应用 (8)3.3 深度学习简介 (8)第4章数据可视化与展现 (9)4.1 数据可视化基本原理 (9)4.1.1 数据预处理 (9)4.1.2 选择合适的图表类型 (9)4.1.3 色彩与布局设计 (9)4.1.4 交互性设计 (9)4.2 常用数据可视化工具 (9)4.2.1 Tableau (10)4.2.2 Power BI (10)4.2.3 ECharts (10)4.2.4 Highcharts (10)4.3 数据可视化案例分析 (10)4.3.1 案例一：某电商平台销售数据分析 (10)4.3.2 案例二：某城市交通流量分析 (10)4.3.3 案例三：某企业人力资源分析 (10)4.3.4 案例四：某网站用户行为分析 (10)第5章数据仓库与OLAP (10)5.1 数据仓库概述 (10)5.1.1 数据仓库的定义与特点 (11)5.1.2 数据仓库的发展历程 (11)5.1.3 数据仓库在大数据分析中的应用 (11)5.2 数据仓库的设计与实现 (11)5.2.1 数据仓库架构 (11)5.2.2 数据仓库设计原则 (11)5.2.3 数据仓库实现步骤 (11)5.3 联机分析处理（OLAP） (11)5.3.1 OLAP的定义与特点 (11)5.3.2 OLAP的分类 (12)5.3.3 OLAP的应用场景 (12)第6章大数据分析方法与模型 (12)6.1 描述性分析 (12)6.1.1 数据预处理 (12)6.1.2 统计分析 (12)6.1.3 可视化分析 (12)6.2 预测性分析 (12)6.2.1 机器学习算法 (13)6.2.2 时间序列分析 (13)6.2.3 深度学习模型 (13)6.3 指导性分析 (13)6.3.1 优化模型 (13)6.3.2 决策树分析 (13)6.3.3 关联规则挖掘 (13)第7章行业大数据应用案例 (14)7.1 金融行业大数据应用 (14)7.1.1 信贷风险评估 (14)7.1.2 反洗钱监测 (14)7.1.3 个性化理财推荐 (14)7.2 电商行业大数据应用 (14)7.2.1 用户画像分析 (14)7.2.2 库存管理优化 (14)7.2.3 供应链优化 (14)7.3 医疗行业大数据应用 (14)7.3.1 疾病预测与防控 (14)7.3.2 个性化治疗与健康管理 (15)7.3.3 医疗资源优化配置 (15)第8章大数据安全与隐私保护 (15)8.1 大数据安全挑战 (15)8.2 数据加密与安全存储 (15)8.3 隐私保护技术 (16)第9章大数据项目管理与实施 (16)9.1 项目管理基础 (16)9.1.1 项目管理概述 (16)9.1.2 项目管理生命周期 (16)9.1.3 项目管理知识领域 (17)9.2 大数据项目实施流程 (17)9.2.1 项目启动 (17)9.2.2 项目规划 (17)9.2.3 项目执行 (17)9.2.4 项目监控与控制 (17)9.2.5 项目收尾 (17)9.3 项目风险管理 (17)9.3.1 风险管理概述 (17)9.3.2 风险识别 (17)9.3.3 风险评估与量化 (18)9.3.4 风险应对与监控 (18)第10章大数据未来发展趋势与展望 (18)10.1 新一代大数据技术 (18)10.1.1 分布式存储技术 (18)10.1.2 计算引擎优化 (18)10.1.3 数据处理与分析方法创新 (18)10.1.4 数据安全与隐私保护技术 (18)10.2 人工智能与大数据 (19)10.2.1 人工智能在大数据处理中的应用 (19)10.2.2 大数据驱动的发展 (19)10.2.3 人工智能助力大数据应用创新 (19)10.3 数据驱动的社会变革 (19)10.3.1 治理与公共服务 (19)10.3.2 产业升级与转型 (19)10.3.3 社会科学研究与创新 (19)10.4 大数据产业发展趋势 (19)10.4.1 产业链完善与优化 (20)10.4.2 市场规模持续扩大 (20)10.4.3 产业政策支持力度加大 (20)10.4.4 国际竞争加剧 (20)第1章大数据基础概念1.1 数据与大数据1.1.1 数据的概念数据（Data）是对现实世界事物的抽象描述，是信息的载体。

复旦大数据方法教材
复旦大学的大数据方法教材有很多，以下是一些常用的教材：
1. 《大数据导论》：介绍了大数据的基本概念、技术体系和产业生态，以及大数据的应用和发展趋势。

2. 《数据科学导论》：从数据科学的角度介绍了大数据分析的基本概念和方法，包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据挖掘等方面的内容。

3. 《机器学习与大数据分析》：介绍了机器学习的基本原理和方法，以及如何将其应用于大数据分析中。

4. 《Python数据分析与数据挖掘实战》：介绍了Python在数据分析和数
据挖掘方面的应用，包括数据预处理、特征工程、模型选择等方面的内容。

5. 《大数据技术原理与应用》：从技术的角度介绍了大数据处理的核心技术，包括分布式存储、分布式计算、流处理等方面的内容。

这些教材都是复旦大学大数据专业常用的教材，可以作为学习大数据的参考书籍。

数据分析师培训机构推荐的数据分析书籍_光环大数据培训数据分析常用方法_光环大数据培训机构，好的开始是成功的一半：小白入门，浅显易懂，快乐学习！l 《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇》l 《谁说菜鸟不会数据分析（工具篇》知名度很高的一套书，适合新手，优点是它和数据分析结合，而不是单纯地学习函数。

学会函数适用的场景和过程比它本身更重要。

l 《深入浅出数据分析》以类似“章回小说”的活泼形式，生动地向读者展现出色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。

l 《从1开始：数据分析师成长之路》从简单的制作报表开始和大家一起学习数据分析的五大模块：报表BI系统、异常数据分析、解决数据需求、项目性数据分析以及数据建模，为大家全方位、体系化地呈现数据分析到底是什么。

l 《数源思维：业务导向的数据思维秘籍》通过“问、拆、解、谋”四步，配合完整实例和典故，详解了数源思维如何帮助企业市场、产品、运营等业务管理者建立或提升数据导向的业务问题解决能力，如何帮助战略规划或中高层管理者提升数据导向的战略分析能力。

l 《大数据思维——从掷骰子到纸牌屋》读者不需要任何统计学知识，也没必要掌握复杂的公式与算法，在通俗易懂的案例介绍和娓娓道来中就可以轻松理解大数据分析的基本模式与方法。

l 《大数据的互联网思维》对互联网思维中主要的几条原则，逐一进行分析，并将其应用到大数据发展中。

给出了大数据产品设计的原则，并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。

l 《智能大数据SMART准则：数据分析方法、案例和行动纲领》本书从如何使用大数据的角度入手，给出了一套详细且可行的分析框架，以简明扼要的方式教会我们如何从庞杂的数据中生成一个完整的解决方案。

数据分析新手的入门建议_光环大数据培训对于很多想要从事互联网数据分析的人来说，一大难点就是如何准备行业知识。

一方面很少有学校设置像“互联网数据分析”这样的专业，即使有的学校有诸如digitalmarketing类似的专业，跟公司做的也还是差别不小。

另一方面还有很多人想从别的行业跳到互联网行业，像Facebookanalyticsdatascientist 就有很大一部分以前是做金融、咨询之类的。

不管是刚毕业的，还是之前从事别的行业想要转到互联网行业的人来说，如果能顺利搞定面试中的案例分析(caseanalysis)，基本就成功了一大半。

以Facebookanalyticsdatascientist的工作要求为例，基本上一半的要求是跟technical相关，例如SQL等，另一半则主要跟产品相关，考察的是产品思维(productsense)和案例分析的能力，此外还有少数的统计、数学、概率等。

面试中产品思维、案例分析相关更是占据半壁江山。

不同行业不同公司要求会很不一样，比如说银行做数据分析、建模会要求SAS/SQL，而互联网行业数据分析只要会SQL就可以了。

再比如说小公司可能会要求还会R/Python什么的，但是稍微中型一点的公司比如说Facebook只需要会SQL就行了。

乍一看有点奇怪，但其实也不奇怪，因为大一点的公司基础设施(infra)做得好，很多事情比如说A/Btest这种都自动化了，不需要专门写代码。

接下来的内容都搞照中型以上互联网公司为例。

数据分析师需要三个方面的能力：技术（编程），数据分析方法，行业知识。

1.技术技术方面就是SQL，20个小时，假设文科生，同时对自己要求高一点，最多80个小时可以搞定了。

按照这个学习SQL教程_w3cschool/sql/default.asp重点需要注意的：where/groupby/orderby/leftjoin/rightjoin/innerjoin/null/notnull/having/distinct/like/union/avg/sum/min/max学完之后再搜索一下"SQLhardestquestions",做做练习。

基于大数据的消费者战略_光环大数据培训只要涉及大数据，无论是谁都会注意到与之相关的争论已日益两极化。

一方面，热情倡导大数据价值的人认为，大数据不仅彻底改变了我们的经营方式，而且还从根本上改变了科学和我们实际生活世界的组织方式；而另一方面，怀疑论者认为，大数据的宣传言过其实，它并没有从根本上改变什么东西。

本书关注的是，在营销方面企业该如何利用大数据，并从这方面对两极化的争论提出自己的见解。

本书阐述的是，我们人类理解数据并从中获取意义和生活在数据媒介世界的体验。

虽然书中会不可避免地涉及其他一些方面，但这是本书的核心所在。

本书所阐述的大部分内容也适合非营利组织和政府机构，但为了简化起见，还是把企业作为主要参照对象。

当然，大数据有时不免会被夸大其词。

在这一点上，技术专家通常需要负主要责任。

他们经常会让我们认为，只要把各种人类行为简化成一系列数据点，那么就能够预测未来的大部分活动。

这种人类行为的简化主义观点没有认识到我们生活的世界、居住的微妙生态系统和行为发生的环境条件的复杂性。

简单地利用大数据（指个人数据），意味着营销人员降低了大数据的作用，使之成为组织的战术而不是战略组成部分。

本书要阐述的是，营销人员如何从技术专家那里重新夺回大数据的控制权和如何更多地从战略角度来重审大数据的意义。

这样做势必会使营销职业重焕生机活力。

理解人类行为的数据是营销人员和社会科学家的一项长期有效的技能。

我们开始看到，在大数据领域，他们的很多专业技能可以帮助我们有效理解和解释数据。

当然，新的挑战也日益明显，而这恰恰意味着我们需要用原始的方式来考虑这些问题。

我们能够从数据痕迹中获取很多有价值的东西，但许多分析和解释仍然停留在很基本的行为层面上。

企业力图差异化，但技术削弱了企业在竞争中脱颖而出的能力，而这就创造了一个机会。

人类的行为是复杂的，但大数据提供了理解复杂性的新方式。

复杂性应该是营销人员的朋友，因为复杂性提供了寻求差异化的机会。

光环大数据分享数据狂人必备的10本全球畅销书对于一位数据科学的狂热粉丝而言，可供选择阅读的书籍内容很多，包括大数据、机器学习、数据科学以及数据挖掘等等。

除了这些技术范围内的书籍之外，也有很多工具类和语言类的书籍，比如Hadoop、Spark、Python和R语言等。

关于数据的书籍和专题时常更新，所以只有你掌握了最新的信息才可以让你掌握这个领域内最先进的技术和技能。

幸运的是(或者也可以称之为不幸?)关于数据科学与技术领域的各种专题从来不会缺少响应的书籍，所以你大可放心随便选取。

和数据有关的数据有很多具体的类目，而且每种类目都有很多畅销书列表可供你参考。

实际上我们最近为读者列举了很多书籍列表，比如关于数据挖掘、数据库与大数据、统计学、AI和机器学习以及神经网络。

但是以上这些枚举的列表都是根据Amazon书籍畅销榜的比较狭隘的分类得出的推荐结论，而且没有这些书籍缺少编辑决定权或者没有考虑到内容是否可以免费获取以及是否有电子书的格式。

首先，让我们把一个问题弄清楚：本文的标题有些误导性。

为数据狂人(或者专业人员)推荐的必备书籍列表中的内容比较泛泛，我们向读者推荐的这10种类别的书籍当中，每一种类别的书籍内容都是与付费资源和免费资源有关的畅销书籍。

尽管我们的工作内容涉及到的数据通道数量有限，但是我们通常情况下会想主动去了解比现有数据通道更加庞大的数量，你的初衷可能是为了工作的实践操作也可能是出于兴趣的目的。

所以，一位Hadoop专业人士可能不会对深度学习进行更加专业水准的洞察，他们只不过是对某些专题感兴趣。

这篇文章可以让读者巩固自己的兴趣，并为那些想拓宽个人知识层面的数据狂人提供具体的建议。

需要大家注意的是，这些数据类目所涉及的内容有所重叠，这种情况无法避免。

通常情况下书籍内容所专注的领域决定了他属于哪个类目。

01.数据科学DISCOVERY畅销付费书籍推荐：DataScienceforBusiness《商业数据科学-关于数据挖掘和数据分析思维你需要知道的一切》当你尝试学习新的领域的时候，最常见的难题就是找到一本内容深度正合适的书籍。

数据挖掘与数据分析_光环大数据数据分析培训一、数据挖掘和数据分析概述数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息，二者有很多联系，但是二者的侧重点和实现手法有所区分。

数据挖掘和数据分析的不同之处：1、在应用工具上，数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言；而数据分析更多的是借助现有的分析工具进行。

2、在行业知识方面，数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来；而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。

3、交叉学科方面，数据分析需要结合统计学、营销学、心理学以及金融、政治等方面进行综合分析；数据挖掘更多的是注重技术层面的结合以及数学和计算机的集合数据挖掘和数据分析的相似之处：1、数据挖掘和数据分析都是对数据进行分析、处理等操作进而得到有价值的知识。

2、都需要懂统计学，懂数据处理一些常用的方法，对数据的敏感度比较好。

3、数据挖掘和数据分析的联系越来越紧密，很多数据分析人员开始使用编程工具进行数据分析，如SAS、R、SPSS等。

而数据挖掘人员在结果表达及分析方面也会借助数据分析的手段。

二者的关系的界限变得越来越模糊。

二、数据挖掘1数学预备知识概率论：支撑整个数据挖掘算法和机器学习算法的数学基础，要熟悉常见的一些概率分布。

矩阵论：线性代数中对数据挖掘最有用的部分，还有一些线性空间相关知识也很重要。

信息论：将信息和数学紧密连接在一起并完美的表达的桥梁，需要掌握信息熵、信息增益等相关知识。

统计学：数据分析最早的依赖基础，通常和概率论一起应用，现在的机器学习和数据挖掘很多都是基于统计的，常见的均值、方差、协方差等都要熟练掌握。

2编程基础数据挖掘需要一定的编程基础，因为要实现模型以及数据的处理很多工作都是需要程序来进行的，数据挖掘常用的编程语言如下：SQL：数据库的熟练使用是任何数据挖掘人员必不可少的技能。

C++：有很多的标准模板库以及机器学习模型库进行调用可以方便编程实现。

光环大数据分享统计学经典图书合集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，从自然科学、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》作者：[美]格里菲思（DawnGriffiths）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（ArianaAnderson），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（MichaelPrerau），波士顿大学计算神经科学和统计学讲师2、《漫画统计学》作者：（日）高桥信InoueIroha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。

大数据方面的书籍
大数据是当代信息技术的一大热点领域，越来越多的人开始关注和研究它。

如果您也想进一步了解大数据，掌握相关知识和技能，那么以下这些书籍可能会对您有所帮助：
1.《大数据时代》：这本书是业界著名的大数据专家维克托迈尔舍恩伯格所著，通过深入浅出的方式，介绍了大数据的基本概念、应用场景、技术架构等方面的内容。

2.《Hadoop权威指南》：Hadoop是当前比较流行的大数据处理框架之一，这本书就是一本Hadoop的权威指南，详细介绍了Hadoop的基本原理、架构设计、应用实践等方面的内容。

3.《Spark快速数据处理》：Spark是目前最流行的大数据处理引擎之一，这本书则是一本Spark的实用指南，介绍了Spark的基本原理、API使用、应用案例等方面的内容。

4.《数据挖掘导论》：数据挖掘是大数据领域中的一个重要分支，这本书是一本数据挖掘的导论，介绍了数据挖掘的基本理论、方法、应用等方面的内容。

5.《大数据处理与分析》：这本书是由清华大学计算机系教授张涛主编，介绍了大数据处理和分析的基本概念、技术、工具等方面的内容，适合初学者和从业人员阅读。

当然，以上这些书籍只是大数据领域中的冰山一角，如果您想深入了解大数据，还需要不断学习和实践，才能真正掌握它。

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北京线下数据分析培训哪家好_光环大数据培训北京线下数据分析培训哪家好？数据分析正在迅速成为IT的命脉。

大数据、机器学习、深度学习、数据科学——分析大量数据的方法和技术的范围正在迅速扩大。

为了深入了解客户行为、系统性能和新的收益机会，你的数据分析策略将受益于最新的数据分析趋势。

北京线下数据分析培训光环大数据作为线下数据分析培训的机构，认为数据分析师的收入怎么样？哪些因素对于数据分析的薪资影响最大？哪些行业对数据分析人才的需求量最高？我想跳槽，应该选择大公司大平台还是初创的小公司？按我目前的教育程度，工作经验，和掌握的工具和技能，能获得什么样水平的薪资呢？这些数据分析师都可以做的。

下面给大家推荐一些数据分析的书籍，除了北京线下数据分析培训的讲师传授课程以为，这些也是想做好数据分析师的必须了解的。

一、数据分析入门：《HeadFirstDataAnalysis》链接：深入浅出数据分析(豆瓣)电子工业出版社的经典书目系列，从数据分析基本步骤开始、实验方法、最优化方法、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、数据整理技巧一一讲到。

图比较多，适合入门。

《HeadFirstStatistics》链接：深入浅出统计学(豆瓣)推荐理由同上，适合入门者的经典教材。

《RinAction-DataAnalysisandGraphicswithR》链接：R语言实战(豆瓣)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。

《数据之魅-基于开源工具的数据分析》链接：数据之魅(豆瓣)作者是华盛顿大学理论物理学博士。

这本书是数据分析的经典之一，包含大量的R语言模拟过程及结果展示，例举了很多数据分析实例和代码。

《数据挖掘-市场营销、销售与客户关系管理领域应用》链接：数据挖掘技术(豆瓣)作者是DataMiners的创办人，有二十多年的营销和客户关系管理结合数据挖掘的经验。