書單|互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)面試案頭書之?dāng)?shù)據(jù)分析師篇
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互聯(lián)網(wǎng)時代，都說得數(shù)據(jù)者得天下。
企業(yè)需要通過數(shù)據(jù)分析得出的結(jié)論做出正確的決策，確保業(yè)務(wù)精準(zhǔn)符合用戶市場需求，數(shù)據(jù)分析師這個崗位也得到了越來越多求職者的青睞。
本期就為大家分享14本數(shù)據(jù)分析類圖書，讓你輕松掌握數(shù)據(jù)分析的三板斧：Excel、SQL、Python，打好理論知識（統(tǒng)計學(xué)、機器學(xué)習(xí)）的基礎(chǔ)。
即使你是零基礎(chǔ)的小白，也能夠輕松入門，并逐步進階，找到自己喜歡的工作。
01
▊《深入淺出數(shù)據(jù)分析》
Michael Milton 著
李芳 譯
腦回路清奇輕松的經(jīng)典！
暢銷十年斬獲無數(shù)好評！
本書以類似“章回小說”的活潑形式，生動地向讀者展現(xiàn)出色的數(shù)據(jù)分析人員應(yīng)知應(yīng)會的技術(shù)：數(shù)據(jù)分析基本步驟、實驗方法、優(yōu)化方法、假設(shè)檢驗方法、貝葉斯統(tǒng)計方法、主觀概率法、啟發(fā)法、直方圖法、回歸法、誤差處理、相關(guān)數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)整理技巧；正文之后，意猶未盡地以三篇附錄介紹數(shù)據(jù)分析十大要務(wù)、R工具及ToolPak工具，在充分展現(xiàn)目標(biāo)知識以外，為讀者搭建了走向深入研究的橋梁。
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02
▊《誰說菜鳥不會數(shù)據(jù)分析（入門篇）》
通過職場故事講技術(shù)，生動有趣又實用
選擇工作常用的EXCEL作為分析工具，門檻低上手快
在入門篇的包裹下，數(shù)據(jù)分析變得生動了起來，配合故事化的情境設(shè)計，每一個人都能夠一口氣讀下去。天塹變通途，你會發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)是多么的可愛，數(shù)據(jù)分析是一件多么有樂趣的事情。
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03
▊《誰說菜鳥不會數(shù)據(jù)分析（工具篇）》
張文霖 狄松 林鳳瓊 任瑋琳 著
工欲善其事，必先利其器
工具篇對數(shù)據(jù)分析工具進行了細致梳理，基于最常用的Excel，精心挑選能夠提高效率的常用工具。這些工具涵蓋數(shù)據(jù)處理（Microsoft Access）、數(shù)據(jù)分析（Power Pivot、Excel數(shù)據(jù)分析工具庫）、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)（水晶易表）和報告自動化（VBA）。
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04
▊《Excel革命！超級數(shù)據(jù)透視表Power Pivot與數(shù)據(jù)分析表達式DAX快速入門》
多年應(yīng)用和研究PowerPivot與DAX經(jīng)驗
全面超越傳統(tǒng)Excel數(shù)據(jù)透視表
本書將帶你快速學(xué)習(xí)并掌握Power Pivot 數(shù)據(jù)建模與DAX（數(shù)據(jù)分析表達式）的相關(guān)內(nèi)容，幫助你顯著提升Excel 數(shù)據(jù)分析能力。
本書在Power Pivot 與DAX 的講解上具有一定的新穎性、獨特性，讀者對象為具有一定Excel 基礎(chǔ)，并且對傳統(tǒng)Excel 數(shù)據(jù)透視表有所了解的Excel 中高級用戶。希望讀者通過閱讀本書，能夠在較短的時間內(nèi)熟悉并使用Power Pivot 和DAX。
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05
▊《從Excel到Power BI：商業(yè)智能數(shù)據(jù)分析》
馬世權(quán) 著
深入講解Power BI與DAX語言精髓
擺脫數(shù)據(jù)搬運工，成為數(shù)據(jù)分析師
本書以讀者的興趣閱讀為出發(fā)點，首先通過介紹可視化模塊讓讀者全面體驗Power BI的操作并掌握讓數(shù)據(jù)飛起來的秘籍；然后再邁上一個大臺階，讓讀者學(xué)習(xí)Power Query數(shù)據(jù)查詢功能，瞬間解決耗費時間且附加值低的工作；全力攻克Power BI的核心價值模塊Power Pivot（數(shù)據(jù)建模）和DAX語言，讓讀者直達商業(yè)智能數(shù)據(jù)分析的上峰，站到Excel的肩膀上。
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06
▊《對比Excel，輕松學(xué)習(xí)SQL數(shù)據(jù)分析》
張俊紅 著
采用對比的方法，降低學(xué)習(xí)門檻，提高學(xué)習(xí)效率
本書分為3 篇：第1 篇主要介紹數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)知識，包括數(shù)據(jù)分析的基本概念、為什么要進行數(shù)據(jù)分析及常規(guī)的數(shù)據(jù)分析流程，使讀者對數(shù)據(jù)分析有一個整體的認(rèn)識；第2 篇主要圍繞數(shù)據(jù)分析的整個流程來介紹與SQL 語法相關(guān)的知識，包括如何選取一列數(shù)據(jù)、如何對數(shù)據(jù)進行分組運算等基礎(chǔ)知識，還包括窗口函數(shù)等進階知識；第3 篇主要介紹SQL 數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)，都是一些比較常規(guī)的業(yè)務(wù)場景實戰(zhàn)。
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07
▊《對比Excel，輕松學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析》
張俊紅 著
采用對比的方法，降低學(xué)習(xí)門檻，提高學(xué)習(xí)效率
圍繞整個數(shù)據(jù)分析的常規(guī)流程：熟悉工具—明確目的—獲取數(shù)據(jù)—熟悉數(shù)據(jù)—處理數(shù)據(jù)—分析數(shù)據(jù)—得出結(jié)論—驗證結(jié)論—展示結(jié)論進行Excel和Python的對比實現(xiàn)，告訴你每一個過程中都會用到什么，過程與過程之間有什么聯(lián)系。本書既可以作為系統(tǒng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析操作流程的說明書，也可以作為一本數(shù)據(jù)分析師案頭必備的實操工具書。
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08
▊《誰說菜鳥不會數(shù)據(jù)分析（Python篇）》
方小敏 張文霖 著
沒有晦澀難懂的Python知識和模型公式
Python篇延續(xù)了“菜鳥”系列的一貫風(fēng)格，從解決工作實際問題出發(fā)，提煉總結(jié)工作中Python 常用的數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)方法與技巧。
本書的定位是帶領(lǐng)Python 數(shù)據(jù)分析初學(xué)者入門，并能解決學(xué)習(xí)、工作中大部分的問題或需求。在不影響學(xué)習(xí)理解的前提下，盡可能地避免使用晦澀難懂的Python 編程、統(tǒng)計術(shù)語或模型公式。
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09
▊《統(tǒng)計之美：人工智能時代的科學(xué)思維》
李艦，海恩 著
一個個生活化的故事，讀懂日?？茖W(xué)思維
一條條暗藏的脈絡(luò)，入門AI統(tǒng)計基礎(chǔ)
本書的每一章節(jié)都通過某個歷史經(jīng)典故事、網(wǎng)絡(luò)熱點事件、行業(yè)真實案例等背景知識引出對知識點的介紹，涵蓋了經(jīng)典的統(tǒng)計學(xué)模型和前沿的數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)，并結(jié)合大數(shù)據(jù)實踐領(lǐng)域的經(jīng)驗，構(gòu)造了一套以實際應(yīng)用為導(dǎo)向的知識體系，幫助讀者輕松地掌握各分析方法的思想精髓，并能快速地應(yīng)用到實際的工作中去。
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10
▊《白話統(tǒng)計》
馮國雙 著
一本能讓人看明白的“白話”統(tǒng)計書
一本提供數(shù)據(jù)分析思路而非公式的統(tǒng)計書
本書凝結(jié)了作者十多年來對統(tǒng)計分析的理解，對各種方法的介紹采用全新的理念和思路，不再是介紹方法本身，而是試圖將各種方法之間的聯(lián)系闡述清楚；不再是介紹方法如何計算出結(jié)果，而是盡量說明方法背后的思想。當(dāng)然，本書同時提供了如何實現(xiàn)結(jié)果的軟件（涉及Excel、SAS、R、JMP、SPSS 等）操作。
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11
▊《統(tǒng)計分析：從小數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)》
丁亞軍 著
統(tǒng)計分析老兵多年潛心編寫，業(yè)務(wù)視角的統(tǒng)計思維
厘清數(shù)據(jù)分析的技術(shù)脈絡(luò)，并深入解讀了統(tǒng)計算法和機器學(xué)習(xí)
本書分為8章，小數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)分析模式的動態(tài)切換貫穿全書，展示了數(shù)據(jù)分析案例的模塊化分析思路。第1～3章為數(shù)據(jù)預(yù)分析部分，強調(diào)業(yè)務(wù)問題與統(tǒng)計問題的銜接；第4～6章為統(tǒng)計建模階段，其中附有對行業(yè)案例和業(yè)務(wù)敏感度的訓(xùn)練、對統(tǒng)計和業(yè)務(wù)整合的審美建議，進而構(gòu)造出一套具有靈活調(diào)校的數(shù)據(jù)分析模式。第7～8章解決的問題是，如何將晦澀難懂的統(tǒng)計解釋轉(zhuǎn)換成業(yè)務(wù)解釋。
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12
▊《Python預(yù)測之美：數(shù)據(jù)分析與算法實戰(zhàn)》
游皓麟 著
深度剖析預(yù)測原理
細致解讀數(shù)據(jù)分析算法
本書共分為3 篇。第1 篇介紹預(yù)測基礎(chǔ)，主要包括預(yù)測概念理解、預(yù)測方法論、分析方法、特征技術(shù)、模型優(yōu)化及評價，讀者通過這部分內(nèi)容的學(xué)習(xí)，可以掌握預(yù)測的基本步驟和方法思路。第2 篇介紹預(yù)測算法，該部分包含多元回歸分析、復(fù)雜回歸分析、時間序列及進階算法，內(nèi)容比較有難度，需要細心品味。第3 篇介紹預(yù)測案例，包括短期日負荷曲線預(yù)測和股票價格預(yù)測兩個實例，讀者可以了解到實施預(yù)測時需要關(guān)注的技術(shù)細節(jié)。
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13
▊《Python極簡講義：一本書入門數(shù)據(jù)分析與機器學(xué)習(xí)》
張玉宏 著
零入門|高可讀|重實戰(zhàn)！
提供入門數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的“極簡必要知識”！
本書以圖文并茂的方式介紹了Python的基礎(chǔ)內(nèi)容，并深入淺出地介紹了數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的相關(guān)入門知識。
第1章至第5章以極簡方式講解了Python的常用語法和使用技巧，包括數(shù)據(jù)類型與程序控制結(jié)構(gòu)、自建Python模塊與第三方模塊、Python函數(shù)和面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計等。第6章至第8章介紹了數(shù)據(jù)分析必備技能，如NumPy、Pandas和Matplotlib。第9章和第10章主要介紹了機器學(xué)習(xí)的基本概念和機器學(xué)習(xí)框架sklearn的基本用法。
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14
▊《拿下Offer:數(shù)據(jù)分析師求職面試指南》
徐麟 著
作者多年面試官和面試者的經(jīng)驗
揭秘數(shù)據(jù)分析師求職面試技巧和技能
本書針對未來想要從事數(shù)據(jù)分析工作的在校學(xué)生、想要轉(zhuǎn)行做數(shù)據(jù)分析的在職人員，以及想要在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域提高自己或跳槽的從業(yè)人員，深入淺出地講解了面試和未來實際工作中所需的知識與技能，讓讀者對數(shù)據(jù)分析師這個崗位有更為全面和深刻的了解。
全書主要分為面試前的準(zhǔn)備、面試中的技巧、面試中所需的知識儲備、編程技能、實戰(zhàn)技能，以及進一步學(xué)習(xí)提高的方法幾部分，內(nèi)容涵蓋數(shù)據(jù)分析師面試的全流程，全方位提高讀者在未來面試中的競爭力。
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