干貨分享！數(shù)據(jù)分析資源

首推資源

• 199IT大數(shù)據(jù)導(dǎo)航^[1]
• 知乎問(wèn)答：在哪里能找到各行業(yè)的分析研究報(bào)告？^[2]
• 在數(shù)據(jù)分析、挖掘方面，有哪些好書(shū)值得推薦？^[3]

行業(yè)普及

• 決戰(zhàn)大數(shù)據(jù)，車品覺(jué)，最新是第2版；
• 精益數(shù)據(jù)分析，Alistair Croll；
• 數(shù)學(xué)之美，吳軍;
• 如何衡量萬(wàn)事萬(wàn)物，英文書(shū)名是How to Measure Anything Workbook, Douglas W. Hubbard，目前只有臺(tái)譯版；
• 超級(jí)思維，Aaron Santos，通過(guò)常識(shí)來(lái)構(gòu)建一個(gè)目標(biāo)數(shù)據(jù)的預(yù)估思維是很有必要的；

分析思路

• IBM SPSS數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)案例精粹，張文彤、鐘云飛，本書(shū)提供了諸多商業(yè)分析案例，每個(gè)案例的分析思路均按照CRISP-DM流程來(lái)分步講解，非常值得學(xué)習(xí)
• 活用數(shù)據(jù)：驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)，陳哲
• 數(shù)據(jù)化管理：洞悉零售及電子商務(wù)運(yùn)營(yíng)，黃成明
• Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)(第2版) ，宋天龍,這本書(shū)的理論和實(shí)操都很不錯(cuò)，有很多作者自己的私家干貨，內(nèi)容涉及的都是高頻的數(shù)據(jù)分析問(wèn)題，書(shū)的價(jià)格也不貴，就內(nèi)容和性價(jià)比而言，可以秒殺市面上大部分?jǐn)?shù)據(jù)分析的視頻課了
• 如何用數(shù)據(jù)解決實(shí)際問(wèn)題，[日]柏木吉基，以“汽車銷售下降”這個(gè)問(wèn)題的分析案例貫穿全書(shū)，講講數(shù)據(jù)分析每個(gè)步驟需要注意的事項(xiàng)，對(duì)于初階和中階的數(shù)據(jù)分析從業(yè)者都有較好的指導(dǎo)意義。

網(wǎng)站分析

• 精通Web Analytics 2.0，Avinash Kaushik
• 精通Web Analytics：來(lái)自專家的最佳Web分析策略，Avinash Kaushik
• 網(wǎng)站分析實(shí)戰(zhàn)--如何以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策，提升網(wǎng)站價(jià)值，王彥平；

數(shù)據(jù)采集

• Python網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集，Ryan Mitchell；
• 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)：A/B測(cè)試提升用戶體驗(yàn)，Rochelle King，講A/B測(cè)試的；
• How to Design and Report Experiments，Andy Field，Graham Hole；
• 洞察人心－用戶訪談成功的秘密，Steve Portigal，

數(shù)據(jù)展示

書(shū)籍

• 用圖表說(shuō)話:麥肯錫商務(wù)溝通完全工具箱，Gene Zelazny，主要內(nèi)容講商務(wù)場(chǎng)景下選用什么圖表，以及優(yōu)化方案；
• Excel圖表之道，劉萬(wàn)祥，工具不重要，方法更重要，學(xué)習(xí)優(yōu)秀的商業(yè)圖表(經(jīng)濟(jì)學(xué)人等期刊雜志)也是可視化精進(jìn)的方式之一；
• 寫給大家看的設(shè)計(jì)書(shū)，Robbin Williams
• Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals，Cole Nussbaumer Knaflic(中譯本為：用數(shù)據(jù)講故事)；
• 樂(lè)見(jiàn)數(shù)據(jù)：商業(yè)數(shù)據(jù)可視化思維，馬世權(quán)；
• The visual display of quantitative information，Tufte
• How to Lie with Charts， Gerald Everett Jones
• Effective Data Visualization，Stephanie D. H. Evergreen
• 數(shù)據(jù)之美:一本書(shū)學(xué)會(huì)可視化設(shè)計(jì)，Nathan Yau；
• 鮮活的數(shù)據(jù):數(shù)據(jù)可視化指南，Nathan Yau；

網(wǎng)站

• 數(shù)據(jù)可視化工具目錄^[4]， 可視化圖表的分類和示例
• Python作圖
• python-graph-gallery^[5]
• python常用50種圖表^[6]
• Python作圖cheat sheet^[7]
• R作圖
• r-graph-gallery^[8]
• Data Viz Project^[9]，給出各種圖表的說(shuō)明以及每種圖表的實(shí)際使用案例(如果你知道圖表長(zhǎng)啥樣但不知道名稱可以來(lái)這里搜)
• 失敗的可視化案例^[10]
• Material Design最新數(shù)據(jù)可視化指南^[11]

參考資料