其實所謂的數據分析，他的本質就是通過總結數據的規律，解決商業問題。有著能夠洞察數據規律，我的潑辣女老板做出驅動業務高效增長決策的人才，很可能是職場寒冬中的篝火。數據分析能力是容易被忽視、卻又在工作中不可或缺的“硬技能” 像是微信朋友圈、淘寶京東等電商的品牌推薦，最經典的就是淘寶的千人千面了，再到今日頭條、抖音等的內容推送、又或者出行公司的業務優化，這些都是以數據為決策的。 目前，數據分析職位缺口主要集中在三大巨頭行業：移動互聯網、計算機軟件以及金融，總占比為64%，同時像一些型數據產業，也在迅速崛起，數據分析成為各個行業都是通吃的技能，且都能期待不錯的收入水平。 SQL是必須熟練掌握的，幫助我們獲取合適的數據。R和Python都是數據分析的利器，在大數據處理和分析上非常給力。同時R語言的可視化效果也很贊，數據展現會更炫酷。Excel就是基礎入門的工具，當數據量不大的時候用Excel就可以啦！ 業務知識：要熟悉對接的業務知識，深入對業務的理解和思考。多與需求方了解需求的背景和目的，而不是僅僅完成需求本身。很多業務方對過程并不專業，他們需要的是數據分析師提供針對性的解決方案。 整本書的內容以對話的形式進行展開，全書主要內容包括：數據分析是什么、數據分析步驟、數據分析方、數據展現方法等內容，讓你對數據分析有一個比較全面的認識。 基于通用的Excel工具，在8個章節中，分別數據分析必知必會的知識、數據處理技巧、數據展現的技術、通過專業化的視角來提升圖表之美、數據分析報告的撰寫技能以及持續的。讀者完全可以把這本書當小說來閱讀，跟隨主人公小白，在作者的指點下輕松掌握數據分析的技能，提升職場競爭能力。 推薦理由：本書圍繞整個數據分析的常規流程，熟悉工具—明確目的—獲取數據—熟悉數據—處理數據—分析數據—得出結論—驗證結論—展示結論進行Excel和Python的對比實現，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系。本書既可以作為系統學習數據分析操作流程的說明書，也可以作為一本數據分析師案頭必備的實操工具書。 本書通過對比Excel功能操作去學習Python的代碼實現，而不是直接學習Python代碼，大大降低了學習門檻，消除了讀者對代碼的恐懼心理。適合剛入行的數據分析師，也適合對Excel比較熟練的數據分析師，以及從事其他崗位想提高工作效率的職場人。 Python是數據分析的首選語言，因為有其強大的庫及便捷易懂的語法結構。學完這本書，可以使用python將自己的日常工作簡化甚至自動化，提升工作效率。其中pandas，numpy，matplotlip等模塊也可以很好的為數據分析提供支持。讓自己的數據分析更專業。 據數聯尋英發布的《大數據人才報告》稱：目前我國大數據人才僅 46 萬，在未來 3-5 年內大數據人才缺口達 1,500,000 之巨。所以數據人才在就業市場的待遇好到令人。 針對入門：入門的同學，我你不要過度追求上去就看經典書。像《算法導論》《算法》這些書，雖然比較經典、比較權威，但常厚。初學就去啃這些書肯定會很費勁。而一旦啃不下來，感就會很強。所以，入門的同學，我你找一些比較容易看的書來看，比如「大話數據結構」和「算法圖解」。你不要太在意書寫得深淺，重要的是能不能看完。 推薦理由：這本書最大的特點是，它把理論講得很有趣，不枯燥。而且每個數據結構和算法，作者都結合生活中的例子進行了， 能讓你有非常直觀的感受。雖然這本書有400多頁，但是花兩天時間讀完，應該是沒問題的。如果你之前完全不懂數據結構和算法，可以先從這本書看起。 推薦理由：就像這本書副標題寫的那樣，“像小說一樣有趣的算法入門書”，主打“圖解”，通俗易懂。它只有不到200頁，所以內容比較少。作為入門，看看這本書，能讓你對數據結構和算法有個大概的認識。 講數據結構和算法，肯定會跟代碼實現掛鉤。所以，很多人就很關心，某某書籍是用什么語言實現的，是不是自己熟悉的語言。市面大部分數據結構和算法書籍都是用C、C++、Java語言實現的，還有些是用偽代碼。而使用Python、Go、PHP、Java、Objective-C這些編程語言實現的就更少了。 國內外很多大學都拿這本書當作教材。這本書非常系統、全面、嚴謹，而且又不是特別難，適合對數據結構和算法有些了解，并且掌握了至少一門編程語言的小伙伴。 而且，這個作者也很用心。他用了三種語言，寫了三個版本，分別是：「數據結構與算法分析 : C語言描述」「數據結構與算法分析 : C++描述」「數據結構與算法分析 : Java語言描述」
|