从1开始 数据分析师成长之路+从零进阶！数据分析的统计基础+胸有成竹+如虎添翼 4册 epub pdf mobi txt 电子书 下载 2024

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从1开始——数据分析师成长之路

胸有成竹!数据分析的SPSS和SAS EG进阶（第2版）

如虎添翼：数据处理的SPSS和SAS EG实现（第2版）

从零进阶！数据分析的统计基础（第2版）

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内容简介

《从零进阶！数据分析的统计基础（第2 版）》共7 章，分别讲解了数据分析的步骤和方法、描述性统计分析、数理统计基础、抽样估计、假设检验、方差分析、相关与回归分析。本书使用简单的语言介绍了这些数据分析基本方法的核心思想和涉及的统计学、概率论等方面的理论内容，并使用图示的方法详细介绍了使用Excel 2013 进行简单的描述性统计分析和使用SPSS 进行相关的数据分析的过程与结果分析。

《从零进阶！数据分析的统计基础（第2 版）》适合需要提升自身数据分析理论和实践能力的职场新人；在市场营销、金融、财务、人力资源管理中需要数据分析的人士，从事咨询、研究、分析等的专业人士。也可以作为数据分析师职业培训的教材，普通高等院校非统计专业数据分析的选修教材。

内容简介

《如虎添翼！数据处理的SPSS和SAS EG实现（第2版）》作为SAS EG 和SPSS 数据处理比较的首本实战中文教材，本书并非单纯地逐个讲解菜单的操作，而是将数据分析的基本思路、流程融入到软件的操作之中。每章通过设置商业背景，配以SAS EG 和SPSS 的实战演练，讲解形式更贴近读者的实际工作，使读者真正理解数据分析、数据处理的精髓。本书除讲解软件操作，还同时介绍了对应菜单操作的SAS 程序语言实现过程，读者可以根据自己的需要逐步学习，进而走进用SAS 程序处理数据的大门。

《如虎添翼！数据处理的SPSS和SAS EG实现（第2版）》适合那些想了解数据预处理，或者被数据的预处理占去大部分时间而想提高效率，或者囿于菜单操作的局限性而希望通过程序实现的数据分析人员。

内容简介

《胸有成竹!数据分析的SPSS和SAS EG进阶（第2版）》共5 章，涉及使用SPSS Statistics 和SAS EG 做商业数据分析的主要分析方法。其中，第1章的主要内容为数据分析方法概述；第2 章至第4 章的主要内容为横截面数据分析方法；第5 章的主要内容为时间序列分析方法。每章都根据所涉及的知识点的不同，选取了实用的案例，并为读者准备了相应的思考和练习题。

《胸有成竹!数据分析的SPSS和SAS EG进阶（第2版）》是一本面向商业数据分析初学者的教材，从具体的商业数据分析案例入手，使读者掌握数据分析的目的、理念、思路与分析步骤。本书力图淡化技术，对于方法的介绍也尽量避免涉及过多的数学内容，和高等数学相关的内容只在线形回归和主成分分析这两节中涉及到，而且都辅以图形作形象的展现。因此本书的读者只需要具有高中水平的数学基础即可。

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内容简介

数据分析行业就像所有新兴行业初期一样，伴随着混乱和盲目，一方面市场上培训机构巧立名目颁发证书，另一方面也有许多国外的著作被生搬硬套过来供自学者学习。本书是**本结合国内公司实际状况和作者多年数据分析经验，系统而又详尽地介绍数据分析工作的作品。相较于使用Excel进行数据统计工作更加专业化、系统化，相较于数据挖掘与编程算法更加易于理解和贴合业务。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。

作者简介

张旭东，江苏宿迁人，数据科学家。先后就读于苏州大学与中国人民大学数学专业。2010年至今总计发表各类文献百万余字，诣在推行数学语言简易化、通俗化、平民化。

目录

第１章 数字、数据、数学 1
1．1 数字的起源 2
1．2 数据 4
1．3 数字与数据 6
1．4 数学 8
1．5 统计学 13
第２章 分析、逻辑与思维 18
2．1 描述、概括、分析 19
2．2 逻辑思维 26
第３章 大数据到底是什么 32
3．1 时代的现状 33
3．2 大数据与传统数据 35
3．3 大数据在说什么 40
第４章 数据分析与数据挖掘 43
4．1 分析与挖掘 44
4．2 选择自己的路 46

第５章 如何做好数据分析 50
5．1 数据分析 51
5．2 制作报表 52
5．3 异常数据分析 62
5．4 MySQL查询语言 72
5．5 数据需求处理 77
5．6 进行项目分析 88
5．7 数据分析的结构化梳理 99
第６章 数据分析师进阶 101
6．1 思维与态度 102
6．2 软件升级：R or Python 107
6．3 数据分析师的格局 109
第７章 数据分析实战 115
7．1 报表系统 116
7．2 发现异常 129
7．3 数据需求 135
7．4 项目分析 144
第８章 初识Ｒ语言 160
8．1 安装与编辑器 161
8．2 数据读取 163
8．3 数据处理 165
8．4 **算法 167
第９章 行业的未来 170
9．1 市场需求 171
9．2 重要性、必要性 176
9．3 大数据，下一个风口 183
第１０章 数据分析测试题与答案 187
10．1 MySQL测试题 188
10．2 逻辑题 189

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