從1開始 數據分析師成長之路+從零進階！數據分析的統計基礎+胸有成竹+如虎添翼 4冊 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 數據分析
• 統計學
• 職場技能
• 學習指南
• 進階
• 成長之路
• 數據分析師
• 統計基礎
• 實戰
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店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121306792

商品編碼：11243390733

從1開始——數據分析師成長之路

胸有成竹!數據分析的SPSS和SAS EG進階（第2版）

如虎添翼：數據處理的SPSS和SAS EG實現（第2版）

從零進階！數據分析的統計基礎（第2版）

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內容簡介

《從零進階！數據分析的統計基礎（第2 版）》共7 章，分彆講解瞭數據分析的步驟和方法、描述性統計分析、數理統計基礎、抽樣估計、假設檢驗、方差分析、相關與迴歸分析。本書使用簡單的語言介紹瞭這些數據分析基本方法的核心思想和涉及的統計學、概率論等方麵的理論內容，並使用圖示的方法詳細介紹瞭使用Excel 2013 進行簡單的描述性統計分析和使用SPSS 進行相關的數據分析的過程與結果分析。

《從零進階！數據分析的統計基礎（第2 版）》適閤需要提升自身數據分析理論和實踐能力的職場新人；在市場營銷、金融、財務、人力資源管理中需要數據分析的人士，從事谘詢、研究、分析等的專業人士。也可以作為數據分析師職業培訓的教材，普通高等院校非統計專業數據分析的選修教材。

內容簡介

《如虎添翼！數據處理的SPSS和SAS EG實現（第2版）》作為SAS EG 和SPSS 數據處理比較的首本實戰中文教材，本書並非單純地逐個講解菜單的操作，而是將數據分析的基本思路、流程融入到軟件的操作之中。每章通過設置商業背景，配以SAS EG 和SPSS 的實戰演練，講解形式更貼近讀者的實際工作，使讀者真正理解數據分析、數據處理的精髓。本書除講解軟件操作，還同時介紹瞭對應菜單操作的SAS 程序語言實現過程，讀者可以根據自己的需要逐步學習，進而走進用SAS 程序處理數據的大門。

《如虎添翼！數據處理的SPSS和SAS EG實現（第2版）》適閤那些想瞭解數據預處理，或者被數據的預處理占去大部分時間而想提高效率，或者囿於菜單操作的局限性而希望通過程序實現的數據分析人員。

內容簡介

《胸有成竹!數據分析的SPSS和SAS EG進階（第2版）》共5 章，涉及使用SPSS Statistics 和SAS EG 做商業數據分析的主要分析方法。其中，第1章的主要內容為數據分析方法概述；第2 章至第4 章的主要內容為橫截麵數據分析方法；第5 章的主要內容為時間序列分析方法。每章都根據所涉及的知識點的不同，選取瞭實用的案例，並為讀者準備瞭相應的思考和練習題。

《胸有成竹!數據分析的SPSS和SAS EG進階（第2版）》是一本麵嚮商業數據分析初學者的教材，從具體的商業數據分析案例入手，使讀者掌握數據分析的目的、理念、思路與分析步驟。本書力圖淡化技術，對於方法的介紹也盡量避免涉及過多的數學內容，和高等數學相關的內容隻在綫形迴歸和主成分分析這兩節中涉及到，而且都輔以圖形作形象的展現。因此本書的讀者隻需要具有高中水平的數學基礎即可。

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內容簡介

數據分析行業就像所有新興行業初期一樣，伴隨著混亂和盲目，一方麵市場上培訓機構巧立名目頒發證書，另一方麵也有許多國外的著作被生搬硬套過來供自學者學習。本書是**本結閤國內公司實際狀況和作者多年數據分析經驗，係統而又詳盡地介紹數據分析工作的作品。相較於使用Excel進行數據統計工作更加專業化、係統化，相較於數據挖掘與編程算法更加易於理解和貼閤業務。從簡單的製作報錶開始和大傢一起學習數據分析的五大模塊：報錶BI係統、異常數據分析、解決數據需求、項目性數據分析以及數據建模，為大傢全方位、體係化地呈現數據分析到底是什麼。

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作者簡介

張旭東，江蘇宿遷人，數據科學傢。先後就讀於蘇州大學與中國人民大學數學專業。2010年至今總計發錶各類文獻百萬餘字，詣在推行數學語言簡易化、通俗化、平民化。

目錄

第１章 數字、數據、數學 1
1．1 數字的起源 2
1．2 數據 4
1．3 數字與數據 6
1．4 數學 8
1．5 統計學 13
第２章 分析、邏輯與思維 18
2．1 描述、概括、分析 19
2．2 邏輯思維 26
第３章 大數據到底是什麼 32
3．1 時代的現狀 33
3．2 大數據與傳統數據 35
3．3 大數據在說什麼 40
第４章 數據分析與數據挖掘 43
4．1 分析與挖掘 44
4．2 選擇自己的路 46

第５章 如何做好數據分析 50
5．1 數據分析 51
5．2 製作報錶 52
5．3 異常數據分析 62
5．4 MySQL查詢語言 72
5．5 數據需求處理 77
5．6 進行項目分析 88
5．7 數據分析的結構化梳理 99
第６章 數據分析師進階 101
6．1 思維與態度 102
6．2 軟件升級：R or Python 107
6．3 數據分析師的格局 109
第７章 數據分析實戰 115
7．1 報錶係統 116
7．2 發現異常 129
7．3 數據需求 135
7．4 項目分析 144
第８章 初識Ｒ語言 160
8．1 安裝與編輯器 161
8．2 數據讀取 163
8．3 數據處理 165
8．4 **算法 167
第９章 行業的未來 170
9．1 市場需求 171
9．2 重要性、必要性 176
9．3 大數據，下一個風口 183
第１０章 數據分析測試題與答案 187
10．1 MySQL測試題 188
10．2 邏輯題 189

精進之路，洞悉數據，驅動決策——一套助力你成為卓越數據分析師的綜閤進階指南 在當今信息爆炸的時代，數據已成為企業決策、業務增長和創新發展的核心驅動力。從海量數據中挖掘有價值的洞察，將枯燥的數字轉化為清晰的商業語言，並以此指導行動，是每一位現代職場人士，尤其是數據分析師的核心競爭力。這套精心打造的圖書組閤，正是為你量身定製的進階之路，它將引領你從數據分析的茫茫海洋中，逐步找到方嚮，掌握核心技能，最終成為一位能夠“胸有成竹”地處理數據，“如虎添翼”地推動業務的卓越分析師。 第一捲：數據分析的基石——嚴謹統計，洞察本質 本書是理解數據分析的“從零開始”的奠基之作，它並非僅僅羅列工具的使用，而是深入講解支撐一切數據分析方法的核心——統計學原理。在這裏，你不會看到那些晦澀難懂的數學推導，而是會以最直觀、最貼近實際應用的方式，學習統計學的精髓。 數據世界的語言： 我們將從最基礎的統計概念講起，例如均值、中位數、眾數、方差、標準差，這些看似簡單的數字，卻是描述和理解數據集的關鍵。你將學會如何計算它們，更重要的是，理解它們各自代錶的意義，以及在什麼情境下選擇哪種統計量最能反映數據的真實麵貌。我們還會探討數據的分布形態，從正態分布到偏態分布，理解這些分布的特點，能幫助我們更好地選擇分析模型，並對數據的潛在偏差有所預警。 抽樣與推斷的智慧： 實際工作中，我們往往無法接觸到全部數據。本書將帶你走進抽樣的藝術，理解不同抽樣方法（如簡單隨機抽樣、分層抽樣）的優劣，以及如何通過樣本推斷整體的規律。你將學習置信區間和假設檢驗的基本原理，學會如何用科學的方法來驗證你的假設，避免基於片麵證據做齣草率結論。例如，當你想要瞭解一個産品在新用戶中的滿意度時，如何從有限的用戶反饋中，以高置信度推斷齣整體用戶的滿意水平？這本書會給齣清晰的解答。 變量之間的關聯： 數據分析的很大一部分工作是理解不同變量之間的關係。本書將深入淺齣地講解相關性分析，讓你明白兩個變量是同嚮變化、反嚮變化，還是毫無關係。更進一步，你將學習迴歸分析的基本思想，理解如何通過一個或多個變量來預測另一個變量，從而構建簡單的預測模型。例如，通過分析用戶活躍度、購買頻率等因素，來預測用戶流失的可能性，這是商業運營中極其重要的能力。 檢驗你的洞察： 統計學並非停留在描述層麵，它更是提供瞭一套檢驗理論的嚴謹工具。本書會引導你理解t檢驗、卡方檢驗等常用統計檢驗的應用場景和基本邏輯，讓你能夠科學地比較不同組彆的數據差異，判斷這些差異是否具有統計學意義，還是僅僅是偶然。這對於A/B測試、效果評估等實際業務場景至關重要。 規避陷阱，建立信心： 統計學中充滿瞭潛在的誤區，例如相關性不等於因果性。本書將幫助你識彆這些常見的統計陷阱，培養嚴謹的分析思維，讓你在麵對數據時，能夠保持清醒和客觀。掌握瞭這些統計基礎，你將不再是被動地解讀數據，而是能夠主動地從數據中提取有價值的信息，為你的分析工作打下堅實的基礎。 第二捲：從數據到價值——分析流程與實踐 在掌握瞭統計學的理論基石後，本書將帶你踏上數據分析的實戰之旅。它將梳理一套清晰、完整的數據分析流程，並結閤豐富的實戰案例，讓你在實踐中學習如何將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 定義問題，明確目標： 任何成功的分析都始於清晰的問題定義。本書將指導你如何從模糊的業務需求齣發，將其轉化為具體、可衡量的數據分析問題。這包括理解業務背景、明確分析目標、確定關鍵衡量指標（KPIs），確保你的分析方嚮是精準的，並且最終能夠為業務帶來實在的價值。 數據采集與清洗的藝術： 真實世界的數據往往是“髒”的。本書將詳細講解數據采集的常見途徑，以及在數據清洗過程中可能遇到的挑戰，如缺失值處理、異常值檢測、重復數據去除、數據格式統一等。你將學習到各種數據清洗技巧，並理解為何“Garbage In, Garbage Out”是數據分析中的鐵律，隻有高質量的數據纔能産齣有價值的分析結果。 探索性數據分析（EDA）： 在正式建模之前，進行詳盡的探索性數據分析是必不可少的環節。本書將教你如何通過可視化（如圖錶、熱力圖、散點圖等）和描述性統計，快速瞭解數據的整體特徵、變量分布、變量間的初步關係，以及發現潛在的數據模式和異常。EDA不僅能幫助你更好地理解數據，還能為後續的模型選擇提供重要的綫索。 模型選擇與構建： 基於你的分析目標和EDA的發現，本書將介紹多種常用的數據分析模型，從基礎的分類、迴歸模型，到更復雜的聚類、時間序列分析等。你將學習如何根據數據特性和業務需求，選擇最適閤的模型，並理解模型的構建過程，包括特徵工程、模型訓練、參數調優等關鍵步驟。 結果解讀與報告： 分析的最終目的是將洞察轉化為行動。本書將教你如何清晰、準確地解讀模型輸齣，並將其轉化為業務語言。你將學習如何設計有效的分析報告和可視化圖錶，以最直觀的方式嚮非技術人員呈現你的發現和建議，從而推動業務決策。 案例驅動，實戰演練： 為瞭幫助你融會貫通，本書將包含大量貼近實際的商業案例，涵蓋市場營銷、用戶行為分析、産品優化、運營管理等多個領域。通過對這些案例的剖析和練習，你將親身體驗從問題定義到結果呈現的完整分析過程，逐步建立起解決實際問題的信心和能力。 第三捲：提升效率，賦能分析——數據分析工具與技巧 擁有瞭紮實的統計基礎和清晰的分析流程，高效的數據分析工具和技巧將成為你“如虎添翼”的利器。本書將為你介紹當前主流的數據分析工具，並分享一係列能夠顯著提升你工作效率的實用技巧。 SQL：數據世界的語言，不可或缺的基石： SQL是數據分析師處理和提取數據的標準語言。本書將係統講解SQL的基礎語法，從SELECT、FROM、WHERE到JOIN、GROUP BY、HAVING，讓你能夠熟練地從數據庫中檢索、篩選、聚閤你需要的數據。更進一步，你將學習窗口函數、子查詢等高級技巧，以應對更復雜的數據提取需求，高效地為你的分析工作準備原始數據。 Python/R：數據科學的強大引擎： Python（及其強大的數據分析庫Pandas, NumPy, Scikit-learn）和R是數據科學領域最受歡迎的編程語言。本書將為你提供一個清晰的學習路徑，讓你能夠掌握其中一種或兩種語言的核心數據處理、可視化和建模能力。你將學習如何使用它們進行數據讀取、清洗、轉換、統計分析、機器學習模型構建以及結果可視化，讓數據分析工作更加靈活和強大。 Excel：依然強大的數據處理利器： 盡管有更專業的工具，Excel在日常數據處理和快速分析中依然扮演著重要角色。本書將分享Excel中關於數據透視錶、VLOOKUP、高級篩選、條件格式、圖錶製作等實用技巧，讓你能夠更高效地處理中小型數據集，快速進行探索性分析和製作初步報錶。 可視化工具：讓數據“說話”： Tableau, Power BI等可視化工具能夠讓你將枯燥的數據轉化為生動、直觀的圖錶和儀錶盤，極大地提升瞭數據的溝通效率。本書將介紹這些工具的基本操作和設計原則，教你如何創建清晰、有影響力的可視化作品，從而更好地嚮他人傳達你的數據洞察。 自動化與效率提升： 重復性的數據處理和分析任務是效率的殺手。本書將為你介紹如何利用腳本（如Python腳本）和一些自動化工具，將數據獲取、清洗、報告生成等流程自動化，從而解放你的時間和精力，讓你能夠專注於更具價值的分析和思考。 版本控製與協作： 在團隊協作中，Git等版本控製工具是必不可少的。本書將幫助你瞭解版本控製的基本概念，讓你能夠安全地管理你的代碼和數據分析項目，並與團隊成員高效協作。 第四捲：超越框架，決勝韆裏——高級分析思維與商業洞察 當你掌握瞭基礎工具和流程，並具備瞭嚴謹的統計思維後，如何進一步提升自己，將數據分析能力提升到“胸有成竹”、“如虎添翼”的境界？這本進階之作將聚焦於高級分析思維、商業洞察力的培養，以及如何將分析能力與商業戰略深度融閤。 構建你的思維模型： 優秀的分析師不隻是工具的使用者，更是思想的構建者。本書將引導你學習構建不同的思維模型，例如“漏鬥模型”用於分析用戶轉化路徑，“增長黑客模型”用於驅動業務增長，“價值鏈分析”用於理解業務流程中的價值創造環節。這些模型能夠幫助你更有條理地分析復雜問題，找到問題的關鍵節點。 深度洞察，挖掘“為什麼”： 數據本身隻能告訴你“是什麼”和“有多少”，而真正有價值的分析在於挖掘“為什麼”。本書將教你如何運用多角度、深層次的分析方法，結閤業務知識，從數據背後揭示驅動現象的根本原因。你將學習如何通過細分、對比、溯源等手段，找齣隱藏在數據背後的深層邏輯。 預測性與規範性分析： 從描述性分析（發生瞭什麼）和診斷性分析（為什麼發生），邁嚮預測性分析（將會發生什麼）和規範性分析（我們應該做什麼）。本書將介紹更高級的預測模型，並強調如何將預測結果與業務目標結閤，給齣可執行的行動建議。例如，通過預測用戶流失概率，並分析流失原因，從而主動製定個性化的挽留策略。 實驗設計與A/B測試的精髓： 在變化莫測的商業環境中，通過科學的實驗來驗證假設、優化産品和策略至關重要。本書將深入講解實驗設計的原則，包括對照組、實驗組的設置，樣本量計算，結果的統計顯著性判斷等，讓你能夠自信地進行A/B測試，並從中獲得可靠的優化方嚮。 商業價值的量化與溝通： 數據分析的最終目的在於為商業帶來價值。本書將指導你如何將分析結果轉化為清晰的商業洞察，並將其以極具說服力的方式傳達給決策者。你將學習如何量化分析結果的商業影響，例如通過分析提升的轉化率能帶來多少額外營收，從而證明分析的價值。 終身學習與領域拓展： 數據分析領域日新月異，新技術、新方法層齣不窮。本書將為你指明持續學習的方嚮，鼓勵你不斷探索新的領域，如機器學習、深度學習、大數據技術等，並強調跨領域知識的重要性，讓你能夠將數據分析能力與市場營銷、産品管理、金融等不同領域深度結閤，成為一名真正能夠“胸有成竹”、“如虎添翼”的全能型數據分析專傢。 這四冊圖書，環環相扣，從理論到實踐，從工具到思維，構建瞭一個完整的數據分析師成長體係。無論你是剛剛步入數據分析領域的新人，還是希望在現有基礎上實現突破的資深人士，這套組閤都將是你不可多得的良師益友，助你在這個數據驅動的時代，自信地駕馭數據，創造無限可能。

評分☆☆☆☆☆

哇！這套書簡直是為我這種想要徹底搞懂數據分析的人量身定做的。一直以來，我總覺得自己在數據分析這條路上走瞭不少彎路，要麼是理論講得太深奧，要麼是實踐操作太零散，總感覺抓不住核心。這套書的齣現，就像在我迷茫的十字路口點亮瞭指路明燈。 《從1開始數據分析師成長之路》這本書，真的讓我這個零基礎的小白，一點點建立起瞭數據分析的信心。它沒有上來就堆砌一大堆名詞術語，而是從最最基礎的概念講起，像是數據是什麼，為什麼要做數據分析，然後循序漸進地引入常用的工具和方法。我最喜歡它那種“手把手教學”的感覺，每一步都講解得特彆詳細，而且還配有很多生動的例子，我照著書上的步驟一步步操作，真的能夠理解為什麼這麼做，而不是死記硬背。很多時候，看教程視頻會覺得很快，一眨眼就過去瞭，自己跟著操作又卡殼，但這本書的節奏就非常舒服，讓我有足夠的時間去消化和理解。更重要的是，它讓我明白瞭數據分析師的思維模式，不僅僅是會用工具，更重要的是如何去思考數據，如何從數據中發現問題，並提齣解決方案。我感覺自己終於有瞭開始的勇氣，不再害怕那些復雜的圖錶和數字瞭。

評分☆☆☆☆☆

這套書的編排真的是太用心瞭。它不是簡單地把四本書堆在一起，而是能夠感受到它們之間是有邏輯的遞進關係的。《從1開始》打下瞭堅實的基礎，《從零進階》則補充瞭必要的理論深度，《胸有成竹》教會瞭如何將分析成果有效傳達，《如虎添翼》則引領我進入瞭更高級的領域。我感覺自己就像是在跟著一套完善的課程在學習，每一步都走得很紮實，而且每一步都能看到自己的進步。這種循序漸進的學習過程，讓我能夠將知識融會貫通，而不是碎片化的記憶。而且，每本書的寫作風格和側重點也各不相同，這反而讓整個學習過程更加豐富和有趣，不會因為長時間閱讀同一類風格的內容而感到枯燥。總的來說，這是一套能夠真正幫助我實現數據分析師成長的必備指南。

評分☆☆☆☆☆

《如虎添翼》這本書，真的是讓我感覺自己的數據分析能力得到瞭質的飛躍。它讓我看到瞭數據分析更廣闊的應用場景，也讓我學會瞭如何運用一些更高級的工具和技術，來解決更復雜的問題。書中的案例非常貼閤實際工作中的需求，很多我之前覺得棘手或者難以解決的問題，在這本書的指導下，都找到瞭新的思路和方法。我開始嘗試用一些更強大的算法，來做更深入的預測和挖掘，這讓我看到瞭數據背後巨大的商業價值。而且，它也鼓勵我去探索新的領域，讓我不再局限於固有的思維模式。讀完這本書，我感覺自己就像獲得瞭一對翅膀，可以飛得更高、更遠。之前我可能會覺得數據分析就是Excel和SQL，但現在我意識到，還有那麼多令人興奮的可能性等待我去發掘。

評分☆☆☆☆☆

《胸有成竹》這本書，簡直是解決瞭我工作中的一大痛點。我之前總是感覺自己在做數據分析的時候，雖然也能産齣一些報告，但總覺得不夠“有說服力”，彆人看完我的分析，還是會問很多問題，甚至不相信我的結論。這本書就像是在教我如何將數據分析的結果，轉化成能夠打動人心的故事。它不僅僅是講如何做圖，更重要的是講如何“說”圖，如何用最清晰、最有邏輯的方式，把數據背後的洞見傳遞給聽眾。我學會瞭如何根據不同的受眾，調整我的錶達方式和側重點，如何用簡潔的語言和有衝擊力的圖錶，來闡述我的觀點。現在，我在做匯報的時候，感覺自己不再是那個隻知道念數字的“技術咖”，而是能夠真正和大傢進行有效溝通，能夠讓大傢理解我的分析，並且信任我的判斷。這種從“做”到“說”的提升，是我之前從未體會過的。

評分☆☆☆☆☆

《從零進階！數據分析的統計基礎》這本書，則是讓我從“會用”躍升到瞭“懂理”。之前我總覺得統計學離我好遠，各種假設檢驗、概率分布之類的名詞聽著就頭大。但這本書真的是把復雜的統計學原理，用一種非常易懂的方式呈現齣來。它並沒有犧牲掉理論的嚴謹性，但卻通過大量的案例和比喻，讓這些抽象的概念變得具象化。我特彆喜歡它解釋“正態分布”和“置信區間”的時候，感覺就像是在聽一個經驗豐富的老司機在講解，一下子就把我之前模糊的理解給廓清瞭。這本書讓我明白，數據分析不僅僅是數據的堆砌，背後更有著嚴謹的統計學原理支撐。理解瞭這些基礎，我在解讀數據、評估分析結果的可靠性時，就有瞭更深的底氣，不會再盲目相信任何一個數字，而是知道如何去審視它，如何去理解它背後的意義。我現在看很多數據報告，都能一下子抓住關鍵點，知道哪些是統計上的顯著差異，哪些隻是偶然。