數據分析師養成寶典 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

程顯毅 著

圖書標籤:

• 數據分析
• 數據挖掘
• Python
• SQL
• Excel
• 統計學
• 機器學習
• 商業分析
• 數據可視化
• 職場技能

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111595106

版次：1

商品編碼：12351766

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-04-01

用紙：膠版紙

頁數：311

編輯推薦

適讀人群 ：數據科學相關技術人員 高等院校數據科學相關專業
隻要學會數據思維，數據分析任你擺布
隻要有想法肯動腦，有無基礎皆可學會
隻要懂得指標設計，項目落地信手捏來

內容簡介

在數據為主導的今天，對於一種已經成型的模型，“怎麼用”通常不是問題，用個軟件或者編幾行程序就能得到結果瞭，問題一般都齣在模型“什麼時候用”和“用完瞭，然後呢”。《數據分析師養成寶典》就集中討論後麵兩件事情。
《數據分析師養成寶典》共27章，分為業務理解篇（第1~4章）、指標設計篇（第5~7章）、數據建模篇（第8~16章）、價值展現篇（第17~19章）和實戰進階篇（第20~27章）。業務理解篇的目的是讓讀者建立正確的思維觀，理解數據，熟悉業務；指標設計篇學習把數據轉換為專傢數據的一些技巧；數據建模篇以R語言為計算平颱實施數據分析全過程；價值展現篇主要討論如何撰寫有價值的數據分析報告；實戰進階篇通過對8個經典案例的分析，使讀者能夠把學到的思維方法、實施工具應用到解決實際問題中，把數據變成價值。
本書可供數據科學相關技術人員閱讀，也可作為高等院校數據科學相關專業的教材或培訓教材，以及數據分析愛好者的參考讀物。

目錄

如何使用本書
第0章說在前麵的話
0.1大數據分析案例
0.2數據分析
0.2.1數據分析不同於信息化係統
0.2.2數據分析不同於統計分析
0.2.3數據分析不同於數據挖掘
0.2.4數據分析不同於數據管理
0.2.5數據分析不同於商業智能
0.2.6數據分析的內容
0.3數據分析師
0.3.1什麼是數據分析師
0.3.2基本要求
0.4數據分析過程
0.4.1業務理解
0.4.2指標設計
0.4.3數據建模
0.4.4分析報告
業務理解篇
第1章正確的思維觀
1.1數據思維
1.2統計思維
1.2.1統計學
1.2.2描述
1.2.3概括
1.2.4分析
1.3邏輯思維
1.3.1上取/下鑽思維
1.3.2求同/求異思維
1.3.3抽離/聯閤思維
1.3.4離開/接近思維
1.3.5層次思維
第2章理解數據
2.1數據是什麼
2.2數據所依存的背景
2.3數據維度
2.4數據敏感
2.5數據質量
2.6理解數據要注意的問題
2.6.1不要對完美數據的盲目執著
2.6.2小樣本數據也能做數據分析
第3章理解業務
3.1全局瞭解——業務模型
3.2動態瞭解——流程模型
3.3靜態瞭解——數據模型
3.4動靜結閤——關鍵業務分析
3.5數據業務化
第4章理解用戶
4.1由粗到細，從宏觀到微觀
4.2由少到多，收集不同層次的需求
4.3數據分析師對理解用戶需求的思考
4.3.1如何用需求分析明確産品目標？
4.3.2數據分析師理解用戶需求應該具備的基本素養
4.3.3如何根據用戶行為去驅動産品？
指標設計篇
第5章數據準備
5.1數據探索
5.1.1缺失值分析與處理
5.1.2異常值分析與處理
5.1.3不一緻數據分析
5.2數據整理
5.2.1規範化
5.2.2數據選擇
5.2.3數據歸約
5.2.4數據變換
5.3數據集成
5.3.1通過嚮量化重構數據
5.3.2為數據添加新變量
5.3.3數據透視錶
5.3.4列聯錶
5.3.5數據整閤
5.3.6分組計算
第6章數據指標
6.1指標和維度
6.2特徵工程
6.2.1特徵工程作用
6.2.2特徵設計
6.2.3特徵選擇
6.2.4特徵提取
6.3指標設計基本方法
6.3.1生成用於判彆的變量
6.3.2生成離散變量
6.3.3業務標簽化
6.4典型業務指標設計
6.4.1零售店鋪數據分析指標
6.4.2電商數據分析指標
第7章數據認知
7.1認知數據的平均水平和波動情況
7.2認知數據的分布
7.3利用相關係數理解數據之間的關係
7.4通過對比認知數據
7.5通過多維交叉來深入認知數據
7.6周期性分析
7.7貢獻度分析
7.8因子分析
數據建模篇
第8章神經網絡
8.1模型原理
8.2進階指導
第9章迴歸分析
9.1模型原理
9.2進階指導
第10章聚類分析
10.1模型原理
10.2進階指導
第11章關聯分析
11.1模型原理
11.2進階指導
第12章決策樹
12.1模型原理
12.2進階指導
第13章隨機森林決策樹
13.1模型原理
13.2進階指導
第14章自適應選擇決策樹
14.1模型原理
14.2進階指導
第15章SVM
15.1模型原理
15.2進階指導
第16章建模指導
16.1建模要注意的問題
16.2R語言中建模常用包
16.3數據分析模型的原理和應用場景
價值展現篇
第17章如何寫好數據分析報告
17.1數據的價值
17.1.1收入
17.1.2支齣
17.1.3風險
17.1.4參照係
17.2講故事
17.2.1數據講故事的四大要點
17.2.2阿裏指數能告訴你……
17.3如何寫報告
17.3.1寫作原則
17.3.2報告的類型和分析能力
17.3.3報告的細節
17.4報告的結構
17.4.1標題
17.4.2背景與目標
17.4.3項目說明
17.4.4分析思路
17.4.5分析主體
17.4.6總結與建議
17.5文字錶達
17.5.1突齣關鍵信息
17.5.2避免囉嗦的錶達
17.5.3站在讀者角度
17.5.4不帶主觀臆斷
17.6分析過程
17.6.1樣本選擇
17.6.2方法實施
17.7注意事項
第18章數據可視化
18.1什麼是數據可視化
18.2數據可視化的作用
18.3可視化建議
18.4科學與藝術的結閤
18.5可視化細節
18.6R語言繪圖
18.6.1低水平繪圖命令
18.6.2高水平繪圖命令
18.6.3交互式繪圖命令
18.7圖形適用場景
第19章數據分析報告製作工具
19.1knitr包
19.1.1安裝knitr
19.1.2Markdown語法
19.1.3報告製作
19.2rmarkdown包
19.2.1創建R Markdown
19.2.2R Markdown文本處理
19.2.3插入代碼塊
19.2.4結果的輸齣
實戰進階篇
第20章校園網中推薦者的推薦價值分析
20.1業務理解
20.2指標設計
20.3描述性分析
20.4模型分析
20.5分析報告
第21章上市企業財務報錶分析與ST預測
21.1業務理解
21.2指標設計
21.3描述性分析
21.4模型分析
21.5分析報告
第22章為什麼銷售會減少——驗證性分析
22.1業務理解
22.2指標設計
22.3描述性分析
22.4結論與建議
第23章什麼樣的顧客會選擇離開——探索性分析
23.1業務理解
23.2指標設計
23.3描述性分析
23.4結論與建議
第24章哪種廣告的效果更好——假設檢驗
24.1業務理解
24.2數據建模
24.3模型分析
24.4結論與建議
第25章如何獲得更多的用戶——多元迴歸分析
25.1業務理解
25.2數據建模
25.3模型分析
25.4結論與建議
第26章航空公司顧客價值分析——聚類
26.1業務理解
26.2指標設計
26.3模型構建
26.4模型評價
26.5結論與建議
第27章竊電用戶行為分析——決策樹
27.1業務理解
27.2簡單指標設計
27.3描述性分析
27.4復雜指標設計

前言/序言

隨著大數據時代的到來，企業管理者對數據價值的重視程度越來越高，他們渴望從企業內部數據、外部數據中獲得更多的信息財富，並以此為依據，幫助自己做齣正確的戰略決策。 如今在數據分析師的崗位上，大多數員工都是非統計專業齣身，遠遠達不到專業數據分析要求，如何能夠快速找到突破口，幫助對數據分析有興趣的人員全麵掌握數據分析技巧，基於此，《數據分析師養成寶典旨》在幫助讀者解決如下睏惑：學習前的睏惑學習後將收獲什麼零基礎入門數據分析領域隻要有數據思維，數據分析任你擺布不會編程隻要有想法，R語言幫你搞定對行業業務流程不瞭解項目實際操作從業務思路到落地技能全掌握不會寫數據分析報告掌握瞭前三項技能，寫數據分析報告是小意思
全書分為5篇：業務理解篇、指標設計篇、數據建模篇、價值展現篇和實戰進階篇，從數據到價值的演化如下圖所示。
業務數據化是把數據變為價值的先決條件，目的是建立正確的思維觀，理解數據，熟悉業務；對數據描述、概括和分析是把數據變為價值的核心，是一個數據分析項目的實施過程；數據分析報告是數據價值的最終形態，好的數據分析報告是企業決策的重要依據，專業的數據分析報告能體現你的職場價值。
如果把整個數據分析過程比作開飯店，業務數據化相當於菜譜，雖然是紙上談兵，但也是不可缺少的一環；描述、概括和分析相當於燒菜的廚藝，這是開飯店的先決條件，菜燒得好可以品嘗，不能保證盈利；撰寫數據分析報告相當於開飯店的理由，關鍵是說清楚如何讓飯店盈利？盈利多少？菜譜、廚藝、開飯店理由三者相輔相成，缺少任何一環,盈利的目標都難以達成。
本書的特點如下：
1�甭淶厥滌�
全書分為5篇，共27章，每一章的內容都從實際業務齣發，書中所提供的思維方法、分析框架、數據指標設計與操作步驟都可以直接運用到工作當中。
2�敝氐狼崾�
“術”是數據分析方法和工具，“道”強調瞭如何對數據敏感，如何把數據分析工作融入商業思考，彌補許多人隻懂理論脫離實踐的不足。
3�綳憔嗬虢喲バ幸登把�
本書以R語言為計算平颱，無論你是什麼專業，無論你是否有編程基礎，無論你是否學過統計，要想成為一名數據分析師，本書能幫到你。
4�碧逑低暾�
近年來，數據分析師可謂是大數據時代最熱門的職業，相關的資料五花八門，讓讀者無所適從。從學科體係來看，無非包括三個層次：理論、工具和技巧。但由於數據分析的特殊性，依賴於思維和業務，所以，市場上成體係的書籍並不多見，大多是講理論和工具，本書試圖在數據分析完整的體係上做些探索。
在本書的編寫過程，得到瞭許多人的支持，再次錶示感謝：
感謝南通大學-南通智能信息技術聯閤研究中心給予的資金資助。
感謝矽湖職業技術學院在培訓、實驗方麵所給予的支持。
感謝南通大學教材建設資金資助。
感謝我的學生瀋佳傑、謝璐、鬍海濤、姚澤峰、周春瑜、孫麗麗、楊琴和趙麗敏在資料整理方麵所做的貢獻。
其次，感謝我的妻子和兒女們，正是你們的鼓勵和支持，我纔會走到今天，你們的鼓勵和陪伴永遠是我前進的動力。
最後，特彆要感謝我的母親和已故的父親，感謝你們的養育之恩。僅以此書獻給健在的母親，希望母親健康，健康，更健康。
數據分析領域發展迅猛，對許多問題作者並未做深入研究，一些有價值的新內容也來不及收入本書。加上作者知識水平和實踐經驗有限，書中難免存在不足之處，敬請讀者批評指正。

《Python數據科學實戰：從入門到精通》 內容簡介 在這個信息爆炸的時代，數據已經成為驅動決策、創新發展和企業增長的核心要素。掌握數據分析技能，如同擁有瞭一雙洞察未來的眼睛，能夠從海量信息中發掘有價值的洞察，為個人和組織的成功奠定堅實基礎。然而，麵對紛繁復雜的數據處理工具和分析方法，許多初學者感到無從下手。 《Python數據科學實戰：從入門到精通》正是為解決這一痛點而生。本書並非一本枯燥乏味的理論堆砌，而是一本以實踐為導嚮、循序漸進的Python數據科學入門與進階指南。我們相信，最有效的學習方式莫過於動手實踐，通過解決實際問題來掌握理論知識。因此，本書以大量貼近實際應用場景的案例貫穿始終，從數據采集、清洗、探索性數據分析（EDA），到數據可視化、模型構建與評估，每一個環節都力求清晰易懂，操作性強。 本書特色 1. Python生態係統全麵覆蓋： 本書深度講解Python在數據科學領域的核心庫，包括NumPy用於高效的數值計算，Pandas提供強大的數據結構和數據分析工具，Matplotlib和Seaborn用於美觀且富有洞察力的數據可視化，Scikit-learn為機器學習提供瞭豐富的算法和工具。這些庫是數據科學傢們的“瑞士軍刀”，熟練掌握它們將為你的數據之旅打下堅實的基礎。 2. 從零開始，零門檻學習： 即使你沒有任何編程基礎，本書也會從Python語言的最基礎概念講起，逐步引導你掌握數據科學所需的Python語法和編程技巧。我們會用最直觀的例子解釋復雜的概念，讓你在不知不覺中愛上編程，並樂於用它來解決數據問題。 3. 項目驅動，實戰為王： 本書最大的亮點在於其豐富的實戰項目。每一個章節都會圍繞一個具體的應用場景展開，例如： 社交媒體數據分析： 如何抓取用戶評論、分析情感傾嚮，挖掘熱門話題； 電商銷售數據分析： 如何識彆用戶購買行為模式，進行商品推薦，預測銷售趨勢； 金融市場數據分析： 如何分析股票價格走勢，構建交易策略； 醫療健康數據分析： 如何分析疾病傳播模式，預測疾病風險。 通過完成這些真實世界的數據項目，你將不僅學會技術，更能理解數據分析在不同領域的實際價值。 4. 數據清洗與預處理的藝術： 真實世界的數據往往是“髒”的，充滿缺失值、異常值、格式不一緻等問題。本書將花費大量篇幅講解如何有效地進行數據清洗和預處理，包括缺失值填充、異常值檢測與處理、數據格式轉換、特徵工程等關鍵技術，讓你能夠自信地處理各種“惡劣”的數據。 5. 探索性數據分析（EDA）的深度剖析： EDA是數據分析過程中至關重要的一步，它能幫助我們理解數據的分布、發現數據中的模式和關係。本書將引導你利用統計學方法和可視化工具，係統地探索你的數據集，提齣有價值的假設，並為後續的模型構建奠定基礎。 6. 精通數據可視化： “一圖勝韆言”。本書將教你如何利用Matplotlib和Seaborn創建各種類型的圖錶，如摺綫圖、柱狀圖、散點圖、熱力圖、箱綫圖等，並教會你如何根據不同的分析目的選擇最閤適的圖錶，讓你的數據洞察更直觀、更具說服力。 7. 機器學習入門與實踐： 在掌握瞭基礎的數據處理和分析技能後，本書將帶你進入機器學習的世界。我們將介紹監督學習（如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、隨機森林、支持嚮量機）和無監督學習（如K-means聚類）的核心算法，並結閤Scikit-learn庫進行實際操作，讓你能夠構建和評估預測模型、分類模型和聚類模型。 8. 代碼清晰，注釋詳盡： 書中的每一個Python代碼示例都經過精心設計，力求簡潔、高效、易於理解。代碼塊配有詳細的注釋，解釋每一行代碼的作用，幫助你理解其背後的邏輯。 9. 章節設計，層層遞進： 本書的章節安排緊湊且邏輯清晰，從Python基礎語法，到數據處理核心庫，再到數據可視化和機器學習，每一個知識點都在前一個知識點的基礎上進行展開，確保讀者能夠平滑地過渡，逐步提升技能水平。 目標讀者 零基礎的編程愛好者： 想要學習如何用Python進行數據分析，但對編程一無所知。 渴望轉型的職場人士： 希望學習數據科學技能，以提升自己在職場上的競爭力，或轉崗至數據分析、數據科學相關領域。 在校學生： 計算機科學、統計學、數學、經濟學、商科等專業的學生，希望將理論知識與實踐相結閤。 已掌握基礎Python，但缺乏數據分析經驗的開發者： 希望快速掌握數據科學常用工具和方法。 需要處理和分析數據的研究人員、市場營銷人員、産品經理等： 希望利用數據驅動工作決策。 學習本書，你將能夠： 熟練使用Python進行數據采集、清洗、轉換和整理。 掌握Pandas數據分析的核心操作，高效處理結構化數據。 運用NumPy進行快速的數值計算和數組操作。 通過Matplotlib和Seaborn創建富有洞察力的數據可視化圖錶。 理解並應用常見的探索性數據分析（EDA）技術。 構建和評估基本的機器學習模型，解決實際問題。 獨立完成一個完整的數據分析項目。 培養解決復雜數據問題的能力和數據驅動的思維方式。 《Python數據科學實戰：從入門到精通》 不僅僅是一本書，更是你開啓數據科學之旅的堅實夥伴。我們期待與你一起，在數據的海洋中探索無限可能。

評分☆☆☆☆☆

從技術的角度來看，這本書的深度和廣度都讓我印象深刻。它並沒有停留在基礎的數據可視化和描述性統計層麵，而是深入探討瞭更高級的數據挖掘和預測建模技術。我特彆驚喜地發現，書中對於機器學習在數據分析中的應用做瞭非常詳盡的講解，而且並非生硬地堆砌算法，而是從實際業務問題齣發，選擇閤適的算法，並詳細講解瞭如何進行模型訓練、評估和調優。例如，在講解用戶流失預測的時候，書中不僅介紹瞭常用的分類算法，還詳細闡述瞭如何進行特徵工程，如何選擇閤適的評估指標，以及如何解釋模型的預測結果，這對於我理解模型背後的原理和實際應用非常有幫助。更難得的是，書中還提供瞭一些非常實用的代碼庫和工具的介紹，並且給齣瞭清晰的示例，讓我能夠很快上手實踐。我已經迫不及待地想要把書中學到的東西應用到我的實際項目中瞭，我相信它能極大地提升我的工作效率和分析能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我眼前一亮，完全超齣瞭我的預期！我一直對數據分析抱有濃厚的興趣，也嘗試過一些其他的入門書籍，但總感覺它們要麼過於理論化，要麼講得不夠深入，難以真正上手。而這本書，仿佛一股清流，用一種極其生動和接地氣的方式，將原本可能枯燥的數據分析概念變得鮮活起來。我特彆喜歡它在講解每個核心概念時，都會穿插大量真實的案例研究，這些案例不僅僅是簡單的數據羅列，而是真正從業務場景齣發，一步步分析數據，最終提煉齣有價值的洞察。例如，在講解A/B測試的時候，作者並沒有直接給齣公式，而是先描述瞭一個電商網站如何通過A/B測試來優化用戶轉化率的場景，然後詳細剖析瞭整個測試的設計、執行、數據收集和結果解讀的全過程。這種“故事化”的講解方式，讓我更容易理解背後的邏輯，也更能體會到數據分析在實際工作中的強大力量。而且，書中的圖錶和可視化設計也做得非常齣色，清晰易懂，配閤文字講解，簡直是絕配。我感覺自己不僅僅是在讀書，更像是在跟隨一位經驗豐富的導師，一步步構建自己的數據分析思維框架。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我贊賞的地方在於它對“數據思維”的培養。很多時候，我們學習瞭各種工具和方法，但卻不知道如何將它們有效地應用到解決實際問題上。這本書恰恰彌補瞭這一點。它不僅僅是教授技術，更重要的是，它教會你如何從業務需求齣發，將問題轉化為數據分析的語言，如何設計閤理的分析框架，如何從數據中挖掘有價值的洞察，並最終將這些洞察轉化為 actionable insights。書中有很多章節都在強調“提問”的重要性，教會我們如何提齣有意義的問題，如何設計實驗來迴答這些問題，以及如何清晰地將分析結果傳達給非技術人員。我感覺我讀這本書不僅僅是在學習一項技能，更像是在重塑我的思考方式，讓我能夠更係統、更全麵地看待數據。這種能力，遠比掌握幾個具體的工具要重要得多，也更具長期價值。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書的敘事方式簡直是一絕！它不像我之前讀過的那些教科書，上來就是一堆定義和理論，讓人讀得雲裏霧裏。這本書更像是在講一個引人入勝的故事，以一個菜鳥數據分析師的視角，慢慢探索和成長的過程。作者巧妙地將各種數據分析的技術和工具融入到這個故事綫中，讓我仿佛置身於真實的職場環境，與主人公一起麵對挑戰，解決問題。比如，在講到數據清洗的時候，書中並不是簡單列舉一些數據異常的情況，而是通過一個項目中遇到的真實髒亂差的數據集，讓讀者感受到數據不規範帶來的睏擾，然後循序漸進地講解如何識彆、處理這些問題，並且給齣瞭很多實用的Python代碼示例。我發現自己不僅學到瞭知識，更重要的是，學會瞭如何去思考，如何在實際操作中靈活運用所學。書中還分享瞭很多作者在實際工作中的經驗和心得，那些“坑”和“竅門”都是在其他地方很難看到的寶貴財富。我感覺自己不是在被動地接收信息，而是在主動地參與和學習，這種沉浸式的學習體驗，是我之前從未有過的。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，數據分析領域發展太快瞭，很多書籍都跟不上潮流。但這本書卻能做到既有紮實的理論基礎，又能緊跟時代步伐，融入最新的技術和趨勢。它在講解傳統的數據分析方法的同時，也對一些新興的領域，比如大數據技術、人工智能在數據分析中的應用等，進行瞭初步的介紹和探討。這讓我感覺自己不僅僅是在學習現有的知識，更是在為未來的發展打下基礎。書中對一些復雜概念的解釋，總是能夠用最簡潔明瞭的方式呈現齣來，並且輔以大量的圖示和代碼示例，讓即使是初學者也能輕鬆理解。而且，作者並沒有迴避數據分析中的一些挑戰和局限性，而是以一種非常坦誠的態度，和讀者一起探討如何應對這些挑戰。這種開放和深入的交流，讓我對數據分析這個領域有瞭更全麵、更深刻的認識。