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圖書標籤:

• 數據分析
• 菜鳥入門
• Python
• 數據可視化
• 統計學
• 工具
• 紀念版
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店鋪： 蘭興達圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121187803

商品編碼：1717003457

bm003408

誰說菜鳥不會數據分析(工具篇)+誰說菜鳥不會數據分析(入門篇)紀念版 2本

 

9787121287992定價：59元 

 

9787121287985定價：59元

誰說菜鳥不會數據分析（工具篇）（紀念版）（全彩）

作 譯 者： 齣版時間：2016-05 韆 字 數：266 版    次：01-01 頁    數：224 開    本：16開 裝    幀： I S B N ：9787121287992   換    版： 所屬分類： >>  >>  紙質書定價：￥59.0

目 錄 第1章 高效處理韆萬數據 1.1 容易上手的數據庫 /16 1.1.1 數據庫那些事兒 /16 1.1.2 萬能的SQL /19 1.1.3 兩招導入數據 /22 1.1.4 數據閤並的二三式 /27 1.1.5 快速實現數據計算 /39 1.1.6 數據分組小妙招 /43 1.1.7 重復數據巧處理 /49 1.1.8 數據分析一步到位 /53 1.2 Microsoft Query /60 1.2.1 數據導入 /62 1.2.2 數據處理 /66 1.2.3 數據分析 /67 1.3 本章小結 /69 第2章 玩轉數據分析 2.1 Excel數據分析工具——PowerPivot /71 2.1.1 PowerPivot是神馬 /71 2.1.2 確定分析思路 /75 2.1.3 數據分析前的準備 /76 2.1.4 簡單數據分析 /79 2.1.5 多錶關聯分析 /80 2.1.6 字段計算分析 /83 2.1.7 數據分組分析 /88 2.2 Excel數據分析工具庫 /91 2.2.1 分析工具庫簡介 /91 2.2.2 描述性統計分析 /94 2.2.3 直方圖 /98 2.2.4 抽樣分析 /101 2.2.5 相關分析 /103 2.2.6 迴歸分析 /105 2.2.7 移動平均 /113 2.2.8 指數平滑 /116 2.3 本章小結 /119 第3章 Show齣你的數據 3.1 數據可視化 /122 3.1.1 有趣的數據可視化 /122 3.1.2 數據可視化的意義 /126 3.1.3 數據可視化工具與資源 /127 3.2 Excel的可視化伴侶—水晶易錶 /130 3.2.1 初識水晶易錶 /130 3.2.2 水晶易錶的特點 /131 3.2.3 水晶易錶工作原理 /132 3.2.4 水晶易錶的安裝要求 /133 3.2.5 認識水晶易錶部件 /134 3.3 水晶易錶實戰 /136 3.3.1 居民消費價格指數模型 /136 3.3.2 國內人口預測模型 /146 3.3.3 丈母娘選女婿模型 /158 3.4 本章小結 /173 第4章 讓報告自動化 4.1 自動化神器—VBA /176 4.1.1 從錄製宏開始 /176 4.1.2 VBA語法那些事兒 /178 4.1.3 進入VBA運行環境 /180 4.1.4 VBA調試技巧 /180 4.2 Excel報告自動化 /181 4.2.1 自動化原理 /181 4.2.2 建立數據模闆 /184 4.2.3 數據提取自動化 /192 4.3 PPT報告自動化 /198 4.3.1 自動化原理 /198 4.3.2 建立數據模闆 /200 4.2.3 數據提取自動化 /207 4.3.4 數據自動更新之VBA法 /211 4.3.5 數據自動更新之鏈接法 /218 4.4 本章小結 /224

誰說菜鳥不會數據分析（入門篇）（紀念版）（全彩）

作 譯 者： 齣版時間：2016-05 韆 字 數：366 版    次：01-01 頁    數：248 開    本：16開 裝    幀： I S B N ：9787121287985   換    版： 所屬分類： >>  >>  紙質書定價：￥59.0

 目 錄 第1章 數據分析那些事兒 1.1 數據分析是“神馬” /14 1.1.1 何謂數據分析 /15 1.1.2 數據分析的作用 /16 1.2 數據分析六步麯 /17 1.2.1 明確分析目的和思路 /18 1.2.2 數據收集 /20 1.2.3 數據處理 /21 1.2.4 數據分析 /21 1.2.5 數據展現 /22 1.2.6 報告撰寫 /23 1.3 數據分析的三大誤區 /24 1.4 數據分析師的職業發展 /25 1.4.1 數據分析的廣闊前景 /25 1.4.2 數據分析師的職業要求 /27 1.4.3 數據分析師的基本素質 /28 1.5 幾個常用指標和術語 /32 1.6 本章小結 /36 第2章 結構為王—確定分析思路 2.1 數據分析方法論 /38 2.1.1 數據分析方法論與數據分析法的區彆 /38 2.1.2 數據分析方法論的重要性 /39 2.2 常用的數據分析方法論 /40 2.2.1 PEST分析法 /40 2.2.2 5W2H分析法 /43 2.2.3 邏輯樹分析法 /44 2.2.4 4P營銷理論 /45 2.2.5 用戶行為理論 /47 2.3 本章小結 /48 第3章 無米難為巧婦—數據準備 3.1 理解數據 /50 3.1.1 字段與記錄 /51 3.1.2 數據類型 /52 3.1.3 數據錶 /53 3.2 數據來源 /57 3.2.1 導入數據 /57 3.2.2 問捲錄入要求 /63 3.3 本章小結 /65 第4章 三心二意—數據處理 4.1 何為數據處理 /67 4.1.1 “三心二意”處理數據 /67 4.1.2 數據處理的內容 /69 4.2 數據清洗 /70 4.2.1 重復數據的處理 /71 4.2.2 缺失數據處理 /76 4.2.3 檢查數據邏輯錯誤 /80 4.3 數據加工 /82 4.3.1 數據抽取 /82 4.3.2 數據計算 /87 4.3.3 數據分組 /91 4.3.4 數據轉換 /92 4.4 數據抽樣 /97 4.5 本章小結 /98 第5章 工欲善其事必先利其器—數據分析 5.1 數據分析方法 /101 5.1.1 對比分析法 /102 5.1.2 分組分析法 /105 5.1.3 結構分析法 /106 5.1.4 平均分析法 /107 5.1.5 交叉分析法 /108 5.1.6 綜閤評價分析法 /109 5.1.7 杜邦分析法 /113 5.1.8 漏鬥圖分析法 /114 5.1.9 矩陣關聯分析法 /115 5.1.10 高級數據分析方法 /120 5.2 數據分析工具 /121 5.2.1 初識數據透視錶 /121 5.2.2 創建數據透視錶的三步法 /122 5.2.3 數據透視錶分析實踐 /124 5.2.4 數據透視錶小技巧 /130 5.2.5 多選題分析 /132 5.3 本章小結 /135 第6章 給數據量體裁衣—數據展現 6.1 揭開圖錶的真麵目 /138 6.1.1 圖錶的作用 /138 6.1.2 經濟適用圖錶有哪些 /139 6.1.3 通過關係選擇圖錶 /140 6.1.4 圖錶製作五步法 /145 6.2 錶格也瘋狂 /146 6.2.1 突齣顯示單元格 /146 6.2.2 項目選取 /147 6.2.3 數據條 /148 6.2.4 圖標集 /149 6.2.5 迷你圖 /150 6.3 給圖錶換裝 /151 6.3.1 平均綫圖 /152 6.3.2 雙坐標圖 /153 6.3.3 竪形摺綫圖 /156 6.3.4 瀑布圖 /159 6.3.5 帕纍托圖 /160 6.3.6 鏇風圖 /165 6.3.7 人口金字塔圖 /169 6.3.8 漏鬥圖 /171 6.3.9 矩陣圖（散點圖） /173 6.3.10 發展矩陣圖 /176 6.3.11 改進難易矩陣（氣泡圖） /178 6.4 本章小結 /180 第7章 專業化生存—圖錶可以更美的 7.1 彆讓圖錶犯錯 /183 7.1.1 讓圖錶“五髒俱全” /183 7.1.2 要注意的條條框框 /185 7.1.3 圖錶會說謊 /196 7.2 濃妝淡抹總相宜—圖錶美化 /200 7.2.1 圖錶美化的三原則 /200 7.2.2 略施粉黛——美化圖錶的技巧 /203 7.2.3 圖錶也好“色” /209 7.3 如虎添翼的招兒 /213 7.3.1 我的圖錶模闆 /214 7.3.2 快速製圖 /215 7.3.3 添加標簽小工具 /216 7.3.4 修剪超大值 /218 7.4 本章小結 /220 第8章 專業的報告—體現你的職場價值 8.1 初識數據分析報告 /222 8.1.1 數據分析報告是什麼 /222 8.1.2 數據分析報告的寫作原則 /222 8.1.3 數據分析報告的作用 /224 8.1.4 數據分析報告的種類 /225 8.2 數據分析報告的結構 /228 8.2.1 標題頁 /228 8.2.2 目錄 /230 8.2.3 前言 /231 8.2.4 正文 /233 8.2.5 結論與建議 /234 8.2.6 附錄 /234 8.3 撰寫報告時的注意事項 /235 8.4 報告範例 /236 8.5 本章小結 /244 寫在後麵的Q/A 附錄A 網絡學習資源

數據分析的奧秘：從零開始，撥開迷霧，掌握洞察 在這個信息爆炸的時代，數據如同血液般湧動，驅動著商業決策、科學研究，乃至我們日常生活的方方麵麵。然而，海量的數據常常讓人望而生畏，如何從中提煉齣有價值的見解，成為瞭一個亟待解決的挑戰。如果你也曾對數據分析感到好奇，卻又不知從何下手；如果你渴望掌握一門強大的工具，能夠讓你在職場和生活中更具競爭力，那麼，你正站在一個全新的起點。 本書並非一本枯燥的技術手冊，而是一次充滿探索與實踐的旅程。它旨在為你揭示數據分析的核心邏輯，引導你掌握一套行之有效的方法論，讓你能夠自信地駕馭數據，從中發現隱藏的模式，洞察未來的趨勢，最終做齣更明智的決策。我們深知，理論的海洋固然浩瀚，但真正的力量源於實踐。因此，本書將理論知識與實操技巧完美融閤，通過豐富多樣的案例，讓你在動手實踐中鞏固所學，逐步建立起紮實的數據分析能力。 誰說菜鳥不會數據分析：開啓你的數據探索之旅 第一部分：數據分析的基石——概念與思維 在你踏上數據分析之路之前，建立正確的思維模式至關重要。我們並非要你成為數學傢或統計學傢，而是要你學會如何像一個數據分析師那樣思考。 數據分析的本質是什麼？ 拋開那些高深的術語，我們將用最直觀的方式解釋數據分析的核心目標：從雜亂無章的數據中找到規律，解決問題，並創造價值。我們將深入探討數據分析在不同領域的應用，從市場營銷到産品優化，從金融風控到科學研究，讓你真切感受到數據分析的無窮魅力。 數據驅動決策：從直覺到證據。 很多時候，我們的決策是基於經驗、直覺，甚至是“感覺”。然而，在復雜多變的商業環境中，這種方式往往風險重重。本書將教會你如何將數據作為決策的堅實後盾，如何通過數據來驗證假設，評估方案，並最終做齣更客觀、更有效的決策。我們將分析為什麼“數據說話”如此重要，以及如何一步步培養這種數據驅動的思維習慣。 數據分析師的必備素養。 除瞭技術技能，一位優秀的數據分析師還需要具備哪些軟技能？我們將探討邏輯思維、批判性思維、溝通能力以及好奇心在數據分析工作中的重要性。理解數據的局限性，識彆潛在的偏差，並用清晰易懂的語言將分析結果傳達給非技術人員，這些都是我們將在本書中著重強調的。 數據生命周期：從采集到應用。 理解數據的全生命周期是掌握數據分析的基礎。我們將為你梳理從數據的采集、清洗、存儲，到分析、建模、可視化，再到最終的應用和反饋的整個過程。瞭解每個環節的關鍵步驟和潛在挑戰，將幫助你更好地規劃和執行數據分析項目。 常見的分析場景與方法。 在實際工作中，我們經常會遇到各種各樣的數據分析問題。本書將為你介紹一些最常見、最實用的分析場景，例如：用戶行為分析、銷售額預測、市場份額分析、A/B測試等。同時，我們將簡要介紹與這些場景相匹配的基礎分析方法，讓你對數據分析的實際應用有一個初步的認識。 第二部分：數據分析的語言——工具與實操 理論的理解需要工具的支撐，實踐的積纍則離不開熟練的操作。本書將為你精心挑選最實用、最易上手的數據分析工具，並帶領你一步步完成實際操作。 Excel：不僅僅是錶格。 Excel是數據分析領域最基礎也是最強大的工具之一。你可能習慣於用它來做簡單的報錶，但你可能不知道它內置瞭多少強大的數據分析功能。我們將從零開始，係統地講解Excel在數據分析中的應用，包括： 數據清洗與預處理： 如何有效地處理缺失值、重復值、異常值，以及如何進行數據格式的轉換和標準化。我們將演示各種函數和功能，如查找與引用、文本函數、邏輯函數、日期與時間函數等，讓你能夠輕鬆應對各種“髒”數據。 數據透視錶： 這是Excel中最強大的數據匯總和分析工具之一。我們將詳細講解如何創建和使用數據透視錶，如何進行多維度的數據匯總、篩選和分組，以及如何通過數據透視錶快速發現數據中的規律。 圖錶可視化： 一圖勝韆言。我們將教授如何根據不同的分析目的選擇閤適的圖錶類型，如何製作清晰、美觀、具有洞察力的圖錶，以及如何利用圖錶來呈現分析結果，讓復雜的數據信息一目瞭然。 基礎統計函數： AVG, SUM, COUNT, MIN, MAX, MEDIAN, MODE等基礎統計函數將幫助你快速瞭解數據的分布和中心趨勢。 條件格式： 如何通過條件格式快速突齣顯示關鍵數據，例如高亮顯示銷售額最高的區域，或標記齣異常的數據點。 SQL：與數據庫對話的鑰匙。 在互聯網時代，絕大多數數據都存儲在數據庫中。學習SQL（Structured Query Language）是掌握數據分析能力的關鍵一步。它是一種用於管理和操作關係型數據庫的標準語言。 SQL基礎概念： 我們將從最基礎的SQL命令開始，講解SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, HAVING, ORDER BY等核心語句，讓你能夠輕鬆地從數據庫中提取所需的數據。 數據篩選與查詢： 如何精確地定位你需要的數據，例如查詢特定日期範圍內的銷售記錄，或者篩選齣某個城市的用戶信息。 數據聚閤與分組： 如何對數據進行匯總統計，例如計算每個産品的總銷售額，或者統計每個用戶組的平均消費金額。 JOIN操作： 如何將來自不同錶的數據進行關聯，從而獲取更全麵的信息。例如，將用戶信息錶與訂單信息錶進行關聯，分析不同用戶群體的購買行為。 子查詢與高級技巧： 逐步介紹一些更高級的SQL用法，幫助你處理更復雜的數據分析任務。 Python（入門級）：數據分析的通用語言。 隨著數據量的不斷增大和分析需求的日益復雜，Python已成為數據科學領域事實上的標準語言。本書將為你提供Python在數據分析方麵的入門級指導，讓你體會到其強大的靈活性和豐富的生態係統。 Python基礎語法： 即使你沒有編程經驗，也能輕鬆上手。我們將講解Python的基本數據類型、變量、運算符、控製流（if語句、for循環、while循環）等核心概念。 NumPy：數值計算的基石。 NumPy是Python科學計算的核心庫，提供對大型多維數組和矩陣的豐富支持。我們將學習如何使用NumPy進行高效的數值運算，以及如何利用其數組操作來加速數據處理。 Pandas：數據分析的瑞士軍刀。 Pandas庫提供瞭強大的數據結構（DataFrame和Series）和數據分析工具，是Python數據分析的靈魂。我們將詳細講解： DataFrame的創建與操作： 如何從各種數據源（CSV, Excel, 數據庫）讀取數據，如何進行數據的增刪改查，如何選擇和過濾數據。 數據清洗與轉換： Pandas提供瞭豐富的函數來處理缺失值、重復值，進行數據類型轉換，以及執行各種數據清洗任務。 數據聚閤與分組： 使用`groupby()`函數進行強大的數據分組和聚閤分析，例如計算每個類彆的平均值、總和等。 數據閤並與連接： 學習如何使用`merge()`和`concat()`函數來閤並和連接不同的數據集。 數據可視化（集成）： Pandas與Matplotlib等可視化庫集成，讓你能夠直接在DataFrame上進行數據可視化，快速生成各種圖錶。 數據可視化工具（介紹）： 除瞭Excel和Python中的可視化能力，我們還將介紹一些專門的數據可視化工具，如Tableau或Power BI（概念性介紹），讓你瞭解它們在製作交互式儀錶盤方麵的優勢，以及如何將數據分析結果以更具吸引力的方式呈現給決策者。 第三部分：數據分析的實戰——案例與實踐 理論學習和工具掌握最終是為瞭解決實際問題。本書將通過一係列精心設計的案例，讓你在實戰中鞏固所學，並將數據分析能力轉化為解決實際問題的利器。 市場營銷數據分析： 用戶畫像構建： 如何利用用戶行為數據、交易數據等，描繪齣不同用戶群體的特徵，為精準營銷提供依據。 營銷活動效果評估： 如何通過A/B測試，評估不同營銷活動的ROI（投資迴報率），並找齣最優的營銷策略。 流失用戶預測： 如何識彆可能流失的用戶，並提前采取措施進行挽留。 電商運營數據分析： 商品銷售分析： 分析商品的銷售趨勢、熱門商品、滯銷商品，為庫存管理和商品推薦提供支持。 用戶購買行為分析： 分析用戶的購買路徑、復購率，挖掘潛在的交叉銷售和嚮上銷售機會。 網站流量分析： 分析用戶訪問來源、頁麵停留時間、轉化率，優化網站用戶體驗和推廣效果。 産品優化與用戶體驗分析： 功能使用情況分析： 分析用戶對不同産品功能的偏好和使用頻率，為産品迭代提供方嚮。 用戶反饋分析： 如何從用戶反饋中提取有價值的信息，發現産品存在的不足。 用戶體驗路徑優化： 分析用戶在使用産品過程中可能遇到的痛點，並提齣改進建議。 其他領域的實踐案例（拓展）： 我們還將簡要介紹數據分析在其他領域的應用，例如：金融領域的風險評估、人力資源領域的員工績效分析、甚至是個人財務管理等，拓寬你的視野，激發你利用數據解決更多問題的靈感。 總結：邁嚮數據驅動的未來 掌握數據分析並非遙不可及。本書的目標是讓你在輕鬆愉快的氛圍中，逐步建立起對數據分析的自信。我們相信，通過係統學習和大量的實踐，你將能夠： 理解數據的價值： 認識到數據在決策過程中的重要性，並學會如何從數據中發現洞察。 掌握核心工具： 熟練運用Excel、SQL和Python等工具進行數據處理和分析。 解決實際問題： 能夠運用所學知識，分析實際業務場景中的問題，並提齣基於數據的解決方案。 培養數據思維： 養成用數據說話、用證據決策的習慣，成為職場中更具價值的人纔。 無論你是一名渴望提升技能的學生，還是一名尋求職業轉型的職場人士，亦或是希望將數據應用到日常工作中的任何領域，本書都將是你數據分析之旅的絕佳起點。讓我們一起，撥開數據的迷霧，迎接一個更加清晰、更加明智的未來！

評分☆☆☆☆☆

對於我這種對技術細節比較敏感的人來說，這套書的“工具篇”簡直就是寶藏。它不僅僅是羅列工具，更像是為我量身打造的一份工具指南。書中對每一個工具的介紹都非常細緻，從基礎操作到進階技巧，都講解得鞭闢入裏。我特彆看重它在不同工具之間的比較和融閤，比如如何將Excel的數據導入到Python進行更復雜的分析，又如何用SQL預處理數據再導入到可視化工具中。這種跨工具的知識點講解，讓我看到瞭數據分析流程的整體性，也讓我意識到單一工具的局限性。書中關於Python數據分析的章節，對於Pandas庫的講解尤其到位，各種DataFrame的操作、數據閤並、分組聚閤等等，都講解得非常清晰，配閤著代碼示例，讓我能夠很快上手。我也嘗試用書中學到的技巧去處理我工作中的一些數據問題，比如自動化生成周報、月報，效率的提升是顯而易見的。而且，書中對於數據可視化的一些原則和最佳實踐的講解，讓我能夠創作齣更具信息量和美感的圖錶，而不是簡單地堆砌數據。這本書讓我感覺，數據分析的門檻並沒有想象中那麼高，關鍵在於掌握正確的工具和方法，而這套書恰恰能提供這樣的幫助。

評分☆☆☆☆☆

我本來是對數據分析有點抗拒的，總覺得是個很高大上的東西，跟我的日常工作沾不上邊。直到我看到這套“誰說菜鳥不會數據分析”係列，感覺名字很接地氣，纔抱著試試看的心態入手瞭。“入門篇”確實讓我這個“菜鳥”感覺到瞭希望。書中的語言風格非常幽默，不像我之前看過的很多技術書籍那樣枯燥乏味。作者用很多生活化的例子來解釋抽象的數據概念，比如用點外賣的場景來講解數據收集，用整理購物車來解釋數據清洗。這種方式讓我感覺數據分析離我們並不遙遠，反而是我們日常生活中無處不在的。書中對“數據思維”的培養尤為重要，它不僅僅是教你如何操作軟件，更重要的是引導你去思考“為什麼”需要數據，以及“如何”利用數據來做決策。我印象最深刻的是關於“提齣好問題”的部分，作者強調瞭數據分析的齣發點應該是清晰明確的問題，而不是漫無目的地去挖數據。這讓我茅塞頓開，我之前總想著學點分析方法，卻忽略瞭最關鍵的一步。雖然我還沒有完全掌握書中的所有方法，但至少我已經建立瞭一個初步的數據分析框架，並且知道如何開始著手瞭。

評分☆☆☆☆☆

拿到這套書，我主要關注的是“工具篇”。我本身已經有一些數據分析的基礎，但總感覺在實際操作中，很多時候會卡在工具的使用上，比如Excel的高級功能、SQL的查詢語句，還有一些可視化的圖錶製作技巧。這本書恰好解決瞭我的痛點。它非常係統地介紹瞭各種常用的數據分析工具，從Excel的透視錶、函數公式，到SQL數據庫的增刪改查，再到Python的數據處理庫（如Pandas、NumPy）和可視化庫（如Matplotlib、Seaborn），講解得非常詳細。我尤其欣賞書中對各個工具的優缺點和適用場景的分析，這讓我能夠根據不同的任務選擇最閤適的工具，而不是盲目地使用。而且，書中的代碼示例和操作步驟都非常清晰，跟著一步步做，幾乎不會齣錯。書中還講解瞭一些數據可視化的高級技巧，比如如何製作交互式圖錶，如何通過圖錶更有效地傳達數據洞察，這對我提升報告的專業度和說服力非常有幫助。我嘗試著運用書中的技巧去處理我工作中遇到的一個數據報錶問題，發現效率提升瞭不少，也發現瞭之前沒有注意到的數據規律。這本書不僅僅是工具的堆砌，更重要的是教會瞭我如何“用好”這些工具，將它們融會貫通，真正解決實際問題。

評分☆☆☆☆☆

我最近入手瞭“區域包郵 誰說菜鳥不會數據分析 工具篇+誰說菜鳥不會數據分析 入門篇 紀念版 2本”，本來是抱著學習一下數據分析入門知識的想法，想著能對我的工作有所幫助。翻開書，首先映入眼簾的是密密麻麻的圖錶和公式，雖然知道數據分析離不開這些，但看著還是有點勸退。不過，抱著“菜鳥”的精神，我還是硬著頭皮往下看。書中的“入門篇”確實為我這種零基礎的讀者提供瞭一個比較好的起點，從最基本的數據概念講起，一步步引導你理解數據的重要性以及如何在實際場景中應用。我尤其喜歡其中關於數據收集和清洗的章節，感覺作者花瞭很多篇幅在強調數據質量的重要性，這讓我意識到在很多時候，數據分析的瓶頸不在於模型有多復雜，而在於數據的準確性和完整性。書中也列舉瞭一些實際案例，雖然有些案例的行業背景我並不熟悉，但通過作者的講解，我還是能大緻理解數據分析解決問題的思路。當然，作為一個初學者，有些概念和操作還需要反復琢磨，特彆是書中提到的幾個軟件工具，需要花時間去實踐操作纔能真正掌握。總的來說，這本書讓我對數據分析有瞭初步的認識，也激發瞭我進一步學習的興趣，感覺像開啓瞭一扇新的大門，雖然門檻有點高，但背後隱藏的風景一定很吸引人。

評分☆☆☆☆☆

這套“紀念版”的“誰說菜鳥不會數據分析”係列，內容上給我帶來瞭意想不到的驚喜。我原本以為“紀念版”可能隻是包裝上的不同，但細讀下來，發現它在內容上也進行瞭一些優化和補充。尤其是在“入門篇”中，作者對於數據分析的哲學層麵和思維方式的探討比我預期的要深入得多。書中的一些關於“數據倫理”、“數據隱私”以及“如何避免數據偏見”的討論，在當前信息爆炸的時代顯得尤為重要。這讓我意識到，數據分析不僅僅是技術層麵的操作，更包含著深刻的社會責任。同時，“工具篇”也加入瞭一些新的、更前沿的數據分析工具和技術，比如一些關於機器學習入門的簡單介紹，雖然不深入，但足以讓我對未來的學習方嚮有一個大緻的瞭解。作者還分享瞭一些自己在數據分析實踐中遇到的挑戰和心得，這些真實的經驗分享比純粹的理論講解更加有價值。我特彆喜歡書中關於“如何將數據分析結果有效傳達給非技術人員”的章節，這一點對於我這樣一個需要經常和領導、同事溝通的人來說，簡直是福音。書中的圖錶和示例都更新得比較及時，看得齣來作者在內容的打磨上花瞭不少心思。