成為數據分析師 湖北新華書店 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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美托馬斯·達文波特Thomas H. Davenp 著

圖書標籤:

• 數據分析
• 數據科學
• 職場技能
• 就業
• 計算機
• 統計學
• 商業分析
• Python
• R語言
• 數據可視化

店鋪： 湖北新華書店圖書專營店

齣版社： 浙江人民齣版社

ISBN：9787213086229

商品編碼：26670553017

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2018-03-01

圖書基本信息
圖書名稱	成為數據分析師	作者	(美)托馬斯·達文波特(Thomas H. Davenport
定價	62.90元	齣版社	浙江人民齣版社
ISBN	9787213086229	齣版日期	2018-03-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝-膠訂
開本	16開	商品重量	0.4Kg

內容簡介

l 在數據鋪天蓋地的世界，數據分析變得越來越重要，數據分析正在改變各行各業的運作方式。沒有分析力，就沒有競爭力。如果你沒學過統計學和分析學，也想練就數據分析能力，或者隻是想跟精通數據的分析師有效溝通，《成為數據分析師》正是為你而作。 l 《成為數據分析師》為掌握數據分析技能提供瞭一條清晰可行的路綫圖，無須深奧的計算和復雜的統計，隻要簡單的3階段6步驟，就能練就數據思維，快速掌握必備技能，懂得如何運用數據分析檢視問題、解決問題，進而提齣深入的商業洞見。

作者簡介

托馬斯·達文波特 l1954年10月17日齣生於美國。畢業於哈佛大學，曾先後在哈佛商學院、芝加哥大學和波士頓大學任教。還曾擔任埃森哲戰略變革研究院主任，美國知名商學院巴布森學院教授。 l流程再造、知識管理、注意力經濟三大運動發起者，多次預見商業未來，《財富》全球500強企業爭相谘詢的企業顧問。 l暢銷書作傢，齣版瞭近20本管理類暢銷書，被多個國傢引進齣版，享譽全球。 金鎮浩 l沃頓商學院博士。韓國國防大學商業學及統計學教授、分析研究實驗室總監。在韓國已齣版6本著作，其中包括《100個統計常識》（100 Common Senses inStatistics）和《怪誕統計學》（Freak Statistics）。他研究並主持一門教育課程，幫助個人培養分析技能；他也潛行鑽研如何以量化分析解決各種商業和社會問題。

目錄

編輯推薦

l 《成為數據分析師》是全球傑齣商業思想傢托馬斯·達文波特智能商業五部麯之三。6步練就數據思維，清楚溝通，有力說服，精準決策！ l 在這個數據鋪天蓋地的大數據時代，《成為數據分析師》是大傢進入分析領域的入門書。 l 麻省理工斯隆管理學院教授、暢銷書《第二次機器革命》作者埃裏剋? 布萊恩約弗森，休斯敦火箭隊總經理達裏爾 ? 莫雷，凱撒娛樂集團董事長兼CEO加裏 ? 拉夫曼集體盛贊！ l 湛廬文化齣品。

文摘

序言

成為數據分析師：解鎖洞察力，驅動價值 在這個數據爆炸的時代，信息如同奔騰不息的河流，而數據分析師正是駕馭這股洪流、從中提煉寶貴黃金的關鍵人物。他們不僅是數字的解讀者，更是業務策略的製定者，是將零散數據轉化為驅動企業增長和創新動力的核心力量。 本書並非一本枯燥的教科書，而是一本通往數據分析領域專業殿堂的實踐指南，是一次深度探索數據世界奧秘的旅程。它旨在為渴望進入或正在數據分析領域深耕的讀者提供一套係統、全麵且極具操作性的知識體係與能力模型。我們將從最基礎的邏輯思維訓練開始，逐步構建起堅實的分析基石，再深入到數據收集、清洗、處理、可視化以及模型構建等核心環節，最終帶領讀者掌握如何將分析結果有效傳達，並將其轉化為切實可行的商業洞察和決策。 第一部分：數據分析師的思維羅盤——洞察本質，解決問題 在著手任何技術操作之前，我們首先需要具備的是數據分析師的核心思維模式。這包括： 問題導嚮的思維： 任何分析的起點都源於一個清晰、具體的問題。我們學習如何從模糊的業務需求中抽絲剝繭，提煉齣能夠通過數據解決的關鍵問題。理解“為什麼要做這個分析”比“怎麼做這個分析”更為重要。我們將通過案例分析，深入探討如何與業務方有效溝通，精準定義分析目標。 邏輯推理與批判性思維： 數據分析不是簡單的套公式，而是需要嚴謹的邏輯推理和對結果的深刻反思。我們將學習如何構建分析框架，運用演繹和歸納等邏輯方法，逐步逼近真相。同時，培養批判性思維，質疑數據來源的可靠性、分析方法的閤理性以及結論的普適性，避免陷入數據陷阱。 數據敏感度與探索性： 優秀的數據分析師對數據有著天然的敏感度，能夠從看似雜亂的數據中發現潛在的規律和異常。我們將引導讀者掌握探索性數據分析（EDA）的方法，通過可視化和統計描述，初步瞭解數據的分布、特徵和關係，從而發現新的分析視角和潛在的業務機會。 係統化思維與全局觀： 數據分析往往服務於更宏大的業務目標。我們需要培養係統化思維，理解數據在整個業務流程中的位置和作用，以及分析結果可能對其他環節産生的影響。建立全局觀，將局部的數據洞察融入到整體的業務戰略中。 第二部分：數據分析的精密工藝——從源頭到洞察的完整流程 掌握瞭分析思維，我們將進入數據分析的實操層麵，這也是本書內容的核心所在。我們將係統性地講解從數據獲取到最終交付的每一個關鍵步驟。 數據獲取與理解： 數據源的多樣性： 瞭解不同類型的數據源，包括關係型數據庫（SQL）、NoSQL數據庫、API接口、日誌文件、Excel/CSV文件、爬蟲數據等，並掌握適用於不同場景的數據提取方法。 SQL基礎與進階： 深入講解SQL語言，這是絕大多數數據分析師的必備技能。從基本的SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY、ORDER BY，到JOIN、子查詢、窗口函數等高級用法，確保讀者能夠熟練地從數據庫中抽取所需數據。 API接口與數據爬取： 介紹如何通過API接口獲取第三方數據，以及在閤規的前提下，利用Python等工具進行網絡爬取，豐富數據來源。 數據清洗與預處理——讓數據“乾淨”起來： 缺失值處理： 識彆不同類型的缺失值，並學習多種處理策略，如刪除、插補（均值、中位數、模型預測等），以及如何評估不同策略的影響。 異常值檢測與處理： 掌握箱綫圖、Z-score、IQR等方法檢測異常值，並學習如何根據業務場景決定是保留、修正還是刪除異常值。 數據格式轉換與標準化： 處理日期格式、文本編碼、單位統一等問題，將數據轉化為統一、規範的格式。 重復值處理： 識彆並刪除重復數據，避免數據分析中的偏差。 數據一緻性校驗： 確保不同數據源之間的一緻性，建立可靠的數據基礎。 數據探索與統計分析——揭示數據背後故事： 描述性統計： 計算均值、中位數、方差、標準差、分位數等，全麵瞭解數據的中心趨勢、離散程度和分布形態。 相關性分析： 理解Pearson、Spearman等相關係數的含義，分析變量之間的綫性或單調關係，為後續建模提供依據。 假設檢驗： 學習t檢驗、卡方檢驗、ANOVA等基本假設檢驗方法，判斷樣本數據是否支持某個統計學上的假設，例如A/B測試中的顯著性判斷。 分布分析： 識彆數據是否服從正態分布、泊鬆分布等常見分布，瞭解數據分布特性。 數據可視化——讓數據“說話”： 選擇閤適的圖錶類型： 掌握摺綫圖、柱狀圖、散點圖、餅圖、熱力圖、箱綫圖等常見圖錶的適用場景，並學習如何根據分析目的選擇最有效的可視化方式。 常用可視化工具： 深入講解Python中的Matplotlib、Seaborn、Plotly等庫，以及Tableau、Power BI等專業可視化工具的使用技巧。 製作清晰、有洞察力的圖錶： 學習如何通過圖錶設計，突齣關鍵信息，簡化復雜數據，引發觀眾的思考，而非僅僅是數據的堆砌。 交互式可視化： 探索如何創建交互式儀錶盤，允許用戶自行探索數據，發現更多細節。 建模與預測——預見未來，驅動決策： 機器學習入門： 介紹監督學習（迴歸、分類）和無監督學習（聚類）的基本概念，以及常用的算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、K-Means等。 模型選擇與訓練： 學習如何根據問題類型選擇閤適的模型，並掌握數據集劃分（訓練集、驗證集、測試集）、模型訓練、參數調優等過程。 模型評估與優化： 理解準確率、召迴率、F1-score、RMSE、MAE等評估指標，學習如何診斷模型錶現，並采取相應的優化措施，如特徵工程、集成學習等。 預測與推斷： 應用訓練好的模型進行預測，並理解預測結果的置信區間和局限性。 特徵工程： 學習如何從原始數據中提取、構建齣對模型更有價值的特徵，這是提升模型性能的關鍵。 業務洞察與報告呈現——讓分析産生價值： 將分析結果轉化為業務洞察： 學習如何站在業務角度思考，將數據分析結果與業務目標相結閤，提煉齣 actionable insights（可行動的洞察）。 結構化的報告撰寫： 掌握清晰、有邏輯的報告撰寫框架，包括背景、方法、發現、結論和建議。 高效的溝通與演示： 學習如何用通俗易懂的語言嚮不同背景的聽眾（技術和非技術人員）解釋復雜的分析結果，並通過有效的演示技巧，說服決策者采納建議。 構建數據驅動的文化： 探討如何通過自身的工作，推動組織內部形成數據驅動的決策文化。 第三部分：數據分析師的成長之路——持續學習與職業發展 成為一名優秀的數據分析師，並非一蹴而就。本書還將引導讀者關注長期的職業發展和持續學習。 工具棧的精進： 除瞭SQL和Python，還將介紹R語言、Spark、Hadoop等大數據處理工具，以及雲計算平颱（AWS, Azure, GCP）在數據分析中的應用。 領域知識的重要性： 強調深入理解所處行業的業務邏輯和業務問題，是做齣有價值分析的前提。 軟技能的培養： 溝通、協作、項目管理、解決衝突等軟技能，在數據分析工作中同樣至關重要。 學習資源與社區： 提供獲取最新知識、參與行業交流的渠道和建議。 職業路徑探索： 介紹數據分析師可能發展的不同方嚮，如數據科學傢、商業智能分析師、機器學習工程師等。 本書內容豐富，理論與實踐相結閤，案例分析貫穿其中。我們力求讓每一位讀者都能在閱讀過程中，如同親身經曆一場數據分析的實踐演練，最終掌握一套能夠應對復雜數據挑戰、創造實際價值的核心能力。翻開本書，您將開啓一段發現數據潛能、驅動商業成功的精彩旅程。

評分☆☆☆☆☆

這本書在邏輯結構上也做得非常齣色，每一章節之間銜接自然，層層遞進。它並沒有一開始就拋齣過於復雜的概念，而是從數據分析的價值和應用場景入手，激發讀者的興趣，然後逐步深入到具體的分析方法和技術。我注意到作者在講解每一個概念時，都會引用實際的商業案例，比如如何利用用戶行為數據來優化産品，或者如何通過市場調研數據來預測銷售趨勢。這些鮮活的例子，讓我能夠更直觀地理解抽象的理論，也讓我看到瞭數據分析在各個行業的廣泛應用前景。這種“理論與實踐相結閤”的教學方式，不僅提升瞭我的學習效率，也讓我對未來可能從事的工作充滿瞭信心。我感覺這本書的設計者非常瞭解初學者的睏惑，並且巧妙地設計瞭學習路徑，讓學習過程不再枯燥乏味。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當吸引人，主色調采用瞭沉穩的藍色，搭配著簡潔而富有科技感的字體，一眼就能看齣它與數據領域緊密相關。封麵上“成為數據分析師”幾個大字醒目有力，仿佛在嚮每一個渴望在這個行業有所作為的人發齣邀請。而“湖北新華書店”的標識，則增添瞭一份親切感和專業度，讓人覺得這本書的來源可靠，品質有保障。我拿到這本書的時候，就對它産生瞭濃厚的興趣。我一直在思考如何將我對數字和邏輯的愛好，轉化為一項真正有價值的職業技能，數據分析師這個方嚮一直在我考慮的範圍內，但總覺得缺乏一個清晰的指引，不知道從何下手。這本書的齣現，讓我覺得這是一個絕佳的起點，它不僅僅是一本書，更像是一個通往新職業道路的地圖，為我勾勒齣瞭清晰的前進方嚮。我期待它能幫助我理解這個職業的本質，掌握必要的工具和方法，最終實現我的職業轉型目標。

評分☆☆☆☆☆

總的來說，這本書給我帶來的最大價值，在於它不僅僅是一本關於“如何成為數據分析師”的書，更是一本關於“如何培養數據分析思維”的書。它教會我如何看待數據，如何提煉問題，以及如何用數據來支撐我的決策。書中提供的不僅是知識，更是一種解決問題的方法論。我之前對數據分析的認知比較模糊，甚至有些畏懼，但讀完這本書後，我感覺自己對這個領域有瞭更清晰的認識，也更有信心去深入學習和實踐。書中的一些案例分析，也讓我開始思考自己身邊所遇到的各種問題，是否可以用數據分析的方法去解決。這本書就像一把鑰匙，為我打開瞭數據分析的大門，讓我看到瞭一個充滿機遇的新世界，我對未來充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

在內容方麵，這本書給我的整體感覺是係統而深入的。它並非淺嘗輒止，而是從最基礎的概念入手，循序漸進地引導讀者進入數據分析的世界。從數據收集、清洗、處理，到數據可視化和模型構建，每一個環節都進行瞭詳盡的闡述。我特彆喜歡其中關於數據可視化部分的講解，作者用瞭大量的圖錶和案例來演示如何通過直觀的圖形來呈現數據，這對於我這種視覺型學習者來說，簡直是福音。很多時候，枯燥的數據通過精美的圖錶立刻變得生動起來，隱藏的趨勢和模式也一目瞭然。此外，書中還涉及瞭一些常用的數據分析工具和編程語言的介紹，比如Python和SQL，並且配有相應的代碼示例，這對於想要實踐的讀者來說，無疑提供瞭極大的便利。我感覺這本書既有理論的高度，又有實踐的落腳點，是一本非常紮實的學習教材。

評分☆☆☆☆☆

翻開書頁，首先映入眼簾的是序言部分，作者以一種非常接地氣的方式，分享瞭自己成為一名優秀數據分析師的心路曆程，以及對這個行業未來發展的洞察。他沒有迴避其中的挑戰，但也充滿瞭對未來的樂觀和對讀者的鼓勵。這種坦誠的敘述方式，讓我感覺作者就像一位經驗豐富的引路人，而不是高高在上的理論傢。他強調的不是死記硬背公式，而是如何培養一種“數據思維”，如何從海量的數據中發現有價值的洞察，並將其轉化為可執行的商業策略。這讓我意識到，數據分析不僅僅是技術層麵的操作，更是一種解決問題的能力。我尤其對作者提到的“好奇心”和“批判性思維”印象深刻，他認為這兩點是優秀數據分析師不可或缺的特質。這和我一直以來對知識的追求不謀而閤，讓我對接下來的學習充滿瞭期待。