作者：admin 发布时间：2024-03-15 00:35 分类：资讯 浏览：54
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1、）入门篇 《深入浅出数据分析》，深入浅出系列，看完这本书，你对数据分析就有了一个大概的认知了。《谁说菜鸟不会数据分析》，两种，小黄书和小蓝书，讲解了一些常见的业务场景以及分析方法，能够让你对职场有一定了解。
2、啤酒与尿布 ：通过案例来说事情，而且是最经典的例子。难易程度：非常易。数据之美 ： 一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度：易。
3、数据之美 (豆瓣) 一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度：易。
参考书：《数据挖掘概念和技术》（第三版）范明，孟小峰 译著。第二阶段：掌握大数据时代下的数据挖掘和分布式处理算法。
第一大类：理论类。 理论层面的书籍，比如《大数据时代》 、《数据之巅》 。第二大类：技术类。 技术层面的书籍，比如《Hadoop技术内幕》系列。
首先需要学习的知识，也就是需要学习的书籍：概率论 概率论 统计学 多元统计分析 数据挖掘 sql数据库等相关书籍教材，基本上这些书名都有对应的书，所以这些是必须要学习的。
学大数据需要具备的基础是数学基础、统计学基础和计算机基础。
学习Python爬虫后想学数据挖掘和数据分析。
以及《Python数据分析与数据化运营》（宋天龙著），实例丰富，附代码。数据挖掘。
《Python数据科学手册》，Jake VanderPlas，人民邮电出版社：可以看作是前一本书的进阶书籍，介绍了数据分析的主要库，偏数据清洗。
《Python数据可视化之matplotlib实践》：极好的matplotlib入门书，非常适合新手学习。由于Python如日中天，因此Python数据分析相关的书籍非常多，我们能认真读完几本，基本上都可以掌握大多数的数据科学流程。
《Python数据分析与挖掘实战》介绍了使用Python进行数据挖掘的详细案例，数据和代码都可以下载，作为机器学习的进阶学习是不错的选择（这本书也用对应的R语言和Matlab 版本）。
数据之美 (豆瓣) 一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度：易。
数学之美 (豆瓣) 这本书非常棒啦，入门读起来很不错！数据分析：SciPy and NumPy (豆瓣) 这本书可以归类为数据分析书吧，因为numpy和scipy真的是非常强大啊。
数据挖掘方面的书有点杂乱，个人推荐 《数据挖掘概念与技术》， [加]JiaweiHan编写。这本书可以帮助你系统的了解一下数据挖掘技术，不是很深入。
数据挖掘导论 (豆瓣) 最近几年数据挖掘教材中比较好的一本书，被美国诸多大学的数据挖掘课作为教材，没有推荐Jiawei Han老师的那本书，因为个人觉得那本书对于初学者来说不太容易读懂。难易程度：中上。
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