從1開始:數據分析師成長之路 从1开始:数据分析师成长之路
張旭東
- 出版商: 電子工業
- 出版日期: 2017-01-01
- 售價: $294
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 192
- 裝訂: 平裝
- ISBN: 7115450633
- ISBN-13: 9787121306792
-
相關分類:
Data Science
已絕版
買這商品的人也買了...
-
無瑕的程式碼-敏捷軟體開發技巧守則 + 番外篇-專業程式設計師的生存之道 (雙書合購)$940$700 -
Excel 數據分析辭典$450$356 -
行為改變科學的實務設計 | 活用心理學與行為經濟學 (Designing for Behavior Change: Applying Psychology and Behavioral Economics)$680$537 -
精通 Python|運用簡單的套件進行現代運算 (Introducing Python: Modern Computing in Simple Packages)$780$616 -
看新聞做投資,當自己的分析師$340$289 -
Make Your Own Neural Network (Paperback)$1,850$1,813 -
Python 機器學習及實踐 --- 從零開始通往 Kaggle 競賽之路$294$279 -
$301神經網絡與深度學習 -
$1,617Deep Learning (Hardcover) -
前端&行動網頁設計速成班-Bootstrap 4 + CSS3 + HTML5 + JavaScript$520$411 -
$474面向機器學習的自然語言標註 (Natural language annotation for macbhine learning) -
圖解雲端技術|基礎架構x運作原理 x API$480$379 -
$252菜鳥偵探挑戰數據分析 -
七天學會設計模式:設計模式也可以這樣學$320$250 -
$354機器人系統設計與製作 : Python 語言實現 -
$352Python可以這樣學 -
$594深入淺出Android源代碼:基於Android 6.0和實際開發案例剖析 -
$474數據科學家養成手冊 -
TensorFlow + Keras 深度學習人工智慧實務應用$590$460 -
寫程式前就該懂的演算法 ─ 資料分析與程式設計人員必學的邏輯思考術 (Grokking Algorithms: An illustrated guide for programmers and other curious people)$390$308 -
大數據時代一定要會的自動化資料搜集術$480$408 -
文科生也看得懂的資料科學$380$300 -
大數據時代一定要會的 SQL 商業資料分析術$680$578 -
大數據:「數位革命」之後,「資料革命」登場: 巨量資料掀起生活、工作和思考方式的全面革新 (新版)$400$340 -
給工程師的第一本理財書:程式金融交易的 118個入門關鍵技巧$500$390
商品描述
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,一方面市場上培訓機構巧立名目頒發證書,另一方面也有許多國外的著作被生搬硬套過來供自學者學習。《從1開始:數據分析師成長之路》是結合國內公司實際狀況和作者多年數據分析經驗,系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、系統化,相較於數據挖掘與編程算法更加易於理解和貼合業務。從簡單的製作報表開始和大家一起學習數據分析的五大模塊:報表BI系統、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,為大家全方位、體系化地呈現數據分析到底是什麽。
目錄大綱
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製作報表52
5.3異常數據分析62
5.4MySQL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:RorPython 107
6.3數據分析師的格局109
第7章數據分析實戰115
7.1報表系統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經典算法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 個風口183
第10章數據分析測試題與答案187
10.1MySQL測試題188
10.2邏輯題189
