1樓：帆軟
第一大類：理論類。 理論層面的書籍，比如《大資料時代》 、《資料之巔》 。
第二大類：技術類。 技術層面的書籍，比如《hadoop技術內幕》系列。
這一類的書籍，主要是指系統技術類，在構建大資料系統時，系統如何運作，各系統元件的設計目標、框架結構、適用場景、工作原理、運作機制、實現功能等等。這類書籍，適合於it系統部，開發部的技術人員。他們需要明白系統的運作機制，利用系統來實現大資料的應用開發，以及系統運維優化等。
第三大類：應用類。 應用層面的書籍，比如《資料探勘技術》 、《基於spss的資料分析》等等。
這一類的書籍，主要是指應用技術類，告訴你如何應用工具和方法，從海量資料中提取有用的資訊，來解決真實的業務問題。這類書籍，適合於業務部門、市場營銷部門及與業務結合比較緊密的人員。他們更關注業務問題的解決，圍繞業務問題來構建分析和解決方案。
2樓：匿名使用者
21世紀不用那麼執著於書本，可以多試試幾個資料分析的軟體啊，像大資料之類的，還有表單大師專門對資料製作報表管理的就可以
3樓：
誰說菜鳥不會資料分析 這本書可以看看。
4樓：小黎子資料分析
推薦看看這些書：誰說菜鳥不會資料分析入門篇.pdf
資料倉儲設計：star schema完全參考手冊:資料倉儲維度設計權威指南
自學資料分析需要看哪些書的
5樓：匿名使用者
第一大類：理論類。 理論層面的書籍，比如《大資料時代》 、《資料之巔》 。
第二大類：技術類。 技術層面的書籍，比如《hadoop技術內幕》系列。
這一類的書籍，主要是指系統技術類，在構建大資料系統時，系統如何運作，各系統元件的設計目標、框架結構、適用場景、工作原理、運作機制、實現功能等等。這類書籍，適合於it系統部，開發部的技術人員。他們需要明白系統的運作機制，利用系統來實現大資料的應用開發，以及系統運維優化等。
第三大類：應用類。 應用層面的書籍，比如《資料探勘技術》 、《基於spss的資料分析》等等。
這一類的書籍，主要是指應用技術類，告訴你如何應用工具和方法，從海量資料中提取有用的資訊，來解決真實的業務問題。這類書籍，適合於業務部門、市場營銷部門及與業務結合比較緊密的人員。他們更關注業務問題的解決，圍繞業務問題來構建分析和解決方案。
不過光看書還不夠，資料分析軟體也可以同步上手操作，可以先從國內操作簡單點的入手，像帆軟的finereport感覺相對來說比較容易，可以向excel一樣 進行拖拽式處理
我想學習資料分析，但是0基礎，看什麼書可以快速入門啊？
6樓：尚學堂前端學院
隨著網際網路技術的發展，大資料行業前景非常被看好，有很多朋友對大資料行業心嚮往之，卻苦於不知道該如何下手，或者說學習大資料不知道應該看些什麼書。作為一個零基礎大資料入門學習者該看哪些書?今天就給大家分享幾本那些不容錯過的大資料書籍。
這是一本關於資料探勘領域的綜合概述，本書前版曾被kdnuggets的讀者評選為最受歡迎的資料探勘專著，是一本可讀性極佳的教材。它從資料庫角度全面系統地介紹資料探勘的概念、方法和技術以及技術研究進展，並重點關注近年來該領域重要和最新的課題——資料倉儲和資料立方體技術，流資料探勘，社會化網路挖掘，空間、多**和其他複雜資料探勘。
這是一本在大資料的背景下，描述關於資料建模，資料層，資料處理需求分析以及資料架構和儲存實現問題的書。這本書提供了令人耳目一新的全面解決方案。但不可忽略的是，它也引入了大多數開發者並不熟悉的、困擾傳統架構的複雜性問題。
本書將教你充分利用叢集硬體優勢的lambda架構，以及專門用來捕獲和分析網路規模資料的新工具，來建立這些系統。
這是一本書是關於資料探勘的。但是本書主要關注極大規模資料的挖掘，也就是說這些資料大到無法在記憶體中存放。由於重點強調資料的規模，所以本書的例子大都來自web本身或者web上匯出的資料。
另外，本書從演算法的角度來看待資料探勘，即資料探勘是將演算法應用於資料，而不是使用資料來“訓練”某種型別的機器學習引擎。
我想自學律師，需要看些什麼書啊，我想自學律師，需要看些什麼書啊？ 40
仗義執言張律師 1 自學完法律專業本科所需的全部課程，同時取得國家承認的本科學歷證書。2 依據學歷證書參加全國司法考試，並通過考試和政審，取得法律職業資格證書。3 憑資格證書到律所實習，實習滿一年並經考核合格後，你就可以申請律師執業證書從事律師工作了。自學沒問題，關鍵是本科證 資格證兩硬體。 周勁鬆...
資料分析專案包含哪些流程 資料分析的基本流程是什麼
1 資料採集 瞭解資料採集的意義在於真正瞭解資料的原始面貌，包括資料產生的時間 條件 格式 內容 長度 限制條件等。2 資料儲存 無論資料儲存於雲端還是本地，資料的儲存不只是我們看到的資料庫那麼簡單。3 資料提取 資料提取是將資料取出的過程，資料提取的核心環節是從哪取 何時取 如何取。4 資料探勘 ...
好用的資料分析工具有哪些，好用的資料分析工具有哪些？
1 sql資料庫的基本操作，會基本的資料管理 2 會用excel sql做基本的資料分析和展示 3 會用指令碼語言進行資料分析，python or r 4 有獲取外部資料的能力，如爬蟲 5 會基本的資料視覺化技能，能撰寫資料包告 6 熟悉常用的資料探勘演算法 迴歸分析 決策樹 隨機森林 支援向量機等...