从1开始 数据分析师成长之路+从零进阶！数据分析的统计基础+胸有成竹+如虎添翼 4册 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121306792

商品编码：11243390733

从1开始——数据分析师成长之路

胸有成竹!数据分析的SPSS和SAS EG进阶（第2版）

如虎添翼：数据处理的SPSS和SAS EG实现（第2版）

从零进阶！数据分析的统计基础（第2版）

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内容简介

《从零进阶！数据分析的统计基础（第2 版）》共7 章，分别讲解了数据分析的步骤和方法、描述性统计分析、数理统计基础、抽样估计、假设检验、方差分析、相关与回归分析。本书使用简单的语言介绍了这些数据分析基本方法的核心思想和涉及的统计学、概率论等方面的理论内容，并使用图示的方法详细介绍了使用Excel 2013 进行简单的描述性统计分析和使用SPSS 进行相关的数据分析的过程与结果分析。

《从零进阶！数据分析的统计基础（第2 版）》适合需要提升自身数据分析理论和实践能力的职场新人；在市场营销、金融、财务、人力资源管理中需要数据分析的人士，从事咨询、研究、分析等的专业人士。也可以作为数据分析师职业培训的教材，普通高等院校非统计专业数据分析的选修教材。

内容简介

《如虎添翼！数据处理的SPSS和SAS EG实现（第2版）》作为SAS EG 和SPSS 数据处理比较的首本实战中文教材，本书并非单纯地逐个讲解菜单的操作，而是将数据分析的基本思路、流程融入到软件的操作之中。每章通过设置商业背景，配以SAS EG 和SPSS 的实战演练，讲解形式更贴近读者的实际工作，使读者真正理解数据分析、数据处理的精髓。本书除讲解软件操作，还同时介绍了对应菜单操作的SAS 程序语言实现过程，读者可以根据自己的需要逐步学习，进而走进用SAS 程序处理数据的大门。

《如虎添翼！数据处理的SPSS和SAS EG实现（第2版）》适合那些想了解数据预处理，或者被数据的预处理占去大部分时间而想提高效率，或者囿于菜单操作的局限性而希望通过程序实现的数据分析人员。

内容简介

《胸有成竹!数据分析的SPSS和SAS EG进阶（第2版）》共5 章，涉及使用SPSS Statistics 和SAS EG 做商业数据分析的主要分析方法。其中，第1章的主要内容为数据分析方法概述；第2 章至第4 章的主要内容为横截面数据分析方法；第5 章的主要内容为时间序列分析方法。每章都根据所涉及的知识点的不同，选取了实用的案例，并为读者准备了相应的思考和练习题。

《胸有成竹!数据分析的SPSS和SAS EG进阶（第2版）》是一本面向商业数据分析初学者的教材，从具体的商业数据分析案例入手，使读者掌握数据分析的目的、理念、思路与分析步骤。本书力图淡化技术，对于方法的介绍也尽量避免涉及过多的数学内容，和高等数学相关的内容只在线形回归和主成分分析这两节中涉及到，而且都辅以图形作形象的展现。因此本书的读者只需要具有高中水平的数学基础即可。

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内容简介

数据分析行业就像所有新兴行业初期一样，伴随着混乱和盲目，一方面市场上培训机构巧立名目颁发证书，另一方面也有许多国外的著作被生搬硬套过来供自学者学习。本书是**本结合国内公司实际状况和作者多年数据分析经验，系统而又详尽地介绍数据分析工作的作品。相较于使用Excel进行数据统计工作更加专业化、系统化，相较于数据挖掘与编程算法更加易于理解和贴合业务。从简单的制作报表开始和大家一起学习数据分析的五大模块：报表BI系统、异常数据分析、解决数据需求、项目性数据分析以及数据建模，为大家全方位、体系化地呈现数据分析到底是什么。

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作者简介

张旭东，江苏宿迁人，数据科学家。先后就读于苏州大学与中国人民大学数学专业。2010年至今总计发表各类文献百万余字，诣在推行数学语言简易化、通俗化、平民化。

目录

第１章 数字、数据、数学 1
1．1 数字的起源 2
1．2 数据 4
1．3 数字与数据 6
1．4 数学 8
1．5 统计学 13
第２章 分析、逻辑与思维 18
2．1 描述、概括、分析 19
2．2 逻辑思维 26
第３章 大数据到底是什么 32
3．1 时代的现状 33
3．2 大数据与传统数据 35
3．3 大数据在说什么 40
第４章 数据分析与数据挖掘 43
4．1 分析与挖掘 44
4．2 选择自己的路 46

第５章 如何做好数据分析 50
5．1 数据分析 51
5．2 制作报表 52
5．3 异常数据分析 62
5．4 MySQL查询语言 72
5．5 数据需求处理 77
5．6 进行项目分析 88
5．7 数据分析的结构化梳理 99
第６章 数据分析师进阶 101
6．1 思维与态度 102
6．2 软件升级：R or Python 107
6．3 数据分析师的格局 109
第７章 数据分析实战 115
7．1 报表系统 116
7．2 发现异常 129
7．3 数据需求 135
7．4 项目分析 144
第８章 初识Ｒ语言 160
8．1 安装与编辑器 161
8．2 数据读取 163
8．3 数据处理 165
8．4 **算法 167
第９章 行业的未来 170
9．1 市场需求 171
9．2 重要性、必要性 176
9．3 大数据，下一个风口 183
第１０章 数据分析测试题与答案 187
10．1 MySQL测试题 188
10．2 逻辑题 189

精进之路，洞悉数据，驱动决策——一套助力你成为卓越数据分析师的综合进阶指南 在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业决策、业务增长和创新发展的核心驱动力。从海量数据中挖掘有价值的洞察，将枯燥的数字转化为清晰的商业语言，并以此指导行动，是每一位现代职场人士，尤其是数据分析师的核心竞争力。这套精心打造的图书组合，正是为你量身定制的进阶之路，它将引领你从数据分析的茫茫海洋中，逐步找到方向，掌握核心技能，最终成为一位能够“胸有成竹”地处理数据，“如虎添翼”地推动业务的卓越分析师。 第一卷：数据分析的基石——严谨统计，洞察本质 本书是理解数据分析的“从零开始”的奠基之作，它并非仅仅罗列工具的使用，而是深入讲解支撑一切数据分析方法的核心——统计学原理。在这里，你不会看到那些晦涩难懂的数学推导，而是会以最直观、最贴近实际应用的方式，学习统计学的精髓。 数据世界的语言： 我们将从最基础的统计概念讲起，例如均值、中位数、众数、方差、标准差，这些看似简单的数字，却是描述和理解数据集的关键。你将学会如何计算它们，更重要的是，理解它们各自代表的意义，以及在什么情境下选择哪种统计量最能反映数据的真实面貌。我们还会探讨数据的分布形态，从正态分布到偏态分布，理解这些分布的特点，能帮助我们更好地选择分析模型，并对数据的潜在偏差有所预警。 抽样与推断的智慧： 实际工作中，我们往往无法接触到全部数据。本书将带你走进抽样的艺术，理解不同抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样）的优劣，以及如何通过样本推断整体的规律。你将学习置信区间和假设检验的基本原理，学会如何用科学的方法来验证你的假设，避免基于片面证据做出草率结论。例如，当你想要了解一个产品在新用户中的满意度时，如何从有限的用户反馈中，以高置信度推断出整体用户的满意水平？这本书会给出清晰的解答。 变量之间的关联： 数据分析的很大一部分工作是理解不同变量之间的关系。本书将深入浅出地讲解相关性分析，让你明白两个变量是同向变化、反向变化，还是毫无关系。更进一步，你将学习回归分析的基本思想，理解如何通过一个或多个变量来预测另一个变量，从而构建简单的预测模型。例如，通过分析用户活跃度、购买频率等因素，来预测用户流失的可能性，这是商业运营中极其重要的能力。 检验你的洞察： 统计学并非停留在描述层面，它更是提供了一套检验理论的严谨工具。本书会引导你理解t检验、卡方检验等常用统计检验的应用场景和基本逻辑，让你能够科学地比较不同组别的数据差异，判断这些差异是否具有统计学意义，还是仅仅是偶然。这对于A/B测试、效果评估等实际业务场景至关重要。 规避陷阱，建立信心： 统计学中充满了潜在的误区，例如相关性不等于因果性。本书将帮助你识别这些常见的统计陷阱，培养严谨的分析思维，让你在面对数据时，能够保持清醒和客观。掌握了这些统计基础，你将不再是被动地解读数据，而是能够主动地从数据中提取有价值的信息，为你的分析工作打下坚实的基础。 第二卷：从数据到价值——分析流程与实践 在掌握了统计学的理论基石后，本书将带你踏上数据分析的实战之旅。它将梳理一套清晰、完整的数据分析流程，并结合丰富的实战案例，让你在实践中学习如何将理论知识转化为解决实际问题的能力。 定义问题，明确目标： 任何成功的分析都始于清晰的问题定义。本书将指导你如何从模糊的业务需求出发，将其转化为具体、可衡量的数据分析问题。这包括理解业务背景、明确分析目标、确定关键衡量指标（KPIs），确保你的分析方向是精准的，并且最终能够为业务带来实在的价值。 数据采集与清洗的艺术： 真实世界的数据往往是“脏”的。本书将详细讲解数据采集的常见途径，以及在数据清洗过程中可能遇到的挑战，如缺失值处理、异常值检测、重复数据去除、数据格式统一等。你将学习到各种数据清洗技巧，并理解为何“Garbage In, Garbage Out”是数据分析中的铁律，只有高质量的数据才能产出有价值的分析结果。 探索性数据分析（EDA）： 在正式建模之前，进行详尽的探索性数据分析是必不可少的环节。本书将教你如何通过可视化（如图表、热力图、散点图等）和描述性统计，快速了解数据的整体特征、变量分布、变量间的初步关系，以及发现潜在的数据模式和异常。EDA不仅能帮助你更好地理解数据，还能为后续的模型选择提供重要的线索。 模型选择与构建： 基于你的分析目标和EDA的发现，本书将介绍多种常用的数据分析模型，从基础的分类、回归模型，到更复杂的聚类、时间序列分析等。你将学习如何根据数据特性和业务需求，选择最适合的模型，并理解模型的构建过程，包括特征工程、模型训练、参数调优等关键步骤。 结果解读与报告： 分析的最终目的是将洞察转化为行动。本书将教你如何清晰、准确地解读模型输出，并将其转化为业务语言。你将学习如何设计有效的分析报告和可视化图表，以最直观的方式向非技术人员呈现你的发现和建议，从而推动业务决策。 案例驱动，实战演练： 为了帮助你融会贯通，本书将包含大量贴近实际的商业案例，涵盖市场营销、用户行为分析、产品优化、运营管理等多个领域。通过对这些案例的剖析和练习，你将亲身体验从问题定义到结果呈现的完整分析过程，逐步建立起解决实际问题的信心和能力。 第三卷：提升效率，赋能分析——数据分析工具与技巧 拥有了扎实的统计基础和清晰的分析流程，高效的数据分析工具和技巧将成为你“如虎添翼”的利器。本书将为你介绍当前主流的数据分析工具，并分享一系列能够显著提升你工作效率的实用技巧。 SQL：数据世界的语言，不可或缺的基石： SQL是数据分析师处理和提取数据的标准语言。本书将系统讲解SQL的基础语法，从SELECT、FROM、WHERE到JOIN、GROUP BY、HAVING，让你能够熟练地从数据库中检索、筛选、聚合你需要的数据。更进一步，你将学习窗口函数、子查询等高级技巧，以应对更复杂的数据提取需求，高效地为你的分析工作准备原始数据。 Python/R：数据科学的强大引擎： Python（及其强大的数据分析库Pandas, NumPy, Scikit-learn）和R是数据科学领域最受欢迎的编程语言。本书将为你提供一个清晰的学习路径，让你能够掌握其中一种或两种语言的核心数据处理、可视化和建模能力。你将学习如何使用它们进行数据读取、清洗、转换、统计分析、机器学习模型构建以及结果可视化，让数据分析工作更加灵活和强大。 Excel：依然强大的数据处理利器： 尽管有更专业的工具，Excel在日常数据处理和快速分析中依然扮演着重要角色。本书将分享Excel中关于数据透视表、VLOOKUP、高级筛选、条件格式、图表制作等实用技巧，让你能够更高效地处理中小型数据集，快速进行探索性分析和制作初步报表。 可视化工具：让数据“说话”： Tableau, Power BI等可视化工具能够让你将枯燥的数据转化为生动、直观的图表和仪表盘，极大地提升了数据的沟通效率。本书将介绍这些工具的基本操作和设计原则，教你如何创建清晰、有影响力的可视化作品，从而更好地向他人传达你的数据洞察。 自动化与效率提升： 重复性的数据处理和分析任务是效率的杀手。本书将为你介绍如何利用脚本（如Python脚本）和一些自动化工具，将数据获取、清洗、报告生成等流程自动化，从而解放你的时间和精力，让你能够专注于更具价值的分析和思考。 版本控制与协作： 在团队协作中，Git等版本控制工具是必不可少的。本书将帮助你了解版本控制的基本概念，让你能够安全地管理你的代码和数据分析项目，并与团队成员高效协作。 第四卷：超越框架，决胜千里——高级分析思维与商业洞察 当你掌握了基础工具和流程，并具备了严谨的统计思维后，如何进一步提升自己，将数据分析能力提升到“胸有成竹”、“如虎添翼”的境界？这本进阶之作将聚焦于高级分析思维、商业洞察力的培养，以及如何将分析能力与商业战略深度融合。 构建你的思维模型： 优秀的分析师不只是工具的使用者，更是思想的构建者。本书将引导你学习构建不同的思维模型，例如“漏斗模型”用于分析用户转化路径，“增长黑客模型”用于驱动业务增长，“价值链分析”用于理解业务流程中的价值创造环节。这些模型能够帮助你更有条理地分析复杂问题，找到问题的关键节点。 深度洞察，挖掘“为什么”： 数据本身只能告诉你“是什么”和“有多少”，而真正有价值的分析在于挖掘“为什么”。本书将教你如何运用多角度、深层次的分析方法，结合业务知识，从数据背后揭示驱动现象的根本原因。你将学习如何通过细分、对比、溯源等手段，找出隐藏在数据背后的深层逻辑。 预测性与规范性分析： 从描述性分析（发生了什么）和诊断性分析（为什么发生），迈向预测性分析（将会发生什么）和规范性分析（我们应该做什么）。本书将介绍更高级的预测模型，并强调如何将预测结果与业务目标结合，给出可执行的行动建议。例如，通过预测用户流失概率，并分析流失原因，从而主动制定个性化的挽留策略。 实验设计与A/B测试的精髓： 在变化莫测的商业环境中，通过科学的实验来验证假设、优化产品和策略至关重要。本书将深入讲解实验设计的原则，包括对照组、实验组的设置，样本量计算，结果的统计显著性判断等，让你能够自信地进行A/B测试，并从中获得可靠的优化方向。 商业价值的量化与沟通： 数据分析的最终目的在于为商业带来价值。本书将指导你如何将分析结果转化为清晰的商业洞察，并将其以极具说服力的方式传达给决策者。你将学习如何量化分析结果的商业影响，例如通过分析提升的转化率能带来多少额外营收，从而证明分析的价值。 终身学习与领域拓展： 数据分析领域日新月异，新技术、新方法层出不穷。本书将为你指明持续学习的方向，鼓励你不断探索新的领域，如机器学习、深度学习、大数据技术等，并强调跨领域知识的重要性，让你能够将数据分析能力与市场营销、产品管理、金融等不同领域深度结合，成为一名真正能够“胸有成竹”、“如虎添翼”的全能型数据分析专家。 这四册图书，环环相扣，从理论到实践，从工具到思维，构建了一个完整的数据分析师成长体系。无论你是刚刚步入数据分析领域的新人，还是希望在现有基础上实现突破的资深人士，这套组合都将是你不可多得的良师益友，助你在这个数据驱动的时代，自信地驾驭数据，创造无限可能。

评分☆☆☆☆☆

哇！这套书简直是为我这种想要彻底搞懂数据分析的人量身定做的。一直以来，我总觉得自己在数据分析这条路上走了不少弯路，要么是理论讲得太深奥，要么是实践操作太零散，总感觉抓不住核心。这套书的出现，就像在我迷茫的十字路口点亮了指路明灯。 《从1开始数据分析师成长之路》这本书，真的让我这个零基础的小白，一点点建立起了数据分析的信心。它没有上来就堆砌一大堆名词术语，而是从最最基础的概念讲起，像是数据是什么，为什么要做数据分析，然后循序渐进地引入常用的工具和方法。我最喜欢它那种“手把手教学”的感觉，每一步都讲解得特别详细，而且还配有很多生动的例子，我照着书上的步骤一步步操作，真的能够理解为什么这么做，而不是死记硬背。很多时候，看教程视频会觉得很快，一眨眼就过去了，自己跟着操作又卡壳，但这本书的节奏就非常舒服，让我有足够的时间去消化和理解。更重要的是，它让我明白了数据分析师的思维模式，不仅仅是会用工具，更重要的是如何去思考数据，如何从数据中发现问题，并提出解决方案。我感觉自己终于有了开始的勇气，不再害怕那些复杂的图表和数字了。

评分☆☆☆☆☆

《从零进阶！数据分析的统计基础》这本书，则是让我从“会用”跃升到了“懂理”。之前我总觉得统计学离我好远，各种假设检验、概率分布之类的名词听着就头大。但这本书真的是把复杂的统计学原理，用一种非常易懂的方式呈现出来。它并没有牺牲掉理论的严谨性，但却通过大量的案例和比喻，让这些抽象的概念变得具象化。我特别喜欢它解释“正态分布”和“置信区间”的时候，感觉就像是在听一个经验丰富的老司机在讲解，一下子就把我之前模糊的理解给廓清了。这本书让我明白，数据分析不仅仅是数据的堆砌，背后更有着严谨的统计学原理支撑。理解了这些基础，我在解读数据、评估分析结果的可靠性时，就有了更深的底气，不会再盲目相信任何一个数字，而是知道如何去审视它，如何去理解它背后的意义。我现在看很多数据报告，都能一下子抓住关键点，知道哪些是统计上的显著差异，哪些只是偶然。

评分☆☆☆☆☆

《如虎添翼》这本书，真的是让我感觉自己的数据分析能力得到了质的飞跃。它让我看到了数据分析更广阔的应用场景，也让我学会了如何运用一些更高级的工具和技术，来解决更复杂的问题。书中的案例非常贴合实际工作中的需求，很多我之前觉得棘手或者难以解决的问题，在这本书的指导下，都找到了新的思路和方法。我开始尝试用一些更强大的算法，来做更深入的预测和挖掘，这让我看到了数据背后巨大的商业价值。而且，它也鼓励我去探索新的领域，让我不再局限于固有的思维模式。读完这本书，我感觉自己就像获得了一对翅膀，可以飞得更高、更远。之前我可能会觉得数据分析就是Excel和SQL，但现在我意识到，还有那么多令人兴奋的可能性等待我去发掘。

评分☆☆☆☆☆

这套书的编排真的是太用心了。它不是简单地把四本书堆在一起，而是能够感受到它们之间是有逻辑的递进关系的。《从1开始》打下了坚实的基础，《从零进阶》则补充了必要的理论深度，《胸有成竹》教会了如何将分析成果有效传达，《如虎添翼》则引领我进入了更高级的领域。我感觉自己就像是在跟着一套完善的课程在学习，每一步都走得很扎实，而且每一步都能看到自己的进步。这种循序渐进的学习过程，让我能够将知识融会贯通，而不是碎片化的记忆。而且，每本书的写作风格和侧重点也各不相同，这反而让整个学习过程更加丰富和有趣，不会因为长时间阅读同一类风格的内容而感到枯燥。总的来说，这是一套能够真正帮助我实现数据分析师成长的必备指南。

评分☆☆☆☆☆

《胸有成竹》这本书，简直是解决了我工作中的一大痛点。我之前总是感觉自己在做数据分析的时候，虽然也能产出一些报告，但总觉得不够“有说服力”，别人看完我的分析，还是会问很多问题，甚至不相信我的结论。这本书就像是在教我如何将数据分析的结果，转化成能够打动人心的故事。它不仅仅是讲如何做图，更重要的是讲如何“说”图，如何用最清晰、最有逻辑的方式，把数据背后的洞见传递给听众。我学会了如何根据不同的受众，调整我的表达方式和侧重点，如何用简洁的语言和有冲击力的图表，来阐述我的观点。现在，我在做汇报的时候，感觉自己不再是那个只知道念数字的“技术咖”，而是能够真正和大家进行有效沟通，能够让大家理解我的分析，并且信任我的判断。这种从“做”到“说”的提升，是我之前从未体会过的。