從1開始——數據分析師成長之路

胸有成竹!數據分析的SPSS和SAS EG進階（第2版）

如虎添翼：數據處理的SPSS和SAS EG實現（第2版）

從零進階！數據分析的統計基礎（第2版）

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內容簡介

《從零進階！數據分析的統計基礎（第2 版）》共7 章，分彆講解瞭數據分析的步驟和方法、描述性統計分析、數理統計基礎、抽樣估計、假設檢驗、方差分析、相關與迴歸分析。本書使用簡單的語言介紹瞭這些數據分析基本方法的核心思想和涉及的統計學、概率論等方麵的理論內容，並使用圖示的方法詳細介紹瞭使用Excel 2013 進行簡單的描述性統計分析和使用SPSS 進行相關的數據分析的過程與結果分析。

《從零進階！數據分析的統計基礎（第2 版）》適閤需要提升自身數據分析理論和實踐能力的職場新人；在市場營銷、金融、財務、人力資源管理中需要數據分析的人士，從事谘詢、研究、分析等的專業人士。也可以作為數據分析師職業培訓的教材，普通高等院校非統計專業數據分析的選修教材。

內容簡介

《如虎添翼！數據處理的SPSS和SAS EG實現（第2版）》作為SAS EG 和SPSS 數據處理比較的首本實戰中文教材，本書並非單純地逐個講解菜單的操作，而是將數據分析的基本思路、流程融入到軟件的操作之中。每章通過設置商業背景，配以SAS EG 和SPSS 的實戰演練，講解形式更貼近讀者的實際工作，使讀者真正理解數據分析、數據處理的精髓。本書除講解軟件操作，還同時介紹瞭對應菜單操作的SAS 程序語言實現過程，讀者可以根據自己的需要逐步學習，進而走進用SAS 程序處理數據的大門。

《如虎添翼！數據處理的SPSS和SAS EG實現（第2版）》適閤那些想瞭解數據預處理，或者被數據的預處理占去大部分時間而想提高效率，或者囿於菜單操作的局限性而希望通過程序實現的數據分析人員。

內容簡介

《胸有成竹!數據分析的SPSS和SAS EG進階（第2版）》共5 章，涉及使用SPSS Statistics 和SAS EG 做商業數據分析的主要分析方法。其中，第1章的主要內容為數據分析方法概述；第2 章至第4 章的主要內容為橫截麵數據分析方法；第5 章的主要內容為時間序列分析方法。每章都根據所涉及的知識點的不同，選取瞭實用的案例，並為讀者準備瞭相應的思考和練習題。

《胸有成竹!數據分析的SPSS和SAS EG進階（第2版）》是一本麵嚮商業數據分析初學者的教材，從具體的商業數據分析案例入手，使讀者掌握數據分析的目的、理念、思路與分析步驟。本書力圖淡化技術，對於方法的介紹也盡量避免涉及過多的數學內容，和高等數學相關的內容隻在綫形迴歸和主成分分析這兩節中涉及到，而且都輔以圖形作形象的展現。因此本書的讀者隻需要具有高中水平的數學基礎即可。

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內容簡介

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，一方麵市場上培訓機構巧立名目頒發證書，另一方麵也有許多國外的著作被生搬硬套過來供自學者學習。本書是**本結閤國內公司實際狀況和作者多年數據分析經驗，係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、係統化，相較於數據挖掘與編程算法更加易於理解和貼閤業務。從簡單的製作報錶開始和大傢一起學習數據分析的五大模塊：報錶BI係統、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，為大傢全方位、體係化地呈現數據分析到底是什麼。

作者簡介

張旭東，江蘇宿遷人，數據科學傢。先後就讀於蘇州大學與中國人民大學數學專業。2010年至今總計發錶各類文獻百萬餘字，詣在推行數學語言簡易化、通俗化、平民化。

目錄

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 製作報錶 52
5．3 異常數據分析 62
5．4 MySQL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：R or Python 107
6．3 數據分析師的格局 109
第７章 數據分析實戰 115
7．1 報錶係統 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 **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，下一個風口 183
第１０章 數據分析測試題與答案 187
10．1 MySQL測試題 188
10．2 邏輯題 189