从1开始――数据分析师成长之路

从1开始――数据分析师成长之路 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

张旭东 著
图书标签:
  • 数据分析
  • 数据挖掘
  • Python
  • SQL
  • Excel
  • 可视化
  • 机器学习
  • 统计学
  • 求职
  • 成长
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出版社: 电子工业出版社
ISBN:9787121306792
版次:1
商品编码:12100396
包装:平装
开本:16开
出版时间:2017-01-01
用纸:轻型纸
页数:2014
字数:204000
正文语种:中文

具体描述

产品特色

编辑推荐

适读人群 :有意向从事数据分析工作的大学生、刚毕业的学生或是准备转职的年轻白领。

《从1开始——数据分析师成长之路》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。

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。

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。

精彩书评

通俗易懂,数据分析入门的不二之选。

——Wenny Zhong Soochow University Statistics Researcher


循序渐进的引导,带领大家逐渐领略数据分析的魅力。

——张俊 中国平安 大数据研究员


数据分析道路上的指引明灯。

——张鹏飞 中国平安 高级数据分析师


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 经典算法 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

精彩书摘

描述、概括、分析

大家在日常生活中经常会听到这些词汇:描述、概括、分析、知道、认识、了解、熟悉、掌握等。这些似乎意思差不多的词汇,粗略看起来并没有什么区别,但是许多时候是说者有心而听者无意,数据分析尤其如此。我们需要描述一个事件还是分析一个事件?这两者中间大有区别,为了便于大家理解先来讲个故事吧。

慵懒的下午,你坐在咖啡馆里看窗外人来人往,这时突然有一位美女闯入了你的眼帘,惊艳了时光,叨扰了岁月。在你的注视中美女就那么徐徐地走了,而你仍旧久久不能忘怀,难得这样的心动时刻,你需要把它记录下来:

2015年10月21日,星期三,天气如同心情一样好,邂逅一美女,撰文以记之。

她就那么突然地闯入我的视线,像一只骄傲的猫,带着比肩的短发,蚕眉冷艳,眼波流转;鼻梁不高但棱角分明,唇不红艳自带一份雅致;黑色的小皮鞋轻快地敲打着地砖,颀秀的两条腿包裹在粉色的丝袜中傲娇而不媚俗;白色毛衣披风就那么搭在肩上欲滑将落……

她就那么徐徐地走着,带着独特地隐藏在优雅中的俏皮,伴随着一丝倔强和傲气,轻快又不显急躁地走着……

矫健的步伐配合着摇曳的臂摆透漏了内心的快乐与活力,让人不禁想象这个女孩不管在工作中还是生活中应该都是乐观的吧,平时应该比较爱笑,周围朋友也会很多,应该会很好相处吧!我能不能成为她的朋友呢?

亲爱的朋友,能不能从上面的一段矫情的日记里面说出哪里是“描述”哪里是“概括”哪里是“分析”呢?

描述

抽象来说,描述就是对事物或是对象的直接描写,就好像上文中这个姑娘眼睛、鼻子、嘴唇长什么样,这是对这个对象的客观印象,就好像画画时选择的颜色,我选择红色颜料来描绘他的嘴唇。 如果我们把描述这样一个概念对应到数据上可以理解为这一堆数据“长什么样”,按照这样一个标准我们尝试着描述一堆数据。通过对数据的描述能够让别人通过这些描述的话语感受到数据的真实面貌。

对于对人体外貌的描述再详细生动都不如直接看到被描述的这个人,或者给这个人拍一张照片也能直观地反映其外貌。而对于数据来说,直接看数据可能什么都看不出来,而通过对数据的描述反而能让我们更加清晰地看到数据真实的面貌。在了解此间差异之前我们不妨先熟悉几个描述性的统计变量:平均数、众数、中位数、方差、极差、四分位点,这些指标就好像一堆数据的“鼻子”、“眼睛”、“嘴唇”。平均数不用介绍大家都知道,下面介绍下其他几个数据指标:

众数:数据中出现频率最高的数值,比如“面条”就可以算做小明数据中的众数。

中位数:将数据从小到大排列,位置处于中间的数值。

方差:每个数据与平均值的差值的平方,再取平均值。

极差:最大数减去最小数。

上/下四分位点:将数据从大到小排列,位置处于前1/4或是后1/4的数值。

例如

下面数据记录了小明参加射箭俱乐部时击中的环数:

1 1 2 2 3 5 5 5 6 7 7

上述数据的各项指标如下:

平均数=44/11=4

众数=5(5出现3次)

中位数=5

方差=4

极差=7-1=6

上四分位点=6

下四分位点=2

我们一般会用上述的6个指标来描述一组数据的“长相”,平均值用来展示整体的平均水平,众数用来展示数据点主要集中的范围,中位数用来与平均数进行对比判断数据是否平滑,方差用来判断数据波动情况。

到这里,我们发现通过对一组数据的平均数、众数、中位数、方差、极差、四分位点进行解读,很容易对这一批数字有具体的认识,而直接看数字可能就感受不到这些信息。不仅如此,我们在数学统计的过程中常常面临着成千上万的数字,如果把这些数字全部罗列在屏幕上可能很难看出什么名堂来,而通过上述6个指标能让这些庞大繁杂的数据一目了然,虽不见数据却也知道数据长什么样,这就是描述性统计变量。


前言/序言

随着大数据这个概念被越来越多的人提起,数据分析与数据挖掘这两个词汇频繁地出现在人们的视野中,越来越得到大家的重视和青睐。从事数据分析工作的这些年,身边不断有人问起数据分析如何入门或是如何做好数据分析,市场也有各类“速成数据分析”或是“零基础数据分析”等培训课程,颇有当年人人都去做产品经理的势头。与此同时在一些问答类网站上出现了许多诸如这样的问题:

“文科生如何转行数据分析?”

“数学基础不好能做数据分析吗?”

“听了某某专家的演讲觉得数据分析很棒,如何入门?”

……

问题下面往往有很多因各种各样的原因推荐的书籍、教程、公众号……内容乏善可陈的同时太容易误导新人,看着着实心痛。

与此同时,通过这些年来的了解和熟悉,身边有太多“盲目”的数据分析从业人员,只是了解了Excel中相关图表与统计的功能,在从事分析工作时也有许多的不严谨和漏洞。在一些社区或是平台经常遇到一些人把原始数据直接挂在网上,问该怎么分析数据甚至是通过这些数据能得出什么结论。现在想一想,他们真的适合做数据分析吗?数据保密性的职业素养不说,不经大脑思考地贴数据要结果的分析员真的能胜任这份工作吗?

写这本书最大的愿望就是能够通过简单的描述让大家对数据分析有一个简单的了解,对自己是否适合这个职位有一个概念,不要盲目从众,能有自己的判断。市场上从零开始入门的教程鱼龙混杂,在入门之前大家首先要考虑这扇门真的适合你吗?

这本书写在数据分析入门之前,会向读者们简单地介绍究竟什么是数据分析,重点放在这个岗位有怎样的要求和特质以及如何才能达到这样的标准,也会简单介绍数据分析岗位未来的职业发展,希望对有志于从事数据分析工作的你有所帮助。

作 者



踏上探索未知的征程,解锁数据的无限可能 在这信息爆炸的时代,数据如同广袤的星海,蕴藏着无限的奥秘与价值。它们沉默地记录着世界的脉搏,等待着有心人去解读,去发现,去转化。而“数据分析师”这个职业,正是连接这片数据海洋与现实需求的桥梁。本书,并非一部枯燥的技术手册,也不是一套僵化的理论框架,它更像是一场引人入胜的探险,一次思维的洗礼,一场关于如何从零开始,一步步蜕变为一名优秀数据分析师的深度对话。 我们将一同踏上一段非凡的旅程,从最初的懵懂,到洞察秋毫,最终成为一名能够驾驭数据、解决实际问题,乃至引领变革的资深数据分析师。这段旅程无关“从1开始”这个书名本身,而是关于一个过程,一个成长的蜕变,一个从“0”到“N”的递进,一个能力、视野与思维的全面升级。 一、 破茧成蝶:初探数据世界的门槛 当我们凝视数据之海,初时可能会感到茫然。它们为何存在?它们在诉说着什么?这片无垠的领域,究竟该从何处下笔?本书将带领我们跨越这第一道门槛,用最直观、最易懂的方式,打开数据世界的大门。 认识数据: 数据并非冰冷的数字,它们是事实的载体,是行为的记录,是现象的体现。我们将探讨数据的本质,理解不同类型数据的来源、含义及其潜在价值。无论是用户日志、交易记录、市场报告,还是传感器数据,都将化为我们探索的起点。我们将学会辨识数据的“语言”,理解其背后的逻辑,从而建立起对数据的初步认知和敬畏之心。 数据思维的萌芽: 数据分析的核心在于“思考”。本书将引导我们培养一种全新的思维模式——数据驱动的思考方式。这意味着我们不再依赖直觉或经验,而是学会用数据来验证假设,发现规律,支持决策。我们将学习如何提炼有价值的问题,如何将业务场景转化为数据问题,如何从纷繁复杂的数据中抽丝剥茧,找到关键线索。这种思维的转变,是成为一名优秀数据分析师的基石。 工具的初次接触: 毋庸置疑,工具是数据分析的得力助手。但我们不会一开始就陷入工具的海洋。本书将以一种循序渐进的方式,介绍那些最基础、最核心的数据处理与分析工具。我们将学习如何使用它们来导入、清洗、整理数据,让数据变得“可用”。理解工具背后的原理,而非仅仅是操作技巧,将帮助我们更灵活地运用它们,并为未来学习更复杂的工具打下坚实基础。 二、 披荆斩棘:掌握数据分析的核心技能 数据之海并非一片平静。在探索的过程中,我们必然会遇到各种“泥沙俱下”的挑战:数据不完整、不准确、格式混乱……如何在这片“浑水”中淘出“真金”,是每一位数据分析师必须掌握的技能。 数据清洗与预处理: 这是数据分析中最耗时但至关重要的一步。我们将深入探讨各种数据质量问题,例如缺失值、异常值、重复值、格式不统一等。本书将提供一套系统性的方法论,教导我们如何有效地识别、评估和处理这些问题。我们将学习各种技术,如插补、剔除、标准化、转换等,确保我们分析的数据是干净、可靠的,从而避免“垃圾进,垃圾出”的窘境。 探索性数据分析 (EDA): 在清洗好数据后,接下来就是深入了解数据本身。EDA是发现数据模式、趋势、异常和变量之间关系的关键步骤。我们将学习如何运用可视化技术(如散点图、直方图、箱线图、热力图等)来直观地展现数据特征。同时,我们也会掌握一些统计学方法,如描述性统计(均值、中位数、方差、标准差等)和相关性分析,来量化数据之间的联系。EDA的过程,就像是在与数据对话,去理解它们想要告诉我们的故事。 数据可视化: “一图胜千言”。优秀的数据可视化能够将复杂的数据洞察清晰地传达给非技术背景的受众。本书将不仅仅停留在制作图表的层面,更重要的是引导我们理解“为什么”要这样做可视化,如何选择最合适的图表类型来表达特定的信息,如何运用颜色、布局、标题等元素来增强图表的可读性和影响力。我们将学习如何用图表讲故事,让数据洞察变得生动、有力。 SQL与数据库基础: 绝大多数数据都存储在数据库中。熟练掌握SQL(Structured Query Language)是与数据库交互的必备技能。本书将从基础的SELECT、FROM、WHERE语句开始,逐步深入到JOIN、GROUP BY、ORDER BY、聚合函数等高级用法。我们将学习如何从复杂的数据库中高效地提取所需数据,为后续的分析奠定基础。理解数据库的结构和设计原则,也将帮助我们更好地理解数据的来源和关系。 三、 登堂入室:掌握高级分析技术与应用 当基础技能日益熟练,我们便可以开始探索更深层次的数据分析技术,用更强大的武器来解决更复杂的问题。 统计学在数据分析中的应用: 统计学是数据分析的理论基石。我们将学习如何运用统计学原理来解释数据,进行假设检验,理解概率分布,以及进行回归分析等。理解这些统计概念,能够帮助我们更严谨地解读分析结果,避免误读和过度推断。例如,我们能理解A/B测试背后的统计学原理,从而设计出更有效的实验。 机器学习入门: 机器学习是当前数据分析领域最热门的领域之一。本书将以一种易于理解的方式,介绍一些基础的机器学习算法,如线性回归、逻辑回归、决策树、聚类分析等。我们将理解这些算法的工作原理,以及它们在预测、分类、异常检测等方面的应用。重点在于理解算法的应用场景和如何解释其结果,而非深入到复杂的数学推导。 数据建模与评估: 在应用高级分析技术时,建立模型是关键。本书将指导我们如何选择合适的模型,如何训练模型,以及如何评估模型的性能。我们将学习各种评估指标,如准确率、召回率、F1分数、RMSE等,并理解它们在不同场景下的含义。一个优秀的模型,需要经过严谨的训练和精细的评估。 案例分析与实战演练: 理论的学习最终需要回归实践。本书将通过一系列精心设计的案例,将我们所学的知识融会贯通。我们将模拟真实世界的数据分析场景,从业务问题的理解,到数据的获取、清洗、分析,再到结果的可视化与报告撰写,全程参与,亲身体验。每一次实战,都是一次宝贵的学习机会,让我们在解决实际问题的过程中,巩固技能,提升信心。 四、 融会贯通:成为一名卓越的数据分析师 成为一名优秀的数据分析师,不仅仅是掌握技术,更重要的是培养一种综合的能力和视野。 业务理解与沟通: 数据分析的最终目的是为业务服务。深刻理解业务逻辑、业务目标和业务痛点,是做出有价值分析的前提。本书将强调与业务方进行有效沟通的重要性,如何准确地理解他们的需求,如何将技术分析结果转化为业务可理解的语言,并提出 actionable 的建议。 数据报告与故事讲述: 分析结果的价值,需要通过清晰、有说服力的报告来呈现。我们将学习如何构建一份逻辑严谨、内容翔实的数据报告,如何用数据“讲故事”,引导听众理解分析过程、洞察结果以及背后的启示。 职业发展与持续学习: 数据分析领域日新月异,技术和方法不断更新。本书将为我们指明未来的发展方向,强调持续学习的重要性,并提供一些获取新知识、提升技能的途径。我们将认识到,成为一名优秀的数据分析师,是一场永无止境的学习与探索之旅。 这是一段关于成长、关于探索、关于用数据改变世界的旅程。 它将为你提供坚实的理论基础、实用的操作技能,以及最重要的——一种独立思考、解决问题的能力。无论你身处何种行业,无论你的起点如何,只要你怀揣着对数据的好奇与热情,这本书都将是你最忠实的伙伴,指引你在这片充满机遇与挑战的数据海洋中,乘风破浪,找到属于自己的航向。让我们一起,用数据点亮未来。

用户评价

评分

我之前接触过一些关于数据分析的书籍,但总感觉它们要么过于理论化,要么过于侧重某个工具的讲解,很少有一本能真正站在“新手”的角度,为我们勾勒出一条清晰的学习和成长路径。“从1开始――数据分析师成长之路”这个书名,恰恰击中了我的痛点。我迫切地想知道,作者是如何将“从1开始”这个理念贯穿整本书的。是会从数据分析的“是什么”和“为什么”开始,逐步深入到“怎么做”吗?我期待这本书能包含一些基础的数据概念和统计学知识,比如变量、分布、假设检验等等,但更重要的是,我希望它能用通俗易懂的语言来解释这些概念,并结合实际的例子来说明它们的用途。我也非常关注“成长之路”这个部分。数据分析师的成长不仅仅是技术的精进,更是思维方式的转变。我希望这本书能提供一些关于如何培养数据敏感度、如何进行有效的提问、如何从数据中发现洞见,以及如何将分析结果清晰地传达给非技术人员的指导。

评分

对于我这样希望在数据分析领域有所建树的职场新人来说,“从1开始――数据分析师成长之路”无疑是一个极具吸引力的名字。它预示着这本书会提供一条清晰的学习路径,帮助我们从零开始,逐步建立起扎实的专业基础。我非常好奇作者是如何构建这个“成长之路”的。是按照数据分析的完整流程来展开,从数据采集、清洗、处理,到探索性分析、建模、可视化,再到最终的报告解读和业务建议?还是会从更宏观的视角,探讨数据分析师的核心素质,比如逻辑思维、批判性思维、商业敏感度以及沟通能力?我个人更偏向于后者,因为我认为优秀的数据分析师不仅需要掌握技术,更需要具备解决实际问题的能力。我期待书中能够提供一些案例分析,展示真实世界中的数据分析项目是如何进行的,以及数据分析师在其中扮演的角色和发挥的作用。同时,我也希望能从中获得一些关于职业发展和技能提升的建议,比如如何选择适合自己的学习方向,如何积累项目经验,以及如何在团队中有效地协作。

评分

作为一个对数据分析充满热情,但又感觉自己尚处在“门外汉”阶段的读者,我迫切地需要一本能够系统性地梳理这个领域知识的书籍。“从1开始――数据分析师成长之路”这个书名,给我一种循序渐进、扎实入门的感觉。我非常期待这本书能够像一个经验丰富的向导,带领我一步步探索数据分析的奥秘。我猜想,书中应该会从最基础的概念讲起,比如什么是数据,数据有哪些类型,以及为什么数据分析在当今如此重要。然后,它或许会介绍一些常用的数据分析工具和技术,例如SQL、Excel、Python或者R语言,但我想作者应该会侧重于讲解这些工具的应用场景和思维方式,而不是枯燥的语法罗列。更重要的是,我希望这本书能教会我如何“思考”数据,如何提出正确的问题,如何从海量数据中筛选出关键信息,以及如何用清晰的图表和逻辑来呈现我的分析结果。我也会关注作者是否分享了在实际工作中,数据分析师会遇到哪些典型的问题,以及如何运用所学知识来解决这些问题。毕竟,理论知识需要与实践相结合,才能真正转化为能力。

评分

“从1开始――数据分析师成长之路”,这个书名让我眼前一亮。作为一个对数据分析领域充满好奇,但又不知道从何着手的人,我非常希望这本书能成为我的启蒙读物。我猜测,这本书应该会循序渐进地讲解数据分析的基本概念和核心技术,从最基础的数据类型、数据收集方法,到常用的数据处理和分析工具,比如SQL、Python或者R。但更吸引我的是“成长之路”这个概念。我希望这本书不仅仅是技术手册,更能为我指明一个数据分析师的职业发展方向。它是否会探讨数据分析师需要具备哪些关键能力,比如批判性思维、逻辑推理、沟通协调,以及商业理解能力?是否会分享一些如何在实际工作中积累经验、解决问题的技巧,以及如何面对职业生涯中的挑战?我期待书中能够包含一些真实的案例分析,让我了解数据分析在不同行业和场景下的应用,并从中学习到一些实用的分析思路和方法,帮助我真正迈出从“1”到“N”的关键一步,成为一名合格的数据分析师。

评分

这本书的书名一下子就吸引了我,"从1开始――数据分析师成长之路"。我一直在思考如何在这个飞速发展的行业里找到自己的定位,尤其是在数据分析这个既热门又充满挑战的领域。读到这个书名,我立刻觉得它可能就是我一直在寻找的那本“路引”。我尤其好奇作者是如何将“从1开始”这个概念融入到数据分析的成长历程中的。是说从最基础的知识点讲起,还是从心态的调整、职业规划的启蒙开始?我猜想,它应该会包含一些核心的数据分析方法论,比如如何理解数据、如何进行数据清洗、如何运用统计学知识来解读数据,以及最终如何将分析结果转化为有价值的商业洞察。但更让我期待的是,作者是否会分享一些关于“成长”的思考。数据分析师不仅仅是技术工具的使用者,更需要具备解决问题的能力、沟通能力和持续学习的精神。这本书会不会提供一些实用的建议,帮助我们建立正确的学习方法,克服学习过程中的瓶颈,以及如何在实践中不断提升自己的能力?我非常希望能在这本书里找到一些能够指导我行动的具体步骤和案例,让我明白从“1”走向“N”的每一步该如何踏实地走,而不是在茫茫的知识海洋中迷失方向。

评分

不错

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还可以

评分

很实用的书,R语言功能很强大。

评分

东西很好,送货速度快,包装完整。

评分

内容没有宣传好。

评分

希望有用希望有用希望有用希望有用希望有用希望有用希望有用希望有用希望有用

评分

非常专业,印刷质量也很好

评分

就爱在京东购物,东西好,物流飞快,基本上都是隔日达,五分

评分

俗语是孩子们所熟悉的,以此开头,倍感亲切,激发兴趣。如:中国有句俗语说:三棒槌打不出一个屁来。我的爸爸就是一个不爱说话的人

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