1、来源
有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书?
https://www.zhihu.com/question/60241622
做数据分析不得不看的书有哪些?
https://www.zhihu.com/question/19640095
2、采集回答
3、清洗:去除空行、去重
4、统计分析
5、两个帖子中都有回答的作者,考虑大V、书商、利益相关者
作者 | 计数 |
---|---|
大数据峰哥 | 3 |
Bottle | 2 |
DataCastle数据城堡 | 2 |
DataHunter | 2 |
George Li | 2 |
GrowingIO | 2 |
miao君 | 2 |
Rodom | 2 |
shalory | 2 |
SMILE | 2 |
爱数据-橙子 | 2 |
八爪鱼采集器 | 2 |
北京智动数据 | 2 |
不遇 | 2 |
程序员阿德 | 2 |
帆软 | 2 |
观远数据 | 2 |
猴子 | 2 |
华章计算机 | 2 |
慧聊IT | 2 |
伙伴云 | 2 |
嘉慧Lincoln | 2 |
简道云 | 2 |
江山 | 2 |
李启方 | 2 |
乔一鸭 | 2 |
丘丘 | 2 |
人民邮电出版社 | 2 |
萨缪尔詹 | 2 |
生而为赢 | 2 |
石溪 | 2 |
数据蛙datafrog | 2 |
数据万花筒 | 2 |
透视哥 | 2 |
小曾曾 | 2 |
小火龙说数据 | 2 |
辛湖 | 2 |
亿信华辰 | 2 |
渔好学 | 2 |
宇智波带土 | 2 |
职来offer | 2 |
6、统计出现的书名号:书名号2022.11.21.py
import pandas
import re
from DataRecorder import Recorder # 记录器
def main():
采集表 = pandas.read_excel('知乎书籍推荐帖子内容2022.11.8-商业.xlsx',sheet_name='sheet1',header=None) #, nrows=50
r = Recorder('results2022.11.8-商业.xlsx',500) # 50表示每50条记录写入一次文件
for 行 in 采集表.values:
全部书名 = list(set(re.findall('(?<=《).*?(?=》)',str(行[6]))))#列表去重
r.add_data((行[0],行[1],行[2],行[3],全部书名)) # 插入一条数据(也可一次插入多条)
main()
7、放到正则表达中提取书名
https://c.runoob.com/front-end/854/
8、统计结果,吃灰去吧
共找到 1877 处匹配: | 计数 |
---|---|
深入浅出数据分析 | 86 |
精益数据分析 | 61 |
利用Python进行数据分析 | 61 |
深入浅出统计学 | 60 |
谁说菜鸟不会数据分析 | 57 |
赤裸裸的统计学 | 39 |
MySQL必知必会 | 32 |
金字塔原理 | 27 |
数据化管理 | 27 |
SQL必知必会 | 25 |
增长黑客 | 25 |
机器学习 | 22 |
R语言实战 | 20 |
用数据讲故事 | 19 |
网站分析实战 | 18 |
决战大数据 | 17 |
数据科学实战 | 15 |
统计学习方法 | 15 |
数据挖掘导论 | 14 |
数学之美 | 14 |
SQL基础教程 | 13 |
机器学习实战 | 12 |
商务与经济统计 | 12 |
SPSS统计分析基础教程 | 11 |
数据可视化之美 | 11 |
统计学 | 11 |
Python数据科学手册 | 10 |
集体智慧编程 | 10 |
如何用数据解决实际问题 | 10 |
数据化管理:洞悉零售及电子商务运营 | 10 |
数据挖掘概念与技术 | 10 |
Python for Data Analysis | 9 |
Storytelling with Data | 9 |
The Wall Street Journal Guide to Information Graphics | 9 |
经济学人 | 8 |
数据之美 | 8 |
Excel图表之道 | 7 |
Python Data Science Handbook | 7 |
python数据分析与挖掘实战 | 7 |
商务与经济统计学 | 7 |
深入浅出SQL | 7 |
用图表说话 | 7 |
ggplot2:数据分析与图形艺术 | 6 |
Head First Data Analysis | 6 |
谁说菜鸟不会数据分析(全彩) | 6 |
数据化运营速成手册 | 6 |
统计建模与R软件 | 6 |
Data Analytics for Beginners: Basic Guide to Master Data Analytics | 5 |
Data Science for Business | 5 |
EXCEL数据处理与分析实战技巧精粹 | 5 |
Head First Statistics | 5 |
大数据时代 | 5 |
活用数据:驱动业务的数据分析实战 | 5 |
深入解析SAS | 5 |
深入浅出Python | 5 |
数据仓库经典教程 | 5 |
数据分析:企业的贤内助 | 5 |
数据分析思维 | 5 |
鲜活的数据:数据可视化指南 | 5 |
Excel这么用就对了 | 4 |
Python编程从入门到实践 | 4 |
Python数据分析从入门到精通 | 4 |
R in Action-Data Analysis and Graphics with R | 4 |
R语言实战 | 4 |
R语言实战(第2版) | 4 |
the elements of statistical learning | 4 |
高效能人士的七个习惯 | 4 |
精通Web Analytics 2.0 | 4 |
精通Web Analytics 2.0 | 4 |
精益创业 | 4 |
麦肯锡方法 | 4 |
女士品茶 | 4 |
人人都会数据分析 | 4 |
商业周刊 | 4 |
谁说菜鸟不会数据分析入门篇 | 4 |
数据分析实战 | 4 |
数据挖掘导论(完整版) | 4 |
数据挖掘-市场营销、销售与客户关系管理领域应用 | 4 |
数据之魅 | 4 |
数据之魅-基于开源工具的数据分析 | 4 |
游戏数据分析实战 | 4 |
原则 | 4 |
Doing Data Scienc | 3 |
Excel VBA从入门到精通 | 3 |
Hadhoop数据分析 | 3 |
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow | 3 |
Hive编程指南 | 3 |
machine learning | 3 |
Python编程 从入门到实践 | 3 |
Python高级数据分析:机器学习、深度学习和NLP实例 | 3 |
python核心编程(第二版) | 3 |
Python基础教程 | 3 |
SAS统计分析应用 | 3 |
Spark大数据分析 | 3 |
SPSS统计分析商用建模与综合案例精解 | 3 |
Stata统计分析商用建模与综合案例精解 | 3 |
贝叶斯数据分析 | 3 |
从零开始做运营 | 3 |
对比Excel,轻松学习Python数据分析 | 3 |
高可用MySQL:构建健壮的数据中心 | 3 |
高性能mysql | 3 |
关键迭代:可信赖的线上对照实验 | 3 |
硅谷增长黑客实战笔记 | 3 |
黑天鹅 | 3 |
精通 web analytics 2.0 | 3 |
精通Web Analytics 2.0——用户中心科学与在线统计艺术 | 3 |
利用Python进行数据分析(原书第2版) | 3 |
利用Python进行数据分析第二版 | 3 |
麦肯锡图表工作法 | 3 |
批判性思维 | 3 |
啤酒与尿布 | 3 |
谁说菜鸟不会数据分析(入门篇) | 3 |
深度学习 | 3 |
数据的本质 | 3 |
数据化决策 | 3 |
数据可视化 | 3 |
数据驱动:从方法到实践 | 3 |
数据挖掘与数据化运营实战 | 3 |
思考的技术 | 3 |
淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战 | 3 |
统计数字会撒谎 | 3 |
统计学:从数据到结论 | 3 |
拯救你的Excel数据的分析、处理、展示(动画版) | 3 |
20世纪统计怎样变革了科学:女士品茶 | 2 |
Big Data | 2 |
deep learning | 2 |
Discovering statistics using spas | 2 |
Effective Java | 2 |
Excel高效办公:数据处理与分析 | 2 |
Excel数据分析思维、技术与实践 | 2 |
ggplot2:数据分析与图形艺术 (豆瓣) | 2 |
Hadoop权威指南 | 2 |
Hadoop权威指南(中文版) | 2 |
learn Python The Hard Way | 2 |
Oracle从入门到精通 | 2 |
Python高级编程 | 2 |
Python广告数据挖掘与分析实战 | 2 |
Python机器学习基础教程 (豆瓣) | 2 |
Python深度学习 | 2 |
Python数据分析基础 | 2 |
Python数据分析与数据化运营 | 2 |
Python数据分析与数据化运营(第2版) | 2 |
Python数据分析与挖掘实战(第2版) | 2 |
Python数据可视化:基于Bokeh的可视化绘图 | 2 |
Python数据挖掘:概念、方法与实践 | 2 |
Python网络数据采集 (豆瓣) | 2 |
Python学习手册 | 2 |
R 语言实战 | 2 |
R数据分析——方法与案例详解(双色) | 2 |
R数据科学 (豆瓣) | 2 |
R学习书 | 2 |
R语言实战 | 2 |
SAS统计分析与数据挖掘 | 2 |
Spark 快速大数据分析 | 2 |
Spark机器学习:核心技术与实践 | 2 |
Spark快速大数据分析 | 2 |
Spark快速数据处理 | 2 |
SPSS数据挖掘与案例分析应用实践 | 2 |
SPSS统计分析入门与应用精解(视频教学版) | 2 |
SQL 必知必会 | 2 |
SQL 从入门到精通 | 2 |
SQL 基础教程 | 2 |
SQL必知必会(第四版) | 2 |
SQL从入门到精通 | 2 |
Stata统计分析从入门到精通 | 2 |
The little SAS book | 2 |
爱上统计学 | 2 |
贝叶斯思维 | 2 |
笨办法学Python3 | 2 |
别怕,Excel函数其实很简单 | 2 |
成为数据分析师:6步练就数据分析思维 | 2 |
程序员的数学2概率统计 | 2 |
程序员的数学3线性代数 | 2 |
从0到1 | 2 |
大家来学R | 2 |
大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理(第2版) | 2 |
第五项修炼:学习型组织的艺术与实践 | 2 |
分类数据分析的统计方法 | 2 |
干净的数据:数据清洗入门与实践 | 2 |
高效商业分析——Excel建模与决策 | 2 |
硅谷增长黑客:实战笔记 | 2 |
简单逻辑学 | 2 |
见X | 2 |
金字塔原理 (豆瓣) | 2 |
精通数据科学 从线性回归到深度学习 | 2 |
精益数据分析 (豆瓣) | 2 |
据挖掘:方法与应用-应用案例 | 2 |
绝了!Excel可以这样用:数据分析经典案例实战图表书 | 2 |
浪潮之巅 | 2 |
浪潮之巅(上下册) | 2 |
利用Python进行数据分析 (豆瓣) | 2 |
利用Python进行数据分析第一版 | 2 |
量化数据分析:通过社会研究检验想法 | 2 |
零基础学SQL | 2 |
麦肯锡教我的写作武器 | 2 |
麦肯锡入职培训第一课 | 2 |
漫画统计学入门 | 2 |
纽约时报 | 2 |
人力资源与大数据分析 | 2 |
人人都是数据分析师 | 2 |
商务动态分析方法:对复杂世界的系统思考与建模 | 2 |
商务动态分析方法:对复杂世界的系统思考与建模 | 2 |
商业仪表盘可视化解决方案 | 2 |
社会调查设计与数据分析 | 2 |
谁说菜鸟不会数据分析 (豆瓣) | 2 |
谁说菜鸟不会数据分析(工具篇) | 2 |
深入浅出 | 2 |
深入浅出Pandas | 2 |
深入浅出Pandas:利用Python进行数据处理与分析 | 2 |
深入浅出数据分析 (豆瓣) | 2 |
深入浅出统计学 (豆瓣) | 2 |
首席增长官 | 2 |
数据产品经理修炼手册 | 2 |
数据分析基础 | 2 |
数据分析之道——用数据思维指导业务实战 | 2 |
数据化运营 | 2 |
数据科学的R编程 | 2 |
数据科学入门 | 2 |
数据驱动设计:AB测试提升用户体验 | 2 |
数据挖掘概念与技术(原书第3版) | 2 |
数据挖掘技术——市场营销、销售与客户关系管理领域应用 | 2 |
数据挖掘与数据化运营实战 思路、方法、技巧与应用 | 2 |
数据挖掘与数据化运营实战:思路、方法、技巧与应用 | 2 |
数据挖掘与数据化运营实战:思维、方法、技巧与用应用 | 2 |
数据运营手册:方法、工具、案例 | 2 |
数据之巅 | 2 |
数据之美:一本书学会可视化设计 | 2 |
思辨与立场 | 2 |
算法导论 | 2 |
孙正义的超强数据化工作法 | 2 |
态X | 2 |
统计数据会说谎 | 2 |
统计思维程序员数学之概率统计 | 2 |
统计陷阱 | 2 |
统计学方法 | 2 |
网站分析实战:如何以数据驱动决策,提升网站价值 | 2 |
网站数据挖掘与分析 | 2 |
问卷数据分析―破解SPSS的六类分析思路 | 2 |
问卷统计分析实务:SPSS操作与应用 | 2 |
我的互联网方法论 | 2 |
消费金融真经 | 2 |
信息图形 | 2 |
运营前线 | 2 |
左手数据,右手图表 | 2 |
1 | |
“笨办法”学Python | 1 |
》号里面的内容都匹配出来了,200多本书,看一年都看不完的那种。而且为我也整理,分类了这些书籍,整理成一个容易看得懂从哪里入手的书单:石墨文档 《数据分析书单 | 1 |
AbyteofPython | 1 |
Advanced Machine Learning with Python | 1 |
An Introduction to Statistical Learning with Applications in R | 1 |
An Introduction to Statistical Learning: with Application in R | 1 |
Anaconda数据科学实战 | 1 |
Android全埋点解决方案 | 1 |
Applied Predictive Modelling | 1 |
Bayesian Reasoning and Machine Learning | 1 |
Building Evolutionary Architectures | 1 |
Choose Your Customer | 1 |
Clean Code | 1 |
Computer Age Statistical Inference Algorithms | 1 |
Data Science from Scratch First Principles with Python | 1 |
Deep learnig with keras | 1 |
DEEP LEARNING深度学习 | 1 |
DNA元基催化与肽计算第四修订版 | 1 |
Doing Data Science | 1 |
ECharts数据可视化 | 1 |
Elements of Statistical Learning | 1 |
Everybody Lies: Big Data, New Data, and What the Internet Can Tell Us About Who We Really Are | 1 |
Excel 2013函数与公式应用大全 | 1 |
Excel 2013数据透视表应用大全 | 1 |
Excel 2016应用大全 | 1 |
Excel函数与图表应用实例解析 | 1 |
Excel图表之道:如何制作专业有效的商务图表 | 1 |
excel演绎之道 | 1 |
Excel之光 | 1 |
Excel之光:高效工作的Excel完全手册 | 1 |
Excel最强教科书 | 1 |
Fundamentals of Deep Learning: Designing Next-Generation Machine Intelligence Algorithms | 1 |
ggplot2数据分析与图形艺术 | 1 |
Good Charts Workbook:使数据可视化的技巧,工具和练习 | 1 |
Hadoop实战 | 1 |
IBM SPSS Modeler数据挖掘权威指南 | 1 |
IBM SPSS 数据分析与挖掘实战案例精粹 | 1 |
Introduction to Machine Learning, Second Edition | 1 |
iOS全埋点解决方案 | 1 |
JSON必知必会 (豆瓣) | 1 |
Large Scale Machine Learning | 1 |
Machine Learning in Action | 1 |
Machine Learning: A Probabilistic Perspective | 1 |
Markdown语法 | 1 |
MATLAB R2014a从入门到精通 | 1 |
MATLAB R2014a完全自学一本通 | 1 |
MATLAB宝典 | 1 |
MATLAB编程360 | 1 |
Microsoft PowerBI 数据可视化与数据分析 | 1 |
Mining of Massive Datasets | 1 |
MongoDB权威指南 | 1 |
MySQL必学必会 | 1 |
MySQL必知必会 | 1 |
OKR工作法 (豆瓣) | 1 |
Oracle Database 9i/10g/11g编程艺术 | 1 |
Oracle从入门到精通(视频实战版) | 1 |
Oracle从入门到精通-视频实战版 | 1 |
Pattern recognition and Machine Learning | 1 |
PPT,要你好看 | 1 |
PPT要你好看 | 1 |
prml | 1 |
Python Cookbook | 1 |
Python Machine Learning Blueprints | 1 |
Python machine learning | 1 |
Python Qt GUI与数据可视化编程 | 1 |
Python 效率 Up 计划 | 1 |
Python: End-to-end Data Analysis | 1 |
Python编程 | 1 |
Python编程 (豆瓣) | 1 |
Python编程,从入门到实践 | 1 |
Python编程:从入门到实践 | 1 |
Python编程:从入门到实战 | 1 |
Python编程快速上手—让繁琐工作自动化 | 1 |
Python核心编程(第2版) | 1 |
Python机器学习(微课视频版)——手把手教你掌握150个精彩案例 | 1 |
Python机器学习基础教程 | 1 |
Python金融数据分析(原书第2版) | 1 |
Python进阶 | 1 |
Python快速入门 | 1 |
Python数据分析 | 1 |
Python数据分析实战 | 1 |
Python数据可视化编程实战 | 1 |
Python数据整理 | 1 |
Python网络爬虫技术与实战 | 1 |
Python学习手册:第4版 | 1 |
Python语言程序设计 | 1 |
R IN ACTION | 1 |
Rails之道 | 1 |
Reilly:数据之魅 ", | 1 |
R数据分析——方法与案例详解 | 1 |
R语言实战 (豆瓣) | 1 |
R语言实战第二版 | 1 |
SAS编程与数据挖掘商业案例 | 1 |
Scikit-Learn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 | 1 |
scikit-learn机器学习 | 1 |
SciPy and NumPy | 1 |
Spark大数据分析:源码解析与实例详解 | 1 |
Spark-高等数据分析 | 1 |
SPSS统计分析入门与应用精解(视频教学版) | 1 |
SQL | 1 |
SQL必知必会 (豆瓣) | 1 |
SQL基础教程 (豆瓣) | 1 |
SQL基础知识第2版 | 1 |
sql进阶教程 | 1 |
SQL进阶教程 (豆瓣) | 1 |
SQL入门经典 (豆瓣) | 1 |
SQL入门经典(第5版) | 1 |
SQL入门经典(第6版) | 1 |
SQL语言与数据库操作技术大全 | 1 |
Stata统计分析从入门到精通 | 1 |
Statistical Inference | 1 |
Statistical Learning with Sparsity | 1 |
Statistical Learning with Sparsity: The Lasso and Generalizations | 1 |
Story Telling with Data | 1 |
Tableau应用实战 | 1 |
The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction | 1 |
ThinkPython | 1 |
ued火花集 | 1 |
Visualize This 。 | 1 |
暗算 | 1 |
把握机遇 | 1 |
白话机器学习算法 | 1 |
白话机器学习算法这本书 | 1 |
白话统计 | 1 |
白帽子讲Web安全 | 1 |
百面机器学习 | 1 |
贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 | 1 |
本质 | 1 |
笨方法学Python | 1 |
别告诉我你懂ppt | 1 |
别怕,Excel VBA其实很简单(第2版) | 1 |
博弈论 | 1 |
不可忽视:大数据的商业案例 | 1 |
彩票的统计分 | 1 |
菜鸟 | 1 |
餐巾纸的背面 | 1 |
差额赌博与固定赔率 | 1 |
超级数字天才 | 1 |
成为数据分析师 | 1 |
程序化广告:个性化精准投放实用手册 | 1 |
程序员的自我修养 | 1 |
程序员面试金典 | 1 |
程序员修炼之道 | 1 |
程序员修炼之道: 从小工到专家 | 1 |
赤裸裸的统计学除去大数据的枯燥外衣呈现真实的数字之美 | 1 |
抽样调查 | 1 |
传奇 | 1 |
创新者的窘境 (豆瓣) | 1 |
创业维艰 | 1 |
从1开始:数据分析师成长之路 | 1 |
从Excel到Python——数据分析进阶指南 | 1 |
从数据到结论 | 1 |
大规模数据分析和建模 | 1 |
大数据:统计理论、方法与应用 | 1 |
大数据分析与变现:利润驱动 | 1 |
大数据时代:生活、工作与思维的大变革 | 1 |
大数据时代—生活、工作与思维的大变革 | 1 |
大数据挖掘:系统方法与实例分析 | 1 |
大数据之路 | 1 |
大数据之路:阿里巴巴大数据实践 | 1 |
大嘴巴漫谈数据挖掘 | 1 |
颠覆式创新:移动互联网时代的生存法则 (豆瓣) | 1 |
颠覆营销 | 1 |
电商流量数据化运营 | 1 |
电商数据分析与数据化运营 | 1 |
定量信息的可视化显示 | 1 |
对比Excel,轻松学习Sql数据分析 | 1 |
对它进行可视化 | 1 |
对它进行可视化:适用于设计、可视化和统计分析的流动数据指南 | 1 |
多元统计分析及R语言建模 | 1 |
非线性时间序列 | 1 |
概率论和数理统计 | 1 |
概率论与数理统计 | 1 |
高效能人士的执行4原则 (豆瓣) | 1 |
高效能人士的执行四原则 | 1 |
高效商业分析 excel建模与分析 | 1 |
功能艺术 | 1 |
供应链管理 | 1 |
怪诞行为学 | 1 |
关键迭代 | 1 |
关于网上流传的 PRML 中文翻译稿的声明 | 1 |
广告数据定量分析 | 1 |
互联网思维—独孤九剑 | 1 |
互联网增长的第一本数据分析手册 | 1 |
华尔街日报 | 1 |
华尔街日报是这样做数据可视化的 | 1 |
机会的数学原理 | 1 |
机器学习系统设计 | 1 |
机器学习线性代数基础-Python语言描述 | 1 |
机器学习在线:解析阿里云机器学习平台 | 1 |
机器学习中的概率统计-Python语言描述 | 1 |
基于R语言的金融分析 | 1 |
激荡三十年 (豆瓣) | 1 |
极简统计学 | 1 |
集体智慧 | 1 |
计算广告 | 1 |
简单统计学 | 1 |
简明Python教程 | 1 |
荐书|盘点学习数据分析必看书单 | 1 |
结网 | 1 |
金融时报 | 1 |
金融数据分析导论:基于R语言 | 1 |
金字塔原理:思考、表达和解决问题的逻辑 | 1 |
经济学原理(上下) (豆瓣) | 1 |
精通Excel数据统计与分析 | 1 |
精通MATLAB | 1 |
精通Web Analytics 2.0——用户中心科学与在线统计艺术 | 1 |
精通数据科学:从线性回归到深度学习 | 1 |
精益创业实战 | 1 |
精益客户开发 | 1 |
精益业务数据分析 | 1 |
决战大数据 | 1 |
决战大数据(升级版) | 1 |
科学 | 1 |
可视化数据挖掘 | 1 |
刻意练习 | 1 |
快公司 | 1 |
了不起的盖茨比 | 1 |
利用 python 进行数据分析 | 1 |
利用Python进行数据分析 第二版 | 1 |
利用Python进行数据分析(原书第2版)<img src="https://picd.zhimg.com/50/v2-83d9c5bba6acb9bf5ce1a52f691d1a41_720w.jpg?source=1940ef5c" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="350" data-rawheight="350" class="content_image" width="350"/>推荐理由:本书由Python pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写,详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。第2版针对Python 3.6进行全面修订和更新,涵盖新版的pandas、NumPy、IPython和Jupyter,并增加大量实际案例,可以帮助你高效解决一系列数据分析问题。2.《Python数据分析从入门到精通 | 1 |
利用Python做数据分析 | 1 |
利用数据讲述故事 | 1 |
利用数据讲述故事:面向业务专业人员的数据可视化指南 | 1 |
连线 | 1 |
梁宁的产品课 | 1 |
量化数据分析 | 1 |
量化投资:数据挖掘技术与实践(MATLAB版) | 1 |
零基础轻松学 Python | 1 |
零基础轻松学 Python | 1 |
零基础学 SQL | 1 |
零基础学大数据算法 | 1 |
零基础学机器学习 | 1 |
麦肯锡工具 | 1 |
麦肯锡工作法 (豆瓣) | 1 |
麦肯锡结构化战略思维:如何想清楚、说明白、做到位 | 1 |
麦肯锡问题分析与解决技巧 | 1 |
麦肯锡问题分析与解决技巧 (豆瓣) | 1 |
麦肯锡意识 | 1 |
美丽的可视化 | 1 |
面向机器智能的TensorFlow实践 | 1 |
明朝那些事儿 | 1 |
模型思维 | 1 |
你早该这么玩excel | 1 |
鸟哥的Linux私房菜:基础学习篇 | 1 |
偶然的分析师 | 1 |
偶然的分析师:让数据知道谁是老大 | 1 |
培养分析人才:成为数据科学家 | 1 |
漂亮的可视化 | 1 |
漂亮的可视化,用专家的眼睛看数据 | 1 |
品类管理 | 1 |
普林斯顿微积分读本 | 1 |
企业IT架构转型之道(阿里巴巴中台战略思想与架构实战) | 1 |
企业级大数据平台构建:架构与实现 | 1 |
枪炮,细菌与钢铁 | 1 |
强化学习 | 1 |
穷查理宝典 (豆瓣) | 1 |
趣味数据分析 | 1 |
权力的游戏 | 1 |
人工智能:思考的人类指南 | 1 |
人人都会数据分析——从生活实例学统计 | 1 |
人人都是产品经理 | 1 |
人人都是产品经理 (豆瓣) | 1 |
人人都在说谎 | 1 |
人人都在说谎:赤裸裸的数据真相 | 1 |
如何七天入门Python | 1 |
入门与进阶 | 1 |
商务与经济统计 (豆瓣) | 1 |
商务与经济统计方法 | 1 |
设计中的视觉思维 | 1 |
社交媒体数据挖掘与分析 | 1 |
社交网站的数据挖掘与分析 | 1 |
社交网站的数据挖掘与分析(原书第3版) | 1 |
谁说菜鸟 | 1 |
谁说菜鸟不会数据分析 | 1 |
谁说菜鸟不会数据分析(SPSS篇) | 1 |
谁说菜鸟不会数据分析(全彩) | 1 |
谁说菜鸟不会数据分析(入门篇) | 1 |
谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)(纪念版) | 1 |
谁说菜鸟系列入手 | 1 |
深度探索C++对象模型 | 1 |
深入浅出SQL(中文版) | 1 |
深入浅出的统计学 | 1 |
深入浅出数据分析<img src="https://pica.zhimg.com/50/v2-9eaf9ad8435f92e2c7cb1e5873a43030_720w.jpg?source=1940ef5c" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="350" data-rawheight="350" class="content_image" width="350"/>推荐理由:数据分析入门第一本。通俗简单,却能够让读者对数据分析的相关概念有大致的了解,诠释了数据分析的基本步骤,实验方法,最优化方法/假设检验法/贝叶斯统计法/等等方法论,还有数据整理技巧,这个太重要了,为读者搭建了走向深入研究的桥梁。3.《深入浅出统计学 | 1 |
深入浅出数据科学 | 1 |
深入浅出统计学 | 1 |
深入浅出系列 | 1 |
失控 (豆瓣) | 1 |
时间序列分析 | 1 |
时间制图学 | 1 |
时间制图学:时间线的历史 | 1 |
实用Python程序设计 | 1 |
实用多元统计分析 | 1 |
世界观 | 1 |
市场调研 | 1 |
市场研究定量分析方法与应用 | 1 |
事实 | 1 |
事实,避免情绪化决策 | 1 |
视觉化思维 | 1 |
树木与视觉复杂性 | 1 |
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