首先介绍一下本人的相关情况：本人毕业于不入流的大学，专业是英语。数学水平在高中水平，因为大学文科专业不需要学习高数等课程，以前以为这是很大的好处，但是现在觉得这是一个非常大的遗憾。 计算机水平也不高，但是属于比较喜欢倒腾的，编程的话，只是在工作中使用一些相对比较简单的VBA。 其实在我入职现在的公司之前，我对统计是一无所知的。但是入职以后恰巧我们公司在全球范围内实施Six Sigma Program，如果大家对制造业有所了解的话，对这个也不陌生。Six Sigma的培训课程中有一些基本的统计知识的应用，那些
今天就结合自己入门时的学习历程和大家来聊一聊如何入门 Python，为了更有说服性一些，这里我把入门时看过的一些大佬推荐的书单进行了汇总，最后给出我觉得不错的书单，帮助你快速找到合适自己的书。
【编者注】一位热爱传媒、热爱大数据、热爱摄影的老师，沈浩老师（微博@沈浩老师 ）以问答的方式给你阐述如何学习、如何学习好数据挖掘。 下面是一位朋友的问题，其实每天都有不少同学和朋友向我提问各种学习数据
问题： 背景金融小硕，想学习R语言却不知道应该如何学习，应该按何种步骤，看哪些书或者视频资料等东西，所以提问这个问题，希望知道学习R语言的一般过程是怎样的，谢谢大家~~ 希望大家可以按以下的内容来回答，如不适合则无视。在每个阶段应该看哪些书，有哪些网络上有的视频资料比较好，应该从事什么样的练习加以巩固。 http://www.zhihu.com/question/21654166 Evan 北京大学 回答： 我当初学习R的时候在网上搜到一些R语言学习路线,我在微信圈，微信公众平台上也见多次
有些标题党了，打我可以但是不可以打我脸，推荐我是认真的，4000 字长文，请慢慢食用
1. 深入浅出数据分析 这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。 难易程度：非常易。 2.啤酒与尿布 通过案例来说事情，而且是最经典的例子。 难易程度：非常易。 3.数据之美 一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。 难易程度：易。 4.集体智慧编程 学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法，浅显易懂，还有可执行的Python代码。 难易程度：中
深入浅出数据分析 以类似“章回小说”的活泼形式，生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的技术。
1. 深入浅出数据分析 (豆瓣) 这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。 难易程度：非常易。 2. 啤酒与尿布 (豆瓣) 通过案例来说事情，而且是最经典的例子。 难易程度：非常易。 3. 数据之美 (豆瓣) 一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。 难易程度：易。 4. 集体智慧编程 (豆瓣) 学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子
最近有几个群友问我大数据怎么入门，作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书呢？我结合自己看过的书和了解到的比较好的数据，给大家分享一下。
我是一个web前端开发者和rails程序员，计算机专业出身，掌握Python、Ruby、C、Java编程语言，具有较为扎实的计算机理论基础。 现在工作之外的时间里想学习一下数据分析或者数据挖掘。现在大数据这个词搞得蛮火的，不少公司也有在招聘数据分析员。 抱着「技多不压身」的想法我也想稍微学习一下。说不定以后的工作也会需要。我稍微了解了一下，数据分析最基础就是用excel来工作。不过我计算机专业出身的人，还是想通过用编程语言的方法来学习。听说R语言不错，我也稍微了解了一下。 不过现在要学数据分析的话，我可以从
入门读物： 深入浅出数据分析 (豆瓣) 这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。难易程度：非常易。 啤酒与尿布 (豆瓣) 通过案例来说事情，而且是最经典的例子。难易程度：非常易。 数据之美 (豆瓣) 一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度：易。 数学之美 (豆瓣) 这本书非常棒啦，入门读起来很不错！ 数据分析： SciPy and NumPy (豆瓣) 这本书可以归类为数据分析书吧，因为numpy和
我是一个web前端开发者和rails程序员，计算机专业出身，掌握Python、Ruby、C、Java编程语言，具有较为扎实的计算机理论基础。 现在工作之外的时间里想学习一下数据分析或者数据挖掘。现在大数据这个词搞得蛮火的，不少公司也有在招聘数据分析员。 抱着「技多不压身」的想法我也想稍微学习一下。说不定以后的工作也会需要。我稍微了解了一下，数据分析最基础就是用excel来工作。不过我计算机专业出身的人，还是想通过用编程语言的方法来学习。听说R语言不错，我也稍微了解了一下。 不过现在要学数据分析的话
这里大部分都是英文的书。国内对于R的书籍的翻译中文几乎可以忽略的说。 1.入门级读物 R的帮助文档中提供了一些入门的读物，比如《Anintroduction to R》，是R早期入门的权威读物，这本书有中文版,叫做《R导论》 。另一本早期的著名入门读物是《R for beginners》,也有中文版，译名《R入门》 。国内关于R的一本早期的经典读物是《统计建模与R软件》，写得比较全面，特别是适合做概率统计和多元统计的参考书来用。 新近的一些比较好的入门书比如《R in action》,是Manning出
本文总结数据分析常用的软件，以及推荐相应的学习参考资料。主要包括Excel、SQL、Python/R等。同时，介绍了数据分析“直接”使用的数据类型，以及SQL、Python/R等软件在数据分析中的应用。最后，给出了Python学习框架的学习建议。
大家好，大数据文摘愿意在力所能及的范围内，解答读者问题。本期提问是大三的学生，南瓜灯。也欢迎大家在文末“写评论”处写出你的看法、答复、新问题。如果你的问题有足够的普遍性、代表性，也许下期就能入选。 本期问题 提问人：南瓜灯 问题描述：你好，我是学市场营销专业的学生，现在大三，由于读了大数据时代这本书，对大数据及数据分析非常有兴趣，而且现在大数据分析得到国家支持，同时各行业大数据浪潮也将到来，而且通过数据分析，可以把原本两个完全没有关联的商品通过销售数据的分析，得到两者之间的关联，感觉非常的奇妙，以后也想立志
数据分析师是不易被人工智能取代的新兴职业，相比算法工程师、人工智能工程师而言比较好入门。学好数据分析，也可为进一步的数据科学、机器学习打下一定的基础。 最近我知乎了各种如何学习数据分析之类的话题，get到了许多打开数据分析的正确姿势，现在就好好归纳总结一哈。 一：编程能力 是否会编程是区别初级数据分析师和高级数据分析师的分水岭。在这里，我定位的是高级数据分析师，所以编程能力尤为重要，我把它放在了第一位。 有关数据分析的编程语言有Python和R语言。R语言倾向于统计分析、绘图等。统计学家或者学统计学的喜欢用
经常看到很多朋友会问，入行数据分析之前我要不要学个java，学个Tableau，然后在学个Python会比较容易。好像是说，数据分析一定需要Python才能做，分析变成了为某种编程语言、某种可视化工具服务。
导读：在耀眼的职业光环下，数据分析师自身的成长，几乎是与孤寂相伴，在高级打杂中，锻造而成。本文是一位资深数据分析师对数据分析感兴趣的新人 Y一些建议，尽管不全面，但或许能够给新人一些借鉴。如有不妥地方，请各位数据大牛轻拍。 一、数据分析师有哪些要求？ 1、理论要求及对数字的敏感性，包括统计知识、市场研究、模型原理等。 2、工具使用，包括挖掘工具、数据库、常用办公软件（excel、PPT、word、脑图）等。 3、业务理解能力和对商业的敏感性。对商业及产品要有深刻的理解，因为数据分析的出发点就是要解决商业的
虽然我们栏目名字叫“每天一个数据分析师”，但本期C君采访了可不止一位，他们有的是从业几年甚至十几年的老兵，有的是从零开始想要转型的准数据分析师。但他们不久前做了同一件事儿，那就是参加了第三届CDA数据
以上是一位资深的数据分析师写的自嘲的段子，却是很多分析师的真实写照。在耀眼的职业光环下，数据分析师自身的成长，几乎是与孤寂相伴，在高级打杂中，锻造而成。
之前工作中涉及到信用风险，接下来几天就分享些我在信用风险建模领域的一些经验吧~
来自数据的力量 您好，喜欢数据分析的初学者： 十年生死两茫茫 数据人，忙忙忙 良辰美景，平添我凄凉 一天早晚闲不住 调研急 报告狂 夜来思路忽闪现 寻笔记 怕遗忘 需求多变 改改又何妨 料得午夜加班时 听家人 鼾声响 以上是一位资深的数据分析师写的自嘲的段子，却是很多分析师的真实写照。在耀眼的职业光环下，数据分析师自身的成长，几乎是与孤寂相伴，在高级打杂中，锻造而成。 最近接到一个职业访谈的邀请，要给对数据分析感兴趣的新人Y（目前在知名电商从事系统开发和维护）一些建议，才突然发现自己在这个领域打滚了一段时间
这句话在职场中已经被说了很多遍，包括一些数据科学家也经常在公开场合说要做到高于业务视角，因为管理层确实都是通过公司的数据来进行决策判断的。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 什么是数据分析师最重要的技能？应该是比任何人都懂业务。 这句话在职场中已经被说了很多遍，包括一些数据科学家也经常在公开场合说要做到高于业务视角，因为管理层确实都是通过公司的数据来进行决策判断的。 数据分析师日常提供的月报是公司管理层决策的重要依据，提供什么数据、从什么角度来阐述都非常关键，要根据客观事实进行专业性指导。 业务方不能做数据分析工作，因为业务方在分析数据的时候可以从某个对自己有利的视角进行阐述，可能会有失偏颇。 关于什么叫高于业务视角，有人认
最近看了一本书《精进》，有一段话觉得很有收获，分享给大家。很多人都被自己的思维框架限制地死死的，认为一切都是非黑即白的，但其实不然。 有小伙伴觉得工作跟学习是互斥的，其实并不是，你在工作的时候依然可以选择在职攻读一个学位或者拿一个证书。有小伙伴觉得工作跟快乐是不挂钩的，甚至觉得自己不从事某项工作就一定无法发挥自己的才能，一提起工作就感觉痛苦，但其实不然。觉得自己一辈子只能从事某一项工作，不然就会shi，但其实不然。 这种情况还是有办法可以破的，大家不妨试试看。这三个办法我觉得都不是很激进，可以一试。 悬置目
我入行互联网的契机是做了一个“网站分析”的微博账号，做自媒体跟真正的实践者还是有很大距离的，所以推荐一个list的，如果你对网站分析有兴趣，可以专注这些大牛！
大数据时代到来，如何从数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识，为决策层的提供有力依据，为产品或服务发展方向起到积极作用，有力推动企业管理的精益化，对于每个企业都意义重大，而这些工作，大多需要数据分析师才能完成，但如何才能成为一个合格的数据分析师呢？ 我这里提四个方面，如果你是一个新手，想从事数据分析师这个职业，那么，你可以看看，当然如果你是个分析老鸟，在苦恼如何更进一步，也可以看下，可能于你也有益哦，数据分析师学无止境，总在痛并快乐着。 Part 1 数据分析师的基本素质 数据分析师最需要的基本素
在看到之前对ZZ之前关于数据分析面试的实战分析之后，一个最近在找实习的同学找我想帮他的面试分析一下，于是有了这篇文章。由于止步于二面，想总结一下经验，所以只包含二面的过程，岗位是腾讯互娱的戏增长体系商业分析师。（之前的文章：数分面试实战分析|美团商业分析一面（已拿offer））
本文适合一些想学数据相关的知识，来提升自己产品、运营能力的人。不太适合数据分析师。 一、如何入门互联网数据分析 网站分析是一种能力 对于大部分人互联网从业者而言，网站分析是一种能力，因为基于网站
文 | KUNAL JAIN 翻译 | 沙拉丁 译文版权归翻译者和CDA数据分析师共同所有，转载请留言申请授权 每当我参加数据分析相关论坛或者在与学生交流的时候，经常会被问到两个问题：“我是一名在校生（或者其他），并且希望未来从事数据分析相关工作，我需要如何做？”或者“我希望在商业分析领域开启自己的职业生涯/转换自己的职业，为了实现这个目标，我需要如何做？”后来，我收到了通过在邮箱/社交媒体/评论里面与上述问题相似的多个提问。为了确保这些问题能被以一种最佳的方式解决。我认为最好通过写一篇相关的文章，从而
2008 年，我正在读研究生，再过一年即将毕业，那时实践能力比较弱，对未来很迷茫，不知道自己该干什么。
如果你是一个对编程毫无经验的小白，那么首先你应该掌握一定的编程基础（尤其像从其它行业转行到IT行业的朋友们）。对于新手来说，博主认为Python语言是最佳的选择。作为一个解释型的动态高级语言，Python易于理解，上手简单，非常适合初学者学习。一本快速入门Python语言的书籍推荐：简明Python。这本书英文原版为《A Byte of Python》，经翻译变为《简明Python》。博主也给好多人推荐过，大家看过之后基本上都很认同，是入门Python最快效果最好的书籍。
大概是自带了亲和属性，经常会有很多机会听到身边同事、朋友，甚至一些仅有数面之缘的人分享他们对于职业的看法和困惑。前不久，身边相熟的妹子，非常困惑地问我，为什么学了那么多软件，还是做不好数据分析？ 这样的问题，不是第一次听到。我经历过那种痛苦而纠结的过程。今天老师说SPSS常用，明天发现金融行业SAS才是王道。回头翻翻网络，原来R已经铺天盖地。正当痛苦地一遍遍写代码时，发现朋友圈已经在刷“life is short，you need python”。我们拼命追赶，却永远赶不上前辈们的脚步。到最后，疲惫不堪。
今天分享的案例来自CDA数据分析师就业班第三期远程组学员的毕业答辩，学员代表钱小菲分享了他们的数据报告。 他们以网站运营优化为案例，内容涉及： 对给出的数据进行探索，发现用户浏览网页的行为习惯 归纳这类分析的文献，包括算法、商业应用案例、评估效果等方面 制定推荐策略和实施方案，如何降低长尾网页的数量 制定检验模型运行效果的策略 具体内容可戳下方视频： 视频内容 经过就业班三个月的学习，钱小菲同学也总结了自己的学习心得，可供大家参考。 其实最开始的时候我基本上没怎么实际接触数据分析，包括统计学的很多知
有人问我该如何做数据分析。其实数据分析的过程是相对固定的，分析结论的差异性主要是分析者的视点。虽然比较固定，我还是结合了自己写文章的心得，整理出这份ppt。希望对于徘徊在数据分析门口的人有用。整理的过
把读过的书分享给大家，闲时来读书，不管长得美或丑，读书都会改善你的气质哦！ ——Froc，以书会友。 本周推荐： 9 —————————— 《腾讯方法》 —————————— 作者
第一次参赛是在大一的暑假参加的国赛，当时和两个同学刚刚组队，我们也没有什么基础，结果可想而知：无奖。 在经历了这一次国赛之后，大一时的两位队友也无心再参加，所以又重新找了两位队友。从此我们队伍成员便确认了下来。这两位分别是一名女生负责排版，一名男生负责建模；而我负责写程序。我们一起准备第二年的国赛，在这期间，我们学校决定自己组织一次建模比赛为国赛做铺垫。我们为了检验自己的学习成果，便参加了。凭借着很好的运气，我们拿了二等奖的好成绩。 时间不久，便到了国赛。在国赛期间，我们每天熬夜熬到很晚，有了一点想法之后就开始讨论，然后发现行不通，又开始讨论，再进行完善……就这么一直反反复复着。直到提交了论文的最后# 在找队友的时候，一定要找靠谱的，自己熟悉的，千万不要临时组队。在准备竞赛这段时间，要经常沟通，彼此磨合，培养默契。 在参加竞赛的时候，不免会讨论得过于激烈，千万不要烦彼此，因为只有交流彼此得思想才会进行碰撞，才有可能找到适合本队得解题办法。 在分工方面，建议有一个人主要负责建模，一个主要负责编程，一个主要负责写论文和排版。三个人对建模、编程、排版都要了解，因为不知竞赛得的时候会有谁的工作量大一些，另外的人还可以去帮忙。三样都懂一些也可以更好的交流，更好的完成作品。
从一个什么都不懂的小白，到现在字节跳动的数据分析师，我用了大概1年的时间，在这里想给大家分享一下我的转行经历，希望能有一些帮助。
因为目前python非常火，应用非常的广泛，是目前最火的行业之一，竞争很大，工资很高，未来发展也极好。首先告诉你的是，零基础学习Python 难度还是有的，Python的专业程度本身就不简单，学习这事本来就是一件非常煎熬的事情，人都不愿意学习，可是没办法，为了生存掌握一个技能，你必须学，如果你认真的对待，你就找不到高薪水的工作，所以首先学习Python意志，坚持非常重要，很多人放弃的原因根本就是缺乏这些素质。
我是今年实习的时候接触的Python，接触了具体的代码，以前只知道Python比较好玩，但是没用过。然后在公司以后项目用的是Python的Django框架，就一直学习Python，学习框架。现在在学习Python的爬虫框架scrapy,一直是挺喜欢爬虫的，因为基本可以爬到所有的公开数据，也挺好玩的，然后最开始是直接的基础的requests和urlib包，最后就决定试试一些比较大型的网站。
有人问我该如何做数据分析。其实数据分析的过程是相对固定的，分析结论的差异性主要是分析者的视点。虽然比较固定，我还是结合了自己写文章的心得，整理出这份ppt。希望对于徘徊在数据分析门口的人有用。整理的过程，我也根据这个过程做了一个小分析，对公司宝贝进行一个十分简单的分析。如果在阅读文章后，有意见也非常欢迎向我提出。我会尽我所能，一一解答。另外, 如果有比较好的课题来调查分析,也欢迎联系我探讨。我非常乐意做调查分析。
给CDA的小伙伴们打个招呼，介绍下您和您刚刚出版的新书，是什么原因激发了您写这本书的？
update 1:很多同学还是私信我，让我推荐或者提供一些电子书给他们，我这边也打包了一些我认为比较重要的，如果有需要的同学可以「邮箱」联系我。申明，我所发送的书个人均已购买正版实体书，建议大家也支持正版，谢谢。
如今不论是外贸企业还是专业的海外推广公司都会组建自己的Google SEO推广团队，可以更有效的做好网站SEO，但是要发挥谷歌SEO推广团队的最大效能，我们并不能随意的让团队成员听之任之，随波逐流，我们需要有一套标准化的管理制度，来管理谷歌SEO推广团队。
任何一家公司都会面对或多或少的客户，产生千万甚至上亿的数据来洞察客户的行为，支撑自身公司业务的发展。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析的目的有多种，概括起来有三种：现状分析、原因分析、预测分析。现状分析简单来说就是告诉你过去发生了什么。原因分析简单来说就是告诉你某一现状为什么发生。预测分析简单来说就是预测未来会发生什么。
研究生三年，作为一名非计算机专业的学生，能够从一名纯小白(Python不会，机器学习没听说过)到最后校招拿到几个不错的offer，个人感觉可以给自己打个及格分吧。写本文的目的，一是对自己研究生阶段所学习的知识做一个总结，二是希望对那些刚接触机器学习，准备往这个方向发展的同学们提供一些可借鉴的经验。
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