最近在知乎上发现一个热门话题——有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书？3万多人关注了该问题，被浏览251W+次。
导读：这个年代里，“用数据说话”已经像是一种过气的口号。各行各业不同角色和身份的人们都已懂得“用数据说话”的重要性，甚至日常生活中也需要用数据看清事实，科学吃瓜。所以，当前的重点已经超越了“用数据说话”，而是“怎样用数据说话”。
导读：吾日三省吾身，过年胖了吗？情人节过了吗？发际线还好吗？别想这么多啦，程序员和数据科学家的世界里，只有Python值得你费脑子！今天为大家准备了10本数据分析相关好书，助你早日成为Python大神！
从统计到数据分析，从数据挖掘到大数据，数据科学逐渐成为了一门新兴的学科，数据分析师也逐渐成为了一门抢手的职业。如何成为数据分析师？如何入行数据分析？教育是一个难题！在这个行业中，是否有高质量的证书？拿到证书后能找到多少薪资的工作？今天，我们来分析分析作为这个行业中的老牌，CDA数据分析师的等级标准。
数据分析师职业发展白皮书（2015版） 目 录 一、是技术也是艺术——CDA研究院和业界前沿公司和对数据分析的认识 二、数据分析师职业发展历程 1.国外数据分析行业发展历程 2.国内数据分析师职业发展 三、数据分析师人才行业现状 1.人才模型/岗位划分 2.国内数据分析师人才薪资水平 3.国内数据分析师人才分布 4.国内数据分析师人才需求 四、数据分析师人才职业规划 1.目前人才职业现状 2.数据分析人才学习路径 3.总结 五、CDA数据分析师培训及认证 1.考试简介 2.为什么选择CDA
2017年11月29日，自己曾在公众号内写过一篇《聊聊我的R语言学习路径和感受》的文章，受到了很多朋友的关注和赞扬，同时，也有其他公众号在帮忙转载。当然，也有很多朋友也给我留言，能不能聊聊关于Python的学习建议，时隔一个多月，今天抽空再来谈谈自己学习Python的路程吧。
近日，我们采访了在本届考试中名列前茅的几位优秀学员，在上一篇中我们采访了Level 1 和Level 2 大数据方向的状元，(状元访谈丨CDA考试是有力的自我检验)，本篇中采访了Level 2 建模方向的前三甲，那么他们又是如何备考和学习的呢？
数据分析和数据挖掘是数据从业者非常关注的两个岗位。这两个岗位到底有哪些区别？常听人说数据分析偏业务、偏前台，而数据挖掘偏技术，偏后台。所以要早点选定一个方向进行深耕才行？
数据挖掘挖什么？ 前一篇我总结了一些软件的区别和选择。在数据分析的学习道路上，放正了心态（心术篇），扎实了基础（理论篇），熟练了工具（软件篇）后，无论是学术研究还是业务应用，基本可以独立地进行数据分析的工作了，而更多技能的提升需要在数据分析这个平台里不断的进行实战研究，不断提升对业务的敏锐分析，不断的精通对软件的创新演练。 然而，有了这些还不够，数据分析只是在已定的假设，先验约束上处理原有计算方法，统计方法，将数据分析转化为信息，而这些信息需要进一步的获得认知，转化为有效的
挖掘复杂的数据类型 数据挖掘的其他方法 数据挖掘应用 金融数据分析的数据挖掘 为多维数据分析和数据挖掘设计和构造数据仓库 贷款偿还预测和顾客信用正则分析 针对定向促销的顾客分类与聚类 洗黑钱和其他金融
我小时候的理想是将来做一名数学家，可惜长大了发现自己天赋不够，理想渐行渐远，于是开始考虑现实，开始做一些人生规划，我一直在思考将来从事何种职业，专注什么样的领域，重新定义着自己的职业理想。我现在的职业理想，比较简单，就是做一名数据分析师。 1为什么要做数据分析师？ 在通信、互联网、金融等这些行业每天产生巨大的数据量（长期更是积累了大量丰富的数据，比如客户交易数据等等），据说到2020年，全球每年产生的数据量达到3500万亿GB；海量的历史数据是否有价值，是否可以利用为领导决策提供参考依据？随着软件工具、
商业智能（Business Intelligence，BI）是一种数据分析过程，旨在帮助企业和组织做出更加明智的商业决策。它通过利用一系列工具和技术，将原始数据转换为有用的商业洞察，以支持策略制定和决策过程。
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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
我小时候的理想是将来做一名数学家，可惜长大了发现自己天赋不够，理想渐行渐远，于是开始考虑现实，开始做一些人生规划，我一直在思考将来从事何种职业，专注什么样的领域，重新定义着自己的职业理想。我现在的职业理想，比较简单，就是做一名数据分析师。 为什么要做数据分析师？ 在通信、互联网、金融等这些行业每天产生巨大的数据量（长期更是积累了大量丰富的数据，比如客户交易数据等等），据说到2020年，全球每年产生的数据量达 到3500万亿GB；海量的历史数据是否有价值，是否可以利用为领导决策提供参考依据？随着软件工具、数据
在当今数字化时代，数据已经成为一种珍贵的资源，但要从海量数据中提取有用信息并进行深入分析是一项复杂的任务。为应对这一挑战，数据挖掘工具应运而生。本文将深入探讨数据挖掘的核心概念、常见的数据挖掘工具、应用领域，并提供示例代码，以帮助读者更好地理解和应用数据挖掘工具。
现在大数据火得不行，几乎人人都在说大数据，但到底什么是大数据，恐怕没有多少人知道，鱼目混珠的人太多。 大数据不是指很多很多数据。 所以不是存储了很多数据就是在搞大数据了，因为“大数据”只是个简称，说全一点应是“大数据挖掘”，没经过挖掘的大数据只是没有开采出来的原油，一点用处都没有。 大数据也不是指一般意义上的数据挖掘。 有很多人以前是搞数据分析或数据挖掘的，当《大数据时代》这本书一问世、大数据开始火的时候，他们摇身一变就成了搞大数据
我小时候的理想是将来做一名数学家，可惜长大了发现自己天赋不够，理想渐行渐远，于是开始考虑现实，开始做一些人生规划，我一直在思考将来从事何种职业，专注什么样的领域，重新定义着自己的职业理想。我现在的职业理想，比较简单，就是做一名数据分析师。
现在大数据火得不行，几乎人人都在说大数据，但到底什么是大数据，恐怕没有多少人知道，鱼目混珠的人太多。 大数据不是指很多很多数据。 所以不是存储了很多数据就是在搞大数据了，因为“大数据”只是个简称，说全一点应是“大数据挖掘”，没经过挖掘的大数据只是没有开采出来的原油，一点用处都没有。 大数据也不是指一般意义上的数据挖掘。 有很多人以前是搞数据分析或数据挖掘的，当《大数据时代》这本书一问世、大数据开始火的时候，他们摇身一变就成了搞大数据的专家了
马云曾说“中国正迎来从IT时代到DT时代的变革”，DT就是大数据时代。数据已成为企业的核心资产和宝贵资源，企业愈加重视和善加利用数据分析与挖掘技术。
把你需要花大量时间和实践才能掌握的方法和知识，我加工后用通俗的语言分享给你，你就可以最短的时间掌握这些知识。
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
image.png ▲Sas公司大数据研究与发展全球副总裁Paul Kent 专注数据分析近40年的SAS公司，在大数据时代更加如鱼得水。2013财年SAS全球营收达30.2亿美元，中国市场实现整体营收增长37%，新增软件收入增长51%，成为亚太区增长速度最快的市场。 在近日举办的第二届SAS中国用户大会上，SAS公司的高管、专家和用户不止一次提到Value(价值)才是大数据的精髓，这也正是SAS多年潜心研究 的领域。SAS公司大数据研究与发展全球副总裁Paul Kent
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文：傅志华 大数据的产业链从整体上可以分为四大层，包括IT基础层、数据基础层、数据应用层和数据安全层。个人认为在中国市场对于创业者来说，数据应用层的创业机会最多，想象空间也最大。 本文将重点介绍数据应
SAS软件是由美国SAS公司推出的商业智能软件，其创始人Jim Goodnight和John Sall于1976年创立SAS公司，并在1980年推出了SAS软件第一个版本。经过多年的发展，SAS软件已经成为商业智能领域的领导者，拥有强大的数据处理、数据挖掘、统计分析等功能，并被广泛应用于金融、医疗、教育、政府等领域。
参考：超详细的数据分析职业规划 一个产品的出现可以从业务和技术两个方向分析，业务需求+技术支持=产品的出现。 如果把职业也当成一个产品，也有类似的分析，
翻译 校对｜秦时明月 大数据…大数据…现如今，人们总是在各种地方以各种方式提到这个词。然而，万能的大数据对保险行业究竟有什么用呢？想象一下：你在无边无际的数据中挑拣，搜索并整理你所需要的信息。这些数据可能来自于保险理算员手写的笔记、保险欺诈清单、理赔管理系统以及NICB（National Insurance Crime Bureau，国家保险犯罪局）的庞大的数据库。你真的能够充分利用这些数据吗？ 在堆积成山的保险理赔中，理算员不可能有时间和精力去对每一个理赔查阅上面提到的所有数据。这样，他便很有可能遗漏某些
很多同学对数据分析感兴趣，也和自己在国内做数据分析师的朋友聊过，决定未来从事数据分析方向的工作。
（图为：剑网3 玩家Cosplay） 文|周学春，一个在银行做挖掘的博士，微信公众号：比格堆塔 心态不够平静，晚上在小区里面逛了一圈又一圈、一圈又一圈、一圈又一圈。 最近看了《再次出发》，大意是讲两个失意的音乐人重振旗鼓再次出发，挺不错。但是，总觉得在电影院里面看剧情片，节奏太慢受不了，个人偏好。倒是里面所有的音乐都很好听。它会给你平静、简单、自然、祥和、空灵和穿透的感觉。适合写这篇文章的时候循环播放。 大数据是什么？其实我也不太清楚。但是人们常常用四个关键词去刻画和描述它。即Volume、Variet
来源｜《产业与科技论坛》杂志2013年第10期 金融风险预警是金融数据挖掘中的一个重要研究方向,由于金融数据具有类型多样、关系复杂、数据动态性、数据量大等一般特征,此外还有高噪音、非 正态等特征。因此,金融风险预警更有挑战性。运用数据挖掘技术能够从海量的金融数据中发现隐藏在其背后的规律,有效地降低金融机构的运营风险。因此数据挖 掘在金融风险预警有着广阔的应用价值和市场前景。 金融风险管理 金融风险指任何可能导致企业或机构财物损失的风险，是企业未来收益的不确定性与波动性。按照金融风险产生根源可将金融风险分为静
提到社交网络分析，推荐系统、风控模型这些名词，相信你并不陌生，社交网络分析无非是 Pandas+Matplotlib，推荐系统大概率是余弦相似性、协同过滤，风控则被LR（逻辑回归）、XGBoost这些成熟的模型占据。
最近，“大数据”成了媒体解读两会的“利器”。活泼的数据图表一出现，枯燥的政府报告、政策解读都变得有趣和易懂了。 将大数据当作金矿的话，那数据分析师就是掘金人——作为这一新兴产业的弄潮人，他们在人才市场上也是独领风骚哦！普通数据专员月薪3000元以上，高级数据专员年薪可达40万元到50万元。 而最重要的是，通过数据参与企业管理和市场营销，数据分析师成长为企业高层也充满各种可能。 数据分析员究竟工作内容是什么？他们如何工作？进入这行要具备哪些职业素养？本期行当版为你一一解答。 高级数据分析师不好
从事数据分析要学那些语言呢？其实小编跟跟学员还有已经从事数据分析行业的人接触下来，给我的感觉是对于这个初级的数据分析师来，一般前二年做差不多都是老大让你做的是处理临时需求为主，如果小明给我做个报表，给市场部那边拉一些流量情况，所以主要前两年可能如果精通SQL与EXCEL再会点SPSS就差不多了，2年以后，老大会把一些:经营性分析需求与竞品分析给你，这里你可能你要需求统计软件，3年以后会让你做一些会员营销及其它的数据挖掘，这里一般说来如果是互联网行业可能R语言是最为流行。因为R语言是开源的，所以互联网企业很多
数学专业，在大众化的眼光看来，毕业后的就业前景无非是当老师或者搞科研，这个专业似乎太古板且就业道路狭窄。然而，在AI时代，这些都是偏见，数学专业毕业生早已是互联网、金融界、IT界、科研界的“香饽饽”，数学专业的就业前景有你看不见的“前途似锦”! 数学专业的划分主要如下： 专业 基础数学(应用数学)概率论与数理统计(概率与统计精算)数学工程的科学与工程计算系专业概况数学系一般开设基础数学、应用数学两专业，而这两个专业方向基本是相通的，都是为培养数学和其他高科技复合型人才打下基础。基础数学学科较多地涉及：代
在过去十年中，人工智能（AI）技术以令人瞩目的速度发展，正在深刻改变我们的生活和工作方式。无论是自动驾驶汽车、智能家居，还是AI医疗诊断和金融市场预测，AI技术都在各个领域展现出强大的影响力。特别是在中国，AI技术的研究和应用取得了显著进展，政府和企业的高度重视使得中国成为全球AI发展的重要引擎。
从“e融”到“智多星”：江苏银行如何利用大数据实现弯道超车
点击上方 “蓝色字” 可关注我们！ 结合目前了解的信息和我的个人情况，从技术上我将数据分析和数据挖掘的从业分为两块：一是掌握基本统计知识，会用excel、spass、sas、matlab、r等基本软件，从事数据的简单分析和挖掘；二是主要侧重于计算机专业的技能，如数据库、机器学习，掌握sql、Oracle、 Clementine、c、c++、java、Linux、Unix、PHP、Hadoop、MapReduceHBase、Hypertable等，具有一定的理论和技术深度的综合分析和挖掘。 一般而言，前者适合
作者 CDA 数据分析师 市面上做数据分析的工具非常多，可谓是百花齐放百家争鸣，那么有什么理由让我们选择学习 SAS 呢？ 第一个理由，常用，名气大。这就好像同样是五百强企业，你说微软，大家会“哇！好厉害”，星星眼崇拜ing。然后你说某某集团（名字隐去，免得拉仇恨），大家会“恩？是民企么？”，瞬间自豪感就受到了挫败。SAS毫无疑问是数据分析届的巨无霸。 第二个理由，持续性强。SAS这个软件，本身其实是包罗万象的。现在大家喜欢说我会用SAS，其实都是托大了。就好像说我会R一样。SAS有很多模块，我们平时
利率市场化改革、宏观经济新常态、互联网金融和大数据时代的来临正从经营环境和商业模式两个维度彻底颠覆着商业银行赖以生存发展的生态环境。可以预期，内外部经营环境的变化和大数据的应用将共同推动商业银行进入真正向“以客户为中心”的业务转型期。
SAS数据分析软件是一款基于Windows平台的商业数据分析软件，它能够实现从数据收集、处理、建模到结果展示的一整套数据分析流程。该软件的优越性能和数据安全性得到了广泛的认可和应用。这篇论文将探讨SAS数据分析软件的独特竞争力和使用方法，并使用实际案例进行说明。
对于海量数据价值的挖掘，需要通过大数据分析来实现，而这些数据由于具有不同于传统数据的新特征，传统的数据分析技术和工具都不能高效的进行处理，因而才有了基于大数据技术平台进行大数据分析的需求。今天，我们以Hadoop框架为例，来看几个大数据分析项目实例。
本文分为6个部分，分别介绍初级入门，高级入门，绘图与可视化，计量经济学，时间序列分析，金融等。 1初级入门 《R语言实战》，这是高涛、肖楠等翻译的一本书详细全面介绍了入门、图形、统计、回归、方差、功效分析、广义线性模型、主成分、因子分析、缺失值处理等。除此之外，还可以去读刘思喆的《153分钟学会R》。这本书收集了R初学者提问频率最高的153个问题。为什么叫153分钟呢？因为最初作者写了153个问题，阅读一个问题花费1分钟时间，全局下来也就是153分钟了 2高级入门 读了上述书籍之后，你就可以去高级入门阶段了
Apache Hadoop目前市场上主流的大数据研发技术之一，基于 Hadoop 开源框架开发的一个开源的分布式存储、分布式计算平台。
来源：https://xccelerate.co/blog/excel-vs-python-for-data-analysis
我常常会听到这样的问题，“金融分析中，为什么我要学习像python这样的编程语言，甚至使用它超过excel呢？”
近几年来，随着人工智能、大数据的兴起。数据分析师、数据挖掘工程师几乎成了高薪职位的代名词，不过很多人并不太清楚数据分析师的岗位职责和能力要求。今天我们就来聊一聊，企业数据分析师、数据挖掘工程师到底需要哪些能力储备？
对于初学R语言的人，最常见的方式是：遇到不会的地方，就跑到论坛上吼一嗓子，然后欣然or悲伤的离去，一直到遇到下一个问题再回来。当然，这不是最好的学习方式，最好的方式是——看书。目前，市面上介绍R语言的书籍很多，中文英文都有。那么，众多书籍中，一个生手应该从哪一本着手呢？入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢？相信这是很多人心中的疑问。有这种疑问的人有福了，因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路。 本文分为6个部分，分别介绍初级入门，高级入门，绘图与可视化，计量经
感谢猎聘投稿 一、 猎聘网职业大数据分析简介 猎聘网，专注于打造以经理人个人用户体验为核心的职业发展平台。 二、 数据分析师人才需求的形势 从猎聘网的中高端职位数据来看，2015年数据分析师职位需求呈
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