学习数据分析之相关书籍推荐

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　　分析数据，需要用到各类的模型，包括关联规则、聚类、分类、预测模型等，其中一个较重要的思想是对比，任何的数据需要在参照系下进行对比，结论才有意义。
推荐的书籍：
　　1、《数据挖掘与数据化运营实战，思路、方法、技巧与应用》，卢辉着，机械出版社。这本书是近年国内写得较好的，务必把它当作圣经一样来读。
　　2、《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》和《谁说菜鸟不会数据分析（工具篇）》，张文霖等编着。属于入门级的书，适合初学者。
　　3、《统计学》*五版，贾俊平等编着，中国人民大学出版社。比较好的一本统计学的书。
　　4、《数据挖掘导论》完整版，Pang-Ning Tan等着，范明等翻译，人民邮电出版社。
　　5、《数据挖掘概念与技术》，Jiawei Han等着，范明等翻译，机械工业出版社。这本书相对难一些。
　　6、《市场研究定量分析方法与应用》，简明等编着，中国人民大学出版社。
　　7、《问卷统计分析实务—SPSS操作与应用》，吴明隆着，重庆大学出版社。在市场调查领域比较**的一本书，对问卷调查数据分析讲解比较详细。
二、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问题，只有理解了商业问题，才能转换成数据分析的问题，从而满足部门的要求。
　　4、汇报和图表展现能力。这是临门一脚，做得再好的分析模型，如果不能很好地展示给**和客户，成效就大打折扣，也会影响到数据分析师的职业晋升。
　　随着文本挖掘技术进一步发展，对非结构化数据的分析需求也越来越大，需要进一步关注文本挖掘工具的使用。


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