其实所谓的数据分析，他的本质就是通过总结数据的规律，解决商业问题。有着能够洞察数据规律，我的泼辣女老板做出驱动业务高效增长决策的人才，很可能是职场寒冬中的篝火。数据分析能力是容易被忽视、却又在工作中不可或缺的“硬技能” 像是微信朋友圈、淘宝京东等电商的品牌推荐，最经典的就是淘宝的千人千面了，再到今日头条、抖音等的内容推送、又或者出行公司的业务优化，这些都是以数据为决策的。 目前，数据分析职位缺口主要集中在三大巨头行业：移动互联网、计算机软件以及金融，总占比为64%，同时像一些型数据产业，也在迅速崛起，数据分析成为各个行业都是通吃的技能，且都能期待不错的收入水平。 SQL是必须熟练掌握的，帮助我们获取合适的数据。R和Python都是数据分析的利器，在大数据处理和分析上非常给力。同时R语言的可视化效果也很赞，数据展现会更炫酷。Excel就是基础入门的工具，当数据量不大的时候用Excel就可以啦！ 业务知识：要熟悉对接的业务知识，深入对业务的理解和思考。多与需求方了解需求的背景和目的，而不是仅仅完成需求本身。很多业务方对过程并不专业，他们需要的是数据分析师提供针对性的解决方案。 整本书的内容以对话的形式进行展开，全书主要内容包括：数据分析是什么、数据分析步骤、数据分析方、数据展现方法等内容，让你对数据分析有一个比较全面的认识。 基于通用的Excel工具，在8个章节中，分别数据分析必知必会的知识、数据处理技巧、数据展现的技术、通过专业化的视角来提升图表之美、数据分析报告的撰写技能以及持续的。读者完全可以把这本书当小说来阅读，跟随主人公小白，在作者的指点下轻松掌握数据分析的技能，提升职场竞争能力。 推荐理由：本书围绕整个数据分析的常规流程，熟悉工具—明确目的—获取数据—熟悉数据—处理数据—分析数据—得出结论—验证结论—展示结论进行Excel和Python的对比实现，告诉 你每一个过程中都会用到什么，过程与过程之间有什么联系。本书既可以作为系统学习数据分析操作流程的说明书，也可以作为一本数据分析师案头必备的实操工具书。 本书通过对比Excel功能操作去学习Python的代码实现，而不是直接学习Python代码，大大降低了学习门槛，消除了读者对代码的恐惧心理。适合刚入行的数据分析师，也适合对Excel比较熟练的数据分析师，以及从事其他岗位想提高工作效率的职场人。 Python是数据分析的首选语言，因为有其强大的库及便捷易懂的语法结构。学完这本书，可以使用python将自己的日常工作简化甚至自动化，提升工作效率。其中pandas，numpy，matplotlip等模块也可以很好的为数据分析提供支持。让自己的数据分析更专业。 据数联寻英发布的《大数据人才报告》称：目前我国大数据人才仅 46 万，在未来 3-5 年内大数据人才缺口达 1,500,000 之巨。所以数据人才在就业市场的待遇好到令人。 针对入门：入门的同学，我你不要过度追求上去就看经典书。像《算法导论》《算法》这些书，虽然比较经典、比较权威，但常厚。初学就去啃这些书肯定会很费劲。而一旦啃不下来，感就会很强。所以，入门的同学，我你找一些比较容易看的书来看，比如「大话数据结构」和「算法图解」。你不要太在意书写得深浅，重要的是能不能看完。 推荐理由：这本书最大的特点是，它把理论讲得很有趣，不枯燥。而且每个数据结构和算法，作者都结合生活中的例子进行了， 能让你有非常直观的感受。虽然这本书有400多页，但是花两天时间读完，应该是没问题的。如果你之前完全不懂数据结构和算法，可以先从这本书看起。 推荐理由：就像这本书副标题写的那样，“像小说一样有趣的算法入门书”，主打“图解”，通俗易懂。它只有不到200页，所以内容比较少。作为入门，看看这本书，能让你对数据结构和算法有个大概的认识。 讲数据结构和算法，肯定会跟代码实现挂钩。所以，很多人就很关心，某某书籍是用什么语言实现的，是不是自己熟悉的语言。市面大部分数据结构和算法书籍都是用C、C++、Java语言实现的，还有些是用伪代码。而使用Python、Go、PHP、Java、Objective-C这些编程语言实现的就更少了。 国内外很多大学都拿这本书当作教材。这本书非常系统、全面、严谨，而且又不是特别难，适合对数据结构和算法有些了解，并且掌握了至少一门编程语言的小伙伴。 而且，这个作者也很用心。他用了三种语言，写了三个版本，分别是：「数据结构与算法分析 : C语言描述」「数据结构与算法分析 : C++描述」「数据结构与算法分析 : Java语言描述」
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