数据为王的时代,人人都需要点数据思维~~
本期书单包含了今年新出版的17本数据类图书
,带你从浅入深进入数据的世界,从数据分析到数据可视化、数据运营……一点点发现数据之美,把数据玩到极致,在数据中掘金!
01
▊《深入浅出数据分析》
[美] Michael Milton 著
李芳 译
人人都能看懂、学会的数据分析书。颠覆传统的写作手法,运用不同角色将读者代入实践场景、掌握数据思维要素、轻松学会数据分析。畅销十余年、深受读者喜爱的经典力作。本书以类似“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:数据分析基本步骤、实验方法、优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、关系数据库、数据整理技巧;正文之后,意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要诀、R工具及ToolPak工具,在充分展现目标知识以外,为读者搭建了走向深入研究的桥梁。
本书通过精心设计的实践场景,让读者不由自主地代入角色当中,真正在体验中学习、思考,将数据分析的要点融化于心,自如地应用在工作和生活中。
02
▊《数据可视化创意手记》
[美] 纳迪赫·布雷默(Nadieh Bremer),吴雪莉(Shirley Wu又名吴雪扬) 著
马倩 译
探索可视化叙事的多种技术和形态,突破了数据可视化工具属性和美学表达之间的界限数据界的艺术品!本书是纳迪赫和雪莉二人对数据可视化创新创意实践的总结和反思。12个主题、24篇精彩故事,从奥运会历史到总统和王家轶事,从暑期热门电影再到星座神话、女性传奇——二人精诚合作,探索了可视化叙事的多种技术和形态,突破了数据可视化工具属性和美学表达之间的界限。书中内容翔实,见解独到深厚,通过对项目背景、创作历程和关键方案的阐述,揭示了数据可视化创意编程的思维方式和技术路线。
本书非常适合那些对数据可视化和信息设计感兴趣的人或业内相关人士,尤其适合那些欣赏数据叙事之美、深受启发并期待借此提升自身业务能力的人。
03
▊《数据可视化分析(第2版):分析原理和Tableau、SQL实践(全彩)》
喜乐君 著
Tableau为基础,部分章节辅以SQL讲解,系统介绍了数据可视化分析的体系和方法本书以敏捷分析工具Tableau为基础,部分章节辅以SQL讲解,系统介绍了数据可视化分析的体系和方法,内容涵盖问题分析方法、数据合并和建模、可视化图形的选择和构建、多种交互方式及其组合、仪表板设计与高级交互、基本计算和高级计算等。
本书以Tableau Desktop的应用为中心,借工具讲解原理,以原理深化工具应用,并由点及面地介绍了业务分析的思考和原理,特别是提出了实践性的“业务—数据—分析”层次框架,并以三类“详细级别”的概念贯通数据模型、高级筛选和高级计算三大主题。
本书重点介绍工具应用背后的思考方式和原理,帮助读者建立“详细级别”的思考框架,举一反三,从而实现多维、结构化分析。
04
▊《漫画SQL数据分析》
张文霖 著
《谁说菜鸟不会数据分析》作者新作,基于Access、MySQL两种常用数据库,漫画图解数据处理与数据分析本书从解决工作实际问题出发,提炼总结工作中SQL常用的数据处理、数据分析实战方法与技巧。
本书大量融入漫画,力求通俗易懂地介绍相关知识,在不影响学习理解的前提下,尽可能地避免使用晦涩难懂的SQL编程、统计术语或模型公式。定位是带领PSQL数据分析初学者入门,并能解决学习、工作中大部分的问题或需求。入门后如还需要进一步进阶学习,可自行扩展阅读相关书籍或资料,学习是永无止境的,正所谓"师傅领进门,修行在个人”。
05
▊《价值驱动:数据分析价值逻辑与实战方法》
黄小伟,赵力,邵俊杰 著
有赞数据分析总监多年实战经验4大核心能力 5项作战要点解析数据分析人才成长路径构建分析型企业的竞争优势本书以分析从业者的职业发展为主题,以可持续的价值创造为主线,呈现了一套清晰的认知逻辑与实战方法论。全书分为3篇,第1篇是起始:企业价值,主要介绍企业的使命、愿景、战略目标与解码的基本逻辑,以及如何通过经营管理和分析型企业建设来保障年度经营规划的达成;第2篇是终局:分析价值,站在企业全局视角,从规模、成本与效率三个角度审视,并基于此尝试提出分析的价值主张、业务驱动的方法论——SE 环和若干实战打法经验;第3篇是支撑:核心胜任能力,分别从分析技术、工具技术、业务技术及领导力四个视角,以更加体系化的方式呈现相应的知识结构与要点,避免碎片化的积累反而影响。
本书以综述型的方式,向大家展示认知逻辑、方法论及实践经验,并体系化地呈现各种关键能力要素及应用心得,适合具备3年及以上经验的分析从业者、企业管理人员阅读,也适合SaaS 及To B行业从业者阅读。
06
▊《R统计与数据可视化:社会科学数据分析实践(全彩)》
David S. Brown(戴维·S.布朗) 著
李嘉平 译
学习统计学及数据分析的艺术与实践的最好方式,就是进行数据分析本书用大量案例辅以数据可视化,将统计学知识融汇其中,循循善诱,帮助读者避坑排雷,培养正确的数据分析思维方式本书适合数据分析初学者,也适合有经验的数据分析人员本书讲解了数据分析的方法、逻辑、艺术与实践。
全书共17章,第1章介绍了R、RStudio、R Markdown 的安装和使用;第2章介绍了数据分析的动机和四个构成要素:①描述数据并形成假设,②模型的构建与估计,③诊断,④提出下一个问题,后续章节将按照数据分析构成要素的顺序来组织;对数据了解得越多,我们就越能够提出更好的问题,形成更好的假设,描述与数据相关的概念和所需的工具,这些内容将在第3~9章中详述;模型的构建与估计是一个应该在理论和证据之间来回往复迭代的过程,关于构建模型的练习将在第10~14章中进行;诊断既能帮助我们发现问题,又能帮助我们发掘有意义的关联,形成额外的解释或假设,关于诊断将会在第15章和第16章中详述;第17章将讨论许多涉及二元因变量的问题;附录A将提供创建其他新假设的技巧和窍门。
本书的基本理念是通过上手操作来学习。学习统计学以及数据分析的艺术与实践的最好方式,就是进行数据分析。本书用大量案例辅以数据可视化,将统计学知识融汇其中,循循善诱,帮助读者避坑排雷,培养正确的数据分析思维方式。本书适合数据分析初学者,也适合有经验的数据分析人员。
07
▊《R实战:系统发育树的数据集成操作及可视化(全彩)》
余光创 著
系统发育树的计算生成和可视化已经成为生命科学研究中不可或缺的分析技术作者余光创教授致力于生物信息分析技术研究十余年,发布了近30个具有影响力的分析软件本书系统地介绍使用treeio、tidytree、ggtree 和ggtreeExtra 等R 软件包操作系统发育树的全套流程,包括对树文件的解析,以及树与其相关数据的操作、整合、可视化等内容。
本书由余光创撰写,旨在为系统发育树的操作与呈现提供指导。如果读者需要进行系统发育树的相关操作,却又觉得无从下手,那么这本书会提供很大的帮助。关于系统发育树的大部分问题,都能在本书中找到答案。
08
▊《R速成:统计分析和科研数据分析快速上手》
[美] Mehmet Mehmetoglu,[美] Matthias Mittner 著
庄亮亮,赵子茜 译
专门为研究人员和R入门学习者写的书希望帮助他们发现R的丰富功能附赠所有案例的数据集文件本书的特色在于结合实际案例来展现 R 在数据科学领域的灵活性,不仅能让读者学习统计 知识,也能提升代码编写能力。全书共 15 章,第 1 章详细介绍了 R 和 RStudio 的安装方法;第 2 章至第 3 章介绍了导入数据的方法,以及 R 的基本工作原理;第 4 章介绍了 R 中重要的数据 管理方法;第 5 章讲解数据可视化的知识;第 6 章至第 15 章介绍了统计知识点,如描述性统计、 简单线性回归、多元线性回归、虚拟变量回归等。
为方便读者学习,本书提供了 astatur 包,这个工具包涵盖了本书中使用的所有数据集,以 及相关章节中提到的一些补充函数。此外,本书没有过多地介绍复杂的数学公式,对于必备知 识点使用了尽可能通俗的语言进行讲解,因此本书适合作为 R 统计分析课程的教科书,也适合 数据分析的初学者参考学习。
09
▊《数据可视化设计指南:从数据到新知(全彩)》
蓝星宇 著
优秀的数据可视化应当有利于从数据到信息、再到知识的转化。我们所追求的可视化,应当不仅仅是把数据画出来,而是帮助挖掘和彰显数据中的价值。如何让数据变得更清晰、更有效、更能发挥价值?这将是贯穿全书的出发点,也构成了本书的基本底色。本书介绍了数据可视化的基本原理和设计方法,适合初学者或希望系统学习数据可视化设计的读者阅读。本书特色:内容翔实,基于大量的中外案例,对数据可视化进行了多方位的解剖,展现了数据可视化的丰富性和趣味性;注重实践,提供了切实可行的工具、数据集和教程,供读者能够“在学中做,在做中学”;通俗易懂,将专业术语和学术成果转化为平实的语言,让知识不再“高冷”。
10
▊《数据化分析:用数据化解难题,让分析更加有效(全彩)》
林骥 著
掌握数据分析的思维和工具去伪存真、化繁为简,通过现象看本质,找到问题的根本原因,进而睿智地解决问题在大数据时代,我们并不缺少数据,缺少的是利用数据分析的思维和工具去解决实际问题的能力。
数据化分析是运用恰当的方法和工具,对数据进行科学、有效的分析,从而提出有理有据、具有可操作性的建议,以解决现实中的难题。
本书主要介绍了数据分析的9 种思维、7 种工具、学习方法、基本方法、展现方法、制作数据分析报告的方法,以及数据分析的思维模型。
本书适合所有对数据分析感兴趣的读者阅读,特别是在工作或生活中需要经常跟数据接触的人,如数据分析师、产品经理、运营人员、管理人员、财务人员等。
11
▊《商业策略数据分析》
CDA 数据科学研究院 著
作为CDA LEVEL Ⅱ考试教材,打破传统的知识整合模式,从EDIT(探索、诊断、指导和工具)数字化工作模型的角度进行讲解本书在介绍知识概念的同时,还讲解了在进行商业策略数据分析时应遵循的整体思维和思考方式,以达到业务宏观分析与用户微观洞察相结合、使用科学的方式进行数据分析的教学目标。
本书分为六部分,分别讲解数据科学基础与EDIT 数字化工作模型、数据处理与可视化、根因分析、业务优化,以及数据治理与数据模型管理。其中,第一部分就是第1 章的内容,第二部分包含第2 章和第3 章,第三部分包含第4~8 章,第四部分包含第9~11 章,第部分包含第12 章和第13 章,每章分别针对当前部分的问题进行分析与处理。第六部分是第14章,是案例章节。
12
▊《KNIME视觉化数据分析》
雒玉玺 等 著
KNIME无需编码,即可构建分析工作流,好用快捷的数据分析建模助手本书与读者一同探讨和思考数据分析的基本概念、需求、方案等问题,并以 KNIME 为工具,展示 数据分析的具体流程。
本书对 KNIME 中的众多节点进行了介绍,对各节点的难度和重要性进行了标记,以便新手更快地 学习,对节点的覆盖性说明和一些高级内容,会让读者更深入地了解和使用KNIME。对所有日常有数据分析需求的读者来说,本书能帮助其轻松应对大部分常见的数据分析问题,是一本 不可多得的 KNIME 使用参考书。按照当今的流行术语来说,KNIME 是一款通用型的低代码(low code)数据分析软件,也就是 说,它的主要操作方式通过"拖拉曳”就能完成。本书适合所有日常有数据分析需求的读者,能帮助其轻松应对大部分常见的数据分析问题。
13
▊《对比Excel,轻松学习Python统计分析》
张俊红 著
本书是“对比Excel”的第4本书,全书依旧突出对比学习的特点,通过对比 Excel 的方式来讲解如何利用 Python 学习统计学知识,即统计分析。本书的主线是围绕统计学的理论知识展开的,层层递进,依次为描述性分析、概率和概率分布、抽样推 断与参数估计、假设检验、方差分析、卡方分析、回归模型、相关性分析、时间序列。每个理 论知识又由核心的 3 个部分组成:该理论知识在数据分析中的应用、理论知识讲解、Excel 和 Python 工具的实现,让大家学完本书以后既学到了理论知识,也知道如何将理论知识在数据分 析中应用,还知道如何用 Excel 和 Python 去实现。
14
▊《Power Query实战:Excel智能化数据清洗神器应用精讲》
陈平 著
商务智能数据清洗数据分析利器。Excel数据整理自动化,Excel用户值得掌握的工具本书从Power Query 中M 语言的基础语法讲起,从清洗各种类型数据逐步深入到实现与外部AI 功能对接,每一章基本都配有项目实战案例,突出了函数的使用方法拆解了计算过程,让读者不仅可以系统地学习编程的相关知识,还能够对Power Query 应用开发有更加深入的理解。
本书从Power Query 的M 语言的基础语法讲起,从清洗各种类型数据逐步深入到实现与外部AI 功能对接,每一章基本上都配有项目实战案例,突出了函数的使用方法,拆解了计算过程,让读者不仅可以系统地学习编程的相关知识,还能够对Power Query 应用开发有更加深入的理解。
本书从基础入手,通过丰富的案例对函数的计算过程进行详细解释,不仅适合入门读者和进阶读者阅读,也适合经常使用Excel 的办公人员阅读。另外,本书还适合作为相关培训机构的教材。
15
▊《游戏数据分析:从方法到实践》
数数科技分析师团队 著
剖析多个数据驱动增长的典型案例,应用游戏数据分析方法打造爆款游戏本书由数数科技分析师团队撰写。基于数数科技成立以来服务上千家游戏企业、近万个游戏项目的经验,作者介绍了游戏行业的数据分析现状,解读了数据驱动增长的典型案例,阐明了如何建设数据分析体系才能给游戏企业带来商业价值,希望为游戏行业的运营、数据分析、策划等岗位从业者提供从方法到实践的指导,驱动游戏业务增长。
16
▊《数据运营之路:掘金数据化时代(升级版)》
张明明 译
15年数据行业实战经验总结数字化转型实用操作手册从传统企业到互联网,聚焦让数据产生商业价值,搭建数据运营体系,快速解决业务问题18位企业高管及行业专家力荐随着数字新时代的崛起,每个企业都走到了数字化转型的十字路口,企业该如何选择?该如何迈出数字化转型的第一步?面对多变、不确定、复杂且模糊的市场环境,企业该如何抓住数字时代的创新机会,走上坚定的转型之路?
本书在上一版的基础上,借由笔者亲历的企业数字化转型项目,分析了企业数字化转型失败的原因,并首次提出企业数字化转型的成功路径,以真实案例助力企业数字化转型成功。
17
▊《数据血缘:理论与业务实践》
Irina Steenbeek 著
王琤,车春雷 译
数据管理知识体系的重要一环,涵盖数据血缘的定义和模型、主要应用领域及最佳实践案例,填补数据血缘领域空白,全彩印刷本书共分为四篇。前三篇分别对应数据血缘的理论、实现和应用:第一篇阐明数据血缘的概念,主要介绍有关数据血缘概念的综合知识;第二篇介绍如何实现数据血缘,包括一些关于实现数据血缘的可行性见解和建议;第三篇介绍如何使用数据血缘,利用数据血缘结果实现不同的业务目的。第四篇是关于“构建数据血缘业务案例”的研究,介绍如何将数据血缘落地到业务案例中。
本书主要面向数据开发人员和数据管理人员,用于针对数据血缘及其应用领域拓宽思路。本书也适合具有技术背景的数据业务人员参考阅读,便于更好地理解业务需求和数据血缘需求。