这里只有一本推荐因为刚刚看了上面一本还没看全……数据分析老师必读书目:数据可视化方面的书不多。市场上大多以编程为主，新手和设计的教程很少。如果你只是知道图表，看Excel的书籍也是有用的。内容非常丰富，涉及可视化的方方面面，包括更多的编程语言和设计软件:Python JS R Excel。作者还有另一本书《数据之美》。
4、大数据新手入门的课程和 书籍有什么 推荐?目前大数据的技术体系已经非常庞大。新手要根据自己的发展规划制定学习计划，大数据的入门方式也要结合自己的知识库。对于想进入IT互联网行业从事大数据开发岗位的同学来说，大数据的入门可以从编程语言开始，然后学习大数据平台的知识，再结合大数据平台完成场景开发实践。在编程语言的选择上，可以重点考虑Java语言。相对于其他编程语言，目前Java岗位对人才的需求比较大。
5、在 数据分析,挖掘方面,有哪些好书值得 推荐建议先从统计学书籍入手，比如统计精要，再看看一些算法数，比如微积分，概率论。之后要看一些模型，比如《数据挖掘精要》，必要的话也要看《数据库基础》之类的书。有三个入门级别:入门级别:通俗易懂数据分析啤酒和尿布数据之美数据分析:ScipyandNumpythonForData Analyzer IsbadataHandbook初级:集体智能编程机器学习无为构建机器学习系统withPython数据挖掘机器简介LearningforHacke Rs专业级别:信息检索入门tosemisupservicelearningtorank vallearningrank信息检索和自然语言处理。
6、有没有适合自学 数据分析的书 推荐第一类:理论类。理论层面书籍《大数据时代》《数据之巅》等。第二类:技术。技术层面书籍，比如Hadoop技术内幕系列。这类书籍主要是指系统技术，构建大数据系统时系统是如何工作的，各系统组件的设计目标、框架结构、适用场景、工作原理、运行机制、实现功能等等。这种书籍适合IT系统部门和开发部门的技术人员。
第三类:应用类。在应用层面，书籍，比如数据挖掘技术，数据分析，基于SPSS等等。这类书籍主要是指应用技术类，告诉你如何应用工具和方法，从海量数据中提取有用的信息，解决现实的业务问题。这种书籍适合业务部门、营销部门以及与业务结合紧密的人。他们更注重解决业务问题，围绕业务问题构建分析和解决方案。
7、提高 数据分析能力必读 书籍 推荐Introduction数据分析班主领进门，亲力亲为。以下两本书是入门数据分析必读书籍，也考验你是不是真的喜欢数据分析。从0到1:“简单解释数据分析”为什么？借用一位读者的评论，“我的猫都喜欢这本书！”内容介绍以类似“张辉小说”的生动形式向读者生动展示了数据分析人事应该知道的过硬技术；正文之后介绍了三个附录数据分析 10 top priorities、R tools和ToolPak tools，既充分展示了目标知识，又为读者进一步学习搭建了桥梁。
忘掉你的烦恼，这本书与现实世界紧密互动，让你不再只有枯燥的理论，还有简化的知识和复杂的概念。经典的小黄书:谁说菜鸟不行数据分析是一本非常好的书，但是看完之后真的一文不值，导读:很多人对数据分析望而却步，害怕门槛太高进不去数据分析。《谁说菜鸟不行数据分析》力求把数据分析写得像小说一样通俗易懂，让读者在无形中学会数据分析。
