数据分析应用领域-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析应用领域的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析应用领域的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析师权利和义务
2. 自学数据分析需要看哪些书？

数据分析师权利和义务

1. 数据分析师拥有一定的权利和义务。
2. 数据分析师的权利包括：拥有对数据进行分析和解读的权力，可以根据分析结果提出建议和决策，以及享有对数据保密和隐私的权利。
数据分析师的义务包括：遵守数据保***律法规，确保数据的安全性和可靠性，保护数据的隐私权，以及提供准确和可信的分析结果。
3. 此外，数据分析师还应该不断学习和更新自己的知识和技能，以适应不断变化的数据分析领域，同时也应该积极与团队合作，与其他相关岗位进行沟通和协作，以实现更好的数据分析效果和业务价值。

负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对用户的行为进行分析了解用户的需求；

2、参与业务部门临时数据分析需求的调研、分析及实现；

3、参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估；

4、整理编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中隐含的变化和问题，为业务发展提供决策支持；

5、对产品部门下的运营，产品，研发，市场销售等各方面的数据分析，处理和研究的工作需求

自学数据分析需要看哪些书？

一定要问问自己，自己是否适合数据分析

数据分析是当下十分火爆的岗位，被各种自媒体称为低门槛，高工资的岗位，但我想说的是真正的数据分析师绝非你所想象的那样只会python或者是SQL，更重要的是对业务的思考与剖析。

那么自学数据分析的时候，最重要的也是最基本的当属SQL语句了，这里为你推荐一本书，作为数据分析师可能你不需要完成对SQL的维护与开发，但也要会最基本的增删改查和跨表查询。

然后就是必要的技能，统计分析了，这里可以去大学生mooc上看录播课，老师的讲解比较细致并且有详细的知识点和课后问题，很适合恶补自己的统计学知识。

当你有了一定的统计学基础并且熟悉了SQL语句后，这时候你可以尝试学习一些工具了，为你的数据分析先铺好路，可以从Python入手，学习成本很低，这里推荐一本书：

这本书也是我经常看的一本书，难度比较低内容十分丰富，很适合学习基础知识。

当你掌握这些技能的时候，你已经可以做一名数据分析助理了，后面你还需要更多的时间去沉淀，学习更多知识，需要掌握更多的数据分析模型、数据分析思维、业务能力、建模能力....

最后祝早日踏进理想行业，从事理想工作。

数据分析要看的书籍，我推荐一些我觉得还不错的。大家可以先看电子版，或者去图书馆借阅，然后再选择是否需要购买。我按照数据分析需要学的东西来列举——Excel、SQL、Python、统计学、机器学习。

Excel作为常见的办公软件，拥有大量函数和公式，可以进行数据处理和图表输出。不需要编程基础，其他经常与数据接触的岗位，也建议学习。

《Excel函数与图表应用实例解析》，赛贝尔资讯，清华大学出版社：包含了Excel函数公式及其运用，非常适合入门；

《左手数据，右手图表》，徐军泰，机械工业出版社：包含Excel函数公式和动态图表两部分，相比前一本书内容更深入一些。

MySQL是世界上最受欢迎的开源数据库，很多中小企业甚至世界知名企业都有用到。所以学习数据库知识，我会推荐学习MySQL。

《MySQL必知必会》，[英] Ben Forta，人民邮电出版社：这本书比较系统性地讲述了我们学MySQL应该要掌握的知识，适合零基础的人。

如果非数据分析岗，只是为了满足其它岗位的少量数据处理需求，看上面三本书就够了。如果需要在数分岗位上精益下去，下面的这些内容不得不学。

Python是目前最受数据科学家青睐的预言，它拥有丰富的生态系统和强大的交互性，以及快速的开发周期。对于程序员来说，Python小菜一碟，但对于没有编程基础的人来说，学起来还是有难度的。做数据分析，只需要掌握Python的NumPy、Pandas、Matplotlib、Sklearn这四个库，就行了。如果岗位要求需要获取外部数据，再学一个爬虫知识即可。

《Python基础教程》，Magnus Lie Hetland，人民邮电出版社：这本书内容包括语法介绍和一些小项目的演示，真的是基础教程，适合入门；

《利用python进行数据分析》，Wes McKinney，机械工业出版社：这本书重点讲了Pandas库，少量涉及NumPy和Matplotlib，比较经典的书；

《Python数据科学手册》，Jake VanderPlas，人民邮电出版社：可以看作是前一本书的进阶书籍，介绍了数据分析的主要库，偏数据清洗。

以上属于数据分析的工具篇书籍，要想成为数据分析师，最重要的还是具备数据分析思维，和掌握统计学、机器学习相关知识。

《统计学》，贾俊平，中国人民大学出版社：偏数理统计知识，可以快速帮助初学者理解统计学的基本原理框架；

《Statistical Inference》，George Casella / Roger L. Berger，Duxbury Press：本书包括概率和统计两部分的内容；

《统计学习方法》，李航，清华大学出版社：讲了机器学习的10个算法，比较全面，适合学习总结；

《非线性时间序列》，范剑青，科学出版社发行部：难度比较大的一本书，非常有启发意义；

《The Elements of Statistical Learning》，T. Hastie / R. Tibshirani / J. H. Friedman，Springer：机器学习非常好的书籍，对读者的专业素质要求较高。

最后，再啰嗦一下。入门建议先看***，进阶看书+刷题+***，高阶看书+论文+小项目，最后可以接项目+参赛（数分之路已被我安排妥妥贴贴~~~）。

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我经常更新一些数据分析相关的文章内容，感兴趣的可以看我主页~

到此，以上就是小编对于数据分析应用领域的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析应用领域的2点解答对大家有用。