数据分析规划-{下拉词
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析规划的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析规划的解答，让我们一起...
文章目录
[+]
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析的书的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析的书的解答，让我们一起看看吧。
（图片来源网络，侵删）
数据逻辑的书？
《数据分析思维: 分析方法和业务知识》 豆瓣评分8.2分 作者:猴子 出版社:清华大学出版社 推荐理由:在数据分析领域对小白非常友好的一本书,使用通俗易懂的语言和案例对数据分析思维的
数据分析有哪些书籍和工具可以推荐？
我是一个普通的电商运营，因此我推荐的书最多只是适合普通电商运营的日常需求，我推荐的也必是我阅读过的，我认为对我工作有用的。下面是我推荐的书，也是我阅读时的笔记：
刚在做《从1开始：数据分析师成长之路》这本书，作者是张旭东。
1.好的作者写的书籍，总是能够把一门技能、一种思维由浅入深地娓娓道来，并且这过程有哪些注意的点，在实践过程中会出现什么问题，都能够一一说明，这才是有丰富实践经验的作者，这才是真正有无与伦比的作者！
拆线图反映变化趋势；
饼状图反映组成成分；
柱状图反映数值大小；
散点图反映数据集中度；
面积图反映数据累积情况。
并针对现实场景进行了一一举例。
这虽然是对图表简单的描述，也正是这么基础的描述，你能感受到作者是经过多少实践、也大概率是在不断教导新人的过程中总结出来的经验，而绝对不是东拼西凑成书的。
另一个例子是论述数据需求处理时，作者给出的流程是：
需求方（提需求）——分析师（确认需求的目的）——目标数据拆分——提供数据——效果追踪。
这是简单的流程，作者分别对每一步进行说明，并且对第一步需要用到的实用技巧也提点出来了，比如目标数据可以如何拆分：可以从属性、行为这两个维度，
属性：地域、年龄、性别、星座......
同一属性、不同行为描述概括，比如了解某一年龄阶段的一系列行为；
不同属性、同一行为的对***析，比如不同城市的收藏加购数据对比。
还是简单的论述，但却是思路清晰，内容实用，让我马上对自己日常工作的数据分析有了条理和清晰的思路！
这才是实战的作者，实践经验丰富的作者知道读者们需要什么，因为这就是他每天在做的事情。
2.在本书的前面作者也对数字、数据、数学、统计学以及平均值、方差等基本概念做了简单的说明，对常用逻辑思维也有例举，算是对小白的普及引导，对于一个日后将成为专业的运营管理人员来说，无疑能够增加不少认识；当然别的书籍也会有这样的描述，本书作者好的地方就在于其简单明了地说明，也有些简单的例子，让人看了就懂、理解，不会觉得枯燥， 最重要的，不会让读书觉得作者在凑字数！说一些大话、空话！在我经历了那么多各种东拼西凑、重复啰嗦凑字数的烂书之后，发现能够这样简单明了把事情向读者说得清楚的书(和作者)是多么难得。
3.作者说到数据分析的逻辑时，并没有一一列举常见的一些数据分析逻辑，可能不是作者想要论述的或作者平时常用的经验，但我习惯性地在笔记本写下：常见的数据分析逻辑有哪些？然后自己想到什么就一一先写下来，并且举例子，比如我写下其中一个逻辑是：结论——论据＋论述——结论，大概是总分总的模式，然后我举的例子是最近我觉得抖音直播是会很快过时的一种带货方式(这是我的结论或判断)，然后自己写出几个论据(理由)。这是我习惯的一种笔记方式，后续复习笔记时我想到什么，可以继续补充发挥，以积累这方面的知识。
4.书中有一句话戳中了我的痛点：许多人为了学习一门技能，先后购买了许多书和教程……不断与人交流学习……经过一番折腾后却发现收效甚微，到头来才发现没有基于应用场景的学习只能停留在皮毛阶段……。简单来说就是学习要理论与实际先结合，但这耳熟能详的道理却往往被我们忽略，不少人都在走这样的弯路，最终落得个草草收场，认为学习真的是太难了，不是一般人能做的事情！我前几年一直在走这样的弯路啊！另外即使明白这个道理也养成了习惯，习惯基于应用场景的学习以保重高效，但有些技能的应用场景本身就很少甚至你没有机会接触应用场景，那也很难高效学习，比如管理学、领导力、人际关系这些学问。
总的来说这本书带给我的启发是不少的，这是我阅读过的最好的数据分析的书了，带给我的更多的是认知上的提升。另外之前看过的数据分析相关的书中也不错的有《谁说菜鸟不会数据分析》《你早该这么玩excel》，这两本书就偏向于具体的数据处理技能，更工具性。
数据分析工具推荐JVS-数据智仓，它支持多种层级、多个场景的市场，支持权限控制、开放引用；可以让数据分析形成持续化的独立结果，即便复杂的数据分析，也不能影响生产环境的使用。
部分功能已经开源，JVS开源地址：***s://gitee***/software-minister，在线demo：frame.bctools.cn
数据自动抽取
可视化流程处理数据，
筛选节点：
汇总节点：
数据衍生：
横向连接
字段设置：
追加合并：
多种数据应用
大屏、图表、报告、API
看到大家都推荐了不少的数据分析类书单，那我就分享一些工具吧！
以下排名顺序与优劣无关哦~
1、数据观（数据源多，数据处理和交互分析很强大）
2、图表秀--***图表制作工具,数据可视化工具
3、ECharts（需要懂代码）
4、图表网－在线生成统计图表制作直方图折线图饼图扇形图统计图形（效果略 low）
5、百度 · 图说（基于echarts的产品 功能较为单一 当然也可以称为专注）
6、首页 | 文图（偏infographic，数据还靠在线编辑呢）
到此，以上就是小编对于数据分析的书的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析的书的2点解答对大家有用。
[免责声明]本文来源于网络，不代表本站立场，如转载内容涉及版权等问题，请联系邮箱:83115484@qq.com，我们会予以删除相关文章，保证您的权利。
