数据分析教材-{下拉词

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

1. 关于股票量价分析的书，哪本比较好看？
2. 做数据分析需要学什么？

关于股票量价分析的书，哪本比较好看？

1.入门不要看杂七杂八的东西，就看证券从业资格考试教材5本，主要看《证券市场基础知识》、《证券交易》、《证券投资分析》，这三本读过一遍，市面上80%的证券书可以无视。

炒股的几本值得深度书籍，介绍给大家吧。

1.《股票大作手回忆录》、《股票大作手操盘术》这两本书一起看，才能看透主人公杰西.利弗莫尔这个人，第一本写的他的故事，第二部侧重讲他的交易方法。建议结合看，才能深入了解。

2.《日本蜡烛图技术》专门解析k线图组合意义，技术分析方法。这本书看似基础，实则需要有基础的人才能深入进去，规则反复来回读，才能理解深意！也许某一天，你才知道技术分析的背后面对市场的局限性，你才会明白系统化交易的重要性，理性的运用同样是有代价的，交易原来很简单！

3.《海龟交易法则》这本书可以说是交易系统的鼻祖，推荐这本书，并不是要你按部就班的学习他的那套方法，毕竟几十年前的东西，盈利能力早已开始持续退化，重要的是理解其核心思想，比如轻仓操作、严格止损、不逆势开仓等。

4.《交易心理学》作者村居孝美，根据许多交易者的亲生经历，梳理了一套交易心理原则，该书籍对理论知识，技术分析有深刻认识后观看，对你境界提升有帮助，对你突破瓶颈有帮助！

基础技术书：日本蜡烛图看好后，推荐一本量价分析书，《缠论》！

有些书籍贩子的书不要看，大量出书的作者书籍不要看，很多抄的没有学习价值！学精形成自己的操作体系才是王道！

谢谢***纳！

都是几十年前的东西，很多理论产生在互联网没有大规模普及之前，那个时代交易者交易的手段、速度、便利性远远落后于互联网普及之后，特别是移动互联网普及之后。所 以，在当时人们对于成交量很是关心，但随着时代的发展很多理论已经明显不能再适应当下的形势，量价分析我个人认为意义已经不大，价格分析已成唯一可以分析的标的，成交量数据参才的意义已经不大。

做数据分析需要学什么？

数据分析通俗点说就是为了解决问题的，要么是帮自己解决问题，要么是帮别人解决问题

1、自己解决问题

2、帮助别人解决问题
先看第一种，自己解决问题，如果你的主要工作并非数据分析，而是用数据分析来验证、解答你的问题，那其实主要学好数据分析的方***、基本的统计学、懂excel的基本操作就够了，心情好可以学点python，但基本的工作环境99%用不到，没有excel那种操作的爽感，高级点的大型企业都有自己的数据平台，你只要理解数据与业务流程的关系即可，建立一套自己的分析体系即可，记住你的本职工作，是业务。

第二种，帮助别人解决问题，大致分为3个方向

1、给别人提供报告，这种很常见，这种对数据分析的要求最高，从问题的定义、界定的标准、数据提取、数据分析、数据呈现都要学，包含行业分析、业务模式、分析工具、呈现方式等，偏技术类的重点就是代码+算法，偏业务的就是思维体系+报告撰写能力。

2、给别人提供工具支持，这个很容易想到吧，就是大家常见的数据产品，这类主要是要增加数据的思维方式，比如如何抓取数据，如何设置埋点，同时还要做一些前端交互的设计，如数据呈现的方式、系统设计的业务逻辑、权限和功能板块的规划等，其实就是将被帮助人的需求转化为详细的技术需求，再跪着去求程序员帮你去开发优化。

3、还有一种是夹缝中生存，帮助别人（分析师、产品）解决问题，主要解决数据的清洗、建模、技术支持等，就有了数据工程师，平时主要是数据的ETL、各类表格的制作提取，还有了数据建模工程师，常年倒腾各类数据模型，评估模型，从而定期优化或者做新的模型，想不想数据分析师中的程序员？这类很多干久了都会开始迷茫，自己到底是干啥的？

这类没有给大家罗列具体要学的知识要点和学习方式，这类***太多了，相比大家比我更有办法。

文源：小邓种草

这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下。

首先，从知识体系的角度来看，当前学习数据分析需要学习三大块知识，其一是数学和统计学知识、其二是大数据知识、其三是行业知识。

数学和统计学是数据分析的基础，在大数据时代，要想在数据分析领域走得更远，一定要重视数学和统计学知识的学习。从某种程度上来说，数据分析就是构建在数学和统计学基础之上的，虽然当前有很多数据分析工具和平台可以使用，但是如果脱离数学和统计学知识，数据分析往往很难深入。对于数学基础比较薄弱的人来说，在学习数据分析的过程中，可以同时补学数学知识，包括线性代数和概率论等等。

数据分析是大数据技术体系的重要组成部分，实际上当前的数据分析也是大数据进行数据价值化的主要手段之一，所以当前学习数据分析一定不能脱离大数据技术体系。在大数据平台的支撑下，数据分析可以借助于大数据平台来达到一个更好的分析效果，比如速度提升就非常明显。

从数据分析的手段上来看，当前数据分析主要有两种方式，一种是统计学方式，另一种就是机器学习方式，当前机器学习的数据分析方式受到了广泛的关注，基于机器学习的数据分析未来也有广阔的发展和应用空间。***用机器学习进行数据分析，需要从算法设计开始入手，然后完成算法实现、算法训练、算法验证和算法应用等一系列环节。

最后，对于数据分析的初学者来说，可以从Python开始学起，然后进一步学习数据库、大数据平台和机器学习等内容，大数据平台可以考虑一下Hadoop和Spark。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

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