数据分析书籍推荐-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析书籍推荐的问题，于是小编就整理了3个相关介绍数据分析书籍推荐的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析师用哪个数据库比较好？
2. 用大数据分析彩票可以吗？
3. 那些专门玩竞彩，对各种数据分析的头头是道的，是不是都能盈利？

数据分析师用哪个数据库比较好？

作为一个数据分析师来回答一下：

我做这行两年多了，刚开始的时候用的多是MySQL数据库，当然，Oracle数据库也会用到，尤其是在金融行业或者国企都用Oracle，一般的公司使用MySQL数据库，可能是因为MySQL数据库免费吧。另外，在一家互联网公司，我遇到了mongodb，目前一些新兴的互联网公司使用nosql的也比较多，这个当时是现学现卖的。作为一个数据分析师，可能对数据库的使用一般是存取数据，至于更高级别的优化、事务之类的，一般是使用不到的，有专门的数据库人员，我们只要用好数据库就好。

说道数据分析或者数据挖掘，除了数据库来存取数据，我们还需要处理数据的工具，最趁手的当然是python了。Python结合数据库是日常的code，Python也提供了齐备的工具，针对MySQL的有pymysql库，和oracle结合有cx_Oracle库，和mongodb结合有pymongo库，另外当然少不了我们的数据分析利器pandas库了，提供了read_sql函数，支持各种数据库，直接读取成DataFrame的数据格式，十分的方便。

总结一下就是：其实遇到的大多数都是MySQL，oracle也有，这两种都是sql语句，差别不大，只要掌握sql语句，这两个数据库问题都不大，mongodb是新兴的非关系数据库，语句也不是很复杂，之间上手工作也是无压力的。结合Python中的pandas使用，让你很溜的处理数据，数据分析也就得心应手了，小case了。

小数据使用工具：excel（优秀的制图) / oracle、mysql （数据存储）/ python（数据处理）

大数据使用工具：HDFS、hive（数据存储） / python（数据挖掘）

针对你提的问题，建议如下：

ACCESS数据库，拖拽操作，建议单独使用，工作这么多年，很少见到使用Python调用ASSCESS数据的。

如果只是数据分析，***用mysql 结合 Python比较合适，因为mysql是开源的，免费，千万级的数据处理没问题。ORACLE是收费，现在国内的公司在去ORALCE，因此不建议。

这的看你需要分析的数据有多大了，M级随便哪个库，G级oracle或sql server, T级估计就的上hbase之类了，数据再大就麻烦了，如果你仅仅是分析有多少条，上面的请忽略。

数据分析OLAP，是一个很宽泛的概念。题主既然问的是数据分析师用的数据库，这个很难去确定使用哪种固定的数据库，不同领域一般侧重性质不同的，跟数据本身的数量级也有一些关系。

大体上来说，中小企业数据普遍在TB以下，更多是使用关系型数据库mysql，sqlserver，oracle,pgsql等做一些分析，结合一些MPP类数据库比如clickhouse，impala，mariadb columnstore基本上能达到期需求。

上述的都是属于通过标准的SQL进行分析的，如果有特殊非结构化数据分析需求，可以考虑先进行结构化转换，或者使用hdoop，spark等进行处理。

python对上述提及的数据库都有支持，Access是比较初级的本地数据库，处理能力也比较初级。

希望对你有帮助。

数据分析师用哪个数据库比较好？

感觉这个问题有点偏离数据分析师的工作职责

日常数据分析师用的最多的还是word软件尤其ppt、excel，数据存储处理可以结合access用。数据库目前一般公司用mysql的还是比较多，免费 轻量级的，还有比较多的现在也在用pg(postgresql)。

其次分析师是用一些专业的分析软件spss，获取数据 自助分析 用的 BI软件平台 向：tableau、dc等。

其实个人想强调的是 分析师 60%的时间可能会花在数据的获取、处理和准备上，所以必然会用到sql，个人觉得 对于分析师 与其去了解数据库，不如好好去学下sql，因为sql是标准化的数据查询语言，所有的关系型数据库包括一些开源的数据库甚至各公司内部的数据平台 都对它 有良好的支持，兼容。

最后对于第三方的一些数据收集 或者一些跨平台的数据处理，包括一些分析 可以用python，python上手简单。

推荐一个网站学习这些内容：菜鸟教程。runoob***

用大数据分析***可以吗？

用计算机系统***计算分析是没问题的，数据只能是公开的，核心是公式、计算方法。计算机系统可以大大节省人工选号的时间，而且效率很高，准确性则不错。但是要用的好，该需要人工做最后的决定。

系统分析做到10中4，可以不？

我认为可以利用大数据来分析***。只是如何建模来进行大数据分析才是重点。***无规律这是肯定的，所以建模的思路和方向就应以无规律做为基础。所谓无规律就是无任何公式可引入建模当中，所以我认为此时需要的基础建模方式就是将0~9进行模块化，并且是若干个模块，然后固定下来。其后在模块化的基础上再进行非定义模块结构建模，如此往复即形成分析软件。此软件对CPU要求稍高一些，要不容易死机。一般来说此软件完成后，排五分析用时为5小时左右，***、***需用时24小时左右，***为8小时左右。所分析出的结果也非单注号码，而是三千~十万注这个区间内，并且也不会期期命中，但相比较而言准确率也是相当高的。建模后的大数据输入相当苦累，并且还要在数百万级的数字当中进行比对，这个时间是相当漫长的一般人也坚持不下来。***游戏是一类非高智商游戏，概率统计论只做指导意见，几千万的组合方式也非考滤的重点，所有的客观数据也只是借鉴而非依赖，别让几千万分之一的中奖率把你唬住，做好大数据的归纳你就会发现不一样的***游戏世界。

那些专门玩***，对各种数据分析的头头是道的，是不是都能盈利？

这题必须我这种人来答啊。

首先声明，本人对数字彩一窍不通，***都是机选10注，最高中过***三等奖。

不过对***、***还是有些心得。

***（含***）是有具体***标的的***，只要细心研究比赛资料，综合球队资料、人员近况等各方面信息，对***命中率的提升是有显著作用的，这点不用去怀疑。

但是分析是***事，***是另***事。

首先，***要有平常心。不要把******当作发家致富的事情，这个可能性是很低的，低到可以忽略不计。买***，是为兴趣，是为自己的足球去生活添彩。根据自身经济条件，适量***，是第一原则。

第二，***要保持好节奏。不是所有的比赛都适合***，也不是每一天、时时刻刻都有合适的场次出现，一定要耐得住寂寞，忍得住手痒。即便出来机会了，也要告诉自己，这不是***，不要企图一把***吃肥，要知道足球世界冷门是常有的事。今***马还是给莱加内斯了，***主胜的就该上天台了。

第三，***要灵活应变。还是以***今天这场国王杯为例，***赢球似乎还是挺容易，多数人不会料着大冷。但是***让球胜平负呢？***状态不佳、全替补作战，输盘再正常不过。不要死盯着***一个角度，要灵活应对。

第四，就是要相信勤能补拙，多看比赛看分析数据，百益而无一害，对自己理解足球、理解***都是有益的。******一定要做***，一年均占注投超200-300场比赛，还是能少赚一点的。

到此，以上就是小编对于数据分析书籍推荐的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析书籍推荐的3点解答对大家有用。