数据分析参考(数据分析参考文献合集)

常用的数据分析方法有哪些?

数据分析方法主要包括以下几种： 描述性分析：这是最基本的数据分析类型，用于理解数据的性质和结构。它通过计算各种统计指标（如平均值、中位数、众数、频率分布等）来描绘数据集的整体特征，帮助我们了解数据的基本情况。 探索性分析：这种分析方法旨在发现数据中的模式、趋势和异常值。

可视化分析 可视化分析是通过图形、图表或可视化工具来展示数据的一种方法。这种方法能够直观地展示数据的分布、趋势和异常值等，有助于我们更快速地识别数据的特点和问题。常见的可视化工具包括折线图、柱状图、散点图等。

数据分析方法有：逻辑树分析法、多维拆解分析法、PEST分析方法、对***析法、***设检验分析方法。逻辑树分析法 如果分析的目的是为了简化复杂的事情，你可以使用逻辑树分析法。著名的费米问题就是使用逻辑树分析法。这些估算类的问题可以分解成逻辑树，把一个复杂的问题细分为可以具体量化的问题。

数据分析方法包括：对***析法、分组分析法、结构分析法、留存分析法、交叉分析法、漏斗分析法、矩阵分析法、象限分析法、趋势分析法、指标分析法。对***析法 即比较分析法，对数据进行比较以分析数据间的差异，包括静态比较和动态比较。

自学数据分析需要看哪些书的

1、《SQL必知必会》理由：有基础的可以把这本书当作一本字典来使用，遇到问题了，可以查找对应的内容。

2、《数据挖掘》这是一本关于数据挖掘领域的综合概述，本书前版曾被KDnuggets的读者评选为最受欢迎的数据挖掘专著，是一本可读性极佳的教材。

3、《浅显易懂数据分析》数据分析入门首先本。类似于***的生动办法，浅显易懂形象生动地诠释了数据分析的根柢进程，试验办法，最优化办法/***定查验法/贝叶斯核算法/等等办***，让读者可以对剖析概念有个全面的认知。

4、第一大类：理论类。 理论层面的书籍，比如《大数据时代》 、《数据之巅》 。第二大类：技术类。 技术层面的书籍，比如《Hadoop技术内幕》系列。这一类的书籍，主要是指系统技术类，在构建大数据系统时，系统如何运作，各系统组件的设计目标、框架结构、适用场景、工作原理、运作机制、实现功能等等。

5、）入门篇 《深入浅出数据分析》，深入浅出系列，看完这本书，你对数据分析就有了一个大概的认知了。《谁说菜鸟不会数据分析》，两种，小黄书和小蓝书，讲解了一些常见的业务场景以及分析方法，能够让你对职场有一定了解。

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