只要学会数据思维，数据分析任你摆布 只要有想法肯动脑，有无基础皆可学会 只要懂得指标设计，项目落地信手捏来
透彻讲解Excel、SQL、Tableau、Python四项数据分析必会工具，数据分析工作者的案头工具书。 系统介绍数据分析的策略、方法（数据分析之道）；实例讲解引导、快速掌握数据分析工具（数据分析之术）；免费提供书中涉及的全部数据集文件、数据库源文件、程序代码（1GB）。 非常实用的数据分析学习用书。
在大数据和人工智能的浪潮下，企业对数据分析师的需求与日俱增，要求也越来越高。本书犹如一本行动指南，将数据分析师面试与工作内容紧密结合，理论与实战兼顾。从数据到算法、从业务到创新，帮助读者造一专多能的数据分析技能树，对想要从事数据分析工作的人员而言是一份不可多得的资料。
介绍了当前*热门的基于浏览器的数据可视化库D3，它可以把数据加载到网页中并给予数据生产各种图表。要看懂这本书，之前有没有编程经验不太重要。也许你写过程序，也听说过JavaScript语言的各种传闻，那你可以从D3和数据可视化入手，，跟JavaScript**次亲密接触。
面对庞杂的大数据，可视化提供了良好的解读角度与方法，是大数据分析与应用的利器。 本书全面、细致地梳理了可视化的历史，理论，工具与应用案例，旁征博引，图文并茂，内容翔实丰富，专业严谨，是了解可视化知识的不二之选，也特别值得相关从业人员作为案头参考书备存。 本书选十二五国家重图书出版规划项目“大数据丛书”，并获得该领域著名学术带头人之一马匡六教授，石教英教授的专序推荐。 本书同时配备了在线资料提供与更新服务，读者可以随时与作者互动，深探讨。
信息和网络技术的高速发展使得大数据成为当前学术界和工业界的研究热，数据爆炸式的增长给人类社会带来了前所未有的机遇与挑战。一方面，基于大数据的处理、分析和共享等技术可以提高企业经济和社会效益。另一方面，隐私已经成为大数据应用领域亟待解决的重要问题。在大数据时代，如何做到获取和利用数据与个人隐私安全的平衡，已然成为当下亟需解决的一个时代命题。
分析和总结了工业大数据应用过程中的做法和经验，为实践提供指导。
《*、天猫电商数据分析与挖掘实战（第2版）》第1版获得了很多读者的认可，甚至有不少高校将其改编成了教程，但《*、天猫电商数据分析与挖掘实战（第2版）》依旧有许多不足之处，比如对于运营模块内容较少而且不够深，特别是数据挖掘套件的安装和部署难倒了许多读者。 《*、天猫电商数据分析与挖掘实战（第2版）》第2版为了跟上时代的变化和解决软件部署烦琐的问题，首先将线下的数据平台改成新平台，或是用其他平台替代；其次是对于软件方面的升级，将 SQL Server 的挖掘套件换成了SmartMining 个人版，部分章节使用了 Excel 2016 版本，用 Power Pivot 实现数据建模，用PowerQuery 提升数据清洗的能力。
本书围绕股票挖掘，所构建的知识体系非常全面完善。在技术上，不仅包含了数据挖掘中常见的方法，如匹配方法、关联分析、分类、聚类、预测、时间序列分析等，还包括自然语言处理方法、深度学习方法、舆情分析方法、行为金融学心理学等方法。在数据应用上，不仅包含了对场内每笔成交数据的分析，还包括财务数据、新闻数据、股吧论坛、机构研报、用户行为等方面的分析。
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《数据分析实践：专业知识和职场技巧》适合初级、中级数据分析师阅读，也适合在工作中需要应用数据分析解决问题的职场人参考。
《穿越数据的迷宫：数据管理执行指南》一书是DAMA（国际数据管理协会）强烈推荐的关于数据管理和数据治理的重要书籍，也是《DAMA数据管理知识体系指南（原书第2版）》（ DAMA DMBOK2 ）认证培训配套教材。该书重从管理层的角度阐述为什么数据管理很重要，数据管理包括了哪些内容，以及如何行数据管理，从而帮助管理层在了解数据管理的过程中不致迷失在技术术语的迷宫之中。
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