数据分析的相关书籍汇总_光环大数据培训

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大数据分析与运用培训教材

大数据分析与运用培训教材第1章大数据基础概念 (3)1.1 数据与大数据 (3)1.1.1 数据的概念 (3)1.1.2 大数据的定义 (4)1.2 大数据的特征与价值 (4)1.2.1 大数据的特征 (4)1.2.2 大数据的价值 (4)1.3 大数据应用领域 (4)1.3.1 金融领域 (4)1.3.2 电商领域 (5)1.3.3 医疗领域 (5)1.3.4 智能交通领域 (5)1.3.5 智能制造领域 (5)1.3.6 社交媒体领域 (5)1.3.7 治理领域 (5)第2章大数据技术架构 (5)2.1 分布式计算与存储 (5)2.1.1 分布式计算 (5)2.1.2 分布式存储 (6)2.2 数据采集与预处理 (6)2.2.1 数据采集 (6)2.2.2 数据预处理 (6)2.3 大数据生态系统 (7)第3章数据挖掘与机器学习 (7)3.1 数据挖掘基本概念 (7)3.2 机器学习算法及应用 (8)3.3 深度学习简介 (8)第4章数据可视化与展现 (9)4.1 数据可视化基本原理 (9)4.1.1 数据预处理 (9)4.1.2 选择合适的图表类型 (9)4.1.3 色彩与布局设计 (9)4.1.4 交互性设计 (9)4.2 常用数据可视化工具 (9)4.2.1 Tableau (10)4.2.2 Power BI (10)4.2.3 ECharts (10)4.2.4 Highcharts (10)4.3 数据可视化案例分析 (10)4.3.1 案例一：某电商平台销售数据分析 (10)4.3.2 案例二：某城市交通流量分析 (10)4.3.3 案例三：某企业人力资源分析 (10)4.3.4 案例四：某网站用户行为分析 (10)第5章数据仓库与OLAP (10)5.1 数据仓库概述 (10)5.1.1 数据仓库的定义与特点 (11)5.1.2 数据仓库的发展历程 (11)5.1.3 数据仓库在大数据分析中的应用 (11)5.2 数据仓库的设计与实现 (11)5.2.1 数据仓库架构 (11)5.2.2 数据仓库设计原则 (11)5.2.3 数据仓库实现步骤 (11)5.3 联机分析处理（OLAP） (11)5.3.1 OLAP的定义与特点 (11)5.3.2 OLAP的分类 (12)5.3.3 OLAP的应用场景 (12)第6章大数据分析方法与模型 (12)6.1 描述性分析 (12)6.1.1 数据预处理 (12)6.1.2 统计分析 (12)6.1.3 可视化分析 (12)6.2 预测性分析 (12)6.2.1 机器学习算法 (13)6.2.2 时间序列分析 (13)6.2.3 深度学习模型 (13)6.3 指导性分析 (13)6.3.1 优化模型 (13)6.3.2 决策树分析 (13)6.3.3 关联规则挖掘 (13)第7章行业大数据应用案例 (14)7.1 金融行业大数据应用 (14)7.1.1 信贷风险评估 (14)7.1.2 反洗钱监测 (14)7.1.3 个性化理财推荐 (14)7.2 电商行业大数据应用 (14)7.2.1 用户画像分析 (14)7.2.2 库存管理优化 (14)7.2.3 供应链优化 (14)7.3 医疗行业大数据应用 (14)7.3.1 疾病预测与防控 (14)7.3.2 个性化治疗与健康管理 (15)7.3.3 医疗资源优化配置 (15)第8章大数据安全与隐私保护 (15)8.1 大数据安全挑战 (15)8.2 数据加密与安全存储 (15)8.3 隐私保护技术 (16)第9章大数据项目管理与实施 (16)9.1 项目管理基础 (16)9.1.1 项目管理概述 (16)9.1.2 项目管理生命周期 (16)9.1.3 项目管理知识领域 (17)9.2 大数据项目实施流程 (17)9.2.1 项目启动 (17)9.2.2 项目规划 (17)9.2.3 项目执行 (17)9.2.4 项目监控与控制 (17)9.2.5 项目收尾 (17)9.3 项目风险管理 (17)9.3.1 风险管理概述 (17)9.3.2 风险识别 (17)9.3.3 风险评估与量化 (18)9.3.4 风险应对与监控 (18)第10章大数据未来发展趋势与展望 (18)10.1 新一代大数据技术 (18)10.1.1 分布式存储技术 (18)10.1.2 计算引擎优化 (18)10.1.3 数据处理与分析方法创新 (18)10.1.4 数据安全与隐私保护技术 (18)10.2 人工智能与大数据 (19)10.2.1 人工智能在大数据处理中的应用 (19)10.2.2 大数据驱动的发展 (19)10.2.3 人工智能助力大数据应用创新 (19)10.3 数据驱动的社会变革 (19)10.3.1 治理与公共服务 (19)10.3.2 产业升级与转型 (19)10.3.3 社会科学研究与创新 (19)10.4 大数据产业发展趋势 (19)10.4.1 产业链完善与优化 (20)10.4.2 市场规模持续扩大 (20)10.4.3 产业政策支持力度加大 (20)10.4.4 国际竞争加剧 (20)第1章大数据基础概念1.1 数据与大数据1.1.1 数据的概念数据（Data）是对现实世界事物的抽象描述，是信息的载体。

复旦大数据方法教材

复旦大数据方法教材
复旦大学的大数据方法教材有很多，以下是一些常用的教材：
1. 《大数据导论》：介绍了大数据的基本概念、技术体系和产业生态，以及大数据的应用和发展趋势。

2. 《数据科学导论》：从数据科学的角度介绍了大数据分析的基本概念和方法，包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据挖掘等方面的内容。

3. 《机器学习与大数据分析》：介绍了机器学习的基本原理和方法，以及如何将其应用于大数据分析中。

4. 《Python数据分析与数据挖掘实战》：介绍了Python在数据分析和数
据挖掘方面的应用，包括数据预处理、特征工程、模型选择等方面的内容。

5. 《大数据技术原理与应用》：从技术的角度介绍了大数据处理的核心技术，包括分布式存储、分布式计算、流处理等方面的内容。

这些教材都是复旦大学大数据专业常用的教材，可以作为学习大数据的参考书籍。

数据分析师培训机构推荐的数据分析书籍_光环大数据培训

数据分析师培训机构推荐的数据分析书籍_光环大数据培训数据分析常用方法_光环大数据培训机构，好的开始是成功的一半：小白入门，浅显易懂，快乐学习！l 《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇》l 《谁说菜鸟不会数据分析（工具篇》知名度很高的一套书，适合新手，优点是它和数据分析结合，而不是单纯地学习函数。

学会函数适用的场景和过程比它本身更重要。

l 《深入浅出数据分析》以类似“章回小说”的活泼形式，生动地向读者展现出色的数据分析人员应知应会的技术：数据分析基本步骤、实验方法、优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧。

l 《从1开始：数据分析师成长之路》从简单的制作报表开始和大家一起学习数据分析的五大模块：报表BI系统、异常数据分析、解决数据需求、项目性数据分析以及数据建模，为大家全方位、体系化地呈现数据分析到底是什么。

l 《数源思维：业务导向的数据思维秘籍》通过“问、拆、解、谋”四步，配合完整实例和典故，详解了数源思维如何帮助企业市场、产品、运营等业务管理者建立或提升数据导向的业务问题解决能力，如何帮助战略规划或中高层管理者提升数据导向的战略分析能力。

l 《大数据思维——从掷骰子到纸牌屋》读者不需要任何统计学知识，也没必要掌握复杂的公式与算法，在通俗易懂的案例介绍和娓娓道来中就可以轻松理解大数据分析的基本模式与方法。

l 《大数据的互联网思维》对互联网思维中主要的几条原则，逐一进行分析，并将其应用到大数据发展中。

给出了大数据产品设计的原则，并提出了改善客户体验的各种方法，在数据可视化方面积累了大量案例。

通过降低大数据的使用门槛，能够让更多的人参与到应用中。

l 《智能大数据SMART准则：数据分析方法、案例和行动纲领》本书从如何使用大数据的角度入手，给出了一套详细且可行的分析框架，以简明扼要的方式教会我们如何从庞杂的数据中生成一个完整的解决方案。

数据分析新手的入门建议_光环大数据培训

数据分析新手的入门建议_光环大数据培训对于很多想要从事互联网数据分析的人来说，一大难点就是如何准备行业知识。

一方面很少有学校设置像“互联网数据分析”这样的专业，即使有的学校有诸如digitalmarketing类似的专业，跟公司做的也还是差别不小。

另一方面还有很多人想从别的行业跳到互联网行业，像Facebookanalyticsdatascientist 就有很大一部分以前是做金融、咨询之类的。

不管是刚毕业的，还是之前从事别的行业想要转到互联网行业的人来说，如果能顺利搞定面试中的案例分析(caseanalysis)，基本就成功了一大半。

以Facebookanalyticsdatascientist的工作要求为例，基本上一半的要求是跟technical相关，例如SQL等，另一半则主要跟产品相关，考察的是产品思维(productsense)和案例分析的能力，此外还有少数的统计、数学、概率等。

面试中产品思维、案例分析相关更是占据半壁江山。

不同行业不同公司要求会很不一样，比如说银行做数据分析、建模会要求SAS/SQL，而互联网行业数据分析只要会SQL就可以了。

再比如说小公司可能会要求还会R/Python什么的，但是稍微中型一点的公司比如说Facebook只需要会SQL就行了。

乍一看有点奇怪，但其实也不奇怪，因为大一点的公司基础设施(infra)做得好，很多事情比如说A/Btest这种都自动化了，不需要专门写代码。

接下来的内容都搞照中型以上互联网公司为例。

数据分析师需要三个方面的能力：技术（编程），数据分析方法，行业知识。

1.技术技术方面就是SQL，20个小时，假设文科生，同时对自己要求高一点，最多80个小时可以搞定了。

按照这个学习SQL教程_w3cschool/sql/default.asp重点需要注意的：where/groupby/orderby/leftjoin/rightjoin/innerjoin/null/notnull/having/distinct/like/union/avg/sum/min/max学完之后再搜索一下"SQLhardestquestions",做做练习。

基于大数据的消费者战略_光环大数据培训

基于大数据的消费者战略_光环大数据培训只要涉及大数据，无论是谁都会注意到与之相关的争论已日益两极化。

一方面，热情倡导大数据价值的人认为，大数据不仅彻底改变了我们的经营方式，而且还从根本上改变了科学和我们实际生活世界的组织方式；而另一方面，怀疑论者认为，大数据的宣传言过其实，它并没有从根本上改变什么东西。

本书关注的是，在营销方面企业该如何利用大数据，并从这方面对两极化的争论提出自己的见解。

本书阐述的是，我们人类理解数据并从中获取意义和生活在数据媒介世界的体验。

虽然书中会不可避免地涉及其他一些方面，但这是本书的核心所在。

本书所阐述的大部分内容也适合非营利组织和政府机构，但为了简化起见，还是把企业作为主要参照对象。

当然，大数据有时不免会被夸大其词。

在这一点上，技术专家通常需要负主要责任。

他们经常会让我们认为，只要把各种人类行为简化成一系列数据点，那么就能够预测未来的大部分活动。

这种人类行为的简化主义观点没有认识到我们生活的世界、居住的微妙生态系统和行为发生的环境条件的复杂性。

简单地利用大数据（指个人数据），意味着营销人员降低了大数据的作用，使之成为组织的战术而不是战略组成部分。

本书要阐述的是，营销人员如何从技术专家那里重新夺回大数据的控制权和如何更多地从战略角度来重审大数据的意义。

这样做势必会使营销职业重焕生机活力。

理解人类行为的数据是营销人员和社会科学家的一项长期有效的技能。

我们开始看到，在大数据领域，他们的很多专业技能可以帮助我们有效理解和解释数据。

当然，新的挑战也日益明显，而这恰恰意味着我们需要用原始的方式来考虑这些问题。

我们能够从数据痕迹中获取很多有价值的东西，但许多分析和解释仍然停留在很基本的行为层面上。

企业力图差异化，但技术削弱了企业在竞争中脱颖而出的能力，而这就创造了一个机会。

人类的行为是复杂的，但大数据提供了理解复杂性的新方式。

复杂性应该是营销人员的朋友，因为复杂性提供了寻求差异化的机会。

光环大数据分享数据狂人必备的10本全球畅销书

光环大数据分享数据狂人必备的10本全球畅销书对于一位数据科学的狂热粉丝而言，可供选择阅读的书籍内容很多，包括大数据、机器学习、数据科学以及数据挖掘等等。

除了这些技术范围内的书籍之外，也有很多工具类和语言类的书籍，比如Hadoop、Spark、Python和R语言等。

关于数据的书籍和专题时常更新，所以只有你掌握了最新的信息才可以让你掌握这个领域内最先进的技术和技能。

幸运的是(或者也可以称之为不幸?)关于数据科学与技术领域的各种专题从来不会缺少响应的书籍，所以你大可放心随便选取。

和数据有关的数据有很多具体的类目，而且每种类目都有很多畅销书列表可供你参考。

实际上我们最近为读者列举了很多书籍列表，比如关于数据挖掘、数据库与大数据、统计学、AI和机器学习以及神经网络。

但是以上这些枚举的列表都是根据Amazon书籍畅销榜的比较狭隘的分类得出的推荐结论，而且没有这些书籍缺少编辑决定权或者没有考虑到内容是否可以免费获取以及是否有电子书的格式。

首先，让我们把一个问题弄清楚：本文的标题有些误导性。

为数据狂人(或者专业人员)推荐的必备书籍列表中的内容比较泛泛，我们向读者推荐的这10种类别的书籍当中，每一种类别的书籍内容都是与付费资源和免费资源有关的畅销书籍。

尽管我们的工作内容涉及到的数据通道数量有限，但是我们通常情况下会想主动去了解比现有数据通道更加庞大的数量，你的初衷可能是为了工作的实践操作也可能是出于兴趣的目的。

所以，一位Hadoop专业人士可能不会对深度学习进行更加专业水准的洞察，他们只不过是对某些专题感兴趣。

这篇文章可以让读者巩固自己的兴趣，并为那些想拓宽个人知识层面的数据狂人提供具体的建议。

需要大家注意的是，这些数据类目所涉及的内容有所重叠，这种情况无法避免。

通常情况下书籍内容所专注的领域决定了他属于哪个类目。

01.数据科学DISCOVERY畅销付费书籍推荐：DataScienceforBusiness《商业数据科学-关于数据挖掘和数据分析思维你需要知道的一切》当你尝试学习新的领域的时候，最常见的难题就是找到一本内容深度正合适的书籍。

数据挖掘与数据分析_光环大数据数据分析培训

数据挖掘与数据分析_光环大数据数据分析培训一、数据挖掘和数据分析概述数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息，二者有很多联系，但是二者的侧重点和实现手法有所区分。

数据挖掘和数据分析的不同之处：1、在应用工具上，数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言；而数据分析更多的是借助现有的分析工具进行。

2、在行业知识方面，数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来；而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。

3、交叉学科方面，数据分析需要结合统计学、营销学、心理学以及金融、政治等方面进行综合分析；数据挖掘更多的是注重技术层面的结合以及数学和计算机的集合数据挖掘和数据分析的相似之处：1、数据挖掘和数据分析都是对数据进行分析、处理等操作进而得到有价值的知识。

2、都需要懂统计学，懂数据处理一些常用的方法，对数据的敏感度比较好。

3、数据挖掘和数据分析的联系越来越紧密，很多数据分析人员开始使用编程工具进行数据分析，如SAS、R、SPSS等。

而数据挖掘人员在结果表达及分析方面也会借助数据分析的手段。

二者的关系的界限变得越来越模糊。

二、数据挖掘1数学预备知识概率论：支撑整个数据挖掘算法和机器学习算法的数学基础，要熟悉常见的一些概率分布。

矩阵论：线性代数中对数据挖掘最有用的部分，还有一些线性空间相关知识也很重要。

信息论：将信息和数学紧密连接在一起并完美的表达的桥梁，需要掌握信息熵、信息增益等相关知识。

统计学：数据分析最早的依赖基础，通常和概率论一起应用，现在的机器学习和数据挖掘很多都是基于统计的，常见的均值、方差、协方差等都要熟练掌握。

2编程基础数据挖掘需要一定的编程基础，因为要实现模型以及数据的处理很多工作都是需要程序来进行的，数据挖掘常用的编程语言如下：SQL：数据库的熟练使用是任何数据挖掘人员必不可少的技能。

C++：有很多的标准模板库以及机器学习模型库进行调用可以方便编程实现。

光环大数据分享统计学经典图书合集

光环大数据分享统计学经典图书合集统计学是一门以概率论为基础的方法论学科，主要通过收集数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。

它在几乎所有学科领域里面都具有重要的应用，从自然科学、社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。

往近了说，想要成为一名数据分析师或已是数据分析师需要提高的，必须掌握最基本的统计基础知识、统计思想；下面给推荐的，是目前市面上有关统计学原理写的相当不错的一些图书，供大家学习参考！！1、《深入浅出统计学》作者：[美]格里菲思（DawnGriffiths）著；李芳译简介：《深入浅出统计学》从应对考试到解决实际问题，无论你是学生还是数据分析师，都能从中受益。

本书涵盖的知识点包括：信息可视化、概率计算、几何分布、二项分布及泊松分布、正态分布、统计抽样、置信区间的构建、假设检验、卡方分布、相关与回归等等，完整涵盖AP考试范围。

本书运用充满互动性的真实世界情节，教给你有关这门学科的所有基础，为这个枯燥的领域带来鲜活的乐趣，不仅让你充分掌握统计学的要义，更会告诉你如何将统计理论应用到日常生活中。

推荐：做技术出身的都知道“O’REILLY出品的深入浅出系列”，以浅显易懂的方式给你讲述技术各个领域的理论。

《深入浅出统计学》秉承深入浅出系列的一贯特色，提供符合直觉的理解方式，让统计理论的学习既有趣又自然。

精彩书评：“《深入浅出统计学》是目前市面上最具娱乐性、最能够抓住读者注意力的统计学研读指南。

透过生动活泼的手法与素材，为这个困难的主题提供最容易被接受的学习方式，贯穿全书的精辟解说让各种程度的学生都能够充分地理解统计学的妙义。

”——阿瑞娜·安德森（ArianaAnderson），加利福尼亚大学洛杉矶分校统计系教师助理及博士生《深入浅出统计学》运用简单的生活实例，提供最符合直觉的理解方式，让统计理论的学习既有趣又自然。

”——迈克尔·普瑞诺（MichaelPrerau），波士顿大学计算神经科学和统计学讲师2、《漫画统计学》作者：（日）高桥信InoueIroha株式会社TREND-PRO著陈刚译简介：有趣的故事情节、时尚的漫画人物造型、细致的内容讲解定能给你留下深刻的印象，让你看过忘不了。

大数据方面的书籍

大数据方面的书籍
大数据是当代信息技术的一大热点领域，越来越多的人开始关注和研究它。

如果您也想进一步了解大数据，掌握相关知识和技能，那么以下这些书籍可能会对您有所帮助：
1.《大数据时代》：这本书是业界著名的大数据专家维克托迈尔舍恩伯格所著，通过深入浅出的方式，介绍了大数据的基本概念、应用场景、技术架构等方面的内容。

2.《Hadoop权威指南》：Hadoop是当前比较流行的大数据处理框架之一，这本书就是一本Hadoop的权威指南，详细介绍了Hadoop的基本原理、架构设计、应用实践等方面的内容。

3.《Spark快速数据处理》：Spark是目前最流行的大数据处理引擎之一，这本书则是一本Spark的实用指南，介绍了Spark的基本原理、API使用、应用案例等方面的内容。

4.《数据挖掘导论》：数据挖掘是大数据领域中的一个重要分支，这本书是一本数据挖掘的导论，介绍了数据挖掘的基本理论、方法、应用等方面的内容。

5.《大数据处理与分析》：这本书是由清华大学计算机系教授张涛主编，介绍了大数据处理和分析的基本概念、技术、工具等方面的内容，适合初学者和从业人员阅读。

当然，以上这些书籍只是大数据领域中的冰山一角，如果您想深入了解大数据，还需要不断学习和实践，才能真正掌握它。

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北京线下数据分析培训哪家好_光环大数据培训

北京线下数据分析培训哪家好_光环大数据培训北京线下数据分析培训哪家好？数据分析正在迅速成为IT的命脉。

大数据、机器学习、深度学习、数据科学——分析大量数据的方法和技术的范围正在迅速扩大。

为了深入了解客户行为、系统性能和新的收益机会，你的数据分析策略将受益于最新的数据分析趋势。

北京线下数据分析培训光环大数据作为线下数据分析培训的机构，认为数据分析师的收入怎么样？哪些因素对于数据分析的薪资影响最大？哪些行业对数据分析人才的需求量最高？我想跳槽，应该选择大公司大平台还是初创的小公司？按我目前的教育程度，工作经验，和掌握的工具和技能，能获得什么样水平的薪资呢？这些数据分析师都可以做的。

下面给大家推荐一些数据分析的书籍，除了北京线下数据分析培训的讲师传授课程以为，这些也是想做好数据分析师的必须了解的。

一、数据分析入门：《HeadFirstDataAnalysis》链接：深入浅出数据分析(豆瓣)电子工业出版社的经典书目系列，从数据分析基本步骤开始、实验方法、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧一一讲到。

图比较多，适合入门。

《HeadFirstStatistics》链接：深入浅出统计学(豆瓣)推荐理由同上，适合入门者的经典教材。

《RinAction-DataAnalysisandGraphicswithR》链接：R语言实战(豆瓣)R是属于GNU 系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，用于统计计算和统计制图。

这本书从实用的统计研究角度逐例分析R在数据处理、模型构建、以及图形操作上的由浅入深的结合，堪称经典。

《数据之魅-基于开源工具的数据分析》链接：数据之魅(豆瓣)作者是华盛顿大学理论物理学博士。

这本书是数据分析的经典之一，包含大量的R语言模拟过程及结果展示，例举了很多数据分析实例和代码。

《数据挖掘-市场营销、销售与客户关系管理领域应用》链接：数据挖掘技术(豆瓣)作者是DataMiners的创办人，有二十多年的营销和客户关系管理结合数据挖掘的经验。

数据分析培训机构常用的数据分析处理软件汇总_光环大数据hadoop培训

数据分析培训机构常用的数据分析处理软件汇总_光环大数据hadoop培训数据分析培训机构，常用的数据分析处理软件汇总。

光环大数据了解到，随着大数据火热的发展，数据分析的岗位也越来越受到重视，我国大数据产业保持健康快速发展势头，不断向制造业等传统产业渗透融合，催生出一大批新产品、新服务、新模式和新业态。

常用的数据分析处理软件汇总：1、TableauTableau是目前市面上较为成功的BI工具。

产品既有针对性，又有普适性。

拖放式界面，操作简单。

数据兼容性强，适用于多种数据文件与数据库，同时也兼容多平台，windows、mac、Online均可使用。

而且重要的一点是免费为用户安排现场培训或按需求进行在线培训。

2、QlikQlikView只需轻轻单击几下，就可以对所有数据源进行合并、搜索、可视化和分析，可在不影响性能的前提下连接到多个数据源;其次视图种类丰富，界面简洁，互动性强，总体来说是一款简单易用的BI产品。

Qlik用户可通过各类可视化效果，将Qlik扩展到任何应用程序中。

另外用户也可以通过使用标准的和最新的网络API，可将可视化效果数据嵌入网站或应用程序。

3、SpotfireSpotfire服务对象是一线工作人员和日常决策人员，其交互界面形象易懂，无需写脚本语言和编写程序就可以对数据进行添加、分离操作。

内置搜索引擎，可以随意查找任意信息。

支持R、S+等统计、挖掘功能;有丰富、开源的R模型。

标记有自身特色，提供了过滤、钻取等功能，多个标记同时还可以实现图形化的集合运算。

4、BDPBDP个人版使用免费，只需导入数据，设定分析维度，即可实时得到图表分析结果。

产品示例和视频教学很细致，交互页面很友好。

每次数据更新，对应的图表也会自动更新，可以免去一些重复分析、制作图表的数据工作。

另外，分享环节也很贴心，数据仪表盘可以一键导出，也可直接生成链接分享给他人或分享到微信、微博等社交平台。

光环大数据培训，讲师都是实战专家，有十几年的软件开发经验和5年以上的实战经验，在业内口碑非常不错。

大数据技术基础比较好的书籍

大数据技术基础比较好的书籍
1.《Hadoop权威指南》：该书详细介绍了Hadoop的相关知识和应用，是Hadoop入门的好教材。

2. 《Spark快速大数据分析》：该书介绍了Spark的相关知识和应用，具有很高的实用性。

3. 《大数据处理：机器学习与数据科学》：该书介绍了大数据处理和机器学习的相关知识，适合初学者和高级用户。

4. 《数据仓库工具箱》：该书详细介绍了数据仓库的相关知识和应用，包括ETL、OLAP、数据挖掘等方面。

5. 《大数据时代》：该书从大数据时代的背景、技术、应用等方面进行了全面的介绍，是了解大数据时代的好入门书籍。

6. 《大数据与云计算技术》：该书介绍了大数据和云计算的相关知识和应用，是了解云计算和大数据的好教材。

7. 《数据挖掘导论》：该书详细介绍了数据挖掘的基础知识和应用，包括分类、聚类、关联规则等方面。

8. 《NoSQL数据库技术与应用》：该书介绍了NoSQL数据库的相关知识和应用，适合想了解和应用NoSQL数据库的用户。

9. 《R语言实战：数据分析与数据挖掘》：该书介绍了R语言的相关知识和应用，适合初学者和高级用户。

10. 《Python数据科学入门》：该书介绍了Python语言的数据科学应用，包括数据分析、数据挖掘等方面，适合初学者和高级用户。

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机器学习经典书籍_深圳光环大数据培训

机器学习经典书籍_深圳光环大数据培训1.《数学之美》作者吴军大家都很熟悉。

以极为通俗的语言讲述了数学在机器学习和自然语言处理等领域的应用。

2.《Programming Collective Intelligence》（《集体智慧编程》）这本书最大的优势就是里面没有理论推导和复杂的数学公式，是很不错的入门书。

目前中文版已经脱销，对于有志于这个领域的人来说，英文的pdf是个不错的选择，因为后面有很多经典书的翻译都较差，只能看英文版，不如从这个入手。

还有，这本书适合于快速看完，因为据评论，看完一些经典的带有数学推导的书后会发现这本书什么都没讲，只是举了很多例子而已。

3.《Algorithms of the Intelligent Web》（《智能web算法》）作者Haralambos Marmanis、Dmitry Babenko。

这本书中的公式比《集体智慧编程》要略多一点，里面的例子多是互联网上的应用，看名字就知道。

不足的地方在于里面的配套代码是 BeanShell而不是python或其他。

总起来说，这本书还是适合初学者，与上一本一样需要快速读完，如果读完上一本的话，这一本可以不必细看代码，了解算法主要思想就行了。

4.《统计学习方法》作者李航，是国内机器学习领域的几个大家之一，曾在MSRA任高级研究员，现在华为诺亚方舟实验室。

书中写了十个算法，每个算法的介绍都很干脆，直接上公式，是彻头彻尾的“干货书”。

每章末尾的参考文献也方便了想深入理解算法的童鞋直接查到经典论文；本书可以与上面两本书互为辅助阅读。

5.《Machine Learning》（《机器学习》）作者Tom Mitchell是CMU的大师，有机器学习和半监督学习的网络课程视频。

这本书是领域内翻译的较好的书籍，讲述的算法也比《统计学习方法》的范围要大很多。

据评论这本书主要在于启发，讲述公式为什么成立而不是推导；不足的地方在于出版年限较早，时效性不如PRML。

云计算与大数据教材

云计算与大数据教材
对于云计算与大数据的教材，推荐以下几本：
1. 《Big Data》：这本书对数据建模、数据层、数据处理需求分析以及数据架构和存储实现问题做了全面介绍，并引入了传统架构的复杂性问题，有助于深入理解大数据理论。

2. 《Hadoop: The Definitive Guide》：作为Hadoop技术框架的入门必读书籍，通过丰富的案例学习来解释Hadoop的幕后机理，阐述Hadoop 如何解决现实生活中的具体问题。

3. 《Learning Spark》：Spark作为大数据处理中的第二代主流框架，这本书是必学的重点。

4. 《数据挖掘》：这本书从数据库角度全面系统地介绍了数据挖掘的概念、方法和技术以及技术研究进展，并重点关注了近年来该领域的重要和最新课题。

5. 《Mining of Massive Datasets》：这本书是在Anand Rajaraman和Jeff Ullman于斯坦福大学教授多年的一门季度课程的材料基础上总结而成的。

此外，还可以阅读《云计算：概念、技术与架构》、《云计算技术应用与实践》等书籍，以更全面地掌握云计算与大数据方面的知识。

如需更多关于云计算和大数据的教材信息，可以登录github、CSDN、知乎等网站查看相关书单和推荐。

大数据相关图书分享_光环大数据培训

大数据相关图书分享_光环大数据培训数据挖掘+数据分析+机器学习+R/Hadoop/Mahout/Storm/Docker/Elasticsearch/Openstack1、互联网大规模数据挖掘与分布式处理作者：JureLeskovec，AnandRajaraman，JeffreyDavidUllman译者：王斌书号：978-7-115-39525-2定价：79页数：388畅销书全新升级，新增影响与同质性、社交媒体推荐和行为分析等超实用内容涵盖解决数据挖掘核心问题所用算法，及实际应用数据挖掘所需知识，理论与实现并重斯坦福大学数据挖掘方向专家JureLeskovec、AnandRajaraman、JeffreyDavidUllman重磅力作2、数据挖掘导论（完整版）作者：JureLeskovec，AnandRajaraman，JeffreyDavidUllman译者：范明范宏建书号：978-7-115-24100-9定价：69页数：480本书全面介绍了数据挖掘的理论和方法，旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。

本书涵盖五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。

除异常检测外，每个主题都包含两章：前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，后面一章较深入地讨论高级概念和算法。

目的是使读者在透彻地理解数据挖掘基础的同时，还能了解更多重要的高级主题。

此外，书中还提供了大量示例、图表和习题。

3、数据科学实战作者：CathyO’Neil，RachelSchutt译者：王群锋冯凌秉书号：978-7-115-38349-5定价：69页数：312英文原版数据挖掘和算法类畅销书，随机模型类No.1谷歌、微软、eBay数据科学家通过实际案例分享算法、方法与模型MIT数学博士后CathyO’Neil，前谷歌高级统计师、哥伦比亚大学讲师RachelSchutt力作4、命令行中的数据科学作者：JeroenJanssens译者：王晓伟刘峰书号：978-7-115-39168-1定价：49页数：188本书讲解众多实用的命令行工具。

大数据相关书籍

1、数据挖掘导论(完整版)作者：（美）陈封能，（美）斯坦巴赫，（美）库玛尔著，范明等译出版社：人民邮电出版社2、大数据:技术与应用实践指南赵刚3、O'Reilly：Hadoop权威指南（第2版）清华大学出版社4、数据挖掘：概念与技术（原书第3版）机械工业出版社 [美] Jiawei Han，等著范明，孟小峰译5、大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理 [美]Anand Rajaraman，[美]Jeffrey David Ullman著王斌译人民邮电出版社6、Hadoop实战（第2版）陆嘉恒著7、数据时代 [英]维克托·迈尔-舍恩伯格，[英]肯尼思·库克耶著盛杨燕，周涛译8、Hadoop技术内幕：深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理蔡斌，陈湘萍著9、Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计与实现原理董西成著10、数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用卢辉著11、分布式云数据中心的建设与管理郑叶来，陈世峻编12、大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战杨传辉著13、数据挖掘技术：应用于市场营销、销售与客户关系管理（第3版） [美] 林那夫（Gordon S. Linoff），[美] 贝里（Michael J.A.Berry）著巢文涵，张小明，王芳译清华大学出版社14、驾驭大数据 [美] Bill Franks著15、企业级数据仓库原理、设计与实践16、移动的帝国，作者: 曾航 / 刘羽 / 陶旭骏出版社: 浙江大学出版社副标题: 日本移动互联网兴衰启示录出版年: 2014-1-117、用户体验的要素，作者: Jesse James Garrett 出版社: 机械工业出版社副标题: 以用户为中心的Web设计译者: 范晓燕18、大数据云图作者: 大卫•芬雷布 (David Feinleib) 出版社: 浙江人民出版社副标题: 如何在大数据时代寻找下一个大机遇原作名: BIG DATA DEMYSTIFIED：How Big Data Is Changing The Way We Live, Love and Learn 译者: 盛杨燕出版年: 2013-12-1。

光环大数据推荐的数据分析师书籍

光环大数据推荐的数据分析师书籍光环大数据培训了解到，数据分析师到底在做什么？数据分析师需要具备什么能力？快速学习能力应该是每位数据分析师必备的。

大数据环境下催生了很多新的数据分析工具和方法，分析师们比拼的就是学习速度。

快速掌握很重要。

如何快速成为数据分析师？你需要做两件事：一份正确的学习计划一套正确的书籍那么，废话少说，为大家奉上推荐书单：入门实操读本1.《从零进阶数据分析的统计基础》2015年2月出版人大经济论坛主编；曹正凤编著对于一名初学者，应该先掌握必要的概率、统计理论基础，包括描述性分析，推断性分析，参数估计，假设检验，方差分析，回归分析等内容，本书中进行了专业详细的讲解。

2.《胸有成竹数据分析的SASEG进阶》2015年2月出版人大经济论坛主编；徐筱刚编著这本书主要是讲经过处理的数据如何根据业务问题，利用相关方法进行建模分析，得出结果，结果检验，绘制图表并解读数据这样的一个内容。

案例具体、讲得也比较生动。

适合商业数据分析初学者。

3.《如虎添翼数据处理的SASEG实现》2015年2月出版人大经济论坛主编；常国珍编著本书利用SASEG和编程技术进行了操作过程的详解。

拿到书后要多动手练习，数据分析需要按照标准流程进行，即数据的获取、储存、整理、清洗、归约等系列数据处理技术，这本书利用SASEG和编程技术进行了操作过程的详解。

4.《大数据时代小数据分析》2015年7月出版屈泽中著这是一本大数据时代下进行小数据分析的入门级教材，通过数据分析的知识点，将各类分析工具进行串联和对比。

对话的叙述方式让人容易进入状态。

工具软件讲述的比较多讲得比较细。

是一本全面的入门教材。

5.《三张表格走天下——菜鸟也会Excel数据分析（全彩）》2015年6月出版丁楠著适用于入门级的小菜鸟，用Excel分析和处理数据，从数据本身出发，详细解析参数表、基础表和汇总表的数据关系，运用数据透视功能，实现“一表变多表”的神奇转换，进而轻松完成各种数据处理与分析任务。

大数据学习入门书籍(经典)

上市公司，官网：大数据学习入门必看书籍很多对大数据比较感兴趣的人，想知道有关大数据的学习书籍资料有哪些，今天光环大数据来为大家推荐一波大数据学习需要的书籍：1.《大数据分析：点“数”成金》该书向读者介绍怎样将大数据分析应用于各行各业。

在中，你将了解到如何对数据进行挖掘，怎样从数据中揭示趋势并转化为竞争策略及攫取价值的方法。

这些更有意思也更有效的方法能够提升企业的智能化水平，将有助于企业解决实际问题，提升利润空间，提高生产率并发现更多的商业机会。

2、《大数据时代》《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作，本书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理上市公司，官网：变革。

《大数据时代》认为大数据的核心就是预测。

大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。

大数据已经成为了新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。

书中展示了谷歌、微软、IBM、苹果、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们具价值的应用案例。

3、《云端时代杀手级应用：大数据分析》《云端时代杀手级应用：大数据分析》分什么是大数据、大数据大商机、技术与前瞻3个部分。

第一部分介绍大数据分析的概念，以及企业、政府部门可应用的范畴。

什么是大数据分析？与个人与企业有什么关系？将对全球产业造成怎样的冲击？第二部分完整介绍大数据在各产业的应用实况，为企业及政府部门提供应用的方向。

提供了全球各地的实际应用案例，涵盖零售、金融、政府部门、能源、制造、娱乐、医疗、电信等各个行业，充分展现大数据分析产生的效益。

第三部分则简单介绍了大数据分析所需技术及未来发展趋势，为读者提供了应用与研究的方向。

4、《大数据互联网大规模数据挖掘与分布式处理》上市公司，官网：《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》源自作者在斯坦福大学教授多年的“Web挖掘”课程材料，主要关注大数据环境下数据挖掘的实际算法。

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R语言学习由浅入深路线_光环大数据培训机构现在对R感兴趣的人越来越多，很多人都想快速的掌握R语言，然而，由于目前大部分高校都没有开设R语言课程，这就导致很多人不知道如何着手学习R 语言。

对于初学R语言的人，最常见的方式是：遇到不会的地方，就跑到论坛上吼一嗓子，然后欣然or悲伤的离去，一直到遇到下一个问题再回来。

当然，这不是最好的学习方式，最好的方式是——看书。

目前，市面上介绍R语言的书籍很多，中文英文都有。

那么，众多书籍中，一个生手应该从哪一本着手呢?入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢?相信这是很多人心中的疑问。

有这种疑问的人有福了，因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路。

本文分为6个部分，分别介绍初级入门，高级入门，绘图与可视化，计量经济学，时间序列分析，金融等。

1.初级入门《An Introduction to R》，这是官方的入门小册子。

其有中文版，由丁国徽翻译，译名为《R导论》。

《R4Beginners》，这本小册子有中文版应该叫《R 入门》。

除此之外，还可以去读刘思喆的《153分钟学会R》。

这本书收集了R 初学者提问频率最高的153个问题。

为什么叫153分钟呢?因为最初作者写了153个问题，阅读一个问题花费1分钟时间，全局下来也就是153分钟了。

有了这些基础之后，要去读一些经典书籍比较全面的入门书籍，比如《统计建模与R软件》，国外还有《R Cookbook》和《R in action》，本人没有看过，因此不便评论。

的，in a Nutshell是俚语，意思大致是“简单的说”。

目前，我们正在翻译这本书的中文版，大概明年三月份交稿!这本书很不错，大家可以从现在开始期待，并广而告知一下!2.高级入门读了上述书籍之后，你就可以去高级入门阶段了。

这时候要读的书有两本很经典的。

《Statistics with R》和《The R book》。

之所以说这两本书高级，是因为这两本书已经不再限于R基础了，而是结合了数据分析的各种常见方法来写就的，比较系统的介绍了R在线性回归、方差分析、多元统计、R绘图、时间序列分析、数据挖掘等各方面的内容，看完之后你会发现，哇，原来R能做的事情这么多，而且做起来是那么简洁。

【精品】10本大数据相关书籍汇总

10本大数据相关书籍汇总1.大数据时代：生活、工作与思维的大变革（图书馆有）《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》是国外大数据系统研究的先河之作，作者维克托•迈尔•舍恩伯格被誉为“大数据时代的预言家”，拥有在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教的经历，早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。

维克托•尔耶•舍恩伯格在《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。

维克托最具洞见之处在于，他明确指出，大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。

也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。

这颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。

大数据是人们获得新的认知，创造新的价值的源泉；大数据还是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的方法。

维克托认为，大数据的核心就是预测。

这个核心代表着我们分析信息时的三个转变。

第一个转变就是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样。

第二个改变就是，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度。

第三个转变因前两个转变而促成，即我们不再热衷于寻找因果关系。

书中展示了谷歌、微软、亚马逊、IBM、苹果、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们最具价值的应用案例。

2.大数据：正在到来的数据革命，以及它如何改变政府、商业与我们的生活涂子沛《大数据:正在到来的数据革命,以及它如何改变政府、商业与我们的生活》入榜《亚洲周刊》“年度十大好书”，持续畅销；叫醒中国，领跑大数据时代最好的书。

中国高层人物汪洋，读后非常有启发，针对国人数据意识的淡薄由来已久，中国如何应对大数据时代的挑战，他在工作会议上说：“我希望大家能认真读一读这本书，带着问题读，带着想法读。