做数据分析不得不看的书有哪些？
（自学数据分析的书籍推荐 感兴趣的小伙伴可以仔细看看前期汇总的一篇文章哦，希望可以帮到大家哦~~链接+目录）
近几年来数据分析日趋重要，在各行各业均占有重要地位。
所谓，选择大于努力，走的方向对了，用的方法对了，才能真正的事半功倍。对于我自身而言，在数据分析师的这条道路上是走了不少弯路，希望大家能够找对方向方法。
现在从以下几个方面来回答：做数据分析不得不看的书有哪些？
【1】数据分析需要哪些技能？
【2】如何来提高这些技能？有哪些对应学习资源推荐？
【3】如何提升数据分析面试成功率？
1 数据分析需要哪些技能?
通过对智联招聘、前程无忧、BOSS直聘等招聘网站对应数据分析师的定义、任职要求等信息，分析了各个企业对于数据分析师的技能要求。
1.1 对于专业的要求
在数据分析师的招聘当中哪些专业具有优势呐？以下三类专业在数据分析这个岗位中占有重要地位：
>- 统计学类
>- 计算机类
>- 数学类
1.2 对于工具的要求
软件编程语言要求(统计类)：SPSS SAS
软件编程语言要求(金融计量类)：EVIEWS STATA
软件编程语言要求(深度学习、机器学习类)：PYTHON RSTUDIO R
软件编程语言要求(数据库类)：SQL MYSQL ORACLE SQLSERVER
软件编程语言要求(开发类)：HBASE HIVE SPARK KAFKA Hadoop
软件编程语言要求(可视化类)：EXCEL、BI工具、TABlEAU
1.3 对于模型构建的要求
数据分析不是懂一些编程软件或是数据库语言就可以的，还必须会统计建模、模型构建，通过数据分析软件来构建相应的模型，真正地去挖掘数据潜在的价值，将数据资产的作用最大化，下面我将总结一些我自身在学习和工作当中使用较为广泛，较为权威的一些模型。
模型（统计类）：时间序列（平稳性、白噪声、纯随机等）、灰色预测、多元线性回归、聚类分析、主成分分析、因子分析、关联分析、方差分析、判别分析等
模型（机器学习类）：逻辑回归、支持向量机、神经网络、决策树、随机森林、集成等
模型（数学类）：大数定律、中心极限定律、建设检验、概率分析等
模型（可视化类）：用户画像、用户标签、行为分析、偏好分析、情景分析等
1.4 其他要求
逻辑思维能力、数据分析能力、沟通能力、团队协作能力、业务理解能力等。
2 如何来提高这些技能？有哪些对应学习资源推荐？
做数据分析首先需要有一定的理论基础，其次要懂数据库，再次能够进行模型构建，最后就是可视化展示。
理论基础：为后期编程语言的学习，模型构建，结果展示奠定基础。
数据存取--数据库（MYSQL ORACLE SQLSERVER等）
数据建模--工具（R/PYTHON等）
数据展示--可视化（EXCEL BI工具 TABlEAU等）
一般情况下数据分析师都需要擅长一个数据库软件，用以存储数据；一个编程软件，用以处理数据，进行建模分析；一个可视化软件，用以展示数据。基本上学习三种软件即可。
2.1 理论，分析理论与实践
了解数据分析的方法与思维，学历数据分析基础理论，同时可以多看一些以案例为主的数据分析书籍，了解数据分析的理论基础之上，同时注重学以致用，用于实践案例中。
数据分析基础理论，推荐一本朱建平教授的书籍吧。（朱建平，南开大学理学博士。现为厦门大学管理学院教授、博士生导师，厦门大学健康医疗大数据国家研究院副院长，厦门大学数据挖掘研究中心主任。主要研究方向为数理统计、数据挖掘、健康医疗大数据、数据科学与商业智能等），本书从统计学科与计算机科学的性质认知,大数据是指那些超过传统数据系统处理能力、超出经典统计思想研究范围、不借用网络无法用主流软件工具及技*进行单机分析的复杂数据的集合,对于这一数据集合,在的条件下和合理的时间内,我们可以通过现代计算机技*和创新的统计方法,有目的地进行设计、获取、管理、分析,揭示隐藏在其中的有价值的模式和知识。
《大数据：统计理论、方法与应用》共分五章，其内容包括大数据下的统计理论体系、大数据下的数据集整合分析、大数据下的高维变量选择方法、大数据下的统计方法并行计算和大数据下的统计方法应用——网络舆情分析。
本书内容新颖，取材外资料，同时认真总结了作者近年来的科研成果，重点反映统计学对大数据发展的影响，突出五大特点：
（1）充分体现学科融合；
（2）拓展统计研究对象；
（3）丰富统计计算规范；
（4）改进统计研究方式；
（5）扩展统计应用范围。
本书对从事大数据挖掘、机器学习、人工智能和数据分析的科技人员具有重要的参考价值，可以用作统计学、计算机技术、人工智能和大数据管理等专业或研究方向博士生、硕士生的教材。
2.2 数据库，数据存储与提取
数据库软件的话，建议学习oracle，为什么呐？首先，以其功能而言，能够处理较大的数据，且不影响速度；其次应用广度而言，现阶段大多数大企业数据库的使用选择的是oracle。大家可以去官方网站进行下载安装，带大家看看官方网站的介绍：
ORACLE学习，为大家推荐一本适合初学者选择的书籍吧，内容属于专业化、系统化一类，内容由简到难，容易上手，看完这本书大概需要两周时间就够了。
或者可以到专门的学习网站学习，在这里为大家推荐，适合初学者掌握基础语法 命令：
https://www.runoob.com/sql/sql-tutorial.html
2.3 数据，数据模型构建
数据分析过程中的模型构建，建议学习PYTHON，该软件功能强大，几乎能够构建所有的统计模型、机器学习模型、深度学习模型等。大家可以去官方网站进行下载安装，带大家看看官方网站的介绍：
关于PYTHON的学习，为大家推荐一本很受欢迎的书籍吧，推荐理由如下：
（1）《Python机器学习（微课视频版）——手把手教你掌握150个精彩案例》系统论述用Python语言进行机器学习项目开发的方法与技巧，内容涉及机器学习、大数据分析、自然语言处理等方面。
（2）柯博文老师（作者）长年在美国及中国各地教授Python、机器学习、人工智能等课程，积累了丰富的实战经验后才编著成书，书中内容也经过了业界顶j工程师学员的检验。书中程序均经过实际验证，读者可直接使用或进行二次开发。
（3）在介绍与统计分析相关的机器学习数据分析的程序中，使用了大量的真实数据进行分析和预测，具有极强的实用性和可信度。
（4）配套资源：程序代码和420分钟微课视频。
（5）价格合理，物有所值（推荐的都是物美价廉的资源哈）
PYTHON学习资料电子版书籍分享：
3 如何提升数据分析面试成功率？
在具有一定的技能之后，面试的一些技巧和注意事项也是具有举足轻重的作用，分享一些 学习数据分析岗位面试内容，总结分析岗位面试技巧
3.1 自我介绍 自我介绍环节，是面试官了解我们的重要方式，所以自我介绍在整个面试过程中具有举足轻重的作用。需要突出的点有：自身优势、对岗位的了解、职业规划。 可以按照以下步骤进行准备： 我是谁？姓名、毕业院校、专业、兴趣爱好 我获得哪些奖励？省级、校级、院级的奖励都有哪些 学习过哪些数据分析相关的技能？ 参见过哪些数据分析相关的项目？
3.2 交流环节 一般情况下在自我介绍完成以后，面试官都会根据自我介绍内容，进行相关提问，以了解面试者的专业技能。所以自我介绍环节很是重要，你的自我介绍可能贯穿整个面试流程，所以在自我介绍环节一定要突出自身的优势，将面试官引导至自身擅长的领域，这将会大大增加面试成功的机会。 交流环节：在自我介绍完以后，面试官一般都会问一些技能和经验相关的问题，在这个环节切记不能空谈，一定要以自身的经验来谈，在交流的过程当中，和面试官一定要有话谈（曾经做过哪些项目，有哪些成果的检验，有哪些不一样的收获和感想）。在交流项目经验的过程中，对项目的介绍一定要有逻辑，这个很重要，因为这体现着一个人的思维逻辑。项目经验建议从：为什么要做，分几步做，成果怎样的逻辑来进行分析（这个毫无逻辑的回答在面试过程中是很忌讳的）。
3.3 反问环节 面试交流环节完成后，面试官一般都会反问：您有什么想要了解的嘛？您有什么问题吗？ 此时，最好不要说没问题，也最好不要谈论薪资待遇问题（这个问题可以面试通过以后进行详谈）。应该问一些与岗位相关的问题，表示你对这个岗位很期待。或者可以谈谈你对这个岗位的认识和理解，问问面试官贵单位相应的岗位和李理解的岗位是否一致（这个需要深入了解该单位的数据分析岗位相关职责和工作内容，切勿仅仅以自身理解来谈，不然到时你说出的岗位就和面试的岗位不是一回事）。 最后，面试完后，就是体验个人素质的环节，一定要保持最有礼貌的离开面试室。
3.4 多做项目，才能和面试官有的谈 数据分析这个岗位对于项目经验有较高的要求，除了了解数据分析软件和编程语言以外，一定要参与一些大数据相关的项目，这样才能将学到的软件和编程知识和实际联系起来，真正的做到学以致用，才能和面试官和未来的leader有的谈！ 在找工作之前，可以参加一些大数据相关的比赛，多做一些项目。最好跟着导师和同学做一些大数据相关的项目，同时还参加一些比较有挑战性的比赛，比如：数学竞赛、全国大学生统计建模大赛、数学建模大赛等等，如果能够拿到相应的奖项，在面试过程中是很加分的。 介绍项目可分为以下几个步骤: 为什么需要做这个项目？ 这个项目分为几个阶段做的？ 这个项目数据做了哪些处理？ 这个项目用的哪些模型？ 这个项目的结果怎样？ 这个项目的效益价值在哪里？
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