数据分析与知识发现-大数据挖掘与数据分析

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析与知识发现的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析与知识发现的解答，让我们一起看看吧。

1. 自学数据分析需要看哪些书的？求推荐？
2. 大数据分析需要学习什么？

自学数据分析需要看哪些书的？求推荐？

01 - 思路篇

《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》和《深入浅出数据分析》这两本。

现在这两本书应该也有新版了，当然也有很多其他优秀的入门书籍，在京东上搜“数据分析”，你会发现很多很多书，随便挑两本看完，你就算基本了解数据分析是干什么的了。当然，这个阶段不要求你弄懂所有的知识点，主要是了解分析流程与基本概念，之后遇到问题再回来翻翻就好。当年面试支付宝，就靠这两本书了：）

02 - 技能篇

技能相关的书籍买过很多，就挑记笔记比较多的吧

SQL：《零基础学SQL》

Python：《Python编程 从入门到实践》

R语言：《R语言实战》

Excel：《数据图形化，分析更给力》

PPT：《PPT，要你好看》

逻辑表达：《金字塔原理》

03 - 业务理解篇

其实每个行业的业务入门书籍不同，但是基本的商业知识要先了解下的。

了解商业模式套路：《商业模式新生代》

图形化思考，商业常识：《餐巾纸的背面》

数据分析行业的常识：《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》

总而言之，看完两本书，学会SQL、Excel、PPT， 就当入门了

还有关于数据分析进阶、数据产品等书单推荐，希望对你有帮助~

以上书单来自→书单来了：数据分析十年，我只推荐这些书

1、《谁说菜鸟不会数据分析》

是小蚊子数据分析团队的作品，适合入门。写作手法***用讲故事的方式，以平实的语言娓娓道来，不会吓到新入门的童鞋。

不过书籍中并不是所有知识都要着重看，看了就会发现，像水晶易表这种组件在实际工作中用的不多了。

而有些知识点比如数据清洗过程、SPSS、Excel都还是很有用的。工具篇也提及到了自动化报表、Vba等工具的使用，可以尝试一下。

2、深入浅出统计学、数据分析

写的比较有意思的两本书，可以通过《深入浅出统计学》回忆一下以前学过的统计学的基本知识，或者加深对某些概念的理解。

两本都是外国作者写的那种很厚的，很啰嗦的书。不过，对于入门者来说不至于会被某些“魔幻”化的传道授业者所吓倒。读《深入浅出数据分析》可以了解数据分析师的部分工作内容是怎样的。

3、《Excel这么用就对了》

在吧Excel摸摸熟，基本小数据都能搞定了。当如使用Excel貌似硬是靠实践，倒是用了一本书，不过是有关Vba的书籍。刚入门时候，不知道怎么搞，还以为要学好Vba。后来发现，Vba略懂宏的录制、代码修改基本就够日常工作用了。

大数据分析需要学习什么？

1、基础科学的能力

统计学，数学，逻辑学是数据分析的基础，是数据分析师的内功，内功不扎实，学再多都是徒劳。

掌握统计学，我们才能知道每一种数据分析的模型，什么样的输入，什么样的输出，有什么样的作用，开始我们并不一定要把每个算法都弄懂。

如果我们要做数据挖掘师，数据能力是我们吃饭的饭碗。如果你没有数学能力，用现成的模型也好，模块也好，也能做，但一定会影响你的技术提升，当然更影响你的职位晋升。

2、使用分析工具的能力

数据分析工具：SQL、SPSS、SAS、R、EXCEL等等吧，都必须掌握并且会应用，毕竟企业需要的不是学者而是应用型人才。

3、掌握编程语言的能力

不会Python、不会R，说你懂数据分析谁都不信。

4、逻辑思维的能力

逻辑思维对于数据分析来说特别重要，不单单是数理逻辑这块，还要有逻辑学的知识。反映商业数据里，大家可以理解为去搭建商业框架或者说是故事线，有逻辑的推进，结果才会另人信服。

大数据需要的语言

J***a、Scala、Python和Shell

分布式计算

分布式计算研究的是如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多服务器进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。

分布式存储

是将数据分散存储在多***立的设备上。***用的是可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。

分布式调度与管理

分布式的集群管理需要有个组件去分配调度***给各个节点，这个东西叫yarn; 需要有个组件来解决在分布式环境下"锁"的问题，这个东西叫zookeeper; 需要有个组件来记录任务的依赖关系并定时调度任务，这个东西叫azkaban。

到此，以上就是小编对于数据分析与知识发现的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析与知识发现的2点解答对大家有用。