⑴ sql進階教程
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⑵ 想學習數據分析，有哪些書籍或資料參考學習
入門數據分析類
師父領進門，修行在個人。下面這兩本書是入門數據分析必看的書籍，也是檢驗自己是否真的喜歡數據分析。
從0到1:《深入淺出數據分析》
為什麼是它？借用一位讀者的評價「我家的貓都喜歡這本書！」
01 內容簡介
以類似「章回小說」的活潑形式，生動地向讀者展現優秀的數據分析人員應知應會的技術；正文以後，意猶未盡地以三篇附錄介紹數據分析十大要務、R工具及ToolPak工具，在充分展現目標知識以外，為讀者搭建了走向深入研究的橋梁。
02 推薦理由
書名已經很好地表現出了這本書的優點——「深入淺出」。忘記煩惱，這本書與現實世界緊密互動，讓你不再只有枯燥的理論，並且將知識圖形化，復雜的概念簡單化。
經典小黃書：《誰說菜鳥不會數據分析》
是本很好的書，但看過之後，這本書就真一文不值了。
01 內容簡介
很多人看到數據分析就望而卻步，擔心門檻高，無法邁入數據分析的門檻。《誰說菜鳥不會數據分析》努力將數據分析寫成像小說一樣通俗易懂，使讀者可以在無形之中學會數據分析,按照數據分析工作的完整流程來講解。
02 推薦理由
數據分析的入門極品，但真的很入門,優缺兼有。對於入門理解來說是絕佳選擇,對之後的修煉還是不夠的。建議之前全都是自己瞎摸瞎撞搞數據分析的同學進行閱讀，頗有醍醐灌頂之感。
分析工具類
與數據分析相關的工具非常之多，我們常用的有Excel、PPT、SQL等。如果您想精通他們，直接在嗶哩嗶哩搜索聚數雲海，即可找到相關優質課程。
1.Excel
大家常說的Excel，但是不要以為你很會Excel！Excel是所有職場人必備的辦公軟體。Excel功能非常強大，在數據量不是很大的情況下，基本上都能用Excel實現數據分析。推薦如下書籍：
《Excel高效辦公數據處理與分析》
01 內容簡介
根據現代企業決策和管理工作的主要特點，從實際應用出發，介紹了Excel強大的數據處理與分析功能在企業決策和管理工作中的具體應用。
02 推薦理由
本書同時提供了大量需要你做的實例，學而不練是不存在的！
《別怕，Excel函數其實很簡單》
01 內容簡介
《別怕，Excel 函數其實很簡單》用淺顯易懂的圖文、生動形象的比喻以及大量實際工作中的經典案例，介紹了Excel最常用的一部分函數的計算原理和應用技巧,還介紹了數據的科學管理方法，以避免從數據源頭就產生問題。
02 推薦理由
適合希望提高辦公效率的職場人士，特別是經常需要處理分析大量數據並製作統計報表的相關人員，以及相關專業的高校師生閱讀,小白需謹慎！
2. SQL
SQL是數據分析的基礎，是想要學會數據分析能力的必備技能。那這里我只給大家介紹三本書，第一本書零基礎入門，第二是進階，第三本是SQL中的字典，話不多說，我們直接上架。
《SQL基礎教程》
01 推薦理由
介紹了關系資料庫以及用來操作關系資料庫的SQL語言的使用方法。書中通過豐富的圖示、大量示常式序和詳實的操作步驟說明，讓讀者循序漸進地掌握SQL的基礎知識和使用技巧，切實提高編程能力。每章結尾設置有練習題，幫助讀者檢驗對各章內容的理解程度。另外，本書還將重要知識點總結為「法則」，方便讀者隨時查閱。
本書107張圖表+209段代碼+88個法則，是零基礎進階人士必備！
SQL進階：《SQL進階教程》
01 推薦理由
本書是為志在向中級進階的資料庫工程師編寫的一本SQL技能提升指南。全書可分為兩部分，第一部分介紹了SQL語言不同尋常的使用技巧，帶領讀者從SQL常見技術，去探索新發現。旨在幫助讀者提升編程水平；第二部分著重介紹關系資料庫的發展史，把實踐與理論結合起來，旨在幫助讀者加深對關系資料庫和SQL語言的理解。
本書不適合小白！適合具有半年以上SQL使用經驗、已掌握SQL基礎知識和技能、希望提升自己編程水平的讀者閱讀。
SQL輔導書籍
01 推薦理由
本書是麻省理工學院、伊利諾伊大學等眾多大學的參考教材，由淺入深地講解了SQL的內容，實例豐富，便於查閱。本書沒有過多闡述資料庫基礎理論，而是專門針對一線軟體開發人員，直接從SQL SELECT開始，講述實際工作環境中最常用和最必需的SQL知識，實用性極強。
有一定SQL基礎的人士可以將它當做一本字典使用，遇到問題可以查找相應內用。
3.Python
「人生苦短，我用Python」。Python編程語言是最容易學習,並且功能強大的語言。但是很多人聲稱自己精通Python,自己卻寫不出Pythonic的代碼，對很多常用的包不是很了解。萬丈高樓平地起，咱們先從Python中最最基礎的開始。
《Python編程，從入門到實踐》
01 推薦理由
本書最大的特點就是零基礎完全不懂編程的小白也能夠學習，新手想學習選它絕對錯不了。知識點由淺入深循循漸進，並配有視頻教程手把手教學,同時所需的軟體也是免費的。本書也配有相關輔導書籍，有興趣的話可以去看看，但是請記住，這本書是最核心的。
《利用Python進行數據分析》
01 推薦理由
不像別的編程書一樣，從盤古開天闢地開始講起。這本書是直接應用到數據分析的，所以很多在數據分析上應用不那麼頻繁的模塊也就沒有講。
本書第二版針對Python 3.6進行了更新，並增加實際案例向你展示如何高效地解決一系列數據分析問題。你將在閱讀過程中學習到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。
4.R語言
R是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。但是R是有一定難度的，沒有基礎的話請謹慎嘗試！推薦書籍：
《R語言入門與實踐》
01 推薦理由
本書通過三個精心挑選的例子，深入淺出地講解如何使用R語言玩轉數據。將數據科學家必需的專業技能融合其中，教會讀者如何將數據存儲到計算機內存中，如何在必要的時候轉換內存中的數據值，如何用R編寫自己的程序並將其用於數據分析和模擬運行。
案例提升類
《活用數據：驅動業務的數據分析實戰》
01 推薦理由
是一本用數據來幫助企業破解業務難題的實操書，有理論、有方法、有實戰案例。具有業務驅動、案例閉環、思維先導、實戰還原4大特色，同時在思路上清晰連貫，在表達上深入淺出，既能幫助數據分析從業者入門和提升，也能輔助企業各業務部門和各級管理人員做量化決策。
《精益數據分析》
01 推薦理由
本書展示了如何驗證自己的設想、找到真正的客戶、打造能賺錢的產品，以及提升企業知名度。30多個案例分析，全球100多位知名企業家的真知灼見，為你呈現來之不易、經過實踐檢驗的創業心得和寶貴經驗，值得每位創業家和企業家一讀。
⑶ SQL基礎教程的目錄
1.1運行SQL程序
1.2Microsoft Access
1.3Microsoft SQL Server
1.3.1SQL Server 2000
1.3.2SQL Server 2005/2008
1.4Oracle
1.5IBM DB2
1.6MySQL
1.7PostgreSQL 2.1表、列和行
2.1.1表
2.1.2列
2.1.3行
2.2主鍵
2.3外鍵
2.4聯系
2.4.1一對一
2.4.2一對多
2.4.3多對多
2.5規范化
2.5.1第一範式
2.5.2第二範式
2.5.3第三範式
2.5.4其他範式
2.6示例資料庫
2.6.1表authors
2.6.2表publishers
2.6.3表titles
2.6.4表titles_authors
2.6.5表royalties
2.7創建示例資料庫 3.1SQL語法
3.2SQL標准和一致性
3.3標識符
3.4數據類型
3.5字元串類型
3.6二進制大型對象類型
3.7精確數字類型
3.8近似數字類型
3.9布爾類型
3.10日期和時間類型
3.11時間間隔類型
3.12唯一標識符
3.13其他數據類型
3.14空值 4.1使用SELECT和FROM檢索列
4.2使用AS創建列的別名
4.3使用DISTINCT消除重復的行
4.4使用ORDER BY排序行
4.5使用WHERE篩選行
4.6使用AND、OR和NOT組合及求反條件
4.6.1AND操作符
4.6.2OR操作符
4.6.3NOT操作符
4.6.4AND、OR和NOT一起使用
4.7使用LIKE匹配模式
4.8使用BETWEEN進行范圍篩選
4.9使用IN進行列表篩選
4.10使用IS NULL測試空值 5.1創建派生列
5.2執行算術運算
5.3確定計算的順序
5.4使用||連接串
5.5使用SUBSTRING()提取子串
5.6使用UPPER()和LOWER()更改串的大小寫
5.7使用TRIM()修整字元
5.8使用CHARACTER_LENGTH()得到串長度
5.9使用POSITION()查找子串
5.10執行日期及時間間隔運算
5.11獲得當前日期和時間
5.12獲得用戶信息
5.13使用CAST()轉換數據類型
5.14使用CASE計算條件值
5.15使用COALESCE()檢查空值
5.16使用NULLIF()比較表達式 6.1使用聚合函數
6.2創建聚合表達式
6.3使用MIN()查找最小值
6.4使用MAX()查找最大值
6.5使用SUM()計算總和
6.6使用AVG()計算平均值
6.7使用COUNT()統計行數
6.8使用DISTINCT聚合不重復的值
6.9使用GROUP BY分組行
6.10使用HAVING篩選分組 7.1限定列名
7.2使用AS創建表的別名
7.3使用聯結
7.4使用JOIN或WHERE創建聯結
7.5使用CROSS JOIN創建交叉聯結
7.6使用NATURAL JOIN創建自然聯結
7.7使用INNER JOIN創建內聯結
7.8使用OUTER JOIN創建外聯結
7.9創建自聯結 8.1理解子查詢
8.2子查詢語法
8.3子查詢和聯結
8.4簡單子查詢和相關子查詢
8.4.1簡單子查詢
8.4.2相關子查詢
8.5在子查詢中限定列名
8.6子查詢中的空值
8.7使用子查詢作為列表達式
8.8使用比較操作符比較子查詢的值
8.9使用IN測試集合成員資格
8.10使用ALL比較所有子查詢的值
8.11使用ANY比較某些子查詢的值
8.12使用EXISTS檢測存在性
8.13比較等價查詢 9.1使用UNION合並行
9.2使用INTERSECT查找相同行
9.3使用EXCEPT查找不同行 10.1顯示表結構
10.2使用INSERT插入行
10.3使用UPDATE更新行
10.4使用DELETE刪除行 11.1創建表
11.2理解約束
11.3使用CREATE TABLE創建新表
11.4使用NOT NULL禁止空值
11.5使用DEFAULT確定默認值
11.6使用PRIMARY KEY指定主鍵
11.7使用FOREIGN KEY指定外鍵
11.8使用UNIQUE確保值唯一
11.9使用CHECK創建檢查約束
11.10使用CREATE TEMPORARY TABLE創建臨時表
11.11使用CREATE TABLE AS利用已存在表創建新表
11.12使用ALTER TABLE修改表
11.13使用DROP TABLE刪除表 12.1使用CREATE INDEX創建索引
12.2使用DROP INDEX刪除索引 13.1使用CREATE VIEW創建視圖
13.2通過視圖檢索數據
13.3通過視圖修改數據
13.3.1通過視圖插入行
13.3.2通過視圖更新行
13.3.3通過視圖刪除行
13.4使用DROP VIEW刪除視圖 15.1動態統計
15.2產生序列
15.3發現等差數列、遞增數列和等值數列
15.4限定返回行的數量
15.4.1Microsoft Access
15.4.2Microsoft SQL Server
15.4.3Oracle
15.4.4IBM DB2
15.4.5MySQL
15.4.6PostgreSQL
15.5分配排名
15.6計算修整均值
15.7隨機選取行
15.8處理重復值
15.9創建電話列表
15.10檢索元數據
15.10.1Microsoft Access
15.10.2Microsoft SQL Server
15.10.3Oracle
15.10.4IBM DB2
15.10.5MySQL
15.10.6PostgreSQL
15.11處理日期
15.11.1Microsoft Access
15.11.2Microsoft SQL Server
15.11.3Oracle
15.11.4IBM DB2
15.11.5MySQL
15.11.6PostgreSQL
15.12計算中值
15.13查詢極值
15.14改變動態統計的中流
15.15旋轉結果
15.16處理層次結構
索引
⑷ 推薦一本關於大數據，數據分析類似的書籍
入門數據分析類
師父領進門，修行在個人。下面這兩本書是入門數據分析必看的書籍，也是檢驗自己是否真的喜歡數據分析。
從0到1:《深入淺出數據分析》
為什麼是它？借用一位讀者的評價「我家的貓都喜歡這本書！」
01 內容簡介
以類似「章回小說」的活潑形式，生動地向讀者展現優秀的數據分析人員應知應會的技術；正文以後，意猶未盡地以三篇附錄介紹數據分析十大要務、R工具及ToolPak工具，在充分展現目標知識以外，為讀者搭建了走向深入研究的橋梁。
02 推薦理由
書名已經很好地表現出了這本書的優點——「深入淺出」。忘記煩惱，這本書與現實世界緊密互動，讓你不再只有枯燥的理論，並且將知識圖形化，復雜的概念簡單化。
經典小黃書：《誰說菜鳥不會數據分析》
是本很好的書，但看過之後，這本書就真一文不值了。
01 內容簡介
很多人看到數據分析就望而卻步，擔心門檻高，無法邁入數據分析的門檻。《誰說菜鳥不會數據分析》努力將數據分析寫成像小說一樣通俗易懂，使讀者可以在無形之中學會數據分析,按照數據分析工作的完整流程來講解。
02 推薦理由
數據分析的入門極品，但真的很入門,優缺兼有。對於入門理解來說是絕佳選擇,對之後的修煉還是不夠的。建議之前全都是自己瞎摸瞎撞搞數據分析的同學進行閱讀，頗有醍醐灌頂之感。
分析工具類
與數據分析相關的工具非常之多，我們常用的有Excel、PPT、SQL等。如果您想精通他們，直接在嗶哩嗶哩搜索聚數雲海，即可找到相關優質課程。
1.Excel
大家常說的Excel，但是不要以為你很會Excel！Excel是所有職場人必備的辦公軟體。Excel功能非常強大，在數據量不是很大的情況下，基本上都能用Excel實現數據分析。推薦如下書籍：
《Excel高效辦公數據處理與分析》
01 內容簡介
根據現代企業決策和管理工作的主要特點，從實際應用出發，介紹了Excel強大的數據處理與分析功能在企業決策和管理工作中的具體應用。
02 推薦理由
本書同時提供了大量需要你做的實例，學而不練是不存在的！
《別怕，Excel函數其實很簡單》
01 內容簡介
《別怕，Excel 函數其實很簡單》用淺顯易懂的圖文、生動形象的比喻以及大量實際工作中的經典案例，介紹了Excel最常用的一部分函數的計算原理和應用技巧,還介紹了數據的科學管理方法，以避免從數據源頭就產生問題。
02 推薦理由
適合希望提高辦公效率的職場人士，特別是經常需要處理分析大量數據並製作統計報表的相關人員，以及相關專業的高校師生閱讀,小白需謹慎！
2. SQL
SQL是數據分析的基礎，是想要學會數據分析能力的必備技能。那這里我只給大家介紹三本書，第一本書零基礎入門，第二是進階，第三本是SQL中的字典，話不多說，我們直接上架。
《SQL基礎教程》
01 推薦理由
介紹了關系資料庫以及用來操作關系資料庫的SQL語言的使用方法。書中通過豐富的圖示、大量示常式序和詳實的操作步驟說明，讓讀者循序漸進地掌握SQL的基礎知識和使用技巧，切實提高編程能力。每章結尾設置有練習題，幫助讀者檢驗對各章內容的理解程度。另外，本書還將重要知識點總結為「法則」，方便讀者隨時查閱。
本書107張圖表+209段代碼+88個法則，是零基礎進階人士必備！
SQL進階：《SQL進階教程》
01 推薦理由
本書是為志在向中級進階的資料庫工程師編寫的一本SQL技能提升指南。全書可分為兩部分，第一部分介紹了SQL語言不同尋常的使用技巧，帶領讀者從SQL常見技術，去探索新發現。旨在幫助讀者提升編程水平；第二部分著重介紹關系資料庫的發展史，把實踐與理論結合起來，旨在幫助讀者加深對關系資料庫和SQL語言的理解。
本書不適合小白！適合具有半年以上SQL使用經驗、已掌握SQL基礎知識和技能、希望提升自己編程水平的讀者閱讀。
SQL輔導書籍
01 推薦理由
本書是麻省理工學院、伊利諾伊大學等眾多大學的參考教材，由淺入深地講解了SQL的內容，實例豐富，便於查閱。本書沒有過多闡述資料庫基礎理論，而是專門針對一線軟體開發人員，直接從SQL SELECT開始，講述實際工作環境中最常用和最必需的SQL知識，實用性極強。
有一定SQL基礎的人士可以將它當做一本字典使用，遇到問題可以查找相應內用。
3.Python
「人生苦短，我用Python」。Python編程語言是最容易學習,並且功能強大的語言。但是很多人聲稱自己精通Python,自己卻寫不出Pythonic的代碼，對很多常用的包不是很了解。萬丈高樓平地起，咱們先從Python中最最基礎的開始。
《Python編程，從入門到實踐》
01 推薦理由
本書最大的特點就是零基礎完全不懂編程的小白也能夠學習，新手想學習選它絕對錯不了。知識點由淺入深循循漸進，並配有視頻教程手把手教學,同時所需的軟體也是免費的。本書也配有相關輔導書籍，有興趣的話可以去看看，但是請記住，這本書是最核心的。
《利用Python進行數據分析》
01 推薦理由
不像別的編程書一樣，從盤古開天闢地開始講起。這本書是直接應用到數據分析的，所以很多在數據分析上應用不那麼頻繁的模塊也就沒有講。
本書第二版針對Python 3.6進行了更新，並增加實際案例向你展示如何高效地解決一系列數據分析問題。你將在閱讀過程中學習到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。
4.R語言
R是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。但是R是有一定難度的，沒有基礎的話請謹慎嘗試！推薦書籍：
《R語言入門與實踐》
01 推薦理由
本書通過三個精心挑選的例子，深入淺出地講解如何使用R語言玩轉數據。將數據科學家必需的專業技能融合其中，教會讀者如何將數據存儲到計算機內存中，如何在必要的時候轉換內存中的數據值，如何用R編寫自己的程序並將其用於數據分析和模擬運行。
案例提升類
《活用數據：驅動業務的數據分析實戰》
01 推薦理由
是一本用數據來幫助企業破解業務難題的實操書，有理論、有方法、有實戰案例。具有業務驅動、案例閉環、思維先導、實戰還原4大特色，同時在思路上清晰連貫，在表達上深入淺出，既能幫助數據分析從業者入門和提升，也能輔助企業各業務部門和各級管理人員做量化決策。
《精益數據分析》
01 推薦理由
本書展示了如何驗證自己的設想、找到真正的客戶、打造能賺錢的產品，以及提升企業知名度。30多個案例分析，全球100多位知名企業家的真知灼見，為你呈現來之不易、經過實踐檢驗的創業心得和寶貴經驗，值得每位創業家和企業家一讀。
⑸ 如何自學成為數據分析師
數據分析師的基本工作流程：
1.定義問題
確定需要的問題，以及想得出的結論。需要考慮的選項有很多，要根據所在業務去判斷。常見的有：變化趨勢、用戶畫像、影響因素、歷史數據等。
2.數據獲取
數據獲取的方式有很多種：
一是直接從企業資料庫調取，需要SQL技能去完成數據提取等的資料庫管理工作。
二是獲取公開數據，政府、企業、統計局等機構有。
三是通過Python編寫網頁爬蟲。
3.數據預處理
對殘缺、重復等異常數據進行清洗。
4.數據分析與建模
這個部分需要了解基本的統計分析方法、數據挖掘演算法，了解不同統計方法適用的場景和適合的問題。
5.數據可視化和分析報告撰寫
學習一款可視化工具，將數據通過可視化最直觀的展現出來。
數據分析入門需要掌握的技能有：
1. SQL（資料庫）：
怎麼從資料庫取數據？怎麼取到自己想要的特定的數據？等這些問題就是你首要考慮的問題，而這些問題都是通過SQL解決的，所以SQL是數據分析的最基礎的技能。
2. excel
分析師更多的時候是在分析數據，分析數據時需要把數據放到一個文件里，就是excel。
熟練excel常用公式，學會做數據透視表，什麼數據畫什麼圖等。
3.Python或者R的基礎：
必備項，也是加分項，在數據挖掘方向是必備項，語言相比較工具更加靈活也更加實用。
4.學習一個可視化工具
如果你想往更高層次發展，上面的東西頂多隻佔20%，剩下的80%則是業務理解能力，目標拆解能力，根據數據需求更多新技能的學習能力。
⑹ SQL書籍推薦
1、《SQL必知必會》
福達著, 鍾鳴、劉曉霞譯
這本書由淺入深地講解了SQL的基本概念和語法，涉及數據的排序、過濾和分組，以及表、視圖、聯結、子查詢、游標、存儲過程和觸發器等內容，實例豐富，便於查閱。新版增加了針對ApacheOpenOfficeBase、MariaDB、SQlite等DBMS的描述，並根據新版本的Oracle、SQLServer、MySQL和PostgreSQL更新了相關示例，非常適合初學者。
2、《SQL基礎教程》
MICK 著, 孫淼、羅勇 譯
這本書豆瓣評分9.0，重印13次，第2版基於新版本RDBMS全面升級，並新增一章介紹從應用程序執行SQL語句的方法。本書從資料庫、表的結構到查詢、更新表的語法，常用的函數，表的聯結等，內容逐步深入。對於初學者常見的疑難點，均通過專欄進行講解。各章節後精心設計了練習題，幫助讀者鞏固理解
3、《SQL Cookbook》
Anthony Molinaro 著
本書是一本指南，其中包含了一系列SQL 的常用問題以及它們的解決方案，希望能對讀者的日常工作有所幫助。有150 多個小節，這還僅僅是SQL 所能做的事情的一鱗半爪，而這本書更主要的是讓讀者看到，SQL 能夠做多少一般認為是SQL 問題范圍之外的事情。
4、《深入淺出SQL（中文版）》
貝里 著，O『Reilly Taiwan 譯
這本對所有沒SQL基礎的人來說都是本好書，幽默的語言，緊湊的內容，而且還有生動的圖畫，這無非給了初學者一個很好的開始，不僅會信心大增，也會提高學習興趣，同時對後續的提高也打下了基礎。著重基本語法的理解和基本概念的闡述，穿插在各個章節的練習題恰好提供了鞏固作用，如果你正苦於尋找一本SQL入門書籍，那麼它一定是不二之選
5、《SQL 反模式》
Bill Karwin 著，譚振林 / Push Chen 譯
《SQL反模式》是一本廣受好評的SQL圖書。它介紹了如何避免在SQL的使用和開發中陷入一些常見卻經常被忽略的誤區。它通過講述各種具體的案例，以及開發人員和使用人員在面對這些案例時經常採用的錯誤解決方案，來介紹如何識別、利用這些陷阱，以及面對問題時正確的解決手段。另外，《SQL反模式》還涉及了SQL的各級範式和針對它們的正確理解。
⑺ 提高數據分析能力必讀書籍推薦
【導讀】隨著互聯網的發展，數據分析已經成了非常熱門的職業，大數據分析師也成了社會打工人趨之若鶩的職業，不僅高薪還沒有很多職場微世界的繁瑣事情，不過要想做好數據分析工作也並不簡單，參看一些好書，對行進數據分析會更有幫助!今天小編就給大家帶來了提高數據分析能力必讀書籍推薦，希望對各位小夥伴有所幫助。
數據分析進階
1.《精益數據分析》
本書展示了怎樣驗證自己的設想、找到實在的客戶、打造能掙錢的產品，以及行進企業知名度。並經過30多個事例剖析，深化展示了怎樣將六個典型的商業辦法運用到各種規劃的精益創業、數據分析根底，和數據驅動的思維辦法中，找到企業添加的首先要害方針。
2.《數學之美》
本書把深邃的數學原理講得愈加通俗易懂，讓非專業讀者也能領會數學的魅力。讀者經過具體的比方學到的是考慮問題的辦法 ——
怎樣化繁為簡，怎樣用數學去向理工程問題，怎樣跳出固有思維不斷去考慮立異。
數據挖掘
1.《數據挖掘導論(無缺版)》
本書全面介紹了數據挖掘，包括了五個主題：數據、分類、相關剖析、聚類和異常檢測。除異常檢測外，每個主題都有兩章。前一章包括根柢概念、代表性演算法和點評技術，然後一章談論高檔概念和演算法。這樣讀者在透徹地了解數據挖掘的根底的一同，還可以了解更多重要的高檔主題。
2.《數據挖掘概念與技術》
本書無缺全面地敘說數據挖掘的概念、辦法、技術和最新研討翻開。本書對前兩版做了全面修訂，加強和從頭組織了全書的技術內容，要害論說了數據預處理、再三辦法挖掘、分類和聚類等的內容，還全面敘說了OLAP和離群點檢測，並研討了挖掘網路、凌亂數據類型以及重要運用范疇。
3.《數據挖掘與數據化運營實戰：思維、辦法、技巧與運用》
現在有關數據挖掘在數據化運營實踐范疇比較全面和系統的作品，也是諸大都據挖掘書本中為數不多的交叉許多實在的實踐運用事例和場景的作品，更是發明性地針對數據化運營中不同剖析挖掘課題類型，推出逐一對應的剖析思路集錦和相應的剖析技巧集成，為讀者供給「菜單化」實戰錦囊的作品
作為數據分析師，如果僅僅安於現狀，不注重自我行進，那麼，不久的將來，你很或許成為公司的「人肉」取數機，影響往後的工作生計。
以上就是小編今天給大家整理分享關於「提高數據分析能力必讀書籍推薦」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，一直學習，這樣更有核心競爭力與競爭資本。
⑻ PLSQL基礎教程.pdf
PLSQL是ORACLE公司對標准資料庫語言的擴展，ORACLE公司已經將PL/SQL整合到ORACLE 伺服器和其他工具中了，近幾年中更多的開發人員和DBA開始使用PL/SQL，本文將講述PL/SQL基礎語法，結構和組件、以及如何設計並執行一個PL/SQL程序。
從版本6開始PL/SQL就被可靠的整合到ORACLE中了，一旦掌握PL/SQL的優點以及其獨有的數據管理的便利性，那麼很難想像ORACLE缺了PL/SQL的情形。PL/SQL 不是一個獨立的產品，它是一個整合到ORACLE伺服器和ORACLE工具中的技術，可以把PL/SQL看作ORACLE伺服器內的一個引擎，sql語句執行者處理單個的sql語句，PL/SQL引擎處理PL/SQL程序塊。當PL/SQL程序塊在PL/SQL引擎處理時，ORACLE伺服器中的SQL語句執行器處理pl/sql程序塊中的SQL語句。