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sql进阶教程多少页

发布时间: 2022-09-18 21:01:10

sql进阶教程

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⑵ 想学习数据分析,有哪些书籍或资料参考学习

入门数据分析类
师父领进门,修行在个人。下面这两本书是入门数据分析必看的书籍,也是检验自己是否真的喜欢数据分析。
从0到1:《深入浅出数据分析》
为什么是它?借用一位读者的评价“我家的猫都喜欢这本书!”

01 内容简介
以类似“章回小说”的活泼形式,生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的技术;正文以后,意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要务、R工具及ToolPak工具,在充分展现目标知识以外,为读者搭建了走向深入研究的桥梁。
02 推荐理由
书名已经很好地表现出了这本书的优点——“深入浅出”。忘记烦恼,这本书与现实世界紧密互动,让你不再只有枯燥的理论,并且将知识图形化,复杂的概念简单化。
经典小黄书:《谁说菜鸟不会数据分析》
是本很好的书,但看过之后,这本书就真一文不值了。

01 内容简介
很多人看到数据分析就望而却步,担心门槛高,无法迈入数据分析的门槛。《谁说菜鸟不会数据分析》努力将数据分析写成像小说一样通俗易懂,使读者可以在无形之中学会数据分析,按照数据分析工作的完整流程来讲解。
02 推荐理由
数据分析的入门极品,但真的很入门,优缺兼有。对于入门理解来说是绝佳选择,对之后的修炼还是不够的。建议之前全都是自己瞎摸瞎撞搞数据分析的同学进行阅读,颇有醍醐灌顶之感。
分析工具类

与数据分析相关的工具非常之多,我们常用的有Excel、PPT、SQL等。如果您想精通他们,直接在哔哩哔哩搜索聚数云海,即可找到相关优质课程。
1.Excel
大家常说的Excel,但是不要以为你很会Excel!Excel是所有职场人必备的办公软件。Excel功能非常强大,在数据量不是很大的情况下,基本上都能用Excel实现数据分析。推荐如下书籍:
《Excel高效办公数据处理与分析》

01 内容简介
根据现代企业决策和管理工作的主要特点,从实际应用出发,介绍了Excel强大的数据处理与分析功能在企业决策和管理工作中的具体应用。
02 推荐理由
本书同时提供了大量需要你做的实例,学而不练是不存在的!
《别怕,Excel函数其实很简单》

01 内容简介
《别怕,Excel 函数其实很简单》用浅显易懂的图文、生动形象的比喻以及大量实际工作中的经典案例,介绍了Excel最常用的一部分函数的计算原理和应用技巧,还介绍了数据的科学管理方法,以避免从数据源头就产生问题。
02 推荐理由
适合希望提高办公效率的职场人士,特别是经常需要处理分析大量数据并制作统计报表的相关人员,以及相关专业的高校师生阅读,小白需谨慎!
2. SQL
SQL是数据分析的基础,是想要学会数据分析能力的必备技能。那这里我只给大家介绍三本书,第一本书零基础入门,第二是进阶,第三本是SQL中的字典,话不多说,我们直接上架。
《SQL基础教程》

01 推荐理由
介绍了关系数据库以及用来操作关系数据库的SQL语言的使用方法。书中通过丰富的图示、大量示例程序和详实的操作步骤说明,让读者循序渐进地掌握SQL的基础知识和使用技巧,切实提高编程能力。每章结尾设置有练习题,帮助读者检验对各章内容的理解程度。另外,本书还将重要知识点总结为“法则”,方便读者随时查阅。
本书107张图表+209段代码+88个法则,是零基础进阶人士必备!
SQL进阶:《SQL进阶教程》

01 推荐理由
本书是为志在向中级进阶的数据库工程师编写的一本SQL技能提升指南。全书可分为两部分,第一部分介绍了SQL语言不同寻常的使用技巧,带领读者从SQL常见技术,去探索新发现。旨在帮助读者提升编程水平;第二部分着重介绍关系数据库的发展史,把实践与理论结合起来,旨在帮助读者加深对关系数据库和SQL语言的理解。
本书不适合小白!适合具有半年以上SQL使用经验、已掌握SQL基础知识和技能、希望提升自己编程水平的读者阅读。
SQL辅导书籍

01 推荐理由
本书是麻省理工学院、伊利诺伊大学等众多大学的参考教材,由浅入深地讲解了SQL的内容,实例丰富,便于查阅。本书没有过多阐述数据库基础理论,而是专门针对一线软件开发人员,直接从SQL SELECT开始,讲述实际工作环境中最常用和最必需的SQL知识,实用性极强。
有一定SQL基础的人士可以将它当做一本字典使用,遇到问题可以查找相应内用。
3.Python
“人生苦短,我用Python”。Python编程语言是最容易学习,并且功能强大的语言。但是很多人声称自己精通Python,自己却写不出Pythonic的代码,对很多常用的包不是很了解。万丈高楼平地起,咱们先从Python中最最基础的开始。
《Python编程,从入门到实践》

01 推荐理由
本书最大的特点就是零基础完全不懂编程的小白也能够学习,新手想学习选它绝对错不了。知识点由浅入深循循渐进,并配有视频教程手把手教学,同时所需的软件也是免费的。本书也配有相关辅导书籍,有兴趣的话可以去看看,但是请记住,这本书是最核心的。
《利用Python进行数据分析》

01 推荐理由
不像别的编程书一样,从盘古开天辟地开始讲起。这本书是直接应用到数据分析的,所以很多在数据分析上应用不那么频繁的模块也就没有讲。
本书第二版针对Python 3.6进行了更新,并增加实际案例向你展示如何高效地解决一系列数据分析问题。你将在阅读过程中学习到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。
4.R语言
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。但是R是有一定难度的,没有基础的话请谨慎尝试!推荐书籍:
《R语言入门与实践》

01 推荐理由
本书通过三个精心挑选的例子,深入浅出地讲解如何使用R语言玩转数据。将数据科学家必需的专业技能融合其中,教会读者如何将数据存储到计算机内存中,如何在必要的时候转换内存中的数据值,如何用R编写自己的程序并将其用于数据分析和模拟运行。
案例提升类

《活用数据:驱动业务的数据分析实战》

01 推荐理由
是一本用数据来帮助企业破解业务难题的实操书,有理论、有方法、有实战案例。具有业务驱动、案例闭环、思维先导、实战还原4大特色,同时在思路上清晰连贯,在表达上深入浅出,既能帮助数据分析从业者入门和提升,也能辅助企业各业务部门和各级管理人员做量化决策。
《精益数据分析》
01 推荐理由
本书展示了如何验证自己的设想、找到真正的客户、打造能赚钱的产品,以及提升企业知名度。30多个案例分析,全球100多位知名企业家的真知灼见,为你呈现来之不易、经过实践检验的创业心得和宝贵经验,值得每位创业家和企业家一读。

⑶ SQL基础教程的目录

1.1运行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主键
2.3外键
2.4联系
2.4.1一对一
2.4.2一对多
2.4.3多对多
2.5规范化
2.5.1第一范式
2.5.2第二范式
2.5.3第三范式
2.5.4其他范式
2.6示例数据库
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创建示例数据库 3.1SQL语法
3.2SQL标准和一致性
3.3标识符
3.4数据类型
3.5字符串类型
3.6二进制大型对象类型
3.7精确数字类型
3.8近似数字类型
3.9布尔类型
3.10日期和时间类型
3.11时间间隔类型
3.12唯一标识符
3.13其他数据类型
3.14空值 4.1使用SELECT和FROM检索列
4.2使用AS创建列的别名
4.3使用DISTINCT消除重复的行
4.4使用ORDER BY排序行
4.5使用WHERE筛选行
4.6使用AND、OR和NOT组合及求反条件
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进行范围筛选
4.9使用IN进行列表筛选
4.10使用IS NULL测试空值 5.1创建派生列
5.2执行算术运算
5.3确定计算的顺序
5.4使用||连接串
5.5使用SUBSTRING()提取子串
5.6使用UPPER()和LOWER()更改串的大小写
5.7使用TRIM()修整字符
5.8使用CHARACTER_LENGTH()得到串长度
5.9使用POSITION()查找子串
5.10执行日期及时间间隔运算
5.11获得当前日期和时间
5.12获得用户信息
5.13使用CAST()转换数据类型
5.14使用CASE计算条件值
5.15使用COALESCE()检查空值
5.16使用NULLIF()比较表达式 6.1使用聚合函数
6.2创建聚合表达式
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()计算总和
6.6使用AVG()计算平均值
6.7使用COUNT()统计行数
6.8使用DISTINCT聚合不重复的值
6.9使用GROUP BY分组行
6.10使用HAVING筛选分组 7.1限定列名
7.2使用AS创建表的别名
7.3使用联结
7.4使用JOIN或WHERE创建联结
7.5使用CROSS JOIN创建交叉联结
7.6使用NATURAL JOIN创建自然联结
7.7使用INNER JOIN创建内联结
7.8使用OUTER JOIN创建外联结
7.9创建自联结 8.1理解子查询
8.2子查询语法
8.3子查询和联结
8.4简单子查询和相关子查询
8.4.1简单子查询
8.4.2相关子查询
8.5在子查询中限定列名
8.6子查询中的空值
8.7使用子查询作为列表达式
8.8使用比较操作符比较子查询的值
8.9使用IN测试集合成员资格
8.10使用ALL比较所有子查询的值
8.11使用ANY比较某些子查询的值
8.12使用EXISTS检测存在性
8.13比较等价查询 9.1使用UNION合并行
9.2使用INTERSECT查找相同行
9.3使用EXCEPT查找不同行 10.1显示表结构
10.2使用INSERT插入行
10.3使用UPDATE更新行
10.4使用DELETE删除行 11.1创建表
11.2理解约束
11.3使用CREATE TABLE创建新表
11.4使用NOT NULL禁止空值
11.5使用DEFAULT确定默认值
11.6使用PRIMARY KEY指定主键
11.7使用FOREIGN KEY指定外键
11.8使用UNIQUE确保值唯一
11.9使用CHECK创建检查约束
11.10使用CREATE TEMPORARY TABLE创建临时表
11.11使用CREATE TABLE AS利用已存在表创建新表
11.12使用ALTER TABLE修改表
11.13使用DROP TABLE删除表 12.1使用CREATE INDEX创建索引
12.2使用DROP INDEX删除索引 13.1使用CREATE VIEW创建视图
13.2通过视图检索数据
13.3通过视图修改数据
13.3.1通过视图插入行
13.3.2通过视图更新行
13.3.3通过视图删除行
13.4使用DROP VIEW删除视图 15.1动态统计
15.2产生序列
15.3发现等差数列、递增数列和等值数列
15.4限定返回行的数量
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计算修整均值
15.7随机选取行
15.8处理重复值
15.9创建电话列表
15.10检索元数据
15.10.1Microsoft Access
15.10.2Microsoft SQL Server
15.10.3Oracle
15.10.4IBM DB2
15.10.5MySQL
15.10.6PostgreSQL
15.11处理日期
15.11.1Microsoft Access
15.11.2Microsoft SQL Server
15.11.3Oracle
15.11.4IBM DB2
15.11.5MySQL
15.11.6PostgreSQL
15.12计算中值
15.13查询极值
15.14改变动态统计的中流
15.15旋转结果
15.16处理层次结构
索引

⑷ 推荐一本关于大数据,数据分析类似的书籍

入门数据分析类
师父领进门,修行在个人。下面这两本书是入门数据分析必看的书籍,也是检验自己是否真的喜欢数据分析。
从0到1:《深入浅出数据分析》
为什么是它?借用一位读者的评价“我家的猫都喜欢这本书!”

01 内容简介
以类似“章回小说”的活泼形式,生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的技术;正文以后,意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要务、R工具及ToolPak工具,在充分展现目标知识以外,为读者搭建了走向深入研究的桥梁。
02 推荐理由
书名已经很好地表现出了这本书的优点——“深入浅出”。忘记烦恼,这本书与现实世界紧密互动,让你不再只有枯燥的理论,并且将知识图形化,复杂的概念简单化。
经典小黄书:《谁说菜鸟不会数据分析》
是本很好的书,但看过之后,这本书就真一文不值了。

01 内容简介
很多人看到数据分析就望而却步,担心门槛高,无法迈入数据分析的门槛。《谁说菜鸟不会数据分析》努力将数据分析写成像小说一样通俗易懂,使读者可以在无形之中学会数据分析,按照数据分析工作的完整流程来讲解。
02 推荐理由
数据分析的入门极品,但真的很入门,优缺兼有。对于入门理解来说是绝佳选择,对之后的修炼还是不够的。建议之前全都是自己瞎摸瞎撞搞数据分析的同学进行阅读,颇有醍醐灌顶之感。
分析工具类

与数据分析相关的工具非常之多,我们常用的有Excel、PPT、SQL等。如果您想精通他们,直接在哔哩哔哩搜索聚数云海,即可找到相关优质课程。
1.Excel
大家常说的Excel,但是不要以为你很会Excel!Excel是所有职场人必备的办公软件。Excel功能非常强大,在数据量不是很大的情况下,基本上都能用Excel实现数据分析。推荐如下书籍:
《Excel高效办公数据处理与分析》

01 内容简介
根据现代企业决策和管理工作的主要特点,从实际应用出发,介绍了Excel强大的数据处理与分析功能在企业决策和管理工作中的具体应用。
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本书同时提供了大量需要你做的实例,学而不练是不存在的!
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《别怕,Excel 函数其实很简单》用浅显易懂的图文、生动形象的比喻以及大量实际工作中的经典案例,介绍了Excel最常用的一部分函数的计算原理和应用技巧,还介绍了数据的科学管理方法,以避免从数据源头就产生问题。
02 推荐理由
适合希望提高办公效率的职场人士,特别是经常需要处理分析大量数据并制作统计报表的相关人员,以及相关专业的高校师生阅读,小白需谨慎!
2. SQL
SQL是数据分析的基础,是想要学会数据分析能力的必备技能。那这里我只给大家介绍三本书,第一本书零基础入门,第二是进阶,第三本是SQL中的字典,话不多说,我们直接上架。
《SQL基础教程》

01 推荐理由
介绍了关系数据库以及用来操作关系数据库的SQL语言的使用方法。书中通过丰富的图示、大量示例程序和详实的操作步骤说明,让读者循序渐进地掌握SQL的基础知识和使用技巧,切实提高编程能力。每章结尾设置有练习题,帮助读者检验对各章内容的理解程度。另外,本书还将重要知识点总结为“法则”,方便读者随时查阅。
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SQL进阶:《SQL进阶教程》

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本书是为志在向中级进阶的数据库工程师编写的一本SQL技能提升指南。全书可分为两部分,第一部分介绍了SQL语言不同寻常的使用技巧,带领读者从SQL常见技术,去探索新发现。旨在帮助读者提升编程水平;第二部分着重介绍关系数据库的发展史,把实践与理论结合起来,旨在帮助读者加深对关系数据库和SQL语言的理解。
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01 推荐理由
本书是麻省理工学院、伊利诺伊大学等众多大学的参考教材,由浅入深地讲解了SQL的内容,实例丰富,便于查阅。本书没有过多阐述数据库基础理论,而是专门针对一线软件开发人员,直接从SQL SELECT开始,讲述实际工作环境中最常用和最必需的SQL知识,实用性极强。
有一定SQL基础的人士可以将它当做一本字典使用,遇到问题可以查找相应内用。
3.Python
“人生苦短,我用Python”。Python编程语言是最容易学习,并且功能强大的语言。但是很多人声称自己精通Python,自己却写不出Pythonic的代码,对很多常用的包不是很了解。万丈高楼平地起,咱们先从Python中最最基础的开始。
《Python编程,从入门到实践》

01 推荐理由
本书最大的特点就是零基础完全不懂编程的小白也能够学习,新手想学习选它绝对错不了。知识点由浅入深循循渐进,并配有视频教程手把手教学,同时所需的软件也是免费的。本书也配有相关辅导书籍,有兴趣的话可以去看看,但是请记住,这本书是最核心的。
《利用Python进行数据分析》

01 推荐理由
不像别的编程书一样,从盘古开天辟地开始讲起。这本书是直接应用到数据分析的,所以很多在数据分析上应用不那么频繁的模块也就没有讲。
本书第二版针对Python 3.6进行了更新,并增加实际案例向你展示如何高效地解决一系列数据分析问题。你将在阅读过程中学习到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。
4.R语言
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。但是R是有一定难度的,没有基础的话请谨慎尝试!推荐书籍:
《R语言入门与实践》

01 推荐理由
本书通过三个精心挑选的例子,深入浅出地讲解如何使用R语言玩转数据。将数据科学家必需的专业技能融合其中,教会读者如何将数据存储到计算机内存中,如何在必要的时候转换内存中的数据值,如何用R编写自己的程序并将其用于数据分析和模拟运行。
案例提升类

《活用数据:驱动业务的数据分析实战》

01 推荐理由
是一本用数据来帮助企业破解业务难题的实操书,有理论、有方法、有实战案例。具有业务驱动、案例闭环、思维先导、实战还原4大特色,同时在思路上清晰连贯,在表达上深入浅出,既能帮助数据分析从业者入门和提升,也能辅助企业各业务部门和各级管理人员做量化决策。
《精益数据分析》
01 推荐理由
本书展示了如何验证自己的设想、找到真正的客户、打造能赚钱的产品,以及提升企业知名度。30多个案例分析,全球100多位知名企业家的真知灼见,为你呈现来之不易、经过实践检验的创业心得和宝贵经验,值得每位创业家和企业家一读。

⑸ 如何自学成为数据分析师

数据分析师的基本工作流程:

1.定义问题

确定需要的问题,以及想得出的结论。需要考虑的选项有很多,要根据所在业务去判断。常见的有:变化趋势、用户画像、影响因素、历史数据等。

2.数据获取

数据获取的方式有很多种:

一是直接从企业数据库调取,需要SQL技能去完成数据提取等的数据库管理工作。

二是获取公开数据,政府、企业、统计局等机构有。

三是通过Python编写网页爬虫。

3.数据预处理

对残缺、重复等异常数据进行清洗。

4.数据分析与建模

这个部分需要了解基本的统计分析方法、数据挖掘算法,了解不同统计方法适用的场景和适合的问题。

5.数据可视化和分析报告撰写

学习一款可视化工具,将数据通过可视化最直观的展现出来。

数据分析入门需要掌握的技能有:

1. SQL(数据库):

怎么从数据库取数据?怎么取到自己想要的特定的数据?等这些问题就是你首要考虑的问题,而这些问题都是通过SQL解决的,所以SQL是数据分析的最基础的技能。

2. excel

分析师更多的时候是在分析数据,分析数据时需要把数据放到一个文件里,就是excel。

熟练excel常用公式,学会做数据透视表,什么数据画什么图等。

3.Python或者R的基础:

必备项,也是加分项,在数据挖掘方向是必备项,语言相比较工具更加灵活也更加实用。

4.学习一个可视化工具

如果你想往更高层次发展,上面的东西顶多只占20%,剩下的80%则是业务理解能力,目标拆解能力,根据数据需求更多新技能的学习能力。

⑹ SQL书籍推荐

1、《SQL必知必会》
福达着, 钟鸣、刘晓霞译
这本书由浅入深地讲解了SQL的基本概念和语法,涉及数据的排序、过滤和分组,以及表、视图、联结、子查询、游标、存储过程和触发器等内容,实例丰富,便于查阅。新版增加了针对ApacheOpenOfficeBase、MariaDB、SQlite等DBMS的描述,并根据新版本的Oracle、SQLServer、MySQL和PostgreSQL更新了相关示例,非常适合初学者。

2、《SQL基础教程》
MICK 着, 孙淼、罗勇 译
这本书豆瓣评分9.0,重印13次,第2版基于新版本RDBMS全面升级,并新增一章介绍从应用程序执行SQL语句的方法。本书从数据库、表的结构到查询、更新表的语法,常用的函数,表的联结等,内容逐步深入。对于初学者常见的疑难点,均通过专栏进行讲解。各章节后精心设计了练习题,帮助读者巩固理解
3、《SQL Cookbook》
Anthony Molinaro 着
本书是一本指南,其中包含了一系列SQL 的常用问题以及它们的解决方案,希望能对读者的日常工作有所帮助。有150 多个小节,这还仅仅是SQL 所能做的事情的一鳞半爪,而这本书更主要的是让读者看到,SQL 能够做多少一般认为是SQL 问题范围之外的事情。
4、《深入浅出SQL(中文版)》
贝里 着,O‘Reilly Taiwan 译
这本对所有没SQL基础的人来说都是本好书,幽默的语言,紧凑的内容,而且还有生动的图画,这无非给了初学者一个很好的开始,不仅会信心大增,也会提高学习兴趣,同时对后续的提高也打下了基础。着重基本语法的理解和基本概念的阐述,穿插在各个章节的练习题恰好提供了巩固作用,如果你正苦于寻找一本SQL入门书籍,那么它一定是不二之选
5、《SQL 反模式》
Bill Karwin 着,谭振林 / Push Chen 译
《SQL反模式》是一本广受好评的SQL图书。它介绍了如何避免在SQL的使用和开发中陷入一些常见却经常被忽略的误区。它通过讲述各种具体的案例,以及开发人员和使用人员在面对这些案例时经常采用的错误解决方案,来介绍如何识别、利用这些陷阱,以及面对问题时正确的解决手段。另外,《SQL反模式》还涉及了SQL的各级范式和针对它们的正确理解。

⑺ 提高数据分析能力必读书籍推荐

【导读】随着互联网的发展,数据分析已经成了非常热门的职业,大数据分析师也成了社会打工人趋之若鹜的职业,不仅高薪还没有很多职场微世界的繁琐事情,不过要想做好数据分析工作也并不简单,参看一些好书,对行进数据分析会更有帮助!今天小编就给大家带来了提高数据分析能力必读书籍推荐,希望对各位小伙伴有所帮助。

数据分析进阶

1.《精益数据分析》

本书展示了怎样验证自己的设想、找到实在的客户、打造能挣钱的产品,以及行进企业知名度。并经过30多个事例剖析,深化展示了怎样将六个典型的商业办法运用到各种规划的精益创业、数据分析根底,和数据驱动的思维办法中,找到企业添加的首先要害方针。

2.《数学之美》

本书把深邃的数学原理讲得愈加通俗易懂,让非专业读者也能领会数学的魅力。读者经过具体的比方学到的是考虑问题的办法 ——
怎样化繁为简,怎样用数学去向理工程问题,怎样跳出固有思维不断去考虑立异。

数据挖掘

1.《数据挖掘导论(无缺版)》

本书全面介绍了数据挖掘,包括了五个主题:数据、分类、相关剖析、聚类和异常检测。除异常检测外,每个主题都有两章。前一章包括根柢概念、代表性算法和点评技术,然后一章谈论高档概念和算法。这样读者在透彻地了解数据挖掘的根底的一同,还可以了解更多重要的高档主题。

2.《数据挖掘概念与技术》

本书无缺全面地叙说数据挖掘的概念、办法、技术和最新研讨翻开。本书对前两版做了全面修订,加强和从头组织了全书的技术内容,要害论说了数据预处理、再三办法挖掘、分类和聚类等的内容,还全面叙说了OLAP和离群点检测,并研讨了挖掘网络、凌乱数据类型以及重要运用范畴。

3.《数据挖掘与数据化运营实战:思维、办法、技巧与运用》

现在有关数据挖掘在数据化运营实践范畴比较全面和系统的作品,也是诸大都据挖掘书本中为数不多的交叉许多实在的实践运用事例和场景的作品,更是发明性地针对数据化运营中不同剖析挖掘课题类型,推出逐一对应的剖析思路集锦和相应的剖析技巧集成,为读者供给“菜单化”实战锦囊的作品

作为数据分析师,如果仅仅安于现状,不注重自我行进,那么,不久的将来,你很或许成为公司的“人肉”取数机,影响往后的工作生计。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“提高数据分析能力必读书籍推荐”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树,需要考取部分含金量高的数据分析师证书,一直学习,这样更有核心竞争力与竞争资本。

⑻ PLSQL基础教程.pdf

PLSQL是ORACLE公司对标准数据库语言的扩展,ORACLE公司已经将PL/SQL整合到ORACLE 服务器和其他工具中了,近几年中更多的开发人员和DBA开始使用PL/SQL,本文将讲述PL/SQL基础语法,结构和组件、以及如何设计并执行一个PL/SQL程序。

从版本6开始PL/SQL就被可靠的整合到ORACLE中了,一旦掌握PL/SQL的优点以及其独有的数据管理的便利性,那么很难想象ORACLE缺了PL/SQL的情形。PL/SQL 不是一个独立的产品,它是一个整合到ORACLE服务器和ORACLE工具中的技术,可以把PL/SQL看作ORACLE服务器内的一个引擎,sql语句执行者处理单个的sql语句,PL/SQL引擎处理PL/SQL程序块。当PL/SQL程序块在PL/SQL引擎处理时,ORACLE服务器中的SQL语句执行器处理pl/sql程序块中的SQL语句。