Lectura recomendada para mejorar las habilidades de análisis de datos

Con el desarrollo de Internet, el análisis de datos se ha convertido en una profesión muy popular y los analistas de big data también se han convertido en una profesión popular para los trabajadores sociales. No sólo el salario es alto y no hay muchas tareas en el lugar de trabajo, sino que tampoco es fácil realizar un buen análisis de datos. ¡Leer algunos buenos libros será más útil para el análisis de datos! Hoy, el editor le recomienda un libro de lectura obligada para mejorar sus habilidades de análisis de datos. Espero que sea útil para sus amigos.

Análisis de datos avanzado

1. Análisis de datos ajustados

Este libro muestra cómo validar sus ideas, encontrar clientes reales y crear productos que generen dinero y mejoren. Visibilidad corporativa. A través del análisis de más de 30 casos, muestra cómo aplicar 6 métodos comerciales típicos a diversos métodos de planificación empresarial eficiente, análisis de datos y pensamiento basado en datos para encontrar la primera política clave que las empresas deben complementar.

2. La belleza de las matemáticas

Este libro facilita la comprensión de los principios matemáticos profundos, permitiendo a los lectores no profesionales apreciar el encanto de las matemáticas. Lo que los lectores aprenden a través de ejemplos específicos es la forma de pensar en los problemas:

Cómo simplificar lo complejo, cómo utilizar las matemáticas para abordar problemas de ingeniería, cómo pensar de manera innovadora y considerar constantemente la innovación.

Tecnología de minería de datos

1. Introducción a la minería de datos (versión no uniforme)

Este libro proporciona una introducción completa a la minería de datos, que incluye cinco temas: datos, clasificación, análisis de correlación, agrupamiento y detección de anomalías. Con excepción de la detección de anomalías, cada tema tiene dos capítulos. El capítulo anterior cubre el concepto de raíces, algoritmos representativos y técnicas de revisión, y luego el siguiente capítulo habla sobre conceptos y algoritmos de alto nivel. De esta manera, los lectores pueden comprender temas de alto nivel más importantes y al mismo tiempo comprender a fondo las raíces de la minería de datos.

2. Conceptos y técnicas de minería de datos

Este libro describe exhaustivamente los conceptos, métodos, técnicas y las últimas investigaciones sobre minería de datos. Este libro es una revisión integral de las dos primeras ediciones, fortaleciendo y organizando el contenido técnico de todo el libro desde el principio, hablando sobre el preprocesamiento de datos, la minería repetida, la clasificación y la agrupación, y la realización de OLAP y la detección de valores atípicos. Se proporciona una descripción completa. , analizando redes de minería, tipos de datos confusos y áreas de aplicación importantes.

3. "Minería de datos y operaciones digitales: ideas, métodos, técnicas y aplicaciones"

Los trabajos actuales sobre minería de datos en la práctica de operaciones de datos son relativamente completos y sistemáticos, y la mayoría de ellos. La minería de datos es uno de los pocos libros que abarca múltiples casos y escenarios de aplicaciones prácticas. También es un trabajo que lanza de manera creativa un conjunto de ideas de análisis correspondientes y técnicas de análisis correspondientes para diferentes tipos de temas de análisis y minería en operaciones de datos, brindando a los lectores consejos prácticos "estilo menú".

Como analista de datos, si solo está satisfecho con el status quo y no presta atención a la superación personal, en un futuro cercano puede convertirse en la máquina de recuperación de datos de "carne humana" de la empresa. lo que afectará su trabajo y su vida futuros.

Los anteriores son los "libros de lectura recomendados para mejorar las habilidades de análisis de datos" que el editor compiló y compartió con usted hoy, espero que le sean útiles. El editor cree que si desea lograr el éxito en la industria de big data, debe obtener algunos certificados valiosos de analista de datos y continuar aprendiendo para poder tener más competitividad central y capital competitivo.