简介

精彩点评

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  莫念

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  从书的整体内容来看，还是包含了许多有用的知识的，相比较而言，前半部分对于数据分析的策略、模型和excel的介绍是非常详细的，可以认真对照学习，而后面对于Tableau的介绍就比较书面化，还是需要靠自己去实际操作，最后对于python的介绍可能比较简单，需要去找其他相关方面的书籍进行学习。

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  军

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  mark 一下，此时看到一百多页。说一下感受：牛逼，我靠，高屋建瓴，拨云见日!

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  今天只做一件事

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  这个多元线性回归讲的真清楚啊，对于大学统计学高数忘的差不多的人来说极其友好。

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  陈志林-dayday

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  - 入门   - 什么是数据分析   - 数据分析的职业发展及分类   - 数据分析之“道”: 数据分析需要掌握的理论知识   - 数据分析之“术”: 各类软件工具的运用 - 入门-Excel   - Excel概述   - 高效处理数据的Excel函数家族   - 十分有用的Excel数据分析技巧   - 酷炫的Excel图表可视化   - 让你的Excel报表动起来(VBA) - 海量数据管理—拿MySQL   - MySQL数据库的安装   - 将数据写入到数据库中   - 重要的单表查询   - 复杂的多表查询   - 通过索引提高数据的查询速度   - 数据库的增删改操作 - 数据可视化—Tableau   - 数据可视化概述   - Tableau概述   - 数据可视化图表   - 仪表板的制作与发布 - 数据分析进阶—Python数据分析   - Python、Jupyter的使用技巧   - 数据读取—从pandas开始   - 常见的数据处理技术   - 探索性数据分析   - 线性回归模型的应用

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  瑾瑜（璠）

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  我看完了excel部分，实际操作了数据透视表，感觉自己excel基本属于小白中小白的水平，函数烧脑，也可能因为现在智商太低。数据透视表还是可以再学习下，后面再找几本书学习一下，数据不多的情况下，暂时不用python。

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  怪诞幻想呦

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  蛮有效的哈，对于一个初学者大概了解数据分析的基层概念，基本方法，常用工具。

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  杨雪

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  对于初学者，这本书只适合看框架，了解需要掌握的内容，对于具体的内容需要更详细的学习才可能掌握，光看这本书，学起来很困难。

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  蛤铪蛤哈

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  不推荐看 一定要看，建议看目录，再看第一章内容。对于数据分析有个大概的了解。 1.这本书本身定位就很尴尬。作为入门书，说得又不够基础。作为进阶书，体系又不够完善。 2.书中把excel、sql、tableau、python都给谈到了，但只是泛泛而谈，并不适合入门或进阶。

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  岩

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  讲了一些数据分析方法论的东西，也包括一些实际操作。总体来说学的比较认真的还是excel部分，因为用的比较多。至于sql, tableaue，python因为篇幅的原因讲的比较范范，想深入学习的话还要再看专门的书籍和多多应用。

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  vincenfeng

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  很实用 讲得很细致 其中涉及比较复杂的统计学的应用也写得比较友好

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  Ann

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  入门很好的书籍，我看了这么多关于数据分析入门书籍中最好的一个。但进阶的话，我认为与数据挖掘相关的书籍会更好。

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  汩

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  看目录就可以了，或者看WPS教程学会做数据图。目前有很多软件可以一键转换为可视化图形。

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  娜娜^^

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  出乎意料的好，推荐～ 阐述很清楚，结构很完整，把数据分析中会涉及从浅显Excel到Python到展示Tableau都有结构性介绍和实例分析，对于初涉领域的童鞋非常友好，超出所预期 👍🏻

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  大家好我是托

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  非常浅的一本书，比较适合大学生或者完全没有数据分析从业经验的新鲜人作为入职手册型的一本工具书

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  Eriskbron

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  刚开始太难懂了，好多统计学的知识，不符合从入门到进阶这个概念，一般读者看了都劝退。