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感谢这世界的程序员

可以说，没有程序员，就没有现在多姿多彩的互联网。

程序员们通过coding改变世界，创造更加美好的生活。也以实际行动在浮躁的世界里，坚持自己对于知识、技术和创新的追求。

让我们一起阅读经典，紧跟前沿技术不掉队

爱读书的你们又双叒叕可以下手啦

 

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省省省的快乐喷泉

小程序直达购书专题

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选书太纠结？推荐几本必买的好书新书

助你囤的疯狂、读的畅快，绝不后悔！

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▊《深入浅出数据分析》

（ 美） 米尔顿（ Milton,M.）著

李芳译

《深入浅出数据分析》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：数据分析基本步骤、实验方法、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧；正文之后，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。

▊ 《拿下Offer:数据分析师求职面试指》

徐麟 著

面试数据分析岗位需要做哪些技能储备？

数据分析岗位的面试官又会问哪些问题？

如何高效快速拿下数据分析岗位Offer？

答案就在这本书里！

《对比Excel，轻松学习SQL数据分析》

张俊红 著

《对比Excel，轻松学习Python 数据分析》姊妹篇，同样采用对比的方法，降低学习门槛，提高学习效率。学习SQL 的主要原因是工作需要。网上关于数据相关岗位的招聘都要求有熟练使用SQL 这一条，为什么会这样呢？这是因为我们负责的是与数据相关的工作，而获取数据是我们工作的第一步，比如，你要通过数据做决策，但是现在公司的数据基本上不存储在本地Excel 表中，而是存储在数据库中，想要从数据库中获取数据就需要使用SQL，所以熟练使用SQL 成了数据相关从业者入职的必要条件。

《对比Excel，轻松学习Python数据分析》

张俊红著

Python虽然是一门编程语言，但是在数据分析领域实现的功能和Excel的基本功能一样，而Excel又是大家比较熟悉、容易上手的软件，可以通过Excel数据分析去对比学习Python数据分析。本书将数据分析过程中涉及的每一个操作都对照讲解，让你从熟悉的Excel操作中去学习对应的Python实现，而不是直接学习Python代码，大大降低了学习门槛，消除了大家对代码的恐惧心理。这也是本书的一大特色，让读者可以像学Excel数据分析一样，轻松学习Python数据分析。

▊《Python数据可视化之美：专业图表绘制指南（全彩）》

张杰 著

本书主要介绍如何使用Python 中的matplotlib、Seaborn、plotnine、Basemap 等包绘制专业图表。本书首先介绍Python 语言编程的基础知识，以及NumPy 和Pandas 的数据操作方法；再对比介绍matplotlib、Seaborn 和plotnine 的图形语法。本书系统性地介绍了使用matplotlib、Seaborn 和plotnine 绘制类别对比型、数据关系型、时间序列型、整体局部型、地理空间型等常见的二维和三维图表的方法。另外，本书也介绍了商业图表与学术图表的规范与差异，以及如何使用matplotlib 绘制HTML 交互页面动画。

▊《R语言数据可视化之美：专业图表绘制指南（增强版）

张杰 著

本书主要介绍如何使用R中的ggplot2包及其拓展包，以及ggraph、circlize和plot3D等包绘制专业图表。本书先介绍了R语言编程基础知识，以及使用dplyr、tidyr、reshape2等包的数据操作方法；再对比了base、lattice和ggplot2等包的图形语法。本书系统性地介绍了使用ggplot2包及其拓展包绘制类别对比型、数据关系型、时间序列型、整体局部型、地理空间型等常见的二维图表的方法，使用ggraph、igraph、circlize等包绘制层次、网络关系型图表，以及使用plot3D包绘制三维图表（包括三维散点图、柱形图和曲面图等）的方法。另外，本书也介绍了论文中学术图表的图表配色、规范格式等相关技能与知识。

▊《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）（第4版）》

张文霖  刘夏璐  狄松 著

这是一本有趣的数据分析书

对各种数据处理方法进行重新梳理，使数据处理方法更加结构化、体系化

新增了RFM分析法、结构分解法、因素分解法、趋势分析法等常用数据分析方法，使数据分析方法更加完善、实用

新增树状图、旭日图、帕累托图、漏斗图等Excel 2016版图表绘制技巧

▊《谁说菜鸟不会数据分析（Python篇）》

方小敏  张文霖 著

《谁说菜鸟不会数据分析（Python篇）》从解决工作实际问题出发，提炼总结工作中Python 常用的数据处理、数据分析实战方法与技巧。本书力求通俗易懂地介绍相关知识，在不影响学习理解的前提下，尽可能地避免使用晦涩难懂的Python 编程、统计术语或模型公式。本书定位是带领Python 数据分析初学者入门，并能解决学习、工作中大部分的问题或需求。

▊《活用数据：驱动业务的数据分析实战》

陈哲 著

活用数据的前提是懂业务，本书通过各种业务场景的案例将各知识点融入数据分析的理论之中，既容易理解又能把数据分析和业务分析结合起来思考。同时，大量的分析图表又将知识点体系化、理论化和模型化，便于读者的实际操作、应用和收藏。推荐这本好书给正在路上的分析师、业务高手和感兴趣的朋友们。

▊《从Excel到Power BI：商业智能数据分析》

马世权 著

《从Excel到Power BI：商业智能数据分析》以读者的兴趣阅读为出发点，首先通过介绍可视化模块让读者全面体验Power BI的操作并掌握让数据飞起来的秘籍；然后再迈上一个大台阶，让读者学习Power Query数据查询功能，瞬间解决最耗费时间且附加值最低的工作；最后全力攻克Power BI的核心价值模块Power Pivot（数据建模）和DAX语言，让读者直达商业智能数据分析的巅峰，站到Excel的肩膀上。

最后希望这些书能够为你提供一个系统的学习进阶方向及正确的学习方法，帮助你体验弯道超车的爽快感，并顺利获得进阶提升！

                                    

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