数据分析书籍赠送，让你快速进阶！

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大家好，最近整理了一些数据分析必备且非常经典的书单，这些书都是数据分析入门非常实用的书籍。

书籍主要分6类：

1、数据分析基础

2、数据化管理

3、python数据分析

4、用户画像

5、机器学习

6、产品经理

详细书籍分类及名称如下：

这几类书籍是一个比较标准的进阶过程，首先，数据分析基础的学习对后续数据分析是一个基础沉淀，然后通过学习数据化管理了解通过数据来驱动业务进行管理，然后进一步通过学习python来进行数据分析和挖掘，然后详细了解用户画像的分析方法论可以更好的帮助数据挖掘，然后是进一步完善机器学习的基础算法和原理，可以更深入的了解机器学习，最后通过学习产品经理的思维，为以后深入业务打磨业务产品做好准备，最终升阶到业务商业化的分析思维，可以融会贯通的进行数据驱动业务。

下面重点给大家简单介绍两本书：

第一本：《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》

重点讲述了两个年轻人在大公司销售、商品、电商、数据等部门的相关工作的事情，通过大量案例深入浅出地讲解了数据意识和零售思维。作者将各种数据分析方法融入到具体的业务场景中，形成了数据化管理模型，从而帮助企业提高运营管理能力。

全书共8章、书中介绍了什么是数据化管理，数据化管理的思维是什么，然后通过零售电商的行业经验来举例说明，有关零售电商的商品分析，流量分析、指标体系建立等，常用的数据分析方法和模型是如何建立和使用的。

《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》全部案例均基于Excel，每个人都能快速上手应用并落地。当然现在很多公司都基于大数据分析平台，通过SQL或者代码实现数据的存储和分析，但是数据化管理的思维是不变的，建议入门同学可以先进行思维学习。

第二本：《机器学习_周志华》
本书即是一本机器学习的入门书籍，也是一本了解机器学习算法推导原理的最佳书籍，因为本书在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面, 同时对于很多基础算法的原理也进行了详细的推导，同时结合书中推荐的参考资料，可以极大的帮助大家贯通机器学习算法原理。

本书前两张介绍了机器学习的发展由来，同时对模型的评估和选择先进行了讲解，让学习的人先知道模型的原貌，再进入细致的算法学习了解。

全书共16章, 大体上可分为3个部分：第1部分包括第1~3章, 介绍机器学习基础知识; 第2部分包括第4~10章, 介绍一些经典而常用的机器学习方法; 第3部分包括第11~16章, 介绍一些进阶知识. 前3章之外的后续各章均相对独立, 读者可根据自己的兴趣和时间情况选择使用.

本书更加侧重基础理论知识，尤其对算法原理进行了详尽的介绍，如果因为算法原理推导比较乏味，建议可以结合《机器学习实战》进行搭配学习使用，结合实际案例先了解熟悉机器学习，再逐步推导算法原理，达到融会贯通。

以上我有整理出来PDF电子书，有需要的朋友关注wx号:机器学习算法与Python分析知识库，发私信给我，可以随机选择一本，如果同时转发截图发私信我也可以随机选择两本。

希望对大家有帮助！

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