如何零基础入门数据分析

随着数据分析相关领域变得火爆，最近越来越多的被问到：数据分析如何从头学起？其中很多提问者都是商科背景，之前没有相关经验和基础。

我在读Buisness Analytics硕士之前是商科背景，由于个人兴趣爱好，从大三开始到现在即将硕士毕业，始终没有停下自学的脚步。Coursera和EDX等平台上大概上过20多门网课，Datacamp上100多门课里，刷过70多门。这篇文章是想谈一谈个人的数据分析学习经验，希望对想要入门这个领域的各位有帮助。

1. 基本工具

学习数据分析的第一步，是了解相关工具

Excel

excel至是最基础的数据分析工具，至今还是非常有效的，原因是它便于使用，受众范围极广，且分析结果清晰可见。

相信大多数人都有使用excel的基本经验，不需要根据教材去学习了。重点掌握：基本操作的快捷键；函数：计算函数、if类、字符串函数、查找类(vlookup 和match)，一定要熟悉函数功能的绝对和相对引用；数据透视表功能等。另外，excel可以导入一些模块来使用，典型的包括数据分析模块，作假设检验常用；规划求解，作线性规划和决策等问题非常有效。利用这些模块可以获得很不错的分析报告，简单且高效。

SQL

数据分析的绝对核心！大部分数据分析工作都是对数据框进行的，在这个过程中，需要不断的根据已有变量生成新变量、过滤掉一些样本还有转换level。

SQL的设计就是为了解决这些问题。其他常用的数据操作工具，包括R语言的数据框、Python里的pandas，基本都是借鉴了SQL的思想，一通百通。

SQL入门容易，它的语法极其简单，基本可以说上过一门相关的课或看过一本相关的书就可以了解大概，但融会贯通并能够进行各种逻辑复杂的操作，就需要长时间的锤炼了。

SQL的学习建议，随便找一本书或者网课就好，因为主流的课程基本都是一个思路：先讲SELECT、WHERE、GROUP BY(配合简单的聚合函数)、ORDER BY这类单表操作，之后讲JOIN进行多表连接。除此之外，必会的基本技能还应该包括WINDOW FUNCTION和CASE WHEN等等。学了基本的内容之后，就是找项目多练，不断提升。

R/Python

熟练SQL之后，对数据操作方面的内容就得心应手了。接下来更复杂的问题，如搜索和建模，则需要使用编程语言。

R vs Python

目前最主流的数据分析编程语言就是R和Python，网上遍是关于这两者的争论，有兴趣的可以简单看一下，但不用陷入过度的纠结。我个人的经验来看，熟练两者其中的任何一个都可以胜任数据分析中的大部分工作，不存在某一个语言有明显缺陷的情况。

这里不想大篇幅的比较两者，但是想简单的说一下两者的侧重点：

R语言是为了解决统计问题而设计的，因此它有一个很人性化的地方：最大程度的简化语言，从而让分析人员忽略编程内容，直面数据分析。也因为是统计语言，很多基本的统计分析内容在R里都是内置函数，调用十分便捷。此外，R

的报告能力很强，大部分模型库在训练模型后都会提供很多细节，也比较容易通过rmd转换成优美的doc/pdf/html。

Python先是一门general的编程语言，之后才是数据分析工具。初学python，语法肯定是不如R容易理解的。但使用到后来，当越来越多的需要自己定义时，Python的优势就显现出来了。另外，Python在数据量大时速度会比较快。

至于先学哪一个，需要结合自己的规划来看：如果最终两个都要学，那我毫不犹豫的建议从R开始；如果两个选一个学的话，我目前倾向于Python，不过如果你确定自己以后只做业务方面的内容，那R可能更好一些。另外，如果有专注的领域的话，那么要结合自己的领域来定，比如搞投资分析的可以看一看R 语言的PortfolioAnalytics库，大概就明白，说R语言把编程简化专注结果所言非虚。

R语言学习

当然无论入门哪种语言，学习路径都很重要。R语言的学习建议从基础数据结构开始，了解R中的vector、dataframe和list等结构，对语法有基本的理解。之后建议学习dplyr和ggplot2这两个库，两者分别是数据操纵和可视化库，学过之后可以做一些基本的数据项目了。学习平台首推datacamp，是付费的但绝对物有所值，没有比边学边练更好的学习方式了。此外推荐一本R语言实战(R in Action)，可以当作学习手册。

Python学习

包括我在内的很多同学都把Coursera上的Python for everyone当作启蒙教材，这是一门很好的课程，但对于专注数据分析的Python使用者而言，课程

没有提供最完美的学习路径。学习Python也应该从数据结构开始，list、dictionary、tuple这些数据结构要了解。之后建议学习numpy、pandas和matplotlib，分别是矩阵库、数据框库和可视化库，基本就算是入门了。学习Python，Datacamp依然是个很不错的平台，但是资源不如R丰富。首推一本叫《利用python进行数据分析》(Python for data analysis)的教材，直接传授数据分析最需要的编程技能，熟悉书中的知识基本就可以说学会Python数据分析的基本操作了。

2. 描述性分析和统计基础

了解基本工具之后，还要拥有相关的知识才能正式开始数据分析。分析的基础是统计知识，相信大部分人都学过概率和统计相关的课程，自己基础是否够扎实，可以考一考自己：均值/标准差/相关性等指标，各种探索性分析场景用哪种可视化方法比较好，抽样分布/置信区间/假设检验，贝叶斯理论等。在这些相关内容没有彻底熟练之前，建议不要认为自己基础已经足够扎实了，这些内容都是值得反复学习的。另外，可以结合数据分析工具来学习，比如用R或Python进行双均值假设检验（当然这里是手写而不是调用函数），对理解编程和理解统计都有帮助。

这里推荐《深入浅出统计学》和《深入浅出数据分析》两本书，可以作为入门，也可以作为复习，当然如果统计背景比较深，没必要看了，太基础了。也推荐Coursera杜克大学的Statistics with R，前三门课质量都比较高，需要有R 的基本知识，可以边学统计边练R。

描述性分析真的很重要，这里需要再强调一下。如果真的想做数据分析，尤其是业务导向的数据分析，建议一定要重视这部分。平时做项目也是一样的，拿

到数据后先彻底的理解数据，不要急着往模型里放。

3. 机器学习

终于到了机器学习，我猜对于很多数据分析学习者，机器学习是本质目的。机器学习是有不同种学法的：对于业务数据分析者，了解各类模型的使用场景、优劣势，基本就足够了；对于偏数据科学和挖掘的人员来说，要深入理解每一种模型，至少得写出推导步骤；更深入的算法导向人员，还要有从头实现算法的能力。这篇文章的目标读者主要是第一类和第二类。

学习机器学习模型可以从理解模型和实现两个方向入手，目前主流的实现工具还是R和Python。Datacamp上有很多用R和Python进行机器学习的课程，看了之后基本可以了解机器学习模型在做什么，平时的应用场景大概怎样。流行的模型一定要理解，像逻辑回、支持向量机(核函数)、k邻近、朴素贝叶斯、集成学习模型(随机森林和各类boosting)都是很常用的模型；bias-variance tradeoff、标准化、正则化、交叉检验、重采样，这些概念也要了解。

如果想进一步深入的去理解模型细节，那么微积分和线性代数是必要的先修课，否则无法继续进行了。当然如果决定进一步学习细节，需要看更多的教材，上一些相关课程。

网上的相关课有很多，目前最火爆的肯定是Coursera Andrew Ng的机器学习。这门课也是我的入门课，确切的说我第一次学这门课的时候，甚至还不会调包，也不太会编程，就跟着一步一步做，很艰难的完成了作业。做到神经网络那部分，当时实在写不出来，去网上找答案看。到现在，这门课我应该看过有五遍了，基本上每隔几个月重新看一下都有新的收获。

Coursera还有另一系列的机器学习课来自华盛顿大学，质量也很高，课程

用Python(缺陷是使用的库不是pandas和sklearn，而是授课者自己开发的库)，很大一部分内容是手写模型，很有助于打好基础。此外，因为这是一系列课，所以覆盖范围要比Andrew Ng的课广一些，回归问题、分类问题、非监督问题，都单独成为一门课程。

很多机器学习的教材写的也不错，比如An Introduction to Statistical Learning(ISL)和Machine Learning with R，两者都是讲模型的数学推导，并用R语言实现。

机器学习确实是很深奥的东西，如果时间允许建议经典的课程和教材都看一看，有的课甚至可以多看几遍。

4. 更进一步

如果以上内容都比较扎实的完成，可以说能够进行大部分项目了，也对数据分析有着很成体系的理解。之后可以结合自己的需求，深入学习更多的内容，或者结合实际项目练习。尝试着找一些完整的项目去做，比如说kaggle就是很不错的平台，会提供数据集进行使用。kaggle的入门赛也做的很好，简单易懂，让新人不会太迷茫。

如果有额外兴趣的话，还是有很多更深奥的东西值得学习的，比如深度学习范围的内容或者大数据的相关技术等。

5. 结尾的话

很多人在入门数据分析时候都会问：我从零开始，多久能学会机器学习？其实取决于你怎么理解会，如果从头学python，到能使用sklearn调出机器学习模型，大概一个月就完成了。但深入的去理解以上内容，确实不是一年半载能完成的。

我见过很多人追求速成，也确实速成了。遇到项目基本就是把数据导进来，不做特征处理，然后调出各种模型(其中不乏像神经网络和boosting这种比较高级的模型)，每个用默认参数试一次，看看效果。然而数据分析没那么简单，也没那么fancy。做一个项目，80%的时间都在准备，涉及到许多数据清理和操作，其中的一些东西是任何教材和课程都无法传授的。

还是更建议一步一个脚印的去学习，边学边做、边学边想，记好学习笔记，并定期总结学习心得。打好基础不可急于求成，才是学习的最好途径。

来源：https://www.360docs.net/doc/5c4452460.html,/m/post-414-69222-1.shtml

SQL数据库基础知识集合

1、数据库简介：数据库是专门开发数据管理的软件，或者说专门管理数据的软件就是数据库。数据库存在的意义就是：减轻开发人员的负担。数据库是一个综合的软件，那么我们不需要队要进行2进制保存数据进行处理了，但是却是要与数据库产生交互，那么命令式SQL，有技巧的，数据库就是万物皆关系（面向对象，万物皆是对象）有所区别。 2、数据库的发展：一开始的是层次化的数据与网状数据库，后来也发现使用确实很麻烦。于是到了1970年EF.Cold博士（IBM公司的研究员）开创了关系性的数据库的先驱，发表了关系性数据库的论文，但是由于当时电脑硬件的局限性，大家觉得跑如此大的程序不值得。后来，Oracle（甲骨文）公司的创始人，拉里带领Oracle投入到关系型数据库的研发，并且得到了一个大客户—美国国防部。随即开始世界刮起了关系数据库的旋风，随后各个公司都纷纷推出自己的数据库系统。比如：IBM的DB2 ，还有风靡一时的DBS3。但是随即出现不兼容的问题，由于最早的时候都没有进行没规范。所以到最后各个数据库巨头统一了操纵数据库的SQL（结构化Struct数据查询语言）变成了标准语言，而关系型数据库也俨然变成大家的宠儿，Oracle也从一个小公司，变成现在的数据库巨头，而我们的微软也推出了SQLServer。当然还有PHPer的最爱mySQL。但是mySQL被SUN，SUN 被Oracle收购，现在有免费版与收费专业版了。所以我们学习SQL语言的时候，先学共同点，再学特异性。各种数据库软件在使用上有一点区别。 3、数据库系统详解：为适应数据处理的需要而发展起来的一种较为理想的数据处理的核心机构。计算机的高速处理能力和大容量存储器提供了实现数据管理自动化的条件。数据库系统一般由4个部分组成：数据库，即存储在磁带、磁盘、光盘或其他外存介质上、按一定结构组织在一起的相关数据的集合。（个体）数据库管理系统（DBMS）。一组能完成描述、管理、维护子数据库的程序系统。它按照一种公用的和可控制的方法完成插入新数据、修改和检索原有数据的操作。数据库管理员（DBA）。用户和应用程序。（微软的称作SSMS） 4、数据库系统的基本要求是： 1、能够保证数据的独立性。数据和程序相互独立有利于加快软件开发速度，节省开发费用。 2、冗余数据少，数据共享程度高。 3、系统的用户接口简单，用户容易掌握，使用方便。 4、能够确保系统运行可靠，出现故障时能迅速排除，能够保护数据不受非受权者访问或破坏，能够防止错误数据的产生，一旦产生也能及时发现。 5、有重新组织数据的能力，能改变数据的存储结构或数据存储位置，以适应用户操作特性的变化，改善由于频繁插入、删除操作造成的数据组织零乱和时空性能变坏的状况。 6、具有可修改性和可扩充性、可维护性。 7、能够充分描述数据间的内在联系。 5、数据库（Database）: 由众多的数据、数据表、约束、存储过程、函数、视图、索引构成的一个数据存储与交互单元，是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。 6、数据表（table）: 数据表，实际上是一个二维表。一般是围绕一个事务、动作记录，或者是一个信息主题作为一个数据表。数据表由行与列构成。 7、列（column、field）: 列，其实就是字段。也是决定了信息的基本单元。列，包含有数据类型的设定。 8、行（row、record）：行，实际上就是一条基本信息。一行包含了多列数据的存储的信息。所以一行也有一条记录之称。 9、行业（trade）一个行业一种需求，没一个需求每一种数据库的设计模式与思想。每个行业的数据设计的重点都是不同的。侧重查询（要求低范式）还是操作（要求搞范式）就是自己选择的问题了。 10、索引（index）索引是一个单独的、物理的数据库结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。索引其实就是一个B+树，但是这个索引是N^n层数次方的。目的就是在数据库中划分出一定的区域优化查询。可以提升大量数据的查询速度。索引一般可以分为：基于字段优化查询速度的普通索引、唯一性索引、主键索引、全文索引、单列与多列索引。现在由于数据库系统的不断升级，我们只要设定索引就可以了，不需要特殊的维护。而且数据在查询的时候也会根据查询适当地选择是利用索引查询，还是仅仅是表查询。由于数据库系统的发展，系统内部已经自动帮我们完成对索引的维护。但是在设计的时候要考虑到索引的损耗问题。数据库DB就像是一个字典，索引就是根据指定字段制成的快速指向。由于只是指向数据对象标识，真正的数据是存储在DB中，所以查询速度极快。但是额外的内存与硬盘花销也是一个需要考虑的问题。比如：增加、删除、修改时数据库都要对索引进行维护，但是这样也是为了最后查询的效率的提升，特别适合W行级别的数据查询。而索引可以分为：隐式索引（针对单个字段）、唯一索引（唯一约束）、函数索引（函数（字段））、聚簇索引（主键）、组合索引（最多16个field）与全文索引（text）。一般索引会占用原数据库大小的20%。 11、视图（view）固化的子查询，将一个子查询起了一个固化的名字，保存在数据库中，方便以后的使用。其实调用大量的Join来进行一个查询一般也是用视图。视图与索引都是为了优化查询的速度与语句。视图是优化语句，索引是优化单查速度。一般是DBA来设定数据库的视图，封装内部数据库的数据关系，范式修改数据容易了，视图让我们查询复杂关系的数据变得容易。 12、触发器（trigger）触发器（trigger）是个特殊的存储过程，它的执行不是由程序调用，也不是手工启动，而是由个事件来触发，比如当对一个表进行操作（insert，delete，update）时就会激活它执行。触发器经常用于加强数据的完整性约束和业务规则等。触发器可以从DBA_TRIGGERS ，USER_TRIGGERS 数据字典中查到。 13、SQLServer数据类型详解

传统分析与大数据分析的对比

传统分析与大数据分析的对比 This manuscript was revised on November 28, 2020

“大数据”是用来表示大量的没有按照传统的相关格式存储在企业数据库中的非结构化数据的总术语。以下是大数据的一般特点。数据存储量相对于当前企业TB（TERA BYTES）字节的存储限制，定义在PB（PETA BYTES）字节，EXA字节以及更高的容量顺序。通常它被认为是非结构化数据，并不适合企业已经习惯使用的关系型数据库之下数据的生成使用的是数据输入非传统的手段，像无线射频识别（RFID），传感器网络等。数据对时间敏感，且由数据的收集与相关的时区组成。在过去，专业术语“分析”应用于商业智能（BI）世界来提供工具和智能，通过对各种各样可能的信息视角的快速的、一致的、交互式访问获得洞察力。与分析的概念非常接近，数据挖掘已经应用于企业以保持关键监测和海量信息的分析。最大的挑战就是如何通过大量的数据挖掘出所有的隐藏信息。传统数据仓库（DW）分析相对于大数据分析企业数据的分析朝着在一段时间内在那种内容中的信息的有意义的洞察，是大数据分析区别于传统数据仓库分析的原因所在。下表总结了一些它们之间的差别。大数据分析用例基于用例，企业可以理解大数据分析的价值和在大数据分析的帮助下如何解决传统的问题。以下是一些用法。客户满意度和保证分析：也许这是基于产品的企业所担心的最大的一个领域。在当今时代，没有一个清晰的方式来衡量产品的问题和与客户满意度相关的问题，除非他们以一个正式的方式出现在一个电子表格中。

信息质量方面，它是通过各种外部渠道收集的，而且大多数时候的数据没有清洗因为数据是非结构化数据，无法关联相关的问题，所以长期的解决方案提供给客户分类和分组的问题陈述都缺失了，导致企业不能对问题进行分组从上面的讨论中，对客户满意度和保证分析使用大数据分析将帮助企业在急需的客户注意力设置中获得洞察力，并有效地解决他们的问题以及在他们的新产品线上避免这些问题。竞争对手的市场渗透率分析：在今天高度竞争的经济环境下，我们需要通过一种实时分析对竞争者强大的区域和他们的痛点进行衡量。这种信息是可适用于各种各样的网站、社交媒体网站和其他公共领域。对这种数据的大数据分析可以向企业提供关于他们产品线的优势、劣势、机遇、威胁等非常需要的信息。医疗保健/流行病的研究和控制：流行病和像流感这样的季节性疾病在人群中以一定的模式开始，如果没有及早发现和控制，它们就会传播到更大的区域。这对发展中以及发达的国家都是一个最大的挑战。当前绝大部分时间的问题是人们之间的症状各异，而且不同的医护人员治疗他们的方法也不同。人群中也没有一种常见的症状分类。在这种典型的非结构化数据上采用大数据分析将有助于地方ZF有效地应对疫情的情况。产品功能和用法分析：大多数产品企业，尤其是消费品，不断在他们的产品线上增加许多功能，但有可能一些功能不会真正地被顾客所使用，而有些功能则更多地被使用，对这种通过各种移动设备和其它基于无线射频识别（RFID）输入捕捉到的数据的有效分析，可以为产品企业提供有价值的洞察力。未来方向的分析：研究小组分析在各种业务中的趋势，而这种信息通过行业特定门户网站甚至常见的博客可以获得。对这种未来数据的不断分析将有助于企业期待未来，并将这些期待带入他们的生产线。总结大数据分析为企业和ZF分析非结构化的数据提供了新的途径，这些非结构化数据到目前为止在典型的企业数据仓库的情景中被数据清洗的惯例所拒绝。然而从以上用例明显看出，这些分析在改善企业的运营方面有很长的路要走。我们在未来的日子里将会看到更多的产品和应用系统在这个市场上出现。

【EXCEL】数据分析那些事(菜鸟入门必看)

Q1：我现在的工作有一点数据分析的模块，自从上微薄后了解到还有专门从事数据分析工作，我现在想做这一行，但是经验、能力都还是菜鸟中的菜鸟，请问成为一名数据分析师还有需要哪些准备？ A：很简单，我们可以看一下国内知名互联网数据分析师的招聘要求，进行自我对照，即可知道需要做哪些准备。数据分析师职位要求： 1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历； 2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL； 3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作； 4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳； 5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神； 6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。 Q2：对数据分析有浓厚兴趣，希望从事数据分析、市场研究相关工作，但听说对学历要求较高，请问我是否要读研，读研的话应该读哪个方向？ A：读研要看自身情况，但可明确：专业不是问题，本科学历就够。关键是兴趣与能力，以及自身的努力，兴趣是学习成长最好的老师！当然如果是在校生考上研究生的话那是最好，如果考不上可以先工作，等你工作有经验了，你就知道哪方面的知识是自己需要，要考哪方面的研究生，也就更有方向性。 Q3：那么如何培养对数据分析的兴趣呢？ A：建议如下： 1、先了解数据分析是神马？ 2、了解数据分析有何用？可解决什么问题？ 3、可以看看啤酒与尿布等成功数据分析案例； 4、关注数据分析牛人微博，听牛人谈数据分析（参考Q1的三个链接）； 5、多思考，亲自动手分析实践，体验查找、解决问题的成就感； 6、用好搜索引擎等工具，有问题就搜索，你会有惊喜发现； 7、可以看看@李开复老师写的《培养兴趣：开拓视野，立定志向》；有网友说：让数据分析变的有趣的方法是，把自己想象成福尔摩斯，数据背后一定是真相！Q4：我有点迷茫，是练好技能再找工作，还是找一个数据分析助理之类的要求不是特别高的工作，在工作中提升？ A：建议在工作中进行学习实践，这才是最好的提升。看那么多书，没有实践都是虚的。 Q5：我是做电商的，对于数据分析这块，您有什么好的软件工具类推荐吗？ A：做数据分析首先是熟悉业务及行业知识，其次是分析思路清晰，再次才是方法与工具，切勿为了方法而方法，为工具而工具！不论是EXCEL、SPSS还是SAS，只要能解决问题的工具就是好工具。问题的高效解决开始于将待解决问题的结构化，然后进行系统的假设和验证。分析框架可以帮助我们：1、以完整的逻辑形式结构化问题；2、把问题分解成相关联的部分并显示它们之间的关系；3、理顺思路、系统描述情形/业务；4、然后洞察什么是造成我们正在解决的问题的原因。

sql数据库基础面试题复习试题考试题_全

不定项选择题（针对以下题目，请选择最符合题目要求的答案，每道题有一项或二项正确答案。针对每一道题目，所有答案都选对，则该题得分，所选答案错误或不能选出所有答案，则该题不得分。题量为50道，每题2分，总分为100分。）第一章 1、是SQLServer数据库的主数据文件的扩展名。（选择一项） A、.sql B、.mdb C、.ldf D、.mdf 2、在SQL Server 2005中，有系统数据库和用户数据库，下列不属于系统数据库的是（）。（选择一项） A、master B、pubs C、model D、msdb 3、当安装完SQL Server2005数据库时,系统默认当前的超级管理员是( ) （选择一项） A、sa B、master C、administrator D、super 4、在使用SQL Server2005数据库时，有时需要将本机的数据库移动到其他机器上，恢复成对应的数据库使用。移动数据库分两步进行，应包括（）和附加数据库（选择一项）A、分离数据库 B、删除数据库 C、新建数据库 D、合并数据库 5、在SQL Server2005中，附加数据库操作是指（）（选择一项） A、把SQL Server 数据库文件保存为其他数据文件 B、根据数据库物理文件中的信息，把数据库在SQL Server 2005中恢复 C、把所有该数据库表的数据清空 D、把数据库删除掉 6、某单位由不同的部门组成，不同的部门每天都会生产一些报告、报表等数据，以为都采用纸张的形式来进行数据的保存和分类，随着业务的发展，这些数据越来越多，管理这些报告越来越费力，此时应考虑（）（选择一项） A、由多个人来完成这些工作 B、在不同的部门中，由专门的人员去管理这些数据 C、采用数据库系统来管理这些数据 D、把这些数据统一成一样的格式 7、在SQL Server 2005中，对于数据库的定义正确的是（）（选择一项） A、数据库是用来描述事物的符号记录 B、数据库是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件

(整理)SQLServer数据库基本知识点.

SQL Server 数据库基本知识点一、数据类型

二、常用语句 (用到的数据库Northwind) 查询语句简单的Transact-SQL查询只包括选择列表、FROM子句和WHERE子句。它们分别说明所查询列、查询的表或视图、以及搜索条件等。例如，下面的语句查询Customers 表中公司名称为“Alfreds Futterkiste”的ContactName字段和Address字段。 SELECT ContactName, Address FROM Customers WHERE CompanyName='Alfreds Futterkiste' (一) 选择列表选择列表(select_list)指出所查询列，它可以是一组列名列表、星号、表达式、变量(包括局部变量和全局变量)等构成。 1、选择所有列例如，下面语句显示Customers表中所有列的数据： SELECT * FROM Customers 2、选择部分列并指定它们的显示次序查询结果集合中数据的排列顺序与选择列表中所指定的列名排列顺序相同。例如： SELECT ContactName, Address FROM Customers 3、更改列标题在选择列表中，可重新指定列标题。定义格式为：列标题 as 列名列名列标题如果指定的列标题不是标准的标识符格式时，应使用引号定界符，例如，下列语句使用汉字显示列标题： SELECT ContactName as 联系人名称, Address as地址 FROM Customers 4、删除重复行

SELECT语句中使用ALL或DISTINCT选项来显示表中符合条件的所有行或删除其中重复的数据行，默认为ALL。使用DISTINCT选项时，对于所有重复的数据行在SELECT返回的结果集合中只保留一行。 SELECT DISTINCT(Country) FROM Customers 5、限制返回的行数使用TOP n [PERCENT]选项限制返回的数据行数，TOP n说明返回n行，而TOP n PERCENT 时，说明n是表示一百分数，指定返回的行数等于总行数的百分之几。例如： SELECT TOP 2 * FROM Customers SELECT TOP 20 PERCENT * FROM Customers (二)FROM子句 FROM子句指定SELECT语句查询及与查询相关的表或视图。在FROM子句中最多可指定256个表或视图，它们之间用逗号分隔。在FROM子句同时指定多个表或视图时，如果选择列表中存在同名列，这时应使用对象名限定这些列所属的表或视图。例如在Orders和Customers表中同时存在CustomerID列，在查询两个表中的CustomerID时应使用下面语句格式加以限定： select * from Orders,Customers where Orders.CustomerID =Customers.CustomerID 在FROM子句中可用以下两种格式为表或视图指定别名：表名 as 别名表名别名 select * from Orders as a,Customers as b where a.CustomerID =b.CustomerID SELECT不仅能从表或视图中检索数据，它还能够从其它查询语句所返回的结果集合中查询数据。例如： select * from Customers where CustomerID in (select CustomerID from Orders where EmployeeID=4) 此例中，将SELECT返回的结果集合给予一别名CustomerID，然后再从中检索数据。 (三) 使用WHERE子句设置查询条件 WHERE子句设置查询条件，过滤掉不需要的数据行。例如下面语句查询年龄大于20的数据：select CustomerID from Orders where EmployeeID=4

医疗大数据分析报告

大数据的意义在于提供“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大数据，医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率，还能找到直接增进人类福祉的趋势。以下是大数据在医疗行业的一些常见用途，包括商业运作和健康管理： 1.分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。医生和医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验。但目前，大部分的电子病历都无法共享，这在很大程度上是出于安全和合规的考虑，但找到一个安全的方法来挖掘患者数据，这能改善医护质量并降低医疗成本。关键词：患者数据共享、信息安全、提高医疗质量、降低医疗成本 2.分析医院网络系统：不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如，对儿科病房医疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者，再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据，医院可以知道，医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。关键词：入院治疗趋势分析 3.管理数据用于公共健康研究：医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交关于健康状况和免疫接种的数据，但没有大数据的话，这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合，用以充实公共健康记录，而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规，并提供更好的医疗。关键词: 公共健康记录、患者数据 4.循证医学：大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”，也就是说，医生对收治的病人采用同一套检查项目来确定病因。而利用循证医学，医生可以将病人的症状与庞大的患者数据库进行比对，从而更快地做出准确诊断。在这里，大数据扮演的角色是从不同来源采集信息，并对数据实施标准化。在这种情况下，带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。关键词：循证、患者数据库

Stata软件基本操作和大数据分析报告入门

Stata软件基本操作和数据分析入门第一讲 Stata操作入门张文彤赵耐青第一节概况 Stata最初由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）研制，现在为Stata公司的产品，其最新版本为7.0版。它操作灵活、简单、易学易用，是一个非常有特色的统计分析软件，现在已越来越受到人们的重视和欢迎，并且和SAS、SPSS一起，被称为新的三大权威统计软件。 Stata最为突出的特点是短小精悍、功能强大，其最新的7.0版整个系统只有10M左右，但已经包含了全部的统计分析、数据管理和绘图等功能，尤其是他的统计分析功能极为全面，比起1G以上大小的SAS系统也毫不逊色。另外，由于Stata在分析时是将数据全部读入内存，在计算全部完成后才和磁盘交换数据，因此运算速度极快。由于Stata的用户群始终定位于专业统计分析人员，因此他的操作方式也别具一格，在Windows席卷天下的时代，他一直坚持使用命令行／程序操作方式，拒不推出菜单操作系统。但是，Stata的命令语句极为简洁明快，而且在统计分析命令的设置上又非常有条理，它将相同类型的统计模型均归在同一个命令族下，而不同命令族又可以使用相同功能的选项，这使得用户学习时极易上手。更为令人叹服的是，Stata语句在简洁的同时又拥有着极高的灵活性，用户可以充分发挥自己的聪明才智，熟练应用各种技巧，真正做到随心所欲。

除了操作方式简洁外，Stata的用户接口在其他方面也做得非常简洁，数据格式简单，分析结果输出简洁明快，易于阅读，这一切都使得Stata成为非常适合于进行统计教学的统计软件。 Stata的另一个特点是他的许多高级统计模块均是编程人员用其宏语言写成的程序文件（ADO文件），这些文件可以自行修改、添加和下载。用户可随时到Stata网站寻找并下载最新的升级文件。事实上，Stata的这一特点使得他始终处于统计分析方法发展的最前沿，用户几乎总是能很快找到最新统计算法的Stata程序版本，而这也使得Stata自身成了几大统计软件中升级最多、最频繁的一个。由于以上特点，Stata已经在科研、教育领域得到了广泛应用，WHO的研究人员现在也把Stata作为主要的统计分析工作软件。第二节 Stata操作入门一、Stata的界面图1即为Stata 7.0启动后的界面，除了Windows版本的软件都有的菜单栏、工具栏，状态栏等外，Stata的界面主要是由四个窗口构成，分述如下： 1．结果窗口：位于界面右上部，软件运行中的所有信息，如所执行的命令、执行结果和出错信息等均在这里列出。窗口中会使用不同的颜色区分不同的文本，如白色表示命令，红色表示错误信息。 2．命令窗口：位于结果窗口下方，相当于DOS软件中的命令行，此处用于键入需要执行的命令，回车后即开始执行，相应的结果则会在结果窗口中显示出来。

数据库基础知识和sql语句

第一章数据库基础知识本章以概念为主，主要是了解数据库的基本概念，数据库技术的发展，数据模型，重点是关系型数据。第一节：信息，数据与数据处理一、信息与数据： 1、信息：是现实世界事物的存在方式或运动状态的反映。或认为，信息是一种已经被加工为特定形式的数据。信息的主要特征是：信息的传递需要物质载体，信息的获取和传递要消费能量；信息可以感知；信息可以存储、压缩、加工、传递、共享、扩散、再生和增值 2、数据：数据是信息的载体和具体表现形式，信息不随着数据形式的变化而变化。数据有文字、数字、图形、声音等表现形式。 3、数据与信息的关系：一般情况下将数据与信息作为一个概念而不加区分。二、数据处理与数据管理技术： 1、数据处理：数据处理是对各种形式的数据进行收集、存储、加工和传输等活动的总称。 2、数据管理：数据收集、分类、组织、编码、存储、检索、传输和维护等环节是数据处理的基本操作，称为数据管理。数据管理是数据处理的核心问题。 3、数据库技术所研究的问题不是如何科学的进行数据管理。 4、数据管理技术的三个阶段：人工管理，文件管理和数据库系统。第二节：数据库技术的发展一、数据库的发展：数据库的发展经历了三个阶段： 1、层次型和网状型：代表产品是1969年IBM公司研制的层次模型数据库管理系统IMS。 2、关系型数据型库：目前大部分数据库采用的是关系型数据库。1970年IBM公司的研究员E．F．Codd提出了关系模型。其代表产品为sysem R和Inges。 3、第三代数据库将为更加丰富的数据模型和更强大的数据管理功能为特征，以提供传统数据库系统难以支持的新应用。它必须支持面向对象，具有开放性，能够在多个平台上使用。二、数据库技术的发展趋势： 1、面向对象的方法和技术对数据库发展的影响：数据库研究人员借鉴和吸收了面向对旬的方法和技术，提出了面向对象数据模型。 2、数据库技术与多学科技术的有机组合： 3、面向专门应用领域的数据库技术三、数据库系统的组成：

大数据分析入门视频

大数据分析入门视频大数据时代成为一名数据分析师是很多人的梦想，数据分析师洞悉全局，神秘又可敬，那我们今天的主讲内容就是关于大数据分析培训的内容。想成为数据分析师，下文介绍的内容你不得不知道。 1，可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 2，数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无

从说起了。 3，预测性分析能力大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 4，语义引擎大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。 5，数据质量和数据管理大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。这些知识只能让你入门大数据分析，想成为一名数据分析师还需要学习更多大数据的知识，快去努力吧，希望你的梦想早日实现，成为人人羡慕的数据分析师。

数据库基本SQL语句大全

数据库基本SQL语句大全数据库基本----SQL语句大全一、基础 1、说明:创建数据库 Create DATABASE database-name 2、说明:删除数据库 drop database dbname 3、说明:备份sql server --- 创建备份数据的device USE master EXEC sp_addumpdevice 'disk', 'testBack', 'c:\mssql7backup\MyNwind_1、d at' --- 开始备份 BACKUP DATABASE pubs TO testBack 4、说明:创建新表 create table tabname(col1 type1 [not null] [primary key],col2 typ e2 [not null],、、) 根据已有的表创建新表: A:create table tab_new like tab_old (使用旧表创建新表) B:create table tab_new as select col1,col2…from tab_old definit ion only 5、说明:删除新表 drop table tabname 6、说明:增加一个列 Alter table tabname add column col type 注:列增加后将不能删除。DB2中列加上后数据类型也不能改变,唯一能改变的就是增加varchar类型的长度。 7、说明:添加主键: Alter table tabname add primary key(col) 说明:删除主键: Alter table tabname drop primary key(col) 8、说明:创建索引:create [unique] index idxname on tabname(col…、) 删除索引:drop index idxname 注:索引就是不可更改的,想更改必须删除重新建。 9、说明:创建视图:create view viewname as select statement

大数据挖掘入门教程

大数据挖掘入门教程大数据时代的来临，给人们生活带来了巨大变化。对于中国而言，大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。千锋教育，经过多年的洗礼，在大数据培训中取得了不错的成绩。下面是千锋教育对于大数据入门教程的步骤： 1)数据挖掘概述与数据：讲解了数据挖掘技术的起源、应用场景以及基本的处理方法，并对于数据集、数据等基本的概念做了阐释。 2)可视化与多维数据分析：讲解了数据可视化的基本方法，并分别演示了Excel数据透视表与SQLServerAnalysisService对于多维数据的可视化处理。 3)分类器与决策树：讲解了分类器的基本概念与应用方法，并具体分析了分类器经典算法之一决策树的实现方法。 4)其他分类器：

讲解了另外两种经典的分类器算法：基于规则的分类器与基于距离的分类器和其他一些常见的分类器算法，如基于距离的分类器的改良算法、贝叶斯分类器、人工神经网络、支持向量机与组合方法等。 5)决策树的应用：演示了利用WekaExplorer、KNIME、Tanagra等开源工具进行的数据挖掘处理。演示中对比了几类数据挖掘算法，如Cart决策树、C4.5决策树、KNIME决策树、简单贝叶斯分类、组合方法、人工神经网络、基于规则的分类等。 6)关联分析：讲解了关联分析的常见算法，即Apriori算法与FP增长算法。 7)购物车数据分析：主要演示了利用微软的解决方案来进行购物车数据的关联分析，包括SQLServiceAnalysisService的关联分析与Excel结合SSAS外接程序等方法。最后还利用WekaKnowledgeFlow工具来进行关联分析，以便对比第六章的实践。 8) 聚类算法：讲解了聚类算法的基本原理与常见算法，包含K均值算法、层次聚类、基于密度的聚类算法。大数据是未来的趋势，选择千锋教育，助力人生！

SQL数据库基本语法格式

基本语法格式 select（聚合函数）的语句格式：（这个不会考试就危险了） select * from 表名上面一句可以查出一张你指定表名的表里的全部东西，* 的位置可以替换其他的东西，比如：select 列 1 名, 列 2 名from 表名这样你就可以只看表里列1,列2两列。还可以加COUNT（）,YEAR（等函数，具体看书吧！！在后面可以接where,group by,order by 等 where 的用法： select * from 表名where 条件表达式条件表达式就好比列 1 值＞0 啊，列 2 值=0&0啊，之类的。这样我们就之看符合条件的。 group by 的用法： select 列名1，count（列名2） as ' 自定义列名' from 表名 group by 列名 1 这句就是把表里所有列名 1 相同的行集合成一行，顺便说下count（列名2） as ' 自定义列名' ，count（）是总行数的意思，考试经常要和group by 一起用。如果要求总合用sum（）这个函数。as '自定义列名’就是给列付个名字。如果要进一步筛选就在语句的最后加"HAVING 条件表达式"就可以了。 ORDER BY勺用法： select * from 表名[where 条件表达式] ORDER BY列名N 这样就是依照列名N的顺序排列了，最后加上DESC就是降序排列连表查询 Select需要的列名1,需要的列名 2 ,……需要的列名N from 表1,表2 Where表1.某列=表2.某列and其他要求的条件表达式以上就是连两个表的Select 语句, 你也可以连 3 或多个表,只要每个表和其他的表有联系就可以了。如果上面的看不太懂我举个例子：我们有2张表：B1,B2。B1里有“动画名称”和“时间”两列。B2里有“动画名称” 和“制作公司”两列。其中两个表的动画名称是对应的,现在要你显示出“动画名称”, “时间”和“制作公司” ,做法如下： SELECT B1. 动画名称, 时间, 制作公司from B1,B2 where B1. 动画名称= B2. 动画名称 ps: “SELECT B1. 动画名称, 时间, 制作公司”里面我要求返回3项,第一项因为两个表列名重复所以要前面加“表名. ” 如果上面的题目还要加条件，比如我们只要“制作公司”是“A”公司的，就这样写where 语句： where B1. 动画名称= B2. 动画名称AND 制作公司='A' update （更新）的语句格式： update 表名 set 列名 1 = xxx, 列名 2 = xx, ... 列名N = xx where 列名x =

【新手入门】数据分析新手成长历程

表哥表姐的升级之路 Q1：什么是表哥表姐？ A1：指市场部，运营部，业务部等部门专门负责数据提取，整理，出报表工作的基层员工。此类同学一般日常使用excel，简单的SQL工具，对基础数据进行筛选，整理，制作诸如：《XX公司业务月报》一类报表给对应部门查看。 Q2：表哥表姐为什么要升级 A2：因为这个岗位是一个高不成低不就的岗位，既不懂底层的数据仓储，数据库，没有编写分析代码，设计分析模型的能力，又不能跟市场，业务，运营部的老大汇报，参与决策，每天看的数据挺多，但大部分仅是输出简单的统计平均数，或者百分比，完全不知道这些数据是怎么来的，不知道是怎么用的，不知道有什么价值，想跳槽，一看应聘要求不是要求精通业务有实操经验，就是要求懂XX语言，会XX开发，内部升职无望，外部跳槽无力。 Q3：那表哥表姐该如何升级呢？ A3：沉下去走技术线（学习系统，代码，开发知识，学习数据库，数据仓储等系统知识）或者浮上来走业务线（学习营销，策划，推广，销售，品牌，运营管理等知识）。 Q4：该选哪条线呢？ A4：看个人能力，兴趣爱好及基础知识。理论上技术好的走技术，业务好的走业务。但是两条路都会有共同的困难：必须学习大量日常工作中用不到的知识才能升级，但一来日常工作用不到，非工作时间很难抽出空闲时间学习，二来日常工作用不到，所以学了也很容易忘，三来即使学会了，跳槽的时候想转型也很难说服HR相信，自己能适应一份过往X年内都没干过的岗位，十有八九不被HR认可，还是干回表姐。 Q5：但是我是一个有耐心，能牺牲业余时间，有主动学习精神，会编故事忽悠hr的好表哥，请指导我怎么升级吧！ A5：技术线学习请咨询群主fly大神，业务线学习主要是提升业务能力，要懂业务。 Q6：我天天听人说：你懂不懂业务，业务要熟练，那么业务到底是个什么玩意？ A6：业务就是怎么做生意，一个成功的生意包括：设计概念，研发产品，生产产品，品牌

SQL Server数据库基础教程课后答案

1.SQL的特点是什么？（1）一体化的特点（2）统一的语法结构，多种使用方式（3）高度非过程化（4）语言简洁（5）客户机/服务器（Client/Server）结构（6）支持异类复制（7）Internet数据库功能的集成 2.关系数据库的主要模型有哪些？关系模型：通过关系，按给定的选择条件，选出符合条件的元组，较灵活层次模型：要查找一个记录必须从根记录开始，按给定条件沿一个层次路径进行查找网状模型：在查找语句中要说明查找的对象和存取的路径，操作较繁琐 3.简述文件和文件组的概念？主要数据文件：该文件包含数据库的启动信息，并用于存储数据，扩展名是.mdf 文件组：为了方便数据的分配、放置和管理，SQL Server允许对文件进行分组处理。在同一个组里的文件组成文件组，然后，可以在文件组group上创建表。对表中数据的查询将被分散到三个磁盘上，查询性能将得到提高 4.日志文件的作用是什么？事务日志是数据库中已发生的所有修改和执行每次修改的事务的一连串记录。事务日志记录每个事务的开始。这些文件包含用于恢复数据库的日志信息。每个数据库都必须至少有一个日志文件,扩展名是.ldf 5.数据库的表的作用是什么？数据库—表—记录—字段—属性 6.数据库允许有哪些数据类型？它们的范围是多少？并说明含义？

整型数据类型: (1) bigint：占8字节的存储空间，存储数据范围为－263~263－1。 (2) int：占4字节的存储空间，存储数据范围为－231~231－1。 (3) smallint：占2字节的存储空间，存储数据范围为－215~215－1。 (4) tinyint：占1字节的存储空间，存储数据范围为0~255。 Unicode字符数据使用Unicode数据类型，列可存储由Unicode标准定义的任何字符，包含由不同字符集定义的所有字符 nvarchar 列大小不固定<4000个字符数 nchar 列大小固定<4000个字符数 ntext >4000个字符数

数据分析数学基础

数据分析数学基础统计学：科学方法收集、整理、汇总、描述和分析数据资料，并在此基础上进行推断和决策的科学；归纳统计学/统计推断：通过样本分析来给总体下结论描述性统计学/演绎统计学：值描述和分析特定对象而不下结论或推断变量、常量、连续变量、离散变量、连续数据、离散数据自变量、因变量、函数、单值函数、多值函数数组阵列：原始数据按照数量大小升序或者降序排列，最大值与最小值的差为全距；组距、组限、组界、组中值、直方图与频率多边形频率分布=某一组频数/总频数累计频数分布/累计频数表，累计频数多边形/卵形线累计频率分布/百分率累计频数=累计频数/总频数 1、平均值/集中趋势的度量：趋向落在根据数值大小排列的数据的中心算术平均：加权算术平均： 2、中位数：一组数根据数量大小排列后的做兼职或者两个中间值的算术平均值 3、众数：一组数出现次数最多的那个数，众数不一定存在，也不唯一均值、中位数和众数之间的关系： 4、几何平均G 5、调和平均H 算术平均、几何平均和平均之间的关系 6、均方根RMS 离差/变差：数值数据围绕其平均值分布的分数与集中程度，常用的有全距、平均偏差、半内四分位数间距，10-90百分位数间距、标准差； 1、全距：最大值-最小值 2、平均偏差 3、半内四分位数间距 4、10-90百分位数间距 5、标准差 6、方差：标准差的平方离差度量间的关系 1、矩 2、r阶中心矩 3、偏度：分布不对称程度或偏离对称程度的反映 4、峰度：分布的陡峭程度，尖峰、扁峰、常峰态 1、概率 2、条件概率，独立和不独立事件 3、互不相容事件：两个或多个事件中，任意两个事件都不能同时发生 4、概率分布离散型：离散型概率分布连续型：概率密度函数、连续型概率分布 5、数学期望如果一个人活得S美元的概率为p，则他的数学期望=pS

数据库基本知识和基础sql语句

数据库的发展历程 ●没有数据库,使用磁盘文件存储数据; ●层次结构模型数据库; ●网状结构模型数据库; ●关系结构模型数据库:使用二维表格来存储数据; ●关系-对象模型数据库; 理解数据库 ●RDBMS = 管理员(manager)+仓库(database) ●database = N个table ●table: ●表结构:定义表的列名与列类型！ ●表记录:一行一行的记录！ Mysql安装目录: ●bin目录中都就是可执行文件; ●my、ini文件就是MySQL的配置文件; 相关命令: ●启动:net start mysql; ●关闭:net stop mysql; ●mysql -u root -p 123 -h localhost; ?-u:后面的root就是用户名,这里使用的就是超级管理员root; ?-p:后面的123就是密码,这就是在安装MySQL时就已经指定的密码; ●退出:quit或exit; sql语句语法要求 ●SQL语句可以单行或多行书写,以分号结尾; ●可以用空格与缩进来来增强语句的可读性; ●关键字不区别大小写,建议使用大写; 分类 ●DDL(Data Definition Language):数据定义语言,用来定义数据库对象:库、表、列等; ●DML(Data Manipulation Language):数据操作语言,用来定义数据库记录(数据); 基本操作 ●查瞧所有数据库名称:SHOW DATABASES; ●切换数据库:USE mydb1,切换到mydb1数据库; ●创建数据库:CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] mydb1; ●修改数据库编码:ALTER DATABASE mydb1 CHARACTER SET utf8 ●创建表: CREATE TABLE 表名( 列名列类型,

大数据入门推荐书籍

大数据入门推荐书籍大数据是眼下非常流行的技术名词，自然也催生出了一些与大数据相关的职业，通过对数据的分析挖掘来影响企业的商业决策。想知道有关大数据的学习书籍资料有哪些？，今天千锋教育来为大家推荐一波大数据学习需要的书籍。《大数据时代》大数据不是随机样本，而是所有采集数据；大数据不追求精确性，而是允许混杂性；大数据不是分析因果关系，而是相关关系。 2、《爆发》《爆发：大数据时代预见未来的新思维》揭开了人类行为背后隐藏的模式“爆发”，大胆的提出人类有93%的行为都是可预测的，是一本超越《黑天鹅》惊世之作。神秘色彩十足。

3、《Presto技术内幕》 Presto是Face book开发的数据查询引擎，基于Java语言开发的，专门为大数据实时查询计算而设计和开发的产品，更是大数据实时查询计算产品的佼佼者，比Spark、Impala更加简单、高效。 4、《智能时代》

《智能时代》回顾了科学研究发展的四个范式，用实例证明了数据在科学发现中的位置。 5、《大数据处理之道》从最初的Hadoop到Spark，再到Storm，到底哪个战斗力更强？《大数据处理之道》分析比较了当下流行的大数据处理技术的优劣及适用场景，包括Hadoop、Spark、Storm、Dremel、Drill等，详细分析了各种技术的应用场景和优缺点。几乎涵盖所有的大数据处理热门技术，语言诙谐，大数据处理技术与应用场景并在，对未来新的大数据处理技术发展趋势进行了预，测，初学者好上手，专业人士可系统的扩展知识。

6、《大数据基础与应用》数据本身没有丝毫意义，通过统计、分类、萃取、特征抽取等一系列技术手段才能实现其价值。基础≠不重要，大数据初级必须要掌握的理论知识都在这里 7、《超越大数据》把社交数据、移动数据、位置数据与主数据结合起来, 可以实现与现有客户