數據之魅pdf

『壹』 魅族flyme系統已經獲取root許可權，之後系統升級需要勾選清除數據嗎（求魅友解答）

您好，
你好，因為已經開放系統許可權，請盡量選擇勾選，避免升級失敗，手機變磚

『貳』 如何學習數據分析

首先我說說這兩種方向共同需要的技術面，當然以下只是按照數據分析入門的標准來寫：

1. SQL（資料庫），我們都知道數據分析師每天都會處理海量的數據，這些數據來源於資料庫，那麼怎麼從資料庫取數據？如何建立兩表、三表之間的關系？怎麼取到自己想要的特定的數據？等等這些數據選擇問題就是你首要考慮的問題，而這些問題都是通過SQL解決的，所以SQL是數據分析的最基礎的技能，零基礎學習SQL可以閱讀這里：SQL教程_w3cschool

2. 統計學基礎，數據分析的前提要對數據有感知，數據如何收集？數據整體分布是怎樣的？如果有時間維度的話隨著時間的變化是怎樣的？數據的平均值是什麼？數據的最大值最小值指什麼？數據相關與回歸、時間序列分析和預測等等，這些在網易公開課上倒是有不錯的教程：哈里斯堡社區大學公開課：統計學入門_全24集_網易公開課
3.Python或者R的基礎，這一點是必備項也是加分項，在數據挖掘方向是必備項，語言相比較工具更加靈活也更加實用。至於學習資料：R語言我不太清楚，Python方向可以在廖雪峰廖老師的博客里看Python教程，面向零基礎。
再說說兩者有區別的技能樹：

1.數據挖掘向
我先打個前哨，想要在一兩個月內快速成為數據挖掘向的數據分析師基本不可能，做數據挖掘必須要底子深基礎牢，編程語言基礎、演算法、數據結構、統計學知識樣樣不能少，而這些不是你自習一兩個月就能完全掌握的。
所以想做數據挖掘方向的，一定要花時間把軟體工程專業學習的計算機基礎課程看完，這些課程包括：數據結構、演算法，可以在這里一探究竟：如何學習數據結構？
在此之後你可以動手用Python去嘗試實現數據挖掘的十八大演算法：數據挖掘18大演算法實現以及其他相關經典DM演算法
2.產品經理向
產品經理向需要你對業務感知能力強，對數據十分敏感，掌握常用的一些業務分析模型套路，企業經常招聘的崗位是：商業分析、數據運營、用戶研究、策略分析等等。這方面的學習書籍就很多，看得越多掌握的方法越多，我說幾本我看過的或者很多人推薦的書籍：《增長黑客》、《網站分析實戰》、《精益數據分析》、《深入淺出數據分析》、《啤酒與尿布》、《數據之魅》、《Storytelling with Data》

『叄』 考數據分析師需要什麼書

【項目數據分析師考試必看的書籍】

一、《CPDA注冊項目數據分析師培訓教程》

《誰說菜鳥不會數據分析(入門篇)(全彩)》能有效幫助職場新人提升職場競爭力，也能幫助市場營銷、金融、財務、人力資源管理人員及產品經理解決實際問題，還能幫助從事咨詢、研究、分析行業的人上，各級管理人士提高專業水平。

『肆』 有誰知道那裡下載的倫敦金行情分析軟體最好

選擇一個優質正規的交易平台，是您安全、安心投資的首要基礎。所以，投資之前，選擇好交易平台，才能真正實現安全投資，真正體驗貴金屬投資的魅力。了解更多unjh./www.z-ao.com
-------------------

一、WORD沒有【另存為pdf或XPS】選項要分2部分來看：
（一）OFFICE2007以下（包括2007版本）是沒有PDF選項的
1、如果想要有PDF選項的話，那麼安裝OFFICE2010以上版本。
2、這里以OFFICE2016為例：
1）選擇文件菜單——導出，點擊【創建PDF/XPS】。
2）此時彈出發布為PDF或XPS窗口，保存類型可以選擇PDF或者XPS文檔保存。
3、因為OFFICE2007以下（包括OFFICE2007）是沒有PDF選項的，用戶可以通過安裝ACROBAT軟體來將WORD轉換為PDF：
安裝好ACORBAT後，打開WORD，會發現菜單末會多出一個Acrobat菜單，選擇Acrobat菜單——點擊【創建PDF】，系統會自動將WORD轉換為PDF，並且同時打開PDF文檔。

『伍』 《誰說菜鳥不會數據分析》完整PDF電子版

http://bbs.ebookee.net/thread-11158-1-1.html
[標題] 誰說菜鳥不會數據分析( 入門篇)
[作者] 張文霖 等
[豆瓣評分] 7.9
[內容簡介] 張文霖、劉夏璐、狄松編著的《誰說菜鳥不會數據分析(入門篇升級版)》是一本有趣的數據分析書！ 本書基於通用的Excel工具，加上必知必會的數據分析概念，以小說般通俗易懂的方式講解。 本書基於職場三人行來構建內容，完全按照數據分析工作的完整流程來講解。全書共8章，依次講解數據分析必知必會知識、確定數據分析的結構化思維、數據處理技巧、數據展現的技術、通過專業化的視角來提升圖表之美以及專業分析報告的撰寫等內容。 本書有足夠的魅力讓你一口氣讀下去，在無形之中掌握數據分析的技能，提升職場競爭能力。 《誰說菜鳥不會數據分析(入門篇升級版)》能有效幫助職場新人提升職場競爭力，也能幫助市場營銷、金融、財務、人力資源管理人員及產品經理解決實際問題，還能幫助從事咨詢、研究、分析行業的人士，各級管理人士提高專業水平。

[豆瓣書評] 本來看看標題還真以為是個分析的入門數，不會做回歸分析，不會統計學沒有關系，但是最少您也得教會大家怎麼解讀一份數據報告，什麼時候應該用算術均值，什麼時候要用方差吧。好媽，就是一個怎麼用Excel排序和畫圖表的手冊，寫的還不如Excel在線指南，還不如人家那個可以直接Ctrl+C下來用。就是話題也得告訴大家散點圖、直方圖和雷達圖的用法和含義吧。您這就是一個表妹指南入門版，最少人家宏還用的賊拉溜。標題黨騙人有沒......

『陸』 《小數據之美精準捕捉未來的商業小趨勢》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《小數據之美》（陳輝）電子書網盤下載免費在線閱讀

鏈接:

書名：小數據之美

豆瓣評分：5.3

作者:陳輝

出版社:中信出版社

出品方:中信·灰犀牛

副標題:精準捕捉未來的商業小趨勢

出版年:2019-4-1

頁數:309

內容簡介

數據本無大小，但應用場合、處理方式的不同卻分出大小，是謂小數據。數據表示的是過去，但表達的是未來，所以應用數據不僅需要全量數據，也需要樣本數據；不僅要了解相關性，更要明白因果關系；不僅要預見未來，更要量化自我。這就迫使我們從更廣泛的角度理解小數據，梳理小數據與大數據的分野，從而將相關思路投射、印證於小數據，考察其核心特點和應用特質。本書系統、全面的闡釋了小數據，揭示了小數據之美、小數據之道、小數據之魅、小數據之巔，揭示了數據的局面在變化、邏輯在更新、未來在演進。重新審視我們的時代，小數據，盡管仍籠罩在迷霧中，但其已經開始在我們腦海中浮現出整體的輪廓。

作者簡介

陳輝，經濟學博士、中國精算師，中央財經大學中國精算研究院助理研究員,中國精算研究院金融科技中心副主任，保險數據文獻中心副主任，央財國際研究院創始人，央財金融科技智庫和圖零工作室發起人，「央財金融科技書系」和「央財相互保險叢書」策劃人和執行主編。先後在《統計研究》《保險研究》等期刊發表20多篇文章；主要著作包括《金融科技：框架與實踐》《相互保險：開啟保險新方式》《相互保險：定義保險新方式》《相互保險：創新保險新方式》《相互保險：開創保險新未來》《股票連接保險的定價、准備金評估和風險對沖研究》等；另外參編多本書籍，包括《保險學詞典》《中國保險公司競爭力評價研究報告（2011-2018）》《中國保險市場發展分析藍皮書（2016-2018）》等。目前專注於金融科技和保險科技、小數據和大數據、互聯網保險和相互保險的探索研究。

『柒』 數據可視化的優秀入門書籍有哪些

Julie Steele的數據可視化之美 ，裡面有一些經典案例的介紹，可作入門；

另外向怡寧翻譯的鮮活的數據，也值得一看，關鍵是介紹了數據可視化處理的具體過程，而且向怡寧翻譯的書一向通俗易懂，他翻譯的有關交互設計的就這么簡單 其實也是一本和信息設計有關系的書籍，行文風趣，作為入門比較合適。
另外塗子沛的大數據 也值得一看，雖然這里介紹的主要是時代發展和大背景，但也有一章專門涉及數據可視化處理。

2013年6月時，浙大的陳為老師出了本數據可視化的教材，算是在國內第一本數據可視化教材，並系統地把數據可視化相關都做了梳理，看到有人也提到了這全彩略貴的書，數據可視化 ；如果嫌貴，可以買這本教材：數據可視化的基本原理與方法 ，都是陳為的書，內容基本一樣，入門是夠了。

國外的能推薦的多些，
Edward Tufte不用說了，有人說他的書是「信息設計的聖經」，他的The Visual Display of Quantitative Information 應該是入門必看了，公認的開山之作。不過目前還沒有中譯本，看完基本上可以了解數據可視化的前世今生了；
他還有一個華人學生，在美國報社工作，專門負責數據圖表的設計製作，也出了一本相關的書，很棒，Dona M.Wong，她寫的書現在已經有中譯本了：最簡單的圖形與最復雜的信息 ， 主要側重於對數據圖表的修飾、完善，講解了一些處理數據圖表的基本原則，實操性很強。
Edward R.Tufte的其他書：
Visual Explanations ，Beautiful Evidence 都可以在網上找到pdf全本。
另外除了書，還推薦一個國外老頭：Hans Rosling，他是瑞典卡羅琳學院全球公共衛生教授，有關他利用數據可視化顯示200多個國家200年來的人均壽命和經濟發展的ted視頻非常火，真是數據可視化的魅力，他的其他視頻也很棒（TED | Search），本人非常幽默，由他主持的BBC紀錄片[BBC：統計學的快樂]也值得一看，這些都是初步了解數據可視化的好材料。

『捌』 各位,那裡有譚浩強的 《cobol語言教程》電子版下載

——第十二節 資料庫查詢語言(1)——
原定計劃從本篇開始就要給大家介紹 ASP 內建的 ActiveX 組件，但是考慮到我們在往後的學習中將會接觸到大量的資料庫查詢，因此作者臨時決定花一到兩篇的篇幅向大家簡要介紹一些資料庫查詢語言的基本知識，這其實也是學習 ASP 所必須掌握的一門知識。是否能夠靈活地運用資料庫查詢語言，將直接關繫到 ASP 程序的執行效率等一系列問題，所以請各位務必重視。

相信很多朋友都聽說過 SQL 這個名字，如果你是計算機方面的行家，SQL 的大名一定是如雷貫耳。那麼 SQL 究竟是什麼呢？SQL 一詞實際上是 "Structured Query Language" 結構式查詢語言的縮寫，是用於對存放在計算機資料庫中的數據進行組織、管理和檢索的一種工具；是一種特定類型的資料庫 -- 關系資料庫。而控制這種資料庫的計算機程序就是我們常說的 DBMS-- 資料庫管理系統。譬如：SQL Server、Oracle、Sybase、DB2 等等。當用戶想要檢索資料庫中的數據時，就通過 SQL 語言發出請求，接著 DBMS 對該 SQL 請求進行處理並檢索所要求的數據，最後將其返回給用戶，此過程被稱作為資料庫查詢，這也就是資料庫查詢語言這一名稱的由來。

SQL 並不是象 C、COBOL 和 Fortran 語言那樣的完整的計算機語言。SQL 沒有用於條件測試的 IF 語句，也沒有用於程序分支的 Goto 語句以及循環語句 For 或 Do。確切的講，SQL 是一種資料庫子語言，SQL 語句可以被嵌入到另一種語言中，從而使其具有資料庫存取功能。SQL 也非嚴格的結構式語言，它的句法更接近英語語句，因此易於理解，大多數 SQL 語句都是直述其意，讀起來就象自然語言一樣明了。SQL 還是一種互動式查詢語言，允許用戶直接查詢存儲數據，利用這一交互特性，用戶可以在很短的時間內回答相當復雜的問題，而同樣問題若讓程序員編寫相應的報表程序則可能要用幾個星期甚至更長時間。

在大部分 ASP 應用程序中我們都會接觸到資料庫，而我們在編寫 ASP 應用程序時用來進行資料庫操作的標准語法正是 SQL，因此 SQL 語法的重要性是不言而喻的。下面，我們就從最常用的 SQL 語句 SELECT 著手，一步一步地來學習 SQL。

查詢是 SQL 語言的核心，而用於表達 SQL 查詢的 SELECT 語句則是功能最強也是最為復雜的 SQL 語句，它從資料庫中檢索數據，並將查詢結果提供給用戶。在本文中我們將建立一個名為 tianjiao 的簡單資料庫，該庫中存放了一個叫 sales 的銷售記錄表，如下所示 :

姓名 性別 工資 銷售目標 銷售額 地區
書生 男 2500 8000 9000 上海
吳冠軍 男 3000 10000 9999 北京
雷鳴 男 2000 8000 10000 四川
雪兒 女 2500 5000 6000 廣州
顧一 男 2600 9000 9800 大連
阿卓 女 2000 4000 4000 天津
熠天 男 4000 20000 20000 全國

在該表中有六列即六個欄位 : 姓名、性別、工資、銷售目標、銷售額、地區，首先我們用 Select 語句列出姓名、銷售目標和銷售額 :

Select 姓名，銷售目標，銷售額 From sales

結果如下 :

姓名 銷售目標 銷售額
書生 8000 9000
吳冠軍 10000 9999
雷鳴 8000 10000
雪兒 5000 6000
顧一 9000 9800
阿卓 4000 4000
熠天 20000 20000

然後，我們再列出所有男性的姓名、銷售目標和銷售額 :

Select 姓名，銷售目標，銷售額 From sales Where 性別 =" 男 "

結果如下 :

姓名 銷售目標 銷售額
書生 8000 9000
吳冠軍 10000 9999
雷鳴 8000 10000
顧一 9000 9800
熠天 20000 20000

接下來，我們做一個相對復雜的查詢，列出銷售額大於銷售目標的所有男性的姓名、銷售目標和銷售額，並且按銷售目標排序。
Select 姓名，銷售目標，銷售額
Form sales
Where 銷售額 > 銷售目標
And 性別 =" 男 "
Order By 銷售目標

結果如下 :

姓名 銷售目標 銷售額
書生 8000 9000
雷鳴 8000 10000
顧一 9000 9800
熠天 20000 20000

大家可以看到，對於簡單查詢，SQL Select 語句和英文語法很相象，我們來分析一下 SELECT 語句的完整格式，它包括六個子句，其中 SELECT 和 FROM 子句是必須的，其它子句可以任選，每個子句的功能如下 :

1、Select 子句列出所有要求 SELECT 語句檢索的數據項。它放在 SELECT 語句開始處，指定此查詢要檢索的數據項。這些數據項通常用選擇表表示，即一組用「，」隔開的選擇項。按照從左到右的順序，每個選擇項產生的一個列的查詢結果，一個選擇項可能是以下項目：

(1)、列名：標識 FROM 子句指定表中的列。如果列名作為選擇項，則 SQL 直接從資料庫表中每行取出該列的值，再將其放在查詢結果的相應行中。
(2)、常數：指定在查詢結果的每行中都放上該值。

(3)、SQL 表達式：說明必須將要放入查詢結果中的值按表達式的規定進行計算。

2、From 子句列出包含所要查詢數據的表，它由關鍵字 FROM 後跟一組用逗號分開的表名組成。每個表明都代表一個包括該查詢要檢索數據的表。這些表稱為此 SQL 語句的表源，因為查詢結果都源於它們。
3、Where 子句告訴 SQL 只查詢某些行中的數據，這些行用搜索條件描述。

4、Group By 子句指定匯總查詢，即不是對每行產生一個查詢結果，而是將相似的行進行分組，再對每組產生一個匯總結果。

5、Having 子句告訴 SQL 只產生有 Group By 得到的某些組的結果，和 Where 子句一樣，所需要的組也用一個搜索條件指定。

6、Order By 子句將查詢結果按一列或多列中的數據排序。如果省略此子句，則查詢結果將是無序的。

下面作者將提供一個簡單但實用的運用 SQL 語句查詢的 ASP 程序供大家參考。

為了使大家更清楚更直接地了解 SQL 語法在 ASP 中的應用，我們先將查詢的所有核心過程寫成一個名為 query2table 的 SUB，然後利用 ASP 的伺服器端包容功能調用該 SUB。請將以下語句剪貼到記事簿，保存為 subdbtable.inc 文件，並置於虛擬目錄 asptest 下 :
< %
sub query2table(inputquery)
set conntemp=server.createobject("adodb.connection")
conntemp.open "DSN=Student;uid=student;pwd=aspmagic"
set rstemp=conntemp.execute(inputquery)
howmanyfields=rstemp.fields.count -1
' 統計資料庫中的列數
%>
< table border=1>< tr>
< %
for i=0 to howmanyfields
%>
< td>< b>< %=rstemp(i).name%>< /B>< /TD>
< % next %>
< /tr>
< %
do while not rstemp.eof
%>
< tr>
< % for i = 0 to howmanyfields
thisvalue=rstemp(i)
If isnull(thisvalue) then
thisvalue="?
' 如果欄位為空，則將變數 thisvalue 的值定義為一個空格
end if%>
< td valign=top>< %=thisvalue%>< /td>
< % next %>
< /tr>
< %rstemp.movenext
loop%>
< /table>
< %
rstemp.close
set rstemp=nothing
conntemp.close
set conntemp=nothingend sub%>

完成了 SUB 的定義過程，在下面幾個 ASP 程序中我們只要加入想要使用的 SQL 查詢語句，並調用該過程就可以非常方便的得到查詢結果。將以下四段代碼分別保存為 asp11a.asp、asp11b.asp、asp11c.asp、asp11d.asp 四個 .asp 文件。

< HEAD>< TITLE>asp11a.asp< /TITLE>< /HEAD>
< HTML>< body bgcolor="#FFFFFF">
< %
call query2table("select * from publishers where name like 'A%%'")
' 將表 publishers 中所有姓名中有字母 A 的記錄查詢出來
%>
< !--#include virtual="/asptest/subdbtable.inc"-->< /BODY>< /HTML>

< HEAD>< TITLE>asp11b.asp< /TITLE>< /HEAD>< HTML>< body bgcolor="#FFFFFF">
< %
call query2table("select * from titles where Year_Published > = 1998")
' 將表 titles 中所有發表年份大於或等於 1998 年的記錄查詢出來
%>
< !--#include virtual="/asptest/subdbtable.inc"-->< /BODY>< /HTML>

< HEAD>< TITLE>asp11c.asp< /TITLE>< /HEAD>< HTML>< body bgcolor="#FFFFFF">
< %
call query2table("select * from publishers where amount>10000 and sex='male'")
' 將表 publishers 中所有數量大於 10000 且性別為男的記錄查詢出來
%>
< !--#include virtual="/asptest/subdbtable.inc"-->< /BODY>< /HTML>

< HEAD>< TITLE>asp11d.asp< /TITLE>< /HEAD>< HTML>< body bgcolor="#FFFFFF">
< %
call query2table("select * from publishers where state< > 'NY'")
'將表 publishers 中所有所在城市不為紐約的記錄查詢出來。
%>
< !--#include virtual="/asptest/subdbtable.inc"-->< /BODY>< /HTML>

利用 subdbtable.inc 文件中的所定義的過程 query2table，你就可以非常迅速地對資料庫進行查詢，你所要做的只是將「conntemp.open "DSN=Student;uid=student;pwd=aspmagic"」中的資料庫名稱、用戶身份和密碼稍加改動，並在調用 query2table 時輸入想要使用的 SQL 查詢語句即可。是不是很簡單 ? 這就是 ASP 和 SQL 的魅力所在 !!!

今天，我們雖然用了一整篇的篇幅只學習了一個 SQL 指令，但請你相信你所獲得遠不同於一個 DOS 指令，SELECT 指令使得你可以非常容易地對資料庫進行查詢，或許在這之前你對資料庫查詢還一無所知，但是通過本篇的學習，你其實已經會使用 ASP 進行常用的資料庫查詢了，是不是很激動 ? 在下一篇中，作者將繼續給大家介紹 SQL 的其它幾個基本指令。在結束本文之前，作者在這里要向很多來信的朋友致歉，由於最近作者工作繁忙，實在無暇一一回答各位的問題，請見諒，我會盡量將一些常見的、發生頻率較高的問題在文章中寫出來，至於一些不常見的問題，我建議大家到下面這個站點提問，你將會得到及時的答復。www.onlinechina.net/friend/flybird/bbs/wwwboard.asp?id=1, 這是作者至今為止所見的最棒的中文 ASP 學習站點，由上海的飛鳥主持，大家務必去看看。

上一節 ASP內建對象Server 下一節 資料庫查詢語言(2)

【返回主頁】【返回目錄】【關閉窗口】

『玖』 做數據分析不得不看的書有哪些

一、數據分析入門：
《Head First Data Analysis》鏈接：深入淺出數據分析、最優化方法、假設檢驗方法、貝葉斯統計方法、主觀概率法、啟發法、直方圖法、回歸法、誤差處理、相關資料庫、數據整理技巧一一講到。圖比較多，適合入門。
《Head First Statistics》
推薦理由同上，適合入門者的經典教材。

《R in Action-Data Analysis and Graphics with R》鏈接：

R是屬於GNU系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟體，用於統計計算和統計制圖。這本書從實用的統計研究角度逐例分析R在數據處理、模型構建、以及圖形操作上的由淺入深的結合，堪稱經典。

《數據之魅-基於開源工具的數據分析》鏈接：數據之魅
作者是華盛頓大學理論物理學博士。這本書是數據分析的經典之一，包含大量的R語言模擬過程及結果展示，例舉了很多數據分析實例和代碼。

《數據挖掘-市場營銷、銷售與客戶關系管理領域應用》鏈接：數據挖掘技術
作者是Data Miners的創辦人，有二十多年的營銷和客戶關系管理結合數據挖掘的經驗。詳細介紹了作為一個數據挖掘團隊需要的知識體系，包括資料庫、SAS使用、統計學、機器學習、數據可視化、如何訪問用戶收集需求、如何寫論文與溝通等等。有條件的建議看英文原版。

《Data Analytics for Beginners: Basic Guide to Master Data Analytics》

入門五星推薦。裡面很多圖表實例，手把手教你如何EXCEL畫圖，對各種知識點（平均值，模式，中值，方差，標准偏差）的講解相當的到位，比起大學里的各種課本靠譜。

先把這些花時間啃啃，數據分析的理論部分就基本入門了，根據實際情況還需要結合你的業務需求來進行系統的學習。

二、數據分析進階：

《Doing Data Scienc》
作者Cathy O』Neil是哈佛大學的博士，MIT的數據博士後，曾今作為一名Quant在對沖基金D.E. Shaw 工作，目前是一家紐約初創公司的Data scientist 。這本書需要有一定的編程和理論基礎，作為入門教材來說有點難，雖然只有400來頁，但是涉及的知識點很全面。每一章節的核心內容都附有編程案例，R/Python/Shell三種語言任君挑選。

《Python for Data Analysis》
Python數據分析必看，適合入行不久的數據分析師。作者有多年的Python數據分析工作經驗，對各種Pyhon包iPython，NumPy，pandas，matpotlib等有著很深的理解。看完這本，敲完代碼，Python數據分析就算入行了。

《Data Science for Business》
很多牛人為之作序，數據科學如何與商業結合，相信這本書會給你一些啟發。

《Python Data Science Handbook》
2016年6月出版的，500頁保質保量，作者（Jake VanderPlas）是華盛頓大學電子科學研究所的高級數據科學研究員，研究領域包括天文統計學、機器學習和可擴展計算。書的前半部分介紹了用於數據分析和一般的科學計算的基本Python庫，後面從實際應用的角度使用Python庫scikit-learn開始機器學習實踐。適合有一定Python基礎人（或者R基礎），並且想學習如何使用Python進行數據分析的人。

《Storytelling with Data》
作者Cole NussbaumerKnaflic，私募分析師，前Google人力分析團隊總監。本書展示了如何高效率展示量化資訊，如何用豐富的資料講故事。Google內部的數據可視化課程講師，之前也在Maryland Institute College of Art兼職講師。如果你想知道如何以圖敘事，這邊好書不容錯過。

『拾』 數據之魅怎麼樣

我統計學沒學扎實的還有點搞不懂裡面的說的那些理論，上網搜索英文的的更是很難搞懂了，加上裡面的裡面例子有沒有提供數據來源，沒有告訴圖形是怎麼做出來的，所以書......