数据之魅pdf

‘壹’ 魅族flyme系统已经获取root权限，之后系统升级需要勾选清除数据吗（求魅友解答）

您好，
你好，因为已经开放系统权限，请尽量选择勾选，避免升级失败，手机变砖

‘贰’ 如何学习数据分析

首先我说说这两种方向共同需要的技术面，当然以下只是按照数据分析入门的标准来写：

1. SQL（数据库），我们都知道数据分析师每天都会处理海量的数据，这些数据来源于数据库，那么怎么从数据库取数据？如何建立两表、三表之间的关系？怎么取到自己想要的特定的数据？等等这些数据选择问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基础的技能，零基础学习SQL可以阅读这里：SQL教程_w3cschool

2. 统计学基础，数据分析的前提要对数据有感知，数据如何收集？数据整体分布是怎样的？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？数据的平均值是什么？数据的最大值最小值指什么？数据相关与回归、时间序列分析和预测等等，这些在网易公开课上倒是有不错的教程：哈里斯堡社区大学公开课：统计学入门_全24集_网易公开课
3.Python或者R的基础，这一点是必备项也是加分项，在数据挖掘方向是必备项，语言相比较工具更加灵活也更加实用。至于学习资料：R语言我不太清楚，Python方向可以在廖雪峰廖老师的博客里看Python教程，面向零基础。
再说说两者有区别的技能树：

1.数据挖掘向
我先打个前哨，想要在一两个月内快速成为数据挖掘向的数据分析师基本不可能，做数据挖掘必须要底子深基础牢，编程语言基础、算法、数据结构、统计学知识样样不能少，而这些不是你自习一两个月就能完全掌握的。
所以想做数据挖掘方向的，一定要花时间把软件工程专业学习的计算机基础课程看完，这些课程包括：数据结构、算法，可以在这里一探究竟：如何学习数据结构？
在此之后你可以动手用Python去尝试实现数据挖掘的十八大算法：数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法
2.产品经理向
产品经理向需要你对业务感知能力强，对数据十分敏感，掌握常用的一些业务分析模型套路，企业经常招聘的岗位是：商业分析、数据运营、用户研究、策略分析等等。这方面的学习书籍就很多，看得越多掌握的方法越多，我说几本我看过的或者很多人推荐的书籍：《增长黑客》、《网站分析实战》、《精益数据分析》、《深入浅出数据分析》、《啤酒与尿布》、《数据之魅》、《Storytelling with Data》

‘叁’ 考数据分析师需要什么书

【项目数据分析师考试必看的书籍】

一、《CPDA注册项目数据分析师培训教程》

《谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)(全彩)》能有效帮助职场新人提升职场竞争力，也能帮助市场营销、金融、财务、人力资源管理人员及产品经理解决实际问题，还能帮助从事咨询、研究、分析行业的人上，各级管理人士提高专业水平。

‘肆’ 有谁知道那里下载的伦敦金行情分析软件最好

选择一个优质正规的交易平台，是您安全、安心投资的首要基础。所以，投资之前，选择好交易平台，才能真正实现安全投资，真正体验贵金属投资的魅力。了解更多unjh./www.z-ao.com
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一、WORD没有【另存为pdf或XPS】选项要分2部分来看：
（一）OFFICE2007以下（包括2007版本）是没有PDF选项的
1、如果想要有PDF选项的话，那么安装OFFICE2010以上版本。
2、这里以OFFICE2016为例：
1）选择文件菜单——导出，点击【创建PDF/XPS】。
2）此时弹出发布为PDF或XPS窗口，保存类型可以选择PDF或者XPS文档保存。
3、因为OFFICE2007以下（包括OFFICE2007）是没有PDF选项的，用户可以通过安装ACROBAT软件来将WORD转换为PDF：
安装好ACORBAT后，打开WORD，会发现菜单末会多出一个Acrobat菜单，选择Acrobat菜单——点击【创建PDF】，系统会自动将WORD转换为PDF，并且同时打开PDF文档。

‘伍’ 《谁说菜鸟不会数据分析》完整PDF电子版

http://bbs.ebookee.net/thread-11158-1-1.html
[标题] 谁说菜鸟不会数据分析( 入门篇)
[作者] 张文霖 等
[豆瓣评分] 7.9
[内容简介] 张文霖、刘夏璐、狄松编着的《谁说菜鸟不会数据分析(入门篇升级版)》是一本有趣的数据分析书！ 本书基于通用的Excel工具，加上必知必会的数据分析概念，以小说般通俗易懂的方式讲解。 本书基于职场三人行来构建内容，完全按照数据分析工作的完整流程来讲解。全书共8章，依次讲解数据分析必知必会知识、确定数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术、通过专业化的视角来提升图表之美以及专业分析报告的撰写等内容。 本书有足够的魅力让你一口气读下去，在无形之中掌握数据分析的技能，提升职场竞争能力。 《谁说菜鸟不会数据分析(入门篇升级版)》能有效帮助职场新人提升职场竞争力，也能帮助市场营销、金融、财务、人力资源管理人员及产品经理解决实际问题，还能帮助从事咨询、研究、分析行业的人士，各级管理人士提高专业水平。

[豆瓣书评] 本来看看标题还真以为是个分析的入门数，不会做回归分析，不会统计学没有关系，但是最少您也得教会大家怎么解读一份数据报告，什么时候应该用算术均值，什么时候要用方差吧。好妈，就是一个怎么用Excel排序和画图表的手册，写的还不如Excel在线指南，还不如人家那个可以直接Ctrl+C下来用。就是话题也得告诉大家散点图、直方图和雷达图的用法和含义吧。您这就是一个表妹指南入门版，最少人家宏还用的贼拉溜。标题党骗人有没......

‘陆’ 《小数据之美精准捕捉未来的商业小趋势》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源

《小数据之美》（陈辉）电子书网盘下载免费在线阅读

链接:

书名：小数据之美

豆瓣评分：5.3

作者:陈辉

出版社:中信出版社

出品方:中信·灰犀牛

副标题:精准捕捉未来的商业小趋势

出版年:2019-4-1

页数:309

内容简介

数据本无大小，但应用场合、处理方式的不同却分出大小，是谓小数据。数据表示的是过去，但表达的是未来，所以应用数据不仅需要全量数据，也需要样本数据；不仅要了解相关性，更要明白因果关系；不仅要预见未来，更要量化自我。这就迫使我们从更广泛的角度理解小数据，梳理小数据与大数据的分野，从而将相关思路投射、印证于小数据，考察其核心特点和应用特质。本书系统、全面的阐释了小数据，揭示了小数据之美、小数据之道、小数据之魅、小数据之巅，揭示了数据的局面在变化、逻辑在更新、未来在演进。重新审视我们的时代，小数据，尽管仍笼罩在迷雾中，但其已经开始在我们脑海中浮现出整体的轮廓。

作者简介

陈辉，经济学博士、中国精算师，中央财经大学中国精算研究院助理研究员,中国精算研究院金融科技中心副主任，保险数据文献中心副主任，央财国际研究院创始人，央财金融科技智库和图零工作室发起人，“央财金融科技书系”和“央财相互保险丛书”策划人和执行主编。先后在《统计研究》《保险研究》等期刊发表20多篇文章；主要着作包括《金融科技：框架与实践》《相互保险：开启保险新方式》《相互保险：定义保险新方式》《相互保险：创新保险新方式》《相互保险：开创保险新未来》《股票连接保险的定价、准备金评估和风险对冲研究》等；另外参编多本书籍，包括《保险学词典》《中国保险公司竞争力评价研究报告（2011-2018）》《中国保险市场发展分析蓝皮书（2016-2018）》等。目前专注于金融科技和保险科技、小数据和大数据、互联网保险和相互保险的探索研究。

‘柒’ 数据可视化的优秀入门书籍有哪些

Julie Steele的数据可视化之美 ，里面有一些经典案例的介绍，可作入门；

另外向怡宁翻译的鲜活的数据，也值得一看，关键是介绍了数据可视化处理的具体过程，而且向怡宁翻译的书一向通俗易懂，他翻译的有关交互设计的就这么简单 其实也是一本和信息设计有关系的书籍，行文风趣，作为入门比较合适。
另外涂子沛的大数据 也值得一看，虽然这里介绍的主要是时代发展和大背景，但也有一章专门涉及数据可视化处理。

2013年6月时，浙大的陈为老师出了本数据可视化的教材，算是在国内第一本数据可视化教材，并系统地把数据可视化相关都做了梳理，看到有人也提到了这全彩略贵的书，数据可视化 ；如果嫌贵，可以买这本教材：数据可视化的基本原理与方法 ，都是陈为的书，内容基本一样，入门是够了。

国外的能推荐的多些，
Edward Tufte不用说了，有人说他的书是“信息设计的圣经”，他的The Visual Display of Quantitative Information 应该是入门必看了，公认的开山之作。不过目前还没有中译本，看完基本上可以了解数据可视化的前世今生了；
他还有一个华人学生，在美国报社工作，专门负责数据图表的设计制作，也出了一本相关的书，很棒，Dona M.Wong，她写的书现在已经有中译本了：最简单的图形与最复杂的信息 ， 主要侧重于对数据图表的修饰、完善，讲解了一些处理数据图表的基本原则，实操性很强。
Edward R.Tufte的其他书：
Visual Explanations ，Beautiful Evidence 都可以在网上找到pdf全本。
另外除了书，还推荐一个国外老头：Hans Rosling，他是瑞典卡罗琳学院全球公共卫生教授，有关他利用数据可视化显示200多个国家200年来的人均寿命和经济发展的ted视频非常火，真是数据可视化的魅力，他的其他视频也很棒（TED | Search），本人非常幽默，由他主持的BBC纪录片[BBC：统计学的快乐]也值得一看，这些都是初步了解数据可视化的好材料。

‘捌’ 各位,那里有谭浩强的 《cobol语言教程》电子版下载

——第十二节 数据库查询语言(1)——
原定计划从本篇开始就要给大家介绍 ASP 内建的 ActiveX 组件，但是考虑到我们在往后的学习中将会接触到大量的数据库查询，因此作者临时决定花一到两篇的篇幅向大家简要介绍一些数据库查询语言的基本知识，这其实也是学习 ASP 所必须掌握的一门知识。是否能够灵活地运用数据库查询语言，将直接关系到 ASP 程序的执行效率等一系列问题，所以请各位务必重视。

相信很多朋友都听说过 SQL 这个名字，如果你是计算机方面的行家，SQL 的大名一定是如雷贯耳。那么 SQL 究竟是什么呢？SQL 一词实际上是 "Structured Query Language" 结构式查询语言的缩写，是用于对存放在计算机数据库中的数据进行组织、管理和检索的一种工具；是一种特定类型的数据库 -- 关系数据库。而控制这种数据库的计算机程序就是我们常说的 DBMS-- 数据库管理系统。譬如：SQL Server、Oracle、Sybase、DB2 等等。当用户想要检索数据库中的数据时，就通过 SQL 语言发出请求，接着 DBMS 对该 SQL 请求进行处理并检索所要求的数据，最后将其返回给用户，此过程被称作为数据库查询，这也就是数据库查询语言这一名称的由来。

SQL 并不是象 C、COBOL 和 Fortran 语言那样的完整的计算机语言。SQL 没有用于条件测试的 IF 语句，也没有用于程序分支的 Goto 语句以及循环语句 For 或 Do。确切的讲，SQL 是一种数据库子语言，SQL 语句可以被嵌入到另一种语言中，从而使其具有数据库存取功能。SQL 也非严格的结构式语言，它的句法更接近英语语句，因此易于理解，大多数 SQL 语句都是直述其意，读起来就象自然语言一样明了。SQL 还是一种交互式查询语言，允许用户直接查询存储数据，利用这一交互特性，用户可以在很短的时间内回答相当复杂的问题，而同样问题若让程序员编写相应的报表程序则可能要用几个星期甚至更长时间。

在大部分 ASP 应用程序中我们都会接触到数据库，而我们在编写 ASP 应用程序时用来进行数据库操作的标准语法正是 SQL，因此 SQL 语法的重要性是不言而喻的。下面，我们就从最常用的 SQL 语句 SELECT 着手，一步一步地来学习 SQL。

查询是 SQL 语言的核心，而用于表达 SQL 查询的 SELECT 语句则是功能最强也是最为复杂的 SQL 语句，它从数据库中检索数据，并将查询结果提供给用户。在本文中我们将建立一个名为 tianjiao 的简单数据库，该库中存放了一个叫 sales 的销售记录表，如下所示 :

姓名 性别 工资 销售目标 销售额 地区
书生 男 2500 8000 9000 上海
吴冠军 男 3000 10000 9999 北京
雷鸣 男 2000 8000 10000 四川
雪儿 女 2500 5000 6000 广州
顾一 男 2600 9000 9800 大连
阿卓 女 2000 4000 4000 天津
熠天 男 4000 20000 20000 全国

在该表中有六列即六个字段 : 姓名、性别、工资、销售目标、销售额、地区，首先我们用 Select 语句列出姓名、销售目标和销售额 :

Select 姓名，销售目标，销售额 From sales

结果如下 :

姓名 销售目标 销售额
书生 8000 9000
吴冠军 10000 9999
雷鸣 8000 10000
雪儿 5000 6000
顾一 9000 9800
阿卓 4000 4000
熠天 20000 20000

然后，我们再列出所有男性的姓名、销售目标和销售额 :

Select 姓名，销售目标，销售额 From sales Where 性别 =" 男 "

结果如下 :

姓名 销售目标 销售额
书生 8000 9000
吴冠军 10000 9999
雷鸣 8000 10000
顾一 9000 9800
熠天 20000 20000

接下来，我们做一个相对复杂的查询，列出销售额大于销售目标的所有男性的姓名、销售目标和销售额，并且按销售目标排序。
Select 姓名，销售目标，销售额
Form sales
Where 销售额 > 销售目标
And 性别 =" 男 "
Order By 销售目标

结果如下 :

姓名 销售目标 销售额
书生 8000 9000
雷鸣 8000 10000
顾一 9000 9800
熠天 20000 20000

大家可以看到，对于简单查询，SQL Select 语句和英文语法很相象，我们来分析一下 SELECT 语句的完整格式，它包括六个子句，其中 SELECT 和 FROM 子句是必须的，其它子句可以任选，每个子句的功能如下 :

1、Select 子句列出所有要求 SELECT 语句检索的数据项。它放在 SELECT 语句开始处，指定此查询要检索的数据项。这些数据项通常用选择表表示，即一组用“，”隔开的选择项。按照从左到右的顺序，每个选择项产生的一个列的查询结果，一个选择项可能是以下项目：

(1)、列名：标识 FROM 子句指定表中的列。如果列名作为选择项，则 SQL 直接从数据库表中每行取出该列的值，再将其放在查询结果的相应行中。
(2)、常数：指定在查询结果的每行中都放上该值。

(3)、SQL 表达式：说明必须将要放入查询结果中的值按表达式的规定进行计算。

2、From 子句列出包含所要查询数据的表，它由关键字 FROM 后跟一组用逗号分开的表名组成。每个表明都代表一个包括该查询要检索数据的表。这些表称为此 SQL 语句的表源，因为查询结果都源于它们。
3、Where 子句告诉 SQL 只查询某些行中的数据，这些行用搜索条件描述。

4、Group By 子句指定汇总查询，即不是对每行产生一个查询结果，而是将相似的行进行分组，再对每组产生一个汇总结果。

5、Having 子句告诉 SQL 只产生有 Group By 得到的某些组的结果，和 Where 子句一样，所需要的组也用一个搜索条件指定。

6、Order By 子句将查询结果按一列或多列中的数据排序。如果省略此子句，则查询结果将是无序的。

下面作者将提供一个简单但实用的运用 SQL 语句查询的 ASP 程序供大家参考。

为了使大家更清楚更直接地了解 SQL 语法在 ASP 中的应用，我们先将查询的所有核心过程写成一个名为 query2table 的 SUB，然后利用 ASP 的服务器端包容功能调用该 SUB。请将以下语句剪贴到记事簿，保存为 subdbtable.inc 文件，并置于虚拟目录 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
' 统计数据库中的列数
%>
< 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="?
' 如果字段为空，则将变量 thisvalue 的值定义为一个空格
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 的定义过程，在下面几个 ASP 程序中我们只要加入想要使用的 SQL 查询语句，并调用该过程就可以非常方便的得到查询结果。将以下四段代码分别保存为 asp11a.asp、asp11b.asp、asp11c.asp、asp11d.asp 四个 .asp 文件。

< HEAD>< TITLE>asp11a.asp< /TITLE>< /HEAD>
< HTML>< body bgcolor="#FFFFFF">
< %
call query2table("select * from publishers where name like 'A%%'")
' 将表 publishers 中所有姓名中有字母 A 的记录查询出来
%>
< !--#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")
' 将表 titles 中所有发表年份大于或等于 1998 年的记录查询出来
%>
< !--#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'")
' 将表 publishers 中所有数量大于 10000 且性别为男的记录查询出来
%>
< !--#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'")
'将表 publishers 中所有所在城市不为纽约的记录查询出来。
%>
< !--#include virtual="/asptest/subdbtable.inc"-->< /BODY>< /HTML>

利用 subdbtable.inc 文件中的所定义的过程 query2table，你就可以非常迅速地对数据库进行查询，你所要做的只是将“conntemp.open "DSN=Student;uid=student;pwd=aspmagic"”中的数据库名称、用户身份和密码稍加改动，并在调用 query2table 时输入想要使用的 SQL 查询语句即可。是不是很简单 ? 这就是 ASP 和 SQL 的魅力所在 !!!

今天，我们虽然用了一整篇的篇幅只学习了一个 SQL 指令，但请你相信你所获得远不同于一个 DOS 指令，SELECT 指令使得你可以非常容易地对数据库进行查询，或许在这之前你对数据库查询还一无所知，但是通过本篇的学习，你其实已经会使用 ASP 进行常用的数据库查询了，是不是很激动 ? 在下一篇中，作者将继续给大家介绍 SQL 的其它几个基本指令。在结束本文之前，作者在这里要向很多来信的朋友致歉，由于最近作者工作繁忙，实在无暇一一回答各位的问题，请见谅，我会尽量将一些常见的、发生频率较高的问题在文章中写出来，至于一些不常见的问题，我建议大家到下面这个站点提问，你将会得到及时的答复。www.onlinechina.net/friend/flybird/bbs/wwwboard.asp?id=1, 这是作者至今为止所见的最棒的中文 ASP 学习站点，由上海的飞鸟主持，大家务必去看看。

上一节 ASP内建对象Server 下一节 数据库查询语言(2)

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‘玖’ 做数据分析不得不看的书有哪些

一、数据分析入门：
《Head First Data Analysis》链接：深入浅出数据分析、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、数据整理技巧一一讲到。图比较多，适合入门。
《Head First Statistics》
推荐理由同上，适合入门者的经典教材。

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

R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，用于统计计算和统计制图。这本书从实用的统计研究角度逐例分析R在数据处理、模型构建、以及图形操作上的由浅入深的结合，堪称经典。

《数据之魅-基于开源工具的数据分析》链接：数据之魅
作者是华盛顿大学理论物理学博士。这本书是数据分析的经典之一，包含大量的R语言模拟过程及结果展示，例举了很多数据分析实例和代码。

《数据挖掘-市场营销、销售与客户关系管理领域应用》链接：数据挖掘技术
作者是Data Miners的创办人，有二十多年的营销和客户关系管理结合数据挖掘的经验。详细介绍了作为一个数据挖掘团队需要的知识体系，包括数据库、SAS使用、统计学、机器学习、数据可视化、如何访问用户收集需求、如何写论文与沟通等等。有条件的建议看英文原版。

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

入门五星推荐。里面很多图表实例，手把手教你如何EXCEL画图，对各种知识点（平均值，模式，中值，方差，标准偏差）的讲解相当的到位，比起大学里的各种课本靠谱。

先把这些花时间啃啃，数据分析的理论部分就基本入门了，根据实际情况还需要结合你的业务需求来进行系统的学习。

二、数据分析进阶：

《Doing Data Scienc》
作者Cathy O’Neil是哈佛大学的博士，MIT的数据博士后，曾今作为一名Quant在对冲基金D.E. Shaw 工作，目前是一家纽约初创公司的Data scientist 。这本书需要有一定的编程和理论基础，作为入门教材来说有点难，虽然只有400来页，但是涉及的知识点很全面。每一章节的核心内容都附有编程案例，R/Python/Shell三种语言任君挑选。

《Python for Data Analysis》
Python数据分析必看，适合入行不久的数据分析师。作者有多年的Python数据分析工作经验，对各种Pyhon包iPython，NumPy，pandas，matpotlib等有着很深的理解。看完这本，敲完代码，Python数据分析就算入行了。

《Data Science for Business》
很多牛人为之作序，数据科学如何与商业结合，相信这本书会给你一些启发。

《Python Data Science Handbook》
2016年6月出版的，500页保质保量，作者（Jake VanderPlas）是华盛顿大学电子科学研究所的高级数据科学研究员，研究领域包括天文统计学、机器学习和可扩展计算。书的前半部分介绍了用于数据分析和一般的科学计算的基本Python库，后面从实际应用的角度使用Python库scikit-learn开始机器学习实践。适合有一定Python基础人（或者R基础），并且想学习如何使用Python进行数据分析的人。

《Storytelling with Data》
作者Cole NussbaumerKnaflic，私募分析师，前Google人力分析团队总监。本书展示了如何高效率展示量化资讯，如何用丰富的资料讲故事。Google内部的数据可视化课程讲师，之前也在Maryland Institute College of Art兼职讲师。如果你想知道如何以图叙事，这边好书不容错过。

‘拾’ 数据之魅怎么样

我统计学没学扎实的还有点搞不懂里面的说的那些理论，上网搜索英文的的更是很难搞懂了，加上里面的里面例子有没有提供数据来源，没有告诉图形是怎么做出来的，所以书......