泻药!来回答下LZ的疑惑吧!关于这些问题和规划,还有系统的讲解。今年三季度(大概在7月份)也会出本书,到时候大家可以再看看。目前已经写到快接近尾声了!
细节上面的问题可以留言,不作太多累赘的废话了。
1. 推荐一些数据分析方面的入门书籍(最好是有电子版的)
关于数据分析从入门到精通,我这里列的书单已经很详细了。重点是reading+practise,不一定全部都看。
作者:面包君
链接:数据读书分享系列篇(1):那些年数据分析师必读书单 - 数据分析侠 - 知乎专栏
来源:知乎
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——小白篇——
1.大数据时代
2.浪潮之巅
3.互联网创业密码
4.从0到1
5.决战大数据
6.块数据
7.大数据预测:告诉你谁会点击、购买、死去或撒谎
8.信号和噪声
9.数据之巅
10.跨界:开启互联网与传统行业融合新趋势
11.删除:大数据取舍之道
12.互联网思维:工作、生活、商业的大革新
——菜逼篇——
1.数据化管理:洞悉零售及电子商务运营
2.转化:提升网站流量和转化率的技巧
3.社交网站的数据挖掘与分析
4.数据分析 :企业的贤内助
5.淘宝大数据
6.网站数据分析:数据驱动的网站管理.优化和运营
7.人人都是网站分析师:从分析师的视角理解网站和解读数据
8.大数据营销:定位客户
9.数据挖掘与数据化运营实战 :思路.方法.技巧与应用
10.大数据分析:决胜互联网金融时代
11.分析的力量
12.网站数据挖掘与分析:系统方法与商业实践
——菜鸟篇——
1.谁说菜鸟不会数据分析(工具篇+入门篇)
2.EXCEL图表之道/如何制作专业有效的商务图表
3.决策分析:以Excel为分析工具
4.Word/Excel/PPT 2013商务办公从新手到高手
5.实用数据分析
6.深入浅出数据分析
7.构建高效数据分析模板:职场必学的Excel函数与动态图表高级
8.SAS统计分析与应用从入门到精通(第2版)
9.IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹
10.从零进阶!数据分析的统计基础
11.Excel 2010函数与公式
12.Excel高效办公.数据处理与分析
——高手篇——
1.集体智慧编程
2.利用Python进行数据分析
3.数据挖掘与R语言
4.R语言与数据挖掘最佳实践和经典案例
5.R的极客理想工具篇
6.数据挖掘 :实用案例分析
7.R与Hadoop大数据分析实战
8.深入理解大数据:大数据处理与编程实践
9.数据挖掘:实用机器学习工具与技术
10.R语言与网站分析
11.Mahout算法解析与案例实战
12.算法心得:高效算法的奥秘
——大神篇——
1.大数据管理:数据集成的技术、方法与最佳实践
2.HADOOP技术内幕系列
3.MYSQL技术内幕
4.Storm 实时数据处理
5.Spark快速数据处理
6.Oracle数据库性能优化的艺术
7.Oracle达人修炼秘籍:Oracle 11g数据库管理与开发指南
8.Hadoop应用开发技术详解
2. 能分析一下国内数据分析师的就业情况吗?
我们先来看一下阿里对不同级别的数据分析师的要求是什么样。很具有代表性!
薪资情况从年薪10W~50W算是比较常见的,再往上的相对来说偏管理+股权(股票)。
国内哪些公司:
一线梯队:BAT 百度、阿里、腾讯(阿里和腾讯相对来说市场更具有竞争力,百度现在的业务真心有些悲剧)。
二线梯队:网易、新浪、360、大众点评、众安保险、饿了么、京东商城、58、平安金融等(推荐互联网+金融行业公司,具体原因你以后就知道了)。
三线梯队:比较多了,建议选择C轮以后或者有大佬背景的公司。蘑菇街、人人贷、万达金融等等吧。
部分参考:
数据分析从入门到大师! - 数据分析侠 - 知乎专栏
3.数据分析师的职业规划?
对于职业规划来说,这个问题相对来说比较开放。作为走在数据分析领域比较前面的,简单介绍下吧。
早期我不太建议去创业或者干嘛,因为很累也没太多经验。背景好的建议选择BAT这些规模的,不太建议去小公司。如果没办法,那就看看公司行业背景、创始人背景、团队情况、leader、所需要做的事情等。
3~5年的积累后可以考虑做一些转型或者升级。(转型做系统,完善自己在工程方面的经验)(升级可以开始了解管理、写书、讲师、公司投资等)
7年以上的不太建议再去做数据分析,而是去做战略决策。(自己创业or职业经理人中层以上)。
小说也可以看看:
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