值得讀的大數據方面的書

A. 大神，關於大數據處理方面的書籍有推薦嗎

《大數據處理之來道》作者：自何金池
分析比較了當下流行的大數據處理技術的優劣及適用場景，包括Hadoop、Spark、Storm、Dremel、Drill等，詳細分析了各種技術的應用場景和優缺點;同時闡述了大數據下的日誌分析系統，重點講解了ELK日誌處理方案;最後分析了大數據處理技術的發展趨勢，重點從各種技術的起源、設計思想、架構等方面闡述大數據處理之道。

B. 提高數據分析能力必讀書籍推薦

【導讀】隨著互聯網的發展，數據分析已經成了非常熱門的職業，大數據分析師也成了社會打工人趨之若鶩的職業，不僅高薪還沒有很多職場微世界的繁瑣事情，不過要想做好數據分析工作也並不簡單，參看一些好書，對行進數據分析會更有幫助!今天小編就給大家帶來了提高數據分析能力必讀書籍推薦，希望對各位小夥伴有所幫助。

數據分析進階

1.《精益數據分析》

本書展示了怎樣驗證自己的設想、找到實在的客戶、打造能掙錢的產品，以及行進企業知名度。並經過30多個事例剖析，深化展示了怎樣將六個典型的商業辦法運用到各種規劃的精益創業、數據分析根底，和數據驅動的思維辦法中，找到企業添加的首先要害方針。

2.《數學之美》

本書把深邃的數學原理講得愈加通俗易懂，讓非專業讀者也能領會數學的魅力。讀者經過具體的比方學到的是考慮問題的辦法 ——
怎樣化繁為簡，怎樣用數學去向理工程問題，怎樣跳出固有思維不斷去考慮立異。

數據挖掘

1.《數據挖掘導論(無缺版)》

本書全面介紹了數據挖掘，包括了五個主題：數據、分類、相關剖析、聚類和異常檢測。除異常檢測外，每個主題都有兩章。前一章包括根柢概念、代表性演算法和點評技術，然後一章談論高檔概念和演算法。這樣讀者在透徹地了解數據挖掘的根底的一同，還可以了解更多重要的高檔主題。

2.《數據挖掘概念與技術》

本書無缺全面地敘說數據挖掘的概念、辦法、技術和最新研討翻開。本書對前兩版做了全面修訂，加強和從頭組織了全書的技術內容，要害論說了數據預處理、再三辦法挖掘、分類和聚類等的內容，還全面敘說了OLAP和離群點檢測，並研討了挖掘網路、凌亂數據類型以及重要運用范疇。

3.《數據挖掘與數據化運營實戰：思維、辦法、技巧與運用》

現在有關數據挖掘在數據化運營實踐范疇比較全面和系統的作品，也是諸大都據挖掘書本中為數不多的交叉許多實在的實踐運用事例和場景的作品，更是發明性地針對數據化運營中不同剖析挖掘課題類型，推出逐一對應的剖析思路集錦和相應的剖析技巧集成，為讀者供給「菜單化」實戰錦囊的作品

作為數據分析師，如果僅僅安於現狀，不注重自我行進，那麼，不久的將來，你很或許成為公司的「人肉」取數機，影響往後的工作生計。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「提高數據分析能力必讀書籍推薦」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，一直學習，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

C. 有什麼好的大數據書籍推薦嗎

1、舍恩伯格的《大數據時代》；
2、巴拉巴西的《爆發》；
3、塗子沛的《大數據》
這幾本書都不錯，可以看看！

D. 市面上大數據的書不少，如果只挑一本，哪本值得推薦

市場上大數據的說不少，但是你要挑一本的話，其實我還是覺得你在網路上選擇一些自己可以公開的數據。因為每個人需要的每個程度的書是不一樣的，你可以選擇購買一些書的電子版本。電子版本反而比書籍會更好一點。

E. 數據可視化分析有哪些好書值得推薦

【導讀】隨著互聯網的發展，數據分析已經成了非常熱門的職業，大數據分析師也成了社會打工人趨之若鶩的職業，不僅高薪還沒有很多職場微世界的繁瑣事情，不過要想做好數據分析工作也並不簡單，參看一些好書，對行進數據分析會更有幫助!那麼數據可視化分析有哪些好書值得推薦呢?

數據可視化

1.《數據可視化之美》

在本書中，20多位可視化專家包括藝術家、規劃師、談論家、科學家、剖析師、核算學家等，展示了他們怎樣在各自的學科範疇內翻開項目。他們一同展示了可視化所能完畢的功用以及怎樣運用它來改動國際。成功的可視化的美麗之處既在於其藝術規劃，也在於其經過對細節的高雅展示，可以有用地產生對數據的查詢和新的了解。

2. 《鮮活的數據：數據可視化攻略》

先後介紹了怎樣獲取數據，將數據格式化，用可視化東西(如R)生成圖表，以及在圖形修正軟體(如Illustrator)中修正以使圖表抵達最佳效果。本書介紹了數十種辦法(如柱形圖、餅圖、折線圖和散點圖等)，以發明性的視覺辦法生動敘說了有關數據的故事。翻開本書，思維之門會豁然大開，你會發現有那麼多樣的辦法去賦予數據全新的含義!

3.《用數據講故事》

本書經過許多事例研討介紹數據可視化的根底常識，以及怎樣運用數據發明出招引人的、信息量大的、有說服力的故事，然後抵達有用溝通的意圖。具體內容包括：怎樣充沛了解上下文，怎樣挑選合適的圖表，怎樣消除凌亂，怎樣調集受眾的視界，怎樣像規劃師相同考慮，以及怎樣用數據講故事。本書得到了國內數據分析大咖秋葉、范冰、鄧凱的推薦。

4.《數據之美：一本書學會可視化規劃》

故步自封、淺顯易懂地道出了數據可視化的進程和思維。讓咱們知道了怎樣了解數據可視化，怎樣探求數據的辦法和尋覓數據間的相關，怎樣挑選合適自己的數據和意圖的可視化辦法，有哪些咱們可以運用的可視化東西以及這些東西各有怎樣的好壞。

作為數據分析師，如果僅僅安於現狀，不注重自我行進，那麼，不久的將來，你很或許成為公司的「人肉」取數機，影響往後的工作生計。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「數據可視化分析有哪些好書值得推薦?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，一直學習，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

F. 有什麼比較好的大數據入門的書推薦

1. 《大數據分析：點「數」成金》
你現在正坐在一座金礦上，這些金子或被埋於備份，或正藏在你眼前的數據集里，他們是提升公司效益、拓展新的商業關系、制定更直觀決策的秘訣所在，足以使你的企業更上一層樓。你將明白如何利用、分析和駕馭數據來獲得豐厚回報。作者Frank Ohlhorst厚積數十年的技術經驗寫了此書。該書介紹了如何將大數據應用於各行各業，你將了解到如何對數據進行挖掘，怎樣從數據中揭示趨勢並轉化為競爭策略及提取價值的方法。這些更有意思也是更有效的方法能夠提升企業的智能化水平，將有助於企業解決實際問題，提升利潤空間，提高生產率並發現更多的商業機會。
2.《大數據時代》
《大數據時代》是國外大數據系統研究的先河之作，本書作者維克托被譽為」大數據商業應用第一人」，擁有再哈佛大學、牛津大學和新加坡國立大學等多個互聯網研究重鎮任教經歷，早在2010年就在《經濟學人》上發布了長達14頁對大數據應用的前瞻性研究。該書主要講了大數據時代的變革、商業變革和管理變革。《大數據時代》認為大數據的核心就是預測。大數據為人類的生活創造了前所未有的可量化的維度。大數據已經成為了新發明和新服務的源泉，而更多的改變正蓄勢待發。
3.《雲端時代殺手級應用：大數據分析》
《雲端時代殺手級應用：大數據分析》分析了什麼是大數據、大數據大商機、技術與前瞻三個部分。第一個部分介紹大數據分析的概念，以及企業、政府部門可應用的范疇。什麼是大數據分析？與個人與企業有什麼關系？將對全球產業造成什麼樣的沖擊？第二部分完整介紹了大數據在各產業的應用實況，為企業及政府部門提供應用的方向。提供了全球各地的實際應用案例，涵蓋了零售、金融、政府部門、能源、製造、娛樂等各個行業，充分展示了大數據分析產生的效益。第三部分則簡單介紹了大數據分析所需要的技術及未來的發展趨勢，為讀者提供了應用與研究的方向。
4.《大數據》
本書通過講述美國半個多世紀信息開放、技術創新的歷史，以別開生面的經典案例奧巴馬建設」前所未有的開放政府「的雄心、公開財務透明的曲折。《數據質量法》背後隱情，全國醫改法案的波瀾、統一身份證的百年糾結以及雲計算、Facebook和推特等社交媒體等等，為您一一講解數據創新給社會帶來的種種變革和挑戰。
5.《大數據互聯網大規模數據挖掘與分布式處理》。
該書主要講的是海量數集數據挖掘常用的演算法。書中分析了海量數據集數據挖掘常用的演算法，介紹了目前WEB端應用的許多重要話題等。

G. 推薦一本關於大數據，數據分析類似的書籍

1、《Hadoop權威指南》
現在3.1版本剛剛發布，但官方並不推薦在生產環境使用。作為hadoop的入門書籍，從2.x版本開始也不失為良策。
本書從Hadoop的緣起開始，由淺入深，結合理論和實踐，全方位地介紹Hadoop這一高性能處理海量數據集的理想工具。剛剛更新的版本中，相比之前的版本增加了介紹YARN , Parquet , Flume, Crunch , Spark的章節，非常適合於Hadoop 初學者。
2、《Learning Spark》
《Spark 快速大數據分析》是一本為Spark 初學者准備的書，它沒有過多深入實現細節，而是更多關註上層用戶的具體用法。不過，本書絕不僅僅限於Spark 的用法，它對Spark 的核心概念和基本原理也有較為全面的介紹，讓讀者能夠知其然且知其所以然。
3、《Spark機器學習：核心技術與實踐》
以實踐方式助你掌握Spark機器學習技術。本書採用理論與大量實例相結合的方式幫助開發人員掌握使用Spark進行分析和實現機器學習演算法。通過這些示例和Spark在各種企業級系統中的應用，幫助讀者解鎖Spark機器學習演算法的復雜性，通過數據分析產生有價值的數據洞察力。

H. 有哪些關於雲計算，大數據，物聯網的書籍值得推薦

關於大數據書籍有以下基本了參考看:
1.大數據預測
2.大數據時代
3.大數據分析:決勝互聯網金融時代
4.為數據而生:大數據創新實踐
5.爆發:大數據時代預見未來的新思維

I. 大數據分析工程師必看的3本書

如果你找一個熟悉的朋友給你推薦書單，他會傾向於越短越好，因為他想把他知道的最好的推薦給你，讓你少花時間在不重要的事情上但如果你在網上看到一個書單，往往會發現都很長長長長長，長到你覺得別人都能日讀40萬字而自己是個天天刷朋友圈的懶癌患者。別擔心，告訴你個小秘密， 列書單的人很可能自己也沒讀完書單里的書哦。所以小編想做的是像你的朋友一樣，推薦一份數據分析入門的極簡書單給你，並且幫你深度評測，告訴你什麼是最值得讀的、不得不讀的。

《MySQL必知必會》這本書講解的非常的全面，光是最常用的 SELECT語句就花了12章來細細講解。並且整本讀下來會感覺到邏輯是非常清晰的，時刻知道自己學的是知識體繫上的哪一個分支。幾乎沒什麼廢話，直接上案例，需要輸入什麼代碼，會輸出什麼結果，都用很清晰的方式呈現出來。對於一些細枝末節的細節提示和說明，都採用灰框的方式附在案例後面逐一列出。
《SQL基礎教程》的講述結構並不是按照知識的邏輯，而是按照使用的邏輯。所以你會看到在思維導圖上會出現同一章的不同節被拆開放到了不同分支的情況，第三章第一節還在講聚合函數，到了第二節就去講 SELECT 語句的 GROUP BY 子句了，因為在作者看來這兩節都是用來解決「聚合與排序」這個使用場景的問題，所以就被歸納到了一起。使用了雙色印刷，配了表格圖片去幫助讀者理解。在案例代碼之前，還會多給一個基本語法的示例，講解同一個知識點的篇幅會更長，甚至會有點啰嗦。
《MySQL必知必會》如果你需要在工作中用到 SQL，還是更推薦《MySQL必知必會》，這本書的知識點覆蓋是更全面的，簡明扼要的風格也方便隨時查閱。如果你缺乏理工科背景、抽象思維比較弱、注意力已經被碎片化閱讀摧毀，可以先閱讀《SQL基礎教程》，更便於你理解。能上手了之後，再去讀《MySQL必知必會》補全知識體系。
學習一門技術之前，你應該知道，你想要達成的目標是什麼樣的，也就是說，你想通過這門技術來解決哪些問題。有了這個目標，你就可以知道要達成這樣的目標，它的知識體系是怎麼樣的。更重要一點的是，每個部分是用來解決哪些問題，只有明確的目標導向，學習最有用的那部分知識，才能避免無效信息降低學習效率
綜上就是小編今天要給大家推薦的3本關於數據分析工程師不得不看的書，希望可以幫助到大家，也祝大家工作順利。

J. 大數據入門書籍有哪些

1、舍恩伯格的《大數據時代》；
2、巴拉巴西的《爆發》；
3、塗子沛的《大數據》