CDA数据分析师系列丛书（第2版）（套装共3册） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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经管之家 编

图书标签:

• 数据分析
• CDA
• 数据分析师
• Python
• SQL
• 统计学
• 机器学习
• 商业分析
• 数据挖掘
• 技能提升

出版社： 电子工业出版社

ISBN：SZ000375

版次：2

商品编码：11988625

品牌：Broadview

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-05-01

用纸：胶版纸

套装数量：3

产品特色

编辑推荐

　　“CDA数据分析师系列丛书”依照数据分析师规范化学习体系而定。满足了CDA数据分析师等级认证学习的需要，也兼顾了大数据的热点动态。
　　从策划之初一直坚持以“读者需求”为主线，结合企业实际案例和业务场景来谈大数据思维和小数据分析。实现技术扎实，业务精通，策略接地气！

内容简介

　　《从零进阶！数据分析的统计基础（第2 版）》
　　本书共7 章，分别讲解了数据分析的步骤和方法、描述性统计分析、数理统计基础、抽样估计、假设检验、方差分析、相关与回归分析。本书使用简单的语言介绍了这些数据分析基本方法的核心思想和涉及的统计学、概率论等方面的理论内容，并使用图示的方法详细介绍了使用Excel 2013 进行简单的描述性统计分析和使用SPSS 进行相关的数据分析的过程与结果分析。
　　《从零进阶！数据分析的统计基础（第2 版）》适合需要提升自身数据分析理论和实践能力的职场新人；在市场营销、金融、财务、人力资源管理中需要数据分析的人士，从事咨询、研究、分析等的专业人士。也可以作为数据分析师职业培训的教材，普通高等院校非统计专业数据分析的选修教材。

　　《胸有成竹!数据分析的SPSS和SAS EG进阶（第2版）》
　　本书共5 章，涉及使用SPSS Statistics 和SAS EG 做商业数据分析的主要分析方法。其中，第1章的主要内容为数据分析方法概述；第2 章至第4 章的主要内容为横截面数据分析方法；第5 章的主要内容为时间序列分析方法。每章都根据所涉及的知识点的不同，选取了实用的案例，并为读者准备了相应的思考和练习题。
　　《胸有成竹!数据分析的SPSS和SAS EG进阶（第2版）》是一本面向商业数据分析初学者的教材，从具体的商业数据分析案例入手，使读者掌握数据分析的目的、理念、思路与分析步骤。本书力图淡化技术，对于方法的介绍也尽量避免涉及过多的数学内容，和高等数学相关的内容只在线形回归和主成分分析这两节中涉及到，而且都辅以图形作形象的展现。因此本书的读者只需要具有高中水平的数学基础即可。

　　《如虎添翼！数据处理的SPSS和SAS EG实现（第2版）》
　　本书作为SAS EG 和SPSS 数据处理比较的首本实战中文教材，本书并非单纯地逐个讲解菜单的操作，而是将数据分析的基本思路、流程融入到软件的操作之中。每章通过设置商业背景，配以SAS EG 和SPSS 的实战演练，讲解形式更贴近读者的实际工作，使读者真正理解数据分析、数据处理的精髓。本书除讲解软件操作，还同时介绍了对应菜单操作的SAS 程序语言实现过程，读者可以根据自己的需要逐步学习，进而走进用SAS 程序处理数据的大门。
　　《如虎添翼！数据处理的SPSS和SAS EG实现（第2版）》适合那些想了解数据预处理，或者被数据的预处理占去大部分时间而想提高效率，或者囿于菜单操作的局限性而希望通过程序实现的数据分析人员。

作者简介

　　经管之家，原人大经济论坛，于2003年成立，致力于推动经管学科的进步，传播优秀教育资源，目前已经发展成为国内优秀的经济、管理、金融、统计类的在线教育和咨询网站，也是国内活跃和具影响力的经管类网络社区。
　　经管之家从2006年起在国内开展数据分析培训，累计培训学员数万人。在大数据的趋势背景下，创新“CDA数据分析师”品牌，致力于为社会各界数据分析爱好者提供优质、科学、系统的数据分析教育。截至2016年3月已成功举办40多期系统培训，培训学员达3千余名；CDA认证考试已成功举办三届，报考人数上千人；中国数据分析师俱乐部（CDA CLUB），每周线下免费沙龙活动，已举力40多期，累积会员2千余名；中国数据分析师行业峰会（CDA Summit），一年两届，参会人数皆达2千余名，在大数据领域影响力超前。“CDA数据分析师”队伍在业界不断壮大，对数据分析人才产业起到了巨大的推动作用。
　　曹正凤，统计学博士，经管之家（原人大经济论坛）大数据中心总工程师，经管之家（原人大经济论坛）CDA大数据分析师培训负责人，北京博宇通达科技有限公司技术总监。致力于大数据分析前沿领域研究，主持人大经济论坛基于Hadoop架构的论坛主题推荐系统项目，参与国家社科基金项目《基于大数据整合的空气质量测度方法研究》，发表多篇论文，且发表的EI核心收录论文受到多次检索。

前言/序言

　　本书第1版自2015年2月出版后，在市场上获得了强烈的反响，当月在当当网的新书热卖榜中排名第二，半年内销售近万册，至2016年1月已经印刷了5次，共发行近两万册，图书被收录进百度百科。
　　如此巨大的市场销量和好评，引起笔者的深思，除本书构思巧妙、内容翔实、文法流畅等主观因素外，宏观的市场环境也是不容忽视的。2015年，中国经济由原来的爆发式增长进入到略显低迷的新常态，无论是企业还是商家都感受到了压力，钱不再像以前那样好赚了。如何实现经济增长，如何让企业存活下去，这就需要深挖企业内部的痛点和洞察外部客户的特点。深挖和洞察的过程就是数据分析的过程，数据分析时代在中国悄然到来了。
　　随着数据分析师的价值凸显，有越来越多先知先觉的人们纷纷转行加入到数据分析师的大军中。而统计学是数据分析师们必修的课程之一，“从零进阶！数据分析的统计基础”的本意就是让更多的人能从零基础快速进阶到数据分析领域，并且重点讲述数据分析师们必须具备的概率和统计的关键知识点。而经管之家（原人大经济论坛）适时地推出本书，使其得到了很好的市场回馈。正所谓天时地利人和，造就了一本好书。
　　为了和市场的发展紧密结合，以及更好地适应读者的需求，本书进行了改版。本次改版继续坚持从零进阶，强化数据分析基础理论，和市场接轨等核心理念，继续使用“三国武将”这个大家都耳熟能详的业务背景知识。根据学员的需求和市场的实际情况，作者还对本书内容进行了如下调整。
　　（1）进一步精练数据分析的理论基础，去除了一些不必要的数学公式。由于数据分析涉及概率论、微积分、数理统计的很多内容，但有些内容又不用全部学会，这让初学者很难找出哪些是需要学习的内容，哪些是不需要学习的内容。因此在编写本书第1版时，将很多数据分析师不需要知道的知识点都省略了，比如省略了统计量服从某个分布的证明过程，省略了抽样平均误差的证明过程。
　　这样做的目的是为了让数据分析师们能更快地进入这个领域，更好地洞察数据。在编写本书的第2版时，继续沿用此思想，去掉了一些数据分析师不必要知道的公式，增加了更多的数据分析思想的内容。
　　（2）将原来的第3章抽样估计分解成数理统计基础和抽样估计两章，这样做的目的是考虑到原来的第3章涉及的理论内容太多，并且比较枯燥，将其分成两部分，一来可以在每一部分增加更多的公式解读内容，也可以补充更多的案例进来；二来降低了阅读难度，使读者能在学习知识的同时，获得更多的成就感，从而更加有兴趣学习。
　　（3）对试验数据进行了更多的数据分析，增加了对读者数据分析思维的培养。尤其是第2章的描述性数据分析过程，进行了更深入的数据分析过程剖析，主要宗旨在于让读者更快地进入到数据分析行业的队伍中来。当然，这也使得第2版中的三国武将数据和第1版中的数据存在一些差异。
　　当然，仅就本书而言，读者并不会学到数据分析师所需要的全部知识，这需要几年的循序渐进学习，但我希望读者看过本书后，能快速具有数据分析师所需要的最基本的统计学知识，能快速地进入到数据分析的行业，从而具备一个数据分析师应具备的最起码的知识，在工作中能说内行话，而不是说行外话。
　　在本书改版之际，作者衷心感谢经管之家（原人大经济论坛）和CDA课程研发团队多年来始终不渝的关心与鼎力支持，感谢关继杰，感谢广大读者给予我的理解与感受，感谢电子工业出版社多年来的密切合作与支持。没有这一切，本书不可能取得这么好的成果，我永远感谢曾经帮助和支持过我的相识的和不相识的同志和朋友。由于作者水平有限，本书肯定会有不少缺点和不足，热切期望得到专家和读者的批评指正。
　　曹正凤
　　2016年3月于北京

掌握数据驱动决策的利器——《CDA数据分析师系列丛书（第2版）（套装共3册）》 在这个信息爆炸的时代，数据已成为企业决策的核心驱动力。如何从海量数据中洞察趋势、挖掘价值，并将其转化为切实可行的商业策略，是每一个现代组织面临的关键挑战。 CDA数据分析师系列丛书（第2版）正是应运而生，它以系统、全面、实用的方式，为有志于成为卓越数据分析师的读者提供了一条清晰的学习路径。这套包含三册的丛书，旨在构建读者扎实的理论基础、精湛的技术技能以及敏锐的业务理解力，帮助他们驾驭数据的力量，在瞬息万变的商业环境中脱颖而出。 第一册：数据分析基石——理论与方法论 本书是整个系列的核心基石，它将带领读者深入探索数据分析的本质、核心概念和方法论。不同于一些仅侧重技术操作的教材，本册更加强调“为什么”和“如何做”的原理，确保读者建立起严谨的分析思维。 数据分析的价值与应用场景： 从宏观视角出发，阐述数据分析在市场营销、产品优化、风险控制、运营管理等众多领域的实际应用，帮助读者理解数据分析如何为企业创造价值，解决实际业务问题。 数据收集与预处理： 详细介绍数据来源的多样性，包括数据库、API、网页抓取、传感器数据等，并系统讲解数据清洗、缺失值处理、异常值检测、数据转换（如标准化、归一化）等关键步骤。这部分内容将强调数据质量的重要性，以及如何构建可靠的数据管道。 探索性数据分析（EDA）： 聚焦于如何通过可视化和统计手段来理解数据。读者将学习如何运用各种图表（直方图、散点图、箱线图、热力图等）来识别数据分布、变量间的关系、潜在的模式和趋势。统计描述（均值、中位数、方差、相关系数等）的解读也将被详细讲解，为后续建模打下基础。 统计学基础： 涵盖了数据分析中必备的统计学知识，包括描述性统计、推断性统计（假设检验、置信区间）、概率论基础（概率分布、大数定律、中心极限定理）。这些概念的清晰理解，是进行严谨统计推断和模型评估的前提。 数据分析流程与项目管理： 介绍一个完整的数据分析项目的生命周期，从明确业务问题、数据获取、数据探索、特征工程、模型选择、模型训练、模型评估到结果解释和部署。同时，强调项目管理在数据分析中的作用，如需求沟通、时间规划、风险管理等。 商业理解与沟通： 数据分析的最终目的是服务于业务。本册将引导读者如何将数据洞察转化为易于理解的商业语言，如何有效地与非技术背景的利益相关者沟通分析结果，以及如何基于数据提出具有说服力的建议。 第二册：数据分析实践——技术与工具 在坚实的理论基础上，本册将带领读者走进数据分析的实践殿堂，重点介绍当前主流的数据分析技术和工具，并通过大量的案例练习，帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。 编程语言入门与进阶（Python/R）： 详细讲解Python或R语言在数据分析领域的应用。内容将涵盖基本语法、数据结构（列表、字典、DataFrame）、常用库（NumPy, Pandas, SciPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn等）的使用。通过大量的代码示例和练习，读者能够快速掌握数据操作、可视化和建模的核心技能。 数据库与SQL： 深入讲解关系型数据库的基本概念，以及SQL语言在数据提取、过滤、聚合、连接等方面的强大功能。读者将学习如何编写高效的SQL查询语句，从大型数据库中精准地获取所需数据。 数据可视化进阶： 除了基础图表的绘制，本册将介绍如何利用更高级的可视化技术来揭示复杂的数据关系，例如交互式图表、仪表板设计、地理空间数据可视化等。工具如Tableau, Power BI, Plotly等的使用也将有所涉及。 机器学习基础算法： 介绍监督学习（线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、K近邻）、无监督学习（K-Means聚类、主成分分析）等核心机器学习算法的原理、优缺点及适用场景。读者将学习如何使用Scikit-learn等库来实现这些算法。 特征工程： 强调特征工程在提升模型性能中的关键作用。内容将包括特征选择、特征提取、特征转换、处理类别型特征（独热编码、标签编码）、处理文本特征（TF-IDF, 词袋模型）等技术。 模型评估与调优： 讲解如何科学地评估模型的性能，包括各种评价指标（准确率、精确率、召回率、F1-score、AUC、RMSE等）的含义与选择。同时，将介绍交叉验证、网格搜索、随机搜索等模型调优技术，帮助读者找到最优模型参数。 实际案例分析： 通过一系列覆盖不同行业的真实或模拟案例，引导读者运用所学知识解决实际问题。例如，用户流失预测、推荐系统构建、销售额预测、客户分群等，让读者在实践中巩固技能。 第三册：数据分析前沿与应用——高级主题与案例 在掌握了数据分析的基础理论和实践技能后，本册将带领读者探索更高级的数据分析主题，并结合更复杂的业务场景，展示数据分析如何驱动创新和解决复杂问题。 深度学习与神经网络： 介绍神经网络的基本结构（感知机、多层感知机）、激活函数、反向传播算法。重点介绍卷积神经网络（CNN）在图像分析中的应用，以及循环神经网络（RNN）和Transformer模型在序列数据（如文本、时间序列）分析中的应用。 大数据技术概览： 简要介绍大数据生态系统中的关键技术，如Hadoop、Spark、Hive等，帮助读者理解在处理海量数据时，这些工具的作用和基本原理。 时间序列分析： 深入讲解时间序列数据的特性，以及常用的分析模型，如ARIMA、SARIMA、指数平滑法。重点关注时间序列的预测、异常检测和趋势分析。 自然语言处理（NLP）基础： 介绍文本预处理、词向量表示（Word2Vec, GloVe）、情感分析、文本分类、主题建模等NLP核心技术，以及在文本挖掘、智能客服等领域的应用。 实验设计与A/B测试： 强调数据驱动决策的科学性。详细讲解如何设计严谨的实验（如A/B测试），如何收集和分析实验数据，以评估产品改动、营销策略等的效果，并做出科学的决策。 数据伦理与隐私保护： 随着数据应用范围的扩大，数据伦理和隐私保护问题日益突出。本册将讨论数据偏见、公平性、透明度以及如何遵守相关法律法规（如GDPR）的重要性，培养读者负责任的数据应用观。 高级商业案例深度剖析： 选取具有代表性的复杂商业问题，进行全流程的深度案例分析。例如，构建企业级用户画像系统、利用数据驱动增长黑客策略、预测金融市场趋势、优化供应链效率等。这些案例将整合前两册的知识，并引入更高级的分析思路和模型。 职业发展与未来趋势： 探讨数据分析师的职业发展路径、必备软技能，以及大数据、人工智能等领域的发展趋势对数据分析师的机遇与挑战。 《CDA数据分析师系列丛书（第2版）》的独特价值： 体系化学习： 三册内容环环相扣，从基础理论到实践操作，再到前沿应用，构建完整的知识体系，避免碎片化学习。 强调思维方式： 不仅教授“术”，更注重“道”，培养读者独立思考、解决问题的分析思维。 注重实践应用： 大量的代码示例、案例分析和练习，确保读者能够学以致用，真正掌握数据分析技能。 前沿性与前瞻性： 涵盖了当前数据分析领域的热点技术和发展趋势，帮助读者站在行业前沿。 作者团队实力： 由经验丰富的CDA（中国注册数据分析师）专家团队倾力打造，内容严谨、权威且贴近实际业务需求。 无论您是初学者，希望系统入门数据分析；还是有一定基础，希望深化理论、拓展技术栈；亦或是希望提升数据驱动决策能力，为职业生涯赋能，这套《CDA数据分析师系列丛书（第2版）》都将是您不可或缺的学习伙伴。它将帮助您解锁数据的力量，在数字化浪潮中，成为真正的“数据炼金师”。

评分☆☆☆☆☆

这套书的出版，对于我这样正在努力成为一名优秀数据分析师的学生来说，简直就是福音！在学校里，我们学习了很多理论知识，但总感觉缺少一些实操的深度和行业应用的广度。而这套《CDA数据分析师系列丛书（第2版）》正好弥补了这一空白。书中的每一个章节都配有大量的案例和练习题，让我能够边学边练，将理论知识融会贯通。我尤其对书中关于机器学习模型选择和调优的部分印象深刻，作者没有简单地罗列算法，而是详细讲解了各种算法的优缺点、适用场景以及如何进行有效的参数调整，这让我对模型的理解更加深刻，不再是简单的“拿来主义”。而且，书中的语言风格非常友好，即使是比较复杂的概念，作者也能用通俗易懂的语言解释清楚，让我这个初学者也能轻松理解。我反复阅读了关于数据挖掘部分的内容，它帮助我理清了不同挖掘技术之间的联系和区别，也让我对如何从海量数据中发现有价值的洞察有了更清晰的认识。这套书真的是为零基础或想系统学习数据分析的读者量身打造的，它为我未来的学习和职业发展打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我购买这套《CDA数据分析师系列丛书（第2版）》时，抱着试试看的心态，因为市面上关于数据分析的书籍实在太多了，良莠不齐。但当我真正翻开它之后，我意识到我的选择是多么明智！这套书的专业性和系统性是我在其他地方很少见到的。它不像一些书籍那样只关注某个单一的工具或技术，而是从宏观到微观，全面地构建了数据分析师的知识体系。我最欣赏的是它在强调技术本身的同时，也非常注重数据思维和业务理解。书中反复强调“数据为业务服务”的理念，让我明白了数据分析的最终目的是解决实际业务问题，而不是为了分析而分析。我特别喜欢其中关于A/B测试和实验设计的章节，这些内容在实际工作中至关重要，但很多书籍却鲜有提及。作者在这部分进行了非常详尽的阐述，包括如何设计实验、收集数据、分析结果以及如何避免常见的误区，这对我非常有启发。我感觉这套书的作者一定是一位经验非常丰富且热爱分享的行业专家，他们的知识和经验在这套书中得到了充分的体现。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的给我打开了新世界的大门！作为一名在数据领域摸爬滚打多年的从业者，我一直渴望能找到一本既能系统梳理现有知识，又能引领我探索前沿技术的好书。当我在书店看到这套《CDA数据分析师系列丛书（第2版）》时，立刻就被它厚重的分量和专业的排版吸引住了。翻开第一页，我就被作者严谨的逻辑和深入浅出的讲解深深吸引。它不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的老前辈在循循善诱地指引我前进的方向。书中对于数据分析的每一个环节都进行了细致的阐述，从数据采集、清洗、处理，到建模、评估，再到结果呈现和业务应用，几乎涵盖了数据分析师需要掌握的所有核心技能。我特别喜欢书中关于数据可视化部分的讲解，那些案例清晰明了，让我能够快速理解如何将复杂的数据转化为易于理解的图表，从而更有效地与业务部门沟通。而且，第二版相对于第一版，内容上有了很大的更新，更加贴合当前行业发展的趋势，加入了许多新的技术和工具的介绍，这对于我保持技术的前沿性非常有帮助。总的来说，这套书的质量真的超出我的预期，我迫不及待地想深入研读，将所学知识应用到实际工作中。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这套《CDA数据分析师系列丛书（第2版）》真是给我带来了巨大的惊喜！作为一个对数据充满好奇，但又缺乏系统学习路径的人来说，这本书简直就像是我的“领路人”。我之前尝试过阅读一些零散的技术文章和教程，但总是觉得碎片化，缺乏整体的框架。而这套书则用一种非常清晰、有条理的方式，将数据分析的各个环节串联起来，形成了一个完整的知识体系。我非常喜欢书中对于数据分析流程的拆解，从问题的定义到最终的解决方案落地，每一个步骤都阐述得非常到位。特别让我眼前一亮的是关于数据驱动决策的讨论，书中通过大量的实例，展示了如何利用数据分析来支持业务决策，以及如何衡量数据分析的价值。这让我明白，数据分析不仅仅是技术活，更是一种思维方式。而且，第二版在内容上进行了更新，加入了更多关于AI和大数据分析的实用案例，这对于我这样想快速跟上行业步伐的读者来说，非常有帮助。这套书不仅教会了我“怎么做”，更教会了我“为什么这样做”，让我对数据分析有了更深层次的理解。

评分☆☆☆☆☆

对于已经工作一段时间，但感觉自己在数据分析能力上有所瓶颈的数据从业者来说，这套《CDA数据分析师系列丛书（第2版）》绝对是一次提升的绝佳机会。我正是抱着这样的想法来阅读这套书的。书中的内容不仅仅是理论的堆砌，更多的是基于实际项目经验的总结和提炼。例如，在数据预处理的章节，作者详细讲解了各种数据质量问题及其解决方法，这些都是我在实际工作中经常遇到的难题，而书中的讲解能够帮助我更高效、更系统地解决它们。我尤其对书中关于特征工程的论述非常感兴趣，它深入剖析了如何从原始数据中提取出对模型最有用的特征，以及各种常用的特征构建技巧。这部分内容对我提升模型性能至关重要。此外，第二版还加入了许多关于大数据技术和云计算在数据分析中的应用的介绍，这让我了解到最新的行业动态，并且为我未来学习相关技术提供了方向。总而言之，这套书的价值在于它能够帮助我系统地梳理现有知识，发现盲点，并且指引我向更高级的数据分析领域迈进。

评分☆☆☆☆☆

图UFO努力咯偶咯摸我摸了咯哦哦哦

评分☆☆☆☆☆

基础书籍，对理解学习该软件很有帮助！

评分☆☆☆☆☆

学习大数据技术，参考。

评分☆☆☆☆☆

还没用有看，看后再评

评分☆☆☆☆☆

不错……………………

评分☆☆☆☆☆

书内容挺适合的，但是包装太简陋了，就一个袋书得边角都坏了，希望改进，保证商品的完整性。

评分☆☆☆☆☆

送货很快，质量很好，赞一个！

评分☆☆☆☆☆

快递神速，虽然在亚马逊上价格比较优惠，但是看到货时间果断选择了京东。

评分☆☆☆☆☆

质量还不错