CDA數據分析師係列叢書（第2版）（套裝共3冊） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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經管之傢 編

圖書標籤:

• 數據分析
• CDA
• 數據分析師
• Python
• SQL
• 統計學
• 機器學習
• 商業分析
• 數據挖掘
• 技能提升

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：SZ000375

版次：2

商品編碼：11988625

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-05-01

用紙：膠版紙

套裝數量：3

産品特色

編輯推薦

　　“CDA數據分析師係列叢書”依照數據分析師規範化學習體係而定。滿足瞭CDA數據分析師等級認證學習的需要，也兼顧瞭大數據的熱點動態。
　　從策劃之初一直堅持以“讀者需求”為主綫，結閤企業實際案例和業務場景來談大數據思維和小數據分析。實現技術紮實，業務精通，策略接地氣！

內容簡介

　　《從零進階！數據分析的統計基礎（第2 版）》
　　本書共7 章，分彆講解瞭數據分析的步驟和方法、描述性統計分析、數理統計基礎、抽樣估計、假設檢驗、方差分析、相關與迴歸分析。本書使用簡單的語言介紹瞭這些數據分析基本方法的核心思想和涉及的統計學、概率論等方麵的理論內容，並使用圖示的方法詳細介紹瞭使用Excel 2013 進行簡單的描述性統計分析和使用SPSS 進行相關的數據分析的過程與結果分析。
　　《從零進階！數據分析的統計基礎（第2 版）》適閤需要提升自身數據分析理論和實踐能力的職場新人；在市場營銷、金融、財務、人力資源管理中需要數據分析的人士，從事谘詢、研究、分析等的專業人士。也可以作為數據分析師職業培訓的教材，普通高等院校非統計專業數據分析的選修教材。

　　《胸有成竹!數據分析的SPSS和SAS EG進階（第2版）》
　　本書共5 章，涉及使用SPSS Statistics 和SAS EG 做商業數據分析的主要分析方法。其中，第1章的主要內容為數據分析方法概述；第2 章至第4 章的主要內容為橫截麵數據分析方法；第5 章的主要內容為時間序列分析方法。每章都根據所涉及的知識點的不同，選取瞭實用的案例，並為讀者準備瞭相應的思考和練習題。
　　《胸有成竹!數據分析的SPSS和SAS EG進階（第2版）》是一本麵嚮商業數據分析初學者的教材，從具體的商業數據分析案例入手，使讀者掌握數據分析的目的、理念、思路與分析步驟。本書力圖淡化技術，對於方法的介紹也盡量避免涉及過多的數學內容，和高等數學相關的內容隻在綫形迴歸和主成分分析這兩節中涉及到，而且都輔以圖形作形象的展現。因此本書的讀者隻需要具有高中水平的數學基礎即可。

　　《如虎添翼！數據處理的SPSS和SAS EG實現（第2版）》
　　本書作為SAS EG 和SPSS 數據處理比較的首本實戰中文教材，本書並非單純地逐個講解菜單的操作，而是將數據分析的基本思路、流程融入到軟件的操作之中。每章通過設置商業背景，配以SAS EG 和SPSS 的實戰演練，講解形式更貼近讀者的實際工作，使讀者真正理解數據分析、數據處理的精髓。本書除講解軟件操作，還同時介紹瞭對應菜單操作的SAS 程序語言實現過程，讀者可以根據自己的需要逐步學習，進而走進用SAS 程序處理數據的大門。
　　《如虎添翼！數據處理的SPSS和SAS EG實現（第2版）》適閤那些想瞭解數據預處理，或者被數據的預處理占去大部分時間而想提高效率，或者囿於菜單操作的局限性而希望通過程序實現的數據分析人員。

作者簡介

　　經管之傢，原人大經濟論壇，於2003年成立，緻力於推動經管學科的進步，傳播優秀教育資源，目前已經發展成為國內優秀的經濟、管理、金融、統計類的在綫教育和谘詢網站，也是國內活躍和具影響力的經管類網絡社區。
　　經管之傢從2006年起在國內開展數據分析培訓，纍計培訓學員數萬人。在大數據的趨勢背景下，創新“CDA數據分析師”品牌，緻力於為社會各界數據分析愛好者提供優質、科學、係統的數據分析教育。截至2016年3月已成功舉辦40多期係統培訓，培訓學員達3韆餘名；CDA認證考試已成功舉辦三屆，報考人數上韆人；中國數據分析師俱樂部（CDA CLUB），每周綫下免費沙龍活動，已舉力40多期，纍積會員2韆餘名；中國數據分析師行業峰會（CDA Summit），一年兩屆，參會人數皆達2韆餘名，在大數據領域影響力超前。“CDA數據分析師”隊伍在業界不斷壯大，對數據分析人纔産業起到瞭巨大的推動作用。
　　曹正鳳，統計學博士，經管之傢（原人大經濟論壇）大數據中心總工程師，經管之傢（原人大經濟論壇）CDA大數據分析師培訓負責人，北京博宇通達科技有限公司技術總監。緻力於大數據分析前沿領域研究，主持人大經濟論壇基於Hadoop架構的論壇主題推薦係統項目，參與國傢社科基金項目《基於大數據整閤的空氣質量測度方法研究》，發錶多篇論文，且發錶的EI核心收錄論文受到多次檢索。

前言/序言

　　本書第1版自2015年2月齣版後，在市場上獲得瞭強烈的反響，當月在當當網的新書熱賣榜中排名第二，半年內銷售近萬冊，至2016年1月已經印刷瞭5次，共發行近兩萬冊，圖書被收錄進百度百科。
　　如此巨大的市場銷量和好評，引起筆者的深思，除本書構思巧妙、內容翔實、文法流暢等主觀因素外，宏觀的市場環境也是不容忽視的。2015年，中國經濟由原來的爆發式增長進入到略顯低迷的新常態，無論是企業還是商傢都感受到瞭壓力，錢不再像以前那樣好賺瞭。如何實現經濟增長，如何讓企業存活下去，這就需要深挖企業內部的痛點和洞察外部客戶的特點。深挖和洞察的過程就是數據分析的過程，數據分析時代在中國悄然到來瞭。
　　隨著數據分析師的價值凸顯，有越來越多先知先覺的人們紛紛轉行加入到數據分析師的大軍中。而統計學是數據分析師們必修的課程之一，“從零進階！數據分析的統計基礎”的本意就是讓更多的人能從零基礎快速進階到數據分析領域，並且重點講述數據分析師們必須具備的概率和統計的關鍵知識點。而經管之傢（原人大經濟論壇）適時地推齣本書，使其得到瞭很好的市場迴饋。正所謂天時地利人和，造就瞭一本好書。
　　為瞭和市場的發展緊密結閤，以及更好地適應讀者的需求，本書進行瞭改版。本次改版繼續堅持從零進階，強化數據分析基礎理論，和市場接軌等核心理念，繼續使用“三國武將”這個大傢都耳熟能詳的業務背景知識。根據學員的需求和市場的實際情況，作者還對本書內容進行瞭如下調整。
　　（1）進一步精練數據分析的理論基礎，去除瞭一些不必要的數學公式。由於數據分析涉及概率論、微積分、數理統計的很多內容，但有些內容又不用全部學會，這讓初學者很難找齣哪些是需要學習的內容，哪些是不需要學習的內容。因此在編寫本書第1版時，將很多數據分析師不需要知道的知識點都省略瞭，比如省略瞭統計量服從某個分布的證明過程，省略瞭抽樣平均誤差的證明過程。
　　這樣做的目的是為瞭讓數據分析師們能更快地進入這個領域，更好地洞察數據。在編寫本書的第2版時，繼續沿用此思想，去掉瞭一些數據分析師不必要知道的公式，增加瞭更多的數據分析思想的內容。
　　（2）將原來的第3章抽樣估計分解成數理統計基礎和抽樣估計兩章，這樣做的目的是考慮到原來的第3章涉及的理論內容太多，並且比較枯燥，將其分成兩部分，一來可以在每一部分增加更多的公式解讀內容，也可以補充更多的案例進來；二來降低瞭閱讀難度，使讀者能在學習知識的同時，獲得更多的成就感，從而更加有興趣學習。
　　（3）對試驗數據進行瞭更多的數據分析，增加瞭對讀者數據分析思維的培養。尤其是第2章的描述性數據分析過程，進行瞭更深入的數據分析過程剖析，主要宗旨在於讓讀者更快地進入到數據分析行業的隊伍中來。當然，這也使得第2版中的三國武將數據和第1版中的數據存在一些差異。
　　當然，僅就本書而言，讀者並不會學到數據分析師所需要的全部知識，這需要幾年的循序漸進學習，但我希望讀者看過本書後，能快速具有數據分析師所需要的最基本的統計學知識，能快速地進入到數據分析的行業，從而具備一個數據分析師應具備的最起碼的知識，在工作中能說內行話，而不是說行外話。
　　在本書改版之際，作者衷心感謝經管之傢（原人大經濟論壇）和CDA課程研發團隊多年來始終不渝的關心與鼎力支持，感謝關繼傑，感謝廣大讀者給予我的理解與感受，感謝電子工業齣版社多年來的密切閤作與支持。沒有這一切，本書不可能取得這麼好的成果，我永遠感謝曾經幫助和支持過我的相識的和不相識的同誌和朋友。由於作者水平有限，本書肯定會有不少缺點和不足，熱切期望得到專傢和讀者的批評指正。
　　曹正鳳
　　2016年3月於北京

掌握數據驅動決策的利器——《CDA數據分析師係列叢書（第2版）（套裝共3冊）》 在這個信息爆炸的時代，數據已成為企業決策的核心驅動力。如何從海量數據中洞察趨勢、挖掘價值，並將其轉化為切實可行的商業策略，是每一個現代組織麵臨的關鍵挑戰。 CDA數據分析師係列叢書（第2版）正是應運而生，它以係統、全麵、實用的方式，為有誌於成為卓越數據分析師的讀者提供瞭一條清晰的學習路徑。這套包含三冊的叢書，旨在構建讀者紮實的理論基礎、精湛的技術技能以及敏銳的業務理解力，幫助他們駕馭數據的力量，在瞬息萬變的商業環境中脫穎而齣。 第一冊：數據分析基石——理論與方法論 本書是整個係列的核心基石，它將帶領讀者深入探索數據分析的本質、核心概念和方法論。不同於一些僅側重技術操作的教材，本冊更加強調“為什麼”和“如何做”的原理，確保讀者建立起嚴謹的分析思維。 數據分析的價值與應用場景： 從宏觀視角齣發，闡述數據分析在市場營銷、産品優化、風險控製、運營管理等眾多領域的實際應用，幫助讀者理解數據分析如何為企業創造價值，解決實際業務問題。 數據收集與預處理： 詳細介紹數據來源的多樣性，包括數據庫、API、網頁抓取、傳感器數據等，並係統講解數據清洗、缺失值處理、異常值檢測、數據轉換（如標準化、歸一化）等關鍵步驟。這部分內容將強調數據質量的重要性，以及如何構建可靠的數據管道。 探索性數據分析（EDA）： 聚焦於如何通過可視化和統計手段來理解數據。讀者將學習如何運用各種圖錶（直方圖、散點圖、箱綫圖、熱力圖等）來識彆數據分布、變量間的關係、潛在的模式和趨勢。統計描述（均值、中位數、方差、相關係數等）的解讀也將被詳細講解，為後續建模打下基礎。 統計學基礎： 涵蓋瞭數據分析中必備的統計學知識，包括描述性統計、推斷性統計（假設檢驗、置信區間）、概率論基礎（概率分布、大數定律、中心極限定理）。這些概念的清晰理解，是進行嚴謹統計推斷和模型評估的前提。 數據分析流程與項目管理： 介紹一個完整的數據分析項目的生命周期，從明確業務問題、數據獲取、數據探索、特徵工程、模型選擇、模型訓練、模型評估到結果解釋和部署。同時，強調項目管理在數據分析中的作用，如需求溝通、時間規劃、風險管理等。 商業理解與溝通： 數據分析的最終目的是服務於業務。本冊將引導讀者如何將數據洞察轉化為易於理解的商業語言，如何有效地與非技術背景的利益相關者溝通分析結果，以及如何基於數據提齣具有說服力的建議。 第二冊：數據分析實踐——技術與工具 在堅實的理論基礎上，本冊將帶領讀者走進數據分析的實踐殿堂，重點介紹當前主流的數據分析技術和工具，並通過大量的案例練習，幫助讀者將理論知識轉化為實際操作能力。 編程語言入門與進階（Python/R）： 詳細講解Python或R語言在數據分析領域的應用。內容將涵蓋基本語法、數據結構（列錶、字典、DataFrame）、常用庫（NumPy, Pandas, SciPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn等）的使用。通過大量的代碼示例和練習，讀者能夠快速掌握數據操作、可視化和建模的核心技能。 數據庫與SQL： 深入講解關係型數據庫的基本概念，以及SQL語言在數據提取、過濾、聚閤、連接等方麵的強大功能。讀者將學習如何編寫高效的SQL查詢語句，從大型數據庫中精準地獲取所需數據。 數據可視化進階： 除瞭基礎圖錶的繪製，本冊將介紹如何利用更高級的可視化技術來揭示復雜的數據關係，例如交互式圖錶、儀錶闆設計、地理空間數據可視化等。工具如Tableau, Power BI, Plotly等的使用也將有所涉及。 機器學習基礎算法： 介紹監督學習（綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、隨機森林、支持嚮量機、K近鄰）、無監督學習（K-Means聚類、主成分分析）等核心機器學習算法的原理、優缺點及適用場景。讀者將學習如何使用Scikit-learn等庫來實現這些算法。 特徵工程： 強調特徵工程在提升模型性能中的關鍵作用。內容將包括特徵選擇、特徵提取、特徵轉換、處理類彆型特徵（獨熱編碼、標簽編碼）、處理文本特徵（TF-IDF, 詞袋模型）等技術。 模型評估與調優： 講解如何科學地評估模型的性能，包括各種評價指標（準確率、精確率、召迴率、F1-score、AUC、RMSE等）的含義與選擇。同時，將介紹交叉驗證、網格搜索、隨機搜索等模型調優技術，幫助讀者找到最優模型參數。 實際案例分析： 通過一係列覆蓋不同行業的真實或模擬案例，引導讀者運用所學知識解決實際問題。例如，用戶流失預測、推薦係統構建、銷售額預測、客戶分群等，讓讀者在實踐中鞏固技能。 第三冊：數據分析前沿與應用——高級主題與案例 在掌握瞭數據分析的基礎理論和實踐技能後，本冊將帶領讀者探索更高級的數據分析主題，並結閤更復雜的業務場景，展示數據分析如何驅動創新和解決復雜問題。 深度學習與神經網絡： 介紹神經網絡的基本結構（感知機、多層感知機）、激活函數、反嚮傳播算法。重點介紹捲積神經網絡（CNN）在圖像分析中的應用，以及循環神經網絡（RNN）和Transformer模型在序列數據（如文本、時間序列）分析中的應用。 大數據技術概覽： 簡要介紹大數據生態係統中的關鍵技術，如Hadoop、Spark、Hive等，幫助讀者理解在處理海量數據時，這些工具的作用和基本原理。 時間序列分析： 深入講解時間序列數據的特性，以及常用的分析模型，如ARIMA、SARIMA、指數平滑法。重點關注時間序列的預測、異常檢測和趨勢分析。 自然語言處理（NLP）基礎： 介紹文本預處理、詞嚮量錶示（Word2Vec, GloVe）、情感分析、文本分類、主題建模等NLP核心技術，以及在文本挖掘、智能客服等領域的應用。 實驗設計與A/B測試： 強調數據驅動決策的科學性。詳細講解如何設計嚴謹的實驗（如A/B測試），如何收集和分析實驗數據，以評估産品改動、營銷策略等的效果，並做齣科學的決策。 數據倫理與隱私保護： 隨著數據應用範圍的擴大，數據倫理和隱私保護問題日益突齣。本冊將討論數據偏見、公平性、透明度以及如何遵守相關法律法規（如GDPR）的重要性，培養讀者負責任的數據應用觀。 高級商業案例深度剖析： 選取具有代錶性的復雜商業問題，進行全流程的深度案例分析。例如，構建企業級用戶畫像係統、利用數據驅動增長黑客策略、預測金融市場趨勢、優化供應鏈效率等。這些案例將整閤前兩冊的知識，並引入更高級的分析思路和模型。 職業發展與未來趨勢： 探討數據分析師的職業發展路徑、必備軟技能，以及大數據、人工智能等領域的發展趨勢對數據分析師的機遇與挑戰。 《CDA數據分析師係列叢書（第2版）》的獨特價值： 體係化學習： 三冊內容環環相扣，從基礎理論到實踐操作，再到前沿應用，構建完整的知識體係，避免碎片化學習。 強調思維方式： 不僅教授“術”，更注重“道”，培養讀者獨立思考、解決問題的分析思維。 注重實踐應用： 大量的代碼示例、案例分析和練習，確保讀者能夠學以緻用，真正掌握數據分析技能。 前沿性與前瞻性： 涵蓋瞭當前數據分析領域的熱點技術和發展趨勢，幫助讀者站在行業前沿。 作者團隊實力： 由經驗豐富的CDA（中國注冊數據分析師）專傢團隊傾力打造，內容嚴謹、權威且貼近實際業務需求。 無論您是初學者，希望係統入門數據分析；還是有一定基礎，希望深化理論、拓展技術棧；亦或是希望提升數據驅動決策能力，為職業生涯賦能，這套《CDA數據分析師係列叢書（第2版）》都將是您不可或缺的學習夥伴。它將幫助您解鎖數據的力量，在數字化浪潮中，成為真正的“數據煉金師”。

評分☆☆☆☆☆

對於已經工作一段時間，但感覺自己在數據分析能力上有所瓶頸的數據從業者來說，這套《CDA數據分析師係列叢書（第2版）》絕對是一次提升的絕佳機會。我正是抱著這樣的想法來閱讀這套書的。書中的內容不僅僅是理論的堆砌，更多的是基於實際項目經驗的總結和提煉。例如，在數據預處理的章節，作者詳細講解瞭各種數據質量問題及其解決方法，這些都是我在實際工作中經常遇到的難題，而書中的講解能夠幫助我更高效、更係統地解決它們。我尤其對書中關於特徵工程的論述非常感興趣，它深入剖析瞭如何從原始數據中提取齣對模型最有用的特徵，以及各種常用的特徵構建技巧。這部分內容對我提升模型性能至關重要。此外，第二版還加入瞭許多關於大數據技術和雲計算在數據分析中的應用的介紹，這讓我瞭解到最新的行業動態，並且為我未來學習相關技術提供瞭方嚮。總而言之，這套書的價值在於它能夠幫助我係統地梳理現有知識，發現盲點，並且指引我嚮更高級的數據分析領域邁進。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這套《CDA數據分析師係列叢書（第2版）》真是給我帶來瞭巨大的驚喜！作為一個對數據充滿好奇，但又缺乏係統學習路徑的人來說，這本書簡直就像是我的“領路人”。我之前嘗試過閱讀一些零散的技術文章和教程，但總是覺得碎片化，缺乏整體的框架。而這套書則用一種非常清晰、有條理的方式，將數據分析的各個環節串聯起來，形成瞭一個完整的知識體係。我非常喜歡書中對於數據分析流程的拆解，從問題的定義到最終的解決方案落地，每一個步驟都闡述得非常到位。特彆讓我眼前一亮的是關於數據驅動決策的討論，書中通過大量的實例，展示瞭如何利用數據分析來支持業務決策，以及如何衡量數據分析的價值。這讓我明白，數據分析不僅僅是技術活，更是一種思維方式。而且，第二版在內容上進行瞭更新，加入瞭更多關於AI和大數據分析的實用案例，這對於我這樣想快速跟上行業步伐的讀者來說，非常有幫助。這套書不僅教會瞭我“怎麼做”，更教會瞭我“為什麼這樣做”，讓我對數據分析有瞭更深層次的理解。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的給我打開瞭新世界的大門！作為一名在數據領域摸爬滾打多年的從業者，我一直渴望能找到一本既能係統梳理現有知識，又能引領我探索前沿技術的好書。當我在書店看到這套《CDA數據分析師係列叢書（第2版）》時，立刻就被它厚重的分量和專業的排版吸引住瞭。翻開第一頁，我就被作者嚴謹的邏輯和深入淺齣的講解深深吸引。它不僅僅是一本教材，更像是一位經驗豐富的老前輩在循循善誘地指引我前進的方嚮。書中對於數據分析的每一個環節都進行瞭細緻的闡述，從數據采集、清洗、處理，到建模、評估，再到結果呈現和業務應用，幾乎涵蓋瞭數據分析師需要掌握的所有核心技能。我特彆喜歡書中關於數據可視化部分的講解，那些案例清晰明瞭，讓我能夠快速理解如何將復雜的數據轉化為易於理解的圖錶，從而更有效地與業務部門溝通。而且，第二版相對於第一版，內容上有瞭很大的更新，更加貼閤當前行業發展的趨勢，加入瞭許多新的技術和工具的介紹，這對於我保持技術的前沿性非常有幫助。總的來說，這套書的質量真的超齣我的預期，我迫不及待地想深入研讀，將所學知識應用到實際工作中。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我購買這套《CDA數據分析師係列叢書（第2版）》時，抱著試試看的心態，因為市麵上關於數據分析的書籍實在太多瞭，良莠不齊。但當我真正翻開它之後，我意識到我的選擇是多麼明智！這套書的專業性和係統性是我在其他地方很少見到的。它不像一些書籍那樣隻關注某個單一的工具或技術，而是從宏觀到微觀，全麵地構建瞭數據分析師的知識體係。我最欣賞的是它在強調技術本身的同時，也非常注重數據思維和業務理解。書中反復強調“數據為業務服務”的理念，讓我明白瞭數據分析的最終目的是解決實際業務問題，而不是為瞭分析而分析。我特彆喜歡其中關於A/B測試和實驗設計的章節，這些內容在實際工作中至關重要，但很多書籍卻鮮有提及。作者在這部分進行瞭非常詳盡的闡述，包括如何設計實驗、收集數據、分析結果以及如何避免常見的誤區，這對我非常有啓發。我感覺這套書的作者一定是一位經驗非常豐富且熱愛分享的行業專傢，他們的知識和經驗在這套書中得到瞭充分的體現。

評分☆☆☆☆☆

這套書的齣版，對於我這樣正在努力成為一名優秀數據分析師的學生來說，簡直就是福音！在學校裏，我們學習瞭很多理論知識，但總感覺缺少一些實操的深度和行業應用的廣度。而這套《CDA數據分析師係列叢書（第2版）》正好彌補瞭這一空白。書中的每一個章節都配有大量的案例和練習題，讓我能夠邊學邊練，將理論知識融會貫通。我尤其對書中關於機器學習模型選擇和調優的部分印象深刻，作者沒有簡單地羅列算法，而是詳細講解瞭各種算法的優缺點、適用場景以及如何進行有效的參數調整，這讓我對模型的理解更加深刻，不再是簡單的“拿來主義”。而且，書中的語言風格非常友好，即使是比較復雜的概念，作者也能用通俗易懂的語言解釋清楚，讓我這個初學者也能輕鬆理解。我反復閱讀瞭關於數據挖掘部分的內容，它幫助我理清瞭不同挖掘技術之間的聯係和區彆，也讓我對如何從海量數據中發現有價值的洞察有瞭更清晰的認識。這套書真的是為零基礎或想係統學習數據分析的讀者量身打造的，它為我未來的學習和職業發展打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好hh

評分☆☆☆☆☆

以後將要從事數據分析方麵的工作，為自己加油?

評分☆☆☆☆☆

¥79.20

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

.........

評分☆☆☆☆☆

書不錯哦~

評分☆☆☆☆☆

不如自己去買課本

評分☆☆☆☆☆

書的頁數不對，目錄上有500頁，實際上少瞭50頁

評分☆☆☆☆☆

非常實用，特彆喜歡，好評