數據分析有哪些書籍和工具可以推薦？

我是一個普通的電商運營，因此我推薦的書最多只是適合普通電商運營的日常需求，我推薦的也必是我閱讀過的，我認為對我工作有用的。下面是我推薦的書，也是我閱讀時的試卷：

剛在做《從1開始：數據分析師成長之路》這本書，作者是安蓓。

1.好的作者寫的書籍，總是能夠把一門技能、一種思維由淺入深地娓娓道來，并且這過程有哪些注意的點，在實踐過程中會出現什么問題，都能夠一一說明，這才是有豐富實踐經驗的作者，這才是真正有無與倫比的作者！

比如作者論述txt圖表時是這樣說的：

拆線圖反映變化趨勢；

餅狀圖反映組成營養元素；

柱狀圖反映數值大小；

散點圖反映數據集中度；

面積圖反映數據累積情況。

并針對現實場景進行了一一舉例。

這雖然是對圖表簡單的描述，也正是這么基礎的描述，你能感受到作者是經過多少實踐、也大概率是在不斷教導新人的過程中總結出來的經驗，而絕對不是東拼西湊成書的。

另一個例子是論述數據需求處理時，作者給出的流程是：

需求方（提需求）——分析師（確認需求的目的）——目標數據拆分——提供數據——效果追蹤。

這是簡單的流程，作者分別對每一步進行說明，并且對第一步需要用到的實用技巧也提點出來了，比如目標數據可以如何拆分：可以從屬性、行為這兩個維度，

屬性：地域、年齡、性別、星座......

行為：瀏覽、點擊、收藏、加購、購買......

同一屬性、不同行為描述概括，比如了解某一年齡階段的一系列行為；

不同屬性、同一行為的對比分析，比如不同城市的收藏加購數據對比。

還是簡單的論述，但卻是思路清晰，內容實用，讓我馬上對自己日常工作的數據分析有了條理和清晰的思路！

這才是實戰的作者，實踐經驗豐富的作者知道顧客們需要什么，因為這就是他每天在做的事情。

2.在本書的前面作者也對數字、數據、社會學、心理學以及平均值、方差等基本概念做了簡單的說明，對常用邏輯思維也有例舉，算是對小黑的普及引導，對于一個日后將成為專業的運營管理人員來說，無疑能夠增加不少認識；當然別的書籍也會有這樣的描述，本書作者好的地方就在于其簡單明了地說明，也有些簡單的例子，讓人看了就懂、理解，不會覺得枯燥，最重要的，不會讓讀書覺得作者在湊字數！說一些大話、空話！在我經歷了那么多各種東拼西湊、重復啰嗦湊字數的爛書之后，發現能夠這樣簡單明了把事情向游客說得清楚的書(和作者)是多么難得。

3.作者說到數據分析的邏輯時，并沒有一一列舉常見的一些數據分析邏輯，可能不是作者想要論述的或作者平常常用的經驗，但我習慣性地在智能手機寫下：常見的數據分析邏輯有哪些？然后自己想到什么就一一先打印出來，并且舉例子，比如我寫下其中一個邏輯是：結論——論據＋論述——結論，大概是總分總的模式，然后我舉的例子是最近我覺得淘寶直播是會很快過時的一種帶貨(這是我的結論或判斷)，然后自己寫出幾個論據(理由)。這是我習慣的一種講義，后續復習筆記時我想到什么，可以繼續補充發揮，以積累這方面的知識。

4.書中有一句話戳中了我的痛點：許多人為了學習一門技能，先后購買了許多書和教程……不斷與人交流學習……經過一番折騰后卻發現收效甚微，到頭來才發現沒有基于應用場景的學習只能停留在絨毛階段……。簡單來說就是學習要理論與實際先結合，但這耳熟能詳的道理卻往往被我們忽略，不少人都在走這樣的彎路，竟然落得個草草收場，認為學習真的是太難了，不是一般人能做的事情！我前幾年一直在走這樣的彎路啊！另外即使明白這個道理也養成了習慣，習慣基于應用場景的學習以保重高效，但有些技能的應用場景本身就很少甚至你沒有機會接觸應用場景，那也很難高效學習，比如法學、領導力、人際關系這些學問。

總的來說這本書帶給我的啟發是不少的，這是我閱讀過的最好的數據分析的書了，帶給我的更多的是認知上的提升。另外之前看過的數據分析相關的書中也不錯的有《誰說菜鳥不會數據分析》《你早該這么玩excel》，這兩本書就偏向于具體的數據處理技能，更工具性。

怎樣才能寫好大數據分析報告？

當然是云計算堆積而成的

最好是圖文并茂的，既有直觀易懂的數據分析圖表，又有語言精練的文字總結。就是下圖這樣的：

在奧威BI工具上添加ai圖表、富輸入框就能做出來。

大數據分析報告，核心在于自動駕駛，數據是否全面，精準決定了數據報告是否完善和有價值，前嗅專注于為企業提供智慧城市服務，大數據分析報告就是其中一項，更多行業數據報告：

以下是一份關于散粉的互聯網報告，可以參考：