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我想学习数据分析,但是0基础,看什么书可以快速入门啊?

《Excel 2019从入门到精通》（第2版）：该书内容全面，涵盖了Excel的基本操作、函数、图表、数据分析等方面的知识，同时提供了大量的实例和练习题，适合初学者跟随学习。《Excel零基础入门教程》：该书以图文并茂的方式，详细讲解了Excel的基本操作和常用技巧，同时穿插了实用的案例，适合初学者快速入门。

如果你已经决定学习Python数据分析，但是之前没有编程经验，那么，这6本书将会是你的正确选择。《Python科学计算》（推荐学习：Python视频教程）从发行版的安装开始，这本书将科学计算及可视化的常见函数库，如numpy、scipy、sympy、matplotlib、traits、tvtk、mayavi、opencv等等，都进行了较为详细地介绍。

《深化浅出Python》通过一种一起的跨过语法手册的方法来协助你学习Python。你将能够快速掌握Python的基础知识，然后扩展到耐久化、异常处理、Web开发、SQLite、数据处理和Google运用引擎中去。你也将学会怎样为Android编写移动运用，这要感谢Pvthon带给你的强健才调。

书中展示了谷歌、微软、IBM、苹果、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们具价值的应用案例。对大数据分析有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看大数据分析书籍开始入门！B站上有很多的大数据教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。

相关问答

Q1: PHP或者python进行数据采集和分析,有什么比较成熟的框架

向大家推荐十个Python爬虫框架。Scrapy：Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。它是很强大的爬虫框架，可以满足简单的页面爬取，比如可以明确获知url pattern的情况。

Numpy库 是Python开源的数值计算扩展工具，提供了Python对多维数组的支持，能够支持高级的维度数组与矩阵运算。此外，针对数组运算也提供了大量的数学函数库，Numpy是大部分Python科学计算的基础，具有很多功能。Pandas库 是一个基于Numpy的数据分析包，为了解决数据分析任务而创建的。

DPark是Spark的Python克隆，是一个Python实现的分布式计算框架，可以非常方便地实现大规模数据处理和迭代计算。DPark由豆瓣实现，目前豆瓣内部的绝大多数数据分析都使用DPark完成，正日趋完善。Buildbot：基于Python的持续集成测试框架 Buildbot是一个开源框架，可以自动化软件构建、测试和发布等过程。

Q2: 数据分析需要掌握哪些知识?

1、SQL语言 SQL(结构化查询语言)是一种用于处理和检索关系数据库中存储的数据的计算机语言，是关系数据库管理系统的标准语言。 可视化工具 将数据可视化可以让人更加理解数据。人类都是视觉动物，图形往往比密密麻麻的文字更易于理解。 Python Tableau、FineBI这一类的可视化工具，的确可以自动生成报告。

2、数据分析师需要学习的内容统计学我看一些人推荐了不少统计学的专业书籍，很多人读《概率论与数理统计》，其他统计相关的内容也没怎么看过。对于互联网的数据分析来说，并不需要掌握太复杂的统计理论。所以只要按照本科教材，学一下统计学就够了。

3、数据分析需要掌握的知识：数学知识数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。

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