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书单 | 从入门到精通,数据分析「好书」推荐

统计学与数据挖掘书籍推荐:

1.1《 The

Elements of Statistical Learning》,神书,不解释

1.2《实用多元统计分析》,从线性代数的角度详细讲解算法,例子简单,国外课程教材

1.3《统计学习方法》,李航著,统计学习算法必备书籍

1.4《从零进阶!数据分析的统计基础》 CDA数据分析师系列丛书

1.5《统计学:从数据到结论》

1.6《数据挖掘:概念与技术》

数据分析软件篇:

SQl书籍推荐:

《MySQL必知必会》

SPSS推荐书籍:

《SPSS统计分析基础教程》

《SPSS统计分析高级教程》

《IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》

张文彤著

SAS推荐书籍:

1.综合入门:

1.1 《The Little

SAS® Book: A Primer, Fifth Edition》

经典入门级SAS官方推荐书籍,其中第4版有中文版,但不是官方翻译也有部分章节未完成,可以中英文参考来看。

1.2 《Applied

Statistics and the SAS Programming Language》

SAS大神Ronald

Cody的作品,已出到第五版,有中文版译名:SAS应用统计分析。扫描版论坛有链接

1.3 《小白学sas

原生中文版,语言诙谐,问答形式。便于入门,但没有上面2本知识系统……

经典书籍中的经典语录_大数据技术推荐书籍_数据分析经典书籍

1.4《Learning

SAS by Example:A Programmer’s Guide》

还是大神Ronald Cody的作品,by example,非常便于自学。

2.由浅入深循序渐进:

2.1首推SAS官方初级程序员培训教材,2本Course Notes:

《SAS Programming I Essentials》

《SAS Programming III Data Manipulation Techniques》

绝对面向0基础,图文并茂,讲解详细,强烈推荐(可惜是英文版……)

如果没有时间精力细读(2本将近1400页)可以看SAS

Certification Prep Guide: Base Programming for SAS9,综合了前2本的知识要点,复习梳理用的。

如果有精力想研究细节,推荐直接看官方Language Reference Concepts,概念介绍十分详细。也绝对权威。

2.2.统计方面:

首推《SAS/STAT 14.1 User's Guide》

官方说明文档,绝对详细权威。不过要1W多页,PDF版500多M,实体书可以防身健体……

《SAS Statistics by Example by Ron Cody》

其他可继续看大神的书籍

3.分项学习和技巧提高:

3.1 SAS函数

《SAS® Functions by Example, Second Edition》

《SAS Functions Pocket Reference》,SAS函数手册

3.2 SQL

《SAS 9.4 SQL Procedure User's Guide》 官方手册并有相应的文件,免费且全面

《PROC SQL by Example》

《Proc SQL Beyond the Basics Using SAS》

3.3数据清洗

《Cody's Data Cleaning Techniques using SAS Software by Ron Cody》

继续推荐大神的作品

数据分析经典书籍_经典书籍中的经典语录_大数据技术推荐书籍

3.4 宏(算是SAS编程的高级部分,也是以后工作中经常会使用到的)

《SAS® 9.4 Macro Language: Reference, Fifth Edition》

详细介绍了MACRO的原理及运行机制。官方文档,首推。

4.另外,两本 MACRO的书数据分析经典书籍数据分析经典书籍,可以作为进阶的学习数据:

《SAS Macro Programming Made Easy, Third Edition》

这本书主要以基础的知识为主,每一点都很详细

《Carpenter's Complete Guide to the SAS Macro Language, Third Edition》

SAS界另一位寂寞大神,Carpenter,他的书都比较深入难懂,但是都进阶学习,受益匪浅的好书。

Python书籍推荐:

Python入门的书籍:《Learn Python The Hard Way》

Python数据清洗:《利用Python进行数据分析》

Python算法相关:《集体智慧编程》

R书籍推荐:

1.1《商业数据挖掘基础(R语言版)》

CDA

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