本书主要内容提示
《企业数据处理入门：从零开始掌握数据分析技能——以《数据分析：从入门到精通》为例》
随着大数据时代的到来，企业数据处理和数据分析已经成为企业竞争的关键，对于初学者来说，如何从零开始掌握数据分析技能，成为了一个亟待解决的问题。《数据分析：从入门到精通》这本书，正是为那些想要入门企业数据处理的读者量身定做的。
作者：[美]安德鲁·J.布拉德福德（Andrew J. Bradford）
出版社：机械工业出版社
出版时间：2018年1月
《数据分析：从入门到精通》是一本全面介绍数据分析知识的书籍，旨在帮助读者从零开始，逐步掌握数据分析的技能，作者安德鲁·J.布拉德福德是一位经验丰富的数据分析师，他在书中结合实际案例，深入浅出地讲解了数据分析的理论和方法。
1、引言
- 数据分析的重要性
- 数据分析的基本概念
2、数据处理基础
- 数据清洗
- 数据转换
- 数据存储
3、数据分析工具
- Excel
- Python
- R语言
4、数据可视化
- 常见的数据可视化图表
- 数据可视化工具
5、统计分析
- 描述性统计
- 推断性统计
- 相关性分析
6、预测分析
- 时间序列分析
- 回归分析
- 决策树
7、数据挖掘
- 聚类分析
- 关联规则挖掘
- 机器学习
8、案例分析
- 实际案例分析
- 数据分析实战
9、数据分析职业规划
- 数据分析师的职业发展
- 数据分析技能提升
《数据分析：从入门到精通》共分为九章，从数据处理的基础知识讲起，逐步深入到数据分析的高级技能，以下是各章节的主要内容概述：
第一章介绍了数据分析的重要性以及基本概念，为读者奠定了数据分析的基础。
第二章讲解了数据处理的基础知识，包括数据清洗、转换和存储等。
第三章介绍了数据分析中常用的工具，如Excel、Python和R语言，帮助读者掌握数据分析的基本技能。
第四章介绍了数据可视化的基本概念和常用图表，以及数据可视化工具的使用。
第五章讲解了统计分析的基本方法，包括描述性统计、推断性统计和相关性分析。
第六章介绍了预测分析的方法，如时间序列分析、回归分析和决策树等。
第七章介绍了数据挖掘的基本方法，包括聚类分析、关联规则挖掘和机器学习等。
第八章通过实际案例分析，帮助读者将所学知识应用于实际工作中。
第九章为读者提供了数据分析职业规划的建议，帮助读者在数据分析领域实现职业发展。
《数据分析：从入门到精通》是一本全面、实用的数据分析入门书籍，适合广大初学者和有一定基础的数据分析爱好者阅读，通过学习本书，读者可以系统地掌握数据分析的技能，为未来的职业发展打下坚实的基础。