数据分析书籍阅读推荐，论文调查问卷分析怎么写的有倾向性

数据分析书籍阅读推荐？

（1）《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》

《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》根据通用的Excel工具，加上必知必会的数据分析概念，以小说般通俗易懂的方法介绍。全书共8章，依次介绍数据分析必知必会知识、确定数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术。

我看了入门篇、工具篇、SPSS篇，认为入门篇、工具篇收获挺大，SPSS在现在工作上用不上，没有实操，渐渐忘了。《谁说菜鸟不会数据分析》家族又壮大了，加入了Python、R语言、信息图表篇新成员。

（2）深入浅出数据分析

《深入浅出数据分析》以类似“章回小说”的形式，向读者展现数据分析人员应知应会的技术：数据分析基本步骤、实验方式、最优化方式、假设检验方式等数据分析方式论，让你对数据分析流程、作用有一个全面的认识。

（3）深入浅出统计学

该书讲解了可能性计算、几何分布、正态分布、等统计学知识。虽说业务实践中，这些统计学知识未必会用上，但是，让你对有数据有更全面的认识。

（4）《统计数据会说谎》

尽信书，不如无书；尽信数，也不如很多。该书讲解了10种数据扭曲事实的方式，让你在解读数据报告时多个心眼，数据源头在什么地方？图表是不是合理？这本书读起来比较轻松，假设没时间看书，抽几分钟看下写的读书笔记。

数据之路：统计数据会说谎（一）数据之路：统计数据会说谎（二）

2、工具

工欲善其事必先利其器，有了数据，得采取分析工具来处理这些数据，得到想要的结果。数据分析工具不少， Excel、SPSS、SQL、Python、R、SASS等，但是，使用频率最高的还是Excel、SQL，至于进一步是学Python、R还是SPSS，可以看所在团队Team用什么工具，再进一步学习，学习一本编程语言如Python，可以达到数据的自动化处理，非常大的提高工作效率，有更多时间做更有价值的事情。

（5）Excel数据处理与分析实战技巧精粹

《EXCEL数据处理与分析实战技巧精粹》提炼了Excel技术论坛上百万个技术提问，通过270多个案例进行介绍。仔细实操后，相信可以应对大多数Excel层级的数据处理与分析挑战。假设认为看书太枯燥，网易云课堂上王佩丰老师的精品免费视频，播放量达到56.4万。

跟王佩丰学Excel视频教程：Excel实战1800分钟 - 网易云课堂

（6）《PPT,要你好看》

推荐数据分析的书，怎么推荐到PPT上面去了。此言差异，处理完数据、做好图表，你不可以直接把Excel文件发给领导吧。更多时需做PPT，向领导汇报。该书在豆瓣评分8.0分，作者是某高校博士，内容严谨、案例丰富。介绍PPT，却高于PPT，受到圈内完全一样好评。

（7）《MYSQL必知必会》

该书具体讲解了经常会用到的SQL语法，全书才304页，做到了“麻雀虽小五脏俱全”，不讲一句废话。学习了经常会用到的SQL语法，可以去牛客网络在线面做SQL试题，这样才可以掌握并熟悉的更牢固。

3、逻辑思维

（8）《金字塔原理》

金字塔原理：逻辑思维与表达呈现。金字塔原理是一种重点突出、逻辑清晰、主次分明的逻辑思路、表达方法。搭建金字塔的详细做法是：自上而下表达，自下而上思考，纵向疑问回答／总结概括，横向归类分组／演绎归纳，序言讲故事，标题提炼思想精华。

数据之路：《金字塔原理》带你训练逻辑思维

4、业务知识

（9）《数据化管理》-电商网络、零售

数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》以对话的叙述方法，介绍了两个年轻人在大公司销售、商品、电商网络、数据等部门工作的故事，通过非常多案例深入浅出地介绍了数据意识和零售思维。作者将各自不同的数据分析方式融入到详细的业务场景中，最后形成数据化管理模型，以此帮企业提升运营管理能力。

该书以商业实践、分析思路为主，较少介绍Excel操作，可见作者功力深厚。该书作者微博账号@数据化管理，常常分享数据分析知识，很喜欢的一位博主。

（10）《官方网站分析实战》

该书以介绍PC时代官方网站分析为主，可能与移动网络时代有点脱节，但是，书中流量分析、用户分析等思路还是挺值得借鉴的。该书引导你从数据中找寻有价值的结论，还详细指导公司管理层的决策，最后创造更大的网占价值

数据分析很好的书籍，按照不一样学习阶段有不一样推荐

（以下推荐是经过挑选，比较贴合实战和好理解的书籍）

▍第一阶段：初级入门

注：先要有数据分析的基本数学概念，初级数据思维，初级数据工具技能。

（1）基本数学概念推荐书籍：《深入浅出数据分析》《深入浅出统计学》

（2）初级数据思维：《精益数据分析》 《数据思维：从数据分析到商业价值》

（3）初级数据工具技能：《谁说菜鸟不会数据分析：入门篇》《谁说菜鸟不会数据分析（工具篇）》

▍第二阶段：中级数据分析

注：需更专业的统计学知识，了解数据来源的底层结构，和基本的编程知识。

（1）专业的基础知识：《统计学》教科书 贾俊平

（2）理解数据来源的底层结构：《数据驱动：从方式到实践》

（3）基本的编程知识：《SQL必知必会》《利用Python进行数据分析》

▍第三阶段：高级数据分析

注:高级数据分析需更多“机器学习”“数据挖掘”“爬虫”“ETL”等方面的书籍，还需要特别要注意关注最新的论文，kaggle竞赛等等，要是走商业分析路线，需阅读不少培养商业敏感度的书籍，和行业领域书籍等等。

高级阶段的书籍和资料过多，这个方向不做举例和展示。

数据分析是一门专业且跨越多个领域的学科，需同时具备数据能力，业务能力，还有基本的数据思维方式。

1 《谁说菜鸟不会数据分析》章节中分别介绍数据分析必知必会的知识，数据处理技巧，数据展现的技术，通过专业化视角来提高图表之美。数据分析报告的撰写技能还有持续的修炼。可以通过阅读掌握并熟悉数据分析的技能，提高职场竞争力。2《深入浅出数据分析》通俗易懂，诠释了数据分析的基本步骤，实验方式，数据整理技巧等等。

第一阶段:EXCEL

数据分析的启蒙阶段一定要是Excel，假设你是还没有接触过数据分析，针对这个领域一无所知，既然如此那，这本《谁说菜鸟不会数据分析》是很合适的你的，主要是进行Excel的数据处理与分析、可视化是新手入门的必读经典读物。

阅读建议：要先理解数据分析的思维，然后多观察生活周边的事物，尝试着自己来进行认真分析，锻炼自己的数据观察和分析能力与思维。

第二阶段:SQL

掌握并熟悉了第一阶段的Excel分析后面，我们 就要进行SQL技能的提高和学习。Excel是偏向于统计，而SQL偏向于数据库，假设各位考生面试了数据分析职位,只是为了让用excle来用处理，甚至数据库权限都没有，建议不要去就职，这样的职位含金量是不高。

这时我推荐给各位考生两本书：《MySQL必知必会》和《SQL必知必会》。这两本书讲解了比较简单的SQL基础知识，从讲解简单的数据检索启动，一步一步深入一部分复杂的主要内容，涵盖联结的使用、子查询、正则表达式等等。

阅读建议：刚学习下SQL时，建议各位考生还是要看些视频的，因为一开头肯定对书本上的主要内容感觉到枯燥，毕竟是没有操作哈，故此，还是跟着视频来模仿进行很好，这样也是有成就感的另外各位考生工作后或者感觉上面的sql内容没有难度，就看看最贴合工作中sql查询的书籍把。

第三阶段:业务知识

业务知识是学习数据分析的时候经常被忽视的重要一点，这里我推荐两本-《从零启动做运营》、《数据化管理》。

先来给各位考生推荐一本运营书籍，为什么这里给各位考生来推荐运营书籍呢？

实际上数据分析师在工作中打交道最多的就是运营考生了，我们要和他们一起努力提升运营效果，提升业绩。例如说运营考生做一个促销活动，但是，要清楚活动的效果是咋样的，就是需我们来分析下了呢。

这个是有两本的，分为上下两册。第一册是运营的入门还有运营和数据的关系；第二册是讲了用户运营、活动运营和会员运营。建议各位考生第一册只阅读数据有关的就好，第二册阅读用户运营、活动运营和会员运营部分，主要目标是让我们可以理解运营的一部分数据指标。

论文调查问卷分析怎么写？

在写论文调查问卷分析的时候，可按以下步骤来展开：

第一，在文献综述和目标定下来以后，设计好问卷。问卷中的问题要具有针对性，可以真真切切地反映出想调查的问题，同时还需要简洁明了，易于被回答者理解。

其次，在问卷发放后，要对回收的数据进行整理和分类，这是很重要的一步。

统计分析工具可以用SPSS等软件进行一定程度的处理，这当中涵盖基本的描述性统计、有关分析等，以深入分析问卷数据。

最后，总结分析多得出的结论，针对性地提出有关建议或处理方案，达到研究目标。总而言之，写好论文调查问卷分析需认真的设计、数据收集和处理，还有全面的结果分析和总结。

写论文调查问卷分析需要大家特别注意以下几点：

第一，要充分了解问卷调查的基本概念、方式和技巧，以便正确设计、发放和收集问卷；

其次，要正确分析收集到的数据并运用统计学方式进行数据分析，以进一步加深对研究对象和情况的认识；

最后，要结合自己的研究目标和问题，进行深入的分析和讨论，以得出可靠的结论和有效的建议。详细来说，要注意以下哪些方面：证明问卷调查的可靠性和有效性，分析收集到的数据并且还可以为不同的人群提供有关的数据表格和图表，解释数据分析多得出的结论及其含义，展示与有关研究成果的比较及发现，还有提出有关处理举措和发展战略等。

最后，要注意写作的规范性、语言清晰简洁，以便让读者可以更好地理解和接受你的研究成果。

在撰写论文调查问卷分析部分时，需要大家特别注意以下几点：

1. 数据的整理和分类：将收集到的数据进行整理和分类，可以通过统计方式进行梳理。要注意将数据根据一样的特点进行分组，以更好地达到数据的对比和分析。

2. 结果的描述和分析：对分析得到的结果进行科学的描述和分析，并充分利用图表进行展示，使读者更清晰地理解数据。同时，要结合有关文献和实质上情况，对结果进行深入的分析和解释。

3. 问题和假设的检验：在进行数据分析的时候要充分考虑问题和假设，并进行对应的检验。要注意不仅要考虑数据的各项指标，还需要从整体上考虑数据分析的可行性和有效性。

总而言之，在论文调查问卷分析部分要充分利用各自不同的分析工具，如图表、表格等，并合理说明数据分析的依据和方式。

论文调查问卷分析的写作涉及哪些主要部分，涵盖问卷设计、问卷发放、数据收集和分析。

第一，有关问卷设计，研究者需紧跟研究问题设计适合的问题，并确定问题的响应方法，以便保证数据的准确性和可靠性。

其次，问卷的发放可以通过互联网或者纸质形式进行，而且，也要有适合的控制变量的考虑。

第三，对收集到的数据进行合理的处理和分析，应用统计学方式和软件进行认真分析，易于得出有关结论。在写作途中，需清晰地描述整个方式，并公正地评估可能的数据限制，这样才可以得出可靠的结论。最后，需总结研究结果并讨论它们的意义。

论文问卷数据分析怎么弄？

数据分析是一项需严谨和专业的工作。在进行问卷数据分析以前，需先对收集到的数据进行用户画像分析，确定大数据细分研究群体，并对数据进行基础算法频数分析、描述性分析，统计性别、年龄、学历的分布情况等。

在确定了用户画像后，能用到信度分析进行验证，信度指标多以有关系数表示，主要考察问卷的可信度是数据分析的一个基础。大多数情况下来说，问卷的信度分析只针对量表，性别、年龄等背景信息是存在很大的差异情况的，因为这个原因大多数情况下不纳入信度分析。

在样本背景分析中，需对样本基本信息进行收集和分析，涵盖学历、年龄、性别、月收入等方面的题项。针对量表题，需分成哪些维度依然不会完全确定时，可以使用因子分析进行浓缩，得出哪些维度（因子），还找到维度与题项的对应关系情况。

在进行可靠性分析的时候，需对每一个影响因素的试题数进行认真分析一次，看是不是每一个自变量的设计的问题都具有很好的信度。

在数据分析途中，还要有进行指标归类分析，将量表题分成哪些维度，并找到维度与题项的对应关系情况。

在效度分析中，需检验问卷试题与研究目标是不是相完全一样，一般分为内容效度和结构效度。内容效度是指题项和刚才测变量的合适性和逻辑符合性。结构效度是指问卷的结构是不是合理是否可以准确地测量出所需的结果。

在数据分析成功后，需对数据进行可视化呈现，涵盖散点图、柱状图、饼状图等，以便更好地理解数据，并对数据进行解读。

总而言之，数据分析是一项复杂而专业的工作，需仔细负责、详细入微的态度。

论文问卷数据分析需进行以下步骤：1.数据整理：将收集到的问卷数据进行分类、清理和整理，涵盖删除无效或者不完整的数据，分类汇总。2.数据处理：采取统计学方式，对数据进行认真分析，比如：描述性统计（均值、中位数、众数等）、推论性统计（t检验、方差分析等）。3.数据可视化：利用图表和可视化工具，将数据可视化，以更清晰的方法展现研究结果和结论。论文问卷数据分析是很重要的一步，它可以让结论更客观、准确，还有理有据地支持研究结论。

spss数据怎么分析写论文？

数据分析只是为验证和支持论文假设的

论文自己需有完整的写作思路和分析目标，并提出详细性的假设

然后再通过收集数据来分析验证你的假设。

故此，数据分析只是论文写作中很小的一点点内容，核心是你要先有详细的论文写作思路

论文数据怎么处理和分析？

论文数据，你可以通过spss这个软件进行一定程度的处理，或者直接用表格进行一定程度的处理，或者说有其他的一部分数据分析的软件，大多数情况下经常会用到的方式，例如说因为这个原因分析法，然后层次分析法，熵值法等等的方式，这样的方式都能有效的帮你更好的分析数据，然后得到你想要的结论，以此使你的论文更丰富

你好，经常会用到工具是spss，数据处理方式不少，比如因子分析法用的很多。