大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据类型进阶书籍有哪些的问题，于是小编就整理了5个相关介绍数据类型进阶书籍有哪些的解答，让我们一起看看吧。
c语言进阶学什么？
1、首先是基础，学习C语言，需要扎实的基础知识，了解并熟悉常用的数据结构
2、熟悉算法基础，在接触到这么多数据结构后，你真的了解它背后是如何通过算法实现的吗，这个需要具备一定的数学和算法基础，如果你想要深入了解算法类的工作，这个是最基本的
3、良好的编码风格，这个也是基础，良好的编码风格可以在你编写程序时减少大部份因为细节导致的问题，减少大部份的调试找bug的时间
自学数据分析需要看哪些书的？求推荐？
1、《谁说菜鸟不会数据分析》
是小蚊子数据分析团队的作品，适合入门。写作手法***用讲故事的方式，以平实的语言娓娓道来，不会吓到新入门的童鞋。
不过书籍中并不是所有知识都要着重看，看了就会发现，像水晶易表这种组件在实际工作中用的不多了。
而有些知识点比如数据清洗过程、SPSS、Excel都还是很有用的。工具篇也提及到了自动化报表、Vba等工具的使用，可以尝试一下。
2、深入浅出统计学、数据分析
写的比较有意思的两本书，可以通过《深入浅出统计学》回忆一下以前学过的统计学的基本知识，或者加深对某些概念的理解。
两本都是外国作者写的那种很厚的，很啰嗦的书。不过，对于入门者来说不至于会被某些“魔幻”化的传道授业者所吓倒。读《深入浅出数据分析》可以了解数据分析师的部分工作内容是怎样的。
3、《Excel这么用就对了》
在吧Excel摸摸熟，基本小数据都能搞定了。当如使用Excel貌似硬是靠实践，倒是用了一本书，不过是有关Vba的书籍。刚入门时候，不知道怎么搞，还以为要学好Vba。后来发现，Vba略懂宏的录制、代码修改基本就够日常工作用了。
01 - 思路篇
《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》和《深入浅出数据分析》这两本。
现在这两本书应该也有新版了，当然也有很多其他优秀的入门书籍，在京东上搜“数据分析”，你会发现很多很多书，随便挑两本看完，你就算基本了解数据分析是干什么的了。当然，这个阶段不要求你弄懂所有的知识点，主要是了解分析流程与基本概念，之后遇到问题再回来翻翻就好。当年面试支付宝，就靠这两本书了：）
02 - 技能篇
技能相关的书籍买过很多，就挑记笔记比较多的吧
SQL：《零基础学SQL》
Python：《Python编程 从入门到实践》
R语言：《R语言实战》
EXCEL：《数据图形化，分析更给力》
PPT：《PPT，要你好看》
有哪些能够提升数据分析思路的书？
《精益数据分析》是阿利斯泰尔·克罗尔和本杰明·尤科维奇，这两位作者混迹在美国硅谷的科技圈、创业圈多年，接触了非常多美国一线创业公司最前沿的精益创业案例，并且将这些案例写在了书中，对他们进行归纳总结。
在说这本书之前，我们要先了解，什么叫作精益创业。精益创业诞生于互联网行业，是软件开发的新模式。以价值***设和最简化可实行产品（MVP）为重要论点。通俗地说，就是用最小的成本和最快的速度试错。在市场中投入一个极简的产品原型，然后通过用户需求反馈去不断地迭代产品，以适应市场。
而《精益数据分析》这本书，就是详细了解释了精益创业以来，应该如何以数据来驱动企业的经营发展，用哪些指标来衡量自己的成败。这本书的前八章还是比较干货的，比较多有思考性的内容，而后面的内容则是比较多的实例，按照企业和产品的特点进行了分类，可以根据自己的需要去阅读就可以。
最近一些年，对于数据分析的要求越来越高，无论是什么岗位，都会要求掌握一定的数据分析。实际上数据分析不太难，很多时候思路要高于技术，应该如何去选择数据，这些数据可以解析出什么结果，如何去构建一套数据体系，这些思维性的内容难点要高于技术性的分析手段。
而《精益数据分析》这本书，可以说是一本很好的数据分析入门书籍，阅读完这本书，有以下几点比较大的收获：
这是我第一次听到关于“第一关键指标法”的概念，此前是有“北极星指标”的概念。“第一关键指标法”和“北极星指标”的区别在于，第一关键指标不是公司的唯一重要性指标，而是任意一个环节，肯定只有一个最关键的指标。
数据分析有哪些书籍和工具可以推荐？
我是一个普通的电商运营，因此我推荐的书最多只是适合普通电商运营的日常需求，我推荐的也必是我阅读过的，我认为对我工作有用的。下面是我推荐的书，也是我阅读时的笔记：
刚在做《从1开始：数据分析师成长之路》这本书，作者是张旭东。
1.好的作者写的书籍，总是能够把一门技能、一种思维由浅入深地娓娓道来，并且这过程有哪些注意的点，在实践过程中会出现什么问题，都能够一一说明，这才是有丰富实践经验的作者，这才是真正有无与伦比的作者！
比如作者论述excel图表时是这样说的：
拆线图反映变化趋势；
饼状图反映组成成分；
柱状图反映数值大小；
散点图反映数据集中度；
面积图反映数据累积情况。
看到大家都推荐了不少的数据分析类书单，那我就分享一些工具吧！
以下排名顺序与优劣无关哦~
1、数据观（数据源多，数据处理和交互分析很强大）
2、图表秀--***图表制作工具,数据可视化工具
3、ECharts（需要懂代码）
4、图表网－在线生成统计图表制作直方图折线图饼图扇形图统计图形（效果略 low）
5、百度 · 图说（基于echarts的产品 功能较为单一 当然也可以称为专注）
数据分析工具推荐JVS-数据智仓，它支持多种层级、多个场景的市场，支持权限控制、开放引用；可以让数据分析形成持续化的独立结果，即便复杂的数据分析，也不能影响生产环境的使用。
部分功能已经开源，JVS开源地址：***s://gitee***/software-minister，在线demo：frame.bctools.cn
数据自动抽取
智仓自动化抽取数据，设置定时[_a***_]
可以从多种数据库、多种数据源进行自动同步结构
刚开始要练手的话，可以选择免费的数据分析软件，像SpeedBI数据分析云这种就很好用。这款工具是个人免费的，并且是一款智能数据可视化分析软件，可做移动可视化分析、大屏可视化等。
想自学大数据，不知道从哪里学起，有什么书籍和学习路线推荐么？
大数据学习可以从最基础的j***a语言入手，然后去学习Linux&Hadoop生态体系，一些分布式的技术理念，再然后就是学习机器学习，深度学习算法。
阶段一、大数据基础——j***a语言基础方面
（1）J***a语言基础
J***a开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、J***a语言基础、J***a流程控制、J***a字符串、J***a数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与***类
（2）J***aWeb和数据库
数据库、J***aWeb开发核心、J***aWeb开发内幕
推荐书籍：
《Effective J***a中文版》（第2版）
这本书是学习j***a必备书籍，看完这本书也就掌握了入门的基础知识。
阶段二、 Linux&Hadoop生态体系
到此，以上就是小编对于数据类型进阶书籍有哪些的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据类型进阶书籍有哪些的5点解答对大家有用。
