分析入门

非统计或数学专业人士也能轻松上手聚类分析！只需三分钟，了解聚类的目的、分类、步骤，助您解决问题，思路清晰，操作简便。

通过学习本教程，掌握使用 Python 语言进行数据分析的技能。

本书面向SPSS初学者，帮助读者快速掌握SPSS软件的基本操作和常用统计分析方法。内容简洁易懂，避免复杂的专业术语和公式推导，通过丰富的案例和详细的操作步骤，引导读者逐步掌握SPSS数据分析技能。

介绍了如何使用SQL查找作者表中还未出过书的作者，并将这些信息存储到名为TempAuthors的新表中。通过SELECT…INTO…语句，详细讲解了如何通过左外连接查询，从作者表中筛选出在图书表中无对应记录的作者信息。

传统聚类的入门书里，方开泰的这本真挺经典。内容是全中文，讲得比较系统，尤其适合想把多元统计搞明白的你。不光有算法，连计算思路也带着公式慢慢讲，嗯，数学基础不算太强也能跟上。书里的层次聚类、K 均值这些方法，用得还蛮多的，是在用户画像和推荐系统那类项目里。如果你之前只是会调调现成的库，看看这本你就知道背后咋回事了。想拓展一下？我推荐两个相关文章，一个是《多元统计与聚类》，另一个是《多元统计中的聚类技术》，都是比较贴近实际用法的。，如果你正准备做数据，或者在用scikit-learn撸聚类，还不太明白每个模型的区别，这本书看一看蛮有的。看完再写点代码，效果会更。

全新的excel 式界面挺友好，拖拽式操作也蛮方便，不用写 SQL 就能搞定复杂报表，业务同学也能轻松上手。嗯，BI@Report里的统一 WEB 开发管理界面也还不错，一处能管理用户管理、工作流这些模块，响应也快。 即时挺灵活，猜想式、求证式都能来，支持各种运算、排序、预警啥的。统计图模板也多，可定制样式，看着顺眼，用着舒服。想搞点临时？直接上手就行。 操作起来比较省心，拖拽下字段、选个模板就能出图，不用折腾报表设计器。再加上各种数理统计运算，TOPN、TOP%啥的都齐全，做真省事。 想深入，还能瞅瞅相关资源，比如MATLAB 数理统计上机练习或数理统计课程手册，都挺实用。 如果你想快速搞个

matlab数模分析中的基础入门教程，探讨了matlab在计算分析中的应用。

文本的入门资料里，《文本.pdf》算是我看过比较扎实的一个，尤其适合刚接触 NLP 的前端或者数据同学。里面讲得挺系统，从最基础的语言模型讲起，比如n-gram怎么预测下一个词、什么是困惑度，都用了生活化的例子。嗯，挺容易理解的。分布式表达那块也蛮有料的，像Word2Vec怎么通过上下文来学词的语义，讲得还算清楚，配合实际例子会更好消化。尤其是CBOW和Skip-gram这两个模式，适合做词义相似度的朋友重点关注一下。是LDA 模型，也就是主题模型啦。如果你有一堆文本想看看都在说啥，比如用户评论、论坛帖子啥的，用 LDA 来做无监督主题提取还挺方便的。文档里对模型假设也解释得比较明白，不会太玄

R 语言的入门资料里，这篇算是比较全面又不啰嗦的那种，挺适合刚接触数据的朋友。语言风格不算太枯燥，干货多，还搭配了不少常用函数的，基本功一网打尽。尤其是你刚学 R，不知道从哪儿下手的时候，翻翻它，脑子就清爽点了。

SAS统计分析入门指南 这是一本适合初学者的SAS统计分析指南。本书内容清晰易懂，帮助你快速掌握SAS软件的基本操作和统计分析方法。 统计软件只是工具，更重要的是分析者的思路和方法。本书将引导你运用SAS软件进行数据分析，并将理论与实践相结合，让你在学习过程中不断提升统计分析能力。