本书由一线数据分析师精心编写，通过大量案例介绍了数据分析工作中常用的数据分析方法与工具。本书包括5章内容，分别是数据分析入门、数据分析——从玩转Excel开始、海量数据管理——拿MySQL说事儿、数据可视化——Tableau的使用、数据分析进阶——Python数据分析。本书通俗易懂、通过大量贴近企业真实场景的案例，帮助读者在提高数据处理技能的同时加深对数据分析思维的理解。 本书适合有志于从事数据分析工作或已从事初级数据分析工作的人士自学，也可作为产品经理、运营人员、市场人员、对数据分析感兴趣的企业高管以及创业者的参考用书。

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《Python数据分析从入门到精通（第2版）》从数据分析初学者角度出发，以通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用Python进行数据分析程序开发应掌握的各方面技术。全书共分21章，包括数据分析基础、搭建数据分析开发环境、NumPy模块之数组计算、Pandas模块基础、Pandas模块之数据的读取、Pandas模块之数据的处理、Pandas模块之数据的清洗、数据的计算与格式化、数据统计及透视表、处理日期与时间、Scikit-Learn机器学习模块、Matplotlib模块入门、Matplotlib模块进阶、Seaborn图表、Plotly图表、Bokeh图表、Pyecharts图表等内容，以及4个项目实战综合案例。书中所有知识结合具体实例进行介绍，涉及的程序代码给出了详细的注释，读者可轻松领会Python数据分析程序开发的精髓，从而快速提升数据分析开发技能。

《Python数据分析从入门到精通》全面介绍了使用Python进行数据分析所必需的各项知识。全书共分为14章，包括了解数据分析、搭建Python数据分析环境、Pandas统计分析、Matplotlib可视化数据分析图表、Seaborn可视化数据分析图表、第三方可视化数据分析图表Pyecharts、图解数组计算模块NumPy、数据统计分析案例、机器学习库Scikit-Learn、注册用户分析（MySQL版）、电商销售数据分析与预测、二手房房价分析与预测，以及客户价值分析。

《R语言数据分析从入门到精通》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了R语言基础知识、核心技术与高级应用。全书分为3篇，共16章，包括初识R语言、集成开发环境RStudio、R语言入门、数据结构、流程控制语句、日期和时间序列、获取数据、数据处理与清洗、数据计算与分组统计、基本绘图、ggplot2高级绘图、lattice高级绘图、基本统计分析、方差分析、回归分析和时间序列分析等内容。所有知识都结合具体实例进行讲解，涉及的程序代码给出了详细的注释，还有部分代码解析。

田野调查做到一半，突然发现了之前没有预料到的新的田野点？突然出现了新的研究问题？或者出现了一批被忽视的相关利益者？本书介绍了一种基于意外发现、进行创新性研究的推理模式——溯因逻辑。 大多数关于质性研究方法的书籍，是在检验、验证理论或进行普遍化外推，而溯因理论则是构建理论的过程。本书由溯因理论领域的两位专家撰写，是一本实用的质性研究方法指南，帮助研究者运用溯因理论进行数据（资料）分析和理论突破。本书从溯因理论的基本原则开始，贯穿理论理解、研究设计、资料分析、编码、研究线索和路径、写作整个过程，书中不乏大量有趣的比喻和课堂实例，深入浅出，是一本站在学生角度撰写的研究方法手册。 本书适合社会学、人类学、民族学等社科领域的各阶段研究生、研究者阅读，能够为从事相关理论研究的科研工作者提供理论和方法论参考，为采用民族志、田野调查、访谈法的研究者提供相关案例和实践...(展开全部)

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《从零进阶！数据分析的统计基础（第2版）》共6章，分别讲解了数据分析的步骤和方法、描述性统计分析、抽样估计、假设检验、方差分析、相关与回归分析，使用简单的语言介绍了这些数据分析基本方法的核心思想和涉及的统计学、概率论等方面的理论内容，并使用图示的方法详细介绍了使用Excel 2013进行简单的描述性统计分析和使用SPSS进行相关的数据分析的过程与结果分析。

《从零进阶！数据分析的统计基础（第2版）》共6章，分别讲解了数据分析的步骤和方法、描述性统计分析、抽样估计、假设检验、方差分析、相关与回归分析，使用简单的语言介绍了这些数据分析基本方法的核心思想和涉及的统计学、概率论等方面的理论内容，并使用图示的方法详细介绍了使用Excel 2013进行简单的描述性统计分析和使用SPSS进行相关的数据分析的过程与结果分析。