篮球数据分析书籍？
一、篮球数据分析书籍？
篮球规则与数据分析战术这本书不错
二、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）》基于通用的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式讲解。全书共8章，依次讲解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，觉得入门篇、工具篇收获挺大，SPSS在目前工作上用不上，没有实操，逐渐忘了。《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、实验方法、最优化方法、假设检验方法等数据分析方法论，让你对数据分析流程、作用有个全面的认识。
（3）深入浅出统计学
该书介绍了概率计算、几何分布、正态分布、等统计学知识。虽然在业务实践中，这些统计学知识不一定会用上，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，也不如无数。该书介绍了10种数据扭曲事实的方法，让你在解读数据报告的时候多个心眼，数据源头在哪里？图表是否合理？这本书读起来比较轻松，如果没时间看书的话，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，得采用分析工具来处理这些数据，得到想要的结果。数据分析工具很多， 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，可以看所在团队用什么工具，再进一步学习，学习一本编程语言如Python，可以实现数据的自动化处理，极大的提升工作效率，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多个案例进行讲解。认真实操后，相信可以应对大部分Excel层级的数据处理与分析挑战。如果觉得看书太枯燥，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，你不能直接把Excel文件发给领导吧。更多的时候需要做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。讲解PPT，却高于PPT，受到圈内一致好评。
（7）《MYSQL必知必会》
该书详细介绍了常用的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。学习了常用的SQL语法，可以去牛客网上面做SQL题目，这样才能掌握的更牢固。
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、表达方式。搭建金字塔的具体做法是：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、零售
数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》以对话的叙述方式，讲解了两个年轻人在大公司销售、商品、电商、数据等部门工作的故事，通过大量案例深入浅出地讲解了数据意识和零售思维。作者将各种数据分析方法融入到具体的业务场景中，最终形成数据化管理模型，从而帮助企业提高运营管理能力。
该书以商业实践、分析思路为主，较少讲解Excel操作，可见作者功力深厚。该书作者微博账号@数据化管理，经常分享数据分析知识，很喜欢的一位博主。
（10）《网站分析实战》
该书以讲解PC时代网站分析为主，可能与移动互联网时代有点脱节，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寻找有价值的结论，并且指导公司管理层的决策，最终创造更大的网占价值
三、数据智能分析是什么？
数据挖掘等综合技术，这里面有讲 大数据分析
四、智能数据分析就业前景？
数据分析的职业规划，每个企业都是需要数据分析师，特别是集中在保险、银行、电子商务企业、零售业等行业都是有机会的，数据分析师的种类也有数据分析师以及数据工程师，建模工程师，数据分析师也可以跨行发展，只要自己肯学习以及有潜力的话，发展方向也是有不同的。数据分析师主要是针对数据指标的分析以及解读，简单来说就是诊断企业现阶段的业务发展情况，是不是符合预期的目标，达到了什么成效，例如做一场营销计划，数据分析师会告诉策划方，在营销计划开始之前的一些数据，以及在营销过程中，通过数据发现一些问题，从而作出活动的调整，保证营销活动达到理想的效果。
五、数据智能技术前景分析？
数据智能技术前景很好。数据智能技术能直接或间接地提高工作效率，在实际使用中充当智能化助手的角色，使工作人员在恰当的时间拥有恰当的信息， 帮助他们在有限的时间内作出正确的决定，所以说前景很好。
六、数据分析 书籍
博客文章：数据分析书籍推荐
随着数据时代的到来，数据分析已经成为了各行各业不可或缺的一部分。为了更好地掌握数据分析的技巧，阅读一些优秀的书籍是非常有必要的。在这篇文章中，我将向大家推荐一些值得一读的关于数据分析的书籍，帮助大家进一步提升自己的数据分析能力。
书籍推荐
- 《数据科学基础：统计学、预测分析和R语言》作者：弗兰克·惠特克推荐理由：本书详细介绍了统计学的基本原理和方法，同时提供了R语言编程的示例，对于想要入门数据科学领域的读者来说是一本非常不错的入门书籍。
- 《数据分析之道》作者：赵海波推荐理由：本书从实际应用的角度出发，介绍了数据分析的基本方法和技巧，同时提供了大量的案例和实战练习，非常适合有一定基础的读者阅读。
- 《数据挖掘：实用机器学习技术详解》作者：陈发堂推荐理由：本书全面介绍了数据挖掘的基本原理和方法，同时提供了大量的实际案例和算法实现，对于想要深入了解数据挖掘的读者来说是一本非常不错的参考书籍。
阅读建议
阅读这些书籍需要一定的时间和精力，因此建议大家合理安排时间，逐步阅读。在阅读过程中，建议做好笔记，记录下自己的心得体会和感悟，以便日后回顾和总结。
结语
数据分析是一门不断学习和进步的技能，通过阅读这些书籍，我们可以掌握更多的数据分析技巧和方法，从而更好地服务于我们的工作和生活。希望大家能够从这些书籍中获益匪浅，不断提升自己的数据分析能力。
七、人工智能数据分析原理？
1、探索性数据分析
当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。
2、模型选定分析
在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。
3、推断分析
通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。
八、商业智能、大数据与数据分析有何区别？
简单来说，数据分析流程是这样的：明确问题->分析数据->可视化数据->提出建议。商业智能BI可以看作数据分析步骤里数据可视化这一步。
也可以复杂的来说，发你几个内容系统看下吧，囊括了很多入门需要的基本概念。比如下面这几个问题，你都能回答上来吗？
如果回答不上来，看下这个数据分析入行指南：助你互联网行业发展有「钱」途
或者也可以先在【知乎数据分析3天训练营】体验一下数据分析学习，看看自己到底适不适合，喜不喜欢数据分析。这个课程也是我结合国内外互联网大厂的一线业务案例设计，和谷歌、滴滴等数据专家合作，讲解常用工具和框架逻辑，技能和思维双线并行，非常适合0基础小白入门：
另外，如果真的想要学习商业智能BI，可以看下面我整理的商业智能Power BI免费资料。
1、免费教程《7天学会商业智能BI 》
知识点：
什么是报表？
如何设计报表？
免费教程：https://www.zhihu.com/question/292250705/answer/1682708143
知识点：
什么是商业智能BI？
什么是Power BI？
如何安装Power BI？
免费教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/258419167
知识点：
如何从 Excel 获取数据？
如何从数据库获取数据？
如何编辑数据？
如何行列转置？
免费教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/319837633
知识点：
如何管理数据关系?
创建计算列
隐藏字段
创建度量值
创建计算表
浏览基于时间的数据
免费教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/318074361
知识点：
如何可视化数据？
如何创建切片器？
如何绘制地图？
常用图表可视化
页面布局和格式设置
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知识点：通过一个项目，手把手学会你如何设计、制作自动化报表
免费教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/349416748
知识点：
如何保存报表？
如何发布报表？
如何制作优秀报表？
免费教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/350464983
不过BI毕竟只是工具，数据分析还得有思维，如果事先没有一个完善的分析思路，后续数据获取、数据清洗和数据分析都会出现偏差。但数据分析思维需要长期针对性训练，很多想要快速入行的人都卡在了这一关。
针对这样的需求，我在知乎新上线的数据分析课程格外注重数据分析思维的构建，采用案例+理论的方式来讲解常用模型+逻辑框架，案例都来自我在IBM的数据分析经验和国内互联网大厂的一线业务，还采访了多位大厂数据分析师，希望能让大家在短时间内搭建起较为完备而实用的数据分析思维，有需要的话点下面链接即可：
九、数据分析和商业智能的区别？
数据分析只是一种工具（一种系统化分析问题的方式），可以很简单也可以很复杂。
简单点的例子：通过分析购买我产品的人大多数来自北京，则北京是我的主要消费者居住的城市。 复杂点的例子: 通过利用统计方法建立数学模型。我想从100000人中找出100个购买我产品概率比较大的客户，则可以通过利用logistic regression来数学建模找到这群人。 无论你的商业模式是什么样子，你用数学方法，用数据证明你的假设都可以称为 数据分析。所以数据分析师这个职业，形容的是一个会利用数学方法，用数据证明假设的人。 而商业智能则是一种产品/服务，这个产品/服务可能包含报表，分析，管理等等利用计算机和编程技术自动化一些商业过程的行为。举例子：水果店老板利用商业智能工具FineBI做出来的报表或dashboard观测自己商店的人流量，购买量，购买时间，及时调整自己的库存和销售节奏。 之前的人做生意，依靠的是直觉和经验。现在在计算机的帮助下，可以利用数据分析减少试错，减少错误决策带来的成本，明白生意好的因由。而商业智能将这一切，尽可能的自动化和简化 。十、多维异构大数据智能分析包括什么？
多维异构大数据智能分析涵盖了多种数据类型、来源和结构的分析技术，包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理、图像识别等。它通过对大量数据进行整合、分析和建模，可以帮助人们从中提取出有价值的信息和知识，支持企业决策、产品创新、客户管理等业务活动。同时，多维异构大数据智能分析也是未来智能化发展的重要方向之一，将对各行各业的发展产生深远的影响。
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