数据分析工具排名-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析工具排名的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析工具排名的解答，让我们一起看看吧。

1. 哪些大学的大数据技术与应用专业都比较好？
2. 数据分析有哪些书籍和工具可以推荐？

哪些大学的大数据技术与应用专业都比较好？

我国大数据与应用专业排名：

大数据技术与应用专业主要学数据库基础、JAVA基础、Oracle数据库、网页前台技术、金融、商务数据挖掘、软件测试、Android技术、信息处理技术、JAVA高级程序设计等。

大数据技术与应用专业学什么

大数据技术与应用主干课程：数据库基础、JAVA 基础、Oracle 数据库、网页前台技术、金融、商务数据挖掘、软件测试、Android 技术、信息处理技术、JAVA 高级程序设计、大数据可视化、云计算概论、数据结构、Hadoop 核心技术等课程。

大数据技术与应用研究方向是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术相结合的“互联网+”前沿科技专业。本专业旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。

毕业生能够在互联网公司（如阿里巴巴、百度、腾讯、小米等）、大型网络运营商（如中国移动、中国联通、中国电信等）以及***部门、事业单位或科研院所等领域就业。

大数据的专业，主要有2个：大数据管理与应用（管理学学位）、数据科学与大数据技术（授予工学、理学学位），后者为目前大多数大学申请开设的专业。

这个专业是2016年教育部审核各高效开设的专业，基本之前数学、统计比较强的大学，基本都开设了这个专业，当然了也会继续延续这方面的优势。

具体可以参考下数据分析网（afenxi点com）的一篇文章《国内有哪些985/211大学开设了大数据专业？》

大数据技术与应用专业是新兴"互联网+"专业，目前开设该专业的学校基本上都***用的是校企合作专业共建的形式，比如慧科教育集团和对外经济贸易大学、北京航空航天大学、贵州大学、华南理工大学、广东开放大学、宜春学院等合作开设了大数据技术与应用专业或者相关专业。

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。

并针对现实场景进行了一一举例。

这虽然是对图表简单的描述，也正是这么基础的描述，你能感受到作者是经过多少实践、也大概率是在不断教导新人的过程中总结出来的经验，而绝对不是东拼西凑成书的。

另一个例子是论述数据需求处理时，作者给出的流程是：

需求方（提需求）——分析师（确认需求的目的）——目标数据拆分——提供数据——效果追踪。

这是简单的流程，作者分别对每一步进行说明，并且对第一步需要用到的实用技巧也提点出来了，比如目标数据可以如何拆分：可以从属性、行为这两个维度，

属性：地域、年龄、性别、星座......

行为：浏览、点击、收藏、加购、购买......

同一属性、不同行为描述概括，比如了解某一年龄阶段的一系列行为；

不同属性、同一行为的对***析，比如不同城市的收藏加购数据对比。

还是简单的论述，但却是思路清晰，内容实用，让我马上对自己日常工作的数据分析有了条理和清晰的思路！

这才是实战的作者，实践经验丰富的作者知道读者们需要什么，因为这就是他每天在做的事情。

2.在本书的前面作者也对数字、数据、数学、统计学以及平均值、方差等基本概念做了简单的说明，对常用逻辑思维也有例举，算是对小白的普及引导，对于一个日后将成为专业的运营管理人员来说，无疑能够增加不少认识；当然别的书籍也会有这样的描述，本书作者好的地方就在于其简单明了地说明，也有些简单的例子，让人看了就懂、理解，不会觉得枯燥， 最重要的，不会让读书觉得作者在凑字数！说一些大话、空话！在我经历了那么多各种东拼西凑、重复啰嗦凑字数的烂书之后，发现能够这样简单明了把事情向读者说得清楚的书(和作者)是多么难得。

3.作者说到数据分析的逻辑时，并没有一一列举常见的一些数据分析逻辑，可能不是作者想要论述的或作者平时常用的经验，但我习惯性地在笔记本写下：常见的数据分析逻辑有哪些？然后自己想到什么就一一先写下来，并且举例子，比如我写下其中一个逻辑是：结论——论据＋论述——结论，大概是总分总的模式，然后我举的例子是最近我觉得抖音直播是会很快过时的一种带货方式(这是我的结论或判断)，然后自己写出几个论据(理由)。这是我习惯的一种笔记方式，后续复习笔记时我想到什么，可以继续补充发挥，以积累这方面的知识。

4.书中有一句话戳中了我的痛点：许多人为了学习一门技能，先后购买了许多书和教程……不断与人交流学习……经过一番折腾后却发现收效甚微，到头来才发现没有基于应用场景的学习只能停留在皮毛阶段……。简单来说就是学习要理论与实际先结合，但这耳熟能详的道理却往往被我们忽略，不少人都在走这样的弯路，最终落得个草草收场，认为学习真的是太难了，不是一般人能做的事情！我前几年一直在走这样的弯路啊！另外即使明白这个道理也养成了习惯，习惯基于应用场景的学习以保重高效，但有些技能的应用场景本身就很少甚至你没有机会接触应用场景，那也很难高效学习，比如管理学、领导力、人际关系这些学问。

总的来说这本书带给我的启发是不少的，这是我阅读过的最好的数据分析的书了，带给我的更多的是认知上的提升。另外之前看过的数据分析相关的书中也不错的有《谁说菜鸟不会数据分析》《你早该这么玩excel》，这两本书就偏向于具体的数据处理技能，更工具性。

到此，以上就是小编对于数据分析工具排名的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析工具排名的2点解答对大家有用。