【囤书优惠码】423读书节 当当购书优惠码限时抢（数据分析）

当当网读书节大促，这一轮终于等到好多可以入手的好书。

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略显遗憾，能用优惠码的书籍已经不是全场书籍了，下单时发现金额不足以用优惠码是因为部分书籍不参加优惠码再减活动，具体哪些书不能用也不太清楚。目前知道的是科技类图书能用的较多。

“世界读书日”只有一天，但它的意义在于使每一天都成为“读书日”。

身为互联网人，我们更应该在每一天享受读书带来的进步和乐趣。

愿每一个人爱读书、多读书、读好书。

让我们一起阅读经典，紧跟前沿技术不掉队

爱读书的你们又双叒叕可以下手啦

当当网自营图书大促

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以为只有这样？秉持绝不让大家多花一分钱的精神

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省省省的快乐喷泉

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选书太纠结？推荐几本必买的好书新书

助你囤的疯狂、读的畅快，绝不后悔！

推 荐 书 单<<

****▊《DAX权威指南：运用Power BI、SQL Server Analysis Services和Excel实现商业智能分析（第2版）》

【意】Marco Russo Alberto Ferrari 著

高飞 译

《DAX权威指南：运用Power BI、SQL Server Analysis Services和Excel实现商业智能分析（第2版）》是微软DAX语言在商业智能、数据建模和数据分析方面的指南。通过本书，你将了解如何使用DAX语言进行商业智能分析、数据建模和数据分析；你将掌握从基础表函数到高级代码，以及模型优化的所有内容；你将确切了解在运行DAX表达式时，引擎内部所执行的操作，并利用这些知识编写可以高速运行且健壮的代码。

▊《深入浅出数据分析》

（ 美） 米尔顿（ Milton,M.）著

李芳译

《深入浅出数据分析》以类似“章回小说”的活泼形式，生动地向读者展现优秀的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、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧；正文之后，意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要务、R工具及ToolPak工具，在充分展现目标知识以外，为读者搭建了走向深入研究的桥梁。

▊《Power BI建模权威指南》

【意】Alberto Ferrari（阿尔贝托·费拉里）

【意】Marco Russo（马尔·科鲁索） 著

刘钰 潘丽萍 付大伟 译

如何使用Excel和Power BI高效发现数字背后的信息？在数据分析时如何准确写出所需的公式?如何快速响应各方需求，提升自己的价值……答案是使用“数据模型”。在《Power BI建模权威指南》中，著名的Excel、Power BI专家Alberto Ferrari和Marco Russo将会告诉你关于数据模型的基础知识，并通过多个实例帮助你构建、展示报表，教你通过设计数据模型以快速得到想要的答案，并提升效率。通过阅读，你会发现：找到正确的答案原来如此简单！

▊ 《拿下Offer:数据分析师求职面试指》

徐麟 著

面试数据分析岗位需要做哪些技能储备？

数据分析岗位的面试官又会问哪些问题？

如何高效快速拿下数据分析岗位Offer？

答案就在这本书里！

▊《Power BI企业级分析与应用》

雷元 著

除提供丰富的理论指南和Power BI 实践内容外，本书还涉及Power BI Service治理方面的内容。只有在一个治理完善的Power BI Service架构上，Power BI的规模化应用才有可能得以实现。另外，本书还涉及了Power BI与 Microsoft 365结合的案例，为Power BI的应用场景提供了延伸。无论你是专注于个人自助分析，还是企业BI解决方案，本书都会以独特的视角为你提供非常有参考价值的内容。

《对比Excel，轻松学习Python数据分析》

张俊红著

Python虽然是一门编程语言，但是在数据分析领域实现的功能和Excel的基本功能一样，而Excel又是大家比较熟悉、容易上手的软件，可以通过Excel数据分析去对比学习Python数据分析。本书将数据分析过程中涉及的每一个操作都对照讲解，让你从熟悉的Excel操作中去学习对应的Python实现，而不是直接学习Python代码，大大降低了学习门槛，消除了大家对代码的恐惧心理。这也是本书的一大特色，让读者可以像学Excel数据分析一样，轻松学习Python数据分析。

▊《Python数据可视化之美：专业图表绘制指南（全彩）》

张杰 著

本书主要介绍如何使用Python 中的matplotlib、Seaborn、plotnine、Basemap 等包绘制专业图表。本书首先介绍Python 语言编程的基础知识，以及NumPy 和Pandas 的数据操作方法；再对比介绍matplotlib、Seaborn 和plotnine 的图形语法。本书系统性地介绍了使用matplotlib、Seaborn 和plotnine 绘制类别对比型、数据关系型、时间序列型、整体局部型、地理空间型等常见的二维和三维图表的方法。另外，本书也介绍了商业图表与学术图表的规范与差异，以及如何使用matplotlib 绘制HTML 交互页面动画。

▊《R语言数据可视化之美：专业图表绘制指南（增强版）

张杰 著

本书主要介绍如何使用R中的ggplot2包及其拓展包，以及ggraph、circlize和plot3D等包绘制专业图表。本书先介绍了R语言编程基础知识，以及使用dplyr、tidyr、reshape2等包的数据操作方法；再对比了base、lattice和ggplot2等包的图形语法。本书系统性地介绍了使用ggplot2包及其拓展包绘制类别对比型、数据关系型、时间序列型、整体局部型、地理空间型等常见的二维图表的方法，使用ggraph、igraph、circlize等包绘制层次、网络关系型图表，以及使用plot3D包绘制三维图表（包括三维散点图、柱形图和曲面图等）的方法。另外，本书也介绍了论文中学术图表的图表配色、规范格式等相关技能与知识。

▊《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）（第4版）》

张文霖 刘夏璐 狄松 著

这是一本有趣的数据分析书

对各种数据处理方法进行重新梳理，使数据处理方法更加结构化、体系化

新增了RFM分析法、结构分解法、因素分解法、趋势分析法等常用数据分析方法，使数据分析方法更加完善、实用

新增树状图、旭日图、帕累托图、漏斗图等Excel 2016版图表绘制技巧

▊《活用数据：驱动业务的数据分析实战》

曾贤志 著

因为本书面对的不是专业的程序员，所以在叙述上通俗易懂。为了让读者在学习时对Python的知识点有更深刻的印象，书本采用了即学即用的写作方式：在介绍知识点的同时，及时将知识点穿插到案例应用中。而案例应用采用“提出要解决的问题→找到解决问题的思路→展示完成前后的对比效果→提供解决问题的代码→逐步分析代码”的方式进行讲解，使读者既学会了Python的知识点，也厘清了解决问题的思路，同时掌握了代码的编写技巧。

▊《从Excel到Power BI：商业智能数据分析》

马世权 著

《从Excel到Power BI：商业智能数据分析》以读者的兴趣阅读为出发点，首先通过介绍可视化模块让读者全面体验Power BI的操作并掌握让数据飞起来的秘籍；然后再迈上一个大台阶，让读者学习Power Query数据查询功能，瞬间解决最耗费时间且附加值最低的工作；最后全力攻克Power BI的核心价值模块Power Pivot（数据建模）和DAX语言，让读者直达商业智能数据分析的巅峰，站到Excel的肩膀上。

最后希望这些书能够为你提供一个系统的学习进阶方向及正确的学习方法，帮助你体验弯道超车的爽快感，并顺利获得进阶提升！

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