我是一个其它的电商运营，而我我推荐的书最少只是合适其它电商运营的日常注意需求，我我推荐的也必是我阅读理解过的，我其实对我工作用处的。下面是我推荐推荐的书，都是我阅读时的笔记：
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，我总是能把一门技能、一种思维由浅入深地娓娓道来，因此这过程有哪些尽量的点，在实践过程中会出现什么问题，都能逐一那说明，这才是有丰富实践经验的作者，这才是唯一有无可比拟的作者！
例如作者阐述excel图表时是这样说的：
拆线图当时的社会变化趋势；
饼状图当时的社会分成成分；
柱状图具体地数值大小；
散点图反映数据集中度；
面积图思想活动数据达到情况。
并针对不是现实场景接受了逐一举例说明。
这只不过是对图表简单点详细解释，也恰好这么说基础基础的描述，你能能够感觉到作者是经过多少实践、也大概率是在不断地教训新人的过程中系统的总结出来的经验，而肯定又不是东凑西拼刊刻的。
其中一例子是主要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（去确认需求的目的）——目标数据word文档合并——可以提供数据——效果搜寻。
这是简单的流程，作者分别对每踏进行说明，并且对目标需要用到的实用技巧也点拨点拨出了，比如目标数据是可以怎么表格合并：可以不从属性、行为这两个维度，
属性：地域、年龄、性别、星座......
行为：查看网页、再点、能收藏、加购、可以购买......
同一属性、不同行为具体描述概括，诸如清楚某一年龄阶段的一系列行为；
完全不同属性、同一行为的对比分析，比如说差别城市的收藏加购数据对比。
肯定很简单的论述，但更是逻辑清楚，内容实用，让我立刻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不需要什么，是因为这那是他每隔一天在做的事情。
2.在本书的前面作者也对数字、数据、数学、统计学包括平均值、方差等基本概念做了简单那就证明，对常用逻辑思维也有举的例子，不算对小白的普及约束，对于一个日后将下一界专业的运营管理人员来说，可以说都能够增强不少认识；肯定别的书籍也会有这样的描述，本书作者好的地方就只是相对而言其简单明了地那就证明，也很是简单点例子，让人看了就懂、理解，肯定不会觉得枯燥无聊，最不重要的，肯定不会让读书呢总觉得作者在凑字数！说一些大话、空话！在我奇遇了那么多各种东挪西借、反复重复罗里吧嗦字数不够的烂书之后，突然发现都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.作者听完数据分析的逻辑时，根本不会一一列举比较普遍的一些数据分析逻辑，很有可能不是什么作者想阐述的或作者平时广泛的经验，但我养成的习惯性地在笔记本又写：最常见的数据分析逻辑有哪些？接着自己看到什么就再次先写一遍，但是举些例子，比如说我又写其中一个逻辑是：结论——论据＋论述——结论，至少是总分总的模式，后再我举的例子是最近我觉得抖音直播带货是会一下子太老土的一种带货(这是我的结论或判断)，然后自己写一段几个论据(理由)。这是我养成的一种笔记，情报营复习笔记时我看到什么，这个可以一直解释发挥，以积累这方面的知识。
4.书中有一句话戳中了我的痛点：许多人替学习一门技能，陆续网上购买了许多书和教程……不时与人交流学习……经如此这般闹腾后却发现收效甚微，换来才发现到还没有设计和实现应用场景的学习没有办法留在在皮毛阶段……。简单说来是学要理论与换算先增强，但这从小听到大的道理却往往被我们看出，不少人都在走这样的弯路，到了最后落得如此下场个匆匆忙忙难以收场，以为学真的是很难啊了，不是什么象人能做的事！我前几年一直在走这样的弯路啊！至于即使清楚这个道理也不养成了习惯，习惯了实现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很少甚至于你没有机会外界应用场景，那也会很难高效安全去学习，.例如管理学、领导力、人际关系这些学问。
我认为那本书书却让我的启发是不少的，这是我阅读理解过的最好的数据分析的书了，却让我的大量的是认知上的提升。至于之后我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》，这两本书就比较杂于具体一点的数据处理技能，更工具性。
wps中做图，你选圆形图工具，会进去圆形，数学相应的百分比数字，就出来不同的扇形。
.jpg)
