本文目录

1. 有什么好的课外读物值得推荐
2. 有没有免费好一点的影视软件
3. 做数据分析需要学什么
4. 哪款大数据分析软件比较好

有什么好的课外读物值得推荐

中小学生阅读的读物很多，作为一个阅读推广人，建议中小学生读一些教材同步阅读的书籍，可以和语文课本形成很好的互动、互补。

这一类的书很多，反响比较好的当属中国教育学会主持编写的《语文素养核心读本》。

众所周知，教育部《义务教育语文课程标准》（2011版）对学生的阅读提出了明确的要求：

一是要求语文课程要突出“语文素养”的培育，“全面提高学生语文素养”；

二是除了部分规定的篇目外，要求教师“根据需要，从中外各类优秀文学作品中选择合适的读物，向学生补充推荐。阅读材料包括适合学生阅读的各类图书和报刊”；

三是要求“九年学生阅读总量达到400万字以上”。

如此大的阅读量，单靠“语文教师和各有关学科教师商议推荐。”显然远远不够。

面对庞大纷杂的阅读市场，很多教师、学生、家长感觉眼花缭乱、无所适从。《语文素养核心读本》无论在选文，还是板块的设计上，力争为广大中小学生提供一套权威、科学，尽善尽美的读本。

经过反复论证，中国教育学会主持编写了这套部编版语文教材的配套主题阅读。

首先，编写团队权威、专业、阵容强大

本书由九十多岁的著名教育家，国务院教育咨询委员顾明远老师担任编委会主任。中国教育学会常务副会长刘堂江、中国教育发展战略学会副会长周满生、中国教育学会监事长杨春茂，中国教育学会原常务副会长郭永福.，担任副主任。本书就是按照教育部《义务教育课程标准》的要求编写的。

本书从立项，到编写完成，历时四年。四年来，600位特级教师、教研员、教学能手、一线语文教师参与了编写。千余位知名作家参与了本书的创作。仅为本书慧眼荐稿的作家、教师、家长、学生2000多人。

本书的定位是，本书配合语文教学，同步主题阅读。依照现行部编版1-9年级义务教育语文教材各单元主题内容编写，教材每两个单元主题延伸编写一册同步主题读本。是语文教材的延伸、补充、拓展、深化和升华。每学年编写8册，上、下学期各4册。这样，可高质量完成“课标”对“中小学生课外阅读总量不少于400万字”的要求。

引发阅读兴趣，感受母语魅力，养成阅读习惯，提升语文素养。

和任用类书比较，这套书特色鲜明，选文精短，文质兼美

本书选文精短。小学读本每篇不超过800字，初中读本每篇不超1200字。

涉及题材丰富多彩。

小学阶段：以童话、故事、寓言、童谣、童诗、科幻、美文为主；初中阶段:以文学作品为主，包括散文、小说、诗歌、传记、科幻作品以及议论文、说明文等。

文学作品浩如烟海，我们从30万篇征文中，优中选优，遴选出2800余篇精品佳作，汇编成72册。选文既具可读性、趣味性、文学性，又具权威性、思想性、经典性，雅俗共赏，文质兼美。

选文按照由易到难的梯度，分年级编写。既吸收了各种语文读本的优点，又形成自己鲜明的特色，与语文教学课内外呼应。“课标”所要求的写作、阅读训练，口语交际等内容，都在本书中适当关注，有所体现。

正如本书编委会主任顾明远老师所言，希望每一位学生和家长都能把读书的习惯及兴趣变成自己生活的一部分，从《语文素养核心读本》中悟到阅读的快乐，为自己的人生之旅充实更多的幸福和前行的动力。本书由长春出版社和山东人民出版社联合出版，发行信息可咨询当地新华书店。

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有没有免费好一点的影视软件

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做数据分析需要学什么

数据分析最主要的是要有数学知识，它是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。

对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。

而对于数据挖掘工程师，除了统计学以外，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。

所以数据分析并非一定要数学能力非常好才能学习，只要看你想往哪个方向发展，数据分析也有偏“文”的一面，特别是女孩子，可以往文档写作这一方向发展。

其次是要学习使用分析工具。熟练掌握Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，ⅤBA是加分。另外还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）视情况而定。

三，编程语言

对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。

对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。

对于数据挖掘工程师，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一门，Shell得会用……总之编程语言绝对是数据挖掘工程师的最核心能力了。

四，业务理解

业务理解说是数据分析师所有工作的基础也不为过，数据的获取方案、指标的选取、乃至最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。

对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。

对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

业务能力是优秀数据分析师必备的，如果你之前对某一行业已经非常熟悉，再学习数据分析，是非常正确的做法。刚毕业没有行业经验也可以慢慢培养，无需担心。

五，逻辑思维

这项能力在我之前的文章中提的比较少，这次单独拿出来说一下。

对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。

对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。

对于数据挖掘工程师，逻辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。

六、数据可视化

数据可视化说起来很高大上，其实包括的范围很广，做个PPT里边放上数据图表也可以算是数据可视化，所以我认为这是一项普遍需要的能力。

对于初级数据分析师，能用Excel和PPT做出基本的图表和报告，能清楚的展示数据，就达到目标了。

对于高级数据分析师，需要探寻更好的数据可视化方法，使用更有效的数据可视化工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。

对于数据挖掘工程师，了解一些数据可视化工具是有必要的，也要根据需求做一些复杂的可视化图表，但通常不需要考虑太多美化的问题。

七，协调沟通

对于初级数据分析师，了解业务、寻找数据、讲解报告，都需要和不同部门的人打交道，因此沟通能力很重要。

对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

对于数据挖掘工程师，和人沟通技术方面内容偏多，业务方面相对少一些，对沟通协调的要求也相对低一些。

八，快速学习

无论做数据分析的哪个方向，初级还是高级，都需要有快速学习的能力，学业务逻辑、学行业知识、学技术工具、学分析框架……数据分析领域中有学不完的内容，需要大家有一颗时刻不忘学习的心。

快速学习非常重要，只有快速进入这一行业，才能抢占先机，获得更多的经验和机会。如果你完全零基础想要尽快进入数据分析行业，选择一家专业的大数据培训机构是个不错的选择。缩短学习周期，提高学习效率，时间即金钱！

哪款大数据分析软件比较好

1、spss

是一款用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品；包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。操作简单，编程方便，数据接口。

2、tabelau

程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表；不需任何编程。

3、SAS

是一个模块化、集成化的大型应用软件系统；SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程。

4、PythonPandas

正如它的网站所述，Pandas是一个开源的Python数据分析库，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发团队继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。

5、Paxata

Paxata是少数几家专注于数据清洗和预处理的组织之一，是一个易于使用的MSExcel类应用程序。它还提供了可视化的指导，可以轻松地将数据汇集在一起，查找并修复数据中混杂的噪音或缺失，以及在团队之间共享和重复使用数据项目。与本文中提到的其他工具一样，Paxata取消了编码或脚本，从而克服了处理数据所涉及的技术障碍。

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好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的做数据分析需要学什么和功能分析图怎么弄好看点问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！