有哪些不错的 SEO，SEM 入门书籍推荐

一、SEO实战密码

推荐理由：SEO实战密码是由ZAC写的一本SEO人通用型书籍，里面包括了各种SEO基础知识，也包含了部分的搜索引擎算法以及原理讲解。但是这本书从学习的角度来说还是比较实用的，并且可以直接在京东或者天猫购买，这本书的价格也就几十块钱。并且这本书看完以后有一个缺点就是很难在实战当中运用的非常好，原因只有一个，就是没人带。除非自学能力非常高，那么看这本书的价值还是非常大的。

二、这就是搜索引擎（核心技术讲解）

推荐理由：如果没有读过这就是搜索引擎这本书的SEO人，很难从零到一的一个突破。算法工程师不管是如今的AI、大数据还是以前的搜索、邮件等各种平台，都离不开强大的算法来进行公式组合与计算。深度的去理解搜索引擎算法以及结果排序的原理，哪怕你是一个新手，都有非常大的帮助。当然，看这本书的朋友如果对高等数学不是很了解我不建议去看，因为这本书很多公式都是涉及到高数的一些知识点，甚至还包括了一些中学里面的数学知识。一旦这本书能够完整的悟透和掌握，那么在实战优化SEO的过程当中，绝对是领先别人一步。

三，网站分析实战

2013年第一版与网站站长有关的图书，在还没出版之前，我就阅读了部分内容。这本书很适合站长、营销人员、SEO、产品经理等群体的阅读，推荐给大家，「网站分析」一个新兴的行业，随着各个网站、公司的重视，完整分析这个行业注定会不断向前发展。

四，颠覆式seo

作者简介

夏易营销，国内知名的seo公司 ，以丰富的大型项目、热门行业实战经验和独特的用人理念享誉圈内。曾服务苏宁易购、太平洋保险、观致汽车、联合利华、平安金融、途牛旅游、同程旅游、好奇、平安小贷、厦门航空、联通、游多多、美辰旅游、51汽车、51fanli、taofen8、大众点评、寺库网、齐家网、喆喆兔、OPPO、红豆、梧桐理财、投融贷、网贷之家、中金国泰、西都石油、众安保险、路途乐、莱蒙国际、591结婚网、大赢家、安信地板、世邦机械、龙阳机械、华通留学、东方同济等。多次被邀请与京东、天猫国际、当当网、凡客诚品、七匹狼、途牛等公司CEO同台演讲。

内容推荐

SEO优化是什么?是技术?是外链?也许都不是.作者尝试用一种迥异于同类图书作者的思路,从战略的高度、管理的维度、执行力的角度和宗教的深度,全新解构SEO,带给我们前所未有的SEO体验.此外,作者揭秘苏宁易购、途牛、寺库等大型网站流量提升秘诀,解密医疗、教育、机械等热门关键词排名提升细节.

本书大致分为四个部分:战略、战术、案例和行业大佬创作部分.

战略部分,作者从SEO是什么开始,阐述一种全新的SEO观,进而提出获得SEO排名或流量的一劳永逸的办法,再次是人才招聘与组建,然后是项目启动期的战略规划、筹备.

战术部分,作者重点讲述如何迅速增加内链数量,如何提升文章质量、内链常识、外链实操和移动端SEO实操.

案例部分,作者分享了寺库网流量提升、某不孕不育医院300个热词排名和某机械类网站询盘提升案例.此外,全书其他章节也穿插途牛、苏宁易购、保险、拿药网等实战案例.

行业大佬创作部分,为网易、39健康、苏宁易购、寺库网、万表网、齐家网、大众点评等SEO实战专家对于SEO某一细节的"颠覆式"见解.

五，seo的道与术

这是一本不惧百度算法改变的SEO工具书，作者5年SEO成功创业经验的无私奉献；

介绍了全新的SEO技术，提出了崭新的观点，告诉你如何做SEO才能达成排名**，提升网站流量的原则、方法与技巧。

刘粤惠、刘平安，X射线衍射分析原理及应用，化学工业出版社，北京，2003 ；

祁景王，X射线结构分析，同济大学出版社，上海，2003；

黄量，于德泉，紫外光谱在有机化学中的应用，北京：科学出版社，2000；

关于“XRD,XPS,TEM,SEM”方面的书籍、网络资料，你可以使用“XRD,XPS,TEM,SEM，书”的关键词，在百度或谷歌中搜索，能够得到许多有用的免费的有关原理和解析数据的文档或资料。

问题一：想考大数据分析师应该学什么？ 数据分析师是为了适应大数据时代要求，加强正规化、专业化、职业化的数据分析师人才队伍建设，进一步提升我国数据分析员师的职业素质和能力水平，经国家相关部委统一颁布实施，旨在通过掌握大量行业数据以及科学的计算工具，将经济学原理用数学模型表示，科学合理的分析投资和运营项目未来的收益及风险情况，为做出科学合理的决策提供依据。

数据分析师由工业和信息化部教育与考试中心和中国商业联合会数据分析专业委员会统一安排考核，考试共有三门《数据分析基础》《量化经营》《量化投资》，每门100分，60分及格制

问题二：数据分析师需要掌握哪些能力，需要做哪些准备 不管是什么行业的数据分析师，必须要掌握的技能是：

该行业的行业知识和经验，不能低于行业专家的平均水平

必须具有的数学知识，例如统计分析、数理统计、模糊数学、线性代数、建模方法等等

IT技术：数据库技术、大数据技术、离散数学算法。甚至是编程技术，例如C、Fortran、Java、falsh等

我曾经作为销售，在类似行当工作多年，一点点体会仅供参考。

-:(来自淘宝网的【京东藏宝斋】

问题三：想找数据分析的实习 应该学些什么 我做过一段时间 不过是和推广混着做的，个人觉得电商的数据分析没什么大的前途，如果真的想在数据分析行业发展的话，建议你找个有机会学建模的行业，那样出去以后到哪都吃香，或者找个需要用到统计学软件的行业，那样也好，如果你只是准备阶段建议你参加一下全国数学建模大赛，像多元统计分析，计量经济学，数理统计，这些都挺重要的

问题四：想要做数据分析师应选择什么专业？ 统计（有统计理论）、计算机专业（会编程序实现）。其实专业关系不大，只要想做，都可以慢慢的做到

问题五：如何自学成为数据分析师 中文专业的前期要多花点功夫了啊，我是数学专业的，大学做过建模，所有统计学的东西还有一些软件多少接触过一点。建议你自学的话，excel软件和spss先熟悉一下，找两本书看看，《谁说菜鸟不会数据分析》是入门的，可以看一看，先了解一下吧，数据分析的东西还是要多实践的。如果你现在工作跟数据分析没有什么关系的话，转业工作可能有点困难，这种情况建议去考个证书吧，虽然现在国内数据分析刚起步，还没有太有含金量的证书，不过你这种情况有肯定比没有好，我就去考了一个，考CPDA吧，还有一个CDA，我选考的CPDA，说是CDA国外有机构什么的，但是我找不到任何网站可以查到这个证书，问他们他们也不说，我怕找工作人家要查查不到，但是CPDA工信部网站能查询证书信息的，所以对就业帮助可能会大一些，工作还是有参考作用的，不过指望靠班学到很多还是不可能，只是让你了解入门，手上多个敲门砖。数据分析属于技术类工种，要多实践，数据采集和挖掘是基础，这些工作门槛比数据分析岗相对低一些，好找，希望对你有帮助。

问题六：如果想成为一名数据分析师，需要具备哪些基本知识 一、 办公软件

1） 熟练使用excel， Access，Visio等MS Office办公软件，可以制作相关的原型； （MS即microsoft微软，MS Office 是微软提供的系列软件，Word， Excel， PowerPoint， Access， OutLook，Publisher，InfoPath这7个办公软件中，常用的是前4个。） 2） 重点掌握EXCEL表，会使用高级功能，能快速制作报表，熟练使用EXCEL VBA；

二、 数据分析软件及方法

1）熟练使用各种数理统计、数据分析、数据挖掘工具软件，熟悉各种网站分析软件的应用，如Google Analytics 、百度统计、Omniture等；

2）具备相关数据分析软件的使用经验SPSS\SAS\EVIEW\STATA\R\Weka……

3）至少精通使用IBM Intelligent Miner、SAS Enterprise Miner、SPSS Clementine、LEVEL5Quest、SGI、WinRosa、ExcelVBA、S-plus、Matlab、SSIS等等常见数据挖掘软件中的一个进行数据挖掘的 开发工作；

4）熟练使用至少一种网站流量分析工具（Google Analytics、Webtrends、百度统计等），并掌握分析工具的部署、配置优化和权限管理；

5）精通一种或多种数据挖掘算法（如聚类、回归、决策树等）； 6）熟悉维基编辑者优先； 7）使用软件的要求；

（7.1）掌握数据分析、挖掘方法，具备使用Excel、SQL、SPSS/SAS、Powerpoint等工具处理和分析较大量级数据的能力；

（7.2）能够综合使用各种数理统计、数据分析、制表绘图等软件进行图表、图像以及文字处理；

（7.3）掌握常用的数据统计、分析方法，有敏锐的洞察力和数据感觉，优秀的数据分析能力；

（7.4）能够综合使用各种数理统计、数据分析、数据挖掘、制表绘图等软件进行具有基本数据美感的图表、图像以及文字处理 。

三、 数据库语言

1）熟悉Linux操作系统及至少一种脚本语言(Shell/Perl/Python)；

2）熟练掌握C/C++/Java中的一种，有分布式平台（如Hadoop）开发经验者优先； 3）熟悉数据库原理及SQL基本操作；

（3.1）了解Mysql，postgresql，sql server等数据库原理，熟悉SQL，具备很强的学习能力，写过程序，会perl，python等脚本语言者优先； （3.2）熟练应用mysql的select，update等sql语句； 4）熟悉sql server或其他主流数据库，熟悉olap原理； 5）熟悉Oracle或其他大型数据库。

四、 思维能力等方面

1）具备良好的行业分析、判断能力、及文字表达能力；

2）沟通、协调能力强，有较高的数据敏感性及分析报告写作能力； 3）理解网站运营的常识，能从问题中引申出解决方案，提供设计改进建议；

4）具有良好经济学、统计学及相关领域的理论基础，熟悉数理统计、数据分析或市场研究的工作方法，具有较强的数据分析能力；

5）熟悉数据分析与数理统计理论，具有相关课程研修经历。

五、 其他要求

1）较强的英文听说读写能力，英语6级以上；

2）文笔良好；

3）了解seo,sem优先；

4）知识要求：同时具备统计学、数据库、经济学三个领域的基础知识；英语四级或以上、熟悉指标英文......>>

问题七：学数据分析师有专业要求吗？ 你好，是没有专业要求的，只要你数据基础不是太差，通过下面几步就可以成为一名数据分析师。

第一步：统计概率理论基础

这是重中之重，千里之台，起于垒土，最重要的就是最下面的那几层。统计思维，统计方法，这里首先是市场调研数据的获取与整理，然后是最简单的描述性分析，其次是常用的推断性分析，方差分析，到高级的相关，回归等多元统计分析，掌握了这些原理，才能进行下一步。

第二步：软件操作结合分析模型进行实际运用

关于数据分析主流软件有（从上手度从易到难）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。

第三步：数据挖掘或者数据分析方向性选择

其实数据分析也包含数据挖掘，但在工作中做到后面会细分到分析方向和挖掘方向，两者已有区别，关于数据挖掘也涉及到许多模型算法，如：关联法则、神经网络、决策树、遗传算法、可视技术等。

第四步：数据分析业务应用

这一步也是最难学习的一步，行业有别，业务不同，业务的不同所运用的分析方法亦有区分，实际工作是解决业务问题，因此对业务的洞察能力非常重要，而这个能力是需要在工作之中一点一滴的积累，也许目前是做零售，会用到一些相关回归方法，但转行做电商，又会用到其他的挖掘等方法。业务虽千变万化，但是分析方法却万变不离其宗，所以掌握好技术用到任何一个环境靠的只有是业务经验的积累。

当然，考个CDA的数据分析师证书就更好了。

问题八：数据分析师学习方式是什么，数据分析师课程内容包括什么，数据分析师在哪里培训？ 一.数据分析师的学习方式是面授和远程。

面授

项目数据分析师培训课程涉及到经济学、市场营销学、财务管理学、计量经济学、预测学、金融学等多方面知识，需要学员具备全面性理论基础知识贮备。我们对各个学科中项目分析所要用到的知识点进行了深入分析，在讲义中详细说明，使学员可在相对准确的领域内迅速掌握知识并加以运用。做到能够让学员将课本上所学的东西真正变为可以利用的有效工具。

远程学习

时间为一年整，采取先进的同步教学方式，保证学习质量，具体特点如下：

a、面授期间（8天面授），更新课程五次，通过每周的更新课程，让学员不仅可以在面授前提前预习基础知识，而且可以通过远程学习中心提交作业、知识点自我测试、考试复习、习题解答、在线答疑、案例参与等综合项目更好的掌握知识。

b、面授结束后，学员还有11个月的远程学习时间，每月一次的课件更新，使学员不仅能顺利适应项目数据分析师的认证考试，而且可以掌握各种数据分析的拓展知识和技能，为分析师在未来能够胜任专业分析工作奠定深厚基础。

c、远程学习不仅有丰富的文字学习内容，而且大比例增加了音频、视频课件，使学员可以通过生动的课件完成阶段性学习。

d、远程学习中心为学员提供学习计划制定、班级交流、继续教育等功能，帮助学员自觉学习、实现更好的学习效果。

二.数据分析的课程有四本书：数据分析基础、量化经营、量化投资、战略管理

三、数据分析师在全国各地都有授权管理中心上课，北京、上海、广东等都有，具体的要看您在哪里。

问题九：数据分析师培训，什么人适合学数据分析 数据分析师需要学习以下几个方面的课程：

（1）数据管理。

a、数据获取。

企业需求:数据库访问、外部数据文件读入

案例分析:使用产品信息文件演示spss的数据读入共能。

b、数据管理。

企业需求:对大型数据进行编码、清理、转换。

案例分析:使用银行信用违约信息文件spss相应过程。

1）数据的选择、合并与拆分、检查异常值。

2）新变量生成，SPSS函数。

3）使用SPSS变换数据结构――转置和重组。

4）常用的描述性统计分析功能。频率过程、描述过程、探索过程。

c、数据探索和报表呈现。

企业需求:对企业级数据进行探索，主要涉及图形的使用。spss报表输出。

案例分析:企业绩效文件，如何生成美观清晰的报告。

1）制作报表前对变量的检查

2）制作报表的中对不同类型的数据处理

3） 报表生成功能与其他选项的区别

（2）数据处理

a、相关与差异分析。

案例分析:产品合格率的相关与差异分析。

b、线性预测。

企业需求: 探索影响企业效率的因素，并进一步预测企业效率。

案例分析:产品合格率的影响因素及其预测分析。

c、因子分析。

企业需求: 需要抽取影响企业效率的主要因素，进行重点投资

案例分析:客户购买力信息研究。

d、聚类分析。

企业需求: 需要了解购买产品的客户信息

案例分析:客户购买力信息研究

e、bootstrap。

案例分析: bootstrap抽样。

（3）SPSS代码

SPSS代码应用

问题十：大数据分析师 应该要学什么知识？ 1、需要有应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的数学知识背景。

2、至少熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门。

3、至少能够用Acess等进行数据库开发；

4、至少掌握一门数学软件：matalab，mathmatics进行新模型的构建。

5、至少掌握一门编程语言；

6，当然还要其他应用领域方面的知识，比如市场营销、经济统计学等，因为这是数据分析的主要应用领域。

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