会计相关书籍推荐？

一、会计相关书籍推荐？

书籍推荐1、《资本论》

只要是财会专业，就一定会放在首位推荐的书籍！其实不管四哪个专业，都建议阅读一下，对自身对经济学理解力/事物看法/逻辑思维/格局都有很深远对启发。

2、《经济学原理》曼昆每个财会/金融/管理专业的必修课，世界上最流行的经济学教材。值得每个财会学生重读三遍以上，才能掌握一点点皮毛。尤其是“新闻摘录”和部分“案例研究”极具重读价值，更容易帮助学生理解和掌握。

3、《公司理财》斯蒂芬 A.罗斯此书集合公司实操和财务管理的所有问题，对于日后从事财会有着重要的帮助。

二、宋词相关书籍推荐？

有关宋词的书籍，汗牛充栋，值得推荐就有：《宋词三百首》，《苏轼词选》，《辛弃疾词选》，《人间词话》，《李清照词选》，《陆游词选》，《周邦彦词选》，《王安石词选》，《秦观词选》等等。

三、大数据书籍推荐？

查看以下几本推荐的大数据书籍：《大数据：创新、变革与商业价值》、《利用大数据提升企业竞争力》、《权威指南：BI与大数据分析》、《大数据和机器学习》。

四、共生学相关书籍推荐？

《和谐与共生》是2008年11月社会科学文献出版社出版的图书，作者是袁纯清。本书试图以生物学中的共生理论为起点，提出自己的政策建议。

该书基于生物共生和社会共生的理论范畴和分析方法，对社会和谐的各方面内容的内涵进行分析，为和谐社会的建设提供另一种理论说明，增强人们建设和谐社会的坚定性和自觉性，并基于构建各方面和谐共生关系的路径，力求对和谐社会建设提出一些有益的政策建议。

共生既是自然的本质，也是社会的本质，正是这种本质属性决定了自然和社会处在同一个共生体中。各种事物的发展总是按照共生的规律演进的。

五、与经典诗词相关的书籍推荐？

一、《一本书读完最美古诗词（上·下）》

古人说，不读诗词，不足以知春秋历史；不读诗词，不足以品文化精粹；不读诗词，不足以感天地草木之灵；不读诗词，不足以见流彩华章之美。

二、《中国古典文学基本丛书》

《中国古典文学基本丛书》是1912年1月1日创立由中华书局整理出版的一套大型丛书。该书主要汇集了最新的研究成果，约请专家对文学史上有影响的文学家的著作整理、标点、校勘、注释。

三、《花间集》

《花间集》是中国五代十国时期编纂的一部词集，也是文学史上的第一部文人词选集，由后蜀人赵崇祚编辑。该书收录了温庭筠、韦庄等18位花间词派诗人的经典作品，集中而典型地反映了早期词史上文人词创作的主体取向、审美情趣、体貌风格和艺术成就。

四、《随园诗话》

《随园诗话》是清代袁枚的诗歌美学和诗歌理论著作。是一部有为之作，有其很强的针对性。《随园诗话》所论及的，从诗人的先天资质，到后天的品德修养、读书学习及社会实践；从写景、言情，到咏物、咏史；从立意构思，到谋篇炼句。

五、《沧浪诗话》

《沧浪诗话》是严羽所著的一本中国古代诗歌理论和诗歌美学著作，约写成于南宋理宗绍定、淳祐年间。它的系统性、理论性较强，是宋代最负盛名、对后世影响最大的一部诗话。全书分为《诗辨》《诗体》《诗法》《诗评》《考证》等五册。

六、喜欢植物求推荐相关书籍？

我买的书：《中国花经》，《袖珍中草药彩色图谱》，《宿根花卉》，《袖珍草药图本》，《野菜的食用及药用》，《室内花卉种植》，《庭院花卉》，《本草纲目彩色图谱》，《中药种植》。

七、数据分析书籍阅读推荐 ？

（1）《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》

《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》基于通用的Excel工具，加上必知必会的数据分析概念，以小说般通俗易懂的方式讲解。全书共8章，依次讲解数据分析必知必会知识、确定数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术。

我看了入门篇、工具篇、SPSS篇，觉得入门篇、工具篇收获挺大，SPSS在目前工作上用不上，没有实操，逐渐忘了。《谁说菜鸟不会数据分析》家族又壮大了，加入了Python、R语言、信息图表篇新成员。

（2）深入浅出数据分析

《深入浅出数据分析》以类似“章回小说”的形式，向读者展现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、假设检验方法等数据分析方法论，让你对数据分析流程、作用有个全面的认识。

（3）深入浅出统计学

该书介绍了概率计算、几何分布、正态分布、等统计学知识。虽然在业务实践中，这些统计学知识不一定会用上，但是让你对有数据有更全面的认识。

（4）《统计数据会说谎》

尽信书，不如无书；尽信数，也不如无数。该书介绍了10种数据扭曲事实的方法，让你在解读数据报告的时候多个心眼，数据源头在哪里？图表是否合理？这本书读起来比较轻松，如果没时间看书的话，抽几分钟看下写的读书笔记。

数据之路：统计数据会说谎（一）数据之路：统计数据会说谎（二）

2、工具

工欲善其事必先利其器，有了数据，得采用分析工具来处理这些数据，得到想要的结果。数据分析工具很多， Excel、SPSS、SQL、Python、R、SASS等，但是使用频率最高的还是Excel、SQL，至于进一步是学Python、R还是SPSS，可以看所在团队用什么工具，再进一步学习，学习一本编程语言如Python，可以实现数据的自动化处理，极大的提升工作效率，有更多时间做更有价值的事情。

（5）Excel数据处理与分析实战技巧精粹

《EXCEL数据处理与分析实战技巧精粹》提炼了Excel技术论坛上百万个技术提问，通过270多个案例进行讲解。认真实操后，相信可以应对大部分Excel层级的数据处理与分析挑战。如果觉得看书太枯燥，网易云课堂上王佩丰老师的精品免费视频，播放量达到56.4万。

跟王佩丰学Excel视频教程：Excel实战1800分钟 - 网易云课堂

（6）《PPT,要你好看》

推荐数据分析的书，怎么推荐到PPT上面去了。此言差异，处理完数据、做好图表，你不能直接把Excel文件发给领导吧。更多的时候需要做PPT，向领导汇报。该书在豆瓣评分8.0分，作者是某高校博士，内容严谨、案例丰富。讲解PPT，却高于PPT，受到圈内一致好评。

（7）《MYSQL必知必会》

该书详细介绍了常用的SQL语法，全书才304页，做到了“麻雀虽小五脏俱全”，不讲一句废话。学习了常用的SQL语法，可以去牛客网上面做SQL题目，这样才能掌握的更牢固。

3、逻辑思维

（8）《金字塔原理》

金字塔原理：逻辑思维与表达呈现。金字塔原理是一种重点突出、逻辑清晰、主次分明的逻辑思路、表达方式。搭建金字塔的具体做法是：自上而下表达，自下而上思考，纵向疑问回答／总结概括，横向归类分组／演绎归纳，序言讲故事，标题提炼思想精华。

数据之路：《金字塔原理》带你训练逻辑思维

4、业务知识

（9）《数据化管理》--电商、零售

数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》以对话的叙述方式，讲解了两个年轻人在大公司销售、商品、电商、数据等部门工作的故事，通过大量案例深入浅出地讲解了数据意识和零售思维。作者将各种数据分析方法融入到具体的业务场景中，最终形成数据化管理模型，从而帮助企业提高运营管理能力。

该书以商业实践、分析思路为主，较少讲解Excel操作，可见作者功力深厚。该书作者微博账号@数据化管理，经常分享数据分析知识，很喜欢的一位博主。

（10）《网站分析实战》

该书以讲解PC时代网站分析为主，可能与移动互联网时代有点脱节，但是书中流量分析、用户分析等思路还是挺值得借鉴的。该书引导你从数据中寻找有价值的结论，并且指导公司管理层的决策，最终创造更大的网占价值

八、数据库入门，书籍推荐？

01

数据库基础与应用

这本书还是非常好的，介绍的主要是一些数据库的基础，内容较丰富，介绍也比较详细，非常适合入门学习。

02

Oracle数据库基础及应用

这本书上面的应用较为详细，我们学习起来会容易一些，非常好的一本数据库入门书籍。

03

Oracle 11g数据库基础教程

这本书籍含有大量的数据库基础教程，在我们学习过程中，非常的有用，我们只能先学习基础教程，之后才能更好的运用数据库，基础扎实才行。

04

数据库基础与实践技术

这本书也非常的好，里面包含了大量的实践技术，学习过后我们需要进行实践使用才行，而这本书正好含有了大量实践内容，非常棒！

1、《数据库系统概论(第5版)》作者：王珊/萨师煊这本书是数据库理论知识的经典教材，零基础入门必看。

2、《数据库系统概念(原书第6版)》作者：Abraham Silberschatz/Henry F.Korth/S.Sudarshan国外经典数据库理论书籍，有助于深入理解数据库知识，从原理和实用的角度入手，涵盖了数据库领域诸多知识面。

3、《分布式数据库系统原理(第3版)》作者：M.Tamer Ozsu/Patrick Valduriez这本书主要介绍分布式数据库管理系统的基本概念、基本理论和设计问题，涵盖了分布式数据库系统的设计、实现和管理，有助于深入理解分布式数据库系统。

4、《数据库系统实现(第2版)》作者：Hector Garcia-Molina,Jeffrey D.Ullman数据库内核研发人员的必读书籍，有助于深入理解数据库内部实现的原理，包括存储管理器、查询处理器和事务管理器等。

关于初学者学习数据库该看什么书，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

九、求近代史相关书籍推荐？

《太平天国通史》、《第二次鸦片战争》、《洋务运动史》、《中法战争》、《甲午战争史》、《义和团运动史》都是比较出名的，可以推荐

十、ai大模型书籍推荐？

以下是几本关于大模型的推荐书籍：

1. "Deep Learning" by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville：这本书是深度学习领域的经典之作，涵盖了大模型的基本原理和应用。

2. "Grokking Deep Learning" by Andrew Trask：这本书以简单易懂的方式介绍了深度学习的基本概念和技术，适合初学者入门。

3. "Deep Learning with Python" by François Chollet：这本书由Keras的创始人之一编写，详细介绍了如何使用Python和Keras构建和训练深度学习模型。

4. "Deep Learning for Natural Language Processing" by Palash Goyal, Sumit Pandey, and Karan Jain：这本书专注于自然语言处理领域的深度学习应用，包括大模型的构建和训练。

5. "Deep Reinforcement Learning" by Pieter Abbeel and John Schulman：这本书介绍了深度强化学习的原理和应用，包括使用大模型进行强化学习的技术。

这些书籍涵盖了AI大模型的基本原理、应用和实践技巧，适合不同层次的读者。