数据分析是一门专业性、跨学科的学科，要求我们同时具备数据能力、业务能力和基本的数据思维方法。参考一些好书会对提高数据分析更有帮助！ 　　

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　　数据分析导论 　　

　　1.《谁说菜鸟不会数据分析》 　　

　　不仅讲解了一些常见的分析技巧，还包括了Excel的一些知识以及数据分析在公司中的地位，便于掌握数据分析的技巧，也有助于对职场的了解。 　　

　　2.《深入浅出数据分析》 　　

　　数据分析导论第一册。与小说生动活泼的形式相似，生动地讲解了数据分析的基本步骤、实验方法、优化方法/假设检验方法/贝叶斯统计方法/等等，让读者对分析的概念有一个全面的了解。 　　

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　　Excel基础 　　

　　1.《Excel图表之道》 　　

　　告诉读者如何以杂志质量设计制作专业有效的商业图表。 　　

　　2.《Excel这么用就对了》 　　

　　结合大量企业应用实例，以图文并茂的方式逐一给出了解决思路和操作流程。 　　

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　　数据分析思维 　　

　　1.《金字塔原理》 　　

　　介绍了如何利用金字塔原理，让读者理解和运用简单文档的写作技巧。如何透彻细致地把握思维的环节，保证所用的句子能真实地反映出你想表达的思想要点；以及如何在解题过程的不同阶段用各种框架来组织分析过程，使作者的思维实际上是预先组织好的，从而更方便地应用金字塔原理。 　　

　　2.《麦肯锡图表工作法》 　　

　　从解决问题的需求出发，在金字塔原理、MECE原理、SCQOR故事展开法的基础上，总结出了流行了几十年的麦肯锡图表工作法的技巧，打造了一款可视化、简单化、精准化的图表武器，让你能够非常快速地解决复杂问题，走出工作困境。 　　

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　　统计数字 　　

　　1.《深入浅出统计学》 　　

　　用最直观的理解让统计理论的学习变得有趣、自然。但提到的知识是常见的，必须在数据分析中掌握，比如基础统计学，基本上每个分析项目都用到；比如基本概率分布、总体和样本的概念、置信区间、假设检验和回归分析都是关于数据分析的统计知识，可以帮助你快速理解统计知识。 　　

　　2.《赤裸裸的统计学》 　　

　　结合生活讲解统计知识，生动有趣。它可以避免统计一上来就无聊的谈论贝叶斯概率和随机分析。 　　

　　3.《统计学习方法》 　　

　　统计学习方法是计算机及其应用领域的一个重要课题。本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法。叙述试图从具体的问题或例子开始， 　　

　　由简入深，理清思路并给出必要的数学推导，让读者掌握统计学习方法的精髓并学会运用。 　　

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4.《统计学：从数据到结论》

它是国内第一本没有用数学而涉及了几乎所有统计标准课程的模型的教科书。让读者不用推导或背诵与统计有关的数学公式，就可以应用统计这个工具。

5.《商务与经济统计》

本书既可作为MBA、大学本科生和研究生的教材，也可供从事工商及行政管理和经济分析的人士参考，主要在抽样和统计方法领域。

6\. 《统计学方法与数据分析引论》

本书有大量习题，用实例来引入主题，并把统计概念和实际问题联系在一起进行讲解，介绍了统计数据的收集和分析过程，讨论了如何解释数据分析的结果，并专门讲述了如何写数据分析报告。

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数据分析进阶

1.《精益数据分析》

本书展示了如何验证自己的设想、找到真正的客户、打造能赚钱的产品，以及提升企业知名度。并通过30多个案例分析，深入展示了如何将六个典型的商业模式应用到各种规模的精益创业、数据分析基础，和数据驱动的思维模式中，找到企业增长的第一关键指标。

2.《数学之美》

本书把高深的数学原理讲得更加通俗易懂，让非专业读者也能领略数学的魅力。读者通过具体的例子学到的是思考问题的方式 ――

如何化繁为简，如何用数学去解决工程问题，如何跳出固有思维不断去思考创新。

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数据挖掘

1.《数据挖掘导论（完整版）》

本书全面介绍了数据挖掘，涵盖了五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章。前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术，而后一章讨论高级概念和算法。这样读者在透彻地理解数据挖掘的基础的同时，还能够了解更多重要的高级主题。

2.《数据挖掘概念与技术》

本书完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和最新研究进展。本书对前两版做了全面修订，加强和重新组织了全书的技术内容，重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等的内容，还全面讲述了OLAP和离群点检测，并研讨了挖掘网络、复杂数据类型以及重要应用领域。

3.《数据挖掘与数据化运营实战：思维、方法、技巧与应用》

目前有关数据挖掘在数据化运营实践领域比较全面和系统的著作，也是诸多数据挖掘书籍中为数不多的穿插大量真实的实践应用案例和场景的著作，更是创造性地针对数据化运营中不同分析挖掘课题类型，推出一一对应的分析思路集锦和相应的分析技巧集成，为读者提供“菜单化”实战锦囊的著作

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数据可视化

1.《数据可视化之美》

在本书中，20多位可视化专家包括艺术家、设计师、评论家、科学家、分析师、统计学家等，展示了他们如何在各自的学科领域内开展项目。他们共同展示了可视化所能实现的功能以及如何使用它来改变世界。成功的可视化的美丽之处既在于其艺术设计，也在于其通过对细节的优雅展示，能够有效地产生对数据的洞察和新的理解。

2\. 《鲜活的数据：数据可视化指南》

先后介绍了如何获取数据，将数据格式化，用可视化工具（如R）生成图表，以及在图形编辑软件（如Illustrator）中修改以使图表达到最佳效果。本书介绍了数十种方法（如柱形图、饼图、折线图和散点图等），以创造性的视觉方式生动讲述了有关数据的故事。翻开本书，思维之门会豁然大开，你会发现有那么多样的手段去赋予数据全新的意义！

3.《用数据讲故事》

本书通过大量案例研究介绍数据可视化的基础知识，以及如何利用数据创造出吸引人的、信息量大的、有说服力的故事，进而达到有效沟通的目的。具体内容包括：如何充分理解上下文，如何选择合适的图表，如何消除杂乱，如何聚焦受众的视线，如何像设计师一样思考，以及如何用数据讲故事。本书得到了国内数据分析大咖秋叶、范冰、邓凯的推荐。

4.《数据之美：一本书学会可视化设计》

循序渐进、深入浅出地道出了数据可视化的步骤和思想。让我们知道了如何理解数据可视化，如何探索数据的模式和寻找数据间的关联，如何选择适合自己的数据和目的的可视化方式，有哪些我们可以利用的可视化工具以及这些工具各有怎样的利弊。

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SQL

1.《SQL 从入门到精通》

学习 SQL 的入门书，SQL 是个性价比很高的技能，简单而强大。任何想进一步提高自己数据分析技能的产品/运营/分析师，都建议点亮这个技能点。

2.《SQL必知必会》

本书内容丰富，文字简洁明快，提供了大量简明的实例，直接从SQL SELECT开始，讲述实际工作环境中最常用和最必需的SQL知识，实用性极强。

3.《SQL基础教程》

本书介绍了关系数据库以及用来操作关系数据库的SQL语言的使用方法，提供了大量的示例程序和详实的操作步骤说明，读者可以亲自动手解决具体问题，循序渐进地掌握SQL的基础知识和技巧，切实提高自身的编程能力。在每章结尾备有习题，用来检验读者对该章内容的理解程度。另外本书还将重要知识点总结为“法则”，方便大家随时查阅。

4.《MySQL必知必会》

本书从介绍简单的数据检索开始，逐步深入一些复杂的内容，包括子查询、正则表达式和基于全文本的搜索、存储过程、游标、触发器、表约束，等等。通过重点突出的章节，条理清晰、系统而扼要地讲述了读者应该掌握的知识，使他们不经意间立刻功力大增。

5\. 《深入浅出SQL》

带你进入SQL语言的心脏地带，从使用INSERT和SELECT这些基本的查询语法到使用子查询（subquery）、连接（join）和事务（transaction）这样的核心技术来操作数据库。你将不仅能够理解高效数据库设计和创建，还能像一个专家那样查询、归一（normalizing）和联接数据。你将成为数据的真正主人。

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Python

1.《深入浅出Python》

通过一种独特的超越语法手册的方式来帮助你学习Python。你将能够快速掌握Python的基础知识，然后扩展到持久化、异常处理、Web开发、SQLite、数据处理和Google应用引擎中去。

2.《利用Python进行数据分析》

本书含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种Python库高效地解决各式各样的数据分析问题。

3.《Python数据分析从入门到精通》

对于希望使用Python来完成数据分析工作的人来说，学习IPython、Numpy、pandas、Matplotlib这个组合是目前看来不错的方向，本书就是这样一本循序渐进的书。内容精练、重点突出、实例丰富，是广大数据分析工作者必备的参考书，为读者能真正使用Python进行数据分析奠定基础。

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R语言

1.《R语言实战》

本书从解决实际问题入手，尽量跳脱统计学的理论阐述来讨论R语言及其应用，讲解清晰透澈，极具实用性。通读本书，可以全面掌握使用R语言进行数据分析、数据挖掘的技巧，并领略大量探索和展示数据的图形功能，从而更加高效地进行分析与沟通。

2.《统计建模与R软件》

结合数理统计问题对R软件进行科学、准确和全面的介绍，以便使读者能深刻理解该软件的精髓和灵活、高效的使用技巧。

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机器学习

1.《机器学习》

作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。涉及的数学知识相对较少。

2.《机器学习实战》

通过实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。

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