數據分析師必讀書(shū)籍
有不少人留言希望我推薦數據分析的書(shū)單，無(wú)論是假日學(xué)習還是平時(shí)，都值得充電。下文是勵志網(wǎng)整理收集的數據分析師必讀書(shū)籍，供大家參考。
數據分析師的必讀書(shū)單：Excel
《誰(shuí)說(shuō)菜鳥(niǎo)不會(huì )數據分析》
知名度比較高的一套書(shū)，適合新手，優(yōu)點(diǎn)是它和數據分析結合，而不是單純地學(xué)習函數。學(xué)會(huì )函數適用的場(chǎng)景和過(guò)程比它本身更重要。
是否需要學(xué)習VBA是仁者見(jiàn)仁的答案。我個(gè)人不建議。Excel VBA的最大優(yōu)勢是適用性廣，哪怕去其他行業(yè)其他職位，都離不開(kāi)Excel，這時(shí)候它就是一個(gè)工作加分的亮點(diǎn)。但是在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，對數據分析師，VBA的性?xún)r(jià)比就不高了。
這里只推薦一本，因為我就翻過(guò)上面這本，還沒(méi)全看…
數據分析師的必讀書(shū)單：數據可視化
數據可視化的書(shū)不多。市面上多以編程為主，面向新手和設計的教程寥寥無(wú)幾。 如果只是了解圖表，看Excel的書(shū)籍也管用。
內容很豐富，涉及可視化的方方面面，也囊括更類(lèi)編程語(yǔ)言和設計軟件：Python+JS+R+Excel。作者還有另外一本書(shū)《數據之美》。
可視化是一門(mén)側重靈感的學(xué)科，有一種入門(mén)技巧是從他人設計中學(xué)習，從模仿開(kāi)始，了解他人是如何設計的，這個(gè)網(wǎng)絡(luò )上有大量的信息圖可以參考。當然數據分析師更需要的是如何發(fā)現，別只學(xué)習展示。
英文足夠好，可以看Edward Tufte的著(zhù)作：《The Visual Display of Quantitative Information》、《Envisioning Information》、《Beautiful Evidence》。他是數據可視化的領(lǐng)軍人物，他的理念是反對為藝術(shù)效果而混淆或者簡(jiǎn)化數據。暫時(shí)沒(méi)有中文版。
數據分析師的必讀書(shū)單：分析思維
《金字塔原理》
分析思維首推《金字塔原理》，金字塔原理有些人說(shuō)它晦澀難懂，我認為是芭芭拉這個(gè)老太有騙稿費之嫌，本書(shū)包含了報告、寫(xiě)文、演講等諸多內容�？梢约毧纯梢钥炜�。另外還有一本同名案例集，有興趣可以買(mǎi)。
另外麥肯錫相關(guān)的書(shū)籍還有《麥肯錫意識》《麥肯錫工具》《麥肯錫方法》等。
《深入淺出數據分析》
深入淺出系列是對新手非常友好的叢書(shū)，用生動(dòng)但啰嗦的語(yǔ)言講解案例。厚厚的一本書(shū)翻起來(lái)很快。本書(shū)涉及的基礎概念比較廣，包含一點(diǎn)統計學(xué)知識，學(xué)下來(lái)對數據分析思維會(huì )有一個(gè)大概了解。
《精益數據分析》
國外的精益系列一直以互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng )業(yè)作內容導向，本書(shū)也屬于此類(lèi)。如果是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)相關(guān)，可以看看。它介紹了不同領(lǐng)域的指標，以及產(chǎn)品不同時(shí)期的側重點(diǎn)。案例都是歐美，這部分做參考用。
接下來(lái)的幾本，是興趣向讀物�！逗谔禊Z》能拓展思維，講敘了不確定性�！端伎嫉募夹g(shù)》，大前研一的著(zhù)作，也是咨詢(xún)類(lèi)經(jīng)典。如果對咨詢(xún)向的分析感興趣，還可以看BCG系列，或者刷CaseBook�！杜行运季S》，則是教你如何形成理性思維。
數據分析師的必讀書(shū)單：SQL
數據庫有很多種，常見(jiàn)有Oracle，MySQL，SQL Server等。我推薦學(xué)習MySQL，這是互聯(lián)網(wǎng)公司的主流數據庫。以后學(xué)習Hadoop生態(tài)時(shí)，MySQL也是最接近Hive語(yǔ)法的語(yǔ)言。
MySQL不需要專(zhuān)門(mén)看書(shū)學(xué)習，因為數據分析師以查詢(xún)?yōu)橹�，不需要考慮數據性能、數據安全和架構的問(wèn)題。使用搜索引擎能解決90%的問(wèn)題，我就是w3cschool學(xué)的。
《MySQL必知必會(huì )》
如果真想買(mǎi)書(shū)看，可以看這本，適合新手向的學(xué)習，看基礎概念和查詢(xún)相關(guān)的'章節即可。網(wǎng)絡(luò )上大部分MySQL都是偏DBA的。
如果想深入，可以看《高性能MySQL》，對分析師沒(méi)啥用。至于另外一個(gè)方向NoSQL，對入門(mén)者還是小眾了些。
如果有余力，就學(xué)習正則表達式吧，清洗數據的工作就靠它了。
數據分析師的必讀書(shū)單：統計學(xué)
統計學(xué)是比較大的范圍，分析師往后還需要學(xué)線(xiàn)性代數和矩陣、關(guān)系代數等。初學(xué)者不需要掌握所有公式定理的數學(xué)推導，懂得如何應用就行用。
《深入淺出統計學(xué)》
大概是最啰嗦的深入淺出系列，從賣(mài)橡皮鴨到賭博機的案例，囊括了常用的統計分析如假設檢驗、概率分布、描述統計、貝葉斯等。書(shū)本注重應用和趣味性，數學(xué)推理一般。
《商務(wù)與經(jīng)濟統計》
國外的經(jīng)典教材，已經(jīng)出到第十二版了。國外教材都有豐富有趣的案例，所以讀起來(lái)會(huì )比國內的輕松不少。如果你還在讀書(shū)，不妨買(mǎi)這本看一看。
名字既然有商務(wù)與經(jīng)濟，所以書(shū)中輔以了大量的相關(guān)案例。書(shū)內容很多，看起來(lái)不會(huì )快，適合細讀。
《The Elements of Statistical Learning》
稍微有一些難度的英文書(shū)籍，屬于進(jìn)階版統計學(xué)，國外很推崇。如果要往機器學(xué)習發(fā)展，這本書(shū)可以打下很好的基礎。
以上書(shū)籍的難度是逐步遞增的。統計學(xué)是機器學(xué)習的基礎，是概率、矩陣等實(shí)際應用�，F在已經(jīng)有很多統計工具，Excel的分析工具庫、傳統行業(yè)的SPSS、SAS以及R、Python等，使用過(guò)程都不用計算推導，大學(xué)考試才會(huì )考，現在都是計算機解決，輕松不少。
數據分析師的必讀書(shū)單：業(yè)務(wù)知識
不同領(lǐng)域的業(yè)務(wù)知識都不一樣，這里以互聯(lián)網(wǎng)舉例。
《增長(cháng)黑客》
增長(cháng)黑客的概念就是隨著(zhù)這本書(shū)的暢銷(xiāo)傳播開(kāi)來(lái)。增長(cháng)黑客在國內即是數據分析+運營(yíng)/產(chǎn)品的復合型人才。這本書(shū)好的地方在于拓展思路，告訴我們數據能夠做什么，尤其是連AB測試都不清楚的新人。
實(shí)際涉及的業(yè)務(wù)知識不多，我推薦，是希望新人能夠了解數據驅動(dòng)的概念，這本算是我走上數據化運營(yíng)的啟蒙讀物了。
《從零開(kāi)始做運營(yíng)》
知乎亮哥的書(shū)籍，互聯(lián)網(wǎng)所有的數據都是和運營(yíng)相關(guān)的，如果是新手，就以此學(xué)習業(yè)務(wù)知識。如果已經(jīng)工作很多，就略過(guò)吧。
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