數據分析書籍哪裡好

① 網站運營類的數據分析需要看哪些書比較好

1、《深入淺出數據分析》

《深入淺出數據分析》以類似「章回小說」的活潑形式，生動地向讀者展現優秀的數據分析人員應知應會的技術汪孫：數據分析基本步驟、實驗方法、最優化方法、假設檢驗方法、貝葉斯統計方法、主觀概率法、啟發法、直方圖法、回歸法、誤差處理、相關資料庫、數據整理技巧；正文以後，意猶未盡地以三篇附錄介紹數據分析十大要務、R工具及ToolPak工具，在充分展現目標知識以外，為讀者搭建了走向深入研究的橋梁。

2、《啤酒和尿布》

《啤酒和尿布》的故事是營銷屆的神話，「啤酒」和「尿布」兩個看上去沒有關系的商品擺放在一起進行銷售、並獲得了很好的銷售收益，這種現象就是賣場中商品之間的關聯性，研究「啤酒與尿布」關聯的方法就是購物籃分析，購物籃分析是沃爾瑪秘而不宣的獨門武器，購物籃分析可以幫助我們在門店的銷售過程中找到具有關聯關系的商品，並以此獲得銷售收益的增明頌長！

3、《數據之美》

「數據被證實好比下一代計算機應用的『因特爾內核』。在本書中，各業界領袖描述了他們的項目如何通過新的方式來駕馭數據的力量。對於任何對未來關於數據和問題解決感興趣的讀者來說，本書是必讀的佳作。」

——TimO』Reilly,O』ReillyMedia公司創始人兼CEO

探索數據的范圍可以多麼廣泛，其工作可以多麼美麗！通過這部個人故事集合，在這個領域的39個最佳數據實踐者闡釋了他們如何為各種項目開發簡單優雅的解決方案，包括從火星著陸探測器到Radiohead視頻的製作在本書中，你將：

探索海量在線數據集時面臨的內在機遇和挑戰

學習如何使用地圖和數據「混搭」方式對都市犯罪趨勢進行可視化

發現「眾包」和透明如何改進葯物研究現狀

理解當新的數據和之前存在的數據交疊時如何向用戶發送警告

學習處理DNA數據的大規模基礎設施

4、《網路營銷實戰密碼》和《SEO實戰密碼》

這兩個書是出自同一個作者——昝輝Zac。

作為一個想做網路營銷的新人，這兩本書是很值得一看的。雖然和其他同類書籍一樣，書中大部分都是偏基礎性的東西，都是還是寫的比較系統，比較真實，也比較實用。至少不像是教材那樣的概念性的空談。

關於SEO的書已經很多，但大都大同小異，其中最詳細最實用的就是昝輝的這本《SEO實戰密碼》，還有一本國外的《SEO藝術》，這兩本書也80%的內容是重合的，所以兩者閱其一就足夠了。

5、《網站分析實戰》

如果不懂網站激陵鄭數據分析，那麼做網站運營、營銷工作都會很盲目，你也許浪費了太多的精力在沒有價值的事情上。所以學習一下網站數據分析，學會從數據、從客觀的角度思考問題，也是非常重要的。

關於網站分析，這本書講得還是非常全面，內容豐富，如果能有耐心完整的閱讀一篇，一定會有很大收獲的。

② 有哪些關於python數據分析方面比較好的書

基於我豐厚的收藏，我來回答這個問題再合適不過了。

我們把殲睜Python數據分析拆解為兩點：

第一，我們要學會Python的基本使用；第二，我們要學會Python的數據分敏碼析庫（假設你已經有了數據分析的基本理解，只是不清楚如何用Python完成數據分析工作）。

因此，我們針對兩個目的，分別列出一些書目。

Python的使用

《Python編程：從入門到實踐》：拋棄那些大部頭吧，我們不是Python後端工程師，不是Python前段工程師，也不是Python全棧開發者，我們暫時不需要掌握那麼多亂七八糟的功能。對於新手來說，二八法則永遠適用，我們只需要掌握百分之二十的功能，就足以應對絕大多數的工作了。《Python編程快速上手-讓繁瑣工作自動化》：同上，兩部都是比較好的入門書，可以幫助我們簡單、快速地上手。《Python3Cookbook》：這本書可以幫助你更加深入地探索Python3，里邊有各種各樣翔實的案例，假如你的目的只是學會使用Python做數據分析，這本書完全可以保證你在Python3的使用上沒有短板。

關於數據分析

《利用Python進行數據分析》第二版：這本書是Python數據分析領域聖經一般的書籍，作者是強大的數據分析庫Pandas的作者，他在書中講解了numpy、pandas、matplotlib等庫，作為入門書再好不過了。更重要的是，這本書由淺入深，可以開啟我們使用Python進行數據分析的大門。《Python數據分析》第二版：非同步社區有中文第二版，里邊更加深入地探討了如何使用Python進行數據分析工作，包括了對統計學、線性代數、可視化、時間序列、資料庫、自然語言處理、機器學習等方面的內容，這本書可以幫助我們更進一步

關於數據挖掘

《數據科學入門》：從零開始踏入數據科學的大門，搭建屬於自己的數據分析、數據挖掘工具。它能幫助我們更加深入地理解數據分析和數據挖掘的過程。《Python數據科學手冊》：強烈推薦，這部分由淺入深，詳細講氏拿歲解了數據分析、數據挖掘、機器學習的流程。《機器學習實戰》：經典書，但是使用的是Python2，年頭也比較久了，也是從零搭建機器學習的模型，對於我們深入理解機器學習的過程有很好的幫助。

關於數據可視化

《Python數據可視化編程實戰》第二版：很詳細的書。《Python數據可視化之matplotlib實踐》：極好的matplotlib入門書，非常適合新手學習。

由於Python如日中天，因此Python數據分析相關的書籍非常多，我們能認真讀完幾本，基本上都可以掌握大多數的數據科學流程。下邊是我收藏的一些書，感興趣的可以自己搜索一下，網上有正版出售，比如圖靈社區、非同步社區、華章數媒、博文視點等均有優質IT書籍出售，包括紙質版和電子版。

③ 數據分析入門經典書籍推薦

【導讀】隨著互聯網的發展，數據分析已經成了非常熱門的職業，大數據分析師也成了社會打工人趨之若鶩的職業，不僅高薪還沒有很多職場微世界的繁瑣事情，不過要想做好數據分析工作也並不簡單，參看一些好書，對行進數據分析會更有幫助!今天小編就給大家帶來了數據分析入門經典書籍推薦，希望對各位小夥伴有所幫助。

數據分析入門

1.《誰說菜鳥不會數據分析》

不只闡明晰一些常見的剖析技巧，並趁便 Excel 的一些常識以及數據分析在公司中所在的方位，輕松把握數據分析的技術，也對職場了解有必定的幫助。

2.《淺顯易懂數據分析》

數據分析入門首先本。類似於小說的生動辦法，淺顯易懂形象生動地詮釋了數據分析的根柢進程，試驗辦法，最優化辦法/假定查驗法/貝葉斯核演算法/等等辦法論，讓讀者可以對剖析概念有個全面的認知。

Excel根底

1.《Excel圖表之道》

奉告讀者怎樣規劃和製作抵達雜志級質量的、專業有用的商務圖表，作者比照方《商業周刊》、《經濟學人》等全球頂尖商業雜志上的精彩圖表事例進行剖析，給出其依據Excel的完畢辦法，包括數據地圖、動態圖表、儀錶板等許多高檔圖表技巧。

2.《Excel這么用就對了》

所觸及的具體內容包括排序、挑選、函數公式、數據透視表、圖表、宏與VBA
等功用運用，並結合許多的企業運用實例，以圖文並茂的辦法將處理思路和操作進程逐一呈現。

作為數據分析師，如果僅僅安於現狀，不注重自我行進，那麼，不久的將來，你很或許成為公司的「人肉」取數機，影響往後的工作生計。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「數據分析入門經典書籍推薦」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，一直學習，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

④ 提高數據分析能力必讀書籍推薦

【導讀】隨著互聯網的發展，數據分析已經成了非常熱門的職業，大數據分析師也成了社會打工人趨之若鶩的職業，不僅高薪還沒有很多職場微世界的繁瑣事情，不過要想做好數據分析工作也並不簡單，參看一些好書，對行進數據分析會更有幫助!今天小編就給大家帶來了提高數據分析能力必讀書籍推薦，希望對各位小夥伴有所幫助。

數據分析進階

1.《精益數據分析》

本書展示了怎樣驗證自己的設想、找到實在的客戶、打造能掙錢的產品，以及行進企業知名度。並經過30多個事例剖析，深化展示了怎樣將六個典型的商業辦法運用到各種規劃的精益創業、數據分析根底，和數據驅動的思維辦法中，找到企業添加的首先要害方針。

2.《數學之美》

本書把深邃的數學原理講得愈加通俗易懂，讓非專業讀者也能領會數學的魅力。讀者經過具體的比方學到的是考慮問題的辦法 ——
怎樣化繁為簡，怎樣用數學去向理工程問題，怎樣跳出固有思維不斷去考慮立異。

數據挖掘

1.《數據挖掘導論(無缺版)》

本書全面介紹了數據挖掘，包括了五個主題：數據、分類、相關剖析、聚類和異常檢測。除異常檢測外，每個主題都有兩章。前一章包括根柢概念、代表性演算法和點評技術，然後一章談論高檔概念和演算法。這樣讀者在透徹地了解數據挖掘的根底的一同，還可以了解更多重要的高檔主題。

2.《數據挖掘概念與技術》

本書無缺全面地敘說數據挖掘的概念、辦法、技術和最新研討翻開。本書對前兩版做了全面修訂，加強和從頭組織了全書的技術內容，要害論說了數據預處理、再三辦法挖掘、分類和聚類等的內容，還全面敘說了OLAP和離群點檢測，並研討了挖掘網路、凌亂數據類型以及重要運用范疇。

3.《數據挖掘與數據化運營實戰：思維、辦法、技巧與運用》

現在有關數據挖掘在數據化運營實踐范疇比較全面和系統的作品，也是諸大都據挖掘書本中為數不多的交叉許多實在的實踐運用事例和場景的作品，更是發明性地針對數據化運營中不同剖析挖掘課題類型，推出逐一對應的剖析思路集錦和相應的剖析技巧集成，為讀者供給「菜單化」實戰錦囊的作品

作為數據分析師，如果僅僅安於現狀，不注重自我行進，那麼，不久的將來，你很或許成為公司的「人肉」取數機，影響往後的工作生計。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「提高數據分析能力必讀書籍推薦」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，一直學習，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

⑤ 數據分析有哪些好書值得推薦

入門數據分析類
師父領進門，修行在個人。下面這兩本書是入門數據分析必看的書籍，也是檢驗自己是否真的喜歡數據分析。
從0到1:《深入淺出數據分析》
為什麼是它？借用一位讀者的評價「我家的貓都喜歡這本書！」

01 內容簡介
以類似「章回小說」的活潑形式，生動地向讀者展現優秀的數據分析人員應知應會的技術；正文以後，意猶未盡地以三篇附錄介紹數據分析十大要務、R工具及ToolPak工具，在充分展現目標知識以外，為讀者搭建了走向深入研究的橋梁。
02 推薦理由
書名已經很好地表現出了這本書的優點——「深入淺出」。忘記煩惱，這本書與現實世界緊密互動，讓你不再只有枯燥的理論，並且將知識圖形化，復雜的概念簡單化。
經典小黃書：《誰說菜鳥不會數據分析》
是本很好的書，但看過之後，這本書就真一文不值了。

01 內容簡介
很多人看到數據分析就望而卻步，擔心門檻高，無法邁入數據分析的門檻。《誰說菜鳥不會數據分析》努力將數據分析寫成像小說一樣通俗易懂，使讀者可以在無形之中學會數據分析,按照數據分析工作的完整流程來講解。
02 推薦理由
數據分析的入門極品，但真的很入門,優缺兼有。對於入門理解來說是絕佳選擇,對之後的修煉還是不夠的。建議之前全都是自己瞎摸瞎撞搞數據分析的同學進行閱讀，頗有醍醐灌頂之感。
分析工具類

與數據分析相關的工具非常之多，我們常用的有Excel、PPT、SQL等。如果您想精通他們，直接在嗶哩嗶哩搜索聚數雲海，即可找到相關優質課程。
1.Excel
大家常說的Excel，但是不要以為你很會Excel！Excel是所有職場人必備的辦公軟體。Excel功能非常強大，在數據量不是很大的情況下，基本上都能用Excel實現數據分析。推薦如下書籍：
《Excel高效辦公數據處理與分析》

01 內容簡介
根據現代企業決策和管理工作的主要特點，從實際應用出發，介紹了Excel強大的數據處理與分析功能在企業決策和管理工作中的具體應用。
02 推薦理由
本書同時提供了大量需要你做的實例，學而不練是不存在的！
《別怕，Excel函數其實很簡單》

01 內容簡介
《別怕，Excel 函數其實很簡單》用淺顯易懂的圖文、生動形象的比喻以及大量實際工作中的經典案例，介紹了Excel最常用的一部分函數的計算原理和應用技巧,還介紹了數據的科學管理方法，以避免從數據源頭就產生問題。
02 推薦理由
適合希望提高辦公效率的職場人士，特別是經常需要處理分析大量數據並製作統計報表的相關人員，以及相關專業的高校師生閱讀,小白需謹慎！
2. SQL
SQL是數據分析的基礎，是想要學會數據分析能力的必備技能。那這里我只給大家介紹三本書，第一本書零基礎入門，第二是進階，第三本是SQL中的字典，話不多說，我們直接上架。
《SQL基礎教程》

01 推薦理由
介紹了關系資料庫以及用來操作關系資料庫的SQL語言的使用方法。書中通過豐富的圖示、大量示常式序和詳實的操作步驟說明，讓讀者循序漸進地掌握SQL的基礎知識和使用技巧，切實提高編程能力。每章結尾設置有練習題，幫助讀者檢驗對各章內容的理解程度。另外，本書還將重要知識點總結為「法則」，方便讀者隨時查閱。
本書107張圖表+209段代碼+88個法則，是零基礎進階人士必備！
SQL進階：《SQL進階教程》

01 推薦理由
本書是為志在向中級進階的資料庫工程師編寫的一本SQL技能提升指南。全書可分為兩部分，第一部分介紹了SQL語言不同尋常的使用技巧，帶領讀者從SQL常見技術，去探索新發現。旨在幫助讀者提升編程水平；第二部分著重介紹關系資料庫的發展史，把實踐與理論結合起來，旨在幫助讀者加深對關系資料庫和SQL語言的理解。
本書不適合小白！適合具有半年以上SQL使用經驗、已掌握SQL基礎知識和技能、希望提升自己編程水平的讀者閱讀。
SQL輔導書籍

01 推薦理由
本書是麻省理工學院、伊利諾伊大學等眾多大學的參考教材，由淺入深地講解了SQL的內容，實例豐富，便於查閱。本書沒有過多闡述資料庫基礎理論，而是專門針對一線軟體開發人員，直接從SQL SELECT開始，講述實際工作環境中最常用和最必需的SQL知識，實用性極強。
有一定SQL基礎的人士可以將它當做一本字典使用，遇到問題可以查找相應內用。
3.Python
「人生苦短，我用Python」。Python編程語言是最容易學習,並且功能強大的語言。但是很多人聲稱自己精通Python,自己卻寫不出Pythonic的代碼，對很多常用的包不是很了解。萬丈高樓平地起，咱們先從Python中最最基礎的開始。
《Python編程，從入門到實踐》

01 推薦理由
本書最大的特點就是零基礎完全不懂編程的小白也能夠學習，新手想學習選它絕對錯不了。知識點由淺入深循循漸進，並配有視頻教程手把手教學,同時所需的軟體也是免費的。本書也配有相關輔導書籍，有興趣的話可以去看看，但是請記住，這本書是最核心的。
《利用Python進行數據分析》

01 推薦理由
不像別的編程書一樣，從盤古開天闢地開始講起。這本書是直接應用到數據分析的，所以很多在數據分析上應用不那麼頻繁的模塊也就沒有講。
本書第二版針對Python 3.6進行了更新，並增加實際案例向你展示如何高效地解決一系列數據分析問題。你將在閱讀過程中學習到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。
4.R語言
R是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。但是R是有一定難度的，沒有基礎的話請謹慎嘗試！推薦書籍：
《R語言入門與實踐》

01 推薦理由
本書通過三個精心挑選的例子，深入淺出地講解如何使用R語言玩轉數據。將數據科學家必需的專業技能融合其中，教會讀者如何將數據存儲到計算機內存中，如何在必要的時候轉換內存中的數據值，如何用R編寫自己的程序並將其用於數據分析和模擬運行。
案例提升類

《活用數據：驅動業務的數據分析實戰》

01 推薦理由
是一本用數據來幫助企業破解業務難題的實操書，有理論、有方法、有實戰案例。具有業務驅動、案例閉環、思維先導、實戰還原4大特色，同時在思路上清晰連貫，在表達上深入淺出，既能幫助數據分析從業者入門和提升，也能輔助企業各業務部門和各級管理人員做量化決策。
《精益數據分析》
01 推薦理由
本書展示了如何驗證自己的設想、找到真正的客戶、打造能賺錢的產品，以及提升企業知名度。30多個案例分析，全球100多位知名企業家的真知灼見，為你呈現來之不易、經過實踐檢驗的創業心得和寶貴經驗，值得每位創業家和企業家一讀。

⑥ 利用python進行數據分析哪本書好點

如下：

（一）《深入淺出數據分析》

《深入淺出數據分析》採用活潑直觀的語言向小白們拉開了數據分析的大門。產品經理可以通過這本書輕松搭建起數據分析的理論基礎，簡單地應用在日常工作中。

⑦ 做數據分析運用場景不得不看的好書

1.《數據化處理：查詢零售及電子商務運營》

作者具有15年的出售及數據分析履歷，歷經美國強生公司、妮維雅公司、雅芳公司和鼎盛時期的諾基亞公司，現在是數據化處理的咨詢參謀和操練師。本書經過許多事例淺顯易懂地闡明晰數據知道和零售思維。

2.《網站剖析實戰》

越來越多的網站開始注重數兄滾據，並期望從中發現新的時機，不論你是做網路營銷、互聯網產品規劃、電子商務運營、個人站點運營保護，咱們都期望從數據中尋覓有價值的定論，並且教訓公司處理層的挑選方案，究竟發明更大的網站價值。本書以通俗易懂的辦法來闡明網站剖析所需把握的常識，剖析日常工作中遇到的問題，並且協作許多的實戰事例的闡明。

3.《游戲數據分析實戰》

要針對游戲策劃、游戲運營、游戲螞模數據分析、產品數據分析挖掘、數據途徑開發保護人員及對數據分析感喜愛的讀者，介紹怎樣運用數據分析游戲生命周期中各階段遇到的問題。以具體事例為主，經過SPSS、Excel

等東西逐漸展示施行進程，用手把手的辦法讓讀者快速把握游戲數據分析方法。

4.《游戲數據分析的藝術》

是我國游戲界首先本系統闡明晰怎樣對游戲工作的數據進行剖析的書本。從不同的事務角度對游戲數據進行了具體剖析，包括：游戲數據分析相關的方針、辦法論、內容挖掘、數據挖掘、軟體運用、游戲規劃、運營策劃、途徑推行、收入解讀、用戶剖析和留存剖析等。

5.《淘寶、天貓電商數據分析與挖掘實戰》

首要針對電商從業者(運營和店長)和數據分析入門者，以電商事務實戰為主線，介紹數據分析相關的常識。上半部分首要介紹淘寶的操作辦法，以及評論未來的電商布局之路;下半部分以實戰為主，首要介紹淘寶賣家怎樣運用

Excel和數據來做挑選方案。

在學習數據分析的進程中，有這些書的幫助必定會事半功倍。

作悶塵緩為數據分析師，如果僅僅安於現狀，不注重自我行進，那麼，不久的將來，你很或許成為公司的「人肉」取數機，影響往後的工作生計。

⑧ 數據分析師必讀書籍

數據分析師必讀書籍

有不少人留言希望我推薦數據分析的書單，無論是假日學習還是平時，都值得充電。下文是勵志網整理收集的數據分析師必讀書籍，供大家參考。

數據分析師的必讀書單：Excel

《誰說菜鳥不會數據分析》

知名度比較高的一套書，適合新手，優點是它和數據分析結合，而不是單純地學習函數。學會函數適用的場景和過程比它本身更重要。

是否需要學習VBA是仁者見仁的答案。我個人不建議。Excel VBA的最大優勢是適用性廣，哪怕去其他行業其他職位，都離不開Excel，這時候它就是一個工作加分的亮點。但是在互聯網行業，對數據分析師，VBA的性價比就不高了。

這里只推薦一本，因為我就翻過上面這本，還沒全看…

數據分析師的必讀書單：數據可視化

數據可視化的書不多。市面橡慶顫上多以編程為主，面向新手和設計的教程寥寥無幾。差桐 如果只是了解圖表，看Excel的書籍也管用。

內容很豐富，涉及可視化的方方面面，也囊括更類編程語言和設計軟體：Python+JS+R+Excel。作者還有另外一本書《數據之美》。

可視化是一門側重靈感的學科，有一種入門技巧是從他人設計中學習，從模仿開始，了解他人是如何設計的，這個網路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現，別只學習展示。

英文足夠好，可以看Edward Tufte的著作：《The Visual Display of Quantitative Information》、《Envisioning Information》、《Beautiful Evidence》。他是數據可視化的領軍人物，他的理念是反對為藝術效果而混淆或者簡化數據。暫時沒有中文版。

數據分析師的必讀書單：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它晦澀難懂，我認為是芭芭拉這個老太有騙稿費之嫌，本書包含了報告、寫文、演講等諸多內容。可以細看可以快看。另外還有一本同名案例集，有興趣可以買。

另外麥肯錫相關的書籍還有《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，用生動但啰嗦的語言講解案例。厚厚的一本書翻起來很快。本書涉及的基礎概念比較廣，包含一點統計學知識，學下來對數據分析思維會有一個大概了解。

《精益數據分析》

國外的精益系列一直以互聯網創業作內容導向，本書也屬於此類。如果是互聯網行業相關，可以看看。它介紹了不同領域的指標，以及產品不同時期的側重點。案例都是歐美，這部分做參考用。

接下來的幾本，是興趣向讀物。《黑天鵝》能拓展思維，講敘了不確定性。《思考的技術》，大前研一的著作梁敗，也是咨詢類經典。如果對咨詢向的分析感興趣，還可以看BCG系列，或者刷CaseBook。《批判性思維》，則是教你如何形成理性思維。

數據分析師的必讀書單：SQL

資料庫有很多種，常見有Oracle，MySQL，SQL Server等。我推薦學習MySQL，這是互聯網公司的主流資料庫。以後學習Hadoop生態時，MySQL也是最接近Hive語法的語言。

MySQL不需要專門看書學習，因為數據分析師以查詢為主，不需要考慮數據性能、數據安全和架構的問題。使用搜索引擎能解決90%的問題，我就是w3cschool學的。

《MySQL必知必會》

如果真想買書看，可以看這本，適合新手向的學習，看基礎概念和查詢相關的'章節即可。網路上大部分MySQL都是偏DBA的。

如果想深入，可以看《高性能MySQL》，對分析師沒啥用。至於另外一個方向NoSQL，對入門者還是小眾了些。

如果有餘力，就學習正則表達式吧，清洗數據的工作就靠它了。

數據分析師的必讀書單：統計學

統計學是比較大的范圍，分析師往後還需要學線性代數和矩陣、關系代數等。初學者不需要掌握所有公式定理的數學推導，懂得如何應用就行用。

《深入淺出統計學》

大概是最啰嗦的深入淺出系列，從賣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。書本注重應用和趣味性，數學推理一般。

《商務與經濟統計》

國外的經典教材，已經出到第十二版了。國外教材都有豐富有趣的案例，所以讀起來會比國內的輕松不少。如果你還在讀書，不妨買這本看一看。

名字既然有商務與經濟，所以書中輔以了大量的相關案例。書內容很多，看起來不會快，適合細讀。

《The Elements of Statistical Learning》

稍微有一些難度的英文書籍，屬於進階版統計學，國外很推崇。如果要往機器學習發展，這本書可以打下很好的基礎。

以上書籍的難度是逐步遞增的。統計學是機器學習的基礎，是概率、矩陣等實際應用。現在已經有很多統計工具，Excel的分析工具庫、傳統行業的SPSS、SAS以及R、Python等，使用過程都不用計算推導，大學考試才會考，現在都是計算機解決，輕松不少。

數據分析師的必讀書單：業務知識

不同領域的業務知識都不一樣，這里以互聯網舉例。

《增長黑客》

增長黑客的概念就是隨著這本書的暢銷傳播開來。增長黑客在國內即是數據分析+運營/產品的復合型人才。這本書好的地方在於拓展思路，告訴我們數據能夠做什麼，尤其是連AB測試都不清楚的新人。

實際涉及的業務知識不多，我推薦，是希望新人能夠了解數據驅動的概念，這本算是我走上數據化運營的啟蒙讀物了。

《從零開始做運營》

知乎亮哥的書籍，互聯網所有的數據都是和運營相關的，如果是新手，就以此學習業務知識。如果已經工作很多，就略過吧。

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⑨ 從入門到精通：互聯網數據分析的書籍清單

如果不喜歡看視頻學習，看書籍也是一個很好的選擇。畢竟紙質感的書籍允許我們在上面寫寫畫畫，做讀書筆記和歸納總結。

但是做讀書筆記的巧畝時候要注意，不要在第一遍的時候歸納知識點，因為第一遍的時候什麼都不會就很容易變成抄書了。

回歸正題，推薦幾本經典的數據分析書籍，這幾本書都不會很深奧，但對學習數據分析一定有幫助。

1.《深入淺出數據分析》

這本書非常淺顯易懂，以類似「章回小說」的活潑形式向讀者展現優秀的數據分析人員應知應會的技術：數據分析基本步驟、實驗方法、最優化方法、假設檢驗方法、貝葉斯統計方法、主觀概率法、啟發法、直方圖法、回歸法、誤差處理、相關資料庫、數據整理技巧；

其中旅寬升統計知識如果不會可以跳過，這個需要有部分統計學基礎，建議從頭開始系統性的學習。

2.《利用Python進行數據分析》

大家都知道Python的應用領域非常廣泛，不僅可以爬蟲，在數據可視化、以及數據分析還有人工智慧庫領域應用也比較多。像我就是用Python做的數據分析，這本書裡面有大量具體的實踐建議，以及大量綜合應用方法，可以說是Python領域中技拆老術計算的權威指南。

看這本書籍需要掌握Python的基礎知識，建議還要學習一些Python爬蟲。

3.《精益數據分析》

這本書更側重於商業的數據分析和數據模型，他展示了如何用數據分析驗證自己的設想、找到真正的客戶、打造能賺錢的產品，以及提升企業知名度。裡面有30多個案例分析，說白了就是如何實現用數據驅動增長。

這本書學習的不是知識和技術，我們需要從中學習的是他們數據分析的思維模式以及其中的商業模型。更簡易偏向金融類數據分析領域的數據分析人員學習。

⑩ 學數據分析看什麼書

學數據分析可以看《Excel數據分析》《深入淺出數據分析》《誰說菜鳥不會數據分析》。數據分析是指用適當的統計分析方法對鋒盯收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據銀模和的作用。數據碼配分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。