数据分析书籍哪里好

① 网站运营类的数据分析需要看哪些书比较好

1、《深入浅出数据分析》

《深入浅出数据分析》以类似“章回小说”的活泼形式，生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的技术汪孙：数据分析基本步骤、实验方法、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧；正文以后，意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要务、R工具及ToolPak工具，在充分展现目标知识以外，为读者搭建了走向深入研究的桥梁。

2、《啤酒和尿布》

《啤酒和尿布》的故事是营销届的神话，“啤酒”和“尿布”两个看上去没有关系的商品摆放在一起进行销售、并获得了很好的销售收益，这种现象就是卖场中商品之间的关联性，研究“啤酒与尿布”关联的方法就是购物篮分析，购物篮分析是沃尔玛秘而不宣的独门武器，购物篮分析可以帮助我们在门店的销售过程中找到具有关联关系的商品，并以此获得销售收益的增明颂长！

3、《数据之美》

“数据被证实好比下一代计算机应用的‘因特尔内核’。在本书中，各业界领袖描述了他们的项目如何通过新的方式来驾驭数据的力量。对于任何对未来关于数据和问题解决感兴趣的读者来说，本书是必读的佳作。”

——TimO’Reilly,O’ReillyMedia公司创始人兼CEO

探索数据的范围可以多么广泛，其工作可以多么美丽！通过这部个人故事集合，在这个领域的39个最佳数据实践者阐释了他们如何为各种项目开发简单优雅的解决方案，包括从火星着陆探测器到Radiohead视频的制作在本书中，你将：

探索海量在线数据集时面临的内在机遇和挑战

学习如何使用地图和数据“混搭”方式对都市犯罪趋势进行可视化

发现“众包”和透明如何改进药物研究现状

理解当新的数据和之前存在的数据交叠时如何向用户发送警告

学习处理DNA数据的大规模基础设施

4、《网络营销实战密码》和《SEO实战密码》

这两个书是出自同一个作者——昝辉Zac。

作为一个想做网络营销的新人，这两本书是很值得一看的。虽然和其他同类书籍一样，书中大部分都是偏基础性的东西，都是还是写的比较系统，比较真实，也比较实用。至少不像是教材那样的概念性的空谈。

关于SEO的书已经很多，但大都大同小异，其中最详细最实用的就是昝辉的这本《SEO实战密码》，还有一本国外的《SEO艺术》，这两本书也80%的内容是重合的，所以两者阅其一就足够了。

5、《网站分析实战》

如果不懂网站激陵郑数据分析，那么做网站运营、营销工作都会很盲目，你也许浪费了太多的精力在没有价值的事情上。所以学习一下网站数据分析，学会从数据、从客观的角度思考问题，也是非常重要的。

关于网站分析，这本书讲得还是非常全面，内容丰富，如果能有耐心完整的阅读一篇，一定会有很大收获的。

② 有哪些关于python数据分析方面比较好的书

基于我丰厚的收藏，我来回答这个问题再合适不过了。

我们把歼睁Python数据分析拆解为两点：

第一，我们要学会Python的基本使用；第二，我们要学会Python的数据分敏码析库（假设你已经有了数据分析的基本理解，只是不清楚如何用Python完成数据分析工作）。

因此，我们针对两个目的，分别列出一些书目。

Python的使用

《Python编程：从入门到实践》：抛弃那些大部头吧，我们不是Python后端工程师，不是Python前段工程师，也不是Python全栈开发者，我们暂时不需要掌握那么多乱七八糟的功能。对于新手来说，二八法则永远适用，我们只需要掌握百分之二十的功能，就足以应对绝大多数的工作了。《Python编程快速上手-让繁琐工作自动化》：同上，两部都是比较好的入门书，可以帮助我们简单、快速地上手。《Python3Cookbook》：这本书可以帮助你更加深入地探索Python3，里边有各种各样翔实的案例，假如你的目的只是学会使用Python做数据分析，这本书完全可以保证你在Python3的使用上没有短板。

关于数据分析

《利用Python进行数据分析》第二版：这本书是Python数据分析领域圣经一般的书籍，作者是强大的数据分析库Pandas的作者，他在书中讲解了numpy、pandas、matplotlib等库，作为入门书再好不过了。更重要的是，这本书由浅入深，可以开启我们使用Python进行数据分析的大门。《Python数据分析》第二版：异步社区有中文第二版，里边更加深入地探讨了如何使用Python进行数据分析工作，包括了对统计学、线性代数、可视化、时间序列、数据库、自然语言处理、机器学习等方面的内容，这本书可以帮助我们更进一步

关于数据挖掘

《数据科学入门》：从零开始踏入数据科学的大门，搭建属于自己的数据分析、数据挖掘工具。它能帮助我们更加深入地理解数据分析和数据挖掘的过程。《Python数据科学手册》：强烈推荐，这部分由浅入深，详细讲氏拿岁解了数据分析、数据挖掘、机器学习的流程。《机器学习实战》：经典书，但是使用的是Python2，年头也比较久了，也是从零搭建机器学习的模型，对于我们深入理解机器学习的过程有很好的帮助。

关于数据可视化

《Python数据可视化编程实战》第二版：很详细的书。《Python数据可视化之matplotlib实践》：极好的matplotlib入门书，非常适合新手学习。

由于Python如日中天，因此Python数据分析相关的书籍非常多，我们能认真读完几本，基本上都可以掌握大多数的数据科学流程。下边是我收藏的一些书，感兴趣的可以自己搜索一下，网上有正版出售，比如图灵社区、异步社区、华章数媒、博文视点等均有优质IT书籍出售，包括纸质版和电子版。

③ 数据分析入门经典书籍推荐

【导读】随着互联网的发展，数据分析已经成了非常热门的职业，大数据分析师也成了社会打工人趋之若鹜的职业，不仅高薪还没有很多职场微世界的繁琐事情，不过要想做好数据分析工作也并不简单，参看一些好书，对行进数据分析会更有帮助!今天小编就给大家带来了数据分析入门经典书籍推荐，希望对各位小伙伴有所帮助。

数据分析入门

1.《谁说菜鸟不会数据分析》

不只阐明晰一些常见的剖析技巧，并趁便 Excel 的一些常识以及数据分析在公司中所在的方位，轻松把握数据分析的技术，也对职场了解有必定的帮助。

2.《浅显易懂数据分析》

数据分析入门首先本。类似于小说的生动办法，浅显易懂形象生动地诠释了数据分析的根柢进程，试验办法，最优化办法/假定查验法/贝叶斯核算法/等等办法论，让读者可以对剖析概念有个全面的认知。

Excel根底

1.《Excel图表之道》

奉告读者怎样规划和制作抵达杂志级质量的、专业有用的商务图表，作者比照方《商业周刊》、《经济学人》等全球顶尖商业杂志上的精彩图表事例进行剖析，给出其依据Excel的完毕办法，包括数据地图、动态图表、仪表板等许多高档图表技巧。

2.《Excel这么用就对了》

所触及的具体内容包括排序、挑选、函数公式、数据透视表、图表、宏与VBA
等功用运用，并结合许多的企业运用实例，以图文并茂的办法将处理思路和操作进程逐一呈现。

作为数据分析师，如果仅仅安于现状，不注重自我行进，那么，不久的将来，你很或许成为公司的“人肉”取数机，影响往后的工作生计。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“数据分析入门经典书籍推荐”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，一直学习，这样更有核心竞争力与竞争资本。

④ 提高数据分析能力必读书籍推荐

【导读】随着互联网的发展，数据分析已经成了非常热门的职业，大数据分析师也成了社会打工人趋之若鹜的职业，不仅高薪还没有很多职场微世界的繁琐事情，不过要想做好数据分析工作也并不简单，参看一些好书，对行进数据分析会更有帮助!今天小编就给大家带来了提高数据分析能力必读书籍推荐，希望对各位小伙伴有所帮助。

数据分析进阶

1.《精益数据分析》

本书展示了怎样验证自己的设想、找到实在的客户、打造能挣钱的产品，以及行进企业知名度。并经过30多个事例剖析，深化展示了怎样将六个典型的商业办法运用到各种规划的精益创业、数据分析根底，和数据驱动的思维办法中，找到企业添加的首先要害方针。

2.《数学之美》

本书把深邃的数学原理讲得愈加通俗易懂，让非专业读者也能领会数学的魅力。读者经过具体的比方学到的是考虑问题的办法 ——
怎样化繁为简，怎样用数学去向理工程问题，怎样跳出固有思维不断去考虑立异。

数据挖掘

1.《数据挖掘导论(无缺版)》

本书全面介绍了数据挖掘，包括了五个主题：数据、分类、相关剖析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章。前一章包括根柢概念、代表性算法和点评技术，然后一章谈论高档概念和算法。这样读者在透彻地了解数据挖掘的根底的一同，还可以了解更多重要的高档主题。

2.《数据挖掘概念与技术》

本书无缺全面地叙说数据挖掘的概念、办法、技术和最新研讨翻开。本书对前两版做了全面修订，加强和从头组织了全书的技术内容，要害论说了数据预处理、再三办法挖掘、分类和聚类等的内容，还全面叙说了OLAP和离群点检测，并研讨了挖掘网络、凌乱数据类型以及重要运用范畴。

3.《数据挖掘与数据化运营实战：思维、办法、技巧与运用》

现在有关数据挖掘在数据化运营实践范畴比较全面和系统的作品，也是诸大都据挖掘书本中为数不多的交叉许多实在的实践运用事例和场景的作品，更是发明性地针对数据化运营中不同剖析挖掘课题类型，推出逐一对应的剖析思路集锦和相应的剖析技巧集成，为读者供给“菜单化”实战锦囊的作品

作为数据分析师，如果仅仅安于现状，不注重自我行进，那么，不久的将来，你很或许成为公司的“人肉”取数机，影响往后的工作生计。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“提高数据分析能力必读书籍推荐”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，一直学习，这样更有核心竞争力与竞争资本。

⑤ 数据分析有哪些好书值得推荐

入门数据分析类
师父领进门，修行在个人。下面这两本书是入门数据分析必看的书籍，也是检验自己是否真的喜欢数据分析。
从0到1:《深入浅出数据分析》
为什么是它？借用一位读者的评价“我家的猫都喜欢这本书！”

01 内容简介
以类似“章回小说”的活泼形式，生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的技术；正文以后，意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要务、R工具及ToolPak工具，在充分展现目标知识以外，为读者搭建了走向深入研究的桥梁。
02 推荐理由
书名已经很好地表现出了这本书的优点——“深入浅出”。忘记烦恼，这本书与现实世界紧密互动，让你不再只有枯燥的理论，并且将知识图形化，复杂的概念简单化。
经典小黄书：《谁说菜鸟不会数据分析》
是本很好的书，但看过之后，这本书就真一文不值了。

01 内容简介
很多人看到数据分析就望而却步，担心门槛高，无法迈入数据分析的门槛。《谁说菜鸟不会数据分析》努力将数据分析写成像小说一样通俗易懂，使读者可以在无形之中学会数据分析,按照数据分析工作的完整流程来讲解。
02 推荐理由
数据分析的入门极品，但真的很入门,优缺兼有。对于入门理解来说是绝佳选择,对之后的修炼还是不够的。建议之前全都是自己瞎摸瞎撞搞数据分析的同学进行阅读，颇有醍醐灌顶之感。
分析工具类

与数据分析相关的工具非常之多，我们常用的有Excel、PPT、SQL等。如果您想精通他们，直接在哔哩哔哩搜索聚数云海，即可找到相关优质课程。
1.Excel
大家常说的Excel，但是不要以为你很会Excel！Excel是所有职场人必备的办公软件。Excel功能非常强大，在数据量不是很大的情况下，基本上都能用Excel实现数据分析。推荐如下书籍：
《Excel高效办公数据处理与分析》

01 内容简介
根据现代企业决策和管理工作的主要特点，从实际应用出发，介绍了Excel强大的数据处理与分析功能在企业决策和管理工作中的具体应用。
02 推荐理由
本书同时提供了大量需要你做的实例，学而不练是不存在的！
《别怕，Excel函数其实很简单》

01 内容简介
《别怕，Excel 函数其实很简单》用浅显易懂的图文、生动形象的比喻以及大量实际工作中的经典案例，介绍了Excel最常用的一部分函数的计算原理和应用技巧,还介绍了数据的科学管理方法，以避免从数据源头就产生问题。
02 推荐理由
适合希望提高办公效率的职场人士，特别是经常需要处理分析大量数据并制作统计报表的相关人员，以及相关专业的高校师生阅读,小白需谨慎！
2. SQL
SQL是数据分析的基础，是想要学会数据分析能力的必备技能。那这里我只给大家介绍三本书，第一本书零基础入门，第二是进阶，第三本是SQL中的字典，话不多说，我们直接上架。
《SQL基础教程》

01 推荐理由
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。书中通过丰富的图示、大量示例程序和详实的操作步骤说明，让读者循序渐进地掌握SQL的基础知识和使用技巧，切实提高编程能力。每章结尾设置有练习题，帮助读者检验对各章内容的理解程度。另外，本书还将重要知识点总结为“法则”，方便读者随时查阅。
本书107张图表+209段代码+88个法则，是零基础进阶人士必备！
SQL进阶：《SQL进阶教程》

01 推荐理由
本书是为志在向中级进阶的数据库工程师编写的一本SQL技能提升指南。全书可分为两部分，第一部分介绍了SQL语言不同寻常的使用技巧，带领读者从SQL常见技术，去探索新发现。旨在帮助读者提升编程水平；第二部分着重介绍关系数据库的发展史，把实践与理论结合起来，旨在帮助读者加深对关系数据库和SQL语言的理解。
本书不适合小白！适合具有半年以上SQL使用经验、已掌握SQL基础知识和技能、希望提升自己编程水平的读者阅读。
SQL辅导书籍

01 推荐理由
本书是麻省理工学院、伊利诺伊大学等众多大学的参考教材，由浅入深地讲解了SQL的内容，实例丰富，便于查阅。本书没有过多阐述数据库基础理论，而是专门针对一线软件开发人员，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。
有一定SQL基础的人士可以将它当做一本字典使用，遇到问题可以查找相应内用。
3.Python
“人生苦短，我用Python”。Python编程语言是最容易学习,并且功能强大的语言。但是很多人声称自己精通Python,自己却写不出Pythonic的代码，对很多常用的包不是很了解。万丈高楼平地起，咱们先从Python中最最基础的开始。
《Python编程，从入门到实践》

01 推荐理由
本书最大的特点就是零基础完全不懂编程的小白也能够学习，新手想学习选它绝对错不了。知识点由浅入深循循渐进，并配有视频教程手把手教学,同时所需的软件也是免费的。本书也配有相关辅导书籍，有兴趣的话可以去看看，但是请记住，这本书是最核心的。
《利用Python进行数据分析》

01 推荐理由
不像别的编程书一样，从盘古开天辟地开始讲起。这本书是直接应用到数据分析的，所以很多在数据分析上应用不那么频繁的模块也就没有讲。
本书第二版针对Python 3.6进行了更新，并增加实际案例向你展示如何高效地解决一系列数据分析问题。你将在阅读过程中学习到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。
4.R语言
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。但是R是有一定难度的，没有基础的话请谨慎尝试！推荐书籍：
《R语言入门与实践》

01 推荐理由
本书通过三个精心挑选的例子，深入浅出地讲解如何使用R语言玩转数据。将数据科学家必需的专业技能融合其中，教会读者如何将数据存储到计算机内存中，如何在必要的时候转换内存中的数据值，如何用R编写自己的程序并将其用于数据分析和模拟运行。
案例提升类

《活用数据：驱动业务的数据分析实战》

01 推荐理由
是一本用数据来帮助企业破解业务难题的实操书，有理论、有方法、有实战案例。具有业务驱动、案例闭环、思维先导、实战还原4大特色，同时在思路上清晰连贯，在表达上深入浅出，既能帮助数据分析从业者入门和提升，也能辅助企业各业务部门和各级管理人员做量化决策。
《精益数据分析》
01 推荐理由
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。30多个案例分析，全球100多位知名企业家的真知灼见，为你呈现来之不易、经过实践检验的创业心得和宝贵经验，值得每位创业家和企业家一读。

⑥ 利用python进行数据分析哪本书好点

如下：

（一）《深入浅出数据分析》

《深入浅出数据分析》采用活泼直观的语言向小白们拉开了数据分析的大门。产品经理可以通过这本书轻松搭建起数据分析的理论基础，简单地应用在日常工作中。

⑦ 做数据分析运用场景不得不看的好书

1.《数据化处理：查询零售及电子商务运营》

作者具有15年的出售及数据分析履历，历经美国强生公司、妮维雅公司、雅芳公司和鼎盛时期的诺基亚公司，现在是数据化处理的咨询参谋和操练师。本书经过许多事例浅显易懂地阐明晰数据知道和零售思维。

2.《网站剖析实战》

越来越多的网站开始注重数兄滚据，并期望从中发现新的时机，不论你是做网络营销、互联网产品规划、电子商务运营、个人站点运营保护，咱们都期望从数据中寻觅有价值的定论，并且教训公司处理层的挑选方案，究竟发明更大的网站价值。本书以通俗易懂的办法来阐明网站剖析所需把握的常识，剖析日常工作中遇到的问题，并且协作许多的实战事例的阐明。

3.《游戏数据分析实战》

要针对游戏策划、游戏运营、游戏蚂模数据分析、产品数据分析挖掘、数据途径开发保护人员及对数据分析感喜爱的读者，介绍怎样运用数据分析游戏生命周期中各阶段遇到的问题。以具体事例为主，经过SPSS、Excel

等东西逐渐展示施行进程，用手把手的办法让读者快速把握游戏数据分析方法。

4.《游戏数据分析的艺术》

是我国游戏界首先本系统阐明晰怎样对游戏工作的数据进行剖析的书本。从不同的事务角度对游戏数据进行了具体剖析，包括：游戏数据分析相关的方针、办法论、内容挖掘、数据挖掘、软件运用、游戏规划、运营策划、途径推行、收入解读、用户剖析和留存剖析等。

5.《淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战》

首要针对电商从业者(运营和店长)和数据分析入门者，以电商事务实战为主线，介绍数据分析相关的常识。上半部分首要介绍淘宝的操作办法，以及评论未来的电商布局之路;下半部分以实战为主，首要介绍淘宝卖家怎样运用

Excel和数据来做挑选方案。

在学习数据分析的进程中，有这些书的帮助必定会事半功倍。

作闷尘缓为数据分析师，如果仅仅安于现状，不注重自我行进，那么，不久的将来，你很或许成为公司的“人肉”取数机，影响往后的工作生计。

⑧ 数据分析师必读书籍

数据分析师必读书籍

有不少人留言希望我推荐数据分析的书单，无论是假日学习还是平时，都值得充电。下文是励志网整理收集的数据分析师必读书籍，供大家参考。

数据分析师的必读书单：Excel

《谁说菜鸟不会数据分析》

知名度比较高的一套书，适合新手，优点是它和数据分析结合，而不是单纯地学习函数。学会函数适用的场景和过程比它本身更重要。

是否需要学习VBA是仁者见仁的答案。我个人不建议。Excel VBA的最大优势是适用性广，哪怕去其他行业其他职位，都离不开Excel，这时候它就是一个工作加分的亮点。但是在互联网行业，对数据分析师，VBA的性价比就不高了。

这里只推荐一本，因为我就翻过上面这本，还没全看…

数据分析师的必读书单：数据可视化

数据可视化的书不多。市面橡庆颤上多以编程为主，面向新手和设计的教程寥寥无几。差桐 如果只是了解图表，看Excel的书籍也管用。

内容很丰富，涉及可视化的方方面面，也囊括更类编程语言和设计软件：Python+JS+R+Excel。作者还有另外一本书《数据之美》。

可视化是一门侧重灵感的学科，有一种入门技巧是从他人设计中学习，从模仿开始，了解他人是如何设计的，这个网络上有大量的信息图可以参考。当然数据分析师更需要的是如何发现，别只学习展示。

英文足够好，可以看Edward Tufte的着作：《The Visual Display of Quantitative Information》、《Envisioning Information》、《Beautiful Evidence》。他是数据可视化的领军人物，他的理念是反对为艺术效果而混淆或者简化数据。暂时没有中文版。

数据分析师的必读书单：分析思维

《金字塔原理》

分析思维首推《金字塔原理》，金字塔原理有些人说它晦涩难懂，我认为是芭芭拉这个老太有骗稿费之嫌，本书包含了报告、写文、演讲等诸多内容。可以细看可以快看。另外还有一本同名案例集，有兴趣可以买。

另外麦肯锡相关的书籍还有《麦肯锡意识》《麦肯锡工具》《麦肯锡方法》等。

《深入浅出数据分析》

深入浅出系列是对新手非常友好的丛书，用生动但啰嗦的语言讲解案例。厚厚的一本书翻起来很快。本书涉及的基础概念比较广，包含一点统计学知识，学下来对数据分析思维会有一个大概了解。

《精益数据分析》

国外的精益系列一直以互联网创业作内容导向，本书也属于此类。如果是互联网行业相关，可以看看。它介绍了不同领域的指标，以及产品不同时期的侧重点。案例都是欧美，这部分做参考用。

接下来的几本，是兴趣向读物。《黑天鹅》能拓展思维，讲叙了不确定性。《思考的技术》，大前研一的着作梁败，也是咨询类经典。如果对咨询向的分析感兴趣，还可以看BCG系列，或者刷CaseBook。《批判性思维》，则是教你如何形成理性思维。

数据分析师的必读书单：SQL

数据库有很多种，常见有Oracle，MySQL，SQL Server等。我推荐学习MySQL，这是互联网公司的主流数据库。以后学习Hadoop生态时，MySQL也是最接近Hive语法的语言。

MySQL不需要专门看书学习，因为数据分析师以查询为主，不需要考虑数据性能、数据安全和架构的问题。使用搜索引擎能解决90%的问题，我就是w3cschool学的。

《MySQL必知必会》

如果真想买书看，可以看这本，适合新手向的学习，看基础概念和查询相关的'章节即可。网络上大部分MySQL都是偏DBA的。

如果想深入，可以看《高性能MySQL》，对分析师没啥用。至于另外一个方向NoSQL，对入门者还是小众了些。

如果有余力，就学习正则表达式吧，清洗数据的工作就靠它了。

数据分析师的必读书单：统计学

统计学是比较大的范围，分析师往后还需要学线性代数和矩阵、关系代数等。初学者不需要掌握所有公式定理的数学推导，懂得如何应用就行用。

《深入浅出统计学》

大概是最啰嗦的深入浅出系列，从卖橡皮鸭到赌博机的案例，囊括了常用的统计分析如假设检验、概率分布、描述统计、贝叶斯等。书本注重应用和趣味性，数学推理一般。

《商务与经济统计》

国外的经典教材，已经出到第十二版了。国外教材都有丰富有趣的案例，所以读起来会比国内的轻松不少。如果你还在读书，不妨买这本看一看。

名字既然有商务与经济，所以书中辅以了大量的相关案例。书内容很多，看起来不会快，适合细读。

《The Elements of Statistical Learning》

稍微有一些难度的英文书籍，属于进阶版统计学，国外很推崇。如果要往机器学习发展，这本书可以打下很好的基础。

以上书籍的难度是逐步递增的。统计学是机器学习的基础，是概率、矩阵等实际应用。现在已经有很多统计工具，Excel的分析工具库、传统行业的SPSS、SAS以及R、Python等，使用过程都不用计算推导，大学考试才会考，现在都是计算机解决，轻松不少。

数据分析师的必读书单：业务知识

不同领域的业务知识都不一样，这里以互联网举例。

《增长黑客》

增长黑客的概念就是随着这本书的畅销传播开来。增长黑客在国内即是数据分析+运营/产品的复合型人才。这本书好的地方在于拓展思路，告诉我们数据能够做什么，尤其是连AB测试都不清楚的新人。

实际涉及的业务知识不多，我推荐，是希望新人能够了解数据驱动的概念，这本算是我走上数据化运营的启蒙读物了。

《从零开始做运营》

知乎亮哥的书籍，互联网所有的数据都是和运营相关的，如果是新手，就以此学习业务知识。如果已经工作很多，就略过吧。

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⑨ 从入门到精通：互联网数据分析的书籍清单

如果不喜欢看视频学习，看书籍也是一个很好的选择。毕竟纸质感的书籍允许我们在上面写写画画，做读书笔记和归纳总结。

但是做读书笔记的巧亩时候要注意，不要在第一遍的时候归纳知识点，因为第一遍的时候什么都不会就很容易变成抄书了。

回归正题，推荐几本经典的数据分析书籍，这几本书都不会很深奥，但对学习数据分析一定有帮助。

1.《深入浅出数据分析》

这本书非常浅显易懂，以类似“章回小说”的活泼形式向读者展现优秀的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、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧；

其中旅宽升统计知识如果不会可以跳过，这个需要有部分统计学基础，建议从头开始系统性的学习。

2.《利用Python进行数据分析》

大家都知道Python的应用领域非常广泛，不仅可以爬虫，在数据可视化、以及数据分析还有人工智能库领域应用也比较多。像我就是用Python做的数据分析，这本书里面有大量具体的实践建议，以及大量综合应用方法，可以说是Python领域中技拆老术计算的权威指南。

看这本书籍需要掌握Python的基础知识，建议还要学习一些Python爬虫。

3.《精益数据分析》

这本书更侧重于商业的数据分析和数据模型，他展示了如何用数据分析验证自己的设想、找到真正的客户、打造能赚钱的产品，以及提升企业知名度。里面有30多个案例分析，说白了就是如何实现用数据驱动增长。

这本书学习的不是知识和技术，我们需要从中学习的是他们数据分析的思维模式以及其中的商业模型。更简易偏向金融类数据分析领域的数据分析人员学习。

⑩ 学数据分析看什么书

学数据分析可以看《Excel数据分析》《深入浅出数据分析》《谁说菜鸟不会数据分析》。数据分析是指用适当的统计分析方法对锋盯收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据银模和的作用。数据码配分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。