数据分析书籍哪个好

‘壹’ 想学数据分析，请问有什么较好的书籍么

excel的，spss的

‘贰’ 自学数据分析需要看哪些书的

第1本《谁说菜鸟不会数据分析入门篇》
很有趣的数据分析书！基本看过就能明白，以小说的形式讲解，很有代入感。包含了数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术，很能帮我们提升职场竞争能力。找不到工作的，学好了它，自然没问题。
第2本《拯救你的Excel数据的分析、处理、展示（动画版）》
一本用手机看的Excel操作书，大部分例子都配置了二维码，手机扫扫就能看，基本上可以躺着把书学了。所有数据的分析、处理也都带了职场范例（有会计、HR、销售场景），很贴合实际。拯救我们小白的Excel，职场加薪不是梦想！
第3本《Excel图表之道：如何制作专业有效的商务图表》
职场大牛的书，教我们做图表的，好看到不能再好看。可以设计和制作达到杂志级质量的、专业有效的商务图表。相信平时我们很难做到吧，看了你就知道，也许一切没那么难。
第4本《绝了！Excel可以这样用：数据分析经典案例实战图表书》
挺好的一个系列，都是Excle常用的技巧，适合销售和HR。也是职场故事，很接地气，带视频的，全都是Excel数据分析的常用理念和方法。
第5本《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。
第6本《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。
第7本《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。
第8本《网站分析实战》
互联网不再是网站的天下，但是移动端依旧有Web，我们在朋友圈看到的所有H5活动、第三方内容等，都是依托网页实现。网站的数据分析依旧有存在空间，网站的数据指标还是能够指导我们运营！
第9本《深入浅出Python》
还是深入浅出系列，完全适合零基础的新人。需要注意的是，编程学习不同于其他知识，如果计算机基础不稳固，在使用中会遇到各类问题。知其然不知其所以然！
第10本《Python学习手册》
对于拥有编程基础的人，这本书系无巨细的有些啰嗦，不过对新人，可以避免不必要的坑。把它当作一本工具文档吧，当遇到不理解的内容随时翻阅。
第11本《利用Python进行数据分析》
这本书是你学习python不二之选，对着书，着重学习numpy，pandas两个包！每段代码都敲打一遍，千万行的数据清洗基本不会有大问题了。
第12本《R语言实战》
R语言的入门书籍，从数据读取到各类统计函数的使用。虽然没有涉及机器学习，依靠这本书入门R是绰绰有余了。
第13本《统计学：从数据到结论》
这本书是将R语言和统计学结合的教材，可以利用这本书再复习一遍统计知识。
第14本《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。到读完《深入浅出SQL》之时，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。
第15本《数据挖掘导论》
这本书绝对是一本良心教材，拿到手从第一章开始阅读，能看多少就看多少。但是要尽量多看点，因为此书你可能要看一辈子的～～
第16本《算法导论中文版》
本书将严谨性和全面性融为一体，深入讨论各类算法，并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。算法以英语和伪代码的形式描述，具备初步程序设计经验的人就能看懂；说明和解释力求浅显易懂，不失深度和数学严谨性。
上面的书籍都是PDF版
视频教材的有：
Python入门教程完整版（懂中文就能学会）资料
Python入门教程完整版（懂中文就能学会）视频
Mysql从入门到精通全套视频教程
8天深入理解python教程
大数据Hadoop视频教程，从入门到精通
Python就业班
Python标准库（中文版）
数学建模0基础从入门到精通，全套资源
0基础Python实战-四周实现爬虫系统
麦子学院招牌课程[明星python编程视频VIP教程][200G](价值9000元)
从零基础到数据分析师，帮你拿到年薪50万！
玮心:xccx158

‘叁’ 有什么比较好的大数据入门的书推荐

1. 《大数据分析：点“数”成金》
你现在正坐在一座金矿上，这些金子或被埋于备份，或正藏在你眼前的数据集里，他们是提升公司效益、拓展新的商业关系、制定更直观决策的秘诀所在，足以使你的企业更上一层楼。你将明白如何利用、分析和驾驭数据来获得丰厚回报。作者Frank Ohlhorst厚积数十年的技术经验写了此书。该书介绍了如何将大数据应用于各行各业，你将了解到如何对数据进行挖掘，怎样从数据中揭示趋势并转化为竞争策略及提取价值的方法。这些更有意思也是更有效的方法能够提升企业的智能化水平，将有助于企业解决实际问题，提升利润空间，提高生产率并发现更多的商业机会。
2.《大数据时代》
《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作，本书作者维克托被誉为”大数据商业应用第一人”，拥有再哈佛大学、牛津大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教经历，早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。该书主要讲了大数据时代的变革、商业变革和管理变革。《大数据时代》认为大数据的核心就是预测。大数据为人类的生活创造了前所未有的可量化的维度。大数据已经成为了新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。
3.《云端时代杀手级应用：大数据分析》
《云端时代杀手级应用：大数据分析》分析了什么是大数据、大数据大商机、技术与前瞻三个部分。第一个部分介绍大数据分析的概念，以及企业、政府部门可应用的范畴。什么是大数据分析？与个人与企业有什么关系？将对全球产业造成什么样的冲击？第二部分完整介绍了大数据在各产业的应用实况，为企业及政府部门提供应用的方向。提供了全球各地的实际应用案例，涵盖了零售、金融、政府部门、能源、制造、娱乐等各个行业，充分展示了大数据分析产生的效益。第三部分则简单介绍了大数据分析所需要的技术及未来的发展趋势，为读者提供了应用与研究的方向。
4.《大数据》
本书通过讲述美国半个多世纪信息开放、技术创新的历史，以别开生面的经典案例奥巴马建设”前所未有的开放政府“的雄心、公开财务透明的曲折。《数据质量法》背后隐情，全国医改法案的波澜、统一身份证的百年纠结以及云计算、Facebook和推特等社交媒体等等，为您一一讲解数据创新给社会带来的种种变革和挑战。
5.《大数据互联网大规模数据挖掘与分布式处理》。
该书主要讲的是海量数集数据挖掘常用的算法。书中分析了海量数据集数据挖掘常用的算法，介绍了目前WEB端应用的许多重要话题等。

‘肆’ 数据分析挖掘类的书籍推荐一本

如果你基础相对差一些，那么我推荐你一本书
比较容易让你入门、上手，《谁说菜鸟不会数据分析》
这本书从浅入深，像讲故事一样，让你很容易理解！

‘伍’ 在数据分析，挖掘方面，有哪些好书值得推荐

入门读物：
深入浅出数据分析 这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了 R 是大加分。难易程度：非常易。

啤酒与尿布 通过案例来说事情，而且是最经典的例子。难易程度：非常易。

数据之美 一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度：易。

数学之美 这本书非常棒啦，入门读起来很不错！
数据分析：
SciPy and NumPy 这本书可以归类为数据分析书吧，因为 numpy 和 scipy 真的是非常强大啊。

Python for Data Analysis 作者是 Pandas 这个包的作者，看过他在 Scipy 会议上的演讲，实例非常强！

Bad Data Handbook 很好玩的书，作者的角度很不同。
适合入门的教程：
集体智慧编程 学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法，浅显易懂，还有可执行的 Python 代码。难易程度：中。

Machine Learning in Action 用人话把复杂难懂的机器学习算法解释清楚了，其中有零星的数学公式，但是是以解释清楚为目的的。而且有 Python 代码，大赞！目前中科院的王斌老师（微博： 王斌_ICTIR）已经翻译这本书了 机器学习实战 。这本书本身质量就很高，王老师的翻译质量也很高。难易程度：中。我带的研究生入门必看数目之一！

Building Machine Learning Systems with Python 虽然是英文的，但是由于写得很简单，比较理解，又有 Python 代码跟着，辅助理解。

数据挖掘导论 最近几年数据挖掘教材中比较好的一本书，被美国诸多大学的数据挖掘课作为教材，没有推荐 Jiawei Han 老师的那本书，因为个人觉得那本书对于初学者来说不太容易读懂。难易程度：中上。

Machine Learning for Hackers 也是通过实例讲解机器学习算法，用 R 实现的，可以一边学习机器学习一边学习 R。
稍微专业些的：
Introction to Semi-Supervised Learning 半监督学习必读必看的书。

Learning to Rank for Information Retrieval 微软亚院刘铁岩老师关于 LTR 的着作，啥都不说了，推荐！

Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language Processing 李航老师关于 LTR 的书，也是当时他在微软亚院时候的书，可见微软亚院对 LTR 的研究之深，贡献之大。

推荐系统实践 这本书不用说了，研究推荐系统必须要读的书，而且是第一本要读的书。

Graphical Models, Exponential Families, and Variational Inference 这个是 Jordan 老爷子和他的得意门徒 Martin J Wainwright 在 Foundation of Machine Learning Research 上的创刊号，可以免费下载，比较难懂，但是一旦读通了，graphical model 的相关内容就可以踏平了。

Natural Language Processing with Python NLP 经典，其实主要是讲 NLTK 这个包，但是啊，NLTK 这个包几乎涵盖了 NLP 的很多内容了啊！
机器学习教材：
The Elements of Statistical Learning 这本书有对应的中文版：统计学习基础 。书中配有 R 包，非常赞！可以参照着代码学习算法。

统计学习方法 李航老师的扛鼎之作，强烈推荐。难易程度：难。

Machine Learning 去年出版的新书，作者 Kevin Murrphy 教授是机器学习领域中年少有为的代表。这书是他的集大成之作，写完之后，就去 Google 了，产学研结合，没有比这个更好的了。

Machine Learning 这书和上面的书不是一本！这书叫：Machine Learning: An Algorithmic Perspective 之前做过我带的研究生教材，由于配有代码，所以理解起来比较容易。

Pattern Recognition And Machine Learning 经典中的经典。

Bayesian Reasoning and Machine Learning 看名字就知道了，彻彻底底的 Bayesian 学派的书，里面的内容非常多，有一张图将机器学习中设计算法的关系总结了一下，很棒。

Probabilistic Graphical Models 鸿篇巨制，这书谁要是读完了告诉我一声。

Convex Optimization 凸优化中最好的教材，没有之一了。课程也非常棒，Stephen 老师拿着纸一步一步推到，图一点一点画，太棒了。

‘陆’ 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。

‘柒’ 请推荐关于数据分析与挖掘的书

我来给你推荐一本好书吧

《SPSS多元统计分析方法及应用》

清华大学出版社

朱星宇、陈永强主编

这本书为什么好？

1. 他涉及了除神经网络以外的几乎所有数据挖掘方法、模型

2. 给出了十分具体、深入的数学推导、解释

3. 非常详细具体的解释了数据模型的各种结果、参数的数学意义

4. 并且几乎所有模型都给出了实际案例分析

5. 详细的图解，让你可以形象的了解如何操作SPSS软件，每个选项、按钮的意义、会导致什么结果
   

如果你是市场人士，我推荐你看这本书，它能让你对数据挖掘的理解立体、扎实，有理论还有实践，并且详细到了具体细节、参数意义、输出数据结果的意义，还教给你如何操作软件

‘捌’ 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。

‘玖’ 数据分析书籍

数据分析方面推荐书目：
1、《统计与真理——怎样运用偶然性》
2、Google Analytic经典分析
3、统计学：从数据到结论（吴喜之）第二版
4、统计数据标准化方法
补充几本书：
1、统计学的世界
2、民生数据的真相
3、统计陷阱

‘拾’ 新手入门数据分析，有哪些比较推荐的书籍

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。