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数据分析师从入门到进阶之书籍推荐

来源:数据分析师 CPDA | 时间:2017-08-15 | 作者:admin

读书最好的时候是学生时期,其次是现在。有不少人求小编给推荐数据分析入门或者自我成长的书籍,今天刚好有空闲,小编就从入门级到高级的书籍循序渐进推荐给大家,大家根据自己的水平挑选,如果有更好的书,欢迎大家留言给小编!

 

入门级

适合对数据分析的入门者,对数据分析没有整体概念的人,常见于应届毕业生,经验尚浅的转行者。

 

Excel

 

《谁说菜鸟不会数据分析》

谁说菜鸟不会数据分析-数据分析师必读好书

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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。

这本书不仅讲解了一些常见的分析技巧,并附带 Excel 的一些知识以及数据分析在公司中所处的位置,对职场了解亦有一定帮助。这本是入门篇,还有一本是专门介绍工具篇的,有兴趣的同学可以看看。

 

数据分析

 

《深入浅出数据分析》

深入浅出数据分析-数据分析师必读好书

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

HeadFirst 类的书籍,一向浅显易懂形象生动,可以对分析概念有个全面的认知。

 

数据可视化

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

 

《鲜活的数据》

鲜活的数据-数据分析师必读好书

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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。

 

《赤裸裸的统计学》

赤裸裸的统计学-数据分析师必读好书

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

本书的主旨,结合生活讲解统计知识,生动有趣。可以避免统计学一上来就大讲贝叶斯概率和随机分析的枯燥。

 

进阶版

具有一定的行业针对性,要求具备一定的分析常识,适合网站分析师,商业分析师以及数据产品经理。

 

《数据化管理:洞悉零售及电子商务运营》

数据化管理:洞悉零售及电子商务运营-数据分析师必读好书

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

本书讲述了两个年轻人在大公司销售、商品、电商、数据等部门工作的故事,通过大量案例深入浅出地讲解了数据意识和零售思维。作者将各种数据分析方法融入到具体的业务场景中,最终形成数据化管理模型,从而帮助企业提高运营管理能力。书内全部案例均基于Excel,每个人都能快速上手应用并落地。

 

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》

深入浅出统计学-数据分析师必读好书

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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。

 

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。

 

《MySQL必知必会》

MySQL必知必会-数据分析师必读好书

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

学习 SQL 的入门书,薄册子一本,看起来很快。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 同学,都建议点亮 这个技能点。

 

《网站分析实战》

网站分析实战-数据分析师必读好书

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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。

 

Python/R

欢迎来到数据分析的最后殿堂,Python和R都是大分支,基本是前面所有内容的实现。Python的学习以PY3为前提,毕竟2017年了,我实在想不出不用Python3的理由。

除了书籍,Python/R更多依靠博客和文档学习。Python的学习路径不陡峭,新手水平取决于查询能力,所以也请学会如何高效搜索。

 

《深入浅出Python》

深入浅出Python-数据分析师必读好书

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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,这是本书缺点:能掌握,但是Bug比较多。

 

《Python学习手册》
Python学习手册-数据分析师必读好书

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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。这是纸质书比电子书好的优势之一。

 

《Python Cookbook》
Python Cookbook-数据分析师必读好书

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Python的进阶书,如果想要掌握更好的编程能力,这是一本经典,值得时时翻阅。注意,它更偏向程序员。

 

《R语言实战》
R语言实战-数据分析师必读好书

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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。

 

《统计学:从数据到结论》

统计学:从数据到结论-数据分析师必读好书
 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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。缺点是书本后面的内容质量不如前部分。

 

到这里,入门到进阶级别的书籍推荐完毕,当然好书不嫌多,例如《数学之美》、《集体智慧编程》、《统计学习方法》等,有兴趣不妨阅读。上面的内容都吃透,不论是成为一名数据分析师,还是往后向机器学习、数据科学家、数据产品发展、都有了良好的基础。

 

希望小伙伴们都能沉下心阅读。