数据分析书籍-数据分析书籍推荐

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析书籍的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析书籍的解答，让我们一起看看吧。

1. 自学数据分析需要看哪些书的？求推荐？
2. 自学数据分析需要看哪些书？

自学数据分析需要看哪些书的？求推荐？

01 - 思路篇

《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》和《深入浅出数据分析》这两本。

现在这两本书应该也有新版了，当然也有很多其他优秀的入门书籍，在京东上搜“数据分析”，你会发现很多很多书，随便挑两本看完，你就算基本了解数据分析是干什么的了。当然，这个阶段不要求你弄懂所有的知识点，主要是了解分析流程与基本概念，之后遇到问题再回来翻翻就好。当年面试支付宝，就靠这两本书了：）

02 - 技能篇

技能相关的书籍买过很多，就挑记笔记比较多的吧

SQL：《零基础学SQL》

Python：《Python编程 从入门到实践》

R语言：《R语言实战》

EXCEL：《数据图形化，分析更给力》

PPT：《PPT，要你好看》

逻辑表达：《金字塔原理》

03 - 业务理解篇

其实每个行业的业务入门书籍不同，但是基本的商业知识要先了解下的。

了解商业模式套路：《商业模式新生代》

图形化思考，商业常识：《餐巾纸的背面》

数据分析行业的常识：《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》

总而言之，看完两本书，学会SQL、Excel、PPT， 就当入门了

还有关于数据分析进阶、数据产品等书单推荐，希望对你有帮助~

以上书单来自→书单来了：数据分析十年，我只推荐这些书

1、《谁说菜鸟不会数据分析》

是小蚊子数据分析团队的作品，适合入门。写作手法***用讲故事的方式，以平实的语言娓娓道来，不会吓到新入门的童鞋。

不过书籍中并不是所有知识都要着重看，看了就会发现，像水晶易表这种组件在实际工作中用的不多了。

而有些知识点比如数据清洗过程、SPSS、Excel都还是很有用的。工具篇也提及到了自动化报表、Vba等工具的使用，可以尝试一下。

2、深入浅出统计学、数据分析

写的比较有意思的两本书，可以通过《深入浅出统计学》回忆一下以前学过的统计学的基本知识，或者加深对某些概念的理解。

两本都是外国作者写的那种很厚的，很啰嗦的书。不过，对于入门者来说不至于会被某些“魔幻”化的传道授业者所吓倒。读《深入浅出数据分析》可以了解数据分析师的部分工作内容是怎样的。

3、《Excel这么用就对了》

在吧Excel摸摸熟，基本小数据都能搞定了。当如使用Excel貌似硬是靠实践，倒是用了一本书，不过是有关Vba的书籍。刚入门时候，不知道怎么搞，还以为要学好Vba。后来发现，Vba略懂宏的录制、代码修改基本就够日常工作用了。

自学数据分析需要看哪些书？

一定要问问自己，自己是否适合数据分析

数据分析是当下十分火爆的岗位，被各种自媒体称为低门槛，高工资的岗位，但我想说的是真正的数据分析师绝非你所想象的那样只会Python或者是SQL，更重要的是对业务的思考与剖析。

那么自学数据分析的时候，最重要的也是最基本的当属SQL语句了，这里为你推荐一本书，作为数据分析师可能你不需要完成对SQL的维护与开发，但也要会最基本的增删改查和跨表查询。

然后就是必要的技能，统计分析了，这里可以去大学生mooc上看录播课，老师的讲解比较细致并且有详细的知识点和课后问题，很适合恶补自己的统计学知识。

当你有了一定的统计学基础并且熟悉了SQL语句后，这时候你可以尝试学习一些工具了，为你的数据分析先铺好路，可以从Python入手，学习成本很低，这里推荐一本书：

这本书也是我经常看的一本书，难度比较低内容十分丰富，很适合学习基础知识。

当你掌握这些技能的时候，你已经可以做一名数据分析助理了，后面你还需要更多的时间去沉淀，学习更多知识，需要掌握更多的数据分析模型、数据分析思维、业务能力、建模能力....

最后祝早日踏进理想行业，从事理想工作。

数据分析要看的书籍，我推荐一些我觉得还不错的。大家可以先看电子版，或者去图书馆借阅，然后再选择是否需要购买。我按照数据分析需要学的东西来列举——Excel、SQL、Python、统计学、机器学习。

Excel作为常见的办公软件，拥有大量函数和公式，可以进行数据处理和图表输出。不需要编程基础，其他经常与数据接触的岗位，也建议学习。

《Excel函数与图表应用实例解析》，赛贝尔资讯，清华大学出版社：包含了Excel函数公式及其运用，非常适合入门；

《左手数据，右手图表》，徐军泰，机械工业出版社：包含Excel函数公式和动态图表两部分，相比前一本书内容更深入一些。

MySQL是世界上最受欢迎的开源数据库，很多中小企业甚至世界知名企业都有用到。所以学习数据库知识，我会推荐学习MySQL。

《MySQL必知必会》，[英] Ben Forta，人民邮电出版社：这本书比较系统性地讲述了我们学MySQL应该要掌握的知识，适合零基础的人。

如果非数据分析岗，只是为了满足其它岗位的少量数据处理需求，看上面三本书就够了。如果需要在数分岗位上精益下去，下面的这些内容不得不学。

Python是目前最受数据科学家青睐的预言，它拥有丰富的生态系统和强大的交互性，以及快速的开发周期。对于程序员来说，Python小菜一碟，但对于没有编程基础的人来说，学起来还是有难度的。做数据分析，只需要掌握Python的NumPy、Pandas、Matplotlib、Sklearn这四个库，就行了。如果岗位要求需要获取外部数据，再学一个爬虫知识即可。

《Python基础教程》，Magnus Lie Hetland，人民邮电出版社：这本书内容包括语法介绍和一些小项目的演示，真的是基础教程，适合入门；

《利用python进行数据分析》，Wes McKinney，机械工业出版社：这本书重点讲了Pandas库，少量涉及NumPy和Matplotlib，比较经典的书；

《Python数据科学手册》，Jake VanderPlas，人民邮电出版社：可以看作是前一本书的进阶书籍，介绍了数据分析的主要库，偏数据清洗。

以上属于数据分析的工具篇书籍，要想成为数据分析师，最重要的还是具备数据分析思维，和掌握统计学、机器学习相关知识。

《统计学》，贾俊平，中国人民大学出版社：偏数理统计知识，可以快速帮助初学者理解统计学的基本原理框架；

《Statistical Inference》，George Casella / Roger L. Berger，Duxbury Press：本书包括概率和统计两部分的内容；

《统计学习方法》，李航，清华大学出版社：讲了机器学习的10个算法，比较全面，适合学习总结；

《非线性时间序列》，范剑青，科学出版社发行部：难度比较大的一本书，非常有启发意义；

《The Elements of Statistical Learning》，T. Hastie / R. Tibshirani / J. H. Friedman，Springer：机器学习非常好的书籍，对读者的专业素质要求较高。

最后，再啰嗦一下。入门建议先看***，进阶看书+刷题+***，高阶看书+论文+小项目，最后可以接项目+参赛（数分之路已被我安排妥妥贴贴~~~）。

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我经常更新一些数据分析相关的文章内容，感兴趣的可以看我主页~

到此，以上就是小编对于数据分析书籍的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析书籍的2点解答对大家有用。