上周小八采集了幾千條豆瓣、Amazon上關(guān)于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的書(shū)籍。
大致從入門(mén)、進(jìn)階、工具幾個(gè)維度梳理了下。
最終形成了下面這份數(shù)據(jù)分析書(shū)單。
1、《深入淺出數(shù)據(jù)分析》
亞馬遜評(píng)分：3.9
推薦理由：深入淺出系列是對(duì)新手非常友好的叢書(shū)，用生動(dòng)但啰嗦的語(yǔ)言講解案例。厚厚的一本書(shū)翻起來(lái)很快。本書(shū)涉及的基礎(chǔ)概念比較廣，包含一點(diǎn)統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，學(xué)下來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)分析思維會(huì)有一個(gè)大概了解。可以作為入門(mén)書(shū)籍去看，但是不足之處是講的比較淺，僅僅適合入門(mén)。
2、《深入淺出統(tǒng)計(jì)學(xué)》
亞馬遜評(píng)分：5.0（評(píng)論人數(shù)少）
推薦理由：依舊保持深入淺出系列的簡(jiǎn)單風(fēng)格，囊括了常用的統(tǒng)計(jì)分析如假設(shè)檢驗(yàn)、概率分布、描述統(tǒng)計(jì)、貝葉斯等。書(shū)本注重應(yīng)用和趣味性，數(shù)學(xué)推理一般。適合非專業(yè)人士的統(tǒng)計(jì)學(xué)入門(mén)，書(shū)中的很多案例和習(xí)題比較好，能從簡(jiǎn)單的角度闡述復(fù)雜的概率統(tǒng)計(jì)的理論知識(shí)。
3、《赤裸裸的統(tǒng)計(jì)學(xué)》
豆瓣評(píng)分：8.1
亞馬遜評(píng)分：4.0
推薦理由：作者查爾斯·韋蘭曾是《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》記者，他用幽默俏皮的筆法，將貌似艱深的統(tǒng)計(jì)學(xué)變得秀色可餐，是一本很不錯(cuò)的統(tǒng)計(jì)學(xué)入門(mén)書(shū)籍。從民意調(diào)查到醫(yī)學(xué)研究，統(tǒng)計(jì)學(xué)無(wú)處不在。孤獨(dú)癥發(fā)生率是否升高？如何預(yù)測(cè)人們喜歡什么電影？這些問(wèn)題，你都能在書(shū)中找到答案。
4、《數(shù)學(xué)之美 （第二版）》
豆瓣評(píng)分：8.9
亞馬遜評(píng)分：4.6
推薦理由：書(shū)中將高深的數(shù)學(xué)原理講得更加通俗易懂，讓非專業(yè)讀者也能領(lǐng)略數(shù)學(xué)的魅力。通過(guò)具體實(shí)例教會(huì)讀者在解決問(wèn)題時(shí)如何化繁為簡(jiǎn)，如何用數(shù)學(xué)去解決工程問(wèn)題，如何跳出固有思維不斷去思考創(chuàng)新等，是一本值得反復(fù)閱讀的好書(shū)。
5、《金字塔原理》
豆瓣評(píng)分：7.7
亞馬遜評(píng)分：4.4
推薦理由：分析思維首推《金字塔原理》，幫助數(shù)據(jù)分析師建立結(jié)構(gòu)化思維。本書(shū)包含了報(bào)告、寫(xiě)文、演講等諸多內(nèi)容，可以細(xì)看可以快看。
了解數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，就可以做一些業(yè)務(wù)以及應(yīng)用場(chǎng)景方面的分析了。這類書(shū)籍比較適合網(wǎng)站分析師以及數(shù)據(jù)相關(guān)從業(yè)者進(jìn)階閱讀。
1、精益數(shù)據(jù)分析 (豆瓣)
豆瓣評(píng)分：8.3
亞馬遜評(píng)分：4.2
推薦理由：本書(shū)講解了創(chuàng)業(yè)公司該如何確定指標(biāo)體系，如何用數(shù)據(jù)指導(dǎo)產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)，對(duì)于業(yè)務(wù)模式的歸納和業(yè)務(wù)成長(zhǎng)階段的歸納非常到位。后面列舉了大量的場(chǎng)景和案例，幾乎都是基于精益創(chuàng)業(yè)，定位非常明確，仔細(xì)品讀的話，你一定會(huì)收獲很多知識(shí)。
2、 《精通Web Analytics 2.0 》
豆瓣評(píng)分：8.5
亞馬遜評(píng)分：5
推薦理由：這本書(shū)雖然有點(diǎn)古老，但其中很多思想和流量分析的案例仍然很有借鑒意義，比較貼近互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的工作，盡管講得是網(wǎng)站類，但是分析思路和方法同樣適用于移動(dòng)端和其他業(yè)務(wù)，有深度，也能指導(dǎo)人們?nèi)绾螆?zhí)行。
3、《網(wǎng)站分析實(shí)戰(zhàn)》
豆瓣評(píng)分：8.2
亞馬遜評(píng)分：3.9
推薦理由：本書(shū)從流量、內(nèi)容效率、用戶、網(wǎng)站貨幣化的角度，系統(tǒng)講述了分析對(duì)象和分析方法，結(jié)合大量案例、數(shù)據(jù)、用戶的分析，讓自己受益匪淺。
4、《增長(zhǎng)黑客》
豆瓣評(píng)分：7.7
亞馬遜評(píng)分：3.8
推薦理由：增長(zhǎng)黑客在國(guó)內(nèi)即是數(shù)據(jù)分析 運(yùn)營(yíng)/產(chǎn)品的復(fù)合型人才。這本書(shū)好的地方在于拓展思路，告訴我們數(shù)據(jù)能夠做什么，尤其是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的這個(gè)概念，對(duì)我影響甚大。
5、《數(shù)據(jù)化管理》
豆瓣評(píng)分：8.3
亞馬遜評(píng)分：3.8
推薦理由：作為一本零售電商行業(yè)的數(shù)據(jù)分析入門(mén)讀物，無(wú)論是做數(shù)據(jù)分析，還是做零售業(yè)的人士，在需要入門(mén)的時(shí)候，讀了以后都會(huì)有所收獲，是一個(gè)很好的敲門(mén)磚，把你打開(kāi)一扇門(mén)。
6、《數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)速成手冊(cè)》
豆瓣評(píng)分：7.7
亞馬遜評(píng)分：5（評(píng)論人數(shù)少）
推薦理由：從運(yùn)營(yíng)實(shí)操的角度非常棒，講解了各類表格的使用場(chǎng)景及制作要點(diǎn)。比較適合適用于互聯(lián)網(wǎng)公司的數(shù)據(jù)分析師、運(yùn)營(yíng)人員、產(chǎn)品經(jīng)理。
做數(shù)據(jù)分析沒(méi)有工具，就像劍客沒(méi)有劍，士兵沒(méi)有槍一樣，常見(jiàn)的工具包括Excel，Sql，SAS，SPSS，Python，R語(yǔ)言。
難易程度依次是：EXCEL-》Sql-》SAS，SPSS-》python，R語(yǔ)言
需要提及一下，python和R語(yǔ)言學(xué)習(xí)難度應(yīng)該算是最大的，但是是否具備編程能力，是初級(jí)數(shù)據(jù)分析和高級(jí)數(shù)據(jù)分析的分水嶺。
數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)爬蟲(chóng)，數(shù)據(jù)可視化都需要用到編程，掌握一門(mén)優(yōu)秀的編程語(yǔ)言，可以讓數(shù)據(jù)分析師事半功倍。
1、Excel書(shū)籍推薦
《誰(shuí)說(shuō)菜鳥(niǎo)不會(huì)數(shù)據(jù)分析》
豆瓣評(píng)分：7.4
亞馬遜評(píng)分：3.2
推薦理由：適合新手，優(yōu)點(diǎn)是它和數(shù)據(jù)分析結(jié)合，而不是單純地學(xué)習(xí)函數(shù)。學(xué)會(huì)函數(shù)適用的場(chǎng)景和過(guò)程比它本身更重要。
2、SQL書(shū)籍推薦
《SQL必知必會(huì)》
豆瓣評(píng)分：8.5
亞馬遜評(píng)分：4.3
推薦理由：內(nèi)容比較簡(jiǎn)單，適合新手，沒(méi)有多余的廢話，非常精煉，該講的都講到了。非常適合SQL入門(mén)，基本上一天就可以將書(shū)看完。
3、SAS書(shū)籍推薦
《深入解析SAS》
豆瓣評(píng)分：8.9
亞馬遜評(píng)分：4.1
推薦理由：作者團(tuán)隊(duì)結(jié)合自身實(shí)際工作的經(jīng)驗(yàn)體會(huì)和大量生動(dòng)的實(shí)踐案例，通俗易懂、循序漸進(jìn)地對(duì)SAS的核心技術(shù)模塊和架構(gòu)體系進(jìn)行了全方位的介紹、總結(jié)與分享，幫助讀者深刻領(lǐng)會(huì)和掌握使用SAS進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘與優(yōu)化的專業(yè)知識(shí)。
4、SPSS書(shū)籍推薦
《SPSS統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)教程》
豆瓣評(píng)分：8.8
亞馬遜評(píng)分：4.3
推薦理由：作者以真實(shí)案例貫穿全書(shū)，從統(tǒng)計(jì)分析實(shí)戰(zhàn)的角度出發(fā)詳細(xì)介紹SPSS的界面操作、數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計(jì)圖表制作、統(tǒng)計(jì)描述和常用單因素統(tǒng)計(jì)分析方法的原理與實(shí)際操作，并結(jié)合SPSS的強(qiáng)大功能進(jìn)行很好地?cái)U(kuò)展。
5、python書(shū)籍推薦
python語(yǔ)言入門(mén)推薦
《Python編程從入門(mén)到實(shí)踐》
豆瓣評(píng)分：9.1
亞馬遜評(píng)分：4.5
推薦理由：從編程小白的角度看，入門(mén)極佳。手把手教的感覺(jué)，卻絕不啰嗦。編排比較合理，前半部分講到一些基本的表達(dá)，后面加了三個(gè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，十分適合入門(mén)。
python數(shù)據(jù)分析推薦
《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》
豆瓣評(píng)分：8.1
亞馬遜評(píng)分：3.0
推薦理由：本書(shū)的作者Wes McKinney是pandas的主要作者，作者有多年的Python數(shù)據(jù)分析工作經(jīng)驗(yàn)。除了pandas之外，作者對(duì)本書(shū)覆蓋的這NumPy，pandas，matpotlib等也都有著很深的理解，是一本不錯(cuò)的python數(shù)據(jù)分析入門(mén)書(shū)籍。
6、R語(yǔ)言書(shū)籍推薦
《R語(yǔ)言實(shí)戰(zhàn) 》
推薦理由：R語(yǔ)言的入門(mén)書(shū)籍，從數(shù)據(jù)讀取到各類統(tǒng)計(jì)函數(shù)的使用。雖然沒(méi)有涉及機(jī)器學(xué)習(xí)，依靠這本書(shū)入門(mén)R是綽綽有余了。
最后希望大家都能更快更好的，從數(shù)據(jù)分析小白進(jìn)階數(shù)據(jù)老司機(jī)~
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