一、入門的過癮是能“麻溜的一下看完”

1、深入淺出系列：

“HeadFirst類的書籍，一向淺顯易懂形象生動，可以對分析概念有個全面的認知。”

《深入淺出數(shù)據(jù)分析》

數(shù)據(jù)分析入門第一本。通俗簡單，卻能夠讓你對數(shù)據(jù)分析的相關概念有大致的了解，要去體會作者傳達出來的思想邏輯和分析原則，這對你以后的學習有很大的幫助。

《深入淺出統(tǒng)計學》

號稱“文科生也能看懂”的統(tǒng)計書。盡管閱讀容易，但所講的知識在數(shù)據(jù)分析中都是常見且必須掌握的，比如基本的統(tǒng)計量，基本上每個分析項目中都會用到；比如基本的概率分布，總體與樣本的概念、置信區(qū)間、假設檢驗、回歸分析，都是關于數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計學知識。

2、《R語言實戰(zhàn)》

如果要用R語言做數(shù)據(jù)分析，建議讀完《深入淺出數(shù)據(jù)分析》之后，就開始讀這本。從工具的安裝，到具體分析方法在R語言中的實現(xiàn)，講解詳細，可操作性極強，是一本非常值得讀的數(shù)據(jù)分析書。

3、《赤裸裸的統(tǒng)計學》

這本書是結合生活講解統(tǒng)計知識，生動有趣。作者年輕時是個追求學習意義的學霸，后來自己從統(tǒng)計學中發(fā)掘了很多可以應用到生活的地方。

“可以避免統(tǒng)計學一上來就大講貝葉斯概率和隨機分析的枯燥?！?/p>

4、《利用Python進行數(shù)據(jù)分析》

最經典的數(shù)據(jù)分析書之一，其中梳理介紹的pandas、Numpy、matplotlib 等庫，應對一般的數(shù)據(jù)分析，完全足夠。

二、高階的過癮是要“硬核知識豐富到爽”

1、《精益數(shù)據(jù)分析》

“此書優(yōu)勢在于將企業(yè)分成了幾個大的行業(yè)類別，并分門別類的講解了每個行業(yè)的商業(yè)模式特點及分析技巧，對使用者的分析能力要求較高，且必須具備相應的業(yè)務知識?！?/p>

書中并沒有講到具體的數(shù)據(jù)分析技術，主要分析了各種產品中用到的指標、模型和“數(shù)據(jù)驅動型產品”的一些思路。

2、《The Wall Street Journal Guide to Information Graphics》

華爾街日報負責商業(yè)分析的人做的可視化指南，精華且實用。圖表制作的標桿。

3、《ggplot2：數(shù)據(jù)分析與圖形藝術》

ggplot2 是最優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析可視化工具之一，這本書系統(tǒng)地講解了 ggplot2 的基本原理和具體操作，書中有大量的例子，也可以下載源代碼。更建議直接學習英文版的教材（如果英文過關的話）。

4、《數(shù)據(jù)科學實戰(zhàn)》

“對于做了一段時間數(shù)據(jù)分析工作的人，這無疑是進階更高維度的好書，很難有一本書，能夠讓你從簡單的數(shù)據(jù)分析平滑地過渡到機器學習和數(shù)據(jù)挖掘，這本書我認為是這方面做的最好的一本?！?/p>

這本書是數(shù)據(jù)分析和機器學習之間的橋梁。從探索性的數(shù)據(jù)分析，引出了機器學習的基本算法：回歸分析、k近鄰、k均值，并介紹了不同應用場景中最常見的機器學習算法。

5、《決戰(zhàn)大數(shù)據(jù)》

阿里巴巴前數(shù)據(jù)副總裁車品覺所著，講解了阿里巴巴在企業(yè)內部治理數(shù)據(jù)過程中的心得，所講“存-通-用”數(shù)據(jù)管理三板斧和“從數(shù)據(jù)化運營到運營數(shù)據(jù)”，字字珠璣，可堪借鑒。

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