上周小八采集了幾千條豆瓣、Amazon上關于數據分析、數據挖掘相關的書籍。
大致從入門、進階、工具幾個維度梳理了下。
最終形成了下面這份數據分析書單。
1、《深入淺出數據分析》
亞馬遜評分：3.9
推薦理由：深入淺出系列是對新手非常友好的叢書，用生動但啰嗦的語言講解案例。厚厚的一本書翻起來很快。本書涉及的基礎概念比較廣，包含一點統計學知識，學下來對數據分析思維會有一個大概了解。可以作為入門書籍去看，但是不足之處是講的比較淺，僅僅適合入門。
2、《深入淺出統計學》
亞馬遜評分：5.0（評論人數少）
推薦理由：依舊保持深入淺出系列的簡單風格，囊括了常用的統計分析如假設檢驗、概率分布、描述統計、貝葉斯等。書本注重應用和趣味性，數學推理一般。適合非專業人士的統計學入門，書中的很多案例和習題比較好，能從簡單的角度闡述復雜的概率統計的理論知識。
3、《赤裸裸的統計學》
豆瓣評分：8.1
亞馬遜評分：4.0
推薦理由：作者查爾斯·韋蘭曾是《經濟學人》記者，他用幽默俏皮的筆法，將貌似艱深的統計學變得秀色可餐，是一本很不錯的統計學入門書籍。從民意調查到醫學研究，統計學無處不在。孤獨癥發生率是否升高？如何預測人們喜歡什么電影？這些問題，你都能在書中找到答案。
4、《數學之美 （第二版）》
豆瓣評分：8.9
亞馬遜評分：4.6
推薦理由：書中將高深的數學原理講得更加通俗易懂，讓非專業讀者也能領略數學的魅力。通過具體實例教會讀者在解決問題時如何化繁為簡，如何用數學去解決工程問題，如何跳出固有思維不斷去思考創新等，是一本值得反復閱讀的好書。
5、《金字塔原理》
豆瓣評分：7.7
亞馬遜評分：4.4
推薦理由：分析思維首推《金字塔原理》，幫助數據分析師建立結構化思維。本書包含了報告、寫文、演講等諸多內容，可以細看可以快看。
了解數據分析的基礎，就可以做一些業務以及應用場景方面的分析了。這類書籍比較適合網站分析師以及數據相關從業者進階閱讀。
1、精益數據分析 (豆瓣)
豆瓣評分：8.3
亞馬遜評分：4.2
推薦理由：本書講解了創業公司該如何確定指標體系，如何用數據指導產品和運營，對于業務模式的歸納和業務成長階段的歸納非常到位。后面列舉了大量的場景和案例，幾乎都是基于精益創業，定位非常明確，仔細品讀的話，你一定會收獲很多知識。
2、 《精通Web Analytics 2.0 》
豆瓣評分：8.5
亞馬遜評分：5
推薦理由：這本書雖然有點古老，但其中很多思想和流量分析的案例仍然很有借鑒意義，比較貼近互聯網領域的工作，盡管講得是網站類，但是分析思路和方法同樣適用于移動端和其他業務，有深度，也能指導人們如何執行。
3、《網站分析實戰》
豆瓣評分：8.2
亞馬遜評分：3.9
推薦理由：本書從流量、內容效率、用戶、網站貨幣化的角度，系統講述了分析對象和分析方法，結合大量案例、數據、用戶的分析，讓自己受益匪淺。
4、《增長黑客》
豆瓣評分：7.7
亞馬遜評分：3.8
推薦理由：增長黑客在國內即是數據分析 運營/產品的復合型人才。這本書好的地方在于拓展思路，告訴我們數據能夠做什么，尤其是數據驅動業務的這個概念，對我影響甚大。
5、《數據化管理》
豆瓣評分：8.3
亞馬遜評分：3.8
推薦理由：作為一本零售電商行業的數據分析入門讀物，無論是做數據分析，還是做零售業的人士，在需要入門的時候，讀了以后都會有所收獲，是一個很好的敲門磚，把你打開一扇門。
6、《數據化運營速成手冊》
豆瓣評分：7.7
亞馬遜評分：5（評論人數少）
推薦理由：從運營實操的角度非常棒，講解了各類表格的使用場景及制作要點。比較適合適用于互聯網公司的數據分析師、運營人員、產品經理。
做數據分析沒有工具，就像劍客沒有劍，士兵沒有槍一樣，常見的工具包括Excel，Sql，SAS，SPSS，Python，R語言。
難易程度依次是：EXCEL-》Sql-》SAS，SPSS-》python，R語言
需要提及一下，python和R語言學習難度應該算是最大的，但是是否具備編程能力，是初級數據分析和高級數據分析的分水嶺。
數據挖掘，數據爬蟲，數據可視化都需要用到編程，掌握一門優秀的編程語言，可以讓數據分析師事半功倍。
1、Excel書籍推薦
《誰說菜鳥不會數據分析》
豆瓣評分：7.4
亞馬遜評分：3.2
推薦理由：適合新手，優點是它和數據分析結合，而不是單純地學習函數。學會函數適用的場景和過程比它本身更重要。
2、SQL書籍推薦
《SQL必知必會》
豆瓣評分：8.5
亞馬遜評分：4.3
推薦理由：內容比較簡單，適合新手，沒有多余的廢話，非常精煉，該講的都講到了。非常適合SQL入門，基本上一天就可以將書看完。
3、SAS書籍推薦
《深入解析SAS》
豆瓣評分：8.9
亞馬遜評分：4.1
推薦理由：作者團隊結合自身實際工作的經驗體會和大量生動的實踐案例，通俗易懂、循序漸進地對SAS的核心技術模塊和架構體系進行了全方位的介紹、總結與分享，幫助讀者深刻領會和掌握使用SAS進行數據挖掘與優化的專業知識。
4、SPSS書籍推薦
《SPSS統計分析基礎教程》
豆瓣評分：8.8
亞馬遜評分：4.3
推薦理由：作者以真實案例貫穿全書，從統計分析實戰的角度出發詳細介紹SPSS的界面操作、數據管理、統計圖表制作、統計描述和常用單因素統計分析方法的原理與實際操作，并結合SPSS的強大功能進行很好地擴展。
5、python書籍推薦
python語言入門推薦
《Python編程從入門到實踐》
豆瓣評分：9.1
亞馬遜評分：4.5
推薦理由：從編程小白的角度看，入門極佳。手把手教的感覺，卻絕不啰嗦。編排比較合理，前半部分講到一些基本的表達，后面加了三個實戰項目，十分適合入門。
python數據分析推薦
《利用Python進行數據分析》
豆瓣評分：8.1
亞馬遜評分：3.0
推薦理由：本書的作者Wes McKinney是pandas的主要作者，作者有多年的Python數據分析工作經驗。除了pandas之外，作者對本書覆蓋的這NumPy，pandas，matpotlib等也都有著很深的理解，是一本不錯的python數據分析入門書籍。
6、R語言書籍推薦
《R語言實戰 》
推薦理由：R語言的入門書籍，從數據讀取到各類統計函數的使用。雖然沒有涉及機器學習，依靠這本書入門R是綽綽有余了。
最后希望大家都能更快更好的，從數據分析小白進階數據老司機~
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