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做数据分析不得不看的书有哪些?(文末抽奖送书)
2020-10-13 08:26:00

书不在多,而在于精。

(文末抽奖送书哟)

数据分析类的书有很多,可以按数据分析的流程分类,每个流程应该看哪些书籍。

也可以按照通识类和工具类进行分类,通识类可以理解为入门读物类,工具类就是针对不同的工具必读的书籍了。

还可以按照入门、进阶和高阶进行分类来阅读相应阶段的书籍。

这篇文章我会根据通识类、工具类、应用类三个大分类来总结不得不看的数据分析书籍。也就是从入门到用哪些工具到实战应用三个阶段。

通识类

我发现其实通识类的书籍被推荐的次数最多,其实就是入门类的读物,因为这是最快速了解这个行业的通道了,被大家推荐的最多的一本书则是深入浅出系列。

1、《深入浅出数据分析》

是一本非常适合数据分析行业入门的读物,以章回小说的方式由浅入深地讲述数据分析从业人员要用到的方法,从实际案例出发,告别晦涩难懂的概念。

我也写过这本书的读书笔记->深入浅出数据分析

也顺便做了个知识图谱:

《深入浅出数据分析》思维导图.jpg

2、《精益数据分析》

《精益数据分析》这本书是[加]  阿利斯泰尔·克罗尔和本杰明·尤科维奇著作,人民邮电出版社出版,2014年首发,如今过去6年,在数据分析行业依然畅销,同类型的“精益”系列还有《精益创业实战》、《精益客户开发》等书籍。

这本书虽然叫精益数据分析,但实际上是讲解了在创业过程中应该关注哪些阶段,同时各个阶段要关注哪些数据指标这样的一本书,全书讲解了30多个案例、6个典型的商业模式,带领我们深入理解精益创业和数据驱动的思维模式。

之前也写过这本书的读书笔记:
什么是好的数据指标:精益数据分析

以及知识图谱:

《精益数据分析》思维导图.jpg

其实通识类的书籍看这两本就大差不差了,空闲之余还可以看看->

3、《增长黑客》

作为最早提出“增长黑客”概念的理论先驱、带领Dropbox实现500%增长的实战领军人物,作者在书中分享了如何跨部门搭建增长黑客团队,以及实现用户和利润双增长的具体行动指南。

4、《数据之魅》

结合作者多年来从事数据分析工作的丰富经验,阐述了数据分析所涉及的概念和方法。本书四部分19章,主题包括如何通过图表来观察数据,如何通过各种建模方法来分析数据,然后着重阐述如何进行数据挖掘,最后强调数据分析在商业和金融等领域的实际应用。本书包含大量的模拟过程及结果展示,并通过实例来阐述如何使用开源工具来进行数据分析。

5、《数据化管理》

也是一本数据分析的入门读物,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。

6、《数学之美》

吴军老师的这本书把高深的数学原理讲得更加通俗易懂,让非专业读者也能领略数学的魅力。通过具体的例子学到思考问题的方式 —— 如何化繁为简,如何用数学去解决工程问题,如何跳出固有思维不断去思考创新。

这本书我大概花了5个小时去读,说实话有些内容看的还是挺云里雾里的,其实还是知识的匮乏吧,值得阅读很多遍,这是我总结的读书笔记->

数学之美:数学究竟是如何被运用到生活中的?

也同样做了知识图谱:

《数学之美》思维导图.jpg

工具类

工具类是指做数据分析用到的工具,比如Excel、SQL、Python等,工具类的学习看书只是一种方法,最好还能结合视频教程、实操经验,这样才能达到将工具运用的熟能生巧的地步。

工具类也分很多种工具,我从统计学、Excel、SQL、Python、可视化等方面来推荐吧。

统计学

7、《深入浅出统计学》

秉持一贯的深入浅出系列书籍的特色,充满互动性的知识点教学,基本涵盖了统计学中的内容,为这个枯燥的领域带来鲜活的乐趣,不仅让读者充分掌握统计学的要义,更会告诉读者如何将统计理论应用到日常生活中。

8、《**的统计学》

诚如它的副标题:除去大数据的枯燥外衣,呈现真实的数字之美,这本书没有让你避之不及的数学公式,没有满是数字的图表,没有空洞乏味的教科书式说教;这本书有生动诙谐的案例,有你熟悉的生活话题和社会问题,有你一定用得到的统计学知识,有大数据时代的“游戏规则”和“生存法则”。

这是我读这本书总结的读书笔记,大家可以一看->
为什么要学统计学:**的统计学

同时附带知识图谱:

《**的统计学》思维导图.jpg

9、《统计学》

这本贾俊平教授的的《统计学》,真可谓专业中的专业了,作为一本考研专用书籍,秉持了科学严谨的态度,公式的推导也很细致,有一定基础的可以去阅读这本书。

最后关于统计学的内容,可参考我的专辑->
白话统计学

Excel

写Excel的书是很多的,但我们都知道,Excel不仅能用于数据分析,还可应用于其他各个行业,因此专门写Excel数据分析的书倒是没那么多,这里只推荐几本

10、《谁说菜鸟不会数据分析》

这本书基于通用的Excel工具,加上必知必会的数据分析概念,并且采用通俗易懂的讲解方式,按照数据分析工作的完整流程来讲数据分析。

这个系列的丛书还有其他工具的讲解,都可作为入门读物。

11、《Excel数据分析思维、技术与实践》

这本书不是讲解基础的 Excel 软件操作,而是立足于“Excel 数据分析”,精心挑选 Excel 中常用、实用的功能讲解数据分析的思路及其相关操作技术。

SQL

12、《MySQL必知必会》

这本书没有过多阐述数据库基础理论,而是专门针对一线软件开发人员,直接从SQL SELECT开始,讲述实际工作环境中最常用和最必需的SQL知识,实用性极强。

关于这本书的读书笔记->
学习SQL:MySQL必知必会

以及知识图谱:

《MySQL必知必会》思维导图.jpg

关于SQL的学习一定要多写多练,因此我也开了一个专门针对SQL实战题目的专栏,每天一题,详细讲解:
SQL今日一题

Python

13、《Python编程:从入门到实践》

抽奖要的就是这本书!文末有抽奖链接

图灵系列丛书,又叫做“蟒蛇书”,这是一本针对所有层次的Python 读者而作的Python 入门书。适合没有任何编程经验的零基础小白。

全书分两部分:第一部分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念,包括matplotlib、NumPy 和Pygal 等强大的Python 库和工具介绍,以及列表、字典、if 语句、类、文件与异常、代码测试等内容;第二部分将理论付诸实践,实例讲解项目开发的过程。可以深入学习python,打好基础。

14、《利用Python进行数据分析》

在打好Python编程基础后,可通过这本书学习如何用Python控制、处理、整理、分析结构化数据,利用各种Python库(包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等)高效地解决各式各样的数据分析问题。

可视化

能将分析的结果展示出来,也是一门艺术。如何将数据分析的结果可视化,用什么工具可视化,以下书籍可以帮到你。

15、《用图表说话》

这本书在作图的思维层面讲解的细致入微,将技巧和理念系统结合起来,核心就是5种关系和5种基本图表构成的矩阵,让读者首先明确图表的意义,其次才能用工具作图。

这是我之前写的这本书的总结:
高手都是怎样用图表的:《用图表说话》

以及本书的知识图谱:

《用图表说话》思维导图.jpg

16、《Excel图表之道》

这本书是告诉读者如何设计和制作达到杂志级质量的、专业有效的商务图表,主要是基于Excel,做出类似《商业周刊》、《经济学人》等全球顶尖商业杂志上的精彩图表。

其实除了Excel、SQL、Python,还有其他可用于数据分析的工具,如传统的SAS、SPSS,以及现下流行的Power BI、Tableau等,同阅读书籍一样,工具的运用也不在于多,而在于精,用什么工具其实无所谓,只要达到处理分析数据这个目的就足够了。

应用

这类推荐的是数据分析是如何应用到各行各业上的实战案例的书籍。

17、《数据挖掘与数据化运营实战》

这本书**大量真实的实践应用案例和场景,针对数据化运营中不同分析挖掘课题类型,推出一一对应的分析思路集锦和相应的分析技巧,围绕数据分析挖掘中的思路、方法、技巧与应用,全方位整理、总结、分享,帮助读者深刻领会和掌握“以业务为核心,以思路为重点,以分析技术为辅佐”的数据挖掘实践应用宝典。

18、《Python数据分析与数据化运营》

这是一部从实战角度讲解如何利用Python进行数据分析、挖掘和数据化运营的著作,不仅对数据分析的关键技术和技巧进行了总结,更重要的是对会员、商品、流量、内容4个主题的数据化运营进行了系统讲解。


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