轉載/溜溜筆記說 ，作者Janie Liu

不少夥伴問過我學習數據分析需要什麼技能？哪類知識？什麼書籍？去哪找案例實戰？網上有什麼學習途徑？等等。上個數據分析sop的專題結束了，這次的專題，我會專門寫寫數據分析學習資料的推薦。

《數據分析學習推薦》專題會拆分成好幾個部分，逐個來寫，這次推薦的是數據分析書籍。

翻出這些書的時候有點感慨，想起了以前學習的日子。還是紙質書籍更有學習的氛圍，讓我有一種再去學習的沖動。書不在于看得多，一定要看的精看的透。

希望大家一起進步!

招聘數據分析的職位一般都會要求具備統計學知識，這是做數據分析最基礎的。你可以不會寫代碼，但絕對不可以不懂統計學知識。我見過不會寫代碼的數據分析師，但依舊将數據分析這項工作做的很好，他很清晰的知道該用什麼樣的數據去通過什麼樣的方式獲取什麼樣的結果。

書籍推薦

《深入淺出統計學》: 内容比較基礎，适合小白入門。其實看這本書就足夠了，一些基礎的常用的統計指标基本都有介紹。

大學期間的統計學課本: 大學課本上的知識比較簡單，可以拿來複習下統計學的知識。

我剛開始學習SQL的有點吃力，最開始連select什麼意思都不明白，甚至傻瓜似的百度“SQL中的select是什麼意思“。應用了幾年之後，算是越來越熟練。

書籍推薦

《MYSQL數據庫應用從入門到精通》：這本書有關SQL的書籍我當初隻看了這一本。雖然是MYSQL數據庫的，但是MYSQL、Spark、impala等的SQL語法相差不大，隻要學會SQL寫法的基本規則就差不多了。如果不是為了從事DBA，這本書就沒必要看完，隻要看下其中SQL的用法部分就可以了，第3篇數據庫管理相關的知識可以不看。

其他的SQL書我沒有看，也不好推薦給你們。不管看什麼書，還是那句話，不要局限于工具。

Tableau比較容易上手，我當初入門隻看了一本書，也有其他比較好的書籍也推薦你們看看。後期深入學習看的就還有其他資料，具體的大家可以去《會計轉行數分，我開啟了Tableau探索之路》這裡看下。

書籍推薦

《Tableau：數據可視化之極速BI》：這是我當初入門看的電子版本書籍，比較淺顯易懂，對小白入門很友好。

《業務可視化分析》《數據可視化分析》：這兩本是Tableau大佬喜樂君老師的著作。因為現在的工作内容不涉及tabelau了，所以這段時間對這一塊的研究也少了，這兩本書一直想看還沒來得及看。喜樂君老師的公衆号“Tableau傳道士”幹貨寫的就很不錯很深入，書也一定值得去看。

我之前也曾努力學習python，但是工作中一次都沒有用到過。可能跟我的工作方向有關，我的工作偏向于業務，與業務方打交道比較多，接的也多是業務方需求。所以基本上SQL與可視化工具就可以完全處理工作内容了。雖然工作中沒用過Python，我之前為了學Python，摸索了很多書籍，因為畢竟是轉行人員，代碼基礎不是那麼深厚，需要探索下哪些書才是适合我的。

書籍推薦

《Python編程從入門到實踐》：适用小白。這本書分成兩大部分，前面是基礎知識，後面是實踐部分。我當初反反複複看了有四五遍，真的非常基礎非常全面，非常适合小白入門。我個人非常喜歡這本書，全面、基礎、易懂。真的非常贊。

第一遍看不懂沒關系，那就再來一遍。再來一遍還看不懂，就找個案例模仿一遍，然後再回過頭翻一下基礎知識。多看就對了。

《Python數據分析》：勉強适用小白。這本書我也就看了前面幾章。既涉及了基礎知識，也涉及了數據分析、機器學習的内容。基礎部分沒有上面這部分講的細，看的時候會出現基礎部分還沒看懂就到了數據分析、機器學習的部分，所以小白看起來可能會有點吃力。如果已經有了基礎，看看這本書倒是不錯。

《Python數據處理》：不适用小白。這本書光看名字就知道了，主要偏向于數據處理技術。我之前是習慣用SQL做一些數據處理，或者excel。我老公非要我看這本書，說學會了用Phthon做數據處理，比SQL簡單的多得多。我沒看完，看了前面幾個章節後，也嘗試解析下excel、pdf等，确實用起來挺方便的。關于數據處理這塊的知識點，在《Python編程從入門到實踐》這本書也涉及到了，如果隻是做一些基礎的數據處理，隻看《Python編程從入門到實踐》就行了，如果要再深入學習數據處理，就再看這本書吧。

其實我最開始做數據分析是想往機器學習的方向走的，所以研究探索了好幾種書籍，最後選擇了這幾種。工作中一直沒處使用，而且後面職業規劃也不打算再往機器學習方向走了，所以看着看着就擱置了。這幾本書我認為是比較好的，推薦給大家。

書籍推薦

《統計學習方法》：作者李航，不适合小白。我之所以要把這本書放在機器學習篇章裡，是因為這本書講的全是統計機器學習方法。看這本書之前，先看其他書搞明白統計的一些基本概念。這本書涉及了很多公式，我看的時候很懵，生澀難懂，當時正好有一位up主在帶讀這本書，就跟着一起學習了起來。當時就兩三百人跟着他一起學習，現在已經2萬了。

這是我當初跟着up主一起學習記的筆記，之前學的内容現在也忘的差不多了（字真的奇醜無比）。

up主就是他，最喜歡他帶讀李航的《統計學習方法》

《機器學習》：作者周志華。非常有名的書，大家愛稱這本書為西瓜書，因為書中舉例基本都是用西瓜，生澀難懂的地方都會拿西瓜來舉個例子。這本書還沒開始看呢，我就生娃去了。很新的一本書，需要配合李航的《統計學習方法》來看。因為李航老師的那本偏向于公式，這本書偏向于案例，兩者配合着看更好。

《深度學習課程筆記》：這本書我也得好好說道說道......想深入探索機器學習領域的夥伴應該聽說過這位大牛：吳恩達。他是人工智能和機器學習領域國際最權威學者之一，非常厲害，不知道的夥伴可以去搜下。他的機器學習課程也很厲害，很多機器學習領域的大牛都推薦他的課程，但是都是英文，我也看不懂。偶然在知乎上看到了黃海廣老師整理了一份吳恩達老師課程筆記，就去某寶上買了下來。非常厚，有700多頁。之前為了研究機器學習，找了很多大牛的資料，現在已經不往這方面走了也就不再學習了，推薦你們看看。

《Python機器學習》：這本書我基本沒怎麼看，是我老公推薦給我學的。我想着看完了李航的《統計學習方法》再看這本，誰知道李航老師的書難度這麼高，慢慢的這《Python機器學習》本書就擱置了。上面三本機器學習的書籍是跳出工具去深入學習機器學習，這本書是偏向于工具去學習機器學習，大家根據自己的适用度選擇下吧。

學習完數據分析的基礎知識，一定要找些實戰案例練練手。數據分析實戰的書籍，我隻偏愛一本。當然，隻靠這一本書不夠的，還有一些實戰的學習網站，我會在下一篇幹貨文章中分享哈。

書籍推薦

《數據分析與挖掘實戰案例精粹》：這本書我的最愛。既涉及統計學知識，也涉及數據分析方法，實戰案例近20種，比如涉及電商銷售數據分析、預測模型、用戶流失模型等，缺點是分析工具用的是SPSS，但是這并不妨礙我們學習數據分析。不要太摳工具，一定要學會理順裡面的分析邏輯！真的非常好！大贊！

以上這些是我确确實實翻過的認為比較好的、可以推薦給大家的書籍。書不在多，一定要靜下心來研究透。

你入門數據分析又看了哪些書呢？歡迎評論區留下你最喜歡的書~~~

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