关于数据分析，我从入门、进阶、工具几个维度进行了梳理，最终形成了以下数据分析书籍列表。
一.导言
说明:适合数据分析初学者，对数据分析没有整体概念的人，比如应届毕业生，工作中需要做数据分析，想转行做数据分析的同学，主要包括基础知识的掌握和分析思维。
1.简单的数据分析
简单的数据分析
豆瓣评分:7.5
亚马逊评分:3.9
推荐理由:通俗易懂系列是一个对新手非常友好的系列，用生动但啰嗦的语言讲解案例。一本厚书很快就能翻出来。这本书涵盖了广泛的基础概念，包括一点统计学知识，让你对数据分析思维有个大概的了解。可以当入门书看，缺点是比较浅，只适合入门阅读。
2.简单统计。
简单统计
豆瓣评分:8.5
亚马逊评分:5.0
推荐理由:保持简单系列的简单风格，包括假设检验、概率分布、描述统计、贝叶斯等常用的统计分析。注重书本的应用性和趣味性，数学推理一般。非专业人士统计学导论。书中很多案例和习题都不错，能从简单的角度讲解复杂概率统计的理论知识。
3.裸统计
裸统计
豆瓣评分:8.1
亚马逊评分:4.0
推荐理由:查尔斯·韦兰，作者，曾任《经济学人》记者。他用幽默诙谐的笔法，把看似难懂的统计学变成了美味，是一本非常好的统计学入门书。从民意调查到医学研究，统计数据无处不在。自闭症的发病率在增加吗？如何预测人们喜欢什么电影？你可以在书中找到这些问题的答案。
4.数学之美
豆瓣评分:8.9
亚马逊评分:4.6
推荐理由:书中将高级数学原理变得更加通俗易懂，让非专业读者也能体会到数学的魅力。通过具体的例子，教会读者如何简化问题，如何利用数学解决工程问题，如何在固有思维之外不断思考创新。这是一本值得反复阅读的好书。
5.金塔的原则
豆瓣评分:7.7
亚马逊评分:4.4
推荐理由:分析思维首推金塔原理，帮助数据分析师建立结构化思维。这本书包含了报告、随笔、演讲等多种内容，可以仔细快速阅读。
二、高级篇
说明:了解数据分析的基础，可以做一些业务和应用场景分析。这些书更适合网站分析师和数据相关从业者的进阶阅读。
1.精益数据分析
豆瓣评分:8.3
亚马逊评分:4.2
推荐理由:这本书解释了创业公司应该如何确定指标体系，如何用数据指导产品和运营，以及如何总结商业模式和业务成长阶段。后面列举了大量场景和案例，几乎都是基于精益创业，定位非常清晰。如果你仔细阅读，你一定会获得很多知识。
2.精通网络分析2.0
豆瓣评分:8.5
亚马逊评分:5
推荐理由:这本书虽然有点老，但是很多思想和流量分析的案例还是很有借鉴意义的，而且贴近互联网领域的工作。虽然是关于网站的，但分析思路和方法同样适用于移动等业务，有深度，也能指导人如何实施。
3.网络分析实战
豆瓣评分:8.2
亚马逊评分:3.9
推荐理由:本书从流量、内容效率、用户、网站货币化等角度系统讲述分析对象和方法，结合大量案例、数据和用户分析，让自己受益匪浅。
4.成长黑客
豆瓣评分:7.7
亚马逊评分:3.8
推荐理由:成长黑客是国内数据分析+运营/产品的复合型人才。这本书的好处是拓展了我们的思维，告诉我们数据可以做什么，尤其是数据驱动商业的概念，对我影响很大。
5.数据管理
豆瓣评分:8.3
亚马逊评分:3.8
推荐理由:作为零售电商行业数据分析的入门读物，从事数据分析或零售的人，在需要入门的时候读完会有所收获。是为你打开一扇门的好敲门砖。
6.数据操作快速手册
豆瓣评分:7.7
亚马逊评分:5
推荐理由:从操作角度来说很优秀，讲解了各种形态的使用场景和制作要点。适用于互联网公司的数据分析师、运营人员、产品经理。
三。工具
说明:没有工具做数据分析，就像剑客没有剑，士兵没有枪。常用的工具有Excel、Sql、SAS、SPSS、Python和R语言。
难度顺序是Excel-SQL-SAS，SPSS-》python，R语言。
需要提到的是，python和R语言应该算是最难学的，但是否具备编程能力，是初级数据分析和高级数据分析的风水岭。
数据挖掘、数据爬虫、数据可视化都需要编程。掌握一门优秀的编程语言，可以让数据分析师事半功倍。
1.Excel图书推荐
谁说菜鸟不会分析数据
豆瓣评分:7.4
亚马逊评分:3.2
推荐理由:适合初学者。优点是结合了数据分析，而不是简单的学习函数。学习一个函数适用的场景和流程比它本身更重要。
2.Sql图书推荐
你必须知道SQL。
豆瓣评分:8.5
亚马逊评分:4.3
推荐理由:内容比较简单，适合新手，没有多余的废话，非常精炼，该说的都已经涵盖了。非常适合SQL入门，一天就能看完书。
3.SAS书籍推荐
对情景应用程序的深入分析
豆瓣评分:8.9
亚马逊评分:4.1
推荐理由:作者团队结合自身实践经验和大量生动的实际案例，以通俗易懂、循序渐进的方式，对SAS的核心技术模块和架构体系进行了全面的介绍、总结和分享，帮助读者深入理解和掌握使用SAS进行数据挖掘和优化的专业知识。
4.SPSS图书推荐
SPSS统计分析基础教程
豆瓣评分:8.8
亚马逊评分:4.3
亮点:作者以真实案例贯穿全书，从统计分析和实战的角度详细介绍了SPSS的界面操作、数据管理、统计图制作、统计描述以及常用单因素统计分析方法的原理和实际操作，并结合SPSS强大的功能进行了很好的拓展。
5.python书籍推荐
5.1 Python语言介绍推荐
Python编程从入门到实践
豆瓣评分:9.1
亚马逊评分:4.5
推荐理由:从编程小白的角度来看，它非常适合入门。手把手教的感觉，但绝不啰嗦。这种安排是合理的。前半部分讲一些基本的表达，后面是三个实际项目，非常适合入门。
5.2python数据分析建议
使用Python进行数据分析
使用Python分析数据，第2版
豆瓣评分:8.1
亚马逊评分:3.0
推荐理由:本书作者韦斯·麦金尼(Wes McKinney)是《熊猫》的主要作者。作者有多年的Python数据分析经验。除了熊猫，作者对NumPy，pandas，matpotlib等也有深入的了解。这是一本很好的python数据分析入门书籍。
6、R语言书籍推荐
r语言实战
推荐理由:R语言入门书籍，从数据读取到各种统计函数的使用。虽然不涉及机器学习，但是靠这本书入门r还是绰绰有余的。
最后希望大家能更快更好，从数据分析，小白高级数据老司机~
这个“它”
这个“它”当然是宜信华辰的免费BI工具——豌豆BI。
可以在线使用。目前已成功应用于某地方检察院的智能决策系统，效果如下:
如果你在几本书上加上“它”，你很容易成为一名数据分析师。
