数据分析入门推荐，却还是不知道怎么选择？(组图)
看了很多数据分析入门推荐，却还是不知道怎么选择？
不用担心！本篇文章已经帮你分好类别，只要来到对应专栏，选择适合的书籍即可！
也许你是一个数据分析小白，想要了解数据分析到底是什么，包含哪些方面的内容，那我建议去到专栏一：数据分析基础内容概览，我已经将包含最基础知识的书籍放在里面啦！并且每本的知识点也是层层递进的，理论部分看完后，还特意给你准备了实战书籍，帮助你理解消化，解决实际问题。
说到数据分析，总要提到一个密不可分的概念：提取和存储数据，这也是对获取和处理数据的先行步骤之一，作为基础我们需要了解数据库和大数据的基础应用。
如果你正好想了解Mysql、、Spark的使用方法和能够解决什么问题，那这次一定要来到我们专栏二：数据库&大数据应用，和普遍枯燥的工具书不同，这次推荐的书都比较简明扼要，深入浅出，特别适合大家入门学习！
统计学的知识在数据分析领域是必不可少的基础逻辑，如果你是0基础或者想进一步深入掌握统计学的知识，正巧我将最基础的入门书籍以及进阶一点的书籍都放进专栏三：统计学入门到深入啦！并且还放入了一本《机器学习》，机器学习理论经常和统计学知识会有联系，建议大家交叉学习，加速进步！
如果你现在准备做运营，或者正好是运营人员，亦或是零售、电子商务的工作者，那恭喜你来对地方啦！这几个岗位与数据分析都是密不可分的，工作中难免会涉及到数据分析解决工作问题，快快学起来吧！此时你只需要来到专栏四：业务场景中数据分析应用！掌握数据分析能力，说不定下一个升职加薪的就是你哦！
最后给大家上一个目录，方便大家根据需求检索，每本书籍的顺序都是由浅入深的哦！
专栏1.数据分析基础内容概览
专栏2.数据库&大数据应用
专栏3.统计学入门到深入
专栏4.业务场景中的数据分析应用
专栏一、数据分析基础内容概览1.《深入浅出数据分析》
《深入浅出数据分析》以类似“章回小说”的活泼形式，生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的技术。正文之后，意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要务、R工具及工具，在充分展现目标知识以外，为读者搭建了走向深入研究的桥梁。
看到很多书评说这本写的浅，只是简单介绍了一些基本统计的方法，我却不这么认为。
虽然和国内的统计学教程比起来，这本书没有高深的公式和理论推导之类的「干货」，但其中对于统计的基本原理以及统计问题的来源场景介绍的非常通透，能够学到很多统计分析数据的思路和方法，这恰恰正是数据分析小白所需要的。
书中采用图文结合的方式，案例特别生活化，在不知不觉中就跟着学习了数据最优化、回归线、数据库等知识，本书很适合作为系统的启蒙，如果对数据分析很有经验的人就不推荐了。
2.《谁说菜鸟不会数据分析》
《谁说菜鸟不会数据分析》基于通用的Excel工具，加上必知必会的数据分析概念，以小说般通俗易懂的方式讲解。本书基于职场三人行来构建内容，完全按照数据分析工作的完整流程来讲解。
看起来轻松愉快，是难得的佳作之一！轻松之间就能掌握数据分析的技术和技巧，第一次翻到这本书首先感觉是眼前一亮，终于有人将数据分析讲的透彻又全面关键还易懂。
这本书采用了一问一答的方式介绍数据分析，一个是行业资深，一个是入门菜鸟！在轻松愉快的对话中，通过资深专家介绍数据分析全流程！从实际出发，用Excel作为主要分析软件，手把手教你入门！
如果你是经常做经营分析、数据分析等相关工作的，或者需要一定数据分析基础，都可以阅读此书学习。
3.《人人都会数据分析》
《人人都会数据分析——从生活实例学统计》系统地介绍了数据分析的统计理论基础内容，共5章。
第1章阐述了数据分析在当今生活中的重要性，以及人们成为各自领域的数据分析师的必要性和学习路径；
第2章从数据描述的三个维度展开，详细介绍了如何从集中趋势、离散程度和分布形态对数据进行描述，从而使分析者充分了解自己手头的数据；
第3章介绍了推断性数据统计分析的内容，介绍了如何通过样本数据特性推断出总体数据特征；
第4章是关于预测分析内容，介绍了变量之间的相关分析，以及如何使用容易获取的数据信息预测难以获取的数据信息，用过去的历史数据信息预测未来可能出现的数据信息；
第5章介绍了数据结果可视化的内容，包括各种统计图形的功能及使用场景。
当我还是一个统计学小白时，在各大网站找了一堆教学视频，要么课时太长，要么举例不够鲜明，这本书在每个公式后都有很详细的例子，只需要稍稍有点初高中统计和大学微积分的基础就可以轻松理解。
我更加认为这是一本很好的科普书，对原理和案例的解释都足够深，但又不至于太深。作为统计学入门是一本不错的书籍。
4.《鲜活的数据：数据可视化指南》
《鲜活的数据：数据可视化指南》是一本书把++R+Excel++Flash全部放在一起讲的书，当然,，脚本语言不只和，统计软件不是只有R, 电子表格也不是只有Excel, 矢量图也不止一种, 但作者把各类的软件中最好的都拿出来了, 并且组成一个真实可用的处理流程。
并且告诉你，实际情况就是这么做的！ 有很多时候数据分析入门推荐，却还是不知道怎么选择？(组图)，在一类软件中，选出一种合适的软件，就已经很不容易了。而作者已经帮忙做了这个最费精力的事情了，这就是这本书的优点，讲讲简单的道理, 然后立刻投入实战。
为什么要这么做，作者都讲的很清楚，立刻上手，就像一个模板一样。
5.《干净的数据：数据清洗入门与实践》
数据清洗是数据挖掘与分析过程中不可缺少的一个环节，但因为数据类型极其复杂，传统的清洗脏数据工作单调乏味且异常辛苦。如果能利用正确的工具和方法，就可以让数据清洗工作事半功倍。
《干净的数据：数据清洗入门与实践》从文件格式、数据类型、字符编码等基本概念讲起，通过真实的示例，探讨如何提取和清洗关系型数据库、网页文件和PDF文档中的数据。最后提供了两个真实的项目，让读者将所有数据清洗技术付诸实践，完成整个数据科学过程。
如果你是一位数据科学家，或者从事数据科学工作，哪怕是位新手，只要对数据清洗有兴趣，那么本书就适合你阅读！
6.《数据分析实战》
《数据分析实战》首先介绍了商业领域里通用的数据分析框架，然后根据该框架，结合8个真实的案例，详细解说了通过数据分析解决各种商业问题的流程，让读者在解决问题的过程中学习各种数据分析方法。
包括柱状图、交叉列表统计、A/B测试、多元回归分析、逻辑回归分析、主成分分析、聚类、决策树分析、机器学习等。特别是书中使用的数据都是未经清洗的原始数据，能够让读者了解真实的数据分析流程，避免纸上谈兵。
整本书分析思路清晰，深入浅出。不过后面几章涉及到统计学和机器学习的内容，需要有一定背景知识才能懂，有兴趣可以翻阅下面提到的统计学相关的书籍！
7.《数据科学入门》
书中从零开始讲解数据科学工作，教授数据科学工作所必需的黑客技能，并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。
作者选择了功能强大、简单易学的语言环境，亲手搭建工具和实现算法，并精心挑选了注释良好、简洁易读的实现范例。
大部分读者认为，本书更多的是起到了引路左右，告诉你有哪些方面的知识需要去学习，书中涉及到内容较多，比如：学习线性代数、统计和概率论的基本方法，了解它们是怎样应用在数据科学中的；掌握如何收集、探索、清理、转换和操作数据；深入理解机器学习的基础等。
不管你现在处于哪种阶段，都能通过阅读本书补充专业上的不足。
8.《数据科学实战》
全书通过从业者本身在做的事，给出了"数据科学"的各个面向。不同学科背景的人，可以结合自身优势和兴趣点，按图索骥，找到适合自身的发展路径。
首先要说这本书不是用来入门算法看的，data 的方法是各种统计学计算机方法的综合，对统计学有较好的数理基础，对各种统计推断方法或数据挖掘算法有较好理解的同学可以通过翻阅此书，从各个角度打开对data 的认知。
另外，此书以R\\Shell三种语言的代码为每章核心内容加上了编程案例，尽管各种案例都不难，但是重在揭示这些编程在实际应用中的作用和角色。
总而言之，此书是所有想向data 发展且具备良好统计、计算机素养的同学的必读入门书。
9.《如何用数据解决实际问题》
《如何用数据解决实际问题》摒弃了复杂的统计学原理和数学公式，紧密贴合多种工作场景，介绍了一整套简单实用又立竿见影的方法和流程。根据本书的方法，即使没有专业背景，也能轻松实现数据分析与解决问题的完美融合。
这本书整体非常通俗易懂，正如作者所说，在向高层汇报时也应如此。通过缜密的假设原因，推断可能问题，检验结论，到最后给出实际可操作的建议，这才是一个数据分析该有的流程。
初入这行，可能做的大部分是很基础的报表工作，久而久之，就会忘记很多统计理论知识，更不用说将统计理论知识运用到实际工作中。而这本书则是通过一个完整的故事，给你描绘出在一个数据分析的各个流程中会用到并且容易理解的统计知识。
在读的过程中，我不断回想起以前在课堂上学到的知识，也让我意识到原来以前学到的知识很多都没有运用到实际工作中，所以特别喜欢这本书，让我知道知识还得温故而知新，就算日常再忙，也得抽出时间将基础知识回顾一遍，特别是对于已经工作的人来说，阅读的过程会不断地思考书本的这个知识点可以应用解决工作上遇到哪个问题。
专栏二、数据库&大数据应用10.《数据分析》
本书分为两大部分，第一部分从非常高的层次介绍分布式计算，讨论如何在集群上运行计算；第二部分则重点关注数据科学家应该了解的工具和技术，意在为各种分析和大规模数据管理提供动力。
《数据分析》不是侧重于实践的书，更偏向原理，对于想要系统了解大数据环境的工作模式挺有帮助的。
书中通过以可读且直观的方式提供集群计算和分析的概览，为深入了解特定主题领域铺平道路，从数据科学家的视角介绍集群计算和分析。
11.《Spark高级数据分析》
spark作为大数据批处理框架之一，在性能和功能方法都很出色，《Spark高级数据分析》主要是讲高级数据分析方法的知识，是spark在数据领域的一个应用,非常适合初级和中级数分人员入门。
作者首先结合数据科学和大数据分析的广阔背景讲解了Spark，然后介绍了用Spark和Scala进行数据处理的基础知识，接着讨论了如何将Spark用于机器学习，同时介绍了常见应用中几个最常用的算法。此外还收集了一些更加新颖的应用，比如通过文本隐含语义关系来查询或分析基因数据。
每一篇文章可以看成作者对这一主题的研究，点到为止的基本概念,，具有实操性的例子。对数据分析，连引用的数据集也是基于现实世界，内容贴近实际，写作方式能够使读者有强烈的代入感。
12.《Spark快速大数据分析》
《Spark快速大数据分析》由 Spark 开发者及核心成员共同打造，讲解了网络大数据时代应运而生的、能高效迅捷地分析处理数据的工具——Spark，作为入门书籍，深度和广度的平衡性把握得比较好，对spark不熟悉的人可以通过这本书掌握spark的全貌。
它带领读者快速掌握用 Spark 收集、计算、简化和保存海量数据的方法，学会交互、迭代和增量式分析，解决分区、数据本地化和自定义序列化等问题。
整本书的特点就是简明扼要，深入浅出，很适合小白入门学习！
13.《MYSQL必知必会》
《MySQL必知必会》从介绍简单的数据检索开始，逐步深入一些复杂的内容，包括联结的使用、子查询、正则表达式和基于全文本的搜索、存储过程、游标、触发器、表约束，等等。
推荐完全没有MySQL的人阅读建立基本概念和应用技能，以及关于MySQL的知识差不多丢光了的人快速重拾一下基础。
这本书基本涵盖了MySQL需要知道的知识点，但是对于每个点都是以实用为主，讲解基本使用，不深入原理，更多是给了门路。
我觉得这本书比较像一张全景地图，让新手能俯瞰全局，当有某方面问题的时候至少知道去哪里深入。
专栏三、统计学入门到深入14.《深入浅出统计学》
《深入浅出统计学》涵盖的知识点包括：信息可视化、概率计算、几何分布、二项分布及泊松分布、正态分布、统计抽样、置信区间的构建、假设检验、卡方分布、相关与回归等等，完整涵盖AP考试范围。
本书比较通俗易懂，适合非专业人士的统计学入门，书中的很多案例和习题比较好，能从简单的角度阐述复杂的概率统计的理论知识，内容相对连贯，读下去一气呵成。
它不是一本读起来很艰涩的书，有初中的数据知识就可以开始了；趣味足，将要讲的知识恰当地放入一些简单实际的实例中；展开缓，让你在进取的过程中并不会意识到台阶的存在；有成就，你总是能基于刚刚学到的东西马上解决掉一个之前不久提出的问题；编排好，全书在用一种循环滚动的方式将问题与知识交叉提出展现，就像用松子和坚果来引诱读者继续下去。
15.《赤裸裸的统计学》
《赤裸裸的统计学》一书的作者查尔斯•惠伦“扒光”了统计学“沉闷的外衣”，用生活中有趣的案例、直观的图表、生动诙谐的语言风格，彻底揭开了统计学、大数据和数字的“神秘面纱”，让我们知道权威期刊、媒体新闻、民意调研中公布的数字从何而来，轻松掌握判断这些统计数字“是否在撒谎”的秘籍。
同时，作者还将统计学的工具带入日常生活中，告诉我们为什么不要买彩票，为什么你家附近的商场会知道你怀孕的消息并给你寄来纸尿裤的优惠券，等等。
有人说这书太浅了，没有讲很多艰深的手段和方法，我再想这就是这本书的特色所在。
作者做到了特别重要的一点，就是把本来要到中国高中或者大一水平才能看到的教科书，特别深入浅出的，让小学水平的孩子都能看懂。
数学上最重要的就是降纬思考，以及类比关联思考。这2点一般学霸都很难做到，但是一流的高手是可以在娱乐轻松的状态小轻而易举的把玩这种思维，这在书中显露无遗。
它让大众可以感觉到，其实数学并不是那么“恐怖”的，之前看过一本日本人写的统计学通俗读物，我觉得已经很好了，但是直到看到这本书，我才觉得，日本人那本也不算什么嘛。这才是高手的作品。
大家如果初学统计学，对一些概念理解有问题的话，可以看看这本书，会让你醍醐灌顶的。
16.《机器学习》
这本书更像一本“教材书”，自学的话可以结合下面提到的《统计学习方法》作为辅助阅读。
《机器学习》从文件格式、数据类型、字符编码等基本概念讲起，通过真实的示例，探讨如何提取和清洗关系型数据库、网页文件和PDF文档中的数据。最后提供了两个真实的项目，让读者将所有数据清洗技术付诸实践，完成整个数据科学过程。
本书基本上对算法原理，优点缺点，适用条件讲得非常清楚，详略得当。书本身没有很厚，看起来不至于压力很大。
作者一直在讲西瓜的例子，并且把西瓜作为了封面图片，把道理本身讲清楚是一方面，把道理讲得让别人容易懂是另一方面。所以就需要“西瓜书”绪论那样的引子和西瓜这种通俗易懂的例子。对于各个算法的来龙去脉的历史介绍大六壬基础入门书籍，后续阅读材料的介绍以及参考文献方面，给人感觉言简意赅，提纲挈领。
17.《统计学方法》
《统计学方法》介绍了很多经典的机器学习算法，对于想迅速入门而且不喜欢读英文书的人来说数据分析入门推荐，却还是不知道怎么选择？(组图)，这绝对是一本经典之作。全书干货为主，内容精简，从问题定义开始，到算法，到分析。别看书这么薄大六壬基础入门书籍，其实内容不少。
对于初学者而言，其实机器学习并不容易，在看完《机器学习》后再来阅读本书，会更易理解。在学习过程中，可以与《机器学习》相辅相成，互相借鉴。同时在学习的过程中一定要注意实践，本来机器学习的内容就十分零散，各个方法之间连接并不紧密，因此更要通过多敲代码，多实践进行巩固。
如果把这本书作为参考书，那将是非常好的一本，一方面是比较权威，另一方面是简洁，用公式、逻辑说话，不做太多通俗的解释，有着独特的魅力和市场需求。
如果你能静下心来读进去，就会发现，相比于《机器学习》简略的数学表达，《统计学习方法》严谨的数学推导就是另一种享受。
专栏四、业务场景中数据分析应用18.《从0开始做运营入门篇》
本书的脉络十分清晰，开篇介绍了何为运营，再逐一介绍了运营的几大模块——内容运营、用户运营、活动运营、数据运营，并解释了运营与产品的关系以及新媒体运营。
《从零开始做运营》非常适合作为新手的入门书籍，看完这本书，就能对运营有一个初步的印象，然后能根据自己的兴趣与特长，选择一个模块进行深耕，从而达到转行的目的。
之所以将这本书放在了“数据分析入门书籍”里，是考虑到各行各业的人员，包括运营人员数据分析已成为不可避免的工作内容，希望通过这本书运营工作者们也可以轻松应对数据运营！
19.《从0开始做运营进阶篇》
相比《从零开始做运营入门篇》，《进阶篇》对每个具体的模块增加了更加细致的讲解和案例说明。
《进阶篇》的内容更具有条理性和丰富性。虽说互联网类的书籍更新淘汰太快，书从开始写到出版之后，可能技术、案例之类就已经成为旧闻了。但是，书中所讲的一些核心内容，关键技巧和通用技能是不会改变的。
我们上面提到的内容、活动、用户全部都是需要数据分析来支撑的。作者细致的讲解，为什么需要数据分析，如何获取数据，如何分析数据。数据要会归类，我们做数据分析要找到数据之间的关联与逻辑关系大六壬基础入门书籍，通过数据分析，对自己所做的运营工作有个阶段性的总结和提升，让自己的运营自成体系。
20.《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》
《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》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。作者将各种数据分析方法融入到具体的业务场景中，最终形成数据化管理模型，从而帮助企业提高运营管理能力。
《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》全部案例均基于Excel，每个人都能快速上手应用并落地。
作为一本零售业数据分析的书籍，我把他定义为入门读物，无论是做数据分析，还是做零售业的人士，在需要入门的时候，读了以后都会有所收获，是一个很好的敲门砖，把你打开一扇门。
数据分析的理论知识是基础，只有基础稳固才能更上一层楼；工具决定了从下限到达上限的速度，而业务方法，决定了数据分析发展的上限！
如果小伙伴们想在数据分析的道路上走的更远，光看书是不行的。数据分析注重实践，希望本篇文章可以让你入门数据分析，而不是止步于数据分析！
看书只是学习数据分析的一种方法，并不一定适合所有人。对于理解能力弱的小伙伴更建议大家看视频等方式学习，并且结合实际案例进行操作，这也是比较高效的一种方法！
好啦！今天的内容就到这里吧！如果大家觉得这篇文章还不错，不要忘了点赞收藏哦！关于更多数据分析面试、方法、应用等知识，后面会陆续更新！大家感兴趣也可以关注我呀！
