数据分析师必读书籍

时间:2020-08-22 17:18:36 励志书籍 我要投稿

数据分析师必读书籍

  有不少人留言希望我推荐数据分析的书单,无论是假日学习还是平时,都值得充电。下文是励志网整理收集的数据分析师必读书籍,供大家参考。

数据分析师必读书籍

  数据分析师的必读书单:Excel

  《谁说菜鸟不会数据分析》

  知名度比较高的一套书,适合新手,优点是它和数据分析结合,而不是单纯地学习函数。学会函数适用的场景和过程比它本身更重要。

  是否需要学习VBA是仁者见仁的答案。我个人不建议。Excel VBA的最大优势是适用性广,哪怕去其他行业其他职位,都离不开Excel,这时候它就是一个工作加分的亮点。但是在互联网行业,对数据分析师,VBA的性价比就不高了。

  这里只推荐一本,因为我就翻过上面这本,还没全看…

  数据分析师的必读书单:数据可视化

  数据可视化的书不多。市面上多以编程为主,面向新手和设计的教程寥寥无几。 如果只是了解图表,看Excel的书籍也管用。

  内容很丰富,涉及可视化的方方面面,也囊括更类编程语言和设计软件:Python+JS+R+Excel。作者还有另外一本书《数据之美》。

  可视化是一门侧重灵感的学科,有一种入门技巧是从他人设计中学习,从模仿开始,了解他人是如何设计的,这个网络上有大量的信息图可以参考。当然数据分析师更需要的是如何发现,别只学习展示。

  英文足够好,可以看Edward Tufte的著作:《The Visual Display of Quantitative Information》、《Envisioning Information》、《Beautiful Evidence》。他是数据可视化的领军人物,他的理念是反对为艺术效果而混淆或者简化数据。暂时没有中文版。

  数据分析师的必读书单:分析思维

  《金字塔原理》

  分析思维首推《金字塔原理》,金字塔原理有些人说它晦涩难懂,我认为是芭芭拉这个老太有骗稿费之嫌,本书包含了报告、写文、演讲等诸多内容。可以细看可以快看。另外还有一本同名案例集,有兴趣可以买。

  另外麦肯锡相关的书籍还有《麦肯锡意识》《麦肯锡工具》《麦肯锡方法》等。

  《深入浅出数据分析》

  深入浅出系列是对新手非常友好的丛书,用生动但啰嗦的语言讲解案例。厚厚的一本书翻起来很快。本书涉及的基础概念比较广,包含一点统计学知识,学下来对数据分析思维会有一个大概了解。

  《精益数据分析》

  国外的精益系列一直以互联网创业作内容导向,本书也属于此类。如果是互联网行业相关,可以看看。它介绍了不同领域的指标,以及产品不同时期的侧重点。案例都是欧美,这部分做参考用。

  接下来的几本,是兴趣向读物。《黑天鹅》能拓展思维,讲叙了不确定性。《思考的技术》,大前研一的著作,也是咨询类经典。如果对咨询向的分析感兴趣,还可以看BCG系列,或者刷CaseBook。《批判性思维》,则是教你如何形成理性思维。

  数据分析师的必读书单:SQL

  数据库有很多种,常见有Oracle,MySQL,SQL Server等。我推荐学习MySQL,这是互联网公司的主流数据库。以后学习Hadoop生态时,MySQL也是最接近Hive语法的语言。

  MySQL不需要专门看书学习,因为数据分析师以查询为主,不需要考虑数据性能、数据安全和架构的问题。使用搜索引擎能解决90%的问题,我就是w3cschool学的。

  《MySQL必知必会》

  如果真想买书看,可以看这本,适合新手向的学习,看基础概念和查询相关的'章节即可。网络上大部分MySQL都是偏DBA的。

  如果想深入,可以看《高性能MySQL》,对分析师没啥用。至于另外一个方向NoSQL,对入门者还是小众了些。

  如果有余力,就学习正则表达式吧,清洗数据的工作就靠它了。

  数据分析师的必读书单:统计学

  统计学是比较大的范围,分析师往后还需要学线性代数和矩阵、关系代数等。初学者不需要掌握所有公式定理的数学推导,懂得如何应用就行用。

  《深入浅出统计学》

  大概是最啰嗦的深入浅出系列,从卖橡皮鸭到赌博机的案例,囊括了常用的统计分析如假设检验、概率分布、描述统计、贝叶斯等。书本注重应用和趣味性,数学推理一般。

  《商务与经济统计》

  国外的经典教材,已经出到第十二版了。国外教材都有丰富有趣的案例,所以读起来会比国内的轻松不少。如果你还在读书,不妨买这本看一看。

  名字既然有商务与经济,所以书中辅以了大量的相关案例。书内容很多,看起来不会快,适合细读。

  《The Elements of Statistical Learning》

  稍微有一些难度的英文书籍,属于进阶版统计学,国外很推崇。如果要往机器学习发展,这本书可以打下很好的基础。

  以上书籍的难度是逐步递增的。统计学是机器学习的基础,是概率、矩阵等实际应用。现在已经有很多统计工具,Excel的分析工具库、传统行业的SPSS、SAS以及R、Python等,使用过程都不用计算推导,大学考试才会考,现在都是计算机解决,轻松不少。

  数据分析师的必读书单:业务知识

  不同领域的业务知识都不一样,这里以互联网举例。

  《增长黑客》

  增长黑客的概念就是随着这本书的畅销传播开来。增长黑客在国内即是数据分析+运营/产品的复合型人才。这本书好的地方在于拓展思路,告诉我们数据能够做什么,尤其是连AB测试都不清楚的新人。

  实际涉及的业务知识不多,我推荐,是希望新人能够了解数据驱动的概念,这本算是我走上数据化运营的启蒙读物了。

  《从零开始做运营》

  知乎亮哥的书籍,互联网所有的数据都是和运营相关的,如果是新手,就以此学习业务知识。如果已经工作很多,就略过吧。

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