【干货】从小白大神，1000位产品经理推荐的数据分析书籍

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本期书单推荐包含【入门篇】、【进阶篇】、【高玩篇】，适用于不同层次的产品人。

请大家对号入座，收好最适合自己的修炼秘籍吧~

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入门篇

1、《谁说菜鸟不会数据分析》437人推荐 

书籍简介：

《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》内容简介：很多人看到数据分析就望而却步，担心门槛高，无法迈入数据分析的门槛。《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》在降低学习难度方面做了大量的尝试：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。《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》努力将数据分析写成像小说一样通俗易懂，使读者可以在无形之中学会数据分析。《谁说菜鸟不会数据分析(全彩)》按照数据分析工作的完整流程来讲解。全书共8章，分别讲解数据分析必知必会的知识、数据处理技巧、数据展现的技术、通过专业化的视角来提升图表之美、数据分析报告的撰写技能以及持续的修炼。

2、《深入浅出数据分析》416人推荐

书籍简介：

《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：数据分析基本步骤、实验方法、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧；正文以后，意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要务、R工具及ToolPak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。

3、《深入浅出统计学 》     73人推荐

书籍简介：

《深入浅出统计学》具有深入浅出系列的一贯特色，提供最符合直觉的理解方式，让统计理论的学习既有趣又自然。本书涵盖的知识点包括：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。

4、《大数据时代》 70人推荐

书籍简介 ：

《大数据时代》是国外大数据研究的先河之作，本书作者维克托•迈尔•舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”，拥有在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教的经历，早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。

维克托•迈尔•舍恩伯格在书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。

维克托最具洞见之处在于，他明确指出，大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。这就颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。

5、《深入浅出SQL》      25人推荐

书籍简介：

你将从《深入浅出SQL(中文版)》学到什么？在如今的世界，数据就是力量，但是成功的真正秘诀却是管理你的数据的力量。《深入浅出SQL(中文版)》带你进入SQL语言的心脏地带，从使用INSERT和SELECT这些基本的查询语法到使用子查询(subquery)、连接(join)和事务(transaction)这样的核心技术来操作数据库。到读完《深入浅出SQL(中文版)》之时，你将不仅能够理解高效数据库设计和创建，还能像一个专家那样查询、归一(normalizing)和联接数据。你将成为数据的真正主人。

6、《统计学方法与数据分析引论》     22人推荐

书籍简介：

本书据Duxbury Press第5版译出。内容分为8个部分，共20章，分上下两册。各章均有大量习题。作者使用实例来引入主题，并把统计概念和实际问题联系在一起进行讲解，介绍了统计数据的收集和分析过程，讨论了如何解释数据分析的结果，并专门讲述了如何写数据分析报告。

▍进阶篇

1、《精益数据分析》 333人推荐

书籍简介：

本书展示了如何验证自己的设想、找到真正的客户、打造能赚钱的产品，以及提升企业知名度。并通过30多个案例分析，深入展示了如何将六个典型的商业模式应用到各种规模的精益创业、数据分析基础，和数据驱动的思维模式中，找到企业增长的第一关键指标。

2、《R语言实践》  266人推荐

书籍简介：

本书从解决实际问题入手，尽量跳脱统计学的理论阐述来讨论R语言及其应用，讲解清晰透澈，极具实用性。作者不仅高度概括了R语言的强大功能、展示了各种实用的统计示例，而且对于难以用传统方法分析的凌乱、不完整和非正态的数据也给出了完备的处理方法。

3、《利用python进行数据分析》     181人推荐

书籍简介：

还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程？本书含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种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。

由于作者Wes McKinney是pandas库的主要作者，所以本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。

•将IPython这个交互式Shell作为你的首要开发环境。

•学习NumPy（Numerical Python）的基础和高级知识。

•从pandas库的数据分析工具开始。

•利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑。

•利用matplotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果。

•利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作。

•处理各种各样的时间序列数据。

•通过详细的案例学习如何解决Web分析、社会科学、金融学以及经•济学等领域的问题。

4、《统计学》   67人推荐

5、《游戏数据分析的艺术》      53人推荐

6、《网站分析实战》  47人推荐

7、《用户体验度量度》   34人推荐

8、《The Wall Street Journal Guide to Information Graphics》    30人推荐

9、《概率论与数理统计》 23人推荐

10、《数据挖掘与数据化运营实践》 23人推荐

书籍简介：

《数据挖掘与数据化运营实战:思路、方法、技巧与应用》是目前有关数据挖掘在数据化运营实践领域比较全面和系统的著作，也是诸多数据挖掘书籍中为数不多的穿插大量真实的实践应用案例和场景的著作，更是创造性地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集成，为读者提供“菜单化”实战锦囊的著作。作者结合自己数据化运营实践中大量的项目经验，用通俗易懂的“非技术”语言和大量活泼生动的案例，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。

▍高玩篇

1、《数学之美》      281人推荐

书籍简介：

几年前，“数学之美”系列文章原刊载于谷歌黑板报，获得上百万次点击，得到读者高度评价。读者说，读了“数学之美”，才发现大学时学的数学知识，比如马尔可夫链、矩阵计算，甚至余弦函数原来都如此亲切，并且栩栩如生，才发现自然语言和信息处理这么有趣。

今年，作者吴军博士几乎把所有文章都重写了一遍，为的是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。读者通过具体的例子学到的是思考问题的方式 —— 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。

2、《数据挖掘-市场营销、销售与客户关系管理领域应用》    267人推荐

3、《流量的秘密》  158人推荐

4、《数据可视化之美》       47人推荐

5、《集体智慧编程》     46人推荐

6、《麦克拉夫商务与经济统计学》       44人推荐

7、《 R数据分析——方法与案例详解》38人推荐

7、《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》  28人推荐

9、《数据化决策》  28人推荐

10、《机器学习》 28人推荐

11、《移动大数据商业分析与行业营销： 从海量到精准》  28人推荐

书籍简介：

《移动大数据商业分析与行业营销：从海量到精准》通过7大营销――LBS位置营销、APP移动营销、O2O线上线下营销、QQ社交营销、微信互动营销、微博手指营销、二维码扫描营销进行深入讲解，并从10大行业――餐饮、住宿、交通、通信、零售、电商、旅游、影视、金融和游戏领域精选典型代表，通过技巧＋方法＋案例的模式，帮助读者快速掌握移动大数据的精髓。

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