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  • 數據分析師必讀書籍

    時間:2020-08-22 17:18:36 勵志書籍 我要投稿

    數據分析師必讀書籍

      有不少人留言希望我推薦數據分析的書單,無論是假日學習還是平時,都值得充電。下文是勵志網整理收集的數據分析師必讀書籍,供大家參考。

    數據分析師必讀書籍

      數據分析師的必讀書單:Excel

      《誰說菜鳥不會數據分析》

      知名度比較高的一套書,適合新手,優點是它和數據分析結合,而不是單純地學習函數。學會函數適用的場景和過程比它本身更重要。

      是否需要學習VBA是仁者見仁的答案。我個人不建議。Excel VBA的最大優勢是適用性廣,哪怕去其他行業其他職位,都離不開Excel,這時候它就是一個工作加分的亮點。但是在互聯網行業,對數據分析師,VBA的性價比就不高了。

      這里只推薦一本,因為我就翻過上面這本,還沒全看…

      數據分析師的必讀書單:數據可視化

      數據可視化的書不多。市面上多以編程為主,面向新手和設計的教程寥寥無幾。 如果只是了解圖表,看Excel的書籍也管用。

      內容很豐富,涉及可視化的方方面面,也囊括更類編程語言和設計軟件:Python+JS+R+Excel。作者還有另外一本書《數據之美》。

      可視化是一門側重靈感的學科,有一種入門技巧是從他人設計中學習,從模仿開始,了解他人是如何設計的,這個網絡上有大量的信息圖可以參考。當然數據分析師更需要的是如何發現,別只學習展示。

      英文足夠好,可以看Edward Tufte的著作:《The Visual Display of Quantitative Information》、《Envisioning Information》、《Beautiful Evidence》。他是數據可視化的領軍人物,他的理念是反對為藝術效果而混淆或者簡化數據。暫時沒有中文版。

      數據分析師的必讀書單:分析思維

      《金字塔原理》

      分析思維首推《金字塔原理》,金字塔原理有些人說它晦澀難懂,我認為是芭芭拉這個老太有騙稿費之嫌,本書包含了報告、寫文、演講等諸多內容。可以細看可以快看。另外還有一本同名案例集,有興趣可以買。

      另外麥肯錫相關的書籍還有《麥肯錫意識》《麥肯錫工具》《麥肯錫方法》等。

      《深入淺出數據分析》

      深入淺出系列是對新手非常友好的叢書,用生動但啰嗦的語言講解案例。厚厚的一本書翻起來很快。本書涉及的基礎概念比較廣,包含一點統計學知識,學下來對數據分析思維會有一個大概了解。

      《精益數據分析》

      國外的精益系列一直以互聯網創業作內容導向,本書也屬于此類。如果是互聯網行業相關,可以看看。它介紹了不同領域的指標,以及產品不同時期的側重點。案例都是歐美,這部分做參考用。

      接下來的幾本,是興趣向讀物。《黑天鵝》能拓展思維,講敘了不確定性。《思考的技術》,大前研一的著作,也是咨詢類經典。如果對咨詢向的分析感興趣,還可以看BCG系列,或者刷CaseBook。《批判性思維》,則是教你如何形成理性思維。

      數據分析師的必讀書單:SQL

      數據庫有很多種,常見有Oracle,MySQL,SQL Server等。我推薦學習MySQL,這是互聯網公司的主流數據庫。以后學習Hadoop生態時,MySQL也是最接近Hive語法的語言。

      MySQL不需要專門看書學習,因為數據分析師以查詢為主,不需要考慮數據性能、數據安全和架構的問題。使用搜索引擎能解決90%的問題,我就是w3cschool學的。

      《MySQL必知必會》

      如果真想買書看,可以看這本,適合新手向的學習,看基礎概念和查詢相關的'章節即可。網絡上大部分MySQL都是偏DBA的。

      如果想深入,可以看《高性能MySQL》,對分析師沒啥用。至于另外一個方向NoSQL,對入門者還是小眾了些。

      如果有余力,就學習正則表達式吧,清洗數據的工作就靠它了。

      數據分析師的必讀書單:統計學

      統計學是比較大的范圍,分析師往后還需要學線性代數和矩陣、關系代數等。初學者不需要掌握所有公式定理的數學推導,懂得如何應用就行用。

      《深入淺出統計學》

      大概是最啰嗦的深入淺出系列,從賣橡皮鴨到賭博機的案例,囊括了常用的統計分析如假設檢驗、概率分布、描述統計、貝葉斯等。書本注重應用和趣味性,數學推理一般。

      《商務與經濟統計》

      國外的經典教材,已經出到第十二版了。國外教材都有豐富有趣的案例,所以讀起來會比國內的輕松不少。如果你還在讀書,不妨買這本看一看。

      名字既然有商務與經濟,所以書中輔以了大量的相關案例。書內容很多,看起來不會快,適合細讀。

      《The Elements of Statistical Learning》

      稍微有一些難度的英文書籍,屬于進階版統計學,國外很推崇。如果要往機器學習發展,這本書可以打下很好的基礎。

      以上書籍的難度是逐步遞增的。統計學是機器學習的基礎,是概率、矩陣等實際應用。現在已經有很多統計工具,Excel的分析工具庫、傳統行業的SPSS、SAS以及R、Python等,使用過程都不用計算推導,大學考試才會考,現在都是計算機解決,輕松不少。

      數據分析師的必讀書單:業務知識

      不同領域的業務知識都不一樣,這里以互聯網舉例。

      《增長黑客》

      增長黑客的概念就是隨著這本書的暢銷傳播開來。增長黑客在國內即是數據分析+運營/產品的復合型人才。這本書好的地方在于拓展思路,告訴我們數據能夠做什么,尤其是連AB測試都不清楚的新人。

      實際涉及的業務知識不多,我推薦,是希望新人能夠了解數據驅動的概念,這本算是我走上數據化運營的啟蒙讀物了。

      《從零開始做運營》

      知乎亮哥的書籍,互聯網所有的數據都是和運營相關的,如果是新手,就以此學習業務知識。如果已經工作很多,就略過吧。

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