?數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)推薦｜書籍篇（一）
文 / Janie（溜溜）
字?jǐn)?shù) / 3145
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我是一個專分享干貨的號主
前言：
不少伙伴問過我學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析需要什么技能？哪類知識？什么書籍？去哪找案例實戰(zhàn)？網(wǎng)上有什么學(xué)習(xí)途徑？等等。上個數(shù)據(jù)分析sop的專題結(jié)束了，這次的專題，我會專門寫寫數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)資料的推薦。
《數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)推薦》專題會拆分成好幾個部分，逐個來寫，這次推薦的是數(shù)據(jù)分析書籍。
翻出這些書的時候有點感慨，想起了以前學(xué)習(xí)的日子。還是紙質(zhì)書籍更有學(xué)習(xí)的氛圍，讓我有一種再去學(xué)習(xí)的沖動。書不在于看得多，一定要看的精看的透。
希望大家一起進步!
01
統(tǒng)計知識篇
招聘數(shù)據(jù)分析的職位一般都會要求具備統(tǒng)計學(xué)知識，這是做數(shù)據(jù)分析最基礎(chǔ)的。你可以不會寫代碼，但絕對不可以不懂統(tǒng)計學(xué)知識。我見過不會寫代碼的數(shù)據(jù)分析師，但依舊將數(shù)據(jù)分析這項工作做的很好，他很清晰的知道該用什么樣的數(shù)據(jù)去通過什么樣的方式獲取什么樣的結(jié)果。
書籍推薦
《深入淺出統(tǒng)計學(xué)》: 內(nèi)容比較基礎(chǔ)，適合小白入門。其實看這本書就足夠了，一些基礎(chǔ)的常用的統(tǒng)計指標(biāo)基本都有介紹。
大學(xué)期間的統(tǒng)計學(xué)課本: 大學(xué)課本上的知識比較簡單，可以拿來復(fù)習(xí)下統(tǒng)計學(xué)的知識。
02
SQL篇
我剛開始學(xué)習(xí)SQL的有點吃力，最開始連select什么意思都不明白，甚至傻瓜似的百度“SQL中的select是什么意思“。應(yīng)用了幾年之后，算是越來越熟練。
書籍推薦
《MYSQL數(shù)據(jù)庫應(yīng)用從入門到精通》：這本書有關(guān)SQL的書籍我當(dāng)初只看了這一本。雖然是MYSQL數(shù)據(jù)庫的，但是MYSQL、Spark、impala等的SQL語法相差不大，只要學(xué)會SQL寫法的基本規(guī)則就差不多了。如果不是為了從事DBA，這本書就沒必要看完，只要看下其中SQL的用法部分就可以了，第3篇數(shù)據(jù)庫管理相關(guān)的知識可以不看。
其他的SQL書我沒有看，也不好推薦給你們。不管看什么書，還是那句話，不要局限于工具。
03
Tableau篇
Tableau比較容易上手，我當(dāng)初入門只看了一本書，也有其他比較好的書籍也推薦你們看看。后期深入學(xué)習(xí)看的就還有其他資料，具體的大家可以去《會計轉(zhuǎn)行數(shù)分，我開啟了Tableau探索之路》這里看下。
書籍推薦
《Tableau：數(shù)據(jù)可視化之極速BI》：這是我當(dāng)初入門看的電子版本書籍，比較淺顯易懂，對小白入門很友好。
《業(yè)務(wù)可視化分析》《數(shù)據(jù)可視化分析》：這兩本是Tableau大佬喜樂君老師的著作。因為現(xiàn)在的工作內(nèi)容不涉及tabelau了，所以這段時間對這一塊的研究也少了，這兩本書一直想看還沒來得及看。喜樂君老師的公眾號“Tableau傳道士”干貨寫的就很不錯很深入，書也一定值得去看。
04
Python篇
我之前也曾努力學(xué)習(xí)python，但是工作中一次都沒有用到過?？赡芨业墓ぷ鞣较蛴嘘P(guān)，我的工作偏向于業(yè)務(wù)，與業(yè)務(wù)方打交道比較多，接的也多是業(yè)務(wù)方需求。所以基本上SQL與可視化工具就可以完全處理工作內(nèi)容了。雖然工作中沒用過Python，我之前為了學(xué)Python，摸索了很多書籍，因為畢竟是轉(zhuǎn)行人員，代碼基礎(chǔ)不是那么深厚，需要探索下哪些書才是適合我的。
書籍推薦
《Python編程從入門到實踐》：適用小白。這本書分成兩大部分，前面是基礎(chǔ)知識，后面是實踐部分。我當(dāng)初反反復(fù)復(fù)看了有四五遍，真的非?；A(chǔ)非常全面，非常適合小白入門。我個人非常喜歡這本書，全面、基礎(chǔ)、易懂。真的非常贊。
第一遍看不懂沒關(guān)系，那就再來一遍。再來一遍還看不懂，就找個案例模仿一遍，然后再回過頭翻一下基礎(chǔ)知識。多看就對了。
《Python數(shù)據(jù)分析》：勉強適用小白。這本書我也就看了前面幾章。既涉及了基礎(chǔ)知識，也涉及了數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)的內(nèi)容。基礎(chǔ)部分沒有上面這部分講的細(xì)，看的時候會出現(xiàn)基礎(chǔ)部分還沒看懂就到了數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)的部分，所以小白看起來可能會有點吃力。如果已經(jīng)有了基礎(chǔ)，看看這本書倒是不錯。
《Python數(shù)據(jù)處理》：不適用小白。這本書光看名字就知道了，主要偏向于數(shù)據(jù)處理技術(shù)。我之前是習(xí)慣用SQL做一些數(shù)據(jù)處理，或者excel。我老公非要我看這本書，說學(xué)會了用Phthon做數(shù)據(jù)處理，比SQL簡單的多得多。我沒看完，看了前面幾個章節(jié)后，也嘗試解析下excel、pdf等，確實用起來挺方便的。關(guān)于數(shù)據(jù)處理這塊的知識點，在《Python編程從入門到實踐》這本書也涉及到了，如果只是做一些基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)處理，只看《Python編程從入門到實踐》就行了，如果要再深入學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理，就再看這本書吧。
05
機器學(xué)習(xí)篇
其實我最開始做數(shù)據(jù)分析是想往機器學(xué)習(xí)的方向走的，所以研究探索了好幾種書籍，最后選擇了這幾種。工作中一直沒處使用，而且后面職業(yè)規(guī)劃也不打算再往機器學(xué)習(xí)方向走了，所以看著看著就擱置了。這幾本書我認(rèn)為是比較好的，推薦給大家。
書籍推薦
《統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法》：作者李航，不適合小白。我之所以要把這本書放在機器學(xué)習(xí)篇章里，是因為這本書講的全是統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)方法?？催@本書之前，先看其他書搞明白統(tǒng)計的一些基本概念。這本書涉及了很多公式，我看的時候很懵，生澀難懂，當(dāng)時正好有一位up主在帶讀這本書，就跟著一起學(xué)習(xí)了起來。當(dāng)時就兩三百人跟著他一起學(xué)習(xí)，現(xiàn)在已經(jīng)2萬了。
這是我當(dāng)初跟著up主一起學(xué)習(xí)記的筆記，之前學(xué)的內(nèi)容現(xiàn)在也忘的差不多了（字真的奇丑無比）。
up主就是他，最喜歡他帶讀李航的《統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法》
《機器學(xué)習(xí)》：作者周志華。非常有名的書，大家愛稱這本書為西瓜書，因為書中舉例基本都是用西瓜，生澀難懂的地方都會拿西瓜來舉個例子。這本書還沒開始看呢，我就生娃去了。很新的一本書，需要配合李航的《統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法》來看。因為李航老師的那本偏向于公式，這本書偏向于案例，兩者配合著看更好。
《深度學(xué)習(xí)課程筆記》：這本書我也得好好說道說道......想深入探索機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的伙伴應(yīng)該聽說過這位大牛：吳恩達(dá)。他是人工智能和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域國際最權(quán)威學(xué)者之一，非常厲害，不知道的伙伴可以去搜下。他的機器學(xué)習(xí)課程也很厲害，很多機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的大牛都推薦他的課程，但是都是英文，我也看不懂。偶然在知乎上看到了黃海廣老師整理了一份吳恩達(dá)老師課程筆記，就去某寶上買了下來。非常厚，有700多頁。之前為了研究機器學(xué)習(xí)，找了很多大牛的資料，現(xiàn)在已經(jīng)不往這方面走了也就不再學(xué)習(xí)了，推薦你們看看。
《Python機器學(xué)習(xí)》：這本書我基本沒怎么看，是我老公推薦給我學(xué)的。我想著看完了李航的《統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法》再看這本，誰知道李航老師的書難度這么高，慢慢的這《Python機器學(xué)習(xí)》本書就擱置了。上面三本機器學(xué)習(xí)的書籍是跳出工具去深入學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)，這本書是偏向于工具去學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)，大家根據(jù)自己的適用度選擇下吧。
06
數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)篇
學(xué)習(xí)完數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)知識，一定要找些實戰(zhàn)案例練練手。數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)的書籍，我只偏愛一本。當(dāng)然，只靠這一本書不夠的，還有一些實戰(zhàn)的學(xué)習(xí)網(wǎng)站，我會在下一篇干貨文章中分享哈。
書籍推薦
《數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)案例精粹》：這本書我的最愛。既涉及統(tǒng)計學(xué)知識，也涉及數(shù)據(jù)分析方法，實戰(zhàn)案例近20種，比如涉及電商銷售數(shù)據(jù)分析、預(yù)測模型、用戶流失模型等，缺點是分析工具用的是SPSS，但是這并不妨礙我們學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析。不要太摳工具，一定要學(xué)會理順里面的分析邏輯！真的非常好！大贊！
隨便說說
以上這些是我確確實實翻過的認(rèn)為比較好的、可以推薦給大家的書籍。書不在多，一定要靜下心來研究透。
