好朋友 Steven 艺术生出身,做了四五年 UI 和交互后转行做了产品经理,数据分析能力较弱,之前让我推荐过数据分析相关的书籍;最近也有数据分析师朋友让我推荐工作相关的书籍。数据产品经理相关书籍正在整理中,今天推荐的 10 本书主要是面向数据分析师,产品经理及其他职位朋友可以选择性阅读。

无论是产品经理、数据分析师,还是数据产品经理,数据分析能力都非常重要。我刚好在做数据产品经理前做过两年多数据分析师,也读过一些数据分析相关的书,在此整理并统一做个推荐。

第 1 本属于必备基础
第 2 本激发兴趣和视野
第 3、4 本属于工具使用
第 5、6 本属于工作基础及思路
第 7 本属于「高段位」
第 8 本属于深入学习
第 9 本属于数据展示
第 10 本偏技术

1、概率论与数理统计

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做数据分析,统计学基础是必须要掌握的。掌握了概率计算知识,类似「抛 10 次硬币,9 次都是正面向上,那么第 10 次是正面向上的概览是多少?」和「抛 10 次硬币,9 次都是正面向上,并且第 10 次也是正面向上的概览是多少?」这样的问题答案就很清楚了。「学过概率论的人从不买彩票」这种现象也不难理解了。

2、大数据时代

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身处在这个「大数据时代」,每个人都在谈论大数据、大数据的价值。所有事务,一旦和大数据扯上关系,瞬间就变得高深了很多。大数据真的有那么神奇吗?《大数据时代》这本书可以让你了解到其中的奥秘。

3、谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)

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做数据分析,使用最多的无疑还是 Excel。《谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)》作者小蚊子老师,数据分析师出身,有多年数据分析经验。这本书的好处是在学习 Excel 过程中顺便也掌握了常用的数据分析概念,而且通俗易懂。书中介绍了一些如 PEST 分析法、 5W2H 分析法、逻辑树分析法、4P 营销理论等数据分析方法论,以及一些数据分析方法和数据展现教程。

4、谁说菜鸟不会数据分析(工具篇)

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同样出自小蚊子老师,算是入门篇的补充。这本书更多的介绍配合 Excel 的工具,如 Access、SQL、PowerPivot、Excel 数据分析工具库、水晶易表、VBA 等。可根据工作需要选择性阅读,或者当作一本工具书,现用现查。

另外,深入学习 Excel 推荐 Excelhome 出品的书籍。Excelhome 论坛牛人很多,常见问题上面几乎都有人问过,并且答案质量也很高。

5、精通 Web Analytics 2.0

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作者 Avinash Kaushik,全球网站分析超级专家和布道师,Blog 文章被全球各个国家相关从业者翻译。网站分析属于数据分析中的一个领域,网站分析是通过监测用户行为进行营销策略调整、产品优化,进而实现数据驱动。《精通 Web Analytics 2.0》包含了从基础概念到详尽的网站战略以及操作层方案,除了适合数据分析师,也适合产品经理、运营、设计师以及 CEO。

6、流量的秘密

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这本书的副标题是「Google Analytics 网站分析与优化技巧」,所以必然和 GA(Google Analytics) 有关,属于使用 GA 的人员的必读书。GA 是个非常优秀的数据监测产品,被国内大多数同类产品参考,DataPD 公众号之前也单独写过一篇文章介绍(点击公众号菜单栏能找到)。免费版本的 GA,如果使用得当,发挥出来的价值堪比国内几十万的同类产品。

《流量的秘密》和《精通 Web Analytics 2.0》算是我从事网站分析的启蒙读物。

7、精益数据分析

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这本书神策分析的桑老师和 GrowingIO 的 Simon 都有推荐过。我的微信公众号(产品与书)之前也单独写过一篇读书笔记(点击公众号菜单栏能找到)。《精益数据分析》与其他数据分析书籍不同之出是,它更像是指导创业公司的方法论,「段位」也更高一些。书中开篇指出大多数创业者的现状——欺骗自己,还沉迷于妄想之中。因为他们关注的都是对提升业务毫无帮助的「虚荣指标」。然后展开介绍数据分析框架和第一关键指标,以及不同商业模式中的应用。如果你励志成为一个优秀的创业者,这本书你一定要读 :)

8、数据挖掘技术

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这本书是数据挖掘领域的经典著作,数年来畅销不衰。全书从技术和应用两个方面,全面、系统地介绍了数据挖掘的商业环境、数据挖掘技术及其在商业环境中的应用。涵盖了决策树、神经网络、协同过滤、关联规则、链接分析、聚类和生存分析等核心的数据挖掘技术。此外,还提供了数据挖掘最佳实践、数据挖掘的最新进展和一些富有挑战性的研究课题,极具技术深度与广度。《数据挖掘技术》是数据分析师往更深层次学习的好教材。

9、数据可视化之美

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对于报告来说,冰冷的数据表格远远比不上可视化图表,可视化是数据描述的图形表示,更能一目了然地揭示数据中的复杂信息。成功的可视化的美丽之处既在于其艺术设计,也在于其通过对细节的优雅展示,能够有效地产生对数据的洞察和新的理解。书中有很多例子,在数据图表设计和可视化过程中或许能给你更多的启发。

10、利用Python进行数据分析

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如果你非计算机科班出身,想学一门编程语言,Python 适合你。如果你想用编程语言进行数据分析,Python 适合你。如果你想学习用 Python 进行数据分析,这本书适合你。书中有大量具体的实践建议,以及大量综合应用方法,学习起来不会感到枯燥。