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

请输入图片描述 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

请输入图片描述 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)

请输入图片描述 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)

请输入图片描述 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

请输入图片描述 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

请输入图片描述 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

请输入图片描述 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

请输入图片描述 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

请输入图片描述 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

请输入图片描述 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。