Part 1 | 入門版
適合對數(shù)據(jù)分析的入門者，對數(shù)據(jù)分析沒有整體概念的人条霜，常見于應屆畢業(yè)生间雀，經(jīng)驗尚淺的轉行者悔详。
HeadFirst類的書籍，一向淺顯易懂形象生動惹挟，可以對分析概念有個全面的認知茄螃。——Simon
《深入淺出數(shù)據(jù)分析》：把這本書放在第一順序连锯，是因為它真的很簡單责蝠，但是能夠讓你對數(shù)據(jù)分析的一些基本概念有大致的了解党巾。即便是你毫無數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗，一兩天也足夠讀完整本書了霜医。這本書的實操性并不強齿拂，所以也不建議你去跟著實踐，了解作者傳達出來的數(shù)據(jù)分析基本思想和原則就OK了肴敛，這對你建立宏觀的視野署海，和接下來的學習很有幫助。
另外医男，書中提到的一些案例砸狞，比如提升化妝品銷量、分析星巴克銷量镀梭、生產(chǎn)線最優(yōu)解刀森、網(wǎng)站ABtest、競品分析报账、薪資預測等等研底，看起來很簡單，但其實都是工作最常見的一些分析場景透罢。這對數(shù)據(jù)思維的養(yǎng)成榜晦，非常有幫助。
個人覺得書中最有用的一些點：
統(tǒng)計學概念在數(shù)據(jù)分析中的作用：比如方差羽圃、標準差乾胶、相關系數(shù)、均方根誤差等朽寞； 集中數(shù)據(jù)分析的基本方法：假設檢驗识窿、回歸分析、誤差分析等脑融； 統(tǒng)計圖形分析：散點圖喻频、直方圖等來探索數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)律； 數(shù)據(jù)庫以及數(shù)據(jù)整理吨掌。
這本書很讓你掌握數(shù)據(jù)分析技術，過一遍即可脓恕。
《誰說菜鳥不會數(shù)據(jù)分析》：不僅講解了一些常見的分析技巧膜宋，并附帶excel的一些知識及數(shù)據(jù)分析再公司中所處的位置，對職場了解亦有一定幫助炼幔。
《赤裸裸的統(tǒng)計學》：作者年輕時是個追求學習意義的學霸秋茫，后來自己從統(tǒng)計學中發(fā)掘了很多可以應用到生活的地方。這也是本書的主旨乃秀，結合生活講解統(tǒng)計知識肛著，生動有趣圆兵。可以避免統(tǒng)計學一上來就大講貝葉斯概率和隨機分析的枯燥枢贿。
統(tǒng)計數(shù)字會撒謊：知名度高殉农，但是還沒看過…
Part 2 | 進階版
具有一定的行業(yè)針對性，要求具備一定的分析常識局荚，適合網(wǎng)站分析師超凳，商業(yè)分析師以及數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理。
《深入淺出統(tǒng)計學》： HeadFirst類書籍耀态，可以幫助你快速了解統(tǒng)計方面的知識轮傍。——Simon
非常非呈鬃埃基礎的統(tǒng)計書创夜，適合任何一個沒有基礎的小白，文科生也能看懂仙逻。有人說這本書簡直太簡單了驰吓，但是對于數(shù)據(jù)分析來說，需要用到的恰好是這些最簡單的東西桨醋。比如基本的統(tǒng)計量棚瘟，基本上每個分析項目中都會用到。比如基本的概率分布喜最，總體與樣本的概念偎蘸、置信區(qū)間、假設檢驗瞬内、回歸分析迷雪，我去，都是為數(shù)據(jù)分析定制的統(tǒng)計學知識虫蝶。
所以強烈推薦這本章咧，其他的比較深度的書，并不建議在入門的階段去啃能真，一方面是很多難以理解赁严，二是即便你花大力氣學習了，入門的階段你也不怎么能在實踐中使用粉铐。當然多學一些是沒有壞處的疼约，但你需要知道在什么時候?qū)W習哪些東西性價比最高◎茫或者你自我感覺良好程剥，誓要學最難的，從入門到放棄汤踏，得不償失织鲸。
總結起來舔腾，需要重點了解的統(tǒng)計學知識如下：
基本的統(tǒng)計量：均值族沃、中位數(shù)弃鸦、眾數(shù)、方差祈餐、標準差盾饮、百分位數(shù)等采桃； 概率分布：幾何分布、二項分布丘损、泊松分布普办、正態(tài)分布等； 總體和樣本：了解基本概念徘钥、抽樣的概念衔蹲；
這本書非常的簡單，但是基本的數(shù)據(jù)分析的一些方法都有了呈础，你需要做的舆驶，是利用之前學過的Python 的一些庫（pandas、Numpy而钞、matplotlib）來實現(xiàn)這些數(shù)據(jù)分析的方法沙廉、實現(xiàn)基本的可視化來進行圖形化的分析【式冢——DataCastle
《MySQL必知必會》：這本也是我當年學習SQL的入門書撬陵，薄冊子一本，看起來很快网缝。SQL是個性價比很高的技能巨税，簡單而強大。任何想進一步提高自己數(shù)據(jù)分析技能的產(chǎn)品／運營／分析師 同學粉臊，都建議點亮這個技能點草添。——Simon
這本書把SQL寫的非常簡單扼仲，沒辦法远寸，SQL確實也很簡單。其實pandas 就已可以實現(xiàn)很多數(shù)據(jù)管理的工作屠凶，而了解SQL 的意義在于融入到實際的數(shù)據(jù)使用的場景驰后。比如企業(yè)的數(shù)據(jù)，多是以數(shù)據(jù)庫的形式存儲起來的阅畴，那么如果你需要去調(diào)用你需要的那部分數(shù)據(jù)倡怎，那么SQL就是必須的技能迅耘。如果你在最開始就想用公司的數(shù)據(jù)來練習贱枣，那么你可以把這本書的閱讀放到最前面监署。（當然，如果你不回遇到數(shù)據(jù)提取的問題纽哥，SQL這部分也可以暫時不管钠乏，對具體的數(shù)據(jù)分析沒有影響，等到你真正需要用到SQL的時候再學習春塌。）
MySQL本身比較簡單晓避，對于數(shù)據(jù)分析師來說，只需要掌握基本的語句和技巧只壳，能夠進行基本的數(shù)據(jù)提取和處理就能夠應對一般的數(shù)據(jù)分析需求了俏拱。
書中重點掌握以下幾個點：
SELECT語句：讓你能夠去提取你需要的那部分數(shù)據(jù)； DELETE和UPDATE：知道怎么實現(xiàn)數(shù)據(jù)的增吼句、刪锅必、改； 數(shù)據(jù)過濾：where惕艳、and搞隐、or、通配符等過濾方式远搪； 數(shù)據(jù)的匯總和分組劣纲、數(shù)據(jù)庫連接：應對更加復雜的數(shù)據(jù)和相關聯(lián)的數(shù)據(jù)； 子查詢：查詢中的查詢谁鳍。
當然還是希望你去公司的數(shù)據(jù)庫找一些數(shù)據(jù)來進行練習癞季，如果不方便的話，也可以直接用上述UCI數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)來進行實踐棠耕。
如果遇到問題余佛，可以去菜鳥教程查詢相關操作。
MySQL 教程 | 菜鳥教程
好了窍荧，恭喜辉巡，你已經(jīng)基本入門了。到此蕊退，你就完全可以去進行一個完整的數(shù)據(jù)分析項目了郊楣，如果你沒有頭緒，可以去找一些行業(yè)的分析報告來看看瓤荔，找一找分析的思路净蚤。能夠獨立完成一些項目，通過數(shù)據(jù)分析能夠得出一些深刻的結論输硝，能夠給人以可視化的形式將結果描述出來今瀑，能夠基于歷史數(shù)據(jù)對未來的一些情況進行預測，那么一般的數(shù)據(jù)分析崗位，完全可以勝任了橘荠。
互聯(lián)網(wǎng)增長的第一本數(shù)據(jù)分析手冊：GrowingIO出的一本數(shù)據(jù)分析的增長手冊屿附，為大家提供常見的分析手段講解，如漏斗分析哥童，同期群分析等等挺份。可在GrowingIO技術論壇中免費下載贮懈。
《利用Python進行數(shù)據(jù)分析》：這應該是最經(jīng)典的數(shù)據(jù)分析書之一了匀泊，作者是pandas 庫的作者WesMcKinney 。所以這本書對于pandas 的理解朵你，應該是非常深刻的各聘，而利用梳理介紹的pandas、bumpy抡医、matplotlib 等庫伦吠，應對一般的數(shù)據(jù)分析，完全足夠了魂拦。
書中應該重點掌握的一些點：
IPython Notebook 的使用：最適合小白的代碼編寫環(huán)境毛仪，非常容易上手； 科學計算庫 Numpy：數(shù)組和矢量計算芯勘、學會利用數(shù)組進行數(shù)據(jù)處理箱靴； 數(shù)據(jù)處理及分析工具 pandas：數(shù)據(jù)查詢，缺失值荷愕、重復值衡怀、異常值的處理，數(shù)據(jù)的合并與規(guī)整化安疗，基本的描述性分析及可視化抛杨； 可視化工具 matplotlib：用這個庫，基本的數(shù)據(jù)可視化問題皆可以解決了荐类。
看上去是不是很簡單怖现，這本書就是教會你如何開始使用Python 進行數(shù)據(jù)分析，當然首推的就是pandas 玉罐，不僅可以做數(shù)據(jù)的預處理屈嗤，還能夠做基本的數(shù)據(jù)分析和可視化。這個庫一定是你開始入門的時候需要重點學習的吊输，其次用Numpy 進行數(shù)組的計算饶号、利用matplotlib 進行可視化的描述性分析，也是同步需要掌握的東西季蚂。
但是茫船，這個部分光看書是遠遠不夠的琅束，你可以盡量去找一些可以練手的數(shù)據(jù)集，來實際操作和調(diào)用這些庫的功能算谈，確保熟練數(shù)據(jù)分析中最常用的函數(shù)和模塊狰闪。如果糾結去哪找練手的數(shù)據(jù)，推薦UCI經(jīng)典數(shù)據(jù)集濒生。
關于pandas、Numpy幔欧、matplotlib 網(wǎng)上應該可以搜索到很多有用的資料罪治、教程，可以看一看別人的使用技巧礁蔗、應用場景觉义，并通過練習轉化成自己的經(jīng)驗。
因為Python 庫的更新迭代非吃【快晒骇，這本書里額一些內(nèi)容其實已經(jīng)“過時”了，這里也非常建議你去查看一些官方的文檔磺浙，基本上你需要的都能查到洪囤。
pandas 官方教程文檔
Numpy 官方教程文檔
matplotlib 官方推薦教程文檔
另外，在進行一些數(shù)據(jù)處理撕氧、數(shù)據(jù)分析的時候瘤缩，你可能需要去了解一些更細節(jié)的Python 的用法，這里就不推薦書了伦泥，因為你沒必要去系統(tǒng)地學剥啤，按照這個菜鳥教程看看或者查詢相關的用法就OK了。
Python3 教程 | 菜鳥教程
Part 3 | 高階版
更高階的數(shù)據(jù)相對來說專業(yè)性較強了不脯，如涉及到企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)治理府怯，數(shù)據(jù)結合的業(yè)務分析，數(shù)據(jù)可視化等防楷。當然牺丙，還有數(shù)據(jù)挖掘算法之類的更深入的東西，這塊沒有研究就不瞎推薦了
《精益數(shù)據(jù)分析》：此書優(yōu)勢在于將企業(yè)分成了幾個大的行業(yè)類別复局，并分門別類的講解了每個行業(yè)的商業(yè)模式特點及分析技巧赘被，對使用者的分析能力要求較高，且必須具備相應的業(yè)務知識肖揣∶窦伲——Simon
書中主要講到各種產(chǎn)品中用到的指標和模型，這是一本寫給產(chǎn)品經(jīng)理的書龙优，其中并沒有具體的數(shù)據(jù)分析技術羊异，涉及到的更多是數(shù)據(jù)驅(qū)動型產(chǎn)品的一些思路事秀。
比如怎么將數(shù)據(jù)驅(qū)動的產(chǎn)品落地，怎么為產(chǎn)品設計數(shù)據(jù)指標野舶，哪些指標對于產(chǎn)品迭代優(yōu)化更有效易迹，如何依靠數(shù)據(jù)分析來驅(qū)動用戶增長等等∑降溃——DataCastle
《數(shù)據(jù)之美》：本書通過世界上最好的數(shù)據(jù)工作者的示例睹欲，向讀者展示處理數(shù)據(jù)的方法。本書使得讀者可以站在優(yōu)秀的數(shù)據(jù)設計師一屋、管理者和處理者的肩上窘疮，去仔細審視涉及到數(shù)據(jù)的一些最有趣的項目。
《決戰(zhàn)大數(shù)據(jù)》：阿里巴巴前數(shù)據(jù)副總裁車品覺老師所著冀墨，講解了阿里巴巴在企業(yè)內(nèi)部治理數(shù)據(jù)過程中的新的闸衫，所講“存-通-用”數(shù)據(jù)管理三板斧和“從數(shù)據(jù)化運營到運營數(shù)據(jù)”，字字珠璣诽嘉，可堪借鑒蔚出。
《The Wall Street Journal Guide to Information Graphics》：華爾街日報負責商業(yè)分析的人做的可視化指南，精華且實用虫腋，之前做的讀書筆記可供參考【華爾街日報是這樣做數(shù)據(jù)可視化的（1）】
《數(shù)據(jù)科學實戰(zhàn)》：這本書應該是數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘（機器學習）之間的橋梁骄酗。從探索性的數(shù)據(jù)分析開始，通過數(shù)據(jù)分析的思維悦冀，引出了機器學習的基本算法：回歸分析酥筝、k近鄰、k均值雏门。接著通過不同的應用場景分別介紹了最常見的機器學習算法嘿歌，以及在真實場景的應用。
對于做了一段時間數(shù)據(jù)分析工作的人茁影，這無疑是進階更高維度的好書宙帝，很難有一本書，能夠讓你從簡單的數(shù)據(jù)分析平滑地渡到機器學習和數(shù)據(jù)挖掘募闲，這本書我認為是這方面做的最好的一本步脓。
所以如果你在做一些探索性的分析遇到瓶頸之后，自然而然會進入數(shù)據(jù)挖掘和機器學習算法的坑浩螺，因為只有更高級的算法和模型靴患，才能夠支撐大規(guī)模的數(shù)據(jù)的預測。
下面列出一些書中有意思也比較有用的點：
了解探索性數(shù)據(jù)分析要出，為更高級的需求打好基礎鸳君； 了解機器學習的基本算法、k近鄰患蹂、k均值等或颊； 用樸素貝葉斯方法做垃圾郵件的過濾砸紊； 線性回歸和邏輯回歸的分析方法； 如何從數(shù)據(jù)中獲取結論囱挑，從數(shù)據(jù)挖掘競賽開始醉顽； 構建自己的推薦系統(tǒng)； 數(shù)據(jù)泄漏與模型評價平挑，如何篩選模型游添。
Part 4 | 推薦關注
在知乎上有不少數(shù)據(jù)分析及Growth的大牛，在這里推薦幾位我熟悉的通熄，經(jīng)常會寫一些相關的文章：
覃超唆涝，前Facebook 早期工程師，關于增長黑客寫了許多優(yōu)秀的文章棠隐；
鄒昕，F(xiàn)acebook 用戶增長數(shù)據(jù)分析檐嚣，在數(shù)據(jù)分析方面很有見解助泽；
范冰，【增長黑客】一書作者嚎京，人非常有趣嗡贺，同事也非常推薦【增長黑客】這本書；
曾加鞍帝，螞蟻金服 BI-數(shù)據(jù)分析诫睬，數(shù)學方面的牛人；
何明科帕涌，專注于數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品摄凡，許多回答很值得細看
對于推薦的書籍來講，有一位前輩能對這本書有所評價并告訴后輩的蚓曼，無異于考試時書上畫了重點亲澡，所以，關于數(shù)據(jù)分析的書纫版，有這么一篇就夠了床绪。
但是關于產(chǎn)品的書，從網(wǎng)上找到的書單涉及到的書太多其弊，因為產(chǎn)品經(jīng)理需要對各個方面都有所了解癞己，要對各個領域都列出個書單的話，也沒時間看梭伐，畢竟人的精力是有限的痹雅，還是要有所選擇。
這里想講一個選書的方法糊识，將每一位大牛列出的書單視作他們的一個產(chǎn)品练慕，將產(chǎn)品領域各位大牛的書單做個競品分析惰匙，列出每個書單的相同點，也就是找出每份書單都會出現(xiàn)的書铃将，對于新人來說项鬼，從這些書中開始讀，準沒錯劲阎。
產(chǎn)品崗位是近幾年才逐漸有了系統(tǒng)化的培訓绘盟，在之前魚龍混雜的時代有人出了一本書各個產(chǎn)品人一定都有所涉獵，而那個時候產(chǎn)品可選擇的書籍并不多悯仙，這些人中又漸漸了出了大神龄毡，值得被多位大神站臺的書籍，就是對內(nèi)容最好的保障锡垄。
一個真心喜歡工作的2年產(chǎn)品新人沦零，目前學習的方法是通過書籍掌握基礎脈絡再通過碎片化的文章往不同的方向延伸，期望只通過能力而不通過公司的背景和光環(huán)被人認可货岭。
來源：36大數(shù)據(jù)
